В предыдущих статьях мы уже рассказали:
- как выбрать KPI для оценки эффективности SEO: трафик или позиции;
- как сформировать прогноз по позициям.
Зачем нужен прогноз трафика
Прогноз трафика необходим для оценки потенциала привлечения посетителей на сайт через поисковые системы при использовании различных SEO-инструментов. Эта информация необходима как перед запуском проекта, так и в процессе его развития, чтобы понимать, какие усилия и инструменты следует использовать для достижения поставленных целей.
Для начала предлагаем скачать шаблоны, которые помогут спрогнозировать результат в SEO (как по трафику, так и по позициям).
Суммарный трафик, который будет приходить на сайт в результате работ по поисковому продвижению, состоит:
- из базового трафика (бренд-трафик + трафик без учёта бренд-слов);
- прироста трафика без бренда.
Схематично это можно изобразить так:
Бренд-трафик — весь трафик, который приходит и будет приходить на сайт по запросам, содержащим название компании и/или сайта.
Как правило, такой трафик не берётся в расчёт (ни в базе, ни в приросте), так как по бренд-словам сайт компании будет на первой позиции и без участия SEO-специалиста. Ниже мы расскажем, как отсеять бренд-трафик из прогноза.
Базовый трафик без учёта бренд-слов — органический трафик, который уже приходит и будет приходить на сайт без дополнительного вмешательства: возможно, над сайтом уже работали или тематика низкоконкурентная, ведь даже неоптимизированный контент способен привлекать трафик по НЧ- и микроНЧ-запросам. Суть одна: этот трафик не заслуга специалиста, который начинает работать над проектом.
Базовый трафик — отправная точка для подсчёта прироста; его уровень необходимо зафиксировать перед началом проекта.
Прирост трафика без бренда (прогнозируемый показатель) — весь небрендовый трафик, который будет приходить на сайт в результате работы SEO-специалиста.
При прогнозе общего трафика на сайт учитываются все 3 его составляющие.
Перейдём к непосредственному прогнозированию трафика. Этот процесс можно условно разделить на шесть этапов:
- Определение базового трафика без бренда.
- Определение коэффициента сезонности для целевых направлений сайта.
- Проверка базового трафика, его корректировка (при необходимости).
- Прогноз спроса на товары/услуги.
- Прогноз максимально возможного прироста трафика.
- Прогноз прироста по месяцам.
Рассмотрим каждый из этих этапов более подробно.
Определение базового трафика без бренда
Здесь нам помогут сервисы Яндекс.Метрика (возьмём его для примера) или Google Analytics (пусть с некоторыми нюансами, но последовательность действий та же).
Чтобы определить базовый небрендовый трафик, необходимо создать в Яндекс.Метрике новый отчёт: Отчёты => Мои отчёты => Новый отчёт.
Мы увидим отчёт по всем текущим источникам трафика (если он вообще есть на сайте).
Далее необходимо отсечь весь трафик, кроме поискового небрендового по необходимому региону/регионам (на него и будет ориентироваться SEO-специалист). Убираем:
- бренд-фразы;
- другие регионы;
- другие каналы и сервисы ПС.
Для этого в отчёте формируем несколько правил, по которым настраиваем отображение сегмента. Работаем во вкладке «Визиты, в которых»:
1. Отсекаем переходы из других источников:
Визиты, в которых => Источники => Тип источника => Включить => Переходы из поисковых систем => Применить.
2. Визиты, в которых => Источники => Поисковая система => Исключить => Яндекс:
- Яндекс.Новости;
- Яндекс.Работа;
- Яндекс.Маркет;
- Яндекс.Недвижимость.
3. Визиты, в которых => География => Местоположение => выбираем регион расчета:
4. Визиты, в которых => Источники => Последний источник => Поисковая фраза => Все условия => прописываем бренд-слова в звездочках, перед каждым словом ставим восклицательный знак.
Логические операторы для отсечения стоп-слов:
- ! – отрицание;
- *– любое значение.
Таким образом нужно исключить все возможные варианты трафика по бренд-запросам.
Рассмотрим этот процесс на примере интернет-магазина Didmarko. Из списка запросов нужно отсечь брендовые:
Используем операторы:
- !*дидмарко* — отсекаем все запросы, где содержится «дидмарко»: дидмарко ру, дидмарко.ру, компания дидмарко и т. д.
- !*дид*марко* — отсекаем всё, что до «дид», всё, что между «дид» и «марко», и всё, что после «марко»: дид-марко, дид марко интернет и т. д.
В итоге получаем динамику базового небрендового трафика:
Определение коэффициента сезонности для целевых направлений сайта
Определение сезонности поможет при корректировке базового трафика и прогнозе прироста.
Для определения сезонности используем метод подбора масок (в Яндекс.Вордстате).
Запрос-маска — это основной запрос в кластере, который содержит в себе весь список шлейф-запросов.
Маска подходит для сайта, если и сама маска, и все запросы из шлейфа можно взять для продвижения по трафику. Например, для страницы
В таком случае необходимо с помощью оператора «-» отсечь подобный шлейф из спроса маски:
Если сайт не предлагает холодильники определённого цвета, бренда, модели и т. п., корректируем спрос, исключая соответствующие слова. Подобным образом собираем маски по всем основным разделам сайта.
