{"id":14287,"url":"\/distributions\/14287\/click?bit=1&hash=1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","hash":"1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","title":"\u0412\u044b\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434","buttonText":"","imageUuid":""}

Поиск точек роста для SEO и performance за счет аналитики товарных сегментов. Кейс Printbar

Когда приходишь в крупный ecom, есть стойкое ожидание, что здесь уже все есть: красивые дашборды, структурированные данные, аналитика как на ладони. Но это не так — в большинстве своем нужно делать все с нуля. Какие сложности есть в компании, где любое слово является ключевиком? Как выбрать инструменты аналитики? Да где эти ваши точки роста? Интересным кейсом поделился Евгений Горбунов, Head of SEO в Printbar, на прошедшем Optimization 2022.

Специфика проекта:

  • это мерч, одежда и всё-всё-всё с рисунком, принтом, изображением
  • бесконечная семантика
  • нет физических товаров, а по факту их миллион
  • 2 крупных игрока на рынке РФ
  • ТОП10 — это либо мы и конкурент, либо партнёры

Какая была проблематика проекта:

  • не было аналитики по каналам трафика в связке с другими категориями
  • не было никакой семантики, нет историчности
  • отчеты в Яндекс Метрике, Google и вебмастерах имеют сильную погрешность
  • мало инструментов для поиска точек роста
  • семантику (имеется в виду идеи) формируют смежные отделы, в том числе контекст, дизайнеры (как штатные, так и внешние) — нет единой системы
  • нельзя просто так создавать +100500 товаров
  • есть авторские права и лицензии

Проблематика в SEO:

  • на тот период было падение трафика примерно в 2 раза
  • плоская структура
  • много 18+ запросов
  • дубли названий у принтов = повтор карточек на первом листинге
  • влияние мировых событий
  • типичные SEO-проблемы: техничка, логи, мета, кф
  • слабая SEO-админка
  • canonical на трафиковых страницах
  • уникальность контента в тематике

От руководства стояли понятные задачи: нарастить органику в 2-3 раза, настроить работу процессов и построить систему аналитики SEO (данные по каталогу, семантике, трафику, продажам и др). На старте кейса была хорошая команда — крутой IT-отдел и дизайнеры. Но вместе с этим отсутствовала сила бренда, инструменты для сквозной SEO-аналитики, стратегии и систематизации в целом. Многие процессы пришлось выстраивать с нуля, и вот как это было!

Систематизируем

Было много-много процессов, которые работали без какой-либо основы — нужна SEO-стратегия. Уже в рамках плана оптимизации быстро собирали семантику и прорабатывали критические проблемы. Далее решались на переезд каталога — уходили от плоской структуры. Формировали бэклог задач, где ключевыми у являются аналитика и фундаментальные отчеты. Определялись с инструментами — будет интересный кейс на примере DATAFORCE от SEOWORK.

Выбор инструментов

Яндекс Метрика и Google Analytics настольные инструменты SEOшника, но все-таки они не рассчитаны на загрузку огромного объема данных. Сервисы, во-первых, начинают тормозить, а во-вторых, нет фильтров для собранных сегментов. В силу неудобств аналитики этими инструментами обратились к Google Data Studio и SEOWORK.

В GDS строили дашборды, на которых отфильтровали страницы по нужным запросам, а также создали 3 фундаментальных отчета: трафик, поиск по сайту и Google Search Console (последний сервис часто используется дизайнерами проекта). Дашборды GDS довольно простые, но к их преимуществам можно отнести обработку большого массива данных без лагов, фильтр точек входа, поиск страниц вне структуры, а также фиксацию резких изменений (прирост/падение). В Printbar данные рассматриваются часто: сравниваем 7 дней к предыдущим 7 дням и смотрим динамику.

Google Data Studio — уже отфильтрованные данные

Семантика 18+

Порядка 10 тыс кликов в Google приходилось на “спорные” запросы. Как оптимизировали работу с ключами 18+?

  • Убрали все “взрослые” макеты из детской категории
  • Убрали рекомендации товаров с принтами 18+ категории для детей
  • Во “взрослых” продуктипах не показываются детские товары
Результат оптимизации семантики 18+

Таким образом снизили показы где-то до 1000.

Инструменты SEO-аналитика

Как уже сказано выше, в Google Data Studio составляются 3 типа отчетов. Наряду с этим инструментом Printbar использует Power BI для органического трафика. PBI удобнее GDS, однако первый нуждается в хорошей поддержке и инфраструктуре, т.к. здесь завязаны данные из BigQuery, а это уже требует определенных скиллов от аналитика. Дополнительно проект собирает данные по позициям из Serpstat, базовую текстовую аналитику в Searchlab и вхождения в текстах в Labrika.

Большинство данных получаем из SEOWORK.

Модуль SEOWORK

Туда загружено порядка 30 тыс запросов, используется сегментация для визуализации данных на BI-отчетах.

Как Printbar использует платформу? Например, нужно узнать, какое количество товаров на листинге эффективнее, потому что они лучше конвертируют как в Яндексе, так и в Google.

