8 Июл 2018

Без рубрики

РИФ+КИБ 2017: Самые свежие цифры по развитию Рунета

8 Июл 2018

Без рубрики

Сопоставление ключевых слов с этапами customer journey

Анализ ключевых слов нередко вызывает трудности у специалистов, но это можно исправить. Компания «СайтАктив» перевела колонку CEO агентства Marketing Mojo Джанет Дрисколл Миллер, где она делится советами по поиску ключевых слов, их сопоставлению с нужным контентом и анализу их эффективности.

Когда дело касается органического поиска, ключевые слова формируют фундамент всего комплекса мер, нацеленных на поисковую оптимизацию. Именно они помогают понять, какую информацию мы хотим увидеть на странице результатов поиска.

Само собой, маркетологи осознают важность эффективного анализа ключевых слов. В исследовании, проведенном в ноябре 2016 года компанией Ascend2, было установлено, что анализ ключевых слов занимает первую строчку в списке тактических мер SEO, но более трети респондентов признались, что для них он представляет собой трудновыполнимую задачу.

Данные исследования Ascend2, посвященного SEO. Ноябрь 2016 г.

Тем не менее анализ ключевых слов не обязательно должен вызывать трудности. Ключевые слова – это лишь слова и фразы, которые покупатели используют при поиске продукции и услуг чаще других слов и фраз. Все, что нам необходимо – это попытаться мыслить, как наши заказчики и потенциальные клиенты, и лучше всего начать с персон.

Привязка ключевых слов к персонам

Персоны – это профили, которые зачастую содержат демографические и психографические сведения. Они позволяют узнать всю необходимую информацию от географического положения потенциального клиента до общественных мероприятий, в которых он участвует. Чтобы создать покупательскую персону и улучшить понимание ваших потенциальных клиентов, рекомендуется начать с людей, которые уже приобрели ваши товары или услуги. Итак, как выглядят ваши сегодняшние клиенты?

Обратитесь к своему списку клиентов. Изучите должность, возраст, сферу деятельности и географическое положение каждого из них. Некоторые данные можно непосредственно получить в картах регистрации клиентов. Например, если вы продаете кроссовки, у вас наверняка хранятся адреса доставки и почтовые индексы ваших клиентов. Определите географическую область, в которой ваши показатели лучше остальных.

Постарайтесь не ограничиваться только теми данными, сбор которых вы осуществляете, и обратитесь к информации из социальных сетей. Например, если вы оказываете деловые услуги, посетите профили ваших клиентов в социальных сетях. Они содержат полезную и подробную информацию, которая находится в открытом доступе. Видите какие-либо закономерности? Обратите внимание на их опыт работы, должность и отдел, указанные в их профиле на LinkedIn.

Вы также можете загрузить ваш список клиентов в инструмент Audience Insights от Facebook, чтобы узнать, какие характеристики вашей целевой аудитории известны этой социальной сети.

Как только вы изучите свою целевую аудиторию, попробуйте встать на место своих потенциальных клиентов. Какие ключевые слова должна использовать ваша целевая аудитория, чтобы найти ваши товары?

Сопоставление ключевых слов с циклом покупки

Не стоит полагаться на ключевые слова и фразы слишком общего характера или слишком узкой сферы употребления. Вместо этого лучше пройдите весь путь покупателя, используя разные ключевые слова. Когда человек находится в начале пути, он может задавать вопросы и вводить поисковые запросы более широкого характера, но по мере того, как покупатель продвигается к своей цели (покупке), вопросы и запросы становятся более конкретными. Давайте рассмотрим пример с кроссовками. В самом начале процесса покупки, на этапе сравнения товаров, женщина могла бы использовать такие запросы:

• Кроссовки для женщин
• Лучшие кроссовки для женщин
• Темно-синие кроссовки

Это этап осознания, т.е. клиент ищет информацию о разных вариантах, соответствующих его основным критериям.

По мере того, как он продвигается все дальше и дальше и получает все больше информации об имеющихся вариантах и брендах, поиск, скорее всего, станет более конкретным, и пользователь начнет обращать внимание на более конкретные характеристики, например:

• Женские кроссовки для дальних дистанций
• Кроссовки Asics в сравнении с New Balance
• Кроссовки Asics Kayano
• Сравнить кроссовки Asics

Теперь мы на этапе сравнения, т.е. пользователь сопоставляет различные бренды и их особенности, чтобы понять, какая обувь ему нужна.

И, наконец, круг поиска может сузиться до конкретной модели, которая ему приглянулась:

• Кроссовки Asics GT-1000 4 женские темные

Следующая фаза – покупка. Пользователь точно знает, что он хочет, максимально сузив поиск до конкретной модели и цвета.

В идеале, лучше всего применять сочетание ключевых слов, использованных на всех стадиях цикла покупки для привлечения и конверсии клиентов через органический поиск.

Поиск ключевых слов

Но как узнать, какие ключевые слова подходят для разных этапов цикла покупки? Представьте, что вы являетесь клиентом, который находится на стадии осознания. Какие вопросы вы бы задали? Найдите ключевые слова, отражающие вопросы, которые могут возникнуть у потенциальных клиентов, и ответы на них.

Отличный вариант для начала поиск ключевых слов – Google Suggest. Например, с помощью инструмента Keyword Tool Dominator можно ознакомиться с поисковыми запросами, которые схожи с запросом «женские кроссовки» согласно Google Suggest:

Мы выбрали определенные запросы из списка слева и добавили их в список справа, чтобы сузить круг поиска. В зависимости от того, что люди ищут в поисковой системе, можно увидеть вопросы, составленные на основе ключевых слов:

• Где купить кроссовки?
• Какие кроссовки лучше всего?
• Какие кроссовки лучше всего для моих коленей?
• У каких кроссовок лучшая поддержка щиколотки?
• У каких кроссовок лучший супинатор?
• Какие кроссовки лучше подходят для пеших прогулок?

Существует множество инструментов для анализа ключевых слов, поэтому выберите те, которые нравятся вам больше всего, и создайте собственный список ключевых слов. Вы также можете использовать ключевые слова с наилучшей конверсией согласно вашему профилю контекстной рекламы. Если определенные ключевые слова обладают хорошей конверсией в рамках контекстной рекламы, стоит использовать их для органического поиска.

Сопоставление ключевых слов с контентом

Теперь, когда мы узнали вопросы, которые люди задают во время поиска, а также ключевые слова, соответствующие таким вопросам, необходимо сопоставить эти ключевые слова с контентом вашего сайта, который дает ответы на них. Для этого может потребоваться дополнительно наполнить ваш сайт.

В качестве примера рассмотрим вопрос об обуви для бега и пеших прогулок. Можно разместить публикацию в блоге сайта, посвященную такой обуви, а также провести полевые испытания, чтобы проверить обувь в действии и понять, соответствуют ли она своему предназначению. Вы можете вставить в текст публикации ссылки, ведущие на страницы, посвященные продукции, чтобы читатели смогли приобрести описанную вами обувь.

Измерение эффективности ключевых слов

Посвятив немало времени изучению ключевых слов, у вас, возможно, появится вопрос – как измерить эффективность каждого ключевого слова в органическом поиске? Однако здесь вас ждет разочарование – на самом деле, достоверно измерить эффективность ключевых слов в органике невозможно.

На протяжении последних нескольких лет Google и Bing приняли решение шифровать поисковые запросы, т.е. данные больше не передаются на аналитические платформы, такие как Google Analytics.

Использование данных из отчета Google Analytics в качестве основы для разработки собственного перечня ключевых слов будет ошибкой, поскольку большой процент органических ключевых слов не отображается. В нашем случае около 94% данных по выбранным органическим ключевым словам за последний месяц было скрыто:

Данные Google Search Console могут быть во многом полезны, поскольку данный ресурс действительно показывает фактические запросы людей, использованные для поиска вашего сайта, а также отображает ваш рейтинг, показатель кликабельности и не только. Расс Джонс (Russ Jones) написал отличную статью о надежности данных Google Search Console, в которой особенно хочется выделить два момента:

1. Данные органического поиска, которые отображаются в Google Search Console, являются лишь примером всех данных, и мы не можем с точностью сказать, какой процент от всех данных входит в этот пример.

