Определяем сезонность спроса в интернете

Руслан Фатхутдинов, руководитель отдела поискового продвижения в агентстве Реаспект. Сертифицирован в Google Analytics, Яндекс.Метрике, эксперт Яндекс по обучению. Автор Telegram канала «Идея украдена»

Многие компании приходя в интернете сразу же ставят перед собой грандиозные планы по привлечению клиентов и увеличению продаж с первых дней. Иногда планы срываются по каким-то причинам. К одной из частых причин относится то, что спрос в интернете — не константа, и может меняться в течении года.

В этой статье я хочу обратить внимание на сезонное изменение спроса, и, надеюсь, это поможет читателям с корректным планированием результатов.

Перед тем, как перейти к основной части, хочу остановиться на терминах, используемых в статье.

• Интент (или информационная потребность) — тема, о которой пользователь хочет узнать.

  

  Рис. 1 Примеры интента

• Поисковая фраза (или запрос) — что вводит пользователь в поисковую строку, с целью удовлетворить свой интент.

  

  Рис. 2 Примеры поисковых фраз

• Посадочная страница — страница на сайте, которая удовлетворяет определенный интент.

• Семантическое ядро — список поисковых фраз, по которым сайт показывается в поиске (в органическом или платном) и для которых есть посадочные страницы.

  

  Рис. 3 Пример семантического ядра

• Кластер запросов — список поисковых фраз, удовлетворяющих определенный интент.

  

  Рис. 4 Пример кластеризации запросов

• Контрольная группа — список поисковых фраз одного кластера, по которым собирается дополнительная статистика, которая может быть экстраполирована на другие поисковые фразы кластера.

• Маркеры — слова, при добавлении которых к поисковой фразе, определяется кластер запроса.

  

  Рис. 5 Примеры маркеров

• Сезонность спроса — изменение спроса, в зависимости от сезона года, погоды, праздников и других факторов и событий. В интернете сезонность спроса выражается в изменении количества запросов поисковых фраз к поисковым системам.

Среди всех сервисов, предоставляющих статистику по изменению спроса в течении года, я остановлюсь на на двух основных и доступных каждому источниках.

Google trends — предоставляет данные по изменению спроса и поисковым трендам по статистике поисковой системы Google и аффилированных сервисов.

Рис. 6 Интерфейс Google Trends

Данные, которые предоставляет сервис:

• Визуализация динамики изменения спроса. Доступен выбор периода от 1 часа до 13 лет.

• Возможность выбора региона.

• Уточнение темы запроса. К примеру у запроса “Наполеон” темы “Исторические личности”, “Кулинария” и так далее.

• Уточнение сервиса, к которому задается запрос.

  • Регулярный поиск google

  • YouTube

  • Новости

  • Товары

• Предложение похожих запросов.

• Сравнение динамики нескольких запросов. Как пример — картинка выше, из которой видно, что каждый новый годы елочные игрушки приростают в спросе по немногу, а вот мандарины становятся значительно популярнее от года к году.

К сожалению, у сервиса есть минусы, которые ограничивают возможности его использования:

• Оценка популярности запроса отдается по 100 бальной системе. То есть, можно лишь очень примерно оценить интерес к запросу.

• Неудобная выгрузка данных, которую сложно быстро обрабатывать.

• Часто, нет данных по конкретным городам.

Яндекс вордстат — предоставляет данные по спросу к поисковой системе Яндекс.

Рис. 7 Интерфейс Яндекс вордстат

Данные, предоставляемые сервисом:

• Частоту спроса по поисковым фразам за последний месяц.

• “Хвосты” (расширения и дополнения заданной поисковой фразы) и близкие поисковые фразы.

• Статистику по сегментам устройств (настольные пк, планшеты, телефоны).

• Статистика по географии (страны, регионы, города).

• Статистика по изменению частотности по месяцам за последние 2 года.

В этой статье используются данные Яндекс Вордстат.

В первую очередь определимся с видом будущего отчета.

Я использую google таблицы, в силу того, что их можно использовать с разных устройств, и делиться с другими пользователями.

В отчете я использую следующие столбцы:

• Услуга (или “товарная группа”) — название услуги

• URL — адрес посадочной страницы по услуге

• Структура — место страницы в структуре сайта. Аналог хлебных крошек.

• Контрольная фраза — фраза, по которой собирается статистика.

