Resumo Geral

Este script em RMarkdown tem como objetivo gerar um relatório mensal de análise de keywords, comparando métricas entre períodos específicos. Ele processa dados extraídos do Google Search Console (GSC), realiza análises estatísticas detalhadas e gera visualizações gráficas e tabelas para apresentar os resultados de forma clara e concisa.

Estrutura do Código

O código está organizado em diferentes seções para facilitar a compreensão e manutenção:

1. Setup: Carregamento das bibliotecas necessárias e definição das configurações iniciais.
2. Definição das Funções: Conjunto de funções personalizadas criadas para processar e analisar os dados.
3. Processamento dos Dados: Leitura e processamento dos arquivos CSV correspondentes aos meses especificados.
4. Análise Geral do Mês Atual: Apresentação das métricas gerais do mês mais recente.
5. Visualizações e Análises: Geração de gráficos e tabelas para visualizar os resultados das análises.
6. Comparação de Métricas: Comparação detalhada das métricas entre o mês atual e o mês anterior.
7. Análises Adicionais: Análises específicas, como crescimento por categoria e identificação de páginas que perderam tráfego.
8. Conclusão: Considerações finais e sugestões de melhoria.

Detalhamento das Funções

1. extrair_categoria(url)

• Descrição: Extrai a categoria da URL fornecida, assumindo que a categoria está localizada após /faq/ na URL.
• Uso: Utilizada dentro da função processar_dados para criar uma nova coluna categoria no dataframe.

2. categorizar_tier(pos)

• Descrição: Classifica as posições em tiers (faixas) predefinidas.
• Uso: Utilizada dentro da função processar_dados para criar uma nova coluna tier no dataframe.

3. processar_dados(df)

• Descrição: Processa o dataframe original, convertendo colunas para formatos numéricos, extraindo categorias e classificando as posições em tiers.
• Passos:
  • Converte as colunas pos, impre e cliques para double, substituindo vírgulas por pontos.
  • Adiciona colunas categoria e tier utilizando as funções anteriores.
• Uso: Chamado durante o processamento dos dados para cada mês.

4. contar_keywords_por_tier(df, mes)

• Descrição: Conta o número de keywords em cada tier para um determinado mês.
• Uso: Utilizada para gerar contagens que serão posteriormente visualizadas em gráficos.

5. contar_keywords_por_tier_categoria(df, mes)

• Descrição: Conta o número de keywords em cada tier e categoria para um determinado mês.
• Uso: Utilizada para análises mais detalhadas por categoria.

6. calcular_metricas(df)

• Descrição: Calcula métricas agregadas como total de cliques, impressões, posição média, total de keywords e total de páginas.
• Uso: Utilizada para armazenar métricas de cada mês para posterior comparação.

7. comparar_metricas(metricas_mes_anterior, metricas_mes_atual)

• Descrição: Compara as métricas entre dois meses, calculando crescimento ou diminuição em porcentagem ou valores absolutos.
• Uso: Utilizada para gerar insights sobre a evolução das métricas entre os meses.

8. calcular_crescimento_categorias(df_mes_anterior, df_mes_atual)

• Descrição: Calcula o crescimento percentual de cliques por categoria entre dois meses.
• Passos:
  • Soma os cliques por categoria em cada mês.
  • Calcula a variação e o crescimento percentual.
• Uso: Utilizada para identificar quais categorias tiveram maior crescimento ou declínio.

9. identificar_paginas_80(df)

• Descrição: Identifica as páginas responsáveis por 80% dos cliques no dataframe fornecido (Análise de Pareto).
• Passos:
  • Agrupa os dados por página e soma os cliques.
  • Calcula o percentual acumulado de cliques.
  • Filtra as páginas que, cumulativamente, representam até 80% dos cliques.
• Uso: Auxilia na identificação das páginas mais influentes no tráfego atual.

10. identificar_paginas_perderam_trafego(df_mes_anterior, df_mes_atual)

• Descrição: Identifica as páginas que perderam tráfego de um mês para outro.
• Passos:
  • Calcula o total de cliques por página em cada mês.
  • Combina as informações dos dois meses.
  • Calcula a diferença de cliques entre os meses.
  • Filtra as páginas que tiveram redução nos cliques.
• Uso: Auxilia na identificação de páginas que precisam de atenção.

11. obter_top_keywords(df, top_n = 10)

• Descrição: Obtém as top n keywords com mais cliques no dataframe fornecido.
• Uso: Utilizada para destacar as keywords mais relevantes em um determinado mês.

12. comparar_top_keywords(df_mes_anterior, df_mes_atual, top_n = 10)

• Descrição: Compara as top n keywords entre dois meses.
• Passos:
  • Obtém as top keywords de cada mês.
  • Combina as informações.
  • Substitui valores NA por zero.
• Uso: Auxilia na análise de mudanças nas principais keywords ao longo do tempo.

13. mes_para_numero(mes_nome)

• Descrição: Converte o nome do mês em número, auxiliando na ordenação correta dos meses.
• Uso: Utilizada para garantir que os meses estejam ordenados do mais antigo para o mais recente.

