BDD 2018: Приоритизация коммерческой семантики

BDD 2018: Приоритизация коммерческой семантики

Статья подготовлена по материалам доклада Андрея Буйлова, «Муравейник tools», на Baltic Digital Days 2018.

Когда список запросов собран, сгруппирован и распределен по старым и новым страницам сайта, встает вопрос о том, какие группы взять в работу раньше, какие позже, а какие вообще отложить. Назовем это приоритизацией.

Кроме этой задачи перед моей командой возникли вопросы «со звездочкой»:

  • снизить требования к квалификации сотрудника, который будет проводить работу по приоритизации, а значит и себестоимость работ;
  • аргументировать руководителю или клиенту именно такой порядок;
  • аргументировать смену стратегии;
  • на этапе предварительного общения отсеять «непродвигаемых» клиентов или отказаться от бесперспективного проекта;
  • ускорить работу и увеличить прибыль от своих проектов.

Проверим популярные мифы и гипотезы. Узнаем также, действительно ли есть факторы, по которым можно определить вероятность выхода запроса на первую страницу Яндекса или Google.

Условия эксперимента:

  • 7 коммерческих проектов;
  • приоритизация на них не применялась;
  • гео: Москва (5 сайтов), Уфа (1 сайт), Краснодар (1 сайт);
  • 5115 коммерческих запросов;
  • по каждому параметру выделили:
    • треть запросов с наибольшим значением параметра;
    • треть запросов с наименьшим значением параметра:
  • измерили:
    • какая часть запросов зашла в топ-10 в этих группах;
    • сколько трафика дали;
  • период: 3 месяца.

Сразу оговорюсь, когда будете делать собственные выводы по приведенным ниже данным, просьба ориентироваться больше на позиции, чем на трафик.

Причины две:

  • период времени небольшой;
  • трафик измерялся по точным формулировкам из метрики и не были учтены сопутствующие запросы, выросшие благодаря проработке основных.

Первый параметр распишу подробно, дальше будут только графики, а выводы в конце.

Итак, поехали…

Мордастость

Гипотеза: Когда в топе по запросу много главных страниц, по этому запросу сложнее продвинуться.

Зеленые столбцы — группа запросов с высоким значением анализируемого параметра. Красные — с низким.

Красной меткой обозначены сайты, которые опровергают проверяемую гипотезу.

Вывод по каждому параметру делать не будем — подытожим в конце, но здесь для понимания методики сформулируем.

Вывод: гипотеза не подтвердилась. Мордастость слишком шумный показатель для использования его в для приоритизации.

Далее нужно сразу обращать внимание на красные метки в левом столбце. В правом столбце тоже, но менее критично.

Точные вхождения в заголовки конкурентов по топу

Неточные вхождения в заголовки конкурентов по топу

Похожесть

Возраст конкурентов

ТИЦ конкурентов

Majestic TF

Majestic CF

Число документов в индексе конкурентов

Domain Authority от MOZ

Page Authority от MOZ

PageMozRank от MOZ

PageMozTrust от MOZ

Входящие ссылки на домен по LinkPad

Траф конкурентов по Alexa

Траф конкурентов по RDS

Траф конкурентов по SimilarWeb

Время на сайтах конкурентов по SimilarWeb

Так же плохо себя показали:

  • показатель отказов по SimilarWeb;
  • доля прямого трафика по SimilarWeb;
  • доля поискового трафика по SimilarWeb;
  • доля социального трафика по SimilarWeb;
  • социальые сигналы (лайки, шеры).

Суммарный рейтинг приоритета запроса в Яндексе

Видно, что кроме суммарного рейтинга, все параметры в большей или меньшей степени шумные.

Поэтому часть наиболее шумных параметров в суммарной формуле приоритета я использовать не рекомендую, часть — с осторожностью, часть в большинстве случаев можно использовать безопасно.

Вы можете сделать на основе этих диаграмм собственные выводы. Ниже приведу свои рекомендации.

Также почти никогда нельзя использовать один параметр самостоятельно. Для подстраховки следует всегда составлять формулу из нескольких параметров, показывающих конкурентность запроса с разных сторон.

Итак, рекомендации по Яндексу

Рекомендую использовать в формуле приоритета:

  • Число похожих конкурентов;
  • Majestic TF;
  • Domain Authority от MOZ;
  • Page Authority от MOZ;
  • Число документов в индексе;
  • Траф конкурентов по RDS;
  • Время, проведенное на сайтах конкурентов по SimilarWeb.

С осторожностью:

  • Неточные вхождения в заголовки;
  • Возраст конкурентов;
  • ТИЦ конкурентов;
  • Majestic СF;
  • PageMozRank от MOZ;
  • Входящие по LinkPad;
  • Alexa траф конкурентов;
  • SimilarWeb траф конкурентов.

Не рекомендую:

  • Мордастость;
  • Точные вхождения в заголовках;
  • PageMozTrust от MOZ.

По Google приведу сразу итоговую диаграмму и анализ по тем параметрам, которые в нем анализировали. Их было меньше, чем в Яндексе.

Здесь так же будет только срез по позициям, потому что трафик мы смотрели по Метрике, в которой трафик по большинству запросов из Google зашифрован.

Рекомендации по Google

Рекомендую использовать в формуле приоритета:

  • Неточные вхождения в заголовки ↑;
  • Число похожих конкурентов;
  • Alexa траф конкурентов ↑;
  • Domain Authority от MOZ.

