Все о постапдейтной аналитике: чек-лист для анализа причин роста/падения сайта

Часть 1

Поисковые системы изменяются и даже масштабно обновляются. Выдача, которая существовала ранее, запускает вереницу изменений позиций различных проектов. Спрос остается неизменным, но видимость сайта может просесть, а показатели трафика упасть. А что делать-то? И здесь на помощь приходит SEO-аналитик с топовыми фишками (это мы про SEOWORK, конечно же).

Что такое постапдейтная аналитика на пальцах: произошло какое-либо обновление, и появляется необходимость проанализировать его последствия — либо рост, либо падение сайта. Принцип аналитики для двух вариантов один и тот же. Если случился рост проекта, то нас интересует, каким образом мы можем расширить эту практику на весь e-comm. Если же произошло падение — локализовать проблему, установить причину и нивелировать спад (или даже вырасти).

Статья написана на основе прошедшего воркшопа под руководством гуру комплексного SEO Владимира Редина на тему: “Все о постапдейтной аналитике: гипотезы и причины роста/падения сайта”.

Начинаем с теории: разберем 11 базовых вопросов для локализации просадки. Подробный алгоритм действий рассмотрим после на примере крупного отечественного e-commerce “Детский мир”. В следующей части статьи будет небольшой бонус от спикера — рассмотрим постраничную аналитику в разрезе с конкурентами.

Итак, поехали!

Метрики SEOWORK

Для начала напомним, какими метриками мы пользуемся:

  • %ТОП (%ТОП3,5,10,100) — это доля запросов, которые находятся в ТОПе поисковой выдачи
  • %”WS”10 – доля частотности запросов, которые находятся в ТОП10. Эта метрика характеризует «долю показов сайта в ТОП10 от общего возможного количества».
  • PTraf — потенциально возможный трафик (когда частотность запроса умножается на CTR текущей позиции введенного запроса).
  • PTraf max — максимально возможный потенциальный трафик (когда все запросы на 1 позиции). Ноу-хау нашей платформы: предполагается, что есть точная частотность запроса, которую мы умножаем на CTR первой позиции и получаем максимально возможный трафик по исследуемому запросу.
  • %PTraf — это текущая доля потенциального трафика от максимально возможного (доля PTraf от PTraf max).

Типы аналитики eCommerce

1. Анализ каналов трафика

Анализ каналов трафика: отключение рекламы в Google
Анализ каналов трафика: отключение рекламы в Google

Если просел сайт, то необходимо обратить внимание на работу других каналов привлечения трафика. Как правило, они взаимосвязаны, и при существенном изменении 1-го канала вероятно изменение показателей трафика из другого. На данном графике мы наблюдаем рост органического трафика, спровоцированный отключением платного промо. Возможна и обратная ситуация с ростом проекта, поэтому важно мониторить все изменения.

2. Анализ вебмастеров

Анализ вебмастеров
Анализ вебмастеров

Советуем посмотреть вебмастер на предмет возможных технических ошибок, такое нередко встречается. На примере видно, что присутствует сильный рост страниц, которые были исключены из индекса (например, по причинам малоценная или маловостребованная страница). До текущего момента на них тоже мог идти какой-то трафик.

3. Трафик V.S. Видимость

Трафик V.S. Видимость
Трафик V.S. Видимость

Следует выяснить, есть ли корреляция между трафиком и видимостью, так как возможна просадка трафика, но при этом позиции по видимости неизменны. На графике ситуация зеркальная — спрос по категории вырос более чем в 3 раза, а позиции остались прежними. Они меняются в рамках некоего узкого коридора, но в целом можно заявить, что позиции стагнируют по категории. При таком раскладе вырастет поисковый трафик, но это уже не будет заслугой SEO-специалиста. В данном случае за увеличение спроса отвечает сезонность.

4. Просадка в поисковых системах

Просадка видимости в поисковых системах
Просадка видимости в поисковых системах

Иногда встает вопрос: сайт просел в 1-ой поисковой системе или сразу в двух? Если сайт просел лишь в 1-ом поисковике (как на графике), то мы можем предположить возможность технической проблемы на стороне сайта. Если же трафик упал до нуля, значит сайт был недоступен какое-то время. Делаем вывод: либо присутствует проблема с сервером, либо существуют серьезные технические ошибки.

5. Аналитика по разным типам устройств

Desktop V.S. Mobile
Desktop V.S. Mobile

Важно проводить аналитику по разным пользовательским устройствам в том числе. Если трафик просел в одной из версий (ПК или мобайл), значит необходимо обратить на нее пристальное внимание, возможны проблемы с версткой, а также иные проблемы, для установления причины которых нужно будет исследовать глубже. На приведенном графике в версии ПК часть запросов выпала за ТОП100, в то время как в мобильной версии показатель остался неизменным.

