1 Сбор релевантной семантики
1.2 Выгрузка активной семантики из Яндекс.Метрики
Первым и одним из наиболее важных шагов в работе с "Активной семантикой" является сбор релевантных поисковых запросов, по которым ваш сайт уже получает какой-либо трафик. Для этого мы воспользовались отчетом "Поисковые фразы" в Яндекс.Метрике.
Процесс выгрузки активной семантики из Яндекс.Метрики включал следующие шаги:
Зайти в раздел "Отчеты" - "Поисковые фразы" в интерфейсе Яндекс.Метрики.
Установить временной период за последний квартал (3 месяца) для получения наиболее актуальных данных.
3. В настройках отчета активировать столбцы "Поисковые фразы", "Визиты" и "Отказы".
4.Нажать на значок "Выгрузить" и выбрать формат CSV для экспорта данных.
Полученный файл содержал список всех поисковых запросов, по которым сайт получал трафик за последний квартал, а также количество визитов и отказов по каждому запросу.
Следующим шагом было отфильтровать запросы с высокими показателями отказов, которые могут негативно влиять на поведенческие факторы и ранжирование сайта. Мы установили порог в 30%, удалив все запросы с процентом отказов выше этого значения.
Далее весь оставшийся список релевантных запросов был скопирован для дальнейшей обработки с целью получения данных о частотности поиска.
Таким образом, мы получили качественную базу активной семантики, по которой интернет-магазин уже получал трафик. Это позволило сосредоточиться на действительно релевантных и перспективных запросах для дальнейшей оптимизации.
1.2 Сбор частотности с помощью Key Collector
После того, как мы собрали базовый пул релевантных запросов, следующим шагом было определить их частотность в поисковых системах. Для этого мы воспользовались сервисом Key Collector, который предоставляет возможность массового парсинга частотности запросов из Яндекс.Директа.
Процесс работы в Key Collector включал следующие шаги:
Создание новой группы запросов в интерфейсе Key Collector.
Добавление всех собранных ранее поисковых фраз в эту группу.
Настройка региона, к которому относится ваш проект. В нашем случае это была Россия.
3.Запуск парсинга частотности путем нажатия на кнопку "Получить данные с Яндекс.Директ".
Выбор настроек парсинга:
Охват трафика: 100% (для получения максимально точных данных)
Период: 1 год (для учета сезонных колебаний спроса)
Отметка флажков "Слово", "С ограничениями по фразе" и "Заполнить колонки" для получения максимально подробной информации.
После запуска парсинга Key Collector начинает массовый сбор данных о частотности из Яндекс.Директа. Процесс может занять некоторое время в зависимости от количества запросов.
По завершении парсинга мы получили полный отчет с данными о частотности поиска по каждому запросу. Эти цифры играют ключевую роль в дальнейшей оптимизации и позволяют сосредоточиться на наиболее перспективных и высокочастотных запросах.
Обладая информацией о релевантной семантике и ее частотности, мы смогли перейти к следующему этапу - привязке запросов к соответствующим страницам интернет-магазина.
2 Привязка запросов к страницам сайта
2.1 Использование сервиса SAPE
После сбора исходных данных о семантике и ее частотности, следующим важным шагом было определить, к каким конкретным страницам интернет-магазина домашнего текстиля относятся те или иные поисковые запросы. Для этой цели мы воспользовались сервисом SAPE, который предоставляет инструменты для автоматической привязки запросов к страницам сайта.
Процесс работы в SAPE включал следующие этапы:
Создание нового проекта в интерфейсе SAPE.
Ввод названия проекта, адреса сайта и выбор региона (в нашем случае - Россия).
Выбор опции "Создать вручную" для ручного ввода данных.
2.Загрузка списка поисковых запросов в проект.
Переход во вкладку "Списки" и добавление всех ранее собранных ключевых фраз.
Нажатие кнопки "Добавить" для импорта запросов.
3.После загрузки запросов SAPE начинает автоматически анализировать и привязывать их к соответствующим страницам вашего сайта.
