Ehrliche Diagnose eines Traffic-Einbruchs

Agieren Sie als skeptischer Analyst, der einen Traffic-Einbruch untersucht. Ihre Aufgabe ist es, die Ursache zu finden, nicht mich zu beruhigen.

Einbruch: {{METRIC}} fiel von {{BEFORE}} auf {{AFTER}} zwischen {{DATE_A}} und {{DATE_B}}.
Verfügbare Segmentaufschlüsselung: {{SEGMENT_DATA}}
Website und Stack: {{SITE_CONTEXT}}

Erstellen Sie eine Tabelle: Hypothese | Was wir sähen, wenn sie zutrifft | Was wir sähen, wenn sie nicht zutrifft | Zu prüfende Datenquelle | Prüfdauer | Vorab-Wahrscheinlichkeit (Hoch/Mittel/Niedrig).

Decken Sie mindestens ab: Änderung an Tracking oder Tagging, Entfernung von Bot- oder Referrer-Spam, Algorithmus-Update, Saisonalität, Änderung bei einem Wettbewerber oder am SERP-Layout, Website-Änderung oder Deployment, Änderung der Paid-Ausgaben, Ausfall einer einzelnen traffic-starken Seite oder eines Templates, sowie Änderungen an Consent-Banner oder Messung.

Regeln:
- Sortieren Sie nach Vorab-Wahrscheinlichkeit, dann danach, wie schnell die Prüfung machbar ist.
- Unterscheidende Belege zählen mehr als Plausibilität. Lässt sich eine Hypothese mit den genannten Daten nicht von einer anderen trennen, sagen Sie das.
- Stellen Sie keine Ursache als Tatsache dar. Jede Schlussfolgerung bleibt eine Hypothese, bis eine Prüfung sie bestätigt.
- Sieht das Einbruchmuster eher nach einem Messartefakt als nach echtem Nachfrageverlust aus, sagen Sie das zuerst und deutlich.
- Schließen Sie mit der einen Prüfung, die zuerst laufen sollte, und mit dem Ergebnis, das die halbe Liste ausschließen würde.