Как спрогнозировать результат SEO-продвижения: позиции, трафик и лиды

Прежде чем начинать работу над SEO, необходимо понять какой результат может получить сайт. Эксперты компании Webit – руководитель отдела SEO Андрей Комаров и аналитик Светлана Кабалина – рассказывают о том, какие показатели можно спрогнозировать и каким образом. 

Сразу обозначим, что при работе с SEO можно спрогнозировать позиции, трафик и лиды. Позиции – это место в поисковой выдаче по заранее согласованному списку поисковых запросов. Трафик – это количество переходов на сайт из поисковых систем. Лид – это целевое действие, например, оформление заказа. Давайте рассмотрим особенности построения каждого прогноза.

По позициям

Суть прогноза по позициям заключается в том, чтобы понять на каких местах в поисковых системах окажется сайт по выбранным поисковым запросам через определенный промежуток времени. На наш взгляд, все, кто делают такие прогнозы в высококонкурентных тематиках, просто попадают "пальцем в небо". Те клиенты, которые ориентируются на позиции, недостаточно осведомлены об эффективности других KPI в SEO.

При работе в высококонкурентных тематиках спрогнозировать позиции по выбранному списку запросов практически невозможно. Есть множество факторов, которые объясняют это. Например, может измениться категория запроса (из коммерческого – в информационный), причем в любой момент из-за изменения поведения пользователей, а это, соответственно, повлияет на выдачу. Спрогнозировать эти изменения мы не можем. А иногда требуется прогноз вплоть до конкретной позиции, что невозможно, поскольку позиции в выдаче могут меняться несколько раз в день. Поэтому суть прогноза сводится к прогнозу по стоимости, где прописывается цена одного дня нахождения того или иного запроса в ТОП-1-3-5-8-10 в поисковых системах.

Трафик

При анализе трафика смотрим на поисковый спрос, а также на текущий и базовый трафик.

Анализ поискового спроса

Чтобы сделать качественный прогноз, в первую очередь необходимо собрать маркерное ядро, которое учитывает все разделы анализируемого сайта. Данное маркерное ядро также покажет динамику спроса по проекту.

Маркерное ядро – это запросы, которые точнее всего соответствуют страницам сайта. Как правило, это название разделов, категорий, услуг.

Подготовить ядро можно несколькими способами: выгрузить фразы из отчета Яндекс Метрики "Поисковые фразы" или из отчета Google Search Console "Эффективность"; собрать самостоятельно, проанализировав основные направления сайта; выгрузить с помощью сервиса (например, Serpstat) запросы с сайта-конкурента.

ВАЖНО! SEO-продвижение не может повлиять на рост трафика по брендовым запросам. Поэтому в оценке поискового спроса используются только фразы, которые не содержат в себе бренд.

Брендовые запросы – запросы, которые содержат название компании/бренда.

К ним относятся:

Также стоит помнить, что Яндекс.Метрика собирает данные по запросам только из поисковой системы Яндекс. Google Analytics шифрует данные по запросам, однако для поисковой системы Google есть возможность выгрузить запросы из Google Search Console. Но без подключения к API возможно выгрузить только первую 1000 запросов. Среди них процент бренда может оказаться выше, чем во всем поисковом трафике.

ВАЖНО! Данные из разных систем статистики некорректно использовать в расчетах в абсолютных значениях, так как, например, визиты в Яндекс Метрике – это не тоже самое, что клики в Google Search Console, и не то же, что сеансы в Google Analytics.

Еще раз скажем, что при формировании маркерного ядра необходимо исключить брендовые запросы. Для этого в системах статистики можно использовать фильтр с регулярным выражением.

Регулярное выражение – язык, с помощью которого осуществляется поиск необходимой информации в больших массивах данных.

Основные правила для регулярных выражений, которые используются в системах статистики:

• | – символ разделения фраз;
• \s – пробел;
• \ – ставится перед специальными символами, которые должны быть восприняты буквально.

Например, символ "." (точка) обозначает любой символ, а использование косой черты "\." позволит исключить из списка запросы по типу ".ru".

Регулярное выражение для сайта site.ru может выглядеть следующим образом: site|сайт|\.ru|\.ру|cfqn|ышеу.

Более подробно о регулярных выражениях вы можете прочитать в справках Яндекса и Google.

После того как мы выгрузили запросы, их необходимо "почистить" (удалить нерелевантные сайту запросы, дубли, многозначные слова с несколькими лексическими значениями, слова с орфографическими ошибками). Для построения прогноза обычно достаточно 60-100 запросов.

Когда нет доступа к системам статистики или отсутствуют накопленные данные (например, сайт новый или счетчик только установили), можно собрать маркерное ядро самостоятельно, проанализировав ассортимент сайта. Также можно использовать запросы конкурента, адаптировав их для анализируемого сайта.

