Какие факторы влияют на падение трафика и как следует с ними работать — часть 2

Внешние факторы — сезонность, снижение спроса и менее быстрый рост небрендового трафика

Для начала предположим, что запросы, которые находятся в СЯсемантическое ядро, имеют неплохие позиции, и проблема с трафиком связана с уменьшением спроса. Для проверки гипотезы необходимо посчитать сезонность текущего СЯ.

Чтобы сформировать файл и сделать вывод, необходимо с помощью сервиса Wordstat заполнить статистику по месяцам.

Необходимо собрать статистику по «Истории запросов» минимум по 4 самым ВЧ-запросамвысокочастотные запросы. в тематикеТоп ВЧ-запросов возможно выбрать из продвигаемого СЯ, или же выбрать самые трафиконосные из статистики по поисковых запросов. (чем больше запросов, тем выше точность сезонности) с помощью инструмента wordstat.yandex.ru, обязательно выбрать регион продвижения.

Статистику собираем за 3 месяца до начала продвижения и до последнего полного месяца работы клиента; если клиент с нами более года, то собираем статистику минимум за 6 месяцев до предполагаемого падения сезонности.

После заполнения данных по спросу можно посчитать общий и рассчитать коэффициенты сезонности.

Собираем данные по трафику по брендовым и не брендовым запросам из приоритетной системы статистики.

Далее считаем, каким бы был трафик без коэффициента сезонности (то есть если бы коэффициент сезонности был равен единице) и рассчитываем проценты брендового и небрендового трафика.

На основе полученных данных строим графики не брендового трафика без учета и с учетом сезонности. И тогда делаем вывод относительно коэффициента сезонности и брендового трафика.

Далее предположим, что основное падение спроса связано с падением брендового трафика. Для проверки смотрим на изменение трафика только тех запросов, в которых есть название кампании, сайта, наименование юрлица; сюда же можно отнести запросы с номером телефