Типичная ситуация: нужно продвинуть сайт по 800 запросам, но денег хватает только на 100. Как выбрать из общей массы фразы, которые обеспечат хороший прирост трафика и конверсий в рамках бюджета? Один из вариантов — сценарная модель прогнозирования трафика и конверсий с использованием Data Studio. Рассказываем, как собрать данные для прогноза, построить модель для Яндекса/Google и выбрать запросы для продвижения. Прогнозную модель предложил John McAlpin в статье для SEJ. Модель отвечает на два вопроса: Важно! Модель не учитывает сезонность и не строит прогноз по месяцам. Это сценарный прогноз для понимания перспективности продвижения по ключам. Как работает модель прогнозирования с использованием Data Studio Data Studio позволяет настроить интерактивный дэшборд для оценки потенциального эффекта от роста позиций по отдельным ключевым словам. Отчет и графики автоматически обновляются при обновлении исходных данных в Google Sheets. Мы будем работать на конкретном примере. Сразу скопируйте документ SEO Forеcasting Data. Сюда будем вносить исходные данные. Для прогноза понадобятся такие данные: Ключи можно выгрузить из Яндекс.Вебмастера или Google Search Console (в зависимости от того, для какой ПС нужен прогноз). Для выгрузки из Google Search Console переходим в раздел «Эффективность», включаем отображение средней позиции, устанавливаем период — «За последние 28 дней» и загружаем данные в табличном виде. Для выгрузки ключей из Яндекс.Вебмастера переходим в раздел «Поисковые запросы» / «Статистика запросов». Задаем показ данных за последний месяц, добавляем показатель «Ср. позиция» и загружаем данные в формате XLSX. Проблема в том, что после выгрузки ключей из панелей для вебмастеров позиция отражается десятичной дробью. Нам же нужно целое число. Придется его округлить. Еще один способ выгрузки ключей — с помощью бесплатного инструмента в SEO-модуле PromoPult. Он собирает фразы, по которым сайт находится в ТОП-50 Яндекса и/или Google. Добавляем сайт в систему и запускаем поисковое продвижение. Кроме позиций здесь по каждому слову будет автоматически рассчитан прогноз количества переходов — эти данные полезны, если нужно быстро прикинуть трафик на продвигаемом сайте. Вручную копируем таблицу с ключами в Excel. Возвращаемся к нашему шаблону. В шаблоне SEO Forеcasting Data предусмотрено 150 «посадочных мест» под ключи. Почему? Объясняет John McAlpin: Задача этой прогнозной модели — показать, какой эффект может дать SEO даже при работе с ограниченным количеством запросов. Преимущество модели в том, что в ней оценивается потенциальный эффект от продвижения конкретных ключей, а не всего набора запросов, по которым приходит трафик на сайт. Вы анализируете только 150 топовых ключей, продвижение по которым, по вашей оценке, будет наиболее эффективным. В этом есть логика. За пределами ТОП-20 и тем более ТОП-30 трафик стремится к нулю. Рост позиции, скажем, с 35 до 30 не повлияет на приток посетителей так сильно, как например, с 13 до 8 (и тем более с 8 до 3). В нашем файле 896 ключей. Выбираем 150 штук так: Если у вас ключей в пределах ТОП-30 менее 150, используйте сколько есть, а остальные ячейки шаблона оставьте пустыми. Важно! Если вы захотите добавить в модель больше ключей или изменить сценарии (например, прогнозировать рост не на 10 позиций, а на 15), внесите правки в шаблон. После выбора ключей нужно собрать их частотности. Если вы парсили ключи с помощью PromoPult, то частотности из Вордстат уже у вас будут. Для сбора частотностей в Google используйте Планировщик ключевых слов (инструмент прогнозирования показов и кликов). Также для Google подходит, например, Keywordtool.io и KeyCollector. Итак, у нас есть ключи, позиции по ним и частотности. Заносим их в скопированный шаблон SEO Forеcasting Data на лист Main Worksheet. Заполняем колонку A (ключи), B (позиция), C (частотность) и строки 2-151 (область выделена синим цветом). Ниже 151 строки также есть данные, они обновятся автоматически — после заполнения строк 2-151. Больше ничего не меняем. Далее заполняем второй лист в шаблоне. В Google Analytics эта информация доступна («Аудитория» / «Мобильные устройства» / «Обзор»). Создаем сегмент «Поисковый трафик». Тип устройства «tablet» относим к мобильным. Для получения аналогичной информации в Яндекс.Метрике переходим в раздел «Отчеты» / «Стандартные отчеты» / «Технологии» / «Устройства». Задаем сегмент «Поисковый трафик». При подсчете процентов категорию «Планшеты» объединяем со «Смартфонами». Цифры в Яндекс.Метрике и Google Analytics немного разнятся, но не критично. Принимайте для себя любой вариант. Конверсии смотрите там, где настроены цели или электронная торговля. Например, по нашему сайту основная цель — оформление заказа. У нас настроена цель в Яндекс.Метрике. Переходим в раздел «Отчеты» / «Стандартные отчеты» / «Конверсии», задаем период — последний месяц (хотя можно и больше). Задаем условия: «Тип первого источника: Переходы из поисковых систем» и «Устройства: Смартфоны или Планшеты». Получаем коэффициент конверсии для мобайла на уровне 1,24%. Для просмотра данных по десктопам достаточно просто поменять условие «Устройство:» с «Смартфоны или Планшеты» на «ПК». В нашем примере конверсия здесь составляет 1,68%.
