Интернет-технологиии

Многие компании, приходя в интернет, сразу же ставят перед собой грандиозные планы по привлечению клиентов и увеличению продаж с первых дней.

Иногда планы срываются по каким-то причинам.

К одной из частых причин относится то, что спрос в интернете — не константа и может меняться в течение года.

В этой статье я хочу обратить внимание на сезонное изменение спроса, и, надеюсь, это поможет читателям с корректным планированием результатов.

1. Используемые термины

Перед тем, как перейти к основной части, хочу остановиться на терминах, используемых в статье.

• Интент (или информационная потребность) — тема, о которой пользователь хочет узнать.

Рис. 1. Примеры интента

• Поисковая фраза (или запрос) — что вводит пользователь в поисковую строку, с целью удовлетворить свой интент.

Рис. 2. Примеры поисковых фраз

• Посадочная страница — страница на сайте, которая удовлетворяет определенный интент.
• Семантическое ядро — список поисковых фраз, по которым сайт показывается в поиске (в органическом или платном) и для которых есть посадочные страницы.

Рис. 3 Пример семантического ядра

• Кластер запросов — список поисковых фраз, удовлетворяющих определенный интент.

Рис. 4 Пример кластеризации запросов

• Контрольная группа — список поисковых фраз одного кластера, по которым собирается дополнительная статистика, которая может быть экстраполирована на другие поисковые фразы кластера.
• Маркеры — слова, при добавлении которых к поисковой фразе, определяется кластер запроса.

Рис. 5 Примеры маркеров

• Сезонность спроса — изменение спроса, в зависимости от сезона года, погоды, праздников и других факторов и событий. В интернете сезонность спроса выражается в изменении количества запросов поисковых фраз к поисковым системам.

2. — предоставляет данные по изменению спроса и поисковым трендам по статистике поисковой системы Google и аффилированных сервисов.

Рис. 6. Интерфейс Google Trends

Данные, которые предоставляет сервис:

• Визуализация динамики изменения спроса. Доступен выбор периода от 1 часа до 13 лет.
• Возможность выбора региона.
• Уточнение темы запроса. К примеру, у запроса «Наполеон» темы «Исторические личности», «Кулинария» и так далее.
• Уточнение сервиса, к которому задается запрос:

— Регулярный поиск Google

— YouTube

— Новости

— Товары

• Предложение похожих запросов.
• Сравнение динамики нескольких запросов. Как пример — картинка выше, из которой видно, что каждый новый год елочные игрушки прирастают в спросе понемногу, а вот мандарины становятся значительно популярнее от года к году.

К сожалению, у сервиса есть минусы, которые ограничивают возможности его использования:

• Оценка популярности запроса отдается по 100 бальной системе. То есть можно лишь очень примерно оценить интерес к запросу.
• Неудобная выгрузка данных, которую сложно быстро обрабатывать.
• Часто нет данных по конкретным городам.

2.2. Яндекс.Вордстат

Яндекс.Вордстат — предоставляет данные по спросу к поисковой системе Яндекс.

Рис. 7. Интерфейс Яндекс.Вордстата

Данные, предоставляемые сервисом:

• Частота спроса по поисковым фразам за последний месяц.
• «Хвосты» (расширения и дополнения заданной поисковой фразы) и близкие поисковые фразы.
• Статистика по сегментам устройств (настольные ПК, планшеты, телефоны).
• Статистика по географии (страны, регионы, города).
• Статистика по изменению частотности по месяцам за последние 2 года.

В этой статье используются данные Яндекс.Вордстата.

3. Строим отчет по сезонности

В первую очередь определимся с видом будущего отчета.

Я использую Google Таблицы,в силу того, что их можно использовать с разных устройств и делиться с другими пользователями.