2. Данные усреднены по определенному временному отрезку. Если у вас были высокие позиции по конкретному запросу месяц назад, это не значит, что сегодня ситуация не изменилась. Из-за усредненности данные могут лишь указывать на то, что ваши позиции находятся где-то посередине между тем, что было месяц назад, и сегодняшним днем.

Как быть в такой ситуации? Как вариант, можно использовать одно ключевое слово или фразу на страницу, чтобы сосредоточить внимание на конкретной теме. Если вы следите за страницами с конкретными ключевыми словами, используйте аналитику для отслеживания динамики органического трафика по конкретной странице. Увеличивается ли органический трафик? Ваша цель – увеличить трафик для повышения конверсии. Поэтому если у вас получается привлекать больше органического трафика на конкретную страницу, вы на правильном пути, и, скорее всего, немалую роль в вашем успехе сыграли анализ ключевых слов и изменение контента.

Источник: searchengineland.com

8 Июл 2018

Без рубрики

Нетривиальный способ управления ставками в AdWords

Разберем сложный, но интересный способ управления ставками в AdWords. Помогут нам в этом Analytics, Google Таблицы и скрипты AdWords. В качестве подопытного выступит торговая кампания в тематике «Товары для женщин» с таргетингом на всю Россию.

Однажды мы захотели назначать ставки в AdWords, не прибегая к сторонним оптимизаторам. Поставили задачу написать скрипт, который будет сам рассчитывать ставку на основе ДРР, стоимости конверсии, числа транзакций и чего-нибудь еще. Вроде все логично, но как занести в скрипты AdWords данные о доходах? Легко! В общем, совместно с агентством Digital Strategy, тренируясь на общем клиенте, мы это сделали.

Когда-то давно в одном из ресурсов Google Analytics были настроены вычисляемые показатели:

– и созданы отчеты по эффективности платного трафика.

Теперь надо экспортировать нужные данные из Google Analytics в AdWords. Так как API AdWords мы не используем, включили промежуточное звено в виде Google Таблиц.

Создаем пустую таблицу и устанавливаем дополнение Google Analytics из библиотеки дополнений.

Это расширение позволит создавать любые отчеты в Google Таблицах на основе данных Analytics.

Мы создали отчет с нужными нам данными:

– и настроили ежедневное обновление.

Теперь на одной из вкладок этой таблицы у нас всегда будет актуальная интересующая нас информация за последние 30 дней.

Что делаем дальше? Мы можем редактировать данные на этой вкладке, но при каждом новом обновлении отчета все наши правки будут затираться. Поэтому для экспериментов мы создаем новую вкладку и первым делом через ссылки переносим значения из текущей вкладки на новую, вот так:

=report!A16

Мы протянули формулу со ссылкой на несколько тысяч строк вниз, пока что во всех ячейках стоят ссылки, в третьем столбце стоит формула, приводящая ga:keyword к нужному виду. Так как в отчете стоит фильтр только на одну торговую кампанию, то на самом деле под ключевой фразой здесь подразумевается группа товаров.

На следующем шаге мы создаем свои вычисляемые показатели на основе имеющихся данных.

В столбце I мы приводим СРО к виду целого числа, с помощью формулы

=ЛЕВСИМВ(G1;НАЙТИ(«.»;G1)-1)

В столбце J рассчитываем ставка для эдвордс

=ЕСЛИОШИБКА(((5/H1)-4*H1);(5/D1)*50)

Эта формула ни на что не претендует, однако в тестах скрипта для этой торговой кампании она сработала хорошо. Будьте осторожны, могут возникать сложности с типами данных ячеек, возможно какие-то столбцы придется приводить к общему типу, какие-то к текстовому и перебирать разные формулы пока не будет получен нужный результат.

Итак, у нас есть таблица, в которой данные по ставкам обновляются раз в день, остается начать назначать эти ставки в AdWords.

Открываем редактор скриптов и вставляем этот код:

function main() {

// входные параметры

var SPREADSHEET_URL = ‘https://docs.google.com/spreadsheets/……………….’; // указываем url таблицы

var sheet_name = ‘Лист1’; // указываем имя нужной вкладки, где рассчитывается ставка

var file = SpreadsheetApp.openByUrl(SPREADSHEET_URL); // открываем файл

var sheet = file.getSheetByName(sheet_name); // получаем лист

var lastColumnName = ‘J’; // последний столбец

//var setBid = 18; // ставка для фраз без кликов

var dateRange = ‘LAST_30_DAYS’;

Logger.log(‘Вкладка ‘+sheet.getName()+’ со ставками получена.’); // выводим имя листа

function getRange(){

// получаем количество строк

var sheet_name = ‘report’; // указываем имя вкладки c отчетом

var file = SpreadsheetApp.openByUrl(SPREADSHEET_URL); // открываем файл

var sheet = file.getSheetByName(sheet_name); // получаем лист

Logger.log(‘Вкладка ‘+sheet.getName()+’ с отчетом получена.’);

var lastRow = sheet.getLastRow(); //получаем последнюю строку

var lastColumn = sheet.getLastColumn(); //получаем последний столбце

var lastCell = sheet.getRange(lastRow, lastColumn).getA1Notation() //имя последней ячейки

var numRows = Number(lastCell.slice(1))-15; //считаем число непустых строк, исключая шапку отчета

Logger.log(‘В отчете ‘+numRows+’ строк с данными’);

return numRows;

}

function getCampaignNames2(){

// получаем словарь с кампаниями и индексами

// перебираем столбец кампаний и запоминаем с какой строчки по какую идут данные по той или иной РК

var campaignNames = []; //создаем пустой массив имен кампаний

var indexCampaignNames = []; //создаем пустой массив номеров строчек

var last = getRange();

var name = »;

var j = 1;

for (var i = 1; i <= last; i++){ //в это цикле наполняем созданные массивы

var r = ‘A’+String(i);

name = sheet.getRange(r).getValue();

if (name == campaignNames[campaignNames.length-1]) {j++;}

else {campaignNames.push(name); indexCampaignNames.push(j); j++;}

}

Logger.log(‘Список кампаний: ‘+campaignNames); Logger.log(‘Список индексов: ‘+indexCampaignNames);

var dict = []; // создаем словарь кампаний и индексов и заполняем его

dict.campaigns = campaignNames;

indexCampaignNames.push(last+1);

dict.index = indexCampaignNames;

return dict;

}

function dictionary(a,z){

// получаем словарь из массивов ключевых слов и ставок

var dict = {};

var keywords = [];

var bids = [];

var c = ‘A’+String(a);

dict.campaign = sheet.getRange(c).getValue();

while ( a < z) { Logger.log('Фраза с индексом '+a+' учтена. Идём до '+z);

var k = ‘C’+String(a);

keywords.push(sheet.getRange(k).getValue());

var b = lastColumnName+String(a);

bids.push(sheet.getRange(b).getValue()); a++;

}

dict.keywords = keywords;

dict.bids = bids;

Logger.log(‘Получен словарь ‘+dict.keywords+’ ‘+dict.bids);

return dict;

}

function bids(){

// назначаем ставки

var dictcai = getCampaignNames2();

for (var i = 0; i < dictcai.campaigns.length; i++) {

var dict = dictionary(dictcai.index[i],dictcai.index[i+1]);

//перебираем массив кампаний и для каждой РК выбираем продуктовые группы за последние 30 дней,

// где было более 0 кликов

var adGroupIterator = AdWordsApp.productGroups()

.withCondition(‘CampaignName = «‘+dict.campaign+'»‘)

.withCondition(‘Clicks > 0’)

.forDateRange(dateRange)

.get(); Logger.log(‘Кампания ‘+dict.campaign);

// перебираем продуктовые группы

while(adGroupIterator.hasNext()){

var adGroup = adGroupIterator.next();

//находим в массиве ключевых слов (продуктовых групп), полученных из гугл-таблицы,

// соответствия в списке продуктовых групп, полученных в данный момент после перебора РК

// определяем индексы этих групп и в массиве ставок по такому же индексу находим значение ставки

var index = dict.keywords.indexOf(adGroup.getValue());

var bid = dict.bids[index];

try { // пытаемся назначать те ставки, что есть в массиве, используя при этом ограничения.

if (bid<=2){bid=2;}

if (bid>=20){bid=20;}

if (bid==undefined) {bid=2;}

adGroup.setMaxCpc(bid.toFixed(2)); Logger.log(adGroup.getValue()+’ — ‘+dict.bids[index]);