Заносим данные о распределении трафика и конверсии между устройствами на лист Average CTR Data & Inputs шаблона SEO Forеcasting Data. Клики распределяются между результатами поиска неравномерно. И для прогнозирования нужно знать, какую долю кликов получает каждая позиция в органике. С Google проблем нет. Сервис AdvancedWebRanking собирает данные в разрезе устройств, регионов (США/Весь мир), типов запросов (брендовые/небрендовые), поискового интента (коммерческий, информационный и т. п.) и категорий (дом и сад, финансы, спорт и фитнес и проч.). Понятно, что от региона к региону и от запроса к запросу кликабельность разная, тем не менее общая картина распределения CTR для Google ясна. Сложнее с Яндексом. Подобных сервисов онлайн-мониторинга нет. Получить данные можно несколькими способами: Результаты исследования CTR в Яндексе (представлены на конференции CyberMarketing 2018) Данные о CTR заносим на лист Average CTR Data & Inputs шаблона SEO Forеcasting Data (справа от таблицы с трафиком и конверсией). Для позиций с 1 до 20 используем данные AdvancedWebRanking. Для позиций 21-29 — 0,005, для позиций 30 и ниже — 0,002. Итак, данные собрали и шаблон в Google Таблицах заполнили. Остается загрузить шаблон Google Data Studio и подключить к нему источник данных. Откройте шаблон Data Studio SEO Impact Analysis Scenarios и создайте копию (оригинальный шаблон содержал ошибки — мы их исправили). При копировании шаблона в качестве источника данных укажите загруженный и заполненный вашими данными шаблон SEO Forecasting Data — Main Worksheet. Если вы верно указали источник и он не содержит ошибок, то отчет в Data Studio заполнится автоматически. В нижней части отчета вы увидите таблицу с данными по сценариям роста позиций. Доступна сортировка по возрастанию/убыванию по каждому показателю. В верхней части шаблона два блока диаграмм: В нашем примере общий рост на 1-4 позиции не дает существенного прироста трафика. Рост на 5 позиций более заметный, но наиболее существенный — при росте на 10 позиций. Вроде бы все логично, но в разрезе отдельных ключей картина совсем другая — и это самое интересное. Посмотрим на динамику трафика и конверсий по запросу «goon подгузники». Для этого кликаем по кнопке «Keyword» в шапке отчета и нажимаем на кнопку «только» напротив запроса. Получается, что рост по запросу на 10 позиций приведет к снижению трафика и конверсий. Связано это с тем, что, по статистике AdvancedWebRanking, CTR результатов выдачи на позициях 14-18 выше, чем на позициях 10-13. То есть если «пнуть» запрос с позиции 18 на позицию 13, получим меньше трафика. Что делать с такими запросами? Тут все просто. Если бюджет сильно ограничен, откладываем их до лучших времен. Если ресурсы позволяют, берем в работу и выводим в ТОП-5, а еще лучше — ТОП-3. Противоположный пример — запрос «аллергия на памперсы». Здесь при росте на 10 позиций наблюдается многократный рост трафика и конверсий. Особенно следует обратить внимание на запросы вроде «подгузники либеро». Даже при росте позиций на 3 пункта начинается заметный рост. Таким запросам отдаем приоритет при продвижении. Еще один подобный пример — запрос «российские подгузники». Конечно, при окончательном выборе запросов нужно учитывать их интент, уровень конкуренции, затратность продвижения. Тем не менее рассмотренный нами сценарный анализ позволяет выявить запросы, которые дают хороший прирост трафика и конверсий при незначительном росте позиций. По ним можно добиться быстрых результатов. Разумеется, это не единственно верный метод отбора перспективных ключей. Однако его применение вместе с другими проверенными методами позволит и прогнозировать, и добиваться результатов с меньшими затратами. Рекламная экосистема для контекста и таргета