SEO-аналитика с помощью BI: “волшебная палочка” для отчетности бизнеса

Время прочтения: 8 минут

Тэги: SEO, Optimization

О чем статья?

Кому полезна эта статья?

• Владельцам бизнеса и топ-менеджерам в E-Commerce: для внедрения инструментов BI в аналитический арсенал компании и оценки эффективности SEO;
• Менеджерам по продукту: для понимания трендов, поведения аудитории и ее предпочтений;
• Маркетологам: для нового подхода к мониторингу достижения бизнес-показателей;
• SEO-специалистам и руководителям SEO-отделов: для ознакомления с конкретным кейсом применения BI и автоматизации отчетности.

Почему бизнесу важно оценивать и понимать эффективность SEO?

Аналитика данных в SEO должна помогать бизнесу принимать правильные решения и находить точки роста. Попробуем перечислить, какой профит имеет бизнес от понимания и оценки эффективности SEO. Вы сможете:

• оптимизировать бизнес-логику и принимать решения, исходя из ситуации на рынке и текущего состояния компании;
• находить новые корреляции и точки роста;
• ускорять темп принятия стратегических решений;
• видеть закономерности с пониманием основной динамики и тенденций;
• удовлетворять индивидуальные, кастомные потребности бизнеса;
• нужно больше пунктов? Подробнее об этом мы писали здесь.

Но зачастую бизнесу применить данные SEO-анализа оказывается не так-то просто: для владельцев бизнеса или маркетологов аналитика и отчетность поискового продвижения выглядит слишком перегруженной, сложной, требующей время на погружение, понимание, выводы. Кто из нас любит разбираться в трудностях и копаться в сложных отчетах, особенно если есть возможность переложить эту задачу на другого или отложить на потом? 

Инструменты Business Intelligence (BI) позволяют упростить отчеты с большими массивами данных и понимать ключевые процессы в SEO и онлайн-активностях. BI обладает всеми необходимыми возможностями, которые позволяют бизнесу и SEO говорить на одном языке.

Как BI-системы помогают облегчить жизнь компаниям?

BI-системы позволяют вывести аналитику в компании на новый уровень, потому что они умеют работать с большим массивом данных, сводя информацию в единое целое из разных источников, визуализировать данные и превращать их в простые, понятные для бизнеса дашборды. Инструменты BI прокачают SEO-аналитику в вашей компании и позволят решать новые потребности: 

• просто и понятно визуализировать аналитику для бизнеса;
• конвертировать знания на пользовательский уровень бизнеса;
• регулярно получать свежие данные по гипотезам, корреляциям, по динамике роста проектов;
• кастомизировать выгрузку данных под индивидуальные потребности бизнеса;
• быстро оценивать ситуацию на рынке, конкурентов и текущее состояние компании;
• свести все полученные данные из разных источников в одном месте;
• минимизировать ручной труд специалистов, отойти от рутинных задач.

Если кратко: бизнесу становятся понятны выводы из проработки всех уровней доступных данных, видны необходимые закономерности с четкой информацией по динамике и тенденциям по проектам. А далее, на основе полученной информации, вы принимаете стратегические решения.

Какие данные можно отслеживать с помощью BI-систем? 

BI позволяет мониторить данные и следить за основными метриками и срезами, анализируя их вместе.

Под метриками мы понимаем:

• поисковые метрики (видимость, позиции и т.д.);
• продажи (конверсии, транзакции, доход);
• метрики спроса (по данным из wordstat);
• трафик (например, доля новых пользователей);
• поведение аудитории (отказы, глубина просмотра и т.д.);
• технические параметры (например, ответ сервера).

 Все метрики также можно посмотреть и оценить в срезах:

• по поисковым системам;
• регионам;
• устройствам;
• источникам/каналам;
• сегментам (группам, выборкам);
• конкурентам и их влиянию на потенциальный трафик.

Схематично метрики и срезы выглядят вот так:

Синим цветом представлены метрики, доступные для анализа в SEOWORK, а зеленым в Google Analytics и Яндекс Метрике.



Отслеживая метрики и срезы, бизнес сможет быстро получить точные и обоснованные ответы на множество своих вопросов. Приведем конкретные примеры на метриках и срезах:

• метрика поисковой видимости: какая динамика по поисковой видимости? А в разрезе сегментов, например, важных брендов? Почему поисковая видимость упала?
• метрика спроса: какие категории или бренды наиболее трендовые для аудитории?
• метрика конкурентов: кто из конкурентов лучше нас по SEO?
• метрика трафика: с каких устройств заходят чаще всего?
• метрика поведения: какие категории показывают плохое поведение аудитории?

Кто и как может использовать в работе BI-системы?

→Целевыми потребителями, прежде всего, является специалисты SEO-отдела: для оценки собственной эффективности и мониторинга ситуации с сайтом  — как технической стороны, так и трафика. 

→Маркетинг активно берет данные по органическому трафику и поведенческим характеристикам, а также использует геоданные. 

→Для продуктовых менеджеров важно использовать данные по поведению пользователей в различных сегментах сайта и бизнеса. 

→Данные по техническому анализу, такие как ответ сервера, могут быть полезны IT-отделу для мониторинга стабильности работы сайта. Для бизнеса будут актуальны данные по спросу, рыночным трендам, интересам пользователей, популярным брендам.

Как выбрать BI-систему?

