Как найти точки роста в SEO на основании прогнозирования спроса и трендов с помощью BI: разбор инструментов от Системно.digital

Как с помощью аналитики увидеть динамику по поисковой видимости

Только систематическое отслеживание данных дает нам возможность для дальнейшего развития. Давайте разберемся, какие данные можно отслеживать с помощью BI-систем. Ведь современные SEO-специалисты зачастую тратят слишком много времени на подготовку отчетов, которые должны быть понятны, руководителю, маркетологам и непосредственно клиентам.

Преимущество BI-систем заключается в том, что одни и те же данные мы можем анализировать, сразу же выводить их в отчеты клиентским языком, параллельно раздавать какие-то решения маркетологам и демонстрировать результаты руководителю. Нет необходимости собирать информацию для каждого по отдельности, что существенно экономит время.

С помощью BI-систем мы можем рассматривать закономерности динамики, считать, какой доход приносят нам вложенные средства, сколько приходится тратить на контекстную рекламу из расчета получаемого трафика, определять точки роста и т. п. Мы можем работать с абсолютно любыми данными. Даже с теми, которые доступны нам на простых бесплатных сервисах.

С помощью простейших данных из доступных источников мы можем ответить на целый ряд важных вопросов:

• кто из конкурентов лучше в разрезе видимости, трафика;
• какие бренды или категории в данный момент в тренде;
• какие целевые аудитории показывают плохие поведенческие факторы;
• какая динамика у нас прослеживается по видимости или по группе товаров;
• какие группы сейчас находятся в тренде и т. д.

На примере можно увидеть несколько самых популярных BI-систем.

В нашей практике мы чаще всего используем Tableau. Это достаточно простой интуитивно понятный инструмент.

С его помощью можно построить такие простейшие графики, как глубина просмотра, посещаемость, среднее время на сайте.

Более серьезный график «SEO в деньгах», который позволяет оценить не только количество, но и качество трафика.

У нас получается очень информативный с точки зрения клиента отчет. Ведь мы наглядно демонстрируем ему пользу. Что примечательно, на подготовку такого отчета уходит всего 5-7 минут.

Кейс по консалтинговой компании

Наш клиент — компания, оказывающая бухгалтерские и юридические услуги. Здесь следует сразу отметить, что это очень непростая конкурентная тематика. Нашему клиенту приходилось ежемесячно тратить по 600-700 тысяч рублей на контекстную рекламу в Яндекс и Google, но сайт при этом очень плохо конвертил.

Начав разбираться с проблемой, мы увидели, что коммерческие страницы сайта действительно давали крайне мало конверсий.

Однако в отношении статей на площадке ситуация совершенно иная. Тексты писались действительно квалифицированными экспертами, конверсия у них неплохая, но вот последнее их обновление проводилось очень давно.

А все мы прекрасно знаем, что в сфере законодательства нововведения — это регулярное закономерное явление. Соответственно, имеющиеся на сайте статьи довольно быстро становятся неактуальными. Пользователи, которые это замечают, моментально покидают ресурс. После того как мы указали нашему клиенту на эту проблему, он с удовольствием согласился на SEO. Хотя изначально считал идею нецелесообразной для своей сферы деятельности.

В итоге, когда мы стали обновлять статьи еженедельно, получили следующие результаты:

При создании текстов мы не делали особый акцент на оптимизацию. Мы просто тщательно изучали нишу, определяли что сейчас в тренде, мониторили малейшие изменения, составляли прогнозы и понимали, какую именно тему нам нужно дать пользователю на текущей неделе или через месяц. В результате объем трафика по сравнению с предыдущим годом значительно увеличился.

Как сделать анализ падения видимости

Для этого нужно отследить данные по видимости, трафику и спросу. В данном примере мы можем наблюдать, что при падении видимости трафик остается стабильным.

Тогда мы смотрим на показатели спроса, совмещая его с данными трафика. В рассматриваемом примере спрос не только не упал, но и стал выше. Значит необходимо обратиться к поиску технических проблем, которые привели к подобному результату.

Все полученные сведения мы также заносим в Tableau и проводим корреляцию, выясняя, что привело к снижению определенных показателей. Полученный отчет максимально доступен для понимания. А чтобы его сделать достаточно всего 1-2 минут.

Как определить спрос на трендовые товары или услуги, найти точечные причины просадки и спрогнозить их

Здесь очень важно проанализировать конкурентов. Мы в первую очередь оцениваем спрос бренда, а потом выясняем, на какие группы и категории товаров (кроме брендовых) ориентируются наши конкуренты в плане получения хорошего трафика. Чаще всего при детальном анализе оказывается что трафик по определенной небрендовой категории товаров дает больше прибыли чем брендовые позиции.

Потому что пользователи могут посещать ваш сайт с целью получения информации, интересоваться какими-то обновлениями брендов, изучать их, но затем сразу же уходить заказывать товары/услуги на других площадках. Почему они уходят (почему не хотят заказывать именно здесь) вам и предстоит выяснить путем проведения глубокого анализа.

BI-системы (в нашем случае Tableau) позволят вам существенно сократить время проведения анализа. Кроме того, для получения данных не нужно иметь образование разработчика-программиста. С помощью Tableau можно предельно просто и доходчиво объяснить клиенту необходимость проверки какой-либо гипотезы. Полученные аналитические отчеты наглядно продемонстрируют слабые стороны, позволят определить, что стало причиной падения. Благодаря чему удастся сразу же выбрать верное направление в решении проблем.