Методы прогнозирования посещаемости сайта

На начальных этапах продвижения сайта, при анализе ключевых слов, оптимизаторы анализируют их конкурентность, а также прогнозируют возможное количество посещений. Последний параметр важен для оценки эффективности выбора того или иного слова, а также для подачи этой информации клиенту, чтобы он имел представление о будущей примерной посещаемости своего ресурса при проведении SEO-кампании.

В этой статье описаны три наиболее часто используемых метода прогноза посещаемости сайта.

Прежде чем прогнозировать трафик по запросу, необходимо проанализировать количество показов по этому запросу. Для этого существует несколько методов.

Яндекс.Wordstat

Для получения информации о будущем трафике, часто оптимизаторы ограничиваются лишь данными из Wordstat. Однако, во-первых, вордстат дает прогноз числа показов, полученных в результате поиска по тому или иному запросу. Во-вторых, в цифры включаются все запросы, содержащие искомое слово с учетом различных словоформ.

Пример для запроса Wordstat.

Чтобы исключить другие словоформы для нашего запроса, необходимо использовать оператор восклицательный знак (!), а чтобы определить только показы по выбранному запросу без учета других запросов, содержащих заданное слово, необходимо использовать оператор двойные кавычки («). То есть, наш запрос примет такой вид:

Wordstat

Цифра уже уменьшилась, практически, в три раза. Следует учесть также, что многие запросы являются сезонными (например, в кондиционерах больше нуждаются именно летом), а вордстат показывает прогноз на основании последних 30 дней, поэтому, возможно, вам понадобится также использовать Wordstat.

P.S. В примерах выше использовался регион «Москва и область». Если вам необходима статистика по другим регионам, то используйте в вордстате настройку «уточнить регион».

Статистика Рамблера

Статистика Рамблера удобна тем, что в ней предоставляются цифры показов для первой страницы, для всех страниц, и суммарные показы (по аналогии с вордстатом Яндекса).

Если предположить, что пользователи Яндекса и Рамблера ведут себя примерно одинаково при поиске по одним и тем же ключевым словам, то рассчитать количество показов в Яндексе из статистики Рамблера можно по следующей формуле:

Y / Sum(Y) = R / Sum^®

или

Y = R * Sum(Y)/Sum^®,

где

• Y — количество показов в Яндексе;
• R — количество показов в Рамблере;
• Sum(Y) — суммарное количество показов в Яндексе по запросу, взятое из вордстата;
• Sum^® — суммарное количество показов в Рамблере по выбранному запросу, берется из последней колонки первой строки статистики Рамблера.

Проверим наш запрос.

Рассчитаем количество показов в Яндексе.

Y = 1291 * 27499 / 4124 = 8608.

Видим, что цифра примерно совпадает с полученной с помощью первого метода. Можно добавить то, что Рамблер не учитывает морфологию слова в своей статистике, поэтому, цифры Sum(Y) и Sum^® должны быть выбраны корректно.

Статистика LiveInternet

Статистика LiveInternet полезна тем, что в ней отображается процентное соотношение использования различных поисковых систем (в статистике принимают участие только те сайты, которые установили себе счетчик).

Конечно, это лишь приблизительная картина использования поисковых систем пользователями, так как не все сайты устанавливают себе счетчик, однако, часто она даёт неплохие результаты для прогноза посещаемости.

Чтобы по выбранным запросам иметь более четкую картину, можно брать распределение, которое строится на странице поиска, например:

Rambler — 8,1%; Яндекс — 70,1%; Google — 12,7%; Mail.ru — 7,8%.

Назовем этот показатель коэффициентом популярности поисковой системы. Тогда, количество показов по Яндексу можно рассчитать, исходя из приведенной ниже формулы.

Y = R * K(y) / K^®,

где K^®, K(y) — коэффициент популярности Рамблера и Яндекса для выбранного запроса, соответственно.

Для нашего примера с кондиционерами получится:

Y = 1291 * 70.1/8.1 = 11172.

Теперь давайте примем среднее значение, полученное во всех трех методах, за точное и посчитаем погрешность каждого из методов.

Yсред = (Y1 + Y2 + Y3)/3 = (8921 + 8608 + 11172)/3 = 9567 показов/мес.

Погрешность метода (относительная):

Wordstat 6.75% Rambler 10.02% Liveinternet 16.78%

Следует отметить, что погрешность методов рассчитана только для одного запроса и не может отражать полную эффективность каждого из них, тем более, что за точное значение мы приняли среднее количество показов по всем трем методам. Последний их них чаще точнее. Для более точного прогноза показов по запросам в той или иной поисковой системе следует использовать одновременно несколько методов.

Кликабельность (CTR)

После того, как мы рассчитали количество примерных показов по тому или иному запросу, нам необходимо рассчитать трафик, который, в первую очередь, будет зависеть от кликабельности вашего сайта.

Что влияет на кликабельность сайта в Яндексе?

1. Заголовки и сниппеты (описания);
2. Favicon,
3. Позиция в поисковых результатах (в выдаче);
4. Тип запроса (информационный, продающий и т.д.);
5. Шумы.

На каждый из этих пунктов следует обращать серьезное внимание, так как оптимальное сочетание всех даст максимальный CTR. Про оптимизацию заголовков и favicon для увеличения CTR имеется множество материалов в сети. Что касается зависимости CTR от позиции в поисковой выдаче, то она будет варьироваться, исходя из типа запроса (информационный, навигационный, транзакционный и т.д), но в среднем распределяется примерно следующим образом (из анализа по ряду ключевых слов):

1 место — 25-30%

2 место — 15-20%

3 место — 10-12%

4 место — 8-9%

5 место — 4-8%

6 место — 4-5%

7 место — 4-5%

8 место — 3-4%

9 место — 2-4%

10 место- 3-5%

Также на кликабельность сайта влияют так называемые шумы, к которым относятся

• оптимизаторы и их клиенты;
• владельцы сайтов;
• рекламодатели (PPC) и их исполнители;
• роботы.

Все они проверяют выдачу лишь с целью узнать позицию своего ресурса по запросу и никогда не переходят на сами сайты, поэтому, уменьшают общий CTR.

Трафик

Теперь, когда мы знакомы со всеми перечисленными выше пунктами, мы подошли к прогнозированию посещаемости сайта, нам легко использовать следующую формулу для определения месячного трафика сайта.

Трафик = Показы * CTR.

Подведем некоторые итоги.

1. Существуют разные методы прогнозирования показов в поисковых системах. Для более точного расчета трафика следует использовать несколько из них, выбирая среднее значение.
2. Трафик напрямую зависит от кликабельности сайта, который, в свою очередь, зависит от ряда факторов, на которые необходимо обращать внимание. Это, прежде всего, заголовки и сниппеты, а также favicon.
3. Чем ниже сайт в поисковой выдаче, тем менее вероятен заход на него пользователей. Самые выгодные позиции — это первые три.
4. Тип запроса влияет на CTR. Подробней об этом исследовании можно почитать в статье Типы запросов и кликабельность позиций в выдаче Яндекса.
5. При работе с клиентами, на начальном этапе, если у вас не было опыта работы с выбранными ключами, не следует им обещать конкретный трафик, а необходимо говорить о прогнозируемых показах и необходимости оптимизации для увеличения кликабельности их сайта.

Приведенные в статье методы расчета будут полезны лишь для запросов, пользующихся популярностью в Рунете. Для прогнозирования посещаемости сайта по англоязычным запросам или в зарубежных поисковиках необходимо использовать другую методику.