Wildberries впервые раскрыл параметры SEO-ранжирования товаров

Привет, на связи Seoremica. Теперь мы знаем, от чего зависит позиция товарной карточки на Wildberries и пропорции всех коэффициентов. Попробуем разобраться, как применять эту информацию на практике и что означает каждый пункт.

На позицию по каждому ключу влияет сумма параметров (уверен, что рассказали нам лишь о самых очевидных, в Seoremica мы рассчитываем еще минимум десять параметров при оценке выдачи);

Каждый параметр способен изменять степень своего влияния на каждый ключевой запрос (диапазон влияния от 5 до 40%).

Чтобы алгоритм Wildberries понимал, какой товар должен стоять на первом месте по запросу кожаная женская сумка — необходимо привести все товары к единой системе оценки. Проще всего это сделать с помощью баллов, сумма которых и даст понимание итоговой позиции.

100 баллов — первая позиция;

99 баллов — вторая позиция;

98,5 баллов — третья позиция;

и далее...

Возвращаясь к мануалу Wildberries, мы видим проценты. Так объемы продаж товара могут влиять от 5 до 30%, а конверсия только в диапазоне от 5 до 20%.

Чтобы упростить восприятие, давайте приведем проценты к балльной системе, тогда получится у нас следующее:

Чтобы соблюсти пропорции, предложенные Wildberries, приводим все к стобалльной системе, тогда 30 баллов за объем продаж действительно будут соответствовать степени влияния на позиции в размере 30%.

Рассмотрим самый простой вариант — диапазоны.

Wildberries многократно упоминал о средних значениях. Так у товаров появилась особая зеленая плашка, если скорость выкупов (общий процент выкупа за период) выше среднего значения по нише на 0,1%.

Предположу, что баллы могут начисляться по диапазонам:

Такой же подход может быть и к значениям конверсии. Wildberries не выгодно держать в ТОП карточки с конверсией ниже среднего по нише. Каждый ключ карточки, очевидно, получает разную сумму баллов, сумма которых не должна превышать сто.

В этом случае: существует средний диапазон конверсии по ключу кожаная женская сумка, например CTR 4.0.

Тогда мы можем получить следующие цифры:

Под конверсией мы считаем и процент покупок из корзины. Логика остается той же.

В этом случае, самые конверсионные карточки получают больше баллов, и возможность ранжироваться выше. Так карточка, обладающая самым большим CTR и объемом продаж (выше средних значения), сможет набрать 40-50 баллов, что уже обеспечивает на 40-50% ее высокое ранжирование на маркетплейсе по ключу.

Попробую кратко описать свою версию влияния каждого из параметров в определенный момент времени.

1. Текстовая релевантность дает возможность получить от 5 до 40 баллов. Когда карточка может получить больше баллов за SEO?

Считаю, что происходит это когда в карточке нет контентного и текстового СПАМа. В этом случае большинство ключей эффективны и приносят продажи.

Это хорошо заметно на наших кейсах, когда мы приводим карточку к релевантному виду, оптимизируем ее, убирая спам, и в 2-4 раза улучшаем видимость, количество запросов и среднюю позицию после внедрения SEO.

Контентный спам подразумевает ранжирование по ключам, которые не соответствуют свойствам карточки. Например, короткое платье получает показы по запросу платье в пол. Продаж по такому запросу мы не получим, а ресурс в виде показов Wildberries забираем. Это негативно влияет на ранжирование релевантных ключей.

Баллы могут начисляться следующим образом:

Повторюсь, цифры могут отличаться, но логику считаю верной. Она соответствует нашей аналитике, которую на протяжении года мы актуализируем.

2. Расстояние и скорость доставки способны приносить 30-40 баллов. От чего это зависит? Считаю, что дело в акциях и скидках. Акции способны приносить дополнительные десять баллов, в этом случае значение скорости доставки снижается с 40 до 30. Товары с более долгой доставкой в акции получают более высокие позиции. Так называемый акционный буст.

3. Рейтинг товара и отзывы могут влиять и на рейтинг продавца. Если товар получает негативные оценки (единицы) — продающие свойства товара снижаются. Отзывы влияют на принятие решения о покупке пользователем. Это также может свидетельствовать о браке в партии.

Считаю, что Wildberries дает один балл в случае регулярных негативных отзывов и максимальную десятку за серию положительных отзывов, что говорит о востребованности товара.

Точную логику работы мы описали в статье о СПАМе ранее, задолго до публикации объяснений от Wildberries. Расскажем об этом еще раз.

Если представить, что все параметры у нашей карточки максимальные, то карточка набрала бы 160 баллов, что невозможно в стобалльной системе.

Так конверсия и продажи намного важнее нескольких негативных отзывов и, например, качеству текста (с точки зрения Wildberries).

Если карточка набирает максимальный балл по более важным параметрам, что в сумме уже дает сто баллов, начинается преломление.

Менее важные коэффициенты просто не учитываются системой и не влияют на итоговый результат.

Так в ТОП мы можем обнаружить карточки с низким качеством контента, которые делают многомилионные обороты, а попали в ТОП за счет внешней и внутренней рекламы. В этом случае алгоритм не уделяет внимание баллам за качество контента, а реагирует на более важные — текущие продажи.

При этом, если ТОП теряет продажи, балл за текст снова начинает на него влиять. Только после оптимизации карточки удается остановить падение позиций. Такие кейсы у нас есть.

Если этот же переспамленный текст мы ставим на новинку, то можем получить резкую пессимизацию.

По этой причине анализировать ТОП 100 на предмет влияния СПАМа не имеет практической ценности. Алгоритм преломил коэффициенты влияния.

Если вам интересно следить за аналитикой и тестами команды Seoremica, вы можете подписаться на наш канал в Telegram. Все коэффициенты и степень влияния мы озвучивали еще в начале года и сегодня получили официальное подтверждение. Хороших продаж на Wildberries!