GSC 평균이 좋아져도 매출은 그대로인 분기를 한 번 겪으면, 다음 보고서는 분위수로 다시 그리게 됩니다. 우리는 그 보고서 형식을 작업장 바깥으로 내보냅니다.
키워드 297개의 도달은 평균으로 묶으면 한 점이지만, 10·50·90분위로 펼치면 세 곡선이 됩니다. 우리는 그 세 곡선의 간격을 매주 다시 잰 표본을 가지고, 좁힐 구간과 그대로 둘 구간을 가설 단위로 분리합니다. 결론은 먼저 적고 한계는 마지막에 적습니다.
키워드별 10·50·90분위를 한 차트에 겹쳐 그려, 평균 한 줄이 가린 양극화를 노출합니다. 분위수 간격이 좁아진 주차가 진짜로 페이지가 자란 주차입니다. 측정 오차는 신뢰구간으로 표기합니다.
주제 클러스터는 의미망이 아니라 트래픽 분배 구조입니다. 같은 코호트에 들어간 글이 같은 분포를 그리는지부터 검정해, 응집이 약한 클러스터를 따로 끊어냅니다. 권위는 코호트의 결속에서 나옵니다.
내부 링크의 변경이 도달 분포에 어떤 리프트를 만들었는지 회귀로 추정합니다. 효과가 있는 구간과 측정 오차에 묻힌 구간을 같이 보고, 두 구간을 섞지 않은 채로 결과를 적습니다.
이번 분기 작업장의 추적 지표
매주 분위수 곡선을 다시 그리는 키워드의 표본 크기. 코호트별로 다시 묶으면 59개 클러스터로 분포합니다.
도입 후 한 분기 사이 p10–p90 간격이 좁아진 비율의 중앙값. 양극화가 줄어든 만큼 페이지가 자란 사이트의 평균입니다.
주제 권위가 응집된 클러스터에서 신규 글이 색인에 들어가기까지 걸린 시간의 중앙값. 응집이 약한 코호트는 두 배 가까이 늘어집니다.
작업장이 열린 뒤 가설 단위로 적힌 노트의 누계. 41% 가 의도와 다른 결과를 줬고, 그 41% 가 가장 큰 학습입니다.