«Проанализируй конкурентов и сделай лучше» – известный принцип SEO. Изучение похожих сайтов одной тематики позволяет провести аналитику тенденций в нише, выявить особенности и оценить потенциал проекта.
В SEO широко применяется анализ конкурентов в выдаче поисковых систем. В начале продвижения он помогает базово, укрупненно отобрать наиболее успешных из сравнимых конкурентов и оценить потенциал трафика, а в дальнейшем – уже детально, покластерно анализировать как отдельные посадочные страницы, так и общие элементы проектов.
В первом случае собираются общие параметры проектов-конкурентов: возраст сайта, количество внешних ссылок, ассортимент (количество страниц) и его представление (листинги, таблицы, страницы лендинговой структуры) и т.д.
Во втором – среди наиболее успешных страниц конкурентов ищутся общие элементы и рассматривается возможность и необходимость размещения этих элементов на страницах продвигаемого проекта.
Специалист рассматривает отдельные корреляционные связи – связи, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных – и их силу. На основании этих связей строятся гипотезы, которые в дальнейшем проверяются и внедряются на сайт.
Пример проведения анализа посадочных страниц по кластеру поисковых запросов
Берем готовый кластер семантики, например: Уничтожение тараканов
Сервисом http://coolakov.ru/tools/most_promoted/ или любым кластеризатором, который выводит список URL в ТОП, выявляем список страниц-конкурентов:
Избавляясь от сервисов Яндекса (не подходят по формату площадки и формату страниц), получаем список наиболее успешных в этом кластере конкурентов. Цифры рядом с URL – количество запросов кластера, по которым данный URL присутствует в ТОПе Яндекса.
Берем всех, у кого более 40 запросов из 74 в ТОПе (тех, кто охватывает более половины интересующих нас запросов):
- https://dezinfektsiya-moskow.ru/dezinsekciya/tarakani/
- https://sescentr.ru/ceny-na-unichtozhenie-tarakanov/
- https://сэс-москва.рф/дезинсекция/тараканов
- https://dez-ses.ru/dezinsektsiya/obrabotka-ot-tarakanov/
- https://profdezinfektor.ru/services/dezinsektsiya/unichtozhenie-tarakanov/
- https://unichtozheniye-tarakanov.ru/unichtozhenie/tarakanov/
Далее анализируем интересующую нас группу факторов.
Можно оценить любую группу факторов: сквозные элементы, детальная on-page оптимизация, ссылочное, подход к формированию meta-тегов. Также можно оценить коммерческие факторы в разрезе всего сайта: наличие обязательных в тематике страниц, например, Гарантии, Сертификаты и лицензии, Сотрудники, Примеры работ и т.д.
На примере разберем on-page оптимизацию данных посадочных страниц:
Количество блоков и их состав будут зависеть от тематики сайта.
Из вышеприведенной таблицы можно сделать вывод о приоритетности наличия тех или иных элементов страницы и расположить возможные правки в порядке важности:
- Таблица цен.
- Отзывы.
- Блок преимуществ.
- Сертификаты.
- Вопросы и ответы.
- Наши клиенты.
Пункт «Вопросы и ответы» был ранжирован выше блока «Наши клиенты» за счет возможности охватить в тексте данного блока LSI-фразы (фразы, задающие тематику), в то время как в блоке «Наши клиенты» зачастую представлены лишь изображения (логотипы компаний).
В данном примере приведены основные блоки без детального погружения в тематику. При детальном рассмотрении можно уделить внимание таким вопросам, как:
- состав таблицы цен, наличие цен не только для квартир, но и для коттеджей;
- наличие не только текстовых, но и видеоотзывов;
- возможность увеличить сертификаты по клику (lightbox);
- наличие реального, нетипичного УТП в блоке преимуществ;
- и т.д.
Оба вида анализа применимы и при разработке нового сайта:
- Общий анализ применим для определения структуры сайта и потенциала проекта.
- Детальный анализ кластеров также помогает на этапе проектирования MVP составить прототипы посадочных страниц, определить общие, сквозные блоки и необходимые коммерческие страницы сайта.
Однако, как и у любого метода статистической оценки, у такого анализа есть особенности, которые нужно брать во внимание, чтобы избежать «слепого копирования всех решений, которые присутствуют у конкурентов в ТОПе».