Самой популярной BI-системой признана Power BI от Microsoft и большинство специалистов работают именно в ней, хотя на рынке есть масса решений от Google Data Studio, Tableau до менее используемых Qlick и Yandex Data Lens. Функционал и логика работа с данными в каждой из BI-систем отличаются, отметим, что простота и доступность системы являются главными критериями использования того или иного решения для выполнения задач по аналитике и визуализации данных.



Кратко охарактеризуем каждую из них:

Microsoft Power BI — коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально доступные и интерактивные аналитические сведения. Позволяет легко подключаться к источникам данных, визуализировать (или выявлять) важные аспекты и предоставлять общий доступ к результатам всем пользователям.

Google Data Studio — сервис для создания интерактивных отчетов, куда можно импортировать данные из разных систем и оформлять их в наглядные визуализации в режиме реального времени с возможностью шеринга.

Tableau — сервис для визуализации, выполняющий от простых задач до сложного анализа данных (тренды, корреляции и статистика). С его помощью можно делать объемные интерактивные дашборды (визуализации) с аналитикой в режиме онлайн.

Qlik — BI-платформа с ассоциативным поиском в оперативной памяти со встроенными средствами ETL. Отличается возможностями к более самостоятельной работе с данными для бизнес-пользователей.

Yandex DataLens — сервис для бизнес-аналитики. Позволяет загружать и обрабатывать данные, визуализировать их для анализа и проверки гипотез, делиться дашбордами и встраивать визуализации во внешние порталы.

Узнать, как работать с платформой SEOWORK  и получить данные для работы, можно прочитав нашу статью про использование BI-отчетности для бизнеса. Если возникли трудности и вопросы, просьба обращаться в поддержку SEOWORK help@seowork.ru.

BI-аналитика в SEO на примере М.Видео

Для оценки динамики SEO-метрик в М.Видео на базе платформы SEOWORK были построены следующие дашборды:

• поисковая видимость и спрос по категориям;
• видимость и спрос по типам страниц;
• видимость и спрос по регионам;
• видимость и спрос по устройствам;
• видимость конкурентов по отслеживаемой семантике и спрос на бренды конкурентов;
• трафик, спрос, видимость в разрезе по устройствам и категориям;
• спрос в разрезе устройств, брендов и коммерческих запросов за период с 2018-ый по 2020-ый год.

1. Поисковая видимость и спрос по категориям

В отчете представлена динамика видимости и спроса в разбивке по категориям за определенный период. Можно выбирать интересующие категории и сравнивать между собой, оценивать данные метрик за определенные периоды. Отчет полезен при постановке задач для категорий в динамике, так при просадке в метриках можно углубиться во все разделы и отследить изменения.

2. Динамика видимости и спроса по типам страниц

В категориях мы видим бренды, карточки, коллекции и листинги. Можно смотреть их в зависимости между собой, сравнивая определенные периоды. Преимущество отчета в возможности посмотреть изменения при проведении работ на страницах фильтров в динамике. В случае просадки оцениваем динамику падения по типам страниц и смотрим на общую динамику.

3. Видимость и спрос по типам устройств

На графике видим просадку за последний сбор из-за технических проблем, которую решили с IT-отделом за один день. Заметны улучшения после устранения проблемы в росте динамики видимости. В данном отчете можем оценивать общую видимость по всему сайту и понять спрос.

4. Видимость и спрос по регионам

Оцениваем динамику спроса и видимости в 8 наиболее крупных регионах. В данном отчете можно смотреть отработку задач по регионам в отдельности, просадки в метриках, оценивать зависимости и вовремя устранять инциденты.

5. Видимость конкурентов по отслеживаемой семантике и спрос на бренды конкурентов

Один из наиболее важных отчетов для анализа. Интересна прежде всего брендовая динамика спроса для ежемесячного анализа год к году и оценка занимаемой доли брендом в сравнении с конкурентами. Метрики видимости собираются по основной семантике и также важным является оценка с конкурентами по занимаемой доле с оценкой источников роста.

6. Трафик, спрос, видимость в разрезе по устройствам и категориям

В данном отчете рассматриваем динамику спроса и видимости относительно трафика, накладываем параметры друг на друга и смотрим зависимости и корреляции. Частая проблема, когда видимость стоит на месте, трафик падает, тогда обращаемся к спросу и видим причину изменений.

7. Спрос в разрезе устройств, брендов и коммерческих запросов за период с 2018-ый по 2020-ый год

Отчет демонстрирует брендовый и небрендовый спрос М.Видео за три года и позволяет оценить рост в запросах в сравнении по годам. Это важно в первую очередь для бизнеса, чтобы определить достижение точки роста или падения год к году по брендовым запросам.

    

Итоги: какие задачи были решены с помощью BI систем?

• благодаря дашбордам смогли быстро отреагировать на технические ошибки за счет онлайн-мониторинга, избежав длительные коммуникации с IT-специалистами;
• получили данные по показателям спроса за период более 2-ух лет;
• определили динамику изменения спроса в категориях;
• выявили корелляцию сезоносменяемых категорий (например, короткий сезон прошлого лета повлиял на падение спроса по кондиционерам. Данные позволили прогнозировать снижение трафика);
• определили долю брендового спроса относительно спроса прямых конкурентов;
• определили динамику брендового спроса каждого региона и доли между ними;
• выявили категории/типы страниц/регионы, в которых есть потенциал роста и проработали их;
• отследили перераспределение доли потенциального трафика среди конкурентов (общего/категорийного).

Статью подготовил Демчук Матвей. Выпускник НИУ-ВШЭ (факультет коммуникаций, медиа и дизайна). Интересуется маркетингом, технологиями и наукой. Увлекается спортом, чтением и природой.