}

// если какие-то проблему возникнут на нашем пути, то в консоли можно будет увидеть ошибку,

// а ставка будет установлена в размере 10 руб.

catch(e){adGroup.setMaxCpc(10); Logger.log(adGroup.getValue()+’ — ‘+dict.bids[index]); Logger.log(e);}

}

}

}

function bids2(){

// назначаем ставки для фраз без кликов

var dictcai = getCampaignNames2();

for (var i = 0; i < dictcai.campaigns.length; i++) {

var dict = dictionary(dictcai.index[i],dictcai.index[i+1]);

var campaignName = dict.campaign;

var adGroupName = ‘Ad Group #1’; // в нашей рк всего 1 группа, поэтому такое условие

var adGroupIterator = AdWordsApp.productGroups()

.withCondition(«CampaignName = ‘» + campaignName +

«‘ and AdGroupName = ‘» + adGroupName + «‘»)

.withCondition(‘Clicks < 1')

.forDateRange(dateRange)

.get(); Logger.log(‘Кампания ‘+dict.campaign);

while(adGroupIterator.hasNext()){

var adGroup = adGroupIterator.next();

var bid = 18;

adGroup.setMaxCpc(bid); Logger.log(adGroup.getValue()+’ — ‘+bid);

}

}

}

bids(); // запускаем скрипт

bids2(); // запускаем скрипт

Logger.log(‘Скрипт выполнен!’);

}

Примерно такие сообщения будут в консоли:

Как нам не хотелось сделать универсальный скрипт для всех типов кампаний, этого не вышло. Получился вариант для торговых кампаний с одной группой, с множеством групп, для поисковых кампаний и для КМС. Данный скрипт рассчитан на торговые кампании с одной группой. Если внимательно изучить его, то станет понятна логика работы:

1. открываем таблицу и проходимся по столбцу кампаний, на основе этих данных формируются два списка с названиями кампаний и номерами строк – с какой по какую идет каждая РК;

2. проходимся по столбцам ставок и ключевых слов (продуктовых групп) и также формируем два списка;

3. создаем словари, в которых становится понятно, какие продуктовые группы и ставки принадлежат конкретным кампаниям;

4. перебираем продуктовые группы аккаунта AdWords на основе условий из списка кампаний, выбираем продуктовые группы с 1 и более кликами;

5. находим соответствия полученных продуктовых групп с группами и списков, находим соответствие ставок и выставляем их;

6. выбираем продуктовые группы без кликов и назначаем им какую-нибудь ставку.

Самое главное, что данный метод работы с таблицами и скриптами позволит вносить любые доступные изменения в аккаунт на основе любых данных, доступных для импорта в Google Таблицы. Остается только пробовать и внедрять.

Давайте теперь посмотрим, что нам дало использование скрипта в торговой кампании.

Долгое время ставки назначались руками, с 9 февраля их стал назначать скрипт.

Теперь давайте сравнивать разные показатели за 2 периода: 13 февраля – 2 апреля и 14 декабря – 5 февраля. 7 полных недель, и там, и там было немало праздничных дней, но на работе кампании это особо не сказывалось.

Результат очень радует. Хотя в начале марта и был большой простой кампании, ДРР снизился на 77%, СРО снизился на 75%, доход и число транзакций выросли в разы. При том, что расходы на эту кампанию увеличились всего на 15 тыс. (мы увеличили бюджет после первых снижений ДРР).

Также можем сравнить другие периоды, исключающие совсем праздничные дни и простои, но также до и после 9 февраля: 13 марта – 2 апреля и 16 января – 5 февраля, по 3 полных недели.

Также заметно снижение ДРР и СРО, рост дохода и числа транзакций.

Рассматриваемый способ управления ставками непрост, местами неудобен, но он может отлично решать ваши задачи. Например, вы можете построить отчет, в котором видно, какая площадка в КМС или ключевая фраза, или аудитория приносит конверсии, что именно за цели при этом достигаются, на каких устройствах, в каких городах, при каком проценте отказов…

Вы можете с помощью скриптов Google парсить любые сайты (это очень просто, вот немного об этом) и заносить в Google Таблицы данные о пробках, погоде, ТВ-программе, ценах. Рассчитывать ставки с помощью формул и далее с помощью скриптов назначать нужные ставки в кампаниях.

Если у вас возникли трудности со скриптами, то подтяните свои знания JS и AdWords Scripts. Если не получается настроить фильтр в отчете Google Таблицы, то изучите этот материал.

8 Июл 2018

Без рубрики

Фактор текстовой релевантности YMW: как не загубить оптимизацию под длинный хвост ключей

На этой неделе Яндекс начал использовать алгоритм «Баден-Баден» для определения нарушений, связанных с переоптимизацией, дополнив им предыдущие способы определения этой проблемы.

Поэтому мы решили вспомнить недавнюю статью Алексея Трудова, посвященную фактору текстовой релевантности — YMW.

Cеошная общественность бурно обсуждает новый алгоритм Яндекса «Баден-Баден». Не особо продуктивное занятие, на мой взгляд. Слишком мало времени прошло. Вряд ли у кого-то накопились достоверные наблюдения по хорошей выборке пострадавших сайтов. Тем более наивно ждать эффективную методику снятия. Да что там, пока даже неизвестно, включен ли алгоритм на полную мощность.

Ясно только одно: оптимизацию теперь нужно делать еще аккуратнее и тщательнее. Поэтому нелишне будет разобраться в достаточно редко упоминаемом факторе текстовой релевантности — YMW. Он основан на размере минимального куска текста, включающего максимальное количество встречающихся в документе слов запроса.

Статья Александра Сафронова «Тестирование простой ранжирующей формулы»

В публикации описана формула ранжирования, разработанная сотрудниками Яндекса для экспериментальной оценки отдельных факторов. Среди них — в первую очередь хорошо знакомые оптимизаторам вариации BM25 а также пара метрик, оценивающих близость слов запроса.

Вот описание одной из них — YMW:

Впали в уныние от нагромождения формул? Напрасно! Разобраться не так сложно. Внимательно читаем легенду:

Вторая же часть формулы представляет поправку на тот случай, если в тексте документа содержатся не все слова запроса. Она оперирует понятием «вес слова». IDF (inverse document frequency) — оценка частоты встречаемости слова во всей базе документов в поисковой системе. Эта величина используется во многих других факторах текстовой релевантности.

Теперь опустим конкретные знаки действий и логарифмы, просто отметим, какие параметры увеличивают итоговую оценку, а какие уменьшают.

• Минимальный размер «окна» в котором встречаются все слова запроса — находится в знаменателе дроби. Чем он меньше, тем выше значение фактора.
• Количество слов запроса, встречающиеся в документе — вычитаются из знаменателя. Чем больше, тем выше значение фактора.

Видите? От всей сложной формулы остается всего два параметра, специфичных для рассматриваемого фактора. Чуть ниже будет еще более наглядное объяснение, а пока проясним важный вопрос:

Стоит ли вообще учитывать этот фактор?

Рассматриваемая статья достаточно старая, выпущена еще в 2010 году. Тем не менее я считаю, что по крайней мере общие тенденции, выделенные выше, остаются актуальными. Вот несколько причин:

• Судя по свежему докладу об устройстве поиска Яндекса, статья описывает вполне актуальные подходы к тестированию новых факторов ранжирования (вторая часть публикации).
• Фактор упоминается в ТЗ на SEO-текст сравнительно редко. Поэтому поисковым системам не было нужды его отбрасывать под давлением оптимизаторов. Вообще он актуален для длинных запросов, под которые редко продвигают специально.
• Группировка слов запроса в пределах абзаца-двух характерна для качественного профессионального контента. Очевидно, что слова, связанные с конкретной темой, будут сами по себе тянуться друг к другу: их связывает общая мысль.
• В той же статье указан фактор «кучности». То есть близость слов — это реально важный фактор, поисковик пытается «зацепить» его разными способами.

Думаю, достаточно. Переходим к самому интересному — практике и выводам.

Как неосторожный оптимизатор может уменьшить релевантность текста

Если мы имеем дело со страницами, которые не претендуют на другие ключи, кроме вставленных в title, то фактор не будет особо значим. Ясно, что в этом случае мы получим очень маленькое «окно» — сам title. А вот если мы хотим сэкономить на создании страниц и одной статьей охватить десяток-другой среднечастотников и сотни их мелких НЧ-расширений — то учитывать YMW необходимо.