Далее необходимо выгрузить данные по спросу из Яндекс Вордстат или Google Trends с разбивкой по месяцам за последние 2 года. Для этого можно воспользоваться сторонними сервисами, например, SEOWORK.

Строим графики по спросу год к году и переходим к их анализу, отвечая на вопросы:

• Является ли такая динамика спроса типовой для данной тематики?
• Что могло повлиять на изменение динамики?
• Есть ли вероятность повторения подобных ситуаций в будущем?

Анализ текущего трафика

Со спросом разобрались, давайте перейдем к текущему трафику на сайте.

Для этого необходимо выгрузить данные из системы статистики (рассмотрим на примере Яндекс Метрики).

ВАЖНО! Проверяем отсутствие примеси из контекстной рекламы. Изучите ваши страницы входа и проверьте, чтобы при визитах из поисковых систем отсутствовали страницы с UTM-метками.

Так как SEO – это действия, влияющие на прирост небрендового трафика, следовательно, нам нужны данные как раз по нему.

ВАЖНО! Яндекс Метрика не собирает данные по запросам из других поисковых систем, поэтому процент бренда в Яндекс накладывается на Google и другие поисковые системы.

Выгружаем следующие данные по трафику за несколько лет из Метрики:

• Трафик из Яндекс с учетом брендовых запросов.
• Трафик из Google с учетом брендовых запросов.
• Трафик из всех поисковых систем с учетом брендовых запросов.

Далее необходимо найти долю брендовых запросов от общего количество поисковых переходов на сайте.

Для этого в первую очередь находим количество переходов из Яндекса с использованием регулярного выражения в различных вариациях (отсекаем брендовый трафик): !~site|сайт|\.ru|\.ру|cfqn|ышеу. 

Это означает, что любые комбинации запросов, которые содержат одно из данных слов, не будут учтены.

Исходя их полученных данных мы можем определить долю бренда (из 100% вычесть частное количества переходов из Яндекса без бренда (ББ) и количества переходов из Яндекса с брендом (СБ)).

Долю бренда проецируем и на другие поисковые системы, благодаря чему получаем информацию о переходах на сайт без учета бренда в разрезе каждого месяца:

Переходим к анализу, отвечая на вопросы:

• Повторяется ли динамика трафика из года в год?
• С чем могут быть связаны отклонения?

Рассмотрим пару примеров.

График 1:

На данном сайте трафик имеет повторяющуюся динамику год к году.

График 2:

На данном графике видно падение трафика в течение всего 2022 года. Это может быть связано либо с падением спроса в тематике, либо с ошибками на сайте (например, некорректный переезд сайта со сменой структуры) – важно понять, почему так произошло.

Дополнительно стоит сравнить трафик с поисковым спросом:

В данном случае на падение трафика в первую очередь повлияло падение поискового спроса. Однако видно, что трафик снизился сильнее, нежели поисковый спрос – вероятно это связано с какими-либо действиями на сайте.

Расчет базового трафика

Прогноз трафика строится от базовых значений трафика.

Базовый трафик – объем трафика, который уже есть на сайте и который будет приходить на сайт без вмешательства SEO-специалиста.

Базовый трафик как правило повторяет динамику спроса (т.е. для его расчета нам необходимо определить коэффициенты сезонности).

Для определения коэффициентов сезонности мы в Webit используем следующую методологию:

1. Во-первых, учитываем суммарную частотность маркерного ядра в разбивке по месяцам.
2. Во-вторых, учитываем прогнозную частотность. Она строится на основе существующих данных частотности за последние 2 года с использованием алгоритма экспоненциального сглаживания ETS. Этот расчет можно произвести в Excel cпомощью формулы "Предсказ.ETS".
3. Далее путем деления прогнозируемых значений следующего года на последний полный месяц получаем коэффициенты сезонности.

Для расчета базового трафика необходимо количество поисковых переходов за последний полный месяц умножить на коэффициенты сезонности.

В результате получаем значения базового трафика для всех месяцев:

Анализ конкурентов

Для того чтобы сделать прогноз, недостаточно знать текущие значения трафика и емкость спроса в тематике. Важно понимать, как обстоят дела у конкурентов, которые являются лидерами.

Находим близких конкурентов по тематике, ассортименту и объему, типу бизнеса, типу сайта.

Обращайте внимание на следующие показатели:

1. Количество проиндексированных страниц.

Почему у конкурентов больше/меньше страниц? У них открыты мусорные страницы к индексации, или наоборот, они более глубоко проработали категории с целью создания посадочных страниц под низкочастотные кластеры запросов?