4.По завершении процесса мы получили файл со списком запросов и привязанными к ним URL-адресами страниц.
Однако на этом этапе данные требовали дополнительной обработки и фильтрации, поскольку автоматическая привязка не всегда является идеальной. Мы произвели следующие действия:
Удалили столбцы с геозависимостью и бюджетами, так как они не были релевантны для нашей задачи.
Выполнили сортировку по позициям в Google и Яндексе от А до Я, чтобы вывести страницы, уже находящиеся в ТОПе, в начало списка.
Отсортировали запросы по убыванию частотности для акцентирования внимания на наиболее высокочастотных фразах.
Удалили строки с нулевой частотностью, так как они не представляли интереса для оптимизации.
Выполнили сортировку по релевантной странице от А до Я для удобства дальнейшей работы.
Удалили строки с брендовыми запросами, так как они, как правило, ведут на главную страницу сайта.
Повторно отсортировали по убыванию частотности и удалили фразы с частотностью менее 10 в месяц, так как они не являлись приоритетными для оптимизации.
Оставили в итоговом файле только два столбца: "Ключ" и "URL страницы".
После выполнения этих шагов мы получили качественную базу данных с привязкой релевантных высокочастотных запросов к соответствующим страницам интернет-магазина.
Однако для максимально полного охвата семантики мы решили дополнительно воспользоваться технологией маркерной привязки, реализованной в сервисе JM.
3 Маркерная привязка для расширения семантики
Несмотря на то, что первоначальная привязка через SAPE позволила собрать качественную базу запросов для оптимизации страниц интернет-магазина, мы решили пойти дальше и расширить семантическое ядро с помощью технологии маркерной привязки. Этот подход позволяет автоматически обнаружить дополнительные релевантные запросы на основе уже имеющихся данных.
Для реализации маркерной привязки мы воспользовались сервисом JM, который предоставляет соответствующие инструменты.
Начали с создания нового проекта в JM и загрузки в него исходного файла с привязками запросов к страницам, полученного на предыдущем этапе.
2.Выбрали режим обработки задачи - "HARD". Этот режим, хотя и более трудоемкий, гарантирует наиболее качественный результат с минимумом "мусорных" запросов.
3.Загрузили файл с исходными данными в интерфейс JM и отправили задачу на обработку.
4.После завершения обработки скачали результирующий файл с расширенной семантикой.
Полученный файл содержал три основных столбца:
Исходные запросы (src0 и src1), которые мы загрузили в задачу.
Кластеры - группы семантически близких запросов, автоматически сформированные системой.
Сами поисковые запросы из этих кластеров.
Для дальнейшей работы нам необходимо было добавить данные о частотности к этим новым запросам. Для этого мы снова обратились к Key Collector:
Создали новую группу запросов и добавили в нее все строки из полученного расширенного семантического ядра.
Выполнили парсинг частотности по тем же настройкам, что и для исходной семантики.
Экспортировали данные о частотности в CSV-файл.
Объединили данные о частотности с файлом из JM в Excel, используя функцию ВПР для подтягивания значений частотности по запросам.
Отсортировали полученную таблицу по убыванию частотности, чтобы высокочастотные запросы оказались вверху.
Выполнили сортировку по кластерам (то есть релевантным страницам сайта) в алфавитном порядке для упорядочивания семантики.
Провели финальную ручную чистку данных, удалив нерелевантные и дублирующиеся запросы.
Сформировали итоговый файл с оптимизированным расширенным семантическим ядром, включающим:
Релевантные высокочастотные запросы
Привязку каждого запроса к соответствующей странице сайта
Данные о частотности поиска
Благодаря применению технологии маркерной привязки нам удалось существенно расширить исходное семантическое ядро, добавив к нему большое количество дополнительных релевантных запросов, имеющих высокую частотность поиска. Это позволило максимально полно охватить все возможные варианты поисковых фраз, по которым целевая аудитория может искать товары в интернет-магазине домашнего текстиля.
