Как спрогнозировать прирост трафика в SEO

 Время чтения 7 минут
|
прочитали: 4776
Как спрогнозировать прирост трафика в SEO
Дмитрий Пронин, ведущий SEO-эксперт Ingate
15 января 2020
Продолжаем прогнозировать результат в поисковом продвижении. В центре внимания — его величество трафик. Читай, как сделать точный прогноз по трафику и оценить отдачу от SEO. Выводи сайт в топ, привлекай аудиторию и находи клиентов. Быстрее!

В предыдущих статьях мы уже рассказали:

Теперь поговорим о прогнозе по трафику. Но 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:

Трафик из поисковой выдачи
Суммарный трафик из поисковой выдачиСуммарный трафик из поисковой выдачи

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:

  1. Определение базового трафика без бренда.
  2. Определение коэффициента сезонности для целевых направлений сайта.
  3. Проверка базового трафика, его корректировка (при необходимости).
  4. Прогноз спроса на товары/услуги.
  5. Прогноз максимально возможного прироста трафика.
  6. Прогноз прироста по месяцам.

Рассмотрим каждый из этих этапов более подробно.

1. 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).

<b>Дмитрий Пронин</b>
Дмитрий Пронин
ведущий SEO-эксперт Ingate
Из-за особенностей сбора статистики результат формирования правил для определения базового небрендового трафика в Яндекс.Метрике и Google Analytics будет немного различаться. Поэтому отслеживайте результаты продвижения по той системе, с помощью которой строили прогноз.

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).

Отчет по источникам трафика
Пример отчета по источникам трафикаПример отчета по источникам трафика

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»:

Отчет из Яндекс.Метрики
Отчет из Яндекс.Метрики по визитамОтчет из Яндекс.Метрики по визитам

1. Отсекаем переходы из других источников:

Визиты, в которых => Источники => Тип источника => Включить => Переходы из поисковых систем => Применить.

Переходы из других источников
Как отсечь переходы из других источниковКак отсечь переходы из других источников

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:

Яндекс.Метрика_география
Как выбрать регион расчетаКак выбрать 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:

Как исключить брендовые запросы
Как отсечь трафик по брендовым запросамКак отсечь трафик по брендовым запросам

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:

Динамика базового небрендового трафика
Источники сводка_Яндекс.МетрикаИсточники сводка_Яндекс.Метрика

2. 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 https://www.technopark.ru/holodilniki/ маска «купить холодильник» не подходит, так как в её шлейф входят запросы вида «купить холодильник бу» или «купить холодильник атлант»:

Запрсы_купить холодильник
Запрсы_купить холодильник_Яндекс.ВордстатЗапрсы_купить холодильник_Яндекс.Вордстат

В таком случае необходимо с помощью оператора «-» отсечь подобный шлейф из спроса маски:

Как отсечь шлейф из спроса маски
Использование специальных операторов в Яндекс.ВордстатеИспользование специальных операторов в Яндекс.Вордстате

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):

Спрос масок в Яндекс.Вордстате
Спрос каждой маски в Яндекс.ВордстатеСпрос каждой маски в Яндекс.Вордстате

Получившиеся данные необходимо свести в таблицу:

Данные спроса из Яндекс.Вордстата
Таблица с данными спроса из Яндекс.Вордстатаице.pngТаблица с данными спроса из Яндекс.Вордстатаице.png

Таким образом нужно поступить с каждой маской и просуммировать спрос всех масок за каждый месяц.

Спрос всех запросов в разные периоды
Сумманый спрос всех запросовСумманый спрос всех запросов

Посчитав средний спрос масок за год и разделив спрос каждого месяца на средний, можно получить коэффициент сезонного спроса.

Коэффициент сезонности
Коэффициент сезонного спросаКоэффициент сезонного спроса

3. 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:

Динамика базового трафика
График динамики базового трафикаГрафик динамики базового трафика

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):

Проседание трафика
Пример проседания базового трафикаПример проседания базового трафика

Пример скачков базы (также реальный случай, когда клиент запустил контекстную рекламу, не размечая её, — все платные переходы засчитывались как базовый трафик):

Скачки базового трафика
Пример скачков базового трафикаПример скачков базового трафика

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 базового трафика
Корректный прогноз базового трафикаКорректный прогноз базового трафика

Прогнозирование базового трафика
Пример корректного прогнозирования базового трафикаПример корректного прогнозирования базового трафика

4. 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.

<b>Дмитрий Пронин</b>
Дмитрий Пронин
ведущий SEO-эксперт Ingate
Рекомендую владельцам сайтов, маркетологам освоить этот прогноз. Представьте, что спрос на товар/ услугу растёт — органический трафик на сайт увеличивается без вмешательства SEO-специалиста. Не думаем, что владельцу такого ресурса захочется платить подрядчику по сути ни за что — за результат естественных процессов рынка.

Перейдём к прогнозу. Смотрим, какой спрос был на предложения сайта за предыдущий период (спрос масок):

Спрос на предложения сайта
Спрос на предложения сайта за предыдущий периодСпрос на предложения сайта за предыдущий период

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:

Линейный тренд
Линейный тренд по данным спросаЛинейный тренд по данным спроса

Теперь умножаем полученные данные на коэффициент сезонности и получаем прогноз спроса:

Прогноз спроса
Прогноз спроса по месяцамПрогноз спроса по месяцам

5. 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:

Данные по CTR
Данные по кликабельностиДанные по кликабельности

и позиции масок, которые мы подобрали, например:

Позиции масок
Данные по позициям масок в выдачеДанные по позициям масок в выдаче

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.

6. Прогноз прироста по месяцам

По исследованиям Ingate, здесь действуют следующие зависимости:

Прогноз прироста трафика по месяцам
Прогноз прироста объема трафика по месяцамПрогноз прироста объема трафика по месяцам

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:

Прогноз прироста трафика без учета сезонности
Прогноз прироста трафика без учета сезонного спросаПрогноз прироста трафика без учета сезонного спроса

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».

(Рейтинг: 4.91, Голосов: 11)
У тебя есть нерешенные задачи?

В этом блоге мы делимся знаниями, но если у тебя есть серьезные цели, которые требуют вмешательства настоящих профи, сообщи! Перезвоним, расскажем, решим любые задачи из области digital

Отправляя форму, ты соглашаешься с политикой конфиденциальности.

наверх