Прогнозирование SEO-трафика: что понадобится и как начать

Прогнозирование SEO-траифка – отличный способ оценить потенциал сайта, найти для него реальные точки роста и в процессе хорошо изучить нишу. SEO-специалисты также используют его как мощный маркетинговый инструмент для продвижения собственных услуг: с помощью качественного прогноза можно предоставить клиенту нужные ему гарантии и убедить в пользе дальнейшего сотрудничества.

В этой статье поговорим о том, как подойти к составлению прогноза, чтобы рационально использовать личные ресурсы, достичь ожидаемого эффекта и избежать недопониманий с клиентом.

Прогнозирование начинается с хорошего брифинга, по ходу которого от клиента нужно получить как можно больше информации. Помимо классического анкетирования и информации о сайте по возможности нужно получить:

Плюс доступ к кабинетам Яндекс.Вебмастер и Яндекс.Метрика, Google Search Console и Google Analytics.

Для хорошего и максимально (но не на 100%) точного прогноза придётся поработать с разными данными – иногда вручную, иногда с помощью автоматизированных сервисов: ключевыми словами, показами, CTR, сезонными коэффициентами, данными об оптимизации и видимости сайта, ссылочными данными и данными о конкурентах.

Семантическое ядро – едва ли не самое важное для будущего прогноза: именно оно играет решающую роль в построении гипотез. При этом важно понимать, что на этом этапе ещё нет никаких гарантий того, что прогноз и КП станут основой для дальнейшего сотрудничества между SEO-специалистом и клиентом. Поэтому, а также из-за сложности, большого объёма работ и вытекающей из них длительности процесса, о сборе полного и чистого СЯ не идёт и речи. При желании такой подход может стать одним из вариантов, но его использование нецелесообразно – вместо этого для прогнозирования обычно собирается примерное или базовое ядро.

Альтернативный способ создания СЯ, более оптимальный по сравнению с полноценным ядром, – относительно быстрый сбор семантики через конкурентов в нише. Есть два подхода к реализации этой стратегии.

Самый быстрый и простой вариант – сбор маркеров с категорий конкурентов. Всё, что необходимо сделать сеошнику, – собрать урлы в ТОП-е по основным запросам, а затем спарсить ключи из заголовков H1 и тегов Title.

Единственный плюс такого способа – его скорость. В некоторых ситуациях, если точность прогноза не имеет слишком большого значения, такой подход теоретически можно применять. В остальном его недостатки перевешивают преимущества:

Сбор семантики по конкурентам можно углубить, воспользовавшись вторым способом. Для этого необходимо выделить несколько высокочастотных запросов по продвигаемым категориям и собрать урлы из ТОП-10 поисковой выдачи. Их нужно проанализировать, отобрав наиболее близкие к тематике и специфике клиента, а потом выгрузить в сервис Keys.so, воспользовавшись инструментом для создания групповых отчётов.

Keys.so отсканирует общие для заданных урлов запросы, покажет их частотность и вес. Полученные данные нужно рассортировать вручную и выделить основные целевые ключи для каждой категории. Этот процесс займёт больше времени, если придётся иметь дело с большим количеством приоритетных категорий. С другой стороны, так можно собрать неплохое базовое ядро и оценить видимость и ранжирование сайта по нему, а прогноз в любом случае будет точнее, чем в случае с парсингом по маркерам.

Потом собранная семантика может стать одной из точек роста, а точка роста – ценным и весомым аргументом, способным подкрепить прогноз реальными цифрами за счёт подсчёта объёма ключей. С точки зрения клиента это наглядная демонстрация того, как именно могут быть достигнуты результаты, более эффективная, чем прогнозирование само по себе.

Объяснение точек роста должно быть структурированным:

В принципе, для неглубокого анализа на семантике и конкурентах можно остановиться. Собранная семантика помогает найти основных, на этот раз максимально релевантных конкурентов из ТОП-10. Чтобы иметь примерные цифры для своего прогноза, эти ссылки можно спарсить – и получить на руки данные по их органическому поисковому трафику. Основной недостаток этого способа заключается в низкой точности и невозможности узнать, что стоит за этим сайтом, какие бюджеты были в него влиты и является ли трафик постоянным, или же это временный завышенный или заниженный относительно обычного показатель.

Ещё два важных для прогнозирования показателя – показы и CTR позиции. Для сбора данных по показам собранное ядро достаточно запарсить на общую частотность с помощью любого удобного инструмента.

Если у SEO-специалиста есть доступ к архивам хотя бы за последний месяц, CTR позиций проверяется в Яндекс.Вебмастер (раздел Статистика запросов) или Google Search Console (раздел Эффективность) – обязательно без учёта брендированных запросов и брендового трафика, поскольку они сильно искажают данные, накидывая в CTR лишние несколько процентов и размывая точность прогнозов.

Если архивов нет, используется усреднённый CTR позиций по запросу в разных поисковых системах:

В случае отсутствия накопленных данных для аналитики и прогнозирования результатов первых месяцев оптимизации и продвижения стоит ориентироваться на CTR до 5%-6%, чтобы повысить точность и реалистичность прогноза.

Бизнес во многих нишах подвержен сезонности, а колеблющийся спрос на товары или услуги влияет на эффективность продвижения. Чтобы наверняка узнать, распространяется ли сезонная закономерность на кейс конкретного клиента и выстроить гипотезу, нужно проверить сезонные коэффициенты. Это поможет не только составить более точный прогноз, но и распланировать стратегию таким образом, чтобы кампания по привлечению трафика принесла лучший результат именно в период пикового спроса.

