Dự báo SEO
Free, no signup. Most traffic forecasts treat an algorithm update like noise that will smooth itself out — it won't. Upload your Search Console, GA4, Ahrefs, Semrush, or Adobe export and get a forecast that treats updates as the permanent level shifts they are, backtested on your own history before you're asked to trust it.
Chạy trong trình duyệt — tệp tải lên không được gửi tới máy chủ, nhưng dự án hiện tại được tự động lưu trong bộ nhớ cục bộ của trình duyệt cho đến khi bạn thay thế hoặc xóa dữ liệu trình duyệt của trang này. Creating a share link is opt-in; it uploads the scenario you choose and retains it for 7 days. Số đếm kết quả ẩn danh theo từng lần chạy có thể được dùng cho nghiên cứu tổng hợp; URL, tên miền, IP và mã định danh không bao giờ được bao gồm, và không công bố số liệu thống kê khi có dưới 100 lần chạy.
Google algorithm-update data last synced .
Sample data. This is a generated demo series (with a planted algorithm-update hit and a fake migration) so you can see how the tool works. Upload your own export to replace it.
Detected events — tell the model what happened
Level shifts and outliers found in your data. Label them so the model treats them correctly; leave as "ignore" to keep the data untouched. Known Google updates are handled automatically and only kept when they measurably moved your series.
How wrong was each model on your own history?
Rolling-origin backtest: each model repeatedly forecast a held-out slice of your data it had never seen. MASE < 1 means it beat the seasonal-naive baseline. The chart overlays what the top models would have predicted for your most recent data.
Forecast every series you've loaded and compare them on one chart, or as share of voice. Mark which are you vs competitors — needed for calibration and the crossover callouts. Add competitors by uploading more files above (wide files with a column per site, or one file each).
Calibrate competitor estimates to your real data
Third-party traffic estimates (Ahrefs/Semrush) are directionally useful but wrong in absolute terms. If you upload your organic ground truth (GSC clicks or a GA4 organic segment) plus your series from the same third-party tool, we compute your correction factor and apply it to competitors.
Forecast the traffic from ranking changes — no time series needed. Enter keywords with their search volume, where you rank now, and where you're aiming. This is scenario math (volume × click-through rate by position), not curve-fitting.
Keywords (0) — edit any cell to update the forecast
Incremental clicks = the extra monthly clicks at the target position vs. today, probability-weighted.
Business case
Turns the forecast bands into a conversion, revenue, ROI, and paid-search-equivalent view. These are planning assumptions, not a revenue prediction.
Forecasts assume no future algorithm updates, content changes, or SERP-feature shifts — the intervals come from each model's real backtest errors on your data, not from optimistic formulas. Third-party traffic and traffic-value figures are estimates. Nothing you upload is sent anywhere: parsing, modeling, and charts all run locally in your browser.
Giới thiệu công cụ
Nhập bản xuất dữ liệu theo tuần từ Search Console hoặc một nguồn lưu lượng khác để tách biến động theo mùa khỏi thay đổi SEO thực, dự báo xu hướng một cách thận trọng và ghi lại các giả định hỗ trợ kết quả.
Tính năng
- Tự động nhận diện bản xuất từ GSC, GA4, Ahrefs, Semrush, Adobe và Google Trends.
- Tóm tắt mùa vụ so với thực tế, nêu các dịch chuyển về lưu lượng, lượt nhấp, lượt hiển thị và giá trị ước tính cần xem xét.
- Điều chỉnh khoảng dự báo, khoảng tin cậy và các kịch bản có thể so sánh mà không cần chọn định dạng thủ công.
- Các thẻ Giải thích và dữ liệu thô liên kết từng dự báo với nguồn dữ liệu và giả định tương ứng.
Cách hoạt động
Công cụ nhận diện định dạng, chuẩn hóa ngày và chỉ số, phát hiện mẫu mùa vụ rồi so sánh xu hướng quan sát được với một dự báo có giới hạn. Các giả định và dịch chuyển được giữ cạnh kết luận để bạn có thể điều chỉnh trước khi ra quyết định.
Giới hạn
- Dự báo chỉ kéo dài các tín hiệu đã cung cấp; nó không dự đoán sự kiện hoặc bản cập nhật chưa được quan sát.
- Thay đổi về đo lường, phạm vi hoặc chất lượng bản xuất có thể trông giống một xu hướng và cần được chú thích.
- Kết quả hỗ trợ lập kế hoạch, không phải lời hứa về lượt nhấp, thứ hạng hoặc doanh thu.
Câu hỏi thường gặp
Bạn có thật sự dự báo chính xác lưu lượng SEO không?
Không có dự báo nào chính xác tuyệt đối và công cụ này chủ ý nói rõ điều đó. Thay vì đưa ra một đường duy nhất đầy tự tin, công cụ khớp nhiều mô hình, kiểm thử ngược từng mô hình trên những phần lịch sử riêng mà mô hình chưa từng thấy, rồi báo cáo khoảng dự đoán được xây dựng từ các sai số thực tế đó chứ không phải một công thức lạc quan. Dự báo chỉ đáng tin khi giả định rằng trong khoảng dự báo sẽ không có bản cập nhật thuật toán, thay đổi nội dung hoặc chuyển dịch tính năng SERP nào; vì thế khoảng dự đoán mở rộng khi nhìn xa hơn. Hãy xem đường trung tâm là điểm giữa để lập kế hoạch và dải 80% là phạm vi thực tế.