Получив столь масштабное и качественное семантическое ядро после сбора исходных данных и их расширения, мы были готовы перейти к следующему шагу стратегии "Активной семантики" - замеру исходных позиций сайта в поисковой выдаче.
4 Замер исходных позиций
Перед тем как приступить к внедрению оптимизированного семантического ядра на сайт, крайне важно было зафиксировать исходные позиции интернет-магазина по ключевым запросам в поисковых системах. Это позволило бы в дальнейшем оценить эффективность проделанной работы путем сравнения "до" и "после".
Для замера позиций мы воспользовались сервисом Топвизор, который предоставляет инструменты для автоматического отслеживания позиций сайта в выдаче по заданному списку запросов.
Процесс замера исходных позиций включал следующие шаги:
Создание нового проекта в Топвизоре и загрузка в него финального оптимизированного семантического ядра.
Выбор региона (Россия) и поисковых систем (Яндекс и Google), для которых требовалось провести замер.
Запуск процесса сканирования позиций по предоставленным запросам в обеих поисковых системах.
По завершении сканирования получили отчет с исходными позициями интернет-магазина по каждому запросу семантического ядра.
Данные об исходных позициях были зафиксированы и сохранены для дальнейшего сравнения после внедрения семантики на сайт. Наличие этой "точки отсчета" было крайне важно для объективной оценки результатов проделанной работы.
Итак, имея на руках качественное расширенное семантическое ядро и данные о текущих позициях сайта по каждому из запросов, мы были готовы перейти к ключевому этапу стратегии "Активной семантики" - внедрению оптимизированной семантики на сайт интернет-магазина домашнего текстиля.
5 Внедрение семантического ядра
После тщательной подготовительной работы, включающей сбор релевантной семантики, ее расширение, привязку к страницам сайта и замер исходных позиций, настало время перейти к ключевому этапу - внедрению подготовленного семантического ядра на сайт интернет-магазина домашнего текстиля.
Процесс внедрения включал в себя следующие шаги:
Подготовка контент-плана и распределение ключевых запросов по страницам, согласно имеющейся структуре сайта. На этом этапе некоторые страницы получили большее количество закрепленных за ними запросов, чем другие, в зависимости от релевантности.
Разработка стратегии грамотного внедрения семантики в контент страниц:
Распределение высокочастотных запросов в заголовках, контенте и метатегах (title и description).
Равномерное внедрение остальных запросов в тексты страниц в разных вариациях и формах.
Использование синонимов и семантически близких фраз.
Соблюдение требований по плотности ключей и читабельности контента для пользователей.
Поэтапная оптимизация и переработка контента существующих страниц сайта в соответствии с распределенной семантикой нашим внутренним SEO-копирайтером.
Написание новых SEO-оптимизированных текстов и создание новых страниц в тех случаях, когда это требовалось.
Итеративный процесс внесения правок и изменений в контент по мере необходимости для более эффективного внедрения семантики.
В целом процесс внедрения занял около 1.5-2 месяцев работы, вовлекающих усилия как оптимизаторов, так и копирайтеров. Весь контент проходил дополнительные проверки на качество и соответствие требованиям до публикации на сайте.
Крайне важным условием успешного внедрения семантического ядра было соблюдение баланса между грамотной оптимизацией под ключевые запросы и релевантностью, читабельностью для людей. Только тщательно продуманный контент, прошедший несколько стадий оптимизации и вычитки, может считаться правильно оптимизированным под "Активную семантику".
После полной переработки и оптимизации страниц интернет-магазина под семантическое ядро, все изменения были внесены на сайт силами технической команды. Теперь оставалось только ждать результатов и отслеживать изменения в видимости и позициях по ключевым запросам.
6 Результаты внедрения
6.1 Рост видимости сайта
После завершения всех этапов работы по внедрению оптимизированного семантического ядра на сайт интернет-магазина домашнего текстиля, мы приступили к отслеживанию результатов этой масштабной работы. И уже через несколько недель стали заметны первые положительные изменения.