Затем необходимо собрать спрос каждой маски за предыдущие месяцы (также через Яндекс.Вордстат):
Получившиеся данные необходимо свести в таблицу:
Таким образом нужно поступить с каждой маской и просуммировать спрос всех масок за каждый месяц.
Посчитав средний спрос масок за год и разделив спрос каждого месяца на средний, можно получить коэффициент сезонного спроса.
Проверка базового трафика, его корректировка (при необходимости)
На данном этапе следует проверить, коррелирует ли рост и спад базы с динамикой сезонного спроса. Здесь может быть три варианта развития событий.
1. Динамика базового трафика идентична динамике сезонности:
В таком случае берём полученный ранее базовый трафик за истину и переходим к следующему этапу.
2. Присутствуют необоснованные проседания или скачки базового трафика.
Пример проседания (реальный случай, когда клиент удалил большое количество товаров и товарных категорий):
Пример скачков базы (также реальный случай, когда клиент запустил контекстную рекламу, не размечая её, — все платные переходы засчитывались как базовый трафик):
В таких ситуациях необходимо корректировать базовый трафик. Если упустить этот момент и не обговорить с клиентом всё «на берегу», то в дальнейшем объяснить причину невыполнения прогноза будет очень сложно.
Скорректировать такие отклонения от нормы достаточно легко: есть коэффициент сезонности и несколько месяцев корректной базы. Определяем среднее значение базового трафика, например, за один последний корректный квартал, умножаем его на коэффициент сезонности каждого месяца и получаем корректный прогноз базового трафика.
Прогноз спроса на товары/услуги
Чтобы спрогнозировать, какое количество трафика возможно привести с помощью SEO, нужно спрогнозировать спрос на товары или услуги, которые предлагает сайт. У нас уже есть показатели такого спроса за предыдущий год (спрос масок), но нет никаких гарантий, что этот спрос останется таким в будущем.
Перейдём к прогнозу. Смотрим, какой спрос был на предложения сайта за предыдущий период (спрос масок):
Осталось посчитать спрос для каждого месяца будущего года. В этом нам поможет формула:
=ПРЕДСКАЗ(LN(C26);$B$2:$B$25;LN($C$2:$C$25)),
где:
- буквы с указанием столбцов и ячеек — переменные (могут отличаться, если вы будете формировать прогноз в своем файле);
- LN – натуральный логарифм (тот самый, из школьного учебника).
Формула определяет линейный тренд по уже указанным данным и на его основе допрогнозирует оставшиеся. Её работу можно представить графиком:
Теперь умножаем полученные данные на коэффициент сезонности и получаем прогноз спроса:
Прогноз максимально возможного прироста трафика
Имея спрос на товары/услуги, которые предлагает сайт компании, можно приблизительно посчитать, какое количество органического трафика мы сможем привести на сайт.
Делаем это по формуле в Excel:
=СРЗНАЧ("Прогнозный спрос на следующий год»)*0,04*2*0,95,
где:
- =СРЗНАЧ("Прогнозный спрос на следующий год») — среднее значение спроса масок по месяцам;
- 0,04 — средний CTR топ-20 выдачи;
- 2 — коэффициент для учёта трафика из Google, так как до этого мы считали спрос только в Яндексе. Такой коэффициент мы берём исходя из того, что на текущий момент спрос в Яндексе и Google примерно одинаковый;
- 0,95 (взят для примера) — коэффициент текущей успешности; рассчитывается исходя из того, какие из подобранных масок уже находятся в топе и приносят трафик.
Учитывая данные по CTR из исследования выше:
и позиции масок, которые мы подобрали, например:
можно посчитать, каков потенциал прироста трафика на сайт. В примере это 96 % от ранее посчитанного спроса.
В итоге у нас получилась некоторая цифра — потенциальный максимум трафика, что мы приведём на сайт. Но это не значит, что в первый же месяц весь этот трафик придёт на сайт. Здесь следует вспомнить параметры, от которых зависит срок вывода запросов на позиции: позиции сайта на момент старта работ по проекту, сроки реализации доработок, целевой топ. С учётом корректирующих параметров можно сформировать прогноз прироста по месяцам.
Прогноз прироста по месяцам
По исследованиям Ingate, здесь действуют следующие зависимости:
Чем больше спрос целевых масок для сайта, тем конкурентнее тематика. Как следствие, постепенный прирост будет отличаться. Например, если маски имеют суммарный спрос более 50 000, значит в тематике много частотных запросов и в первые месяцы мы будем получать меньше трафика, чем в ситуации, где спрос масок менее 50 000.
Помесячно умножив имеющиеся коэффициенты на максимальный прирост трафика, мы получаем прогноз прироста без учёта сезонности (он нам известен).
Остаётся последняя итерация — умножаем коэффициент сезонности на прогноз постепенного прироста:
Поздравляем! Теперь у тебя в руках финальные результаты прогнозирования по трафику на следующий год.
О том, как сделать прогноз реальностью, читай в нашей книге «Нестандартное SEO: как ускорить продвижение в поисковых системах».