Анализ поисковой видимости (Неделя Байнета 17)
TRANSCRIPT
Анализ поисковой видимости проектов
bynetweek.byорганизатор 2017
Станислав Поломарь
директор SEO, агентство webitруководитель, платформа 4seo.work
1. Метрики видимости2. Примеры использования и анализ выдачи3. Источники данных4. Учет Яндекс.Бандит5. Анализ изменений видимости
Про что поговорим
Основные группы1. % ТОП2. % спрос в ТОП3. Прогнозируемый трафик
Применимо к:4. Весь сайт5. Группы документов6. Выборки запросов7. Документы
Метрики видимости
Основные отсечки для % ТОП (х)1. ТОП 1-32. ТОП 53. ТОП 104. ТОП 305. ТОП 100
Расчет:Кол-во запросов в ТОП (х) / всего запросов
% ТОП
Наиболее используемые типы1. % WS ТОП102. % “WS” ТОП103. % “[!WS]” ТОП10
Расчет на примере “WS”:Сумма по “WS” для запросов в ТОП10 / сумма “WS” всех запросов
% спроса в ТОП
Пример расчетаАнализируем 3 запроса - А, Б и В. Частота в кавычках по нужному региону - 100, 200 и 700.
Если А и Б находятся в ТОП10% ТОП 10 = 66%% «WS» ТОП10 = 30%
Если В находится в ТОП10% ТОП 10 = 33%% «WS» ТОП10 = 70%
% спроса в ТОП
Цель:Более точно оценить ранжирования в ТОП10 с точки зрения частотности (~ конкурентности) вашего ядра.
Какой выбрать?Если активно работаете с определением нечетных дубликатов + определением популярного написания ([WS]), то смело берем “WS”.
% спроса в ТОП
Цель:Учитывать разный вклад позиции в ТОП 10.
Расчет:PTraf (сайта) = Сумма PTraf всех запросовPTraf (запроса) = CTR (места запроса) х "WS"
Применимо для любой группировки запросов - Категория, Группа, Выборка, Документ.
Потенциальный трафик
Цель:Перейти к относительной метрике с большей точностью.
Расчет:% PTraf max (сайт) = PTraf (сайт) / PTraf (1го места)
PTraf (сайта) - мы посчитали выше.PTraf (всех запросов на 1ом месте) = CTR (1го места) х «WS».
% Потенциальный трафик
Пример №1:Есть рассчитанные метрики видимости по 3м категориям
Что можно про них сказать:К1 - нормальное ранжирование по НЧ, СЧ/ВЧ не оченьК2 – СЧ/ВЧ высоко ранжируются, причем в рамках ТОП 10К3 - хорошо по всем типам, но частотные запросы скорее внизу ТОП 10
Примеры использования
Категория Запросов "WS" %ТОП10 %ТОП100 % "WS" ТОП10 % PTrafК1 3103 1062377 57% 92% 5% 1%K2 1175 534591 40% 87% 56% 20%K3 1563 364661 69% 94% 44% 8%
Пример №2:Метрики видимости и трафик по 3м категориям
Расчет:Исходя из уровня нашего проекта и ассортимента, а также успешных сегментов сайта, оцениваем достижимый уровень в 60% % «WS» ТОП10, либо 35% % PTraf max.Далее определяем пропорциональный прирост*
Примеры использования
Категория Запросов "WS" %ТОП10 %ТОП100 % "WS" ТОП10 % PTraf Tраф. Yandex Доп. траф. Доп. траф.
К1 3493 1169128 14% 69% 9% 4% 4506 24945 39795
К2 2230 760248 68% 92% 83% 55% 9785 0 0
К3 1191 523639 37% 76% 51% 18% 5714 999 5238
Пример №3:Метрики видимости (абсолютные) для 3х конкурентов
Что можно про них сказать:С1 = хорошо висит по НЧ, проверить структурную и шаблонную оптимизациюС2 = хорошо висит по всему, проверить максимум полезногоС3 = немного запросов, но большой PTraf, т.е. по частотным запросам висит высоко в ТОП10, разобрать соответствующие документы
Примеры использования
Сайт В ТОП 10 "WS" в ТОП10 PTrafС1 1071 174935 4127C2 1379 504579 12145С3 465 373954 7192
Интересные наблюдения1. Слабо выраженное влияние Бандита весь февраль
172. Сильная просадка Я.Маркета февраль 173. Я.Маркет вернулся на 80% по полноте запросов4. Затухающая волна Бандита в начале марта 175. Слабо выраженное влияние Бандита 3ая неделя
марта 17 (17-22.03).6. Большие выборки (сотни тысяч запросов)
показывают тот же характер изменений.
