Запросы в топе, а посещений нет? Бывало такое?
Все просто: нет посещений -> нет обращений -> нет клиентов.
Так почему так получилось?
Увы, вы продвигались по неправильным запросам.
Не все запросы одинакового полезный. Рассмотрим такие ошибки.
Как определить качество поискового запроса
Запросы можно классифицировать на 4 типа:
- Трафиковый + конверсионный
- Не трафиковый + конверсионный
- Трафиковый + не конверсионный
- Не трафиковый + не конверсионный
Первый тип — самый лакомый, много трафика и все хотят что то купить и готовы к этому (потому его и вводили). Конкуренция по такому запросу обычно колоссальная, все хотят клиентов и прибыли!
Второй тип — уже скромнее, клиенты по таким запросам так же хотят купить, только их тут обитаем в меньшем количестве, обычно в десятки раз меньше, а иногда и вовсе единицы. Продвинуться по ним не сложно и не дорого, но вот будет ли переходы стабильны по этим запросам — увы неизвестно.
Третий тип — много трафика, но увы, никто из них не хочет покупать. Трафика тут может быть порой в сотни раз выше чем по коммерческим запросам, только вот купить готовы в тысячу раз меньше людей. Конверсии тут быть не может еще и потому что люди идут за информацией, а не за покупками.
Четвертый и последний тип — нет или крайне мало запросов, при этом те единицы что его все же ввели — все равно ничего не купят.
По каким запросам нужно продвигаться
Как вы уже понимаете продвигаться по бесполезным не конверсионным запросам — глупо.
Потому нас интересует первый и второй тип запросов.
Помимо того что нам нужны сами запросы нам конечно же нужны и продажи с них, потому стараемся избавиться из семантики явно не коммерческие запросы.
Убираем все что касается не прямого запроса на покупку, сделать быстрей всего это можно с помощью списка минус слов.
Старайтесь сделать упор на слова с упоминанием слов — купить, заказать, цена и подобные, что напрямую говорят о желании приобрести товар или услугу.
Как найти качественные запросы
Если речь идет о не малом количестве слов в семантике (например от 2000) стоит задуматься об автоматизации, не вручную же проверять и терять на эту рутину время.
Первое что приходит в голову это анализ частотности запроса.
Пример из моего опыта:
Знакомый попросил посмотреть все ли правильно делают продвигающие его специалисты. Передал мне список продвигаемых слов, доступы к метрике и попросил некое независимое мнение.
Первое что я проверил были запросы из списка и их позиции. Порядка 80% ключей из семантики были в топ-10, но в метрике переходов по ним не было или было крайне мало.
Тогда посмотрел на частотности и все стало на свои места.
Человек занимался установкой натяжных потолков в Москве — потому возьмем пример из его семантики.
Количество упоминаний этой фразы и ее словоформ
Посмотрим сколько раз запрашивали конкретно эту словоформу:
Количество запросов конкретно данной формулировки
87 показов это всего 1.44% от общего числа (6048) запросов по словоформе.
Этот запрос оказался не нормальным с точки зрения соотношения трафика и конкуренции.
Посмотрим другие:
- Открываем вордстат: берем первые 1999 вариантов запросов с нашим ключем
- выкидываем все ниже 10 ( у меня таких не нашлось)
- Собираем частотность базовую и точную («!»)
- Высчитываем пропорцию точной словоформы от базовой
Я пользуюсь программой КейКоллектор потому могу автоматизировать этот просчета, если у вас данной программы нет — все можно реализовать в Excel
Как видите часть запросов имеют полноту менее 5%, они выделены красным.
Убираем из запросов не коммерческие, они же не конвертируемые или мало конвертируемые для бизнеса.
Сделать это можно с помощью списка минус слов. Убираем не рентабельные и можно работать с запросами дальше. Итого у нас осталось 847 из изначальных 1999.
Продвигая запрос без трафика, но с конкуренцией мы заведомо поступаем не оптимальным образом. расходуя средства вы достигаете топ-10, только денег от этого у вас больше не станет. Вам все же стоит сначала заняться продвижением не конкурентных запросов с трафиком. Эти запросы относятся ко второму типу из классификации выше.