6. Аналитика по регионам

Аналитика по регионам
Аналитика по регионам

Не забывайте сравнить региональную динамику, так как просадка может быть только в 1-ом регионе, а в других падения не будет. Такой вариант может быть связан с появлением локальных конкурентов. На базе SEOWORK для анализа этой гипотезы достаточно зайти в модуль “Конкуренты” и посмотреть, верно ли предположение. Если в другом регионе по проекту просела видимость, возможно возникновение проблем с CDN или с поддоменами. Причин может быть масса, однако важно проверять все теории и не забывать изучать дополнительно в разрезе категорий.

7. Аналитика по бизнес-направлениям

Категорийный анализ
Категорийный анализ

По всем ли бизнес-направлениям имеются проблемы или же можно их как-то локализовать? На прикрепленной таблице заметна разная динамика категорий. Например, категория “гигиена и уход” подросла, а в то же время “детская комната” просела. Изменения небольшие и не сильно отличаются, возможно это некая волатильность, но все-таки динамика отличается. Соответственно, если мы сегментировали просадку по какой-либо категории — проблема не комплексная, а в рамках исследуемой категории.

8. Аналитика по типам страниц

Аналитика видимости: типы страниц
Аналитика видимости: типы страниц

Далее мы можем проанализировать проект по типам страниц. У интернет-магазина функционируют разные виды документов:

  • карточка товара,
  • листинг,
  • главная страница,
  • возможно, блог со статьями и др.

На скриншоте рассматриваются два типа — листинги и карточки — и динамика их отличается. Карточки товара в апреле 2022г потеряли видимость, при том что до этого ранжировались даже лучше, чем листинги. Просадка произошла в то время, когда листинги не изменились и даже немного подросли.

Мы понимаем, что проблема не комплексная, поскольку видим явную зависимость от типа страниц. Необходимо далее рассматривать более детально карточки товаров. Кроме того, раз просели карточки, то, вероятно, просели только НЧ запросы. Обратите внимание, что в таком случае, можно даже не заметить просадки по %Ptraf, но будет заметна просадка %ТОП-10.

9. Анализ произведенных изменений на сайте

Анализ произведенных изменений на сайте
Анализ произведенных изменений на сайте

Обязательно нужно посмотреть, производились ли какие-то изменения с сайтом, поскольку они могли стать причиной падения. Получите файл с производимыми изменениями за некоторый период до падения и оцените их влияние на видимость в поиске. Когда нет возможности получить такой файл — можно произвести наблюдения за сохраненными копиями. Может быть, в дизайне были существенные изменения. Или, еще один вариант, посмотрите веб-архив.

10. Изменения видимости по ТОП

Видимость v.s. ТОП
Видимость v.s. ТОП

Обратите внимание, можно ли локализовать изменения видимости по ТОПу. Допустим у проекта вырос (или просел) только %ТОП3, а в %ТОП10 значимых изменений не последовало. Если просадка связана с выпадением запросов из ТОП3, вероятно, туда мог попасть конкурент и изменить позицию нашего e-commerce. Возникает гипотеза: большую долю трафика могут составлять запросы, которые находятся в ТОП3, поэтому просадка может оказаться значимой. В примере рост видимости обусловлен теми запросами, которые попали в ТОП5. хотя в ТОП10 попала меньшая доля запросов.

11. Анализ видимости конкурентов

Анализ видимости конкурентов
Анализ видимости конкурентов

Важная оговорка: рост конкурентов может быть как причиной падения нашего сайта, так и следствием. Если проект вышел из ТОПа, значит кто-то встал на его место — логично. Здесь же причина и следствие могут отличаться. На приведенном графике заметно, что у красного e-comm сильно выросла видимость, в то время как существенного падения конкурентов не наблюдается. Оно распределилось достаточно равномерно. Соответственно, рост обусловлен собственными заслугами сайта, а не изменением в динамике конкурентных проектов.

2828
9 комментариев

А стоит вообще разделять "мы упали" или "конкурент вырос"? В любом случае же мы потеряли позиции и нужно выяснять в чем именно мы стали хуже. Или я не прав?

2

Хороший вопрос, Евгений.
Это важно на этапе установления причины изменения видимости/трафика, поскольку причины анализируются не в вакууме и некоторые изменения могут совпасть, например, конкурент просел из-за фильтра, а мы в это время производили какие-то изменения.

Вопрос, а как вы определяете CTR, откуда данные? Общая приблизительная табличка по типу "1-я позиция - 40%: 2-я - 25..."? И если да, то как быть с накруточными темами, где в принципе минималкой для любой позиции в топ-10 может быть CTR в 100% - только это никак не узнать, кроме метода тыка?

1

В платформе мы считаем CTR по усредненным показателям https://help.seowork.ru/ru/articles/3761324-%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0-ptraf, но также умеем считать на реальном CTR.
Выбор усредненных показателей решает проблему накрученного CTR, поскольку на реальных посетителях CTR коррелирует с позицией

1

Познавательно, спасибо за материал

это все аналитика с помощью вашего сервиса? сорри пробежался по диаганали

трафик конечно поднять-не поле перейти