2. Ассортимент – анализируем количество товаров у конкурентов в разных категориях.

Готов ли клиент расширять товарную матрицу?

3. Трафик – для этого можно воспользоваться сторонними сервисами, такими как Spymetrics или Similarweb (для анализа используйте одну систему координат). Но помните, что Spymetrics и Similarweb показывают данные по поисковому и рекламному трафику из контекста в одном канале (без разделения).

4. Охват семантического ядра, например, через сервис Serpstat.

Здесь, например, мы видим, что для medlineservice.ru и semeynaya.ru есть потенциал в охвате семантики

5. Эффективные показы, например, через сервис Megaindex.

Количество эффективных показов является характеристикой того, сколько раз пользователи поисковых систем увидят сайт в результатах поиска по запросам.

Если рассматривать darnex.ru или terradeck.ru (синяя и зеленая линии), то видно, что есть потенциал для роста в несколько раз. Если же говорить о сайте latitudo.ru (оранжевая линия), то он занимает лидирующие позиции среди обозначенных конкурентов.

Анализ исследуемого сайта

На прогноз может влиять также и текущая оптимизация анализируемого сайта. В связи с этим необходимо проверить сайт на наличие ошибок, которые мешают получать необходимый трафик.

На что стоит обратить внимание в первую очередь:

• не закрыта ли какая-то часть сайта от индексации;
• наличие дублей страниц и зеркал сайта;
• насколько проработана базовая оптимизация (метатеги, структура URL, микроразметка, корректный файл robots.txt и пр.);
• коммерческие факторы (кнопка "купить"/"заказать", контактная информация, портфолио и пр.);
• что есть у конкурентов, чего нет на анализируемом сайте (например, страницы фильтрации или неохваченный поисковый спрос);
• отзывы и рейтинги пользователей;
• также учитываем нюансы, которые важны в той или иной поисковой системе (например, можно оценить ссылочный профиль для поисковой системы Google через сервис Ahrefs.com);
• а также другие точки роста.

Строим прогноз трафика

Исходя из предыдущих пунктов у нас есть следующая информация:

• понимание потенциала по поисковому спросу;
• динамика поискового спроса (необходимо учитывать коэффициенты сезонности при прогнозе);
• базовый трафик, от которого будет строиться прогноз;
• потенциал роста, основанный на анализе исследуемого сайта в сравнении с конкурентами;
• потенциал роста исследуемого сайта на основании найденных проблем непосредственно на самом сайте, а также нереализованных точек роста.

При этом важно понимать, что существует множество факторов, которые могут повлиять на достижение прогноза:

• скорость согласования и внедрения изменений;
• доля согласованных изменений;
• общая маркетинговая активность бренда.

Поэтому нужно заложить возможные отклонения в виде минимального и максимального прогнозов.

Пример прогноза может выглядеть следующим образом:

Лиды

Лид – целевое действие посетителя на сайте. Для разных тематик лидом могут быть разные действия: оставить заявку, заказать звонок, оформить заказ, скачать файл и пр.

Корректное прогнозирование лидов возможно только при достаточном количестве накопленных статистических данных.

Важно также понимать, что прогнозирование по лидам в SEO, в первую очередь, нацелено на увеличение небрендовых лидов (поскольку SEO – это действия, влияющие на увеличение небрендового трафика). По этой причине должна присутствовать возможность оценки статистических данных с учетом и без учета бренда. Методология аналогична с трафиком.

Для прогнозирования лидов необходимо сначала выполнить прогноз по трафику (см. выше). Далее мы можем рассчитать конверсию за последние несколько лет.

Для того, чтобы рассчитать конверсию трафика в лид, необходимо количество лидов за месяц разделить на количество визитов в тот же месяц и умножить полученное число на 100%.

Конверсия, также, как и спрос, может иметь свою сезонность, что важно учитывать при построении прогноза. При недостатке статистических данных может быть использована усредненная конверсия (не самый лучший вариант, но как альтернатива – возможный).

Переходим к расчету базовых значений лидов. Как вы уже догадались, это произведение нашей конверсии на базовый трафик (про базовый трафик писали выше).

Прирост лидов рассчитывается аналогично: произведение минимального и максимального прироста трафика на конверсию.

ВАЖНО! Как правило, при росте трафика конверсия снижается. Однако, при работе по лидам агентства дополнительно привлекают web-аналитка для проработки конверсии на сайте, поэтому в среднем конверсия не снижается.

Если KPI прогноза – лиды, то мы также можем посчитать всю экономику канала SEO.

Пример:

Заключение

При прогнозировании результатов в SEO важно учитывать множество факторов. При этом любой прогноз – это лишь субъективная оценка того или иного агентства/специалиста, которая строится на основании опыта и глубины анализа.