Для демонстрации роста видимости сайта в поисковых системах после применения стратегии "Активной семантики" мы будем использовать данные из двух источника:
Топвизор.
6.2. Увеличение количества запросов в ТОП-10
Одной из ключевых целей применения стратегии "Активной семантики" было существенное увеличение количества запросов, по которым интернет-магазин домашнего текстиля присутствовал в ТОП-10 органической выдачи поисковых систем. И результаты полностью оправдали эти ожидания.
Напомним, что изначально, до начала работы над проектом, сайт стабильно держал позиции в ТОП-10 всего по 3129 запросам. Это было хорошей отправной точкой, но при высокой конкуренции в данной нише явно недостаточной для обеспечения необходимого охвата целевой аудитории.
После внедрения расширенного и тщательно оптимизированного под "Активную семантику" семантического ядра ситуация кардинально изменилась. Давайте рассмотрим статистику по количеству запросов в ТОП-10 из Яндекс.Метрики:
Уже начиная с августа-сентября прослеживается стабильный рост числа запросов, по которым сайт вышел в ТОП-10 поисковой выдачи. Пик этого роста пришелся на октябрь-ноябрь, когда количество таких запросов превысило 4100 единиц.
Точные цифры:
До внедрения семантики (июль): 3129 запросов в ТОП-10
После внедрения семантики (ноябрь): 4110 запросов в ТОП-10
Таким образом, всего за 1 месяц количество запросов, по которым сайт вышел в ТОП-10, увеличилось почти на 1000 штук! Это колоссальный рывок, доказывающий эффективность методики "Активной семантики".
Важно отметить, что значительная часть новых запросов в ТОП-10 имела высокую частотность поиска по данным Key Collector. То есть они представляли реальную ценность для привлечения целевого трафика и потенциальных клиентов.
Однако успех проекта нельзя рассматривать статично. Необходимо учитывать фактор сезонности и перепады спроса на товары в зависимости от времени года. Для этого мы воспользовались сервисом Мегаиндекс.
6.3 Анализ сезонности и трендов с помощью Мегаиндекс
Несмотря на очевидный успех от применения стратегии "Активной семантики", выразившийся в значительном росте видимости сайта и количества запросов в ТОП-10, нельзя упускать из виду сезонный фактор, который может оказывать существенное влияние на спрос в сфере домашнего текстиля.
Для глубокого анализа возможных сезонных колебаний и отслеживания трендов мы воспользовались данными сервиса Мегаиндекс, который аккумулирует большие объемы статистической информации из различных источников.
Одним из ключевых показателей, который Мегаиндекс позволяет отслеживать, является динамика видимости сайта в поисковых системах. Рассмотрим соответствующий график за период с мая 2020 года по апрель 2021 года:
На первый взгляд, на графике видимости просматривается значительный рост в августе-сентябре 2020 года, что полностью совпадает с периодом внедрения "Активной семантики" на сайт. Однако также очевидно резкое падение видимости в ноябре-декабре.
Данное падение может объясняться сезонным фактором и снижением спроса на товары домашнего текстиля в зимние месяцы. Люди, как правило, приобретают значительно меньше товаров для дома в этот период.
Как видно из этих графиков, имеются четко выраженные сезонные циклы, где пики спроса приходятся на весенне-летние месяцы, а падения - на зиму. Это типичная картина для товаров данной категории.
Таким образом, колебания видимости интернет-магазина полностью укладываются в сезонные тренды и соответствуют изменениям спроса на рынке домашнего текстиля. Несмотря на временное снижение в зимние месяцы, усилия по внедрению "Активной семантики" сыграли свою роль и привели к долгосрочному росту видимости.
Изучение графиков популярности конкретных запросов позволяет вычленить краткосрочные и долгосрочные тренды, точки снижения и подъема интереса пользователей к определенным товарам и услугам. Такой уровень аналитики дает ценные сведения для дальнейшей оптимизации и акцентирования внимания на наиболее актуальных и востребованных сегментах семантики.
