Влияет ли спам на позиции товарной карточки на Wildberries? Спойлер: да

На связи Seoremica. Поддержка Wildberries признает существование фильтра за переспам, аналитики приходят к выводам, что наказаний за спам не существует. Попробуем вместе разобраться в вопросе, как же все работает. Как правильно продавать на маркетплейсе?

Начнем с определения критериев переоптимизации, c нашей точки зрения, их несколько:

Каждый пункт способен уменьшить балл за качество контента, но об этом позже.

Старая школа SEO говорит о необходимости создания нужной плотности (повторения ключа в описании), так алгоритм, якобы, понимает, какой ключ является самым значимым для конкретной карточки и улучшает его позиции.

Предлагаем рассмотреть вопрос с точки зрения логики маркетплейса.

Wildberries – это бизнес. Главная цель маркетплейса получать максимальную выгоду за минимальное число кликов. Каждая продажа позволяет бизнесу зарабатывать больше, реализовывать товар быстрее и делать логистику более гибкой.

Рассмотрим ситуацию, когда за ТОП конкурируют две товарные карточки:

У первой рыночная цена, проработанная инфографика и положительные отзывы. У второй высокая цена и слабая инфографика, пользователи в этом товаре заинтересованы меньше – переходят реже, как минимум.

Первая карточка не использует механику переоптимизации, а вторая воздействует на ключи с помощью прямых вхождений.

Предлагаем попробовать ответить на вопрос:

С нашей точки зрения, плотность ключа в тексте никаким образом не улучшает товар, а значит никакой дополнительной выгоды принести товару не может, продаваться чаще он объективно не будет. Маркетплейс в этом вопросе ориентируется на спрос и статистику продаж.

Если у первого товара ключ употреблен один раз (этого хватает для ранжирования), а у второго три-пять-десять раз – было бы нелогичным отдавать предпочтение товару с меньшим потенциалом продаж только благодаря частому употреблению запроса в описании.

Это банальная упущенная выгода, которая с течением времени становится все ощутимее. Если в конкретном примере речь идет о недополучении нескольких тысяч, в масштабах маркетплейса подобная логика приводила бы к миллионным потерям.

Таким образом, механика переспама бессмысленна, о чем и сообщает нам поддержка. В ответах мы можем увидеть также рекомендацию проверить оптимизацию карточки при недостаточно качественном ранжировании.

Подходим к первому важному вопросу, а какие последствия могут быть для товарной карточки, в которой встречается переспам?

На проектах встречали два сценария:

Чтобы описать его суть, мы снова обратимся к логике маркетплейса.

Ранее мы определили критерии эффективной карточки – это продажи, а если более точно – скорость продаж. Количество продаж зависит от запросов.

Если товар релевантен десяти ключам – по всем десяти есть возможность получать продажи. Если только двум – количество потенциальных продаж сокращается в пять раз.

Мы пришли к выводу, что для Wildberries важна ширина карточки – количество эффективных запросов, по которым происходят продажи.

Каждая продажа позволяет улучшать позиции как по ключу, по которому купили товар, так и по смежным группам запросов. Думаю, каждый, кто продавал на маркетплейсе, замечал это явление.

Второй важный вопрос, на который предлагаем ответить:

С нашей точки зрения, ресурсы маркетплейса ограничены, а оптимизация ранжирования и поисковой выдачи – логичный и естественный путь развития.

Возможно, вы замечали, как новые товары получают показы по ограниченному количеству запросов?

По мере увеличения оборота – улучшаются как позиции, так и количество ключей в ранжировании. Эффект первых продаж это демонстрирует особенно ярко – мы получаем видимость по ключам, которые раньше в выдаче обнаружить не удавалось даже через поиск по бренду.

Так мы приходим к выводу, что существует переменная X – которая определяет степень эффективности карточки, а образуется она путем сложения статистики по всем ключевым запросам.

Принимая во внимание все вышеизложенное, приходим к выводу, что понятие СПАМа в рамках маркетплейса необходимо актуализировать и расширить.

Так СПАМом можем считать все нерелевантные ключи, по которым начинает получать статистику карточка, изменяя переменную X. Это наиболее частая вариация СПАМ-модели, с которой приходится работать.

Считаем, что есть два вида СПАМа на маркетплейсе:

Теперь переходим к поиску точного определения для этого явления.

Ранее мы упомянули, что карточка на старте получает ограниченное количество ключей для качественного ранжирования. Одна группа запросов может не ранжироваться, другая иметь низкие позиции за пределами первой тысячи.

Давайте представим, что для ранжирования по ключам в принципе необходимо топливо. Некая материя, обладающая весом.

Проще рассмотреть новую карточку, которая не имеет статистики.

Количество ресурса (материи) ограничено – так вес переходит в ограниченное количество ключей, которые и начинают свое развитие. Каждая продажа накапливает статистику и передает ее ключам, улучшая позиции старых и развивая новые.

Мы заметили, что наличие большого количества нерелевантных запросов ухудшает показатель X – каждая продажа распределяется на большее количество запросов и растет медленнее из-за отсутствия продаж по ним.

Также мы пришли к выводу, что наличие в тексте переспама по конкретным ключам, передает таким ключам меньше веса.

Продажи у карточки растут (например, с помощью рекламы), а движение наверх идет медленнее, чем у конкурентов.