Анализ изменений выдачи
Интересные наблюдения
Анализ изменений выдачи
Сайт 24.02.17 22.03.17 Отн. изм. % ТОП 10 Типotvet.mail.ru 18% 9% -49% ugcrlsnet.ru 7% 5% -39% wikideti.mail.ru 14% 9% -38% ugcru.wikipedia.org 5% 4% -31% wikiu-mama.ru 6% 4% -30% ugcbaby.ru 64% 45% -30% ugcliveinternet.ru 6% 4% -24% ugclove-mother.ru 4% 5% 21% статьиmarket.yandex.ru 3% 4% 34% -mama66.ru 4% 6% 38% статьиzhenskoe-mnenie.ru 3% 5% 58% статьиsyl.ru 3% 5% 59% статьи
Позиции1. Яндекс выдача2. Яндекс XML3. Яндекс Вебмастер4. Гугл выдачаОсновные вопросы5. Кому доверять6. Кто себя как ведет7. Как соотносятся
Источники данных
Сравним выдачу и XML (сотни тысяч)1. Вылет из топ8 за топ11 = 2-3%2. Среднее по разнице XML к выдаче = 0,5 – 1,53. Медиана по разнице XML к выдаче = 0
Сравним Вебмастер и XML (десятки тысяч)4. Вылет из топ8 за топ11 = 2-3%5. Среднее по разнице XML к Вебмастер = 0,5 – 16. Медиана по разнице XML к Вебмастер = 1
Различие есть, но не такие критичные. Желательно снимать периодически все данные для сверки.
Источники данных
Основные проблемы1. Рваный характер динамики метрик2. Нельзя сравнить любые 2 точки
Пример. Изменение % PTraf
Учет Яндекс.Бандит
Пути решения1. Сравниваем точки в одной «фазе» - взлет/взлет
или падение/падение2. Сглаживаем линии видимости
Расчет:1ый этап.Считаем среднее по текущей точке + 2 предыдущие.
2ой этап.Считаем уже по данным 1го этапа среднее по текущей точке + предыдущая.
Учет Яндекс.Бандит
Пример сглаживания с наложением трафика
Учет Яндекс.Бандит
1/3/17
1/6/17
1/9/17
1/12/1
7
1/15/17
1/18/1
7
1/21/17
1/24/1
7
1/27/1
7
1/30/17
2/2/17
2/5/17
2/8/17
2/11/1
7
2/14/1
7
2/17/17
2/20/1
7
2/23/17
2/26/1
7
3/1/17
3/4/17
3/7/17
3/10/1
7
3/13/1
7
3/16/1
7
3/19/1
7
3/22/1
7
3/25/17
3/28/1
7
3/31/17
4/3/17
4/6/17
1015202530354045
1/7/17
1/10/17
1/13/17
1/16/1
7
1/19/17
1/22/1
7
1/25/1
7
1/28/1
7
1/31/17
2/3/17
2/6/17
2/9/17
2/12/1
7
2/15/1
7
2/18/17
2/21/1
7
2/24/17
2/27/1
7
3/2/17
3/5/17
3/8/17
3/11/1
7
3/14/1
7
3/17/1
7
3/20/1
7
3/23/1
7
3/26/1
7
3/29/17
4/1/17
20000220002400026000280003000032000340003600038000
Рекомендуется делать типовые сегменты
И пр.
Комбинируем с «классическими» категориями проекта.
Анализ изменений видимости
Название Тип РасшифровкаКарточки группа документов все документы про карточкиЛистинги группа документов все документы про листингиКупить выборка запросов запросы с купить/цена, можно наложить на группыОтзывы выборка запросов отзывы + др. типы информационных запросовГНЗ/ГЗ выборка запросов геозависимые и нет запросы
Типовые приемы для отбора документов1. Что упало / вырослоРасчет:Изменение метрик % ТОП 10, % “WS” ТОП10 на <> -1% / +1%
2. Что упало важногоРасчет:Условие для упало из п.1 + трафик от интересного уровня (как правило 1% от сайта).
Анализ изменений видимости
Типовые приемы для отбора документов3. Что упало сильноРасчет:Условие для упало из п.1 плюс значение % ТОП 10 сейчас до 1%.
Анализ изменений видимости
Документ Запросов "WS" %ТОП10 Динамика % "WS" ТОП10 Динамика Траф. Yandex
Д1 6 2674 0% -100% 0% -100% 285
Д2 6 3319 0% -67% 0% -43% 395
Д3 5 5370 0% -40% 0% -76% 423
Д4 4 4250 0% -50% 0% -66% 113
Использование сегментов на примере Баден-Баден1. Выделили просевшие документы в группу2. Проследили динамику группы, чтобы исключить Бандит3. Выбрали из группы все просевшие запросы, оценили по-документную долю4. Выделили только просевшие запросы в отдельную выборку5. Проверили, исправили, где это необходимо6. Следим за группой и выборкой – последняя наиболее показательна
Анализ изменений видимости
Выборка Запросов WS %ТОП10 Динамика % "WS" ТОП10 Динамика % PTraf Динамика
Город-город 105 6082 3,81% -60,00% 1,17% -41,65% 0,12% -11,14%
Город-город 105 6082 39,05% 35,24% 60,07% 58,90% 26,43% 26,31%
Актуальность по тип/размер
Решения:1. Excel + входные данные вручную2. Power BI + входные данные по API3. Платформы – 4seo.work и др.
Метрики видимости
Микро сайт Услуги и пр. Магазин Big магазин Портал/агрегатор
метрики видимости + + + + +
сегментация ? ? + + +
конкуренты ? + + + +
сглаживание ? + + + ?