Статьи

BDD 2020: Как внедрить SEO-эксперименты в стратегию продвижения

Продолжаем делиться обзорами интересных докладов с конференции Baltic Digital Days 2020.

Александр Денисов (Kite) рассказал, как внедрить SEO-эксперименты в стратегию продвижения. Кроме того, он поделился результатами, которых удалось добиться в результате проведения 10 универсальных опытов.

В каких случаях нужно проводить эксперименты

  • когда есть проблема, но все очевидные решения испробованы;
  • когда сделаны основные работы на сайте, которые однозначно должны дать плюс в трафике и конверсиях;
  • когда сайт в числе лидеров по видимости в ПС: 2-3-4 место;
  • когда есть свободные часы на разработку или, наоборот, когда их нет (эксперимент проводится прямо в админке сайта).

Как подготовиться к эксперименту

Вот несколько вариантов, где брать идеи для экспериментов:

  1. Анализ прямых конкурентов.
  2. Анализ лидеров других ниш с похожей бизнес-моделью.
  3. Сервисы: AskUsers/Яндекс.Взгляд помогают получить гипотезы. Можно протестировать юзабилити и посмотреть, где люди спотыкаются, и как им помочь.
  4. Информация от коллег (аудиты).

Перед проведением экспериментов следует посчитать трудозатраты и предполагаемый профит. В идеале для бизнеса перевести трафик в суммы/конверсии. Но стоит помнить о рисках.

Пример:

Гипотеза. Внедрение эмоджи в title и description даст рост CTR на 0,3% в Яндекс и 0,9% в Google. Как следствие, предполагается рост средней позиции и видимости.

При текущем объеме трафика это даст прибавку ~3500 посетителей в месяц, при средней конверсии, это 50 покупателей со средним чеком в 10000 рублей.

Рисков нет.

Расчет трудозатрат эксперимента на внедрение эмоджи:

  • 1 час SEO-специалиста на составление ТЗ на шаблоны.
  • 2 часа SEO-специалиста на определение репрезентативных выборок страниц для внедрения и контрольной группы + подготовка систем аналитики.
  • 2 часа программиста на внедрение и проверку.
  • 2 часа SEO-специалиста на анализ результатов.

Что отслеживать?

Подготовка на сайте

Необходимо составить несколько выборок, среди которых будет контрольная группа для сравнения. Они должны быть сопоставимы по следующим показателям:

  • Видимость и средняя позиция.
  • Частотность.
  • Количество страниц/Запросов.
  • Трафик (должна быть золотая середина: не самые трафиковые и не нулевые страницы).

Листинги стоит сравнивать с листингами, а товарные карточки с товарными.

Какие факторы еще нужно учесть:

  1. Страницы должны быть в индексе.
  2. Внешнее ссылочное продвижение.
  3. Время эксперимента (как правило, от 2ух недель до 1,5 месяцев).
  4. Сезонность.
  5. Должны быть начальные и конечные значения показателей эксперимента.
  6. Каждая доработка может дать, как плюс, так и минус. Нужно учитывать, где еще может отразиться эксперимент.

Риски

  1. Переспам. Самый часто встречающийся риск. Т.к. много экспериментов заточены на изменении количества вхождений на страницах.
  2. Вылет страниц из индексации.
  3. Кривые руки у разработчиков/неконкретные ТЗ.
  4. Падение трафика и продаж. Клиент должен знать, что проводится эксперимент и что делается на сайте.

Чем радикальнее эксперимент, тем очевиднее влияние этого фактора и больше риски!

Разбор 10 универсальных экспериментов

Все эксперименты были проведены в агентстве. Александр остановился на каждом и поделился результатами.

1 эксперимент. Текст над листингом списком

Гипотеза: Улучшение ранжирования за счет вхождений, попадание в сниппет.

Проанализировав конкурентов лидеров в аптечной тематике, команда Александра заметила, что текст с ключевыми вхождениями на листингах располагается сверху списком. Этот список из трех номеров, содержащий вхождения и сверху и в конце, добавляется в сниппет. Следовательно, если увеличить количество ключевых вхождений и сделать их читаемыми и полезными для пользователей можно повысить CTR.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик;
  • CTR.

Риски: переспам.

На чем тестировать: листинги.

Важно:

  • Вхождения в этот список должны быть в начале и в конце. Если при запросе ключевого слова поисковик берет в сниппет список из листинга, то он подсвечивает вхождения в начале и в конце списка и берет список целиком.
  • Небольшой текст в начале листинга, а не портянка «воды» после товаров.
  • Размечен тегами <ul><li>.
  • Не ведитесь на «LSI-копирайтинг».
  • Добавляем леммы из семантики.

Результат: На двух из трех внедренных сайтов этот эксперимент дал +10% к трафику (больше в Яндексе, чем в Google). Помимо роста позиций по семантике, получили незначительное улучшение CTR за счёт попадание этого текста в сниппет.

2 эксперимент. Эмоджи

Гипотеза: Эмоджи и юникод визуально выделяют сниппет на выдаче.

На что влияет: CTR.

Риски: нет.

На чем тестировать: товарные карточки/листинги.

Важно:

  • Добавление одного вхождения или одного эмоджи мало что даст.
  • Хорошо работает всё комплексом (FAQ, title, description, хлебные крошки и т.д.)
  • Не все эмоджи показываются на Mac-е.

Результат: по трём проектам незначительный рост ~0,5% CTR роста в Яндексе и Google.

3 эксперимент. Тегирование на микро НЧ-кластера

Гипотеза: создание страниц под запросы с минимальным спросом даст дополнительный источник трафика.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.
  • Конверсия.
  • Индексация

Риски: пессимизация раздела при агрессивном внедрении всего сайта.

На чем тестировать: листинги.

Важно:

  • Не нужно делать фильтры с пересечениями всего со всеми (супер-мелкую кластеризацию). В результате эксперимента сами НЧ-страницы не росли, а связанные СЧ просели.
  • Плохо ранжируется то, что дублируется (смысловые дубли).
  • Следите за спросом на теговые страницы

Результаты:

  • На двух сайтах эксперимент привел к пессимизации, хотя среди конкурентов были примеры подобной реализации.
  • На одном результат положительный: +12% трафика в Яндексе, в Google +3%, эксперимент масштабировали.

4 эксперимент. Уникальные характеристики товаров

Гипотеза: улучшение ранжирования за счёт более подробной информации о товаре.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.
  • Индексация.

Риски: Отсутствуют.

На чем тестировать: товары.

Результат: +15% трафика в Яндексе. В Google сложно сказать, т.к. были проблемы с ранжированием в этой ПС.

5 эксперимент. Генереж в описании на карточке товара

Гипотеза: улучшение ранжирования за счет более подробной информации о товаре.

Для проведения эксперимента генерируется новый текст из подробных характеристик товара. Например, квартира: из чего сделан дом, совмещенные ли санузлы и другие подробности.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.
  • Индексация.

Риски: переспам.

На чем тестировать: карточки товаров.

Важно: учитывать склонения, перестановки слов, добавлять предлоги в переменные.

Результат: +8% видимости по Яндексу, +3% видимости в Google (до внедрения генережа описания не было).

6 эксперимент. Бегущая строка со сменяющимся названием статей

Гипотеза: Улучшение поведенческих факторов (времени на сайте, количества просмотренных страниц), и, как следствие, ранжирования.

На сайте есть строка «в тренде» и в ней печатается название статьи.

На что влияет: хостовые ПФ.

Риски: отсутствуют.

На чем тестировать: информационные статьи.

Результат: В качестве теста внедрили на одной странице. При сравнении трех недель до и после эксперимента, время на странице уменьшилось на 10%, отказы увеличились на 30%, глубина просмотра не изменилась.

7 эксперимент. Текстовые вхождения на тизерах товаров в листингах

Гипотеза: добавление вхождений увеличивает релевантность по запросам.

Если у вас есть листинг, внедряйте вхождения непосредственно в сами карточки (в анкоры, в описания).

На слайде показан листинг для запроса «диван-кровать». В названиях карточек добавляются вхождения ключевого слова.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.

Риски: пессимизация раздела из-за переспама.

На чем тестировать: листинги.

Важно учитывать: это работает в связке с контролем количества товаров на листинге. Избегайте переспама.

Результат: рост видимости в Яндексе на ~15%, в Google почти не отразилось.

8 эксперимент. Создание страниц со схожим интентом

Гипотеза: создание страниц под запросы со смежным интентом даст дополнительный источник трафика.

В качестве примера, Александр привел листинг с возможностью аренды фильмов. К начальному варианту с арендой или подпиской на фильмы была добавлена новая страница с возможностью покупки фильма.

Неординарность опыта в том, что благодаря странице под новый интент вы расширяете семантику. Кроме того, на таких страницах может меняться конверсия.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик;
  • Конверсия;
  • Индексация.

Риски:

  • Пессимизация за счет публикации большого количества новых страниц.
  • Пессимизация из-за дублирования контента.

На чем тестировать: листинги/карточки.

Важно: у таких страниц возможны проблемы с индексацией из-за схожего интента. Необходимо максимально уникализировать однотипные товары и разместить блоки перелинковки с уникальными и разнообразными анкорами.

Результат: повышение конверсии с таких страниц в 2 раза, трафик на сайт в целом увеличился на 16%.

9 эксперимент. Блок с анкорной перелинковкой

Гипотеза: Оптимизация внутренней перелинковки и распределение анкорного веса на страницах улучшает ранжирование.

Внизу листинга поместили блок с прямыми анкорами. Для пользователей они отображаются как три точки, поисковики считывают их полностью.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.
  • Индексация.

Риски: перераспределение веса страниц.

На чем тестировать: листинги/карточки.

Результат: на одном сайте проиндексировались все НЧ страницы, видимость в Яндексе +6%, в Google роста видимости не было, индексация улучшилась незначительно.

10 эксперимент. Закрытие товарных карточек от индексации

Гипотеза: удаление страниц без трафика улучшит индексацию сайта и увеличит трафик за счёт концентрации внутреннего веса.

На что влияет:

  • Видимость/средняя позиция —> Трафик.
  • Индексация.

Риски: потеря трафика с карточек.

Важно: проверить наличие трафика и спроса на такие страницы.

Результат: микро рост позиций в Google (возможно не связан с закрытием карточек). В Яндексе без значительных изменений.

Какие инструменты использовать для экспериментов?

Все инструменты делятся на 2 типа:

  1. Для отслеживания влияния на конверсию
  2. Для анализа ранжирования

Для конверсий существует большое количество сервисов:

  • Google Optimize — сервис от Google для А/В и мультиканальных тестов и сбора данных о поведении пользователей. Его особенность в том, что в нем создается страница, которая не доступна для ранжирования. На ней можно менять текст, call-to-action, менять цвета кнопок и отслеживать реакцию пользователей.
  • Unbounce — англоязычный конструктор для создания целевых страниц и отслеживания показателей;
  • Flexbe — русскоязычный конструктор сайтов и лендингов с возможностью А/Б тестирования;
  • VWO — платформа для исследования посетителей, тестирования и оптимизации конверсии, на английском;
  • RealRoi — русскоязычный сервис, разработанный для тестирования посадочных страниц, сайтов, интернет-магазинов;
  • Optimizely — англоязычная платформа для маркетинговых экспериментов;
  • AB Tasty — визуальный редактор для быстрого создания экспериментов, на английском.
  • SearchPilot — англоязычная платформа для маркетинговых экспериментов.

Для анализа ранжирования:

BI-системы, как агрегатор информации с различных источников (Google Data Studio, Microsoft Power BI). На одном дашборде можно отслеживать и видимость, и трафик, и изменения спроса на страницы.

Seowork. Сервис насыщен возможностями для проведения экспериментов:

  • Слепок страниц по тех. характеристикам (ответ сервера, индексация, вес страницы, дубли), а также контенту (мета, тексты).
  • Возможность сегментировать запросы и страницы для оценки динамики после внедренных работ.
  • Наглядная эффективность на основе загруженной семантики каждой страницы/группы, страниц/категории сайта.
  • Оперативная поддержка, обучение при необходимости.
  • Есть API.

Топвизор (в нем удобно делать выборки и отслеживать влияние экспериментов на виджетах).

Или вручную проверять и сравнивать данные из Я.Метрика/G.Analytics, Я.Вебмастер, Google Search Console и сервисов съёма позиций. И это еще не берется в расчет сегментация по устройствам и регионам.

Как делать руками:

  • Создали сегменты в Я.Метрике/G.Analytics по трафику.
  • Заранее подготовили и поставили на отслеживание группы в Вебмастере.
  • Заранее сравнили данные съёмов позиций (создали виджеты, например в Топвизоре).

Как на основе экспериментов скорректировать стратегию?

Тут просто: то, что работает – масштабируете. Если не работает – переходите к следующему эксперименту.

Выводы:

  1. В различных нишах эти эксперименты могут давать другой результат. Нужно отталкиваться от продукта.
  2. Проблемы в обосновании результата эксперимента: будьте готовы к тому, что большинство гипотез не дадут предполагаемого результата.
  3. Эксперименты позволяют находить неожиданные решения.
  4. Самое главное: скорость и объем! Чем большую выборку делаете, тем больше результатов получаете. Больше внедряете, больше результатов для анализа. 

Читайте также:  BDD 2020: Продвижение в TikTok: от работы алгоритмов до создания видео, 

BDD 2020: Лидген-империя на дропах, 

BDD 2020: эффективные методики продвижения сайтов в США. 

BDD 2020: инструкция по применению Яндекс.Дзен

Посмотреть доклады онлайн можно здесь.

Источник

Теги

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть
Закрыть