Processamento dos Dados

• Parâmetros: O script utiliza a variável params$meses para determinar quais meses serão analisados.
• Ordenação dos Meses: Os meses são ordenados do mais antigo para o mais recente usando a função mes_para_numero().
• Loop por Mês: O código percorre cada mês especificado, lê o arquivo CSV correspondente (resultados-gsc-mes.csv) e processa os dados utilizando as funções definidas.
• Armazenamento: Os dataframes processados e as métricas são armazenados em listas para uso posterior.
• Combinação de Contagens: As contagens por tier e categoria são combinadas em dataframes únicos para facilitar a visualização.

Análise Geral do Mês Atual

• Apresentação das Métricas: As principais métricas do mês mais recente são apresentadas utilizando texto em Markdown com código R inline, garantindo formatação consistente e legibilidade.
• Formatação de Números: Os números são formatados para evitar notação científica, utilizando separadores de milhares e decimais adequados ao padrão brasileiro.

Visualizações e Análises

1. Visualização Geral por Tier

• Descrição: Gráfico de barras mostrando a quantidade de keywords em cada tier para cada mês.
• Objetivo: Identificar a distribuição das posições das keywords ao longo dos meses.
• Ferramentas: Utiliza o pacote ggplot2 para gerar gráficos esteticamente agradáveis.

2. Visualização por Categoria

• Descrição: Para cada categoria, é gerado um gráfico de barras mostrando a evolução das keywords por tier.
• Objetivo: Analisar o desempenho de cada categoria individualmente.
• Automação: Utiliza um loop para gerar gráficos para todas as categorias presentes nos dados.

Comparação de Métricas

• Condição: A comparação é realizada somente se houver pelo menos dois meses de dados.
• Apresentação: As métricas são comparadas entre o mês atual e o mês anterior, utilizando texto em Markdown com código R inline.
• Métricas Comparadas:
  • Total de cliques
  • Total de impressões
  • Posição média
  • Quantidade de keywords
  • Quantidade de páginas
• Formatação:
  • Números formatados com separadores de milhares e decimais.
  • Percentuais apresentados com duas casas decimais.

Análises Adicionais

1. Crescimento por Categoria

• Descrição: Analisa o crescimento percentual de cliques por categoria entre o mês anterior e o mês atual.
• Visualizações:
  • Gráfico destacando as top 5 categorias com maior crescimento.
  • Gráfico mostrando o crescimento percentual de todas as categorias, indicando crescimento ou declínio.

2. Páginas que Mais Perderam Tráfego

• Descrição: Identifica as páginas que tiveram maior redução de cliques entre os meses comparados.
• Apresentação: Tabela exibindo as páginas e a diferença nos cliques, destacando as áreas que precisam de atenção.

3. Comparação das Top Keywords

• Descrição: Compara as top 10 keywords entre o mês anterior e o mês atual.
• Objetivo: Identificar mudanças significativas nas principais keywords que direcionam tráfego.

Páginas Responsáveis por 80% dos Cliques no Mês Atual

• Análise de Pareto: Identifica o grupo de páginas que contribuem para 80% dos cliques no mês atual.
• Apresentação:
  • Percentual que esse grupo representa em relação ao total de páginas únicas.
  • Tabela listando as páginas, total de cliques e contribuição acumulada em porcentagem.

Keywords com Mais Cliques no Mês Atual

• Descrição: Lista as top 10 keywords que geraram mais cliques no mês atual.
• Apresentação: Tabela exibindo as keywords e o total de cliques, auxiliando na identificação de tendências e oportunidades.

Considerações Finais

• Melhorias Implementadas:
  • Substituição do uso de cat() por texto em Markdown com código R inline, melhorando a legibilidade e a manutenção do código.
  • Formatação adequada dos números para evitar notação científica indesejada.
  • Uso de condicionais em Markdown para controlar a exibição de conteúdo com base na disponibilidade de dados.
• Uso de Boas Práticas:
  • Separação clara entre processamento de dados e apresentação de resultados.
  • Aplicação de funções personalizadas para modularizar e reutilizar código.
  • Documentação detalhada das funções e seções do código.
• Sugestões Futuras:
  • Interatividade: Considerar o uso de shiny ou flexdashboard para tornar o relatório interativo.
  • Automatização: Implementar agendamento automatizado para geração dos relatórios mensais.
  • Alertas Automáticos: Criar mecanismos para destacar automaticamente métricas que ultrapassem determinados thresholds.
  • Expansão das Análises: Incluir análises adicionais, como avaliação de CTR (Click-Through Rate) e análise de concorrentes.

Como Utilizar o Script

1. Preparação dos Dados: Certifique-se de que os arquivos CSV correspondentes aos meses que deseja analisar estão disponíveis e nomeados no formato resultados-gsc-mes.csv, onde mes é o nome do mês em minúsculas (por exemplo, resultados-gsc-setembro.csv).

2. Configuração dos Parâmetros: No início do script, ajuste o parâmetro params$meses com os meses que deseja analisar, em ordem cronológica. Exemplo:

   params:
     meses: ["agosto", "setembro"]

3. Execução do Script: Rode o script em um ambiente compatível com RMarkdown (como o RStudio), garantindo que todas as bibliotecas necessárias estão instaladas.

4. Visualização do Relatório: Ao final da execução, um relatório em formato HTML será gerado, contendo todas as análises e visualizações.

Dependências

Certifique-se de que os seguintes pacotes do R estão instalados:

• tidyverse
• stringr
• knitr
• kableExtra
• scales
• ggplot2 (incluso no tidyverse)

Contato

Para dúvidas ou sugestões relacionadas ao script, entre em contato com Vitor R. Galante.