С осторожностью:

  • Точные вхождения в заголовки ↑;
  • Возраст конкурентов;
  • PageMozRank от MOZ.

Не рекомендую:

  • Page Authority от MOZ;
  • Мордастость.

Стрелками отмечены параметры, которые показали себя лучше, чем в Яндексе.

Кейсы

Тематика: медицинские анализы

На первом скриншоте верхняя часть списка, отсортированного по убыванию приоритета групп запросов. Видно, что практически все запросы, получившие высокий приоритет, вышли в топ.

На втором — динамика трафика из поисковых систем. Буквой «С» отмечен старт работ, буквой «В» — первая приоритизация и начало работ по приоритетным группам.

  • Взяли 1657 запросов;
  • посчитали рейтинг запросов на основе Частоты, Конкурентности, Похожести, Наличия в топ-30, топ-10, Мордастости, Вхождениям ключа в заголовок;
  • посчитали средний рейтинг кластеров;
  • отсортировали кластеры по убыванию рейтинга;
  • начали продвигать по порядку.

Результат:

  • Рост почти сразу.
  • С 02.2017 до 04.2018:
    • лучшая по рейтингу половина кластеров показала рост с 138 до 1258 переходов в месяц;
    • худшая — с 54 до 178.
  • У лучшей половины вышли в топ 512 запросов.
  • У худшей — 122.

Тематика: средства для маникюра

На первом графике трафик до старта. На втором — после запуска; работы сразу проведены с приоритизацией.

На третьем — верхняя и нижняя части отсортированного по убыванию приоритета списка групп запросов. Зеленым на нем помечены заходы в топ-10.

Видно, что вторая половина списка почти не попадает в топ, хотя к этому времени список проработан до конца.

Взяли 1358 запросов.

Аналогично: рейтинг запросов, кластеров, сортировка по убыванию рейта кластера, работа.

Колдунщики

Как позитивный сигнал для приоритета запроса обычно идет его частота. Но часто забывают о сильном негативном сигнале — большом объеме рекламы и колдунщиков над выдачей.

Из-за этого сейчас по многим запросам первое место органических результатов поиска не видно на первом экране, а иногда и на втором.

Это значит, что даже заняв первое место по такому запросу, трафик будет ничтожным. Поэтому очень важно приоритет таких запросов занижать.

Это пример того, как мы собираем колдунщики и рекламные блоки Яндекса.

Пример формулы расчета приоритета запроса

Рейтинг приоритета запроса =
+ LN (Частота + 2)
+ LN (Похожих + 2)
+ LN (вТоп30 + 2) * 2
+ LN (ПриоритетТемы + 2)
+ LN (Коммерческость + 2) * 2
— LN (Спецразмещения + 2)
— LN (КолдунщикиВТопе + 2)
— LN (MozDomainAuthority + 2)
— LN (ИндексЯндексаКонкурентов + 2)
— LN (ВозрастКонкурентов + 2)
— LN (вТоп10 + 2) * 4
— LN (ВхожденийВЗаголовки + 2)

Где:

  • Частота – частота “!WS” или “WS” запроса.
  • Похожих – число похожих сайтов в топе (похожих на продвигаемый проект).
  • вТоп30 – равен 1, если текущая позиция запроса с 11 до 30. Иначе 0.
  • ПриоритетТемы – важность темы или кластера для клиента (например наиболее маржинальные товары или товары со скорым пиком сезонности).
  • Коммерческость – доля коммерческих результатов в SERP.
  • Спецразмещения – количество рекламных блоков над поиском.
  • КолдунщикиВТопе – наличие и количество колдунщиков на первом экране.
  • MozDomainAuthority – DomainAuthority от MOZ.
  • ИндексЯндексаКонкурентов – медиана по топ-10 от числа документов в индексе Яндекса.
  • ВозрастКонкурентов – медиана по топ-10 от возрастов конкурентов. Мы собираем возраст по whois. Если возраст недоступен (например, это поддомен), то берем дату первого архива в WebArchive.
  • вТоп10 – равен 1, если текущая позиция запроса с 1 до 10. Иначе 0.
  • ВхожденийВЗаголовки – число вхождений запроса в заголовки (обычно берем неточные вхождения).

Логарифмы в этой формуле используются для нормировки значений, коэффициенты — для придания большего или меньшего веса тому или иному параметру.

Вы можете использовать эту формулу или разработать свою под конкретную нишу и регион.

Пример формулы расчета приоритета кластера

Приоритет кластера в Excel =
=СУММЕСЛИ($K:$K;$K2;Z:Z)/СЧЁТЕСЛИ($K:$K;$K2)

Приоритет кластера в Google Docs =
=SUMIF($K:$K;$K8;Z:Z)/COUNTIF($K:$K;$K8)

Где:

K – столбец с кластером,

Z – столбец с рейтингом запроса.

Бонусы

Пример таблицы с приоритизацией: https://goo.gl/VsphF4.

Инструкция по приоритизации: https://goo.gl/cvmAoz.

Всё это мы собирали в сервисе http://tools.anthome.ru/.

Сейчас в нем работает сбор параметров конкурентов, на их основе автоматически считается «Конкурентность». Скоро будет реализован парсинг колдунщиков и объема рекламы в Яндексе и Google. Также можно импортировать любые параметры, собранные в сторонних сервисах. По промокоду BDD2018 можно получить 500₽ на баланс.

Источник