Как сделать работу с семантическим ядром понятной для клиента?

Работа с семантическим ядром – это не всегда сложные экселевские таблицы с непонятными формулировками. Все может быть гораздо проще и понятнее. Рассказываем в статье, как сделать работу с семантическим ядром прозрачной и полезной для всех сторон, а бизнесу – пользоваться этой информацией. Бонус: обзор лучших инструментов для работы с семантическим ядром.

Для кого статья?

• Для оптимизаторов и аналитиков, работающих с семантическим ядром.
• Для руководителей бизнеса и маркетологов, которые заинтересованы в эффективном сотрудничестве с SEO-агентствами.

Материал подготовлен на базе выступления на Optimization-2020 Артема Багненко, ведущего SEO-специалиста в ITECH.group

Семантическое ядро – основа продвижения сайта, потому что именно оно и содержит в себе ту информацию/коммерческое предложение, ради которого пользователи заходят на сайт. SEO-специалист собирает семантическое ядро, и тут возникает проблема: топ-менеджеры и маркетологи бизнеса плохо понимают отчеты в формате привычного оптимизаторам громоздкого массива данных в Excel или Google Таблицах. При работе с семантическим ядром оптимизаторы используют сложные макросы, формулы, но в итоге все это приводит к тому, что бизнесу сложно понять, зачем нужно это семантическое ядро и как с ним работать.

Классический подход в сборе семантики выглядит так:

• собираем основные запросы и «хвосты» из различных источников;
• затем кластеризуем;
• определяем преобладание коммерческого интента;
• проектируем по частотности/уровню агрегированности;
• и получаем результаты в виде таблицы Google или Excel.

Чего в этом подходе не хватает клиенту, почему он воспринимает результат без понимания, а то и скептически? При таком формировании семантического ядра отсутствует ориентация на бизнес!

Вы можете обеспечить клиенту трафик на страницы, но бизнесу нужен не просто трафик, а его конвертация в деньги. И никто лучше самого бизнеса не подскажет вам, какие товарные категории маржинальны, куда выгоднее направить трафик.

Для этого необходимо представлять клиенту семантику на языке бизнеса, показывать ему, какой рост трафика возможен по каким категориям, и дать ему наглядную отчетность по всей воронке, начиная от стандартных SEO-показателей, таких как позиции и трафик, заканчивая маржинальностью и другими важными для бизнеса позициями.

Недостаточно собрать семантику запросов, приоритезировать, посадить на какие-то страницы и пытаться эти страницы продвигать. Необходимо понимать цели бизнеса и полностью погрузиться в проект клиента, что увеличивает количество направлений работы с семантическим ядром (выделены на картинке ниже).

Каждый из пунктов, выделенных выше на картинке, разберем подробнее:

Что касается товарных категорий, то здесь необходима внимательная связь с клиентом, так как только через него вы сможете понять: какие категории маржинальны, на какие делать фокус. Маржинальность страниц, на которые ведут запросы, определяет, что выгоднее продвигать бизнесу.

Интенты страниц — еще одна проблема. Много лет существует тенденция смотреть результаты поисковой выдачи, делать анализ сайтов конкурентов и использовать похожие типы страниц. При этом по-прежнему в SEO не все смотрят на интенты, какого типа страницы нужны пользователям, и из-за этого теряют способ повышения релевантности страниц.

Семантику необходимо разбивать под типы страниц — будь то листинги, детальная карточка товара или главная страница.

Уровень агрегированности по запросу важен для расставления приоритетов, особенно для молодых проектов, где это — основной способ понять, куда лучше заходить по запросам и по каким.

И, конечно, нужно понимание со стороны клиента, которому необходимо объяснять, какую выгоду он получит в результате проделанной вами работы. Как говорили выше — не всегда клиенту понятны эксельки — нужно объяснять, что за выгоду вы ему даете.

Приведем примеры разбивки семантики на примере кейса в спортивной нише.