Есть и другой пример.

Есть ряд вхождений “с принтом”. Важно понимать, какие спрос и видимость у таких запросов. Знание всей картины позволит делать соответствующие решения, например, добавлять эти фразы в тайтл.

Выбранные софты позволяют собирать отчеты, которые важны для работы отделов SEO, маркетинга и дизайна. Они иллюстрируют интересы пользователей, которые конвертируются в конкретные задачи. Другими словами, дизайнер видит запрос, под который стоит рисовать новый макет.

Кроме того, всегда на виду динамика проекта. Информация о росте или резком падении категорий дают возможность своевременно и без трафиковых потерь реагировать на обстоятельства.

Отделу SEO стало легко работать с новыми/старыми коллекциями в SEO-admin:

  • простой импорт и экспорт
  • API для фидов
  • управление блоками линковки
  • шаблонизаторы для всех meta и текстов (для листингов и карточек)
  • легко строить сегменты для SEOWORK

Для сайта с количеством страниц более 500 тыс, а тем более в 1+ млн такая детальная аналитика крайне важна, потому что в точках входа скапливается очень много мусора

Казалось бы, что мешает Printbar сгенерировать миллион запросов, создать столько же страниц и удвоить, а то и утроить прибыль? Увы, все не так просто.

Сложности с семантикой

Где искать?

К СЯ eCommerce такого плана относится все что угодно, включая мемы, фразы, знаки зодиака, праздники, города и еще бесконечное множество. Однако параллельно со “всем” существуют и лицензии — нельзя просто так взять и распечатать Человека-паука.

В целом вордстат у ребят из Printbar очень своеобразный. Он будто бы все отображает, но при этом не всегда успевает. Например, сегодня будет релиз трека популярного исполнителя, вечером он станет хитом, и завтра уже все хотят найти трендовые принты. Из-за этого доля трафика проекта составляет 50% листинги и 50% карточки товаров. Отсюда важные условия:

  • на многое влияет название карточки
  • наличие карточки в индексе необходимо
  • существует нерелевантность карточки (в основном в Google)
Отчет из Google Data Studio + Яндекс Вордстат

Вордстат не всегда отражает реальность/актуальность и не понимает интент. Например, запросы про мерч с певцом “shaman одежда” вордстат не учитывает. Благодаря отчету по внутреннему поиску сайта учитываются только релевантные проекту запросы. Заметив реальный спрос, команда создает новый принт и новую карточку товара, которую пользователь может купить.

Как Printbar ищет семантику?

  • Внутренний поиск, вебмастера — ключевой инструмент
  • Парсинг конкурентов и выдачи
  • Сервисы keyso, moab, букварикс, overlead
  • Инфо сайты по фильмам, играм
  • Сайты с картинками
  • Мемы, ситуации и другой креатив

Найденные запросы проверяются в инструментах на предмет массовости желания и при соответствующих показателях запускается в работу.

Как собирать?

У проекта есть своя фишка. Чтобы потом не делить на группы большой массив данных, команда сразу их формирует. Собираются все коллекции через скрейпер, создается элементарная сцепка, например, [по возрасту — 27 лет: 27 лет футболки] или [Rap — 2Pac: 2Pac футболки] и тд — все это парсится, проверяется частотность, и в результате получается семантика готовая к загрузке в SEOWORK и другие инструменты. Такой метод можно использовать в любой тематике (металлопрокат, промышленное оборудование…).

План сбора

  • Генержка: берем “природа”, собираем весь словарь, нормализуем в py7.ru/tools/norm/
  • Комбинируем с продуктипами, коммерческими и тематическими масками
  • Парсим подсказки, wordstat, mutagen, overlead, word-keeper
  • Парсим рел.страницы (вдруг уже есть, а топа нет)
  • Через рел.страницы парсим еще в moab, keyso
  • Парсим инфо сайты любой тематики: кино, музыка, аниме, игры
  • Парсим нужные поля типа: автор, режиссер, актер, герой

Метрики

Что учитывается при работе с семантикой:

  • Частотность (в том числе за год)
  • Вебмастера: показы / клики
  • Данные внутри поиска: показы / количество запросов
  • Данные по контексту: показы
  • Данные ТОП10: наличие сайтов нашей тематики (иногда могут быть выше нас)
  • Данные специфических сайтов:
  • • количество просмотров аниме/сериалы
  • • количество подписчиков в группе ВКонтакте и тп

Поясним про последнее. Например, появляется какая-то малоизвестная музыкальная группа. В вордстате нет репрезентативных данных. Но параллельно с этим в официальном сообществе ВК этой муз. группы порядка 40 тыс подписчиков = пользователям интересно, а у дизайнера появилась задача отрисовать новый принт.

Как хранить?

Хранить 3+ млн фраз в постоянной обработке, а вместе с ними “нулевки” и запрещенки тяжело. В виду того, что нам не нужна классическая кластеризация, а все данные лежат на уровне коллекций, вопрос с хранением стоит остро. Для такого количества информации Printbar работает над созданием собственного сервиса.