Как выявить и продвинуть не конкурентные запросы с трафиком
Ошибка №1 — этой ошибкой можно считать сбор списка ключевых запросов только из яндекс вордстат.По моим экспериментам выяснилось что там можно получить только ~40% общего числа ключей рентабельных для продвижения.
Только бесплатных источников для работы в КейКоллекторе можно использовать порядка 7 штук:
- Левая колонка Wordstat
- Rambler.Adstat
- Сбор поисковых подсказок
- Статистика Mail.ru
- Статистика Roostat
- Данные из Google.Adwords
- База ключевых слов — Букварикс
Собираем ключи из всех возможны источников и чистим от мусора что мы разобрали выше.
Ошибка №2 — оценка конкуренции. методик по определению конкуренции много и все они далеки от идеала, но в данном случае постараюсь донести до вас одну истину — продвигать высококонкурентные, они же часто и высокочастотные запросы в самом начале этапа жизни сайта — глупо. Ошибка из примера выше — была борьба за якобы частотные запросы, но когда топ был все таки достигнут — результата это не дало и вложения не окупились.
Ошибка №3 — Не правильная группировка запросов.
О том как оптимальней всего самостоятельно группировать семантику я напишу в одном из следующих постов.
Потому не забывайте подписываться на рассылку! Все что вам нужно — указать свой Email в боковой панели сайта слева!
Ошибка №4 — Не правильная оптимизация на страницы самих запросов. Частая ошибка, к сожалению. Не пытайтесь воткнуть всевозможные ключевые запросы на одну страницу, можно использовать следующий принцип работы при группировке запросов найденный мной на просторах сети.
По каким словам наибольшая конверсия
Увы, до момента когда вы начнете получать по ним трафик — вы не узнаете.
Можно конечно сделать хитрее и не ждать трафика с SEO, а начать получать его с контекстной рекламы.
Для мониторинга эффективности рекомендую использовать сервисы статистики — такие как яндекс метрика. предварительно поставив цели на сайт.
Целью может быть звонок по телефону — тогда для отслеживания вам нужен сервис колтрекинга.
Так же целью можно считать отправка заявки с сайта или покупка в интернет-магазине.
Цели определяет каждый для себя сам — в зависимости от потребностей и типа бизнеса.
Ищите такие запросы что приносят вам больше всего заявок и прибыли — и старайтесь улучшить показатели по ним в первую очередь, как по позициям так и по конверсиям.
Виталий, не понял как ты посчитал полноту в КейКоллекоре. Там же нет такой колонки. Или я уже сплю и не туда смотрю?
Привет, в КК я использовал для этого колонки KEY (или kei?).
В них можно записать формулу для работы с внутренними показателями из данных полученных в КК.
После в разделе интерфейса переименовал KEY3 в «Полнота»
А можно узнать формулу, забитую в кей3?
YandexWordstatQuotePointFreq / ( ( YandexWordstatBaseFreq + 0.01 ) / 100 )
Добрый день!
Не совсем понимаю необходимость подсчета полноты запроса.
Нас ведь интересует абсолютное значение точной словоформы запроса, чтобы понять, какой трафик мы получим в случае продвижения в топ по данной фразе.
Или мы с помощью полноты как-то оцениваем конкуренцию?
Если да, то как именно?
Какая связь между конкуренцией запроса (в моем понимании, это кол-во сайтов в выдаче, которые оптимизированы под этот запрос) и его полнотой? Что с того, что у точной фразы менее 5% от базовой частоты? И почему мы берем именно 5%?
Допустим, в вашем примере есть фраза «натяжные потолки тканевые или пвх», у него показатель полноты 1,51%.
Частотность и конверсионность в данном случае не рассматриваем. На месте этой фразы могла оказаться любая другая с более высокой частотностью и конверсионностью.
И что тогда, на основе показателя полноты мы приходим к выводу, что эта фраза очень конкурентна?
Мы и не говорим что запросы с плохой полнотой изначально конкуренты, мы говорим о том что как правило это так.
Вообще такие запросы мы получаем из за специфики хрения, группировки и отображения запросов в вордстате, т.к. запросы группируются в нем по схожести N-грамм.
Оттуда и появляются запросы что в левой колонке есть, а люди конкретно так запрос не указывают.