Вот пример базовой разбивки небольшой семантики в тематике «спортивные очки» по категориям (видам) на основе общей частотности тэга.

Здесь мы видим, что в нише спортивных очков преобладают очки для плавания, далее идут спортивные солнцезащитные очки, и все остальные имеют довольно маленькую долю. Становится понятно, какие категории дают больше трафика, какие меньше.

Другой пример — анализ позиций различных сайтов в SERP (анализ видимости) в той же тематике и ее семантике.

Здесь две цели на выбор: либо отобрать сайты для дальнейшего анализа, либо оценить емкость тематики и ее лидеров для составления стратегии продвижения.

— Отбор сайтов полезен, если нужно сделать перекластеризацию, текстовый анализ и т.п. Для решения подобных задач не подходит ориентир на сайты, которые занимают место в топе не по причине хороших текстов или LSI, а по другим факторам — размер и т.п. Поэтому анализируем и исключаем сайты типа Яндекс.Маркет, Озон, Goods.ru, которые не дадут релевантной информации.

— Оценивая емкость тематики, важно сразу выявить лидеров и снимать их позиции. Потому что даже при небольшой семантике на 7-10 тысяч запросов будет огромное количество сайтов. Снять позиции по всему пулу запросов по каждому сайту нереально. Так мы получаем оценочные доли лидеров тематики и можем смотреть референсы, из которых стоит выбрать какие элементы, которые позволяют этим сайтам держаться в топе.

Базовая разбивка по брендам также очень важна, особенно если SЕO-специалист работает с e-commerce. Понимание структуры брендовых запросов поможет вам и вашему клиенту правильно расставить приоритеты.

Сложно добиться успеха в продвижении, не обеспечивая себе максимальное покрытие во всем поисковом пространстве и не понимая, с кем вы в нем конкурируете.

Полезно понимать, какие сайты часто встречаются в контекстной рекламе, так как контекст активно присутствует в SERP. Данный анализ покажет, как в выдачу заходят конкуренты и откуда они получают трафик.

Чем больше информации с SERP мы сможем получить, тем качественнее будет тэгирование. Для автоматизации работы используйте инструменты, которые могут дать максимум необходимой информации в одном месте. Про каждый инструмент подробно пишем ниже.

Rush Analytics предоставляет понятную кластеризацию: мы видим силу связей, степень совпадений, количество главных страниц по каждому кластеру, подсветки, кто является лидерами тематики. Отдельно показываются запросы, которые не попали в кластеры. Имеется достаточно гибкая настройка, также можно получить релевантные страницы своего домена, что тоже очень полезно для дальнейшей работы в Google Data Studio.

Пиксель Тулс дает чуть менее гибкую настройку кластеризации. Это связано с тем, что у сервиса есть большое количество других инструментов помимо кластеризатора, в которых можно получить дополнительную информацию (правда, за отдельные лимиты). Здесь также мы получаем вменяемые кластеры, позиции, главные страницы, хоть меньшее количество настроек на входе может искажать информацию.

Keys.so — лучший инструмент по полноте информации, но не лучший кластеризатор. Вы получите очень много информации по SERP (степень агрегированности, коммерция), сможете выделить топонимы из семантики. Для кластеризации лучше использовать другие сервисы.

Just-magic очень хорошо кластеризует семантику, в том числе большие объемы. Здесь есть разделение по тематике, что упрощает тэгирование: по тематике запроса можно понять, к какой категории относится запрос. Особенно это удобно на этапе разработки сайта, когда еще нет URL’ов, к которым можно привязать и промаркировать семантику. Инструмент также снимает позиции и частотность.

Аrsenkin.ru особенно хорошо работает на маленьких анализах. Здесь гибкая настройка на вход, как soft, так и hard кластеризация работает качественно. На выходе получаем также такую полезную информацию как позиции, частотность, геозависимость, но относительно слабое место — сила связей.

