Аналитика для выстраивания эффективной SEO стратегии: практический опыт

Время прочтения: 4 минуты

Тэги: SEO, Optimization

О чем статья?

Для кого эта статья?

SEO-аналитику необходимо встраивать в  стратегию так, чтобы она давала максимальный профит для бизнеса. Как это сделать на практике, рассказал Андрей Комаров, Head of SEO WEBIT, на конференции Optimization.

Какие виды аналитики доступны в SEO

Эффективная стратегия продвижения использует два типа: предварительная аналитика и постаналитика. 

1. Постаналитику следует использовать всегда, после любых проведенных работ по SEO.  Причем анализировать данные следует, не останавливаясь на SEO-метриках типа видимости и трафика, а погружаться до получения дохода.

2. Предварительную аналитику следует подключать, когда сделаны базовые работы по SEO. То есть после того, как выполнены три условия:

• очевидные технические проблемы устранены ;

• сайт корректно индексируется;

• сайт имеет видимость.

Системы аналитики следует подключать сразу после базовой оптимизации, чтобы потом не забыть это сделать. 

Для предварительной аналитики необходимо формировать гипотезы. Это можно сделать разными способами, например:

• Оценить, что можно измерить на сайте. Например, объем текста, количество отзывов, рейтинг товаров, количество обратных ссылок или их домены-доноры.

• Проанализировать сайты конкурентов.

Далее надо тестировать и делать выводы, удачные гипотезы включать в стратегию.

Пример предварительной аналитики

Глобальное исследование было проведено по заказу клиента NDA.

Для тематики «Ноутбуки и смартфоны» собрали более 20 тысяч запросов для 4 типов страниц:  листинги, товары, товары+отзывы, товары+характеристики. Затем отобрали 22 гипотезы на основе крупных сайтов-лидеров отрасли. Далее сегментировали их, собрали данные сайтов по сегментам. После этого, проанализировали поисковую выдачу, постарались найти корреляции между гипотезами и SEO-показателями, предложили решение.

Для анализа использовали стандартные SEO-сервисы, которые знакомы каждому оптимизатору.

Приведем пример аналитики нескольких гипотез.

Гипотеза 1 — количество товаров на первой странице листинга

Был проведен анализ OZON, DNS, Citilink. Данные для каждого сайта свели в таблицы, в которых первый столбец — сегменты, второй — охват, далее  это видимость в Яндексе видимость в Google. Ниже пример таблиц: слева направо OZON, DNS, Citilink (так у докладчика).

Увидели, что у каждого сайта свои уникальные комбинации. Например, у OZON лучше всего ранжируются первый сегмент, где выводится до 17 товаров. У DNS лучше ранжируется сегмент от 18 до 24 товаров, а у Citilink — сегмент 40-49 товаров. В таблице эти ячейки выделены зеленым. 

Решили пойти дальше: посмотрели средние данные по сегментам во всей тематике. Выяснили, что в среднем лучше всего ранжируется средний сегмент 25-39 товаров на первой странице листинга.

Вывод: при запуске интернет-магазина в тематике «Ноутбуки и смартфоны» нужно учитывать, что лучше всего в поисковых системах ранжируются листинги с 25039 товаров на первом кране.

Гипотеза 2 — сколько свойств фильтрации нужно выводить для улучшения показателей видимости

Проанализировали опять сайты-лидеры тематики, посчитали, сколько выводят они. Примеры на скриншоте.

Чем больше свойств фильтрации, тем удобнее для людей, поэтому наблюдаем прямую корреляцию с ранжированием у большинства сайтов.

Выводы: очевидный результат — достаточно выводить до 30 свойств фильтрации. Из неочевидного: чем больше свойств фильтрации, тем лучше позиция. Но так как у большинства сайтов в тематике свойств фильтрации до 30, поисковые системы показывают их достаточно высоко. Для них и других увеличение свойств фильтрации может стать точкой роста.

Гипотеза 3 — увеличение количества релевантных страниц

Собранная статистика подтвердила известный факт, что страницы листинга, релевантные запросу, ранжируются выше. А вот доля релевантных и нерелевантных страниц на листингах у лидеров тематики отличается очень сильно.

У OZON практически на все запросы были релевантные страницы, их доля составила почти 100%. У Сitilink оказалось примерно 30% страниц нерелевантны. А у DNS доли разделились примерно поровну.

Выводы: следует задать вопрос оптимизаторам DNS, почему у них половина страниц на сайте не соответствуют запросам.

Кейсы по аналитике

Кейс 1: один из лидеров рынка по продаже штор

Гипотеза: дают ли отзывы покупателей на страницах листинга профит в видимости.

Вопрос возник, потому что отзывы составляли около половины всего текстового контента на листинге.

Как анализировали: 

• Разделили на сегменты: 1 отзыв, 2-19 отзывов, 20 отзывов и более, нет отзывов.

• Проверили видимость в Яндекс и Google отдельно по каждому сегменту.

• Увидели, что в Яндексе лучше ранжируются первый и второй сегменты, в Google второй.

• Сделали тестирование на части страниц: уменьшили отзывы с 20 до 10  и сравнили с контрольной выборкой, где оставили 20 отзывов.

• Оказалось, что видимость тестовой группы выросла в обеих поисковых системах.

Вывод: гипотеза дает рост трафика на  7,95%, рост лидов с сайта на 4,09%. В денежном выражении за месяц тестовая выборка дала рост выручки 22 780 рублей.

Кейс 2: один из лидеров рынка по продаже сантехники  

Гипотеза: есть микроразметка product с ошибкой в рейтинге и количестве голосов. Без предварительной аналитики дали рекомендацию исправить эту базовую проблему, чтобы рейтинг товаров и количество оценок в Google выводились корректно.

Постаналитика:

• Замерили динамику CТR на всех продуктовых страницах, где была исправлена  проблема.

• Обнаружили, что кликабельность на выдаче снизилась.

• Установили, что в сниппете перестали выводится характеристики, потому что Google упразднил их. 

Вывод: без постаналитики снижение кликабельности и его причины не были бы установлены.

Кейс 3: Робокасса

Гипотеза: внедрение перелинковки через тэги в страницы статей может повысить релевантность страниц с помощью вхождений в анкоры ссылок.

Итоги: после внедрения тэгов тестовая группа обогнала контрольную, рост трафика на тестовой группе увеличился на 9,88%.

Кейс 4: один из лидеров по продаже мебели

Гипотеза: провести индивидуальную оптимизацию метатегов Title и Н1 на страницах.

Итоги: постаналитика показала, что до оптимизации видимость была около 2%, после оптимизации увеличилась до 14%. Рост трафика составил 791%.

Кейс 5 — антикейс: сайт по продаже товаров для ногтевого сервиса

Гипотеза: оптимизировать метатеги и избавиться от низкочастотных ключей в них. Планировали усилить текстовую релевантность главного ключа.

Итоги: тестовая группа показала видимость меньше, чем основная.

В целом статистика кейсов выглядит следующиим образом

Выводы

• Статистика предыдущих кейсов позволяет предполагать, какие работы следует тестировать в первую очередь, так как они могут дать нужный результат.

• Экспертного мнения недостаточно — следует опираться на цифры.Постаналитика позволяет тестировать гипотезы, находить ошибки и замерять результат на тестовой группе.

• Тестирование следует проводить перед масштабированием, тогда  аналитика помогает оптимально тратить бюджет только на точки роста.

• Аналитика делает SEO прозрачным для клиента и помогает росту бизнеса.