Мы же с помощью полноты можем выявить такие запросы — что по факту являютя не полными в смысловом плане, а значит и под критерий релевантности в выдаче попадает множество ответов с различными вариантами, а не перечень наиболее релевантных ответов.
Полнота и конкуренция не связаны друг с другом на 100%, но в подавляющем большинстве случаев все именно так:
пустой запрос => не полный запрос => абстрактный запрос => абстрактный ответ => множество подходящих под ответ страниц => высокая конкуренция
Степень конкуренции же однозначно надо проверять отдельно и делать выводы нужно на основе выдачи, а не на основе частотностей.
«=> абстрактный запрос => абстрактный ответ => множество подходящих под ответ страниц => высокая конкуренция»
Эта модель просто является следствием вложенности запроса, а не плотностью статистики по нему.
Если запрос состоит из одного слова, он в любом случае будет давать очень много подходящих под ответ страниц. И под критерий релевантности будет попадать много страниц. С увеличением количества слов в запросе, количество подходящих страниц будет снижаться. Это и так понятно. При чем здесь плотность?
Запрос «натяжные потолки» (который в вашем примере имеет приемлемую плотность) будет иметь в разы больше релевантных страниц, чем запрос «установка натяжных потолков». Значит его конкуренция выше. И это обуславливается не тем или иным показателем плотности, а просто вложенностью и кол-вом слов во фразе. Хотя из статьи можно сделать вывод о том, что все наоборот — «установка натяжных потолков» более конкурентна, чем «натяжные потолки».
По-моему, плотность только отображает структуру статистики запросов. Показывает долю точных запросов от базовой частотности. Просто дает понять, что некоторые люди вещи ищут более конкретно, уточненно. И позволяет сделать вывод о том, что чтобы увеличить трафик по данной фразе, нужно также продвигаться и по некоторому числу вложенных запросов. Тогда, помимо трафика по точному вхождению, мы получим трафик и по вложенным запросам.
Но плотность ровно никакого отношения не имеет к количеству страниц, которые будут релевантны каждому запросу. То, что люди ИЩУТ — это одно, а то, что они НАХОДЯТ — совершенно другое.
Вся идея в том что незачем двигать запросы по которым люди ищут (малая полнота) если проще продвигаться сразу по запросам по которым находят в итоге (полные запросы)?
Речь то как раз о том как автоматом отсеивать от общего мусора те ключи которые запрашивает основная масса аудитории и основные формулировки запросов (пример на скрине, разница в слово).
Выявлять запросы по которым в итоге будут транзакции и лиды — дело уже другое, тут на стадии сбора можно только гипотезы выдвигать, но никак не иметь точные данные о том где они будут.
В вышеуказанном примере все выглядит красиво — по сути, весь траффик размывается между двумя вариантами фразы (точной и с добавленным словом), но так не всегда бывает. И нецелесообразность точной фразы в данном примере можно просто понять по ее низкой частоте. Т.е. мусор мы отсеиваем именно на основе частоты «!», а не на осове полноты. Как я уже писал выше, полнота, по сути, дает нам понять, что где-то спрятались еще и вложенные фразы, по которым нужно не забыть продвинуться.
А если нас устраивает абсолютная частотность «!», но полнота небольшая?
Допустим, вся остальная полнота размывается между большим кол-вом других фраз?
Забить на эту фразу и не продвигать ее?
В вашем примере есть фраза «натяжные потолки цена». Не буду говорить о том, что сама по себе фраза конверсионная, уже на основе этого ее лучше не исключать. Но, кроме того, по ней есть некоторый трафик. Не исключать же ее на основе низкой полноты?
Конечно, полнота лишь один из параметров.
Как правило я отсеиваю пустые и сортирую/просматриваю группу этих ключей по » «/»!» частотности.
Бывают и там исключения, но это 1-5 ключей на 1 000-10 000 мусорных пустых ключей, глазами выявить 1-5 ключей проще чем просматривать тысячи ключей.
Если у вас получается что есть пустые ключи, но нет в этом сегменте полного ключа/ключей, ответ один — СЯ собрано не полностью и стоит прорабатывать детальней.
Ясно, спасибо!
Обсуждение закрыто.