Эти данные можно парсить вручную, отобрав небольшое количество запросов с потенциальной сезонностью из собранной семантики и просмотрев историю частотности – минимум за один год, лучше за два (для подтверждения закономерности) или больше.

Для некоторых запросов сезонность оказывается явно выраженной. По Яндекс.Вордстат пик частотности по ключу “круг надувной” в течение последних трёх лет приходился на июнь.

Аналогична ситуация с запросом “ёлочные игрушки” – явный пик спроса в ноябре-декабре:

В случае с некоторыми товарами (или услугами) сезонность выражена, но уже не так сильно. Например, для запроса “телевизор Самсунг” частотность немного вырастает в около-новогодние периоды:

Её тоже можно учитывать для повышения точности прогноза. Если перед специалистом стоит задача провести более полную и глубокую аналитику большого количества запросов, процесс лучше автоматизировать, пропарсив сезонность через KeyCollector или похожие инструменты.

Вместе с ключами и связанными с ними параметрами SEO-специалисту стоит проверить факторы оптимизации – опять-таки, речь не идёт о глубокой аналитике. Достаточно поверхностно пройтись по стандартному чек-листу и составить таблицу следующего типа:

Потом с этими же факторами нужно пройтись по основным конкурентам в нише, и только после этого специалист сможет составить мнение о сильных и слабых сторонах сайта, которые могут повлиять на SEO-трафик.

Ещё один значимый фактор – видимость сайта в поисковых системах. Её нужно проверить, чтобы оценить реалистичность ожиданий от продвижения: чем меньше видимость, тем больше трафика в перспективе можно привлечь (хотя успех кампании зависит, конечно, не только от этого).

На пальцах это выглядит следующим образом: новый сайт с двумя-тремя посещениями в день имеет больше потенциала для роста, чем проект, и без того уже занимающий первые позиции в выдаче и собирающий большую часть кликов.

Если на этапе брифинга клиент согласился предоставить данные о работе предыдущих SEO-специалистов и линкбилдинге, в идеале нужно проанализировать и их, чтобы выявить возможные проблемы и оценить их потенциальный вред и решаемость.

Потом, как и в случае с другими факторами, стоит изучить ссылочную массу конкурентов, которые ранжируются по запросам из нашей семантики.

Последний, но не по значимости фактор – оценка функционала конкурентов. Функционал сам по себе влияет на трафик и может оказаться слабым местом продвигаемого проекта.

Поэтому специалисту нужно проанализировать конкурентов и прикинуть, превосходят ли они сайт клиента по функционалу и насколько именно. Если да – узнать, сможет ли разработка позволить себе решить проблему, и эти данные тоже учесть в прогнозе.

Если описанный ранее способ с прогнозом по конкурентам не подходит, вместо него можно использовать больше переменных, о которых было рассказано выше. Один из возможных подходов – включение в расчёт суммы показов всей семантики, перемноженной на усреднённый CTR и коэффициент потенциального трафика Google (1,35). Опционально из полученной суммы можно вычесть 20-30% и более (в зависимости от плотности конкуренции в нише), которые приходятся на накрученные показы.

Используя оставшиеся факторы вроде сезонности или бюджета клиента, на основе полученной цифры по трафику определяется срок, необходимый на достижение примерно похожего на спрогнозированный результата.

Иногда клиента не удовлетворяет результат прогноза и он может сказать об этом специалисту. Задача сеошника в такой ситуации – применить все доступные ему навыки дипломатии и красноречия и объяснить, почему искусственное завышение показателей не имеет смысла.

На помощь придут собранные ранее данные и реальные цифры, наглядно демонстрирующие трафиковый потенциал и ограничения конкретного сайта.

Для данных о прогнозируемом трафике есть ещё одно очень эффективное применение – составление сметы с прогнозируемой стоимостью трафика. Для неё достаточно поделить месячный оговоренный бюджет на количество месячного трафика. Полученная сумма – стоимость одного приведённого пользователя. Можно рассчитывать помесячно или поквартально на своё усмотрение и в зависимости от сроков работы над проектом.

Поскольку SEO имеет ярко выраженный накопительный эффект, в идеале прогнозируемый трафик будет расти с каждым месяцем при сохранении прежней стоимости услуг – соответственно, стоимость каждого отдельно взятого пользователя будет снижаться.

Основная проблема прогнозирования – невозможность добиться стопроцентной точности. На этом всегда стоит акцентировать особое внимание ещё на этапе брифа, а чтобы сеошника не посчитали некомпетентным, нужно самому понять, а затем объяснить клиенту, почему именно мы только предполагаем, а не гарантируем конкретный результат:

Объяснив всё это ещё на этапе переговоров, SEO-специалист избежит недопонимания и разочарования заказчика в будущем.

- Rush Analytics

- KeyCollector

- A-Parser

- Яндекс.Wordstat

- Яндекс.Вебмастер

- Google Analytics

- Google Search Console

- Ahrefs

- Similarweb

Хорошо составленный и расписанный прогноз даже при условии его неточности станет отличным дополнением для коммерческого предложения по SEO. Его нужно завернуть в один документ вместе с актуальными позициями сайта для наглядности, стоимостью трафика для убеждения в экономической эффективности, точками роста и планом работ для демонстрации экспертности. По возможности можно добавлять удачные кейсы с примерами хороших результатов.

И, наконец, как бы сеошник ни старался – прогноз всегда будет приблизительным. Поэтому не стоит слишком углубляться и затягивать процесс ради дополнительной пары процентов точности, которые всё равно ничего не решат.

#seo #маркетинг #бизнеспроцессы #аналитика #бизнес #сео