Как правильно провести SEO-аудит?

Всем привет! На связи Наталия Подшибаева, я руководитель направления поискового продвижения компании Ingate. В 2009 году я пришла на должность SEO-оптимизатора и с тех пор SEO стало большой частью моей жизни. В 2018 году заняла третье место в рейтинге SEO-специалистов SERPstat.

Сегодня я хочу рассмотреть с вами алгоритм анализа, который позволит выявить узкие места в канале органического трафика, понять причины падения/роста и составить пул гипотез для повышения эффективности.

Мы обсудим, что аудит любого канала должен строиться от прибыли (или лидов), которую этот канал дает. Поэтому на подготовительном этапе определяем цели/события для оценки эффективности отработки канала (и сайта в целом).

Первый этап аналитики любого канала – это составление воронки продаж канала и сравнение этой воронки с другими каналами, а также со средними показателями по сайту. Нам это нужно для верхнеуровневого понимания – канал отрабатывает лучше/хуже других и какой вклад вносит в общую воронку.

Пример.

Воронка по каналу SEO выглядит следующим образом:

Воронка в целом по сайту отличается только тем, что на первом и втором уровнях воронки бОльшие цифры. Это значит, что остальные каналы привлечения дают лишь трафик, а не лиды.

Обращаю внимание, что в примере использован самый простой вариант воронки с тем уровнем данных, которые доступны для большинства сайтов. Конечно, в идеале воронка должна быть построена до продаж и прибыли с учетом звонков и всех возможных вариантов осуществить конверсию, однако, далеко не все имеют возможность строить сквозную аналитику и просто не имеют такого уровня данных.

В рамках анализа стоит сравнить воронку по каналу, которая была в предыдущем периоде с той, которая есть сейчас, чтобы понимать динамику.

Ситуации на этом этапе анализа могут быть разными и в большинстве случаев на этом этапе будет выявлены лишь узкие места, а уже в процессе анализа можно прийти к причинам и гипотезам.

По данным из системы Google.Analytics имеет смысл посмотреть основные пути конверсии (отчет «Конверсии – Многоканальные последовательности – Основные пути конверсии»).

Аналитика этих данных, как правило, позволяет показать «потерянные» конверсии, которые были учтены в другом канале, но при этом исследуемый канал участвовал в цепочке каналов на пути пользователя до совершения конверсионного действия.

Пример:

На скриншоте видно, что из всех каналов онлайн-рекламы в наибольшем количестве конверсий участвовал SEO-трафик (см. «Бесплатный поиск», а также «Переход-yandex.ru/referral»). Среди прочих каналов, которые принесли ассоциированные конверсии, - прямые переходы, переходы из социальных сетей.

Этот этап также можно анализировать в динамике (сравнение с предыдущим периодом при наличии этих данных).

Так как в SEO зоны влияния на качество и состав трафика сильно ограничены спецификой канала, то любое исследование будет сводиться к рекомендациям в следующих зонах:

1. Запросы (добавление, сокращение трафика на приоритетные запросы, расширение/сокращение/корректировка семантического ядра).

2. Страницы (перераспределение запросов по страницам, выбор в качестве новых страниц в качестве посадочных, корректировки на страницах с точки зрения контента и юзабилити)

3. География (сосредоточение на продвижении под конкретные районы, города, добавление новых перспективных с точки зрения продаж регионов)

4. Устройства (необходимость продвижения под мобаил , рекомендации по юзабилити мобильной версии сайта)

5. Скорость загрузки (конкретных страниц или групп страниц)

6. Сниппеты (корректировки контента страницы, мета-тегов, добавление микроразметки, эмодзи, контактных данных, УТП и т.д.).

На этом этапе в целом можно пользоваться как Метрикой, так и Google Analytics, потому что эти данные доступны в обеих системах. Данные в Яндекс.Метрике рекомендуется брать по атрибуции «Последний значимый переход» в сегменте «Источники – Последний значимый источник – Тип источника – Переходы из поисковых систем».

В Google.Analytics: «Источники трафика – Весь трафик – Источник/канал» по сегменту «Поисковый трафик». Важно понимать, что в рамках этого счетчика есть особенности в отслеживании органического трафика – для удобства построения данных в отчеты рекомендуем формировать сегмент из каналов/источников - yandex.ru / referral, google / organic, baidu / organic, yandex / organic, yandex.by / referral , go.mail.ru / referral и других поисковых систем, трафик по которым засчитывается в реферальный(его легко отследить, если зайти в отчет по рефералам и поискать там названия поисковых систем – это и будет «потерянный» поисковый трафик).

