Alytics -> Блог -> Кейсы с применением Alytics -> Применение Google Analytics для расширения семантического ядра на примере Price.ru
Все записи
Мероприятия с участием Alytics
Последние новинки в Alytics
Подкаст "Alytics.Драйв"
Отзывы клиентов об Alytics
Кейсы с применением Alytics
Мероприятия партнеров
Новости
Прочее

Подписаться на новости, новинки и анонсы вебинаров и бизнес-завтраков

Блог

27 мар
Алексей Ручкин, Адамас, в эфире подкаста Alytics.Драйв
Каковы особенности продвижения ювелирного интернет-магазина? С чем сегодня конкурируют ювелирные изделия?
13 мар
В эфире подкаста Alytics.Драйв Алексей Романенков, CityAds Media
В чем суть партнерской сети? Сколько зарабатывают успешные веб-мастера? Можно ли сказать, что рынок CPA уже стал полностью цивилизованным?
27 фев
В эфире десятого выпуска подкаста Алексей Куличевский
Как выбрать систему для аналитики? Что нужно измерять на самом деле? Что же такое «аналитический маркетинг»?
Блог
04
июл

Применение Google Analytics для расширения семантического ядра на примере Price.ru

Сбор качественного семантического ядра — задача нетривиальная. Особенно, если все очевидные запросы уже давно в работе, синонимы подобраны, Wordstat пропарсен, а SpyWords и KeyCollector не могут предложить ничего нового. Остается искать запросы в логах систем аналитики. Иногда там попадаются достаточно очевидные, но почему-то ранее упущенные запросы. При хорошей посещаемости и большом рекламном бюджете, счет на неучтенные и новые запросы может идти на тысячи. А там, где тысячи живых запросов, всегда много трафика, который можно конвертировать в продажи. Остается только понять: где системно брать новые запросы, если стандартные способы сбора семантики уже себя исчерпали?

Ответ прост — в поисковой истории сайта.

Поисковая строка сайта, на самом деле, настоящий кладезь неучтенных запросов. Чтобы не быть голословными, возьмем для примера прайс-агрегатор Price.ru, где очень-очень много товаров и людям зачастую проще обратиться к поиску, чем переходить по хлебным крошкам каталога.

p1.pngтрока поиска Price.ru

Именно поэтому, за время существования агрегатора, успели накопиться миллионы запросов. Мы решили залезть поглубже (и рекомендуем вам сделать то же самое) в Google Analytics. Там, во вкладке «Поведение», есть раздел «Поисковые запросы». Настроив его (прочесть, как), можно увидеть как сами запросы, так и их частотность. Небольшое уточнение — это не частотность запросов в поиске, которую показывает, например, Wordstat. Это именно частотность поиска на сайте. На Price.ru ежемесячно вводятся сотни тысяч запросов с частотностью до 50 показов.

Например, такой запрос ищут около сорока раз в месяц: [32P0731]. Это картридж от какого-то принтера.

Вот еще примеры запросов:

  • 5s iphone
  • 619291-B21
  • Доска магнитно-маркерная 100×150
  • Белинка цены
  • Видеорегистратор mio
  • Газовый котел baxi
  • 106R01531
  • Двери входные металлические
  • Аквафор фильтры для воды
  • Картридж Hewlett-Packard HP 126A
  • CE310A черный
  • планшет самсунг галакси таб 3

Посмотрите, насколько разные запросы ищут люди по 99 раз в месяц:

p2.png *Поисковая история Price.Ru в Google Analytics

Хорошо, мы можем посмотреть запросы, но что с ними делать дальше? Прежде чем добавить запросы в семантическое ядро, мы должны их как-то отфильтровать. Универсального способа такой фильтрации нет: каждому интернет-магазину стоит самостоятельно определить параметры фильтрации, исходя из своих возможностей, задач и целей. В нашем случае для Price.ru был внедрен следующий алгоритм:

  • взята поисковая история за последние 6 месяцев. В масштабах Price.ru это миллионы ключевых фраз;
  • отфильтрованы все ключевые фразы, состоящие из одного слова;
  • отфильтрованы запросы: для включения в семантическое ядро нужно, чтобы в выдаче по каждому из этих запросов присутствовало не менее 5 ссылок на карточки товаров. Для обычного магазина нужно, чтобы в выдаче по запросу было не менее 5 товаров. Впрочем, бывают и исключения;
  • в среднем делается не менее 3 кликов по товарам в выдаче. Price.ru делает это через самописную внутреннюю систему аналитики. Для обычных интернет-магазинов будет достаточно настроить цели или события в Google Analytics;
  • запросы автоматически проверены на пересечения с ранее созданными ключевыми словами. Price использует собственный скрипт контроля пересечения запросов. Обычный магазин может использовать сторонний сервис, например, достаточно популярный ppc-panel.ru.
p3.jpg *Алгоритм фильтрации запросов из внутреннего поиска

В случае, если запросы просочились сквозь наш не очень-то и жесткий фильтр, мы получаем длинный список ключевых фраз. Его мы выгружаем в систему контекстной рекламы, используя YML-выгрузку и систему автоматизации (в нашем случае — Alytics). Делается это по тем же принципам, что и товарная выгрузка. Каждый поисковый запрос при этом прописывается как отдельный offer в YML. Структура тегов получается следующей:

<name> (поисковый запрос);

<url> (ссылка на результат поисковой выдачи на Price.Ru по выгружаемому поисковому запросу);

<category> (категория, к которой относится первый товар в поисковой выдаче);

<price> (минимальная цена на первый товар из поисковой выдачи. Почему именно на первый в выдаче? Потому, что поисковый алгоритм считает его наиболее релевантным).

Данные для YML файла выцепляются просто: ключевая фраза есть, целевая страница уже готова (это результат выдачи по запросу), категория и цена определяются автоматически. Приложив минимальные усилия, мы получаем вполне себе работоспособный файл, на основе которого работает схема автоматизации.

После того, как система обработала YML, сгенерировала объявления и загрузила их на серверы Директа и AdWords, мы начинаем собирать статистику. Внутри системы автоматизации это делается элементарно, благодаря сквозной аналитике, для этой же задачи можно использовать и обычный Google Analytics.

Когда мы собираем статистически значимый массив данных, начинается чистка семантического ядра. Не все ключевые слова одинаково полезны, и мы удаляем те, у которых конверсия в клики по магазинам/карточкам товаров менее 50%. Это делается автоматически: мы лишь задаем нужные нам правила показа через Alytics. Помимо этого, мы постоянно мониторим наличие товаров по запросу. Показы автоматически останавливаются, если в выдаче остается меньше 5 карточек товара. Так мы гарантируем, что выцепленные из истории поиска по сайту запросы дополняют семантическое ядро, не ухудшая финансовую отдачу от рекламы.

Понятно, что при большом количестве трафика на сайт и активно используемой строке поиска можно расширить семантическое ядро. Но есть ли от этого результат? Будут ли навигационные запросы из внутреннего поиска работать в SERP?

Мы проверили эту гипотезу сразу на больших объемах того же Price.ru. Вот какие результаты мы получили всего за одну неделю:

p4.jpg езультаты внедрения

p5.jpg *График роста трафика после расширения семантического ядра

В связи с этим, нам кажется целесообразным включать запросы из внутреннего поиска в семантическое ядро. Особенно это будет полезно для площадок e-commerce. Также это подойдет для тех, кто монетизирует трафик, например, онлайн-СМИ.

Источник: https://www.searchengines.ru/primenenie_goog.html