Продолжаем тему прогнозирования прироста трафика, начатую в предыдущей статье. В ней были рассмотрены виды трафика и их коррекция, пути привлечения покупателей на сайт. В этой части мы закроем данную тему полностью, и в руках у вас будет эффективный инструмент оценки эффективности SEO.
Прогноз спроса на товары/услуги. Он необходим для прогнозирования объема трафика, который можно привлечь на сайт с помощью SEO. Мы уже располагаем таким спросом за предшествующий год (спрос масок), однако неизвестно, будет ли он на том же уровне в дальнейшем.
Советуем научиться делать этот прогноз. Дело в том, что часто органический трафик (то есть спрос на предлагаемые товары или услуги) увеличивается сам по себе, без влияния SEO. Соответственно, нет никакого смысла в таких случаях тратить деньги на поисковое продвижение, если спрос увеличивается самостоятельно.
Вернемся к прогнозу. Изучим спрос на товары/услуги сайта за предшествующий период (спрос масок):
Теперь рассчитаем спрос для каждого месяца следующего года по формуле:
= ПРЕДСКАЗ (LN (C26); $B$2 : $B$25; LN ($C$2 : $C$25)),
где буквы с указателями столбцов и ячеек переменные;
LN – натуральный логарифм.
Формула позволяет выявить линейный тренд на основе указанных сведений и спрогнозировать оставшиеся. Ей соответствует следующий график:
Перемножаем эти данные и сезонный коэффициент – получается прогноз спроса:
Прогноз наибольшего возможного прироста трафика. Зная востребованность предлагаемого сайтом продукта, можно примерно рассчитать объем органического трафика, который можно привлечь на сайт с помощью поискового продвижения по формуле в Exel:
= СРЗНАЧ («Прогнозный спрос на следующий год») * 0,04 * 2 * 0,95,
где = СРЗНАЧ(«Прогнозный спрос на следующий год») — средний спрос масок по месяцам;
- 0,04 — средний CTR топ-20 выдачи;
- 2 — коэффициент для расчета трафика из Google (до этого мы определяли спрос только в Яндексе), который берется из расчета того, что в Яндексе и Google спрос на этот момент в целом одинаковый;
- 0,95 (взят для примера) — коэффициент текущей эффективности, высчитываемый с учетом масок, находящихся в топе и приносящих прибыль.
С учетом данных CTR из расчета выше:
и позиции подобранных масок, к примеру:
Определяем возможный прирост трафика на веб-ресурс. В данном примере он составляет 96 % от ранее определенного спроса.
Итак, мы теперь располагаем возможным наибольшим трафиком, который можно привлечь на сайт. Однако он не обязательно появится в ближайшее время. Необходимо учитывать факторы, влияющие на время выхода запросов на позиции:
- положение сайта на начало продвижения;
- время выполнения доработок;
- целевые позиции.
Учитывая корректирующие критерии, можно спрогнозировать прирост по месяцам.
Прогноз помесячного прироста. Проведенные Ingate расчеты показывают, что наблюдаются такие зависимости:
Повышение спроса целевых масок соответствует большей конкуренции в тематике. В результате постепенный прирост будет иметь отличия. В частности, когда общий спрос масок свыше 50 000, тема содержит множество частотных запросов и в некоторое время трафик будет менее интенсивным, чем в случае спроса масок менее 50 000.
Помесячно перемножив рассчитанные коэффициенты на наибольший прирост трафика, определяем прогноз прироста без сезонности (он у нас имеется).
Остается всего один шаг: умножаем сезонный коэффициент на спрогнозированный постепенный прирост: