+375445023245
+375445023245Каталог автозапчастей конкурирует не только с соседними магазинами, но и с агрегаторами: у тех на каждый артикул заведен свой постоянный адрес, а обычный каталог такой глубины не держит. Интернет-магазин пришел в агентство GUSAROV с задачей поднять трафик, и первым делом разбирали не свой сайт, а чужой. Ниже по шагам, какие решения принимали и почему именно такие.
Чужой каталог как черновик своего
Лидеров тематики искали простым способом: ввели самый частотный запрос про автозапчасти в Минске, взяли домен из первой пятерки выдачи и загрузили его в Serpstat. Сервис вернул список конкурентов с видимостью и числом фраз у каждого домена.
Из этого списка выбрали aza.by. Условие было одно: устройство каталога у конкурента должно быть близко к нашему. Копировать разделы сайта, собранного иначе, значит получить страницы, под которые нет ни товара на складе, ни спроса в выдаче.
Почему главная конкурента собрала 350 фраз, а карточки по 30?
Потому что общий спрос приземляется на верхний уровень, а карточка модели ловит узкую долю. В отчете страниц-лидеров у конкурента 410 страниц, первой строкой стоит главная с 350 фразами, дальше идут разделы и карточки марок: 63, 44, 43, 42, 40.
Отсюда правило для структуры. Нижний уровень нужен не ради трафика на каждой отдельной странице, а чтобы собрать десятками мелких кусков тот спрос, который главная не удержит.
Число фраз и потенциальный трафик это разные колонки
В той же выгрузке страница про клапан системы рециркуляции стоит седьмой строкой с 38 фразами, а потенциальный трафик у нее 2,9 тысячи. У страницы амортизаторов фраз больше, 63, а трафик 132. Ширина охвата и объем спроса совпадают далеко не всегда.
Приоритет разделов расставляли по второй колонке. Страницы конкурента разделили на три группы: каталоги конкретных запчастей, запчасти по маркам авто и карточки товара, из первых двух взяли по десять примеров и на них строили свою структуру.
Почему кластеры собирали мягким алгоритмом, а не жестким?
Жесткая группировка объединяет запросы, только если у них совпадает весь набор адресов в выдаче. На каталоге это дробит ядро на сотни микрогрупп, под которые нечего создавать. Мягкая связывает по одной общей паре, кластеры выходят крупнее, а специалист доводит их руками.
Выбрали тип связи Medium и кластеризацию Soft, а до этого руками вычистили мусорные фразы из общей выгрузки запросов конкурентов. На сайт в итоге внедрили больше 300 кластеров.
Текстовая аналитика дает проценты, а не число вхождений
Сервис отличается от привычных анализаторов тем, что не называет точное количество повторов, а показывает средний процент, к которому стоит стремиться. На странице тормозных колодок в Title слово колодка весит 44,14 процента, тормозной 26,21, цена 7,62.
Тот же отчет показывает, чего на странице нет. Из таких выгрузок и собирали техническое задание копирайтерам, добавляя к нему слова, которые задают тематику.
Куда пришли запросы в двух системах
После внедрения кластеров позиции выросли в обеих системах, но с разной скоростью: в яндексе выход в верх выдачи занимал от двух до четырех недель, в гугле от одного до двух месяцев.
Списки почти одинаковые, а расклад разный. Фраза про покупку запчастей в Минске в яндексе имеет частотность 388 и стоит второй, в гугле у нее же 140 и третья строка. Один и тот же запрос весит в системах по-разному, и планировать работу по одной из них рискованно.
Уроки проекта на 300 кластерах
Первое. Структуру каталога дешевле проектировать по конкуренту с похожим устройством, чем изобретать с нуля: чужие страницы-лидеры это уже проверенный спросом перечень разделов.
Второе. Сортировать разделы по числу фраз недостаточно, рядом стоит колонка потенциального трафика и она часто говорит обратное.
Третье. Между внедрением семантики и позициями лежит почти месяц разницы между системами, поэтому отчет за короткий срок покажет в лучшем случае половину картины.