Ограничения при проведении корреляционного конкурентного анализа
1. Корреляция и причинно-следственные связи
Мнимая простота корреляционного анализа подталкивает сделать ложный интуитивный вывод о наличии причинно-следственной связи между рассматриваемыми факторами и позициями сайта в выдаче.
На деле же корреляция может присутствовать, а взаимосвязь при этом – отсутствовать.
Также корреляция двух величин может говорить о наличии общей причины для них, хотя сами величины при этом не взаимосвязаны.
Пример: большая часть конкурентов в ТОПе может иметь основной ключ в домене, однако успех этих сайтов в SEO-продвижении вполне может быть связан с возрастом этих сайтов.
Простая логика: в конкурентных тематиках большая часть доменов с прямым включением основного ключа давно раскуплена, следовательно, возраст этих доменов будет внушителен и может оказывать сильное влияние на присутствие в ТОПе, а само наличие ключевого слова – лишь «приятный бонус». При этом в менее конкурентных тематиках можно наблюдать обратную картину: наличие ключевых слов в домене будет играть большую роль, нежели возраст домена.
2. Слабые коэффициенты корреляции, отрицательная корреляция, наличие корреляций при разнице интентов
Наличие слабой корреляции с присутствием в ТОП-10 (если мы смотрим не только на ТОП-10, а рассматриваем фактор в пределах ТОП-50) может говорить о том, что, скажем, в ТОП-30 фактор уже является общепринятой практикой. Но это совершенно не говорит о необязательности или неприоритетности проработки данного фактора.
Наличие отрицательной корреляции, наоборот, может говорить о «консервативности» тематики, указывая на то, что давно проработанный в большинстве тематик фактор здесь еще не был повсеместно внедрен. Это, в свою очередь, также не говорит о низкой приоритетности проработки данного фактора.
Разница интентов может сильно ограничивать стандартный расчет коэффициента корреляций. Если взять запрос с неявным интентом, где 50% ТОПа будет информационным, а 50% коммерческим – это не повод рассматривать наличие кнопки «купить в 1 клик» с положительным коэффициентом 0,5. Здесь придется либо считать в рамках 5 коммерческих конкурентов, либо добирать коммерческих конкурентов до 10 штук со второй страницы выдачи.
Чем может быть полезно рассмотрение корреляций в SEO?
Проведение конкурентного анализа сможет быстро показать, какие элементы сайтов/страниц проработаны у конкурентов и отсутствуют на продвигаемом проекте.
При этом, анализируя разные кластеры и разные ТОПы, мы увидим, что количество конкурентов с внедренным элементом и количество конкурентов без него будет разниться.
Опираясь на показатель силы корреляции, можно базово приоритизировать рассматриваемые элементы с точки зрения важности и срочности для внесения. Естественно, эти приоритеты будут не окончательными – всегда нужно разделять сквозные правки и постраничные, и окончательно упорядочить внесение тех или иных правок с учетом трудоемкости реализации того или иного элемента.
При этом нужно понимать, что корреляционная связь сама по себе – не истина в последней инстанции.
Как жить дальше? Экспериментировать!
Несмотря на предыдущее утверждение и все ограничения, описанные в статье, корреляционный анализ – важный инструмент в работе SEO-специалиста.
Он позволяет довольно быстро выявить отклонения проектов «в ТОПе/не в ТОПе», составить список непроработанных факторов и задать приоритет каждому из пунктов.
Как работать с ним дальше?
- Дополнить приоритизацию стоимостью/скоростью внедрения по каждому пункту. Это могут быть часы специалистов, стоимость внедрения в рублях, условная единица сложности от 1 до 10. Ранжировать пункты по сумме этих двух колонок.
- Дополнить приоритизацию данными из чек-листа. В случае, когда присутствует чек-лист с большинством возможных правок для проекта, отличным решением будет дополнить список еще одной колонкой – «приоритетность по чек-листу» – и ранжировать правки с учетом нее.
- Приоритеты ясны! Однако гарантий «срабатывания» конкретной правки у нас по-прежнему нет. Ставим эксперимент: вносим правку на сайт, замеряем результат.
В случае, когда повсеместное внедрение постраничных правок с разнящимися по контенту блоками выглядит трудоемким для эксперимента, можно взять несколько контрольных разделов/кластеров, внедрить и отсмотреть результат, и лишь при наличии ярко выраженного влияния – «раскатать» правку на весь сайт.