Сначала пример как делать НЕ надо (заодно буквально в картинках разберем суть фактора).

Допустим, у нас есть статья, в которой упомянут определенный ключевик:

Потом до нее дотянулись шаловливые ручки оптимизатора, и он решил расширить семантику а также напичкать текст модными LSI-словами. Загнал запросы в сервис генерации ТЗ, вытащил уйму расширений и тематичных слов. Отдал копирайтеру. Копирайтер, не заморачиваясь, дописал лишний абзац, куда густо натыкал затребованные термины. На выходе получилось это:

Все что надо — упомянуто. Ура?

Не совсем. Давайте прикинем YMW для «запрос из трех слов + расширение 1» до и после доработки. Смотрим сделанный выше вывод из формулы: чем меньше размер «окна» содержащего все слова запроса и чем больше слов из запроса встречается в документе — тем сильнее оценка фактора.

До:

• размер окна, включающего все слова: 3 (они просто идут вместе).
• число слов: 3 из 4

После:

Окно резко выросло!

То есть мы что-то добавили к итоговой оценке YMW за счет вхождения всех слов запроса и одновременно убавили, сделав окно огромным. Итоговое значение при этом могло упасть. Оцените порядок цифр в знаменателе первой дроби: для первого случая это (3 — 3 + α), а во втором что-то вроде (500 — 4 + α).

Конечно, другие факторы при этом могут сыграть в плюс (вхождение всех слов запроса — сильный сигнал). Но полного эффекта, который могло бы дать расширение семантики, мы не получим.

Заметьте, кстати: негативное влияние бездумного добавления ключей прослеживается на примере даже простого фактора ранжирования, без привлечения факторов антиспама.

Выводы

• Фактор YMW имеет смысл учитывать в текстовой оптимизации. Особенно с учетом резко негативного отношения поисковых систем к традиционным методикам, опирающимся на число вхождений.
• При продвижении под кластер ключей необходимо следить за близостью ключевых слов и расширений запроса в пределах страницы. Принцип максимального сокращения межсловных расстояний нужно применять не только к основным ключевым словам. Требуется проектировать страницу так, чтобы ей соответствовал весь набор поисковых фраз, включая микро-НЧ, предусмотреть которые невозможно.
• Добавление на страницу связанной лексики без учета расположения основных ключей не даст полного эффекта.
• Для оптимизации под длинный хвост в отношении YMW лучше всего подходят тексты с четкой структурой, разбитые заголовками на небольшие блоки. При этом каждый блок должен быть посвящен раскрытию конкретной под-темы и содержать максимум лексики, которая с ней связана. Нежелательна ситуация, когда запрос используется в одном блоке, а важное расширение в другом.

Источник: http://alexeytrudov.com/web-marketing/seo/faktor-ymw.html

8 Июл 2018

Без рубрики

Как создать сниппеты, которые соответствуют целям бизнеса

Помните начало 2000-х, когда был настоящий бум на визитки? Крупные бренды в обязательном порядке заказывали тысячи карточек для сотрудников, начинающие бизнесмены вместе с креативными агентствами создавали шедевры на клочке бумаги, а каждый уважающий себя сторож всегда имел при себе хотя бы 10 визиток. Сейчас это не больше чем макулатура, а задача впечатлить клиентов и инвесторов перешла в другие руки. Имя им — сниппеты.

Мы все знаем об универсальных требованиях поисковиков к сниппетам — длина Title и Description, вхождение ключевиков, отсутствие дублей и так далее. Но если мы говорим о сниппете как о визитке вашего бизнеса или проекта — такой подход не всегда сможет заинтересовать потенциального клиента.

Как же создать сниппет, который соответствует бизнесу?

Для интернет-магазина

• Указывать в сниппете детали о продукте: цену, наличие, контакты.
• Выводить «хлебные крошки», рейтинг и отзывы.
• Создать канал на YouTube, чтобы получить видеосниппет.
• Настроить поиск из сниппета.

Для B2B

• Включить в сниппет информацию о своих преимуществах и CTA.
• Использовать быстрые ссылки.
• Выводить информацию о компании: количество сотрудников, офисов, основные услуги.
• Использовать возможности для получения дополнительного сниппета в ТОПе — например, страницу в Википедии.

Для блога и контентного проекта

• Уделять внимание каждому слову в тегах Title и Description.
• Добавить даты публикаций.
• Добавить фото.

Теперь мы предлагаем пройтись по всем рекомендациям подробнее и рассмотреть разные сниппеты в действии.

Интернет-магазины

Сниппеты в ecommerce – это как витрина, которая дает представление об ассортименте и «зазывает» посетителей внутрь. Поэтому здесь важно всегда отображать максимальное количество деталей, которые важны для потенциального покупателя, а также указывать ваши преимущества (бесплатную доставку, гарантию и т. д.) и контакты (телефон, адрес).

Цена, наличие, контакты

На что прежде всего смотрит покупатель при поиске и выборе товара? Правильно — на цену и наличие. Дайте ему эту информацию быстрее конкурентов — прямо в выдаче. В большинстве случаев, особенно если товар не очень дорогой, он не станет искать дальше. Чтобы ускорить сделку (особенно если клиент ищет с телефона) — добавьте в сниппет телефон для заказа. Для этого используйте семантическую разметку Schema.org.

Актуальные предложения

Сниппет – ваша афиша, поэтому используйте его по назначению. Чтобы отобразить ссылки на актуальные предложения (мероприятия, акции, скидки и т.д.), вы можете пометить Маркером данные о них: название, место, дату. После того как поисковик просканирует сайт, эта информация будет отображаться в сниппете.

Поиск в сниппете

По сути, это поиск в поиске, который здорово экономит время пользователя и выделяет вас в выдаче.

Стопроцентного способа получить такую фичу нет, но Google рекомендует следующее:

1) Убедитесь, что у вас настроен поиск по сайту.

2) Дайте знать об этом Google, пометив главную страницу как объект schema.org/WebSite с помощью свойства potentialAction разметки schema.org/SearchAction.

3) Теперь пользователь будет видеть строку поиска по вашему сайту сразу в сниппете.

«Хлебные крошки», рейтинг и отзывы

«Хлебные крошки» в сниппете показывают пользователю потенциал вашего магазина и расширяют возможности кросс-продаж. Предположим, покупатель выбирает между Huawei P9 и другими телефонами в этой ценовой категории. Из сниппета он сможет сразу узнать, что у вас есть выбор других смартфонов и даже не смартфонов вовсе.

На привлекательность предложения работают рейтинг и отзывы. Чтобы создать такой сниппет, необходимо иметь на сайте модуль голосования (например, оценка продукта в звездочках), настроенные «хлебные крошки» и отзывы.

Видео

Это видеосниппет YouTube. Казалось бы, какая с него польза вашему сайту? Но она есть. Создайте свой канал на YouTube и выкладывайте видеообзоры со ссылкой на товар на сайте. Так вы сможете получить привлекательный сниппет, который хотя и не ведет на ваш сайт, но косвенно влияет на рост трафика. Этот способ также подходит, когда «ТОП занят» — YouTube, как второй по посещаемости сайт в мире, предоставляет отличный обходной путь к вершине практически любой выдачи.

B2B

Основное задание сниппетов в B2B – продавать и поддерживать репутацию. Люди бизнеса довольно заняты, поэтому короткий сниппет должен давать четкое понимание, почему стоит потратить на вас время.

Быстрые ссылки

Быстрые ссылки облегчают навигацию пользователю, позволяя сразу же перейти к нужной услуге или категории. Чтобы получить сниппет с быстрыми ссылками – выстройте прозрачную структуру сайта и расставьте правильные акценты с помощью главного меню и внутренней перелинковки. Крайне важно, чтобы анкоры ссылок, заголовки страниц и их контент были релевантны друг другу.

Дополнительный траст

В B2B репутация решает все — она влияет на выбор клиента, на бюджет, который он готов потратить на товары или услуги подрядчика, и будущее бизнеса.

Поэтому в сниппете важно указать то, что важно для клиента. В примере с EY сниппет сайта самой компании включает быстрые ссылки на разделы о корпоративной ответственности и карьере — оба обычно содержат данные о масштабах деятельности компании и ее заботе об обществе.

