Продолжаем свои эксперименты по прогнозированию итогов поискового продвижения. В этой статье поговорим о трафике – о том, как точно его предсказать и правильно оценить эффективность от SEO. Читайте, применяйте у себя и привлекайте больше клиентов. Готовы? Поехали. Общий трафик, привлеченный поисковым продвижением, включает:
- основной трафик (по брендовым запросам и без их учета);
- повышение трафика без брендовых слов.
На схеме это выглядит примерно так:
- Бренд-трафик – посетители по запросам с наименованием компании/сайта (этот тип трафика не учитывается, так как по ним сайт всегда будет первым в поисковой выдаче).
- Базовый трафик без бренд-слов — посетители, приходящие без дополнительного вмешательства и не являющиеся результатом продвижения.
- Базовый трафик — точка отсчета прироста, перед продвижением его уровень нужно запечатлеть для сравнения.
- Небрендовый прирост трафика (прогнозируемый критерий) — это посетители, приходящие на продвигаемый ресурс вследствие SEO-продвижения.
Прогнозирование трафика
Данный процесс в общем виде подразделяется на следующие стадии:
Расчет основного трафика без бренда. Выполняется с помощью Яндекс.Метрики (будет у нас примером) или Google Analytics (алгоритм такой же, с небольшими отличиями). Из-за специфики сбора статистики результаты установления правил расчета базового небрендового трафика в Яндекс.Метрике и Google Analytics слегка отличаются. Фиксируйте эффективность продвижения в системе, используемой для прогноза.
Для определения базового безбрендового трафика сформируйте в Яндекс.Метрике новый отчёт по всем имеющимся источникам трафика: Отчёты => Мои отчёты => Новый отчёт.
Отсеките весь трафик, помимо поискового небрендового, по нужному региону/регионам, убрав:
- бренд-фразы;
- прочие регионы;
- иные ресурсы, принадлежащие поисковой системе.
Сформируйте в отчете несколько правил для настройки отображения сегмента в разделе «Визиты, в которых»:
- Отсекаем другие источники трафика: Визиты, в которых => Источники => Тип источника => Включить => Переходы из поисковых систем => Применить.
- Визиты, в которых => Источники => Поисковая система => Исключить => Яндекс (Новости, Работа, Маркет, Недвижимость).
- Визиты, в которых => География => Местоположение => регион расчета:
- Визиты, в которых => Источники => Последний источник => Поисковая фраза => Все условия => указываем в звездочках бренд-слова и каждое помечаем знаком восклицания. Для отделения стоп-слов используйте следующие операторы: ! (отрицание) и * (любое значение).
Расчет коэффициента сезонности. Он поможет скорректировать основной трафик и прогнозируемый прирост. Для его расчета применим методику подбора масок (в Яндекс.Вордстате).
Запрос-маска. Основной запрос в кластере, содержащий полный перечень шлейф-запросов. Подходит в том случае, когда сама маска и запросы из шлейфа пригодны для раскрутки по трафику. К примеру, для страницы https://www.technopark.ru/holodilniki/ фраза «купить холодильник» не годится, так как ее шлейф включает «купить холодильник бу» или «купить холодильник атлант»:
В этой ситуации нужно оператором «-» отделить подобный шлейф из спроса маски:
Если в интернет-магазине нет холодильника конкретного оттенка, марки, модели и т. д., подправьте спрос, удаляя из него соответствующие слова, и делаем так для главных категорий сайта.
Далее нужно сформировать спрос каждой маски за предшествующие месяцы (в Яндекс.Вордстат):
Сформируйте из полученных данных сводную таблицу:
Сделайте эту операцию с каждой маской и высчитайте суммированный ежемесячный спрос всех масок:
Подсчитайте средний годовой спрос масок, поделите ежемесячный спрос на средний – получится коэффициент сезонности.
Тестирование и коррекция базового трафика. На этой стадии нужно удостовериться, связаны ли рост и спад основного трафика с сезонными изменениями спроса. Здесь возможны 3 варианта:
- изменения базового трафика аналогичны сезонной динамике – в этом варианте полученный основной трафик считается истинным, поэтому переходим ко второму случаю;
- наблюдаются непонятные колебания и падения базового трафика – в частности, в этом примере снижение было обусловлено удалением больших партий товара клиентом с сайта:
- Еще один пример резких колебаний базы, когда заказчик начал контекстную рекламную кампанию без разметки, и все оплаченные переходы расценивались системой как основной трафик):
В этих случаях требуется коррекция основного трафика. Исправить такие аномалии можно следующим путем: средняя база за несколько месяцев * ежемесячный коэффициент сезонности = объективный прогноз основного трафика.