Весь трафик, который идет из поисковых систем, делится на детальные источники, то есть поисковые системы. Лидеры по трафику как правило – Яндекс и Google. Далее весь анализ имеет смысл строить в параллель по поисковым системам, с которых получаем трафик для понимания на какую из них имеет смысл обратить внимание и скорректировать что-то.

Метрики и параметры, которые имеет смысл анализировать – это визиты/сеансы, количество новых визитов/сеансов, количество пользователей/посетителей, конверсия в лиды, а также показатели лояльности (глубина просмотров, время на сайте и показатель отказов). Именно с помощью данных по этим метрикам можно найти узкие места, если обращать внимание на точки с отклоняющимися значениями и при сравнении периодов глубже анализировать те зоны, где есть изменения.

Анализируем данные по поисковым фразам за исследуемый период. Важно понимать, что в связи с шифрованием данных бОльшая часть информации недоступна для аналитики и отображается в счетчиках как «Не определено». Среди оставшейся доступной статистики также есть нюансы - конкурирующие поисковые системы не передают данные о поисковых фразах друг друга (то есть в Метрике нет данных о поисковых запросах, которые вводили в Google, но есть информация по части запросов из Яндекса и наоборот).

Данные по запросам из Яндекса необходимо смотреть в Яндекс.Метрике: «Отчеты – Стандартные отчеты – Источники – Поисковые запросы».

А также часть информации можно взять из Яндекс.Вебмастера. Ценность этих данных в том, что они отображают еще количество показов нашего сайта, среднюю позицию по определенным запросам, а не только переходы на сайт.

Эти данные легко найти - заходим в Вебмастер отчет «Поисковые запросы – Статистика запросов», выбираем «Популярные запросы»:

Далее можно сделать выгрузку, либо просмотреть вручную в Вебмастере те запросы, у которых было много показов, но мало кликов. Это может быть по причине того, что запросу не соответствует посадочная страница или в сниппет подтянулась не та информация.

Также по этим данным можно найти запросы, которые сейчас имеют близкие к топу позиции, у них есть много показов, но нет кликов, низкий или нулевой CTR. Для них будут рекомендации формата – проанализировать сниппет на предмет привлекательности или усилить продвижение по этим запросам, чтобы поднять из выше в топ.

Также из этих данных можно найти идеи для расширения СЯ, добавив туда запросы, по которым уже есть позиции в ТОП 50, показы. Конечно, все эти запросы, прежде чем добавлять в СЯ, должны пройти проверку на наличие достаточного спроса с помощью Яндекс.Водстат.

Можно заметить, что в этом же отчете есть возможность фильтровать и кластеризовать данные по регионам, устройствам, что позволяет сделать более углубленный анализ. Также не стоит пренебрегать информацией в разделе «Тренд». Для некоторых сайтов эти тренды будут очень показательными и давать оценку на сколько тренд исследуемого сайта соответствует тому, что происходит в целом в тематике. Таким образом можно сделать вывод о том, хуже дела обстоят на продвигаемом нами ресурсе или лучше, чем в целом в этой нише.

В режиме постоянной работы с сайтом и периодической аналитики удобно добавлять в этот раздел избранные запросы (не, по которым вы ведете продвижение). Тогда вам легче будет ориентироваться какие запросы еще нужно добавить в СЯ для продвижения.

Для Google.Analytics аналогичный отчет: «Источник трафика – Кампании – Неоплачиваемые ключевые слова».

Еще можно посмотреть информацию по аналогии с Яндексом в Google Search Console.

Или сделать синхронизацию этого сервиса с GA.

Эти данные рекомендуем исследовать как в абсолютных значениях, подсвечивая самые конверсионные запросы, самые трафиконосные и наоборот самые неуспешные или имеющие низкие показатели лояльности.

Также при сравнении периодов можно выявить, что какие-то запросы стали давать больше/меньше трафика, лидов, снизился/повысился % конверсии или снизились/повысились показатели лояльности.

Для упрощения работы с запросами удобно делить их на кластеры, например:

1. брендовые/небрендовые;

2. запросы, связанные с продуктом, услугой;

3. запросы про отзывы по компании и о продукте;

4. транзакционные (коммерческие);

5. региональные (с использованием топонимов).

И внутри этих групп уже проводить аналитику, сравнивать их между собой и относительно параметров.

Что следует учитывать при отборе брендовых фраз:

· русский вариант написания названия бренда;

· английский вариант написания бренда;

· написание названия бренда на русском/английском с явной ошибкой (например, «мебель москаль» или «мебель маскаль»);

· имена/фамилии главных действующих лиц, создателей (например, для сайта имени конкретного доктора брендовой фразой будет являться фамилия этого доктора).

