Анализ поисковой видимости (Неделя Байнета 17)

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

Ниша ecommerce (“WS” ТОП10 по Яндекс)

Анализ изменений выдачи

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

Крупным планом (ТОП 10)

Анализ изменений выдачи

Крупным планом (“WS” ТОП10)

Анализ изменений выдачи

Ниша «здоровье, дети» (ТОП 10 Яндекс, март 17)

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 (% “WS” ТОП10)1ый этап – красная, 2ой этап – зеленая линии

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 ? + + + ?

Спасибо. Вопросы?Станислав Поломарь

[email protected] fb.com/stas.polomar

webit / 4seo.work