WordStat: идеи по применению

Долгожданная модернизация

20 апреля 2005 года "Яндекс" представил вниманию общественности обновленную статистику поисковых запросов. О факте запуска сервиса мы уже писали, однако теперь хотелось бы повнимательнее взглянуть на предлагаемые Wordstat.yandex.ru отчеты и понять, насколько они могут быть полезными в коммерческой деятельности.

Изначально Wordstat функционировал как простой подбор слов и словосочетаний для размещения рекламных кампаний в "Яндекс.Директе". Новая версия вынесена на отдельный домен и ориентируется не только на на рекламодателей, но и на "маркетологов и аналитиков".

Ключевые отличия обновленного Wordstat заключаются в возможности отслеживать сезонные и помесячные колебания потребительской активности, а также получать региональную статистику показов по каждому запросу. Сервис может быть полезен и при попытке выяснить удельную популярность запросов – а значит, оценить уровень интереса к "своей" теме.

Механизм поиска

Для людей, которые слышат о "Статистике запросов" впервые (если такие еще есть, конечно), вкратце опишем интерфейс Wordstat. При вводе слова или словосочетания, слева появляются запросы пользователей, включающие искомое, а другие запросы, которые делали люди, искавшие то же самое, появляются справа.

Выводимые рядом с каждой фразой цифры – это данные о количестве запросов словосочетания за последние 30 дней. Чтобы узнать количество показов для пользователей из определенного региона, достаточно просто нажать "уточнить регион".

Помесячная статистика

Помесячную статистику можно смотреть как в абсолютных значениях, так и в относительных. С "абсолютными" значениями всё понятно. "Относительные" же цифры – это абсолютное число запросов, нормированное на количество показов результатов поиска "Яндекса" за соответствующий месяц.

Самый очевидный способ использования этого отчета – отслеживание и прогнозирование сезонных колебаний спроса. Например, на "относительном" графике для запроса "путевка" хорошо видно, что пик интереса к туристическим поездкам приходится на май – сентябрь.

Рис.1. Распределение по месяцам запроса "путевка" (относительная шкала)

С помощью этого же отчета известные фирмы могут, например, оценить эффективность своей рекламной политики: достаточно ввести запрос с названием бренда и сравнить результаты с графиком потребительских запросов соответствующей тематики, а также с брендами конкурентов.

Возьмем, к примеру "Евросеть" и "Связной". Эти уважаемые конторы хорошо подготовились к праздникам, что хорошо демонстрирует взметнувшийся ввысь декабрьский столбик и стабильно высокие показатели первого квартала. Однако новогодняя кампания "Евросети" удалась заметно успешнее. Опять же, на графике хорошо заметна майская активность сети салонов связи.

Рис.2. Сравнительный анализ рекламных кампаний крупных брендов

У графика есть еще одна интересная особенность – заметный спад в относительной доле "сотовых" запросов. Этот спад характерен для многих связанных с данной тематикой словосочетаний, при том что их абсолютное количество остается более-менее постоянным (с учетом новогодних праздников, конечно). Такие данные совпадают с информацией агентств о замедлении роста продаж мобильных телефонов в Москве и Санкт-Петербурге – наиболее "интернетизированных" регионах страны. Отрадно, что крупные салоны связи от замедления роста пока, похоже, не пострадали.

Надо признать, что этот довольно увлекательный инструмент обладает существенным недостатком. Значительный минус сервиса "Яндекса" заключается в том, что его статистика доступна только с июля 2004 года, что позволяет заглянуть лишь в недавнее прошлое потребления в Сети. Надо думать, со временем этот недостаток сойдет на нет – уже сейчас выводится статистика почти за полный календарный год.

Когда такая статистика будет накоплена, можно будет более точно прогнозировать и количество показов контекстной рекламы в "Яндекс.Директе" (по крайней мере, по самым важным словосочетаниям). Сейчас прогноз строится на основе данных за последние 30 дней, что не очень хорошо подходит для товаров и услуг с высокой степенью сезонности.

Новые возможности региональной статистики

Новое понятие в системе, "региональная популярность", определяется как доля, которую занимает регион в показах по данному слову, деленная на долю всех показов результатов поиска данного региона. Если доля выше 100%, значит в регионе существует повышенный спрос на товар / услуг среди тех, кто выходит в Интернет; меньше 100% – пониженный.

Например, введем в геостатистике "Яндекса" короткое, но внушительное слово Lexus. Весьма удивительно, но наивысший рейтинг популярности в запросе по городам+регионам этот запрос получил в Казахстане. Все становится на свои места при изучении геостатистики по количеству показов в месяц. Жаждущих дорогое авто в Казахстане в 40 раз меньше, чем в России, в 20 раз меньше, чем в Москве.

Однако 500 запросов в месяц – не так уж и мало. Учитывая, что сайтов, оптимизированных специально под этот запрос, судя по результатам поиска по Казахстану, нет, региональный "Директ" пуст – значит, можно задуматься об открытии нового направления бизнеса.

Disclaimer

Мы видим, что Wordstat – занятная игрушка, от которой можно получить немало полезных сведений. Тем не менее, хотелось бы предостеречь от легкомысленного использования предоставляемых сервисом данных. Чтобы верно интерпретировать отчеты Wordstat, необходимо хорошо ориентироваться и в "своем" рынке, а также знать принципы и тонкости работы поисковых машин. В заключение, приведем лишь несколько факторов, которые легко могут ввести в заблуждение начинающего аналитика.

"Накрутка" запросов – не секрет, что оптимизацией для поисковых машин занимается все большее количество компаний и частных лиц. Для проверки результатов своей работы, они и их клиенты снова и снова вводят повторно один и тот же запрос, что, естественно, фиксируется статистикой "Яндекса". Особенно влияние оптимизаторов заметно на низкочастотных – в том числе, региональных – запросах. Если вы серьезно анализируете региональный спрос с помощью Wordstat, обязательно проверьте получаемые данные с помощью "Рамблера" (http://adstat.rambler.ru/wrds).

Разница во времени – часто, между появлением интереса к теме и реальным совершением покупки проходит определенное время, что может оказывать влияние на данные сезонных колебаний. Желательно проверять "сезонные данные" собственным опытом или статистикой конкурентов.

Небольшой период – как уже упоминалось ранее, сейчас в Wordstat выводятся данные за 11 месяцев. Для получения же достоверной информации о влиянии сезонных факторов, желательно собрать информацию хотя бы по нескольким предшествующим годам.

Самое же главное – критически подходите к полученным результатам. Попытайтесь найти для себя ответ на вопрос: "Почему так, а не иначе?" И, если эти данные будут использоваться в работе, обязательно проверяйте их информацией из других источников.