Если брендовый трафик имеет высокий процент конверсии по сравнению с остальными кластерами, то это стандартная ситуация - на сайт заходит лояльная целевая аудитория, не даем рекомендации.

Если брендовый трафик имеет низкий процент конверсии, то либо сразу сделать выводы о причинах низкой конверсии, к примеру, из-за негативной репутации в сети (нужно будет проверить отдельно эту гипотезу), либо искать причины низкой конверсии брендового трафика далее по исследованию внутри канала.

Далее анализируем небрендовый трафик. Настраиваем сегмент, исключая из него брендовые фразы. Сделать это легко, добавив в условие сегмента перед фразами знак «!», таким образом, наоборот, отсекая брендовый трафик и изменив условие поиска слов с «или» на «и» (чтобы учитывались все условия).

Обращаем внимание не только на сами запросы, но и откуда именно пришли по этому запросу. В частности, могут искать не просто в общем поиске, но и по картинкам, на картах и т.д.

Пример:

Компанию или товар искали на Яндекс Картах и совершили конверсию. В статистике сайта видно, что есть переход из Я.Карт.

Это тоже может навести на гипотезу формата – на Картах есть наша целевая аудитория, поэтому стоит оптимизировать карточки организаций, например, добавить больше контента и отзывов и т.д.

Ниже приведены базовые критерии оценки карточек организаций:

Если какой-то из перечисленных выше критериев оценки не соответствует необходимо провести оптимизацию. И конечно, если все отлично, то добавить и протестить гипотезы развитие РК (например, сделать более привлекательные изображения, протестировать описание с указание УТП, акций и др).

В этой части анализируем данные о том, каким образом распределился трафик за отчетный период между страницами входа и какие страницы были популярны у аудитории, интересующего нас канала.

Чтобы посмотреть страницы входа в Яндекс.Метрике заходим в «Отчеты – Стандартные отчеты – Содержание – Страницы входа». По умолчанию этот отчет выстраивает в группировках иерархию страниц.

Это удобно для анализа распределения трафика между разделами. Если же нас интересует информация, какая страница привела максимальное количество трафика или какие страницы просели/выросли в сравнении с предыдущим периодом, то оставить в группировках только метрику «Страница входа».

Анализ строится по аналогии с аналитикой поисковых запросов:

Важно: если при анализе встречаются одинаковые страницы с разными URL’ами (https/http, *.html/ */ и т.п.), то показатели по таким страницам необходимо сложить - число визитов и посетителей суммируются, а из метрик «Отказы/Глубина просмотра/Время на сайте» вычисляется среднее среди двух значений.

Пример подобных страниц:

В режиме постоянной работы с проектом важно настраивать счетчик таким образом, чтобы он склеивал информацию по таким страницам в автоматическом режиме.

Например, если есть в статистике отдельно страницы с протоколом HTTP и с HTTPS, то рекомендуем произвести склейку таких страниц. Это же касается случая, когда есть страницы с параметрами. Делается это в Яндекс.Метрике в разделе «Настройка – Фильтры».

Аналогичные настройки есть в Google.Analytics.

По Яндексу также можно проанализировать страницы входа через Яндекс.Вебмастер с помощью отчета.

Аналитика выстраивается по аналогии с запросами в разрезе лучших/худших показателей с сегментацией по регионам и типам устройств.

Также, как и в случае с запросами, переходы из Google лучше анализировать с помощью инструментов от поисковой системы.

В Google.Analytics отчет «Поведение – Контент сайта – Страница входа» с сегментом на отслеживание бесплатного поискового трафика.

И отчет «Источник трафика – Search Console – Страницы входа» также в Google.Analytics при синхронизации данных с Google Search Console.

Аналогичные данные можно посмотреть и напрямую в Search Console с возможностью провести аналитику в разрезе кликов, показов, позиции и CTR.

После того, как проанализированы страницы входа, рекомендуется провести аналитику популярных страниц с настроенным сегментом на бесплатный поисковый трафик. В Метрике этот анализ проводится по отчету «Отчеты – Стандартные отчеты – Содержание – Популярное», а в GA по отчетам «Поведение – Контент сайта – Анализ посещаемости страниц» и «Поведение – Карта поведения». Аналитика этих данных поможет понять, на какие страницы пользовали чаще всего переходят после того, как попали на сайт. По этой информации можно строить гипотезы о размещении дополнительного контента, которого не хватает для принятия решения на посадочной странице, а также о дополнительной перелинковке, смене посадочных страниц и пр.

