Прогноз трафика в SEO + конкурентный анализ - единственный рабочий способ

Поделюсь своим способом прогнозирования трафика, который также успешно можно использовать для формирование стратегии SEO-продвижения в долгосрочной перспективе.

Ключевая особенность моего способа заключается в том, что это потребует минимальное количество затрат или вовсе не потребует таковых.

- Для формирования тендерного предложения. В том случае, если вы работаете в Интернет-агентстве, к примеру. Это позволит быстро познакомиться с нишей и предложить ряд решений уже на этапе тендера.

- Для быстрого выявления точек роста основного проекта. Рано или поздно, в работе каждого SEO-специалиста наступает момент, когда кажется что сайт уже «заоптимизирован». Мой способ позволит посмотреть на свой проект «свежим взглядом» и быстро собрать лучшие практики конкурентов.

- Для анализа конкурентов в SEO.

- Для анализа ниши под будущий лидген или статейный сайт. В такой ситуации обычно важно понимать существует в тематике какой-то трафик или полностью отсутствует.

Безусловно, существует ряд готовых решений, которые есть на рынке:

- SimilarWeb

- SpyWords

- KeysSo

- SpyMetrics С ними всё отлично, кроме того что они платные, либо предлагают очень ограниченный функционал в рамках своих промо-тарифов.

Я предлагаю воспользоваться альтернативными инструментами: Arsenkin.Tools – вполне будет достаточно тарифа Free.

Bukvarix.com – либо тариф Free, либо тарифный план 695р в месяц.

Для этого потребуется минимальная начальная семантика по основному проекту –

Внутри выбранного инструмента, вставляем список наших KW:

По итогу парсинга получаем выгрузку, типа:

В примере я выгрузил список сайтов, которые занимают позицию 1 в органической выдаче по каждому из запросов.

У меня получился вот такой список, который включил в себя 8 уникальных доменов:

Следует помнить, что это лишь пример. В своей реальной практике, в зависимости от конкретной задачи, я бы рекомендовал пользоваться другими принципами ранжирования конкурентов.

Например: 1. По количеству пересечений в поисковой выдаче. В этом случае следует выбрать диапазон позиций – например от 10 до 30, и посчитать какое количество раз сайт конкурента встречается по разным поисковым запросам внутри указанного диапазона позиций.

Такой подход позволит оценить, насколько успешно у конкурентов работают «внутренние» страницы. И быстро выяснить на основе чего строится конкуренция – ссылки, юзабилити, ПФ или всё вместе.

2. Список конкурентов также можно составить, используя их оценку по «пузомеркам». Этот способ будет справедлив, когда ещё до начала анализа, очевидно что внутри тематики лучше всего работают ссылки и PBN. Для быстрой и относительно дешёвой проверки по пузомеркам, я использую сервис: digimetr.com Он помогает быстро оценить основные параметры – MOZ DA, DR, CF, TF и многие другие.

3. Третий по списку, но не по значимости способ – это узнать у своего клиента, кого он сам считает своим конкурентом.

Вполне вероятно, это позволит вам лучше понимать, как сам клиент видит развитие своего проекта и к каким результатам стремится.

После того, как принцип формирования листинга конкурентов был определён, а список конкурентов получен.

Важно проанализировать сайты с точки зрения семантики, по которой они ранжируются.

Для этого я использую сервис Bukvarix.com.

Выбираем внутри сервиса инструмент «Анализ доменов» и нужную поисковую систему. Пример с картинкой:

Выгрузка семантики из Букварикса удобно привязана к позициям каждого сайта-конкурента в ТОПе выдачи. Для анализа семантики я обычно применяю диапазон от 1 позиции до 5. В современных реалиях, именно этот диапазон можно назвать областью реальной видимости сайта для пользователя.

Это что-то вроде разумного компромисса между широким экраном ПК и маленьким дисплеем смартфона.

Далее внутри полученной выгрузки, которая отфильтрована в диапазоне от 1 до 5 позиции, суммируем все числа частотности в !точном соответствии.

Полученную цифру, по желанию, можно умножить на 0,1 – усреднённый CTR в поисковой выдаче из 1-й поисковой системы.

Так, у меня получился список конкурентов, у каждого из которых я спрогнозировал посещаемость из Яндекса по региону Москва вот таким образом:

В моей тематике получилось, что очевидное лидерство удерживает 3 сайта, условная посещаемость которых ежемесячно составляет около 30 000 уникальных пользователей.

Далее важно оценить конкурентную среду в органической выдаче.

По моим личным наблюдениям, успех или неудача каждого сайта складывается из того, как владелец работает с такими факторами как:

- Юзабилити. Обычно это внешнее оформление сайта. Самый банальный и наглядный пример – наличие калькуляторов стоимости и тому подобное.

- Программирование. Это намного сложнее. Условно говоря, это отсутствие технических дублей в поиске и успешный рендеринг контента в ПС.

- Ссылки + ПФ. Здесь комментарии излишни 😊

- Контент. В разных тематиках важность этого пункта также меняется.

В рамках анализа бывает полезно разделить полученную посещаемость на все вышеперечисленные факторы. Например, вот таким образом: Юзабилити составляет – 40% трафика

Качественное программирование позволяет привлекать 30% трафика

Ссылки + ПФ обеспечат – 20% трафика

Контент – 10% трафика

Разумеется, все эти факторы будут меняться в зависимости от конкретной ниши/тематики.

Однако, при работе с клиентом уже будет хорошая база для прогнозирования, внутри которой выполнение 100% плана по Юзабилити (например), будет являться гарантией привлечения 40% аудитории от наиболее успешного конкурента.

В нашем случае, где лидер тематики получает условные 30к трафика из Яндекс по региону Москва за последние 30 дней – 40% это будет 12 000 пользователей. Соответственно, невыполнение изначального плана по продвижению – повлечёт за собой пропорциональную потерю трафика.

Часто при подготовке тендерного предложения требуется быстрый и эффективный просчёт прогноза из органики, который будет подкреплён реальными цифрами и реальной методологией, которую можно повторить на стороне клиента самостоятельно сколько угодно раз и получить тот же самый результат.

Часто у клиента нет достаточного количества времени или оплаченного инструментария для проведения подобного анализа.

В то же время, моё решение – может стать хорошим подспорьем для работников SEO-отрасли, чтобы выполнять свою работу быстрее и эффективнее. А работу с клиентом строить на более прозрачных договорённостях.

Спасибо!