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
Согласен с условиями Политики конфиденциальности

Блог

19 сен
Интеграция Alytics и retailCRM — оптимизация для e-commerce.
Платформа Alytics выпустила решение, позволяющее автоматически подтягивать данные по продажам и выручке из retailCRM в Alytics.
19 сен
В эфире подкаста Alytics.Драйв Евгений Усенко, Inventive Retail Group
Apple, Samsung, Sony, Lego, Nike. Как эти бренды уживаются вместе в рамках одной управляющей компании? 
24 авг
В эфире подкаста Alytics.Драйв Илья Сидоров, Google
Какую схему использует Google для отслеживания офлайн-конверсий? Что происходит с трафиком в Рунете? 
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