Но более интересен здесь сниппет страницы о компании на Википедии. Тут в сниппете выводится очень важная информация для ЛПР (лиц принимающих решение), которые, к примеру, сравнивают компанию с другими конкурентами — количество сотрудников (компания большая, богатая), офисы (компания международная), основные услуги и сфера деятельности. Такой сниппет может получить не только Википедия, но и обычная страница о компании, на которой грамотно структурирована информация.

И еще один важный момент — создавайте страницу в Википедии с описанием вашей компании и ваших услуг, чтобы получить еще один сниппет в ТОПе и дополнительный траст.

Призыв к действию 

Включите в ваш сниппет призыв к действию, так вы увеличите вероятность клика на свою страницу. Зарегистрируйтесь… Попробуйте бесплатно… Подобные CTA, размещенные в теге Description, а также указание ваших преимуществ наверняка привлекут потенциальных клиентов.

Блоги и контентные проекты

Сниппеты для блогов должны быть максимально привлекательными и с первого взгляда «приглашать» юзеров заглянуть на вашу страницу. Вот здесь самое место проявить креативность и таким образом выделиться из массы других ресурсов. Как? Вывести в сниппет «вкусное» описание статьи, которое заинтересует аудиторию в ее прочтении.

Даты публикаций

Дата публикации играет немаловажное значение, особенно в новостных проектах, поэтому мы рекомендуем вывести ее в сниппет. Если речь о блогах, дата тоже не помешает — покажет, что информация в посте не устаревшая. Чтобы получить такой сниппет используйте микроразметку и проставляйте дату для каждой публикации.

Фото

С помощью микроразметки вы можете внедрить в сниппет фото. Это выделит вас в выдаче.

Безусловно, правильная микроразметка не гарантирует вам именно такой сниппет, который вы хотите. Собственно, это утверждение касается практически всего в SEO. Поэтому мы рекомендуем регулярно мониторить и корректировать сниппеты в зависимости от возникающих потребностей, а лучше – после каждого обновления поисковой системы. 

8 Июл 2018

Без рубрики

Как работать с Google Data Studio: гид для начинающих

Создание отчетов – это довольно унылое занятие, мало чем отличающееся, скажем, от уплаты налогов. А создание красивых отчетов – задача сложная. И мало кто может избежать нарисованных кое-как графиков, добавленных в Word-документ.

Наверняка должен быть лучший путь. И он есть. Это новый инструмент Google – Google Data Studio (на момент написания статьи возможность создания отчетов для жителей России была недоступна, однако они могут просматривать созданные другими юзерами документы). Давайте разберемся, как с ним работать.

Выбор шаблона

Инструмент синхронизируется с Google Analytics, AdWords и прочими сервисами Google. Создаваемые отчеты можно бесконечно редактировать, доводя до совершенства.

Пользователям предлагается множество шаблонов на выбор. Шаблоны по умолчанию довольно удобны, но включают в себя метрики, которые могут быть не нужны пользователю, что потребует некоторого времени на их устранение.

Новичкам лучше всего начать с шаблона «Blank». Это отличная «песочница», которая позволит ознакомиться основными функциями и создать отчет, соответствующий особенностям бизнеса. Стоит отметить, что любой шаблон можно редактировать как угодно.

Обзор отчета

Пустой отчет выглядит так:

Режим редактирования похож на аналогичный режим в Google Docs, Sheets и Slides – это сделано специально. Здесь стоит обратить внимание на следующие разделы: название отчета, раскрывающееся меню, панель инструментов (содержит различные функции Data Studio) и правая Панель свойств (Properties Panel), которая используется для настройки диаграмм.

Работа с панелью инструментов

8 Июл 2018

Без рубрики

Как отследить офлайн+онлайн в Яндекс.Метрике и Google Analytics

На прошлой неделе Яндекс анонсировал новый функционал – теперь конверсионные действия в офлайне можно передавать в Яндекс.Метрику. По словам представителей Яндекса, это позволит точнее оценивать отдачу от рекламных кампаний и лучше понимать, как посетители приходят к целевому действию. Google Analytics давно предлагает своим пользователям отдельный протокол для решения этих задач – Measurement Protocol. Мы решили сравнить инструменты ведущих систем аналитики Яндекс.Метрики и Google Analytics и разобраться в плюсах и минусах.

Рассмотрим пошагово ситуацию, в которой нам необходимо загрузить данные об офлайн-конверсиях в системы аналитики.

Подготовка данных

• Авторизация

Measurement Protocol не требует авторизации пользователя. Для отправки данных достаточно выполнить POST-запрос к серверу, указав информацию о хите. С точки зрения настройки автоматического загрузчика информации это удобно, но с точки зрения безопасности спорный момент – злоумышленник при желании без особого труда может вычислить идентификатор отслеживания, получить любое количество значений client_id и отправить фиктивные данные в систему.

В этом плане Яндекс отнесся к вопросу серьезнее и предоставил возможность загрузки данных только после авторизации пользователя в личном кабинете Яндекс.Метрики или авторизации приложения в Yandex.Oauth.

• Подготовка необходимых параметров загрузки

Рассмотрим, какие параметры можно указать в системах и данные какого типа нужно отправлять:

1. Идентификатор отслеживания – номер счетчика для Яндекс.Метрики, идентификатор ресурса для Google Analytics;

2. Идентификатор посетителя – client_id или user_id для Метрики и client_id и/или user_id для Google Analytics;

3. Взаимодействие – идентификатор цели для Яндекс.Метрики и тип взаимодействия для Google Analytics. Кроме того, в Google Analytics есть набор обязательных параметров для каждого типа взаимодействия. Например, для события это «Категория» и «Действие».

4. Версия протокола – обязательный параметр только для Google Analytics (используется статичное значение, равное 1), в Яндекс.Метрике аналогичного параметра нет.

5. Дата и время взаимодействия – в формате unix timestamp для Яндекс.Метрики, в Google Analytics такого параметра нет.

6. В Яндекс.Метрике можно задать дату выполнения события и загружать данные спустя месяц в отличие от Google Analytics, в котором взаимодействие имитируется в момент получения данных.

7. Яндекс.Метрика связывает события с источником трафика по идентификатору пользователя, а Google Analytics позволяет задать источник по собственному желанию.

Помимо необходимых параметров в Яндекс.Метрику можно передавать ценность цели и ее валюту, а в Google Analytics – большой набор дополнительных параметров, которые подробно описаны в документации.

Загрузка данных

Загрузить данные можно в автоматическом или ручном режимах.

• Автоматический режим

Загрузка данных в автоматическом режиме в Google Analytics выполняется при помощи Measurement Protocol. Для передачи данных необходимо выполнить POST-запрос –

для каждого запроса формируется строка параметров, а затем загружается по одному или по 20 обращений (в зависимости от способа отправки будет отличаться только конечная точка, но не структура параметров).

В Яндекс.Метрике используется API этого сервиса. На основе данных нужно сформировать CSV-файл с заголовками столбцов и выполнить POST-запрос с его содержимым к конечной точке API.

• Ручной режим

Чтобы загрузить данные в ручном режиме в Яндекс.Метрику достаточно открыть интерфейс и залить заранее подготовленный файл с конверсиями.

В Google Analytics в ручном режиме можно загрузить все данные кроме данных о конверсиях (они загружаются только через Measurement Protocol).

Сводная таблица

Суммировав вышесказанное, получаем следующую таблицу:

	Яндекс.Метрика	Google Analytics
Передаваемые типы событий	цель, звонок	любое событие,  в т.ч. данные расширенной электронной торговли
Необходимость авторизации	да	нет
Ограничения запросов	стандартные ограничения API	лимиты по количеству обращений  в день и в месяц
WEB-интерфейс для загрузки данных	да	да  (только для отдельной информаций,  например, данные электронной торговли,  расходы по различным источникам или метаданные о товарах)
Передача времени взаимодействия	да	нет
Передача информации об источниках трафика	нет	да

Заключение

Несмотря на то, что возможности Яндекс.Метрики в работе с офлайн-конверсиями пока ограничены и нельзя передать в систему любое событие, как это можно сделать в Google Analytics. Команда Яндекса серьезно подошла к вопросу загрузки данных и предоставила безопасный и удобный для пользователя инструмент.

8 Июл 2018

Без рубрики

Как мы запускали digital-кампании в Малайзии

Пару лет назад мы работали с одной из российских компаний финансового сектора. Тогда нам удалось практически с нуля выстроить performance-процессы на стороне клиента и успешно запустить и вести рекламные кампании на российском рынке.