Searchlab от Лаборатории поисковой аналитики — один из наиболее полных инструментов. Он делает качественную кластеризацию, показывает степень совпадения запросов, количество главных страниц по кластеру, подсветки. Также он дает возможность работать с теми запросами, которые не вошли в кластеры, с учетом связей. Это очень полезная функция, так как, например, при большой семантике на 30-50 тысяч запросов при кластеризации очень большая часть реально важных для сайта запросов попадает в некластеризованные. Другие инструменты не дают возможности глубоко поработать с ними. Searchlab дает информацию о силе связей у некластеризованных запросов и возможность распределить эти запросы по другим кластерам. Плюс он позволяет бесплатно провести перекластеризацию с другими параметрами.

Также инструмент показывает лидеров тематики, предоставляет возможность получить релевантные страницы своего домена. Здесь очень гибкий функционал: можно использовать hard и soft кластеризацию, не ограничиваться ТОП-10, а брать ТОП-30, чтобы получить больше корреляций. Searchlab определяет информационность запроса, тематику, интенты, то есть дает практически всю нужную информацию.

При сравнении инструментов учитывайте, что невозможно найти универсальный сервис, «волшебную кнопку», которая даст полностью все данные о SERP. Пока что все равно приходится использовать несколько решений, чтобы получить всю полноту информации.

Для налаживания взаимодействия можно использовать дашборды Google Data Studio, созданные на основе данных из облачных инструментов.

Ранее в нашем блоге мы уже рассказывали о необходимости использовать для отчетов не тяжелые для восприятия таблицы и выгрузки, а наглядные кастомные отчеты. Достаточно простой дашборд (на рисунке), собранный в Google Data Studio, сделает процесс общения и сотрудничества с клиентом реально удобным. На таких дашбордах наглядно представлена вся информация по работе.

Здесь показаны запросы по категориям, и по каждому сразу виден коммерческий интент, позиции по Яндексу и Google, URL’ы и т.п. Клиент сразу действительно понимает, чем вы занимаетесь, и видит, какие его запросы как ранжируются, какие категории доминируют в семантике.

Часто случается, что оптимизатор чего-то не знает, потому что не погружен в бизнес, а клиент, получив и поняв всю полноту данных, дает великолепные инсайты. Работая с клиентом, проще тэгировать семантику и расставлять ее по страницам.

Google Data Studio — простой в освоении инструмент с интуитивно понятным интерфейсом. С ним могут работать как оптимизаторы, так и аналитики. Кто из них будет составлять дашборды для клиента, зависит от конкретного проекта и степени вовлеченности специалиста в него.

Загружаем в инструмент семантику и данные и даем возможность клиенту самому смотреть разрезы по маржинальности, по брендам, по деньгам и так далее. Фактически клиент получает аналитический инструмент его собственной ниши, ради которого он нанимает себе целый отдел маркетинга.

• Для эффективной работы SEO-специалисту необходимо погружаться в бизнес клиента и ориентироваться на его приоритеты, а не только на трафик.
• Тэгирование семантики необходимо для продвижения нужных бизнесу маржинальных товаров и категорий. Также необходимо обращать внимание на интенты страниц.
• Идеального инструмента для работы с семантикой пока нет, но некоторые облачные сервисы во многом приблизились к этой цели.
• Отчеты для бизнеса должны формироваться не в виде тяжелых для восприятия таблиц и массивов данных, а в формате дашбордов и виджетов, где сам клиент может смотреть срезы сравнения по тем или иным категориям.
• Взаимопонимание с клиентом позволяет оптимизировать сайт в нужном направлении и давать бизнесу тот результат, в котором он нуждается. Понятная отчетность повышает профессиональную ценность оптимизатора для клиента.

Материал подготовлен на базе выступления на Optimization-2020 Артема Багненко, ведущего SEO-специалиста в ITECH.group