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Como a Semrush transforma dados de tráfego em inteligência de tráfego

Como a Semrush transforma dados de tráfego em inteligência de tráfego

Talvez você tenha se perguntado de onde vem a inteligência de tráfego que encontra nas nossas ferramentas Análise de tráfego e Market Explorer. 

Este post explica os principais processos, da coleta de dados brutos até insights prontos para uso disponíveis nas ferramentas.

Basicamente, todos os dados passam por quatro etapas principais:

  1. Coleta de dados
  2. Limpeza de dados
  3. Modelagem de dados
  4. Entrega de dados

How Semrush Turns Traffic Data Into Traffic Intelligence

Coleta de dados

Recebemos terabytes de dados de vários provedores de dados terceirizados a cada um ou dois dias. Isso é o que é chamado de dados de clickstream, ou seja, uma visualização agregada de milhões de jornadas online anônimas e reais de usuários da Internet, seguindo suas atividades online. 

Os dados de clickstream nos permitem identificar estatísticas e tendências gerais de comportamento do usuário. 

Limpeza de dados

Todos os dados são agregados e alinhados com um formato comum no sistema de análise de tráfego. 

Usando nosso modelo proprietário de aprendizado de máquina, limpamos dados de várias anomalias. 

Conforme nossa IA aprende, começa a reconhecer padrões de forma parecida a como o cérebro humano faz, transformando nosso modelo em um algoritmo extenso que pode identificar anomalias e separar melhor dados questionáveis de dados representativos.

Também verificamos os dados em relação ao banco de dados de backlinks da Semrush e ao banco de dados de posições orgânicas da SERP para conferir se correspondem às especificidades de cada país e dispositivo.

Depois que os dados são analisados com nosso algoritmo, temos uma imagem mais realista das sessões dos usuários genéricos, e esse é o conjunto de dados em torno do qual construímos nossas métricas de engajamento.

Modelagem e entrega de dados

Nesta etapa, temos uma caixa de big data em que armazenamos os dados de clickstream e os dados proprietários.

Antes de inserirmos esses dados no nosso modelo de aprendizado de máquina, eles passam por mais uma verificação. Normalizamos os dados, levando em consideração a popularidade do domínio, assim como o comportamento "típico" do usuário em países, dados demográficos, dispositivos e vários setores.

Por exemplo, é mais provável que um usuário dos EUA que usa a web apenas uma vez por mês visite o Google (um domínio popular) do que o site da FDA (um domínio um pouco menos visitado), então eliminamos a parte de usuários com padrões de atividade muito fracos para obter dados mais precisos para os sites mais populares e os menos visitados.

Assim, conseguimos inserir dados mais significativos em nosso modelo de aprendizado de máquina. 

O algoritmo passa por aprendizado supervisionado, o que significa que nossa tecnologia de big data continua melhorando e aprendendo todos os dias.

Sobre a cobertura de dados de tráfego da Semrush

Quando o assunto é a qualidade dos dados, o céu é o limite. Portanto, estamos constantemente trabalhando para adicionar novos dados às nossas ferramentas, enquanto nossa IA e tecnologia de big data continuam aprendendo e aprimorando seus algoritmos. 

Recentemente, atualizamos nosso modelo de processamento de dados para coletar insights de tráfego, o que nos permitiu expandir nossa cobertura de dados de tráfego em 20%.

Abaixo, você pode descobrir o que mudou exatamente.

Traffic Data Coverage

*Eventos representa a visita de um usuário a uma determinada página.

**Sessões sãoum conjunto de ações que um usuário faz com um determinado site durante um período de tempo limitado. Na Semrush . Trends, nos referimos a sessões como visitas.

Perguntas frequentes
  • Como a Semrush transforma dados de tráfego em inteligência de tráfego
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