Так и накапливается потенциал – вес, который не передается запросам полностью. Не реализуется в полной мере.

И задерживает развитие СПАМ – можно ли считать это скрытой пессимизацией? Технически, это вариация алгоритма, но в контексте обсуждаемой проблемы – можем.

Как только мы приводим товарную карточку к соответствию алгоритмам и убираем все СПАМ-конструкции – накопленный потенциал высвобождается и перераспределяется по релевантным ключам, которые мы обозначаем для алгоритма. Позиции растут.

Так SEO способно улучшить позиции карточки, если было достаточно продаж за прошлый период (и было несоответствие алгоритмам, конечно же), а отсутствие накопленного потенциала позиции не улучшает, зато каждая последующая продажа начинает приносить больше эффекта – на дистанции карточка развивается быстрее.

Убираем лишнее, оптимизируем нужное. Важна точность.

Эта же модель применима к рекламе – нерелевантные ключи ухудшают общие показатели, а вес не доходит до ключа в полной мере на заспамленной карточке. Нерелевантность, как известно, ответственность селлера.

Автоматическая реклама, в силу своих особенностей, и вовсе может обрушить органические позиции при отсутствии продаж. Ресурс у маркетплейса мы взяли (получили показы), а денег ему не принесли.

В этом нам помогают заголовок и характеристики. Обе эти зоны обладают коэффициентами – они увеличивают количество передаваемого веса, приумножая его. Правильная их оптимизация позволяет воздействовать на алгоритм при наличии продаж.

Таким образом, то, что должен решать переспам, выполняют корректная работа с заголовком и заполнением характеристик. Никакого СПАМа при этом допускать нельзя.

Также удалось обнаружить, что статистический рисунок каждой карточки уникален. Так один и тот же заголовок будет передавать разные веса и универсальной модели оптимизации больше не существует.

На одной карточке заголовок улучшает целый кластер запросов, а такой же заголовок на другой может ухудшить позиции. Копировать конкурентов бесполезно. Приходится учитывать индивидуальную статистику каждого товара.

Последний вопрос на сегодня.

Вопрос хороший и популярный. Мы должны понимать, что не все карточки с переспамом, только часть – это важное уточнение в контексте обсуждаемой проблемы.

И все таки, почему?

Разобраться в этом нам поможет такое понятие, как преломление коэффициентов.

Чтобы товар занял первую позицию – он должен быть лучше других. Просто, но абстрактно, предлагаю конкретизировать.

Чтобы алгоритм понимал, какой товар должен ранжироваться на первой, второй, третьей позиции и далее – ему нужна цифра.

Например, один из них это оборот по ключу.

В текущей системе ранжирования, максимальный балл карточки равен 100.

Карточка со 100 баллами точно будет на первой позиции, 99 – вторая, 98 – третья и далее.

Так оборот по ключу может давать двадцать баллов, суммарный объем продаж – десять. Помним, что максимальный балл сто.

Каждый параметр в разное время дает разное количество баллов. В этом сложность для аналитики.

Так ТОПовая карточка может начать получить за общий оборот в сумме двадцать баллов, вместо десяти, которые получала ранее. Это же может произойти с оборотом по ключу.

Парадокс в том, что суммарное количество баллов, получаемых товаром может быть больше ста. Например, 120. А в стобалльной системе это просто невозможно –тогда и начинается преломление коэффициентов.

Если один из более важных параметров начинает приносить больше баллов, он преломляет менее значимые показатели.

Так у ТОПовых карточек получается обходить нерелевантность (много качественной статистики), а также текстовой алгоритм. Балл за текстовой алгоритм сводится к условному нулю, а статистика и вес полностью передаются ключам.

Здесь мы должны замкнуть логическую цепочку.

Наличие переспама может влиять на балл каждого ключа.

Условно единица (плохая оптимизация) может передавать 60% веса, двойка – 70%, а пятерка – 100%.

В случае с топовыми карточками, алгоритм преломляется и единица за контент все равно отдает 100%, да и балл за оптимизацию уже не влияет на общий балл при ранжировании – другие показатели обеспечили ей ТОП по запросу.

То есть алгоритм приводит все к стобалльной системе, сохраняя больший балл за параметр, а другие, условно, перестает учитывать. При анализе большого количества параметров закономерность становится очевидной.

В статье же описал процесс образно, облегчив восприятие.

Так новые карточки и середняки от СПАМа страдают – а карточки с большим оборотом нет.

Quod licet Iovi, non licet bovi или что дозволено Юпитеру, не дозволено быку.

С этой точки зрения, оценка карточек-лидеров на предмет СПАМа является нерепрезентативной.

Копировать ТОПов, как вы понимаете, по нашей логике, бесполезно. Ваша карточка может существовать в реалиях принципиально иных коэффициентов.

СПАМ на Wildberries есть, с ним можно и нужно работать.

Во второй статье (опубликуем на неделе) разберем материал на наших кейсах – посмотрим за изменением динамики показов и позиций после избавления от СПАМа. Перейдем к доказательной аналитике.

А пока вы можете прокомментировать материал, задать свой вопрос и подписаться на наш Telegram-канал Seoremica – там мы делимся самой актуальной информацией о продвижении на маркетплейсе, которую получаем на проектах.