В отчете использую следующие столбцы:

• Услуга (или «товарная группа») — название услуги.
• URL — адрес посадочной страницы по услуге.
• Структура — место страницы в структуре сайта. Аналог хлебных крошек.
• Контрольная фраза — фраза, по которой собирается статистика.
• Частотность — данные из столбца «количество показов» для контрольной фразы.
• Спарклайн — небольшой график по данным частотности.
• МАКС — месяц с максимальной частотностью.
• МИН — месяц с минимальной частотностью.
• Столбцы с названиями месяцев — данные о частотности запроса из Вордстата за последние 24 месяца.

Пример таблицы вы можете доступен по ссылке «Карта сезонности».

3.1. Заполняем первичные данные

К первичным данным относятся колонки «Услуга», «URL» и «Структура».

Если сайт уже есть, эти данные можно собрать руками. Или спарсить при помощи какого-либо софта, например Screaming Frog или Netpeak Spider.

Если сайта еще нет, колонки «URL» и «Структура» пропускаем.

В колонку «Услуга» вписываем все предоставляемые услуги.

Рис. 8. Пример заполненных первичных данных

3.2. Подбор контрольных фраз

Для каждой услуги заполняем колонку «Контрольная фраза».

В Яндекс.Вордстате выбираем регион, в котором компания предоставляет услуги, и поочередно проверяем каждую из оказываемых услуг на количество показов.

Рис. 9. Подбор контрольных фраз

Стоит учитывать, что пользователи могут по-разному искать одну и ту же услугу. Например «Пластиковые окна» также ищут как «Окна ПВХ».

В качестве контрольной фразы стоит выбирать наиболее частотную.

Для этого просматриваем правую колонку (Запросы похожие на …) на наличие таких переформулировок запросов.

Рис. 10. Переформулировка фраз

Фразы и их частотность добавляем в соответствующие колонки таблицы.

Рис. 11. Сводная таблица по фразам и частотностям

3.3. Выгрузка данных

В Яндекс Вордстате переходим на вкладку «История запросов» и поочередно копируем данные по абсолютным значениям за все месяцы в соответствующие колонки в таблице.

Рис. 12. История запросов в Яндекс.Вордстате

Для ускорения копирования данных будет полезен браузер Mozilla Firefox, который при зажатом ctrl может выделять блоки (span), а не просто текст.

На выходе получаем сводную таблицу со статистикой за последние 2 года по каждой контрольной фразе.

Рис. 13. Таблица с данными по сезонности за 2 года

3.4. Обработка данных

К первичной обработке полученных данных я отношу все действия, которые могут предоставить информацию для быстрого анализа.

В Google Таблицах спарклайн добавляется формулой “=SPARKLINE()”.

Рекомендую строить спарклайны на основании 1 полного года (с января по декабрь), это даст возможность понимать ближайший тренд при помощи простого визуального осмотра таблицы.

Рис. 14. Спарклайн

Советуем считать максимальные и минимальные частотности на основании данных за последние 12 месяцев. В противном случае можно получить ошибочные данные.

Самый быстрый способ выбрать такие месяцы — использовать формулы, которые просматривают заданные ячейки и возвращают название месяца с максимальными значениями.

Рис. 15. Месяцы с максимальной и минимальной частотностями

4. Используем данные по сезонности

Самый простой вариант использования данных по сезонности, которого будет достаточно для базового планирования результатов:

Но также эти данные мы используем для других задач. Например:

• Приоритизация продвижения.

Многие интернет-магазины, которые мы продвигаем, имеют большой товарный ассортимент, который трудно оптимизировать в первые месяцы работы. Поэтому отчет по сезонности с некоторыми дополнениями мы используем для расстановки приоритетов проработки товарных каталогов.

• Прогнозирование посещаемости в течение года.

Для корректной постановки планов (трафик, лиды или продажи) необходимо понимать, как изменяется трафик в тематике в течение сезона.

Также, несколько доработав отчет по сезонности, мы можем прогнозировать будущие результаты с большей точностью.

В будущих статья я планирую подробнее остановиться на возможности использования данных по сезонности спроса.

Выводы

Надеюсь, данная статья поможет вам с корректным планированием и расстановкой приоритетов.

Если у вас есть вопросы или дополнения, готов к дискуссии.

Источник: seonews.ru