В 2015 году вся digital-команда клиента переехала в Малайзию и запустила там новый бизнес. Нам они предложили продолжить сотрудничество в рамках нового проекта, и на этот раз основной задачей для нас стало продвижение услуг микрокредитования на малайзийском рынке. Безусловно, нам интересно было получить новый опыт. Кроме того, предварительно изучив рынок, мы увидели, что основными digital-каналами в Малайзии являются Google и Facebook, площадки с которыми мы умеем работать.

Мы согласились и уже почти год успешно работаем над проектом. Теперь хотим рассказать, как мы готовились к запуску кампаний на новом для нас рынке, и поделиться своим накопленным опытом и знаниями.

Digital-рынок в Малайзии

Проанализировав малайзийский digital-рынок, мы увидели, что на Google приходится более 90% всех поисковых запросов, остальные делят между собой Yahoo! и Bing (4% и 1%). Учитывая лидирующие позиции Google и развитый инструментарий Google AdWords, мы выбрали этот поисковик в качестве основного канала для работы с прямым спросом.

Около 60% малайзийских интернет-пользователей ежедневно проводят в социальных сетях около 5 часов. Самой популярной площадкой является Facebook, на ее долю приходится более 80% пользователей социальных сетей (29% вовлечены в Instagram, 17% – в LinkedIn и аудитория Twitter составляет 3,5 млн малайзийцев). Именно поэтому в качестве канала для работы с более широкой аудиторией с несформированным спросом

и пользователями, которые были на сайте, мы выбрали Facebook.

Специфика аудитории

Малайзия – многонациональное и мультиконфессиональное государство (более 60% населения исповедуют ислам). Официальный язык в стране – малайский (на нем говорит более 60% населения), также активно используется английский.

Мы понимали, что наше представление об аудитории может не всегда соответствовать реальности, и пригласили на проект консультанта, который хорошо знает специфику страны и помог бы нам правильно выстроить коммуникацию с малайзийскими пользователями. И это было верное решение. Так, например, мы хотели использовать изображение модной девушки в хиджабе, исходя из того, что Малайзия – мусульманская страна. Однако, консультант порекомендовал нам заменить изображение. Оказалось, что большинство молодых людей и девушек, особенно в столице – Куала-Лумпуре, более современны и не соблюдают правила ношения хиджаба. Запустив рекламное объявление с таким изображением, мы могли потерять значительную часть аудитории.

Изображение, которое мы планировали использовать изначально

Специфика работы с digital-каналами

• Настройка кампании в Google для мультиязычной аудитории

В работе с Google мы опирались на наш российский опыт и использовали сразу несколько сегментов: брендовые, целевые, околотематические и запросы по конкурентам. Кроме того, нам нужно было учесть, что пользователи вводят запросы на двух языках (около 30% целевого трафика приходится на англоязычные запросы), поэтому сегментировали рекламные кампании по языковому принципу.

Семантику на английском языке мы подобрали самостоятельно, а для сбора семантического ядра на малайском обратились за помощью к консультанту. Опираясь на наш опыт и его рекомендации, составили необходимый пул запросов на малайском языке, расширили его и исключили нецелевые запросы.

Мы сегментировали объявления по языкам в зависимости от того, на каком языке пользователь вводил запрос, и вели его соответственно на посадочную страницу на английском или малайском языках. Ключевые запросы на английском языке (например, online loans, borrow money fast) выделяли в отдельную рекламную кампанию и создавали объявления на английском, а для запросов на малайском (pinjaman segera, +pinjaman +wang +berlesen) создавали объявления на малайском языке.

Нам важно соответствовать именно текущему запросу пользователя (чтобы в объявлении подсвечивались ключевые слова), поэтому от языкового таргетинга Google мы отказались.

Интересный опыт – слова на малайском занимают больше символов, чем на английском, поэтому часто нам приходится выкручиваться: значительно сокращать тексты рекламных объявлений на малайском и при этом доносить преимущество предложения до пользователей.

Например, текст объявления на английском мог выглядеть так: «Подай заявку на кредит онлайн 24/7 только с 1 документом», он же на малайском: «Кредит онлайн 24/7, с 1 документом».

Рекламное объявление в Google на английском языке

• Запуск кампаний на Facebook

На Facebook мы использовали базовые социально-демографические таргетинги и различные таргетинги по интересам: бизнес, путешествия, рестораны, финансы, семья, дети и др. Таким образом искали аудиторию с «дорогими» интересами, которой потенциально могут быть интересны услуги по микрокредитованию. Рекламные кампании также сегментировали по языку: рекламные объявления дублировались на английском и малайском языках, и ссылки с них вели на разные посадочные страницы.

Кроме того, мы делали ремаркетинг на посетителей сайта, не оставивших заявку. Эта самая горячая аудитория, и составляла она порядка 10 тыс. человек. В этом случае мы не стали сегментировать кампании по языкам, поскольку знаем, что внутренний оптимизатор CPA в Facebook лучше работает на большой аудитории. Деление аудитории (на 3 и 7 тыс. человек) могло значительно снизить эффективность кампаний. Отказались от автоматической стратегии на оптимизацию CPA и использовали оптимизацию на клики, исходя из того, что работали с лояльной аудиторией.

• Дальнейшие шаги: расширение охвата за счет Skype

Мы включили в медиаплан еще один канал – Skype как дополнительный канал, с помощь которого можно расширить основную аудиторию и получать дополнительные конверсии. В России этот сервис занимает не более 15% рынка (по данным TNS и J’son & Partners Consulting). В Малайзии же Skype является основным мессенджером и предлагает широкие возможности для рекламодателей: разные форматы (баннеры, тизерная и видеореклама) с возможностью таргетинга по социально-демографическим характеристикам, частоте использования сервиса, геолокации, дням недели и времени суток.

Сейчас мы готовим к запуску тестовые кампании: будем использовать все доступные форматы с таргетингами, которые у нас лучше всего отработали на Facebook и Google.

Изменения в процессе производства

Менеджеры на стороне клиента, а также вся потенциальная аудитория находятся в часовом поясе +5 часов с Москвой. К моменту начала рабочего дня в Москве половина рабочего дня в Куала-Лумпуре уже прошла. Именно в это время мы получаем наибольшее количество заявок, и этот временной лаг между событиями в кампаниях и нашей реакцией мог сильно повлиять на итоговые результаты по KPI.

Минимизировать возможные потери в KPI нам удалось за счет некоторых изменений в процессе производства:

• Ведем учет используемых креативов и дату их последней замены в кампаниях. Анализируем скорость выгорания креативов и на основании этих данных прогнозируем следующую замену. Таким образом, мы можем заранее готовить техническое задание для дизайнеров и при необходимости согласовывать креативы с клиентом.
• Ставки в таргетированных кампаниях на следующий день мы выставляем на основе текущего дня. Здесь у нас есть преимущество – малайзийский день заканчивается в 19:00 по московскому времени, поэтому мы можем раньше провести анализ статистики за день и выставить корректные ставки с учетом текущей ситуации по CPC.
• В аккаунте Google AdWords мы установили часовой пояс Куала-Лумпура и настроили часовые корректировки по ставкам уже согласно малайзийскому времени, чтобы получать максимум кликов в пиковые часы. Ставки обновляем два раза в неделю на основе имеющейся статистики.

Сложности коммуникации

Большая доля успеха зависит не только от того, как настроены рекламные кампании, но и от того, как выстроен процесс коммуникации с клиентом. В работе с нашими коллегами из Малайзии нам пришлось учесть следующие моменты: 

• Большая разница во времени

Нам удалось решить этот вопрос в производственном процессе, но также было важно сохранить качество клиентского обслуживания и быть на связи с клиентом в его рабочие часы. Для этого мы изменили график работы аккаунт-менеджера – его рабочий день начинается с 7 утра. В нашем случае это стало возможно, потому что под каждый проект мы формируем отдельную команду и можем вносить изменения в график работы некоторых специалистов.
Узнать больше

8 Июл 2018

Без рубрики

Шесть причин совместно использовать SEO и PPC

Партнерский материал

Многие воспринимают SEO и PPC как взаимоисключающие стратегии. Сторонники PPC считают: зачем оптимизировать сайт, писать сложные SEO-тексты, стремиться довести до совершенства дизайн и HTML-код, если можно просто состряпать лендинг в бесплатном конструкторе, заказать контекст и сразу получить переходы. 