• Частотность — данные из столбца “количество показов” для контрольной фразы

• Спарклайн — небольшой график по данным частотности

• МАКС — месяц с максимальной частотностью

• МИН — месяц с минимальной частотностью

• Столбцы с названиями месяцев — данные о частотности запроса из вордстата за последние 24 месяца.

Пример таблицы доступен по ссылке “Карта сезонности”.

К первичным данным относятся колонки “Услуга”, “URL” и “Структура”.

Если сайт уже есть, эти данные можно собрать руками. Или спарсить при помощи какого-либо софта, например Screaming Frog или Netpeak Spider.

Если сайта еще нет, колонки “URL” и “Структура” пропускаем. В колонку “Услуга” вписываем все предоставляемые услуги.

Рис. 8 Пример заполненных первичных данных

Для каждой услуги заполняем колонку “Контрольная фраза”.

В Яндекс Вордстат выбираем регион, в котором компания предоставляет услуги и поочередно проверяем каждую из оказываемых услуг на количество показов.

Рис. 9 Подбор контрольных фраз

Стоит учитывать, что пользователи могут по разному искать одну и туже услугу. Например “Пластиковые окна” также ищут как “Окна ПВХ”.

В качестве контрольной фразы стоит выбирать наиболее частотную.

Для этого просматриваем правую колонку (Запросы похожие на …) на наличие таких переформулировок запросов.

Рис. 10 Переформулировка фраз

Фразы и их частотность добавляем в соответствующие колонки таблицы.

Рис. 11 Сводная таблица по фразам и частотностям

В Яндекс Вордстат, переходим на вкладку “История запросов” и поочередно копируем данные по абсолютным значениям за все месяцы, в соответствующие колонки в таблице.

Рис. 12 История запросов в Яндекс Вордстат

Для ускорения копирования данных будет полезен браузер Mozilla Firefox, который при зажатом ctrl может выделять блоки (span), а не просто текст.

На выходе получаем сводную таблицу со статистикой за последние 2 года по каждой контрольной фразе.

Рис. 13 Таблица с данными по сезонности за 2 года

К первичной обработке полученных данных я отношу все действия, которые могут предоставить информацию для быстрого анализа.

1. Добавляем спарклайн (небольшие по размеру, но достаточно информационно-плотные графики) сезонности для каждой услуги.

   В Google таблицах спарклайн добавляется формулой “=SPARKLINE()”.

   Рекомендую строить спарклайны на основании 1 полного года (с января по декабрь), это даст возможность понимать ближайший тренд при помощи простого визуального осмотра таблицы.

   

   Рис. 14 Спарклайн

2. Находим месяцы с максимальной и минимальными частотностями по каждой услуге.

   Советуем считать максимальные и минимальные частотности на основании данных за последние 12 месяцев. В противном случае можно получить ошибочные данные.

   Самый быстрый способ выбрать такие месяцы — использовать формулы, которые просматривают заданные ячейки и возвращают название месяца с максимальными значениями.

   Тип	Формула
   Название столбца с максимальным значением частотности	=ИНДЕКС($Q$1:$AB$1;ПОИСКПОЗ(МАКС(Q2:AB2);Q2:AB2;0))
   Название столбца с минимальным значением частотности	=ИНДЕКС($Q$1:$AB$1;ПОИСКПОЗ(МИН(Q2:AB2);Q2:AB2;0))

   

   Рис. 15 Месяцы с максимальной и минимальной частотностями

Самый простой вариант использования данных по сезонности, которого будет достаточно для базового планирования результатов:

• Оцениваем сезонность в настоящий момент

• Строит отчет по сезонности

• Экстраполируем данные за прошлый период на будущий период

• Исходя из сезонности ставим планы.

Но также эти данные мы используем для других задач. Например:

• Приоритизация продвижения.

Многие интернет-магазины которые мы продвигаем, имеют большой товарный ассортимент, который трудно оптимизировать в первые месяцы работы. Поэтому, отчёт по сезонности с некоторыми дополнениями, мы используем для расстановки приоритетов проработки товарных каталогов.

• Прогнозирование посещаемости в течении года.

Для корректной постановки планов (трафик, лиды или продажи) необходимо понимать, как изменяется трафик в тематике в течении сезона. Также, несколько доработав отчет по сезонности мы можем прогнозировать будущие результаты с большей точностью.

В будущих статья я планирую подробнее остановиться на возможности использования данных по сезонности спроса.

Надеюсь, данная статья поможет вам с корректным планированием и расстановкой приоритетов.