Công cụ xử lý các bản cập nhật thuật toán Google như thế nào?
Các bản cập nhật Google đã biết trong danh sách ngày đi kèm được kiểm tra với chuỗi dữ liệu của bạn như những điểm dịch chuyển mức tiềm năng, tức thay đổi bậc thang lâu dài trong đường cơ sở thay vì đợt sụt giảm tạm thời. Một bản cập nhật chỉ được giữ lại trong mô hình khi nó tạo ra thay đổi đo được trong dữ liệu; nếu bản cập nhật cốt lõi không ảnh hưởng đến trang web, nó được hiển thị mờ và loại khỏi phép tính. Công cụ cũng phát hiện các điểm dịch chuyển chưa gắn nhãn như di chuyển trang web, thiết kế lại hoặc thay đổi theo dõi, rồi yêu cầu bạn gắn nhãn để chúng được mô hình hóa đúng thay vì bị làm mượt đi.
Tôi có thể tải lên những định dạng CSV nào?
Công cụ tự động nhận diện Search Console, GA4, Ahrefs (lưu lượng và giá trị lưu lượng), Semrush, Adobe Analytics, Google Trends và bố cục ngày cộng giá trị chung; bạn không cần chọn định dạng. Công cụ đọc mọi tệp có cột ngày dễ nhận biết và một hoặc nhiều cột số, nên bạn có thể dự báo lượt nhấp, phiên, lượt hiển thị, vị trí trung bình hoặc giá trị lưu lượng ước tính. Toàn bộ tệp được phân tích trong trình duyệt và không được tải lên máy chủ.
Dữ liệu của tôi có được tải lên máy chủ không?
Không. Việc phân tích cú pháp, khớp mô hình, kiểm thử ngược và kết xuất biểu đồ đều chạy cục bộ trong trình duyệt; phần tính toán nặng chạy trong Web Worker để trang vẫn phản hồi nhanh. Bản xuất của bạn không bao giờ rời khỏi máy. Thứ duy nhất có thể được gửi đi là liên kết chia sẻ, và chỉ khi bạn chủ động nhấp Tạo liên kết chia sẻ.
Khoảng dự đoán là gì và tại sao nó mở rộng?
Khoảng dự đoán là phạm vi mà công cụ kỳ vọng giá trị thực sẽ nằm trong đó với một mức tin cậy nêu rõ; dải 80% nên chứa kết quả thực tế khoảng 80% số lần. Khoảng này bắt nguồn từ mức sai lệch của từng mô hình khi kiểm thử ngược trên lịch sử của bạn. Dải mở rộng khi dự báo xa hơn vì bất định tích lũy: một sai số nhỏ mỗi tuần cộng dồn qua nhiều tuần, còn khả năng xảy ra một sự kiện chưa được mô hình hóa tăng lên khi khoảng thời gian dài hơn.
Các vấn đề thường gặp và cách khắc phục
- Cảnh báo Lưu lượng có sự dịch chuyển mức kéo dài Cách khắc phục: Xác định lần triển khai, di chuyển, sự kiện thuật toán hoặc thay đổi theo dõi tại ngày dịch chuyển, rồi lập mô hình riêng cho giai đoạn trước và sau dịch chuyển sau khi sửa nguyên nhân.
- Lỗi Sự kiện được gắn nhãn có tác động ước tính tiêu cực Cách khắc phục: Phân đoạn các trang và truy vấn bị ảnh hưởng quanh sự kiện được gắn nhãn, đảo ngược hoặc sửa thay đổi nguyên nhân khi bằng chứng hỗ trợ, rồi đo so với một phân đoạn đối chứng không bị ảnh hưởng.
- Cảnh báo Lịch sử quá ngắn để tạo dự báo ổn định Cách khắc phục: Cung cấp ít nhất một chu kỳ mùa vụ đầy đủ của dữ liệu có kỳ nhất quán khi có thể, hoặc rút ngắn phạm vi dự báo và ghi rõ ước tính là chưa ổn định.
- Thông tin Dự báo có tính mùa vụ mạnh Cách khắc phục: So sánh cùng kỳ mùa vụ theo từng năm và lập kế hoạch dựa trên đường cơ sở mùa vụ thay vì chỉ dựa vào điểm gần nhất.
- Cảnh báo Khoảng bất định của dự báo rộng Cách khắc phục: Rút ngắn phạm vi dự báo hoặc bổ sung lịch sử sạch hơn trước khi dùng giá trị giữa để lập kế hoạch.
- Cảnh báo Độ chính xác kiểm thử ngược thấp Cách khắc phục: Dùng khoảng dự đoán, kiểm thử một mô hình cơ sở và thu thập thêm lịch sử nhất quán trước khi dựa vào dự báo.