Адепты SEO предложат свои аргументы: вложения в SEO окупят себя сторицей (пусть на это и потребуется год–другой), здесь меньше рисков, трафик будет стабильным даже без дополнительных финансовых вложений. И каждый будет прав, но лишь частично. На самом деле, SEO и PPC направлены на решение разных задач и их совместное использование дает синергетический эффект. Можно назвать минимум шесть причин включить SEO и PPC в план продвижения.

1. Повышение видимости

После успешного вывода страницы в ТОП 10 органической выдачи интерес к PPC часто теряется. Но не забывайте, что первые три строчки в выдаче занимают как раз объявления контекстной рекламы, и на них приходится существенная доля переходов. Противники использования SEO вместе с PPC при высоких позициях страницы в выдаче могут возразить: а как же «каннибализация» трафика (уменьшение трафика из одного источника за счет роста из другого)? В определенной степени такой эффект имеет место, но вы также будете отбирать трафик у конкурентов, что в итоге даст положительный результат.

Компания SeoPult провела исследование, согласно которому повышение бюджета на контекстную рекламу приводит к росту позиций сайта в поиске. Так, при увеличении бюджета PPC до 5000 рублей средний рост видимости сайта в SERP достигает 2,92%, до 15 000 рублей — 4,86%, а до 50 000 рублей — 11,22%!

Почему так происходит? Дело в том, что поисковики учитывают метрики качества интернет-ресурсов при ранжировании, такие как кликабельность сайта в результатах поисковой выдачи, показатель отказов, время на сайте, глубина просмотра. Контекстная реклама приводит заинтересованных пользователей, которые улучшают поведенческие показатели, а значит, и позиции в поиске.

2. Управление репутацией

Как ни странно, но контекстная реклама в некоторых ситуациях помогает противостоять негативному информационному фону. Например, после катастрофического разлива нефти в Мексиканском заливе в 2010 году компания BP запустила PPC-кампанию, связанную с ключевой фразой «oil spill» («разлив нефти»).

Объявление вело на страницу официального сайта BP, где рассказывалось о том, как компания борется с последствиями. Так BP снижала колоссальные репутационные потери.

3. Тестирование ключевых слов и заголовков

Одновременный запуск SEO и PPC позволяет выявить ключевые слова с наибольшей конверсией и использовать их для дальнейшего продвижения. Кроме того, вы можете определить, какие PPC-объявления более кликабельны и использовать подобные заголовки и метаописания в SEO-кампаниях. Преимущество тестирования ключей и заголовков с помощью PPC в том, что вы получаете мгновенный результат — спустя короткое время вы понимаете, что работает, а что нет. Кроме того, благодаря точному таргетингу PPC-объявлений можно определить целесообразность SEO-оптимизации страниц для отдельных регионов.

С другой стороны, установив поиск по сайту, вы можете отследить, что интересует ваших пользователей, и использовать эту информацию при запуске PPC-кампаний.

4. Повышение сезонных продаж

Если вы используете только SEO, то подготавливаться к сезонным продажам нужно за несколько месяцев — создать и оптимизировать контент, подождать индексации и роста позиций. Существенно увеличить сезонные продажи можно с помощью PPC — вы запускаете кампанию тогда, когда это наиболее выгодно, с нужными вам параметрами показа.

5. Тестирование изменений на сайте

С помощью PPC можно отследить реакцию аудитории на изменение цветового оформления, дизайна, расположения элементов, на новый функционал или структуру сайта.

6. Защита от потери позиций в поиске

Недостаток SEO — вероятность проседания позиций в зависимости от изменений в поисковых алгоритмах. В итоге практически мгновенно вы теряете трафик и доход. PPC позволяет создать подушку безопасности. Если у вас будет настроенная кампания, то при проседании позиций достаточно будет увеличить бюджет на контекст, чтобы компенсировать падение трафика от SEO.

Совет: как организовать одновременную работу с SEO и PPC?

Вручную работать над SEO и PPC трудоемко — нужны отдельные специалисты по каждому направлению. Можно пойти другим путем: использовать сервисы автоматизации. Например, в системе SeoPult есть интерфейс для одновременного запуска SEO и PPC.

Система SeoPult автоматически сформирует ключевые фразы, подберет релевантные площадки и даже составит продающие объявления. Ваша задача — задать базовые настройки и контролировать результат.

Система подходит как для профессиональных оптимизаторов, так и для новичков. Ее использование — бесплатное. При возникновении вопросов можно обратиться к персональному менеджеру SeoPult — он проведет аудит сайта, поможет настроить SEO и PPC кампании, будет регулярно высылать отчеты и рекомендации по продвижению сайта. Выполняя рекомендации, вы сможете вывести площадку на качественно новый уровень. 

8 Июл 2018

Без рубрики

«Я оптимизировал сайт, а он не в ТОП! Что делать?»

Достаточно часто SEO-специалисты проводят работы по оптимизации сайта, но никакого достойного результата не получается. Небольшой рост, и все. Почему?

Разберем базовый и крайне важный список задач, которые требуется решить для улучшения видимости по запросам из семантического ядра уже после того, как проведены первичные работы:

• Созданы нужные страницы.
• На них размещены тексты.
• Установлены нужные SEO-теги и метатеги.

Именно дальнейшим итерациям по правке документа с целью доведения внутренних факторов до оптимальных значений и посвящен мануал / инструкция.

1. Соответствие запроса продвигаемому документу и сайту

Все запросы требуется проверить на степень коммерциализации выдачи: https://tools.pixelplus.ru/tools/geo. Этот параметр отражает в какой доле коммерческие и информационные документы представлены в выдаче по нему. Если продвигается коммерческий документ, то все ключевые запросы должны иметь высокую степень коммерциализации выдачи (коммерческости):

И наоборот, если продвигается информационный документ — запросы должны иметь низкий процент коммерциализации.

Дальнейший отсев запросов происходит в ручном режиме при анализе ТОП 10.

Отсеиваются:

• Несоответствие по тематике сайта. Например, продвижение запроса по химчистке автомобилей на сайте по уборке домов не перспективен, поскольку в ТОП 20 находятся только автомобильные сайты.
• Несоответствие типов сайтов. Мы продвигаем агентство недвижимости, если в ТОП 20 практически одни порталы недвижимости, то запрос не рекомендуется продвигать на данном ресурсе.
• Несоответствие типов документов. Если мы продвигаем внутреннюю страницу сайта, то наличие только главных страниц в ТОП 10 / ТОП 20 говорит о необходимости продвижения главной страницы по данному запросу.
• Запросы из разных кластеров и должны продвигаться на разных документах. Пример запросов из разных кластеров представлен ниже.

Первый кластер (Инструмент анализа ТОПа по ключевым показателям в «Пиксель Тулс)»:

Второй кластер (Инструмент анализа ТОПа по ключевым показателям в «Пиксель Тулс)»:

Видно, что для продвижения данных кластеров выставляются разные требования по объему контента, числу вхождений и так далее.

2. Анализ уникальности текста (первоисточника)

Анализ уникальности производится инструментом https://tools.pixelplus.ru/tools/unikalnost. Требуется обращать внимание на:

• Дублирование в рамках сайта (!).
• Наличие участков текста, по которым первоисточником признаны сторонние сайты в интернете.

Открываем сохраненную копию документа в Яндексе:

Далее текстовая копия документа:

Выделяем весь текст, кроме блоков со сквозными ссылками (меню, шапка и подвал сайта). Далее мы вставляем текст в инструмент проверки уникальности:

Для более полной проверки отмечаем флажок:

По итоговой сводке видно, что есть дублирование в рамках интернета, в рамках сайта также дублируется лишь 4% текста, что не критично.

В сводке ниже представлены фрагменты текста, которые требуется уникализировать:

Для удобства можно выгрузить данные в CSV-файл. Вспомогательный материал по теме.

3. Соответствие по статистическим текстовым факторам

Перед началом работ требуется сохранить исходную копию документа и снять актуальные позиции по списку запросов. Помогут инструменты Быстрый чек позиций в Яндексе и Быстрый чек позиций в Google: https://tools.pixelplus.ru/tools/fast-check.

Далее, используем инструмент анализа ТОПа по самым важным факторам ранжирования: https://tools.pixelplus.ru/tools/analiz-top.