Продвижение в поисковой выдаче отличается от контекстной рекламы тем, что в каком-то смысле посадочная страница, на которую попадает пользователь — это лотерея. Не смотря на все старания SEO-специалиста может случится так, что в ранжировании будет участвовать не та страница, которую готовили под посадочную. Поэтому важно проводить аналитику на уровне входящего трафика на соответствие страниц запросам пользователей.

Такую проверку можно провести с помощью отчета: «Отчеты – Стандартные отчеты – Содержание – Страницы входа». Далее настроить в группировках «Страница входа» и «Последняя значимая поисковая фраза».

К сожалению, часто бывает так, что в таком разрезе данных счетчик не выдает информацию или ее очень мало. Это связано с шифрованием данных. В этом случае попробуйте выставить бОльший период, расширить настройки сегмента или воспользоваться аналогичными данными, но в другом отчете Метрики - по поисковым фразам с группировкой по страницам входа.

Также похожие данные можно получить в GA из отчета по поисковым фразам, рассмотренным ранее с настройкой дополнительного параметра «Страница».

Полученную статистику стоит сравнить с вашей логикой распределения запросов по страницам для продвижения и в случае расхождений ожидания с реальностью выработать гипотезы на исправление этого узкого места.

В данном блоке аналитику проводим в счетчике Яндекс.Метрика по данным из «Отчеты – Стандартные отчеты – Технологии – Браузеры/Разрешения дисплея/ Операционные системы/ Устройства». Не забываем в каждом из этих отчетов настроить сегмент: «Визиты», в которых: «Источник – Последний значимый источник – Тип источника – Переходы из поисковых систем».

Рекомендуется просмотреть следующее:

1. Процентное соотношение количества визитов/лидов/ процента конверсии/показателей лояльности с ПК и с мобильных устройств за исследуемый период, сравнить эти данные с предыдущим периодом как изменилось это соотношение. Выявить точки роста в этих сегментах.

2. Выявить популярные, но не конверсионные и/или с высокими показателями лояльности браузеры/ разрешения дисплеев/операционные системы. Построить гипотезы, направленные на повышение этих показателей за счет юзабилити.

3. Среди типа устройств с плохими показателями лояльности и низкой конверсионностью найти сегменты, дающие бОльший вклад в этот результат и построить гипотезы на улучшение показателей за счет юзабилити. Для этого необходимо провести анализ как выглядит путь пользователя по сайту на таких устройствах.

4. Внутри этих отчетов строить группировки по запросам и страницам, чтобы более точно понять специфику этого кластера

Аналогичные данные можно получить в счетчике GA из групп отчетов «Аудитория-Технологии и Аудитория-Мобильные устройства».

Напомню, что данные с сегментацией на устройства вы можете получить дополнительно в Яндекс.Вебмастере и Google Search Console. А с точки зрения оптимизации под мобильные устройства обе системы дают еще дополнительные рекомендации. Например, это может касаться удобства страниц, наличия необходимых тегов на страницах для мобильных устройств и предложения о создании AMP и турбо-страниц или их оптимизации.

Данный блок анализа важен для понимания из каких регионов приходит трафик и откуда поступают лиды. Несмотря на то, что у сайта, как правило, есть определенный набор регионов продвижения, трафик приходит с обширной географией.

Аналитика этого разреза данных проводится в Яндекс Метрике: «Отчеты – Стандартные отчеты – Аудитория – География с сегментом на визиты, в которых – Источник – Последний значимый источник – Тип источника – Переходы из поисковых систем».

Или в GA: «Аудитория - География – Местоположение с сегментом на бесплатный поисковый трафик».

В этой части анализа обращайте внимание на количество трафика, приходящего из целевого региона, из каких регионов еще приходит трафик, есть ли оттуда лиды. Возможно, для жителей этого региона у вас очень конкуретноспособные цены или в их регионе ваш товар вообще не продается/нет аналогов и вам имеет смысл рассмотреть продвижение в этом регионе или даже открытие представительства там.

Пусть вас не смущает в списке стран и городов трафик и даже лиды не из России, даже если вы точно понимаете, что у вас не было таких клиентов и среди них не может быть вашей ЦА. Это связано с особенностями настройки браузеров, а также шифрованием данных некоторых пользователей.

Ценность данной рекомендации будет сильно зависеть от географии работы компании. Здесь необходимо обращать внимание на условия доставки товара, специфику товара, конкурентное окружение и планы бизнеса в целом. К примеру, если сайт занимается продажей септиков для частного дома по Москве и МО, то рекомендация по расширению продвижения в других регионах (к примеру, на Краснодарский край) потребует от клиента дополнительных расходов не только на организацию доставки на большие расстояния, но и на формирование команды в рекомендуемом регионе для обслуживания своего товара. Прежде чем принимать такое решение, рекомендуется провести анализ рынка, на который хотим выходить в новом регионе.