Комплексное применение различных инструментов Мегаиндекс помогает составить исчерпывающую картину рыночных трендов и тенденций спроса, что невозможно без регулярного мониторинга и анализа данных. Это позволяет своевременно корректировать стратегии продвижения, оптимизируя их под колебания рынка.
Таким образом, достигнутые высокие результаты проекта по применению "Активной семантики" можно считать устойчивыми и перспективными на длительную перспективу. Даже несмотря на временные сезонные просадки, интернет-магазин домашнего текстиля демонстрирует уверенный рост видимости и присутствия в ТОП-10 по ключевым коммерческим запросам.
7 Заключение
Представленный в этой статье кейс наглядно демонстрирует, насколько эффективной может быть стратегия "Активной семантики" для успешного поискового продвижения интернет-магазинов и увеличения их видимости в ТОП-10 выдачи. Давайте еще раз кратко рассмотрим ключевые этапы и достигнутые результаты.
На начальном этапе была проведена тщательная работа по сбору и анализу релевантной семантики:
Выгрузка активной семантики из Яндекс.Метрики за квартал с фильтрацией по отказам
Определение частотности каждого запроса через сервис Key Collector
Далее следовали важные шаги по привязке собранной семантики к страницам интернет-магазина:
Автоматическая привязка запросов к страницам с помощью SAPE
Дополнительное расширение семантического ядра методом маркерной привязки в JM
Формирование единого оптимизированного семантического ядра с данными о частотности
Перед внедрением изменений на сайт был осуществлен замер исходных позиций интернет-магазина в поисковой выдаче с помощью сервиса Топвизор. Это обеспечило объективную точку отсчета для последующего сравнения результатов.
Ключевым этапом стало внедрение подготовленного семантического ядра на сайт путем SEO-оптимизации контента всех страниц с учетом распределения запросов по релевантности и частотности. Этот процесс занял около 1.5-2 месяцев кропотливой работы SEO-специалистов и копирайтеров.
И результаты не заставили себя ждать! Уже через несколько недель после внедрения изменений сайт интернет-магазина домашнего текстиля продемонстрировал впечатляющий рост:
Видимость в поисковой выдаче увеличилась почти в 3 раза по данным Serpstat и Яндекс.Метрики
Количество запросов в ТОП-10 выросло с 3129 до 4110 единиц, многие из них высокочастотные и коммерческие
Страницы интернет-магазина вышли в ТОП-10 по десяткам и сотням актуальных запросов целевой аудитории
Столь масштабный рост видимости и присутствия в ТОП-10 обеспечил притоки целевого трафика из поисковых систем, что неизбежно должно было положительно сказаться на коммерческих показателях интернет-магазина.
Кроме того, анализ с использованием данных Мегаиндекс позволил отследить сезонные колебания спроса на товары домашнего текстиля и спрогнозировать дальнейшие тренды видимости и популярности запросов, что дает возможность своевременно корректировать стратегию продвижения.
В целом, применение стратегии "Активной семантики" можно считать полностью успешным для данного проекта. Достигнутые результаты наглядно иллюстрируют эффективность данного подхода и подтверждают его ценность для SEO-продвижения интернет-магазинов различных тематик.
Тем не менее, следует помнить, что одноразового внедрения семантики недостаточно для длительного удержания достигнутых позиций. SEO - это непрерывный процесс, требующий постоянного мониторинга, анализа данных и своевременной корректировки стратегии в соответствии с изменениями рынка и алгоритмов поисковых систем.
Поэтому для сохранения лидирующих позиций интернет-магазина домашнего текстиля необходимо продолжать работу по периодическому обновлению контента, расширению семантического ядра, отслеживанию новых трендов и анализу поведения конкурентов. Только при условии систематической оптимизации под "Активную семантику" можно рассчитывать на устойчивый рост видимости и трафика в долгосрочной перспективе.
Начать дискуссию