Если при первичной работе по формированию оптимизированного контента можно воспользоваться анализом ТОП с выбором документов по умолчанию, то далее требуется обязательно ставить флажок для ручного отбора анализируемых URL.

Поочередно открываем и анализируем каждый URL для отсева неподходящих нам по их типу:

В данном случае, если бы нам попались сайты агентств недвижимости, то мы бы исключили их из расчета. Аналогично, были бы исключены информационные документы, а также документы с конкурентным предложением квартиры в указанном городе. При анализе надо учитывать только листинги порталов о недвижимости.

После правильного выбора URL и анализа получаются корректные рекомендации по оптимизации:

Требуется:

• Увеличить на 1% вхождения ключевых слов в текстовую часть документа: «квартира».
• Добавить в текст 3 вхождения слова «freiburg».
• Требуется уменьшить длину тега title в том числе за счет удаления из title не продвигаемых на документе слов:

• Также требуется добавить в тег title слово «квартира».
• Обращаем внимание на популярные слова из ТОПа, отсутствующие в контенте продвигаемого документа. Важно как добавлять такие слова в сам текст, так и реализовывать соответствующий функционал: слово «избранный» означает наличие функционала добавления предложений в избранное и их дальнейшее изучение.

Далее, проанализируем и второй запрос, продвигаемый на документе:

Получились следующие рекомендации:

Требуется:

• Добавить 4 вхождения слова «недвижимость» в анкоры исходящих ссылок с документа и 3 вхождения слова «недвижимость» в текстовую часть документа (не обязательно под листинг предложений, а в другие части документа, где еще такого ключа не встречается).
• Требуется добавить в текстовую часть документа часто встречаемые слова: «поиск, внимание, северный и т. д». Важно понимать, что это должно быть не просто добавление слов в текст под листингом предложений.

Особенности:

• Стоит отметить, что несмотря на отсутствие в рекомендациях по ТОП мы добавили в документ слово-синоним «freiburg» и слово «квартира». Отсутствие базовых вхождений ключей в документы ТОПа может говорить об их недостаточной оптимизации под анализируемый запрос.
• Стоит отметить, что одновременно стоит двигаться или в направлении дооптимизации текста (увеличение объема, числа вхождений и так далее) или уменьшения переоптимизации (уменьшения объема, числа вхождений и так далее). Поэтому в примерах выше не давались рекомендации по уменьшению объема текста, числу вхождений в анкоры исходящих ссылок. Изначально идем по пути дооптимизации, поскольку есть куда продвигаться в этом направлении.
• Рекомендации по увеличению текста, числа вхождений и внесения часто встречаемых слов не всегда означают, что это связано только со специально размещенным текстом (под листингом предложений в нашем примере). Эти рекомендации означают, что существующий функционал нужно подписать соответствующими словами (например, форма поиска) или добавить новый функционал (добавление новых фильтров по типу недвижимости, например, по гостиницам), либо увеличение процента вхождений ключевого слова на всем документе, а не только его одной части.
• При составлении итоговых рекомендаций для документа в целом усредняются рекомендуемые показатели по всем анализируемым запросам на документе. При этом если показатели сильно отличаются от запроса к запросу, то это может быть признаком того, что это запросы из разных кластеров и продвигать их нужно на разных документах.

4. Соответствие по внутренним ссылкам и полноте ответа на запрос

По результатам анализа запроса [недвижимость во фрайбурге] видно, что требуется существенно увеличить количество внутренних ссылок на документ на 200+. Данный показатель является одним из важных для поисковой системы по причине определения значимости документа на сайте и распределения статического веса.

Требуется взять страницы, которые имеют наибольшее число внутренних ссылок сайта (наибольший PR) и проставить с них перелинковку на продвигаемый документ. Если это будут не «полусквозные» ссылки — использовать уникальные анкоры. Тексты ссылок, максимально похожие на исходную форму запроса, должны быть размещены на станицах с наибольшим показателем внутреннего веса (PR).

Самый простой вариант — простановка сквозных ссылок, но часто это является избыточной мерой и можно ограничиться контекстной перелинковкой.

В случаях, когда число внутренних ссылок, ведущих на продвигаемый документ максимально в рамках сайта, но анализатор показывает, что число внутренних ссылок в ТОПе больше чем у нас, существует несколько вариантов:

• Неверно выбраны конкуренты. Скажем, у нас интернет-магазин, а мы производили сравнение с агрегаторами и значительно более крупными игроками или без ручного отбора.
• Требуется увеличить число страниц сайта (фактически, выбрать вектор для развития) за счет понимания, какими кластерами представлены проекты конкурентов. Здесь сильно помогает инструмент анализа структуры в «Пиксель Тулс» https://tools.pixelplus.ru/tools/struktura:

Можно отдельно оценить сколько страниц представлено в конкретном кластере сайта, где находится продвигаемая страница. Часто меньший ассортимент или список предложений приводит к меньшему числу входящих ссылок, поскольку все товары/предложения в кластере сильно перелинкованы:

• Продвигаемый сайт

• Сайт конкурента

В данном примере — все нормально.

5. Соответствие по типу контента на странице

Требуется выявить все URL, имеющие максимальную видимость по списку продвигаемых запросов, инструмент — Анализ видимости. Для каждого запроса определяется общая и точная частота по Вордстат. В первую очередь интересуют документы, находящиеся выше нас по всем запросам:

В примере выше – это URL с сайтов:

• http://www.JustReal.ru/
• http://www.HomesOverseas.ru/

Далее надо выявить элементы на документах, конкурентов, которых нет у нас и внедрить максимальное их количество:

• например, при нажатии «больше фильтров» перебрасывает на отдельную страницу вместо фильтрации на том же документе, что не совсем удобно;
• дополнительно добавить блок новостей из Германии;
• добавить больше информации о государстве, в котором производится покупка;

• добавить местоположение на Яндекс.Карте;
• вероятно, добавить информацию о погоде.

6. Оценка естественности и качества текста

Берутся URL с максимальной видимостью, текст с них проверяется через инструмент оценки текста и оценки его естественности: https://tools.pixelplus.ru/tools/text-natural. Полученные показатели сравниваются с аналогичными с продвигаемого документа. Текст на одном из документов слишком маленький, поэтому сравниваем текст с одним из конкурентов в ТОПе: http://www.JustReal.ru/prodajha/nedvizhimost-v-germanii/baden_vyurtemberg/nedvizhimost-v-frajburge/.

Требуется улучшить следующие значения до значений конкурента из ТОП 5:

• Степень соответствия текста распределению Ципфа: justreal.ru – 98,48%; анализируемый-сайт.ru – 92,39%.
• Процент вхождения стоп-слов в текст: justreal.ru – 15,05%; анализируемый-сайт.ru – 22,55%.
• Средняя длина предложений в словах: justreal.ru – 15,6%; анализируемый-сайт.ru – 23%.
• Процент числа слов, являющихся 500 самыми частыми словами языка: justreal.ru – 18,59%; анализируемый-сайт.ru – 25,85%.
• Число использованных в тексте 300 самых популярных биграмм языка: justreal.ru – 11,59%; анализируемый-сайт.ru – 16%.
• Доля частей речи, прилагательное: justreal.ru – 9,95%; анализируемый-сайт.ru – 15,07%, существительное — justreal.ru – 54,84%; анализируемый-сайт.ru – 45,21%; предлог: justreal.ru – 10,99%; анализируемый-сайт.ru – 14,74%; иностранное — justreal.ru – 5,63%; анализируемый-сайт.ru – 2,2%. Наша цель увеличить долю потенциально информативных слов, особенно интересно с долей иностранных слов в этой тематике.

Рекомендации направлены на повышение информативности текста за счет удаления общих слов и стоп-слов, уменьшения длины предложений, а также повышения естественности. В данном случае, к примеру, данные по частям речи могут направить нас в сторону пересмотра «скелета текста», а не просто подгонки процентов частей речи под конкурента.

По результатам работы

Как показывает практика поискового продвижения в самых конкурентных тематиках и регионах, именно такой детальный подход и активное использование инструментов автоматизации (от «Пиксель Тулс» или аналогов) способно кратно увеличить отработку по проекту (до 50–70%) и обеспечить стабильный результат в SEO.

Только сочетание большого числа сервисов и аналитики позволяет SEO-специалистам показывать высокие результаты по самым сложным запросам и в 2017 году.