Однако, если сайт занимается доставкой товара по всей России, а продвижение ведет сейчас только на Москву и область, как наиболее платежеспособный регион, то рекомендация по расширению на другие целевые регионы – имеет смысл. При этом важно понимать, что если предложение будет конкурентноспособным для регионов, то они могут дать даже бОльший вклад в прибыли, так как в Москве конкуренция и требования потребителей выше, поэтому и шанс, что выберут именно вашу компанию сильно ниже, чем в других регионах и городах.

Данные для этой части анализа мы берем из отчета Метрики: «Мониторинг – Время загрузки страниц и группы отчетов Analytics: «Поведение – Скорость загрузки с сегментами» на поисковый бесплатный трафик в обоих счетчиках, а также их Яндекс Вебмастера и https://search.google.com/search-console.

В этой статистике можно просто сосредоточиться на страницах, которые грузятся дольше среднего по сайту и оптимизировать их. А можно сопоставить данные из предыдущего исследования по страницам и проверить, какая скорость загрузки страниц, которые имеют низкую или нулевую конверсионность. Возможно, причина в низкой скорости загрузки. Также стоит проверить скорость загрузки в разрезе типов устройств, моделей, операционных систем и браузеров, так как изменение этих характеристик влияют часто на скорость. Например, сайт может всегда долго грузится на всех мобильных устройствах, а может только в случае, если с мобильных устройств заходят из браузера.

Chrom, который является самым популярным в рамках статистики этого сайта и поэтому исправление этой ситуации даст значимый выхлоп в общий результат.

Эту часть анализа необходимо проводить строго в каждой поисковой системе отдельно, для каждого поискового запроса и для конкретного региона, потому что совокупность именно этих 3 параметров влияет на то, как будет сформирован сниппет. Это, пожалуй, самая кропотливая часть аудита, которая требует времени, если проводить его полностью вручную. Однако, если пользоваться дополнительными системами сбора данных и использовать триггеры при анализе статистике в счетчиках, то можно найти узкие места достаточно быстро.

Первый триггер, с которым уже сталкивались выше – это наличие в статистике Вебмастеров (обоих систем) слов и страниц, у которых 0% CTR. Это может говорить о том, что сниппет не привлекательный на фоне остальных конкурентов. Гипотезу по исправлению ситуации строим после того, как вручную проверим реальную ситуацию по конкретному запросу, в определенной поисковой системе, по которой проводили аналитику в продвигаемом регионе.

Второй триггер – низкий CTR при условии большого количества показов и позиции в ТОП 10.

Большой трафик на страницу по данным счетчиков Яндекс.Метрика и Google Analytics, но плохие показатели лояльности: близкие к 100% отказы, глубина 1, время на сайте менее 10 сек. Это может говорить о том, что из сниппета у пользователя сложилось ложное ожидание о сайте. Безусловно здесь может быть дело в юзабилити, но проверить сниппет не помешает.

Высокие позиции, но мало трафика на страницу, по которой идет продвижение, при условии высокой и средней частности этих запросов.

Также системы типа Serpstat, SemRush, SimilarWeb, Megaindex дают возможность собрать часть информации по сниппетам и запросам, которые ведут на сайты конкурентов и по этим агрегированным данным проще делать аналитику и строить гипотезы, нежели проводить всю аналитику вручную.

На кликабельность сниппета влияют следующие факторы:

- понятный адрес страницы, содержащий слова, близкие к теме запроса пользователя или полностью соответствующие ему;

- наличие в заголовке и теле сниппета информации, соответствующей запросу пользователя;

- структурированные данные, по которым быстрее можно понять, что страница соответствует запросу;

- яркий фавикон, коррелирующий с тематикой, привлекающий внимание;

- использование эмодзи в сниппетах;

- наличие контактной информации;

- быстрые и дополнительные ссылки, звездность;

- расширенный сниппет;

- изображение;

- цена, если запрос коммерческий;

- наличие УТП и акций для коммерческих запросов;

- дата публикации (для новостных и информационных запросов);

- шокирующая и интересная информация (для информационных запросов).

Приведенная в статье информация поможет вам найти лишь часть узких мест с помощью статистики, но зачастую после этого возникает сложность в построении гипотез по исправлению ситуации. Регулярная аналитика и тестирование различных гипотез поможет вам минимизировать потерю трафика и, соответственно, лидов.