Вывод:

  • Собирайте отчеты в pbi/gds и смотрите точки входа
  • Обогащайте доп. данными по семантике
  • Используйте вебмастера, там больше актуальности
  • Поиск по сайту - дает очень много инфы
  • Парсите сайты ближайших тематик, идеи для кластеров
  • Смотрите зарубежные сайты схожей тематики
  • Если доступ к статистике маркетплейсов, используйте
  • Разбирайте названия карточек и их характеристики
  • По возможности храните данные у себя
  • Комбинируйте фразы, парсите вглубь

Первый результат

Обновленное семантическое ядро вышло на 21 тыс запросов. Залили его в сеть и вот что получили практически сразу:

  • Решили критические тех. проблемы и систематизировали работу с IT в течение 3-х месяцев
  • Сформировали стратегию и бэклог задач в течение 2-х месяцев
  • К Новому году (2022) вышли на хороший трафик даже с учетом сезона

Поиск точек роста: DATAFORCE

Структура

В Print Bar есть Power BI, но его не хватает для полноценной аналитики. Выбор пал на DATAFORCE, потому что это наш инструмент)

В виду специфики у проекта есть 2 ключевых структуры: листинги и карточки товаров. Есть потребность мониторить отдельно как “худи”, так и в целом категорию “игры”. В DATAFORCE можно увидеть количество и листингов, и карточек, что критично для Print Bar.

Быстрый мониторинг на предмет какие коллекции и на каком продукте покупают, что именно приносит трафик. Или наоборот, что перестало приносить его — тогда аналитики решают, что с этим делать, оставлять или удалять.

Опять же, какой дизайн и на каком продукте покупают/приносит трафик? Для креативного eCommerce такого плана эти данные необходимы, поскольку на них завязана большая работа команды дизайнеров.

Карточки товаров

Стандарт: "спарсили названия товаров → создали теги → растем". Прием хорошо работает, но как этот процесс выглядит в Print Bar? Для роста трафика на сайте принтов большую роль играет нейминг карточек. Они уже имеют какое-то название, но часто возникает проблема дубликатов. Например, на 1 листинге может быть 40 карточек с одинаковым названием, что плодит неуникальность и прочие проблемы. Такие задачи Printbar решает, используя ренейминг в SEO-админ и впоследствии мониторит динамику трафика в DATAFORCE.

Performance

Отделам контекста, SMM, email тоже важно мониторить, что продается хорошо, куда идет трафик, а где он пропал, что конвертируется лучше и тд. Быстрая реакция на изменения не даст бизнесу потерять прибыль.

Практика

Старые карточки

В Google Data Studio нашли старые карточки товаров, которые тянутся из очень старой структуры сайта, но при этом приносили хороший трафик в Google. Однако на тот момент не удалось понять, сколько именно, потому что не удалось построить маску. Команда приняла решение сделать 301 редирект. Какая-то часть переехала в новую структуру, но в основном потеряли около 4,5 тыс трафика.

Дополненное представление в поиске Яндекс

  • Подключили API yml
  • На старте было где-то 1400 фидов, что равняется 53 млн офферов. Офферов действительно было много, но можно их тегать с помощью utm — удобно для внутренней аналитики. Был хороший прирост трафика
  • Со временем решили урезать количество фидов и сейчас около 250 = ~6,6 млн офферов — трафик постепенно начинает расти
  • Доля посетителей, совершивших заказ = ~3%

Дополнение от Яндекса интересное, есть свои особенности. Например, если у Printbar не будет карточки или листинга в индексе, но при этом человек сделает запрос с принтом и попадет в нужное название, то покажется ваш проект. Это позволяет всегда получать какую-то долю трафика.

0
8 комментариев
Написать комментарий...
Сергей Фром

интересная специфика бизнеса, спасибо за хороший доклад и статью

Ответить
Развернуть ветку
Viktor Galich

Как в описанном случае трекается платный трафик? Используете ли эти данные для формирования СЯ?

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Горбунов

Контекст (продажи) трекался в PBI. В data studio я только под seo формировал отчеты, но и другие каналы там были видны. В остальном такого запроса не поступало от отдела.
В планах было совмещение ядра контекста и seo для поиска не охваченных точек.

Ответить
Развернуть ветку
Viktor Galich

понял, спасибо

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт заморожен

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Евгений Горбунов

Ольга, приветствую!
Классическая = собрали запросы, кластеризовали в любом сервисе по любому методу, залили эти кластеры.
Ориентир на топ - не работает, потому что его формирует по сути 2 сайта, все остальные партнеры. И у обоих сайтов - одна технология структуры.
Есть всегда четкая привязка товара к типу (футболка) и к коллекции (авто - мерседес).
Не классическая - распределение на более низкий уровень что и было реализовано (авто - мерседес - amg), а так же "теги" (можно собирать из текстовых сущностей), только кластеризация идет на основе текстовых вхождений названий товаров.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт заморожен

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт заморожен

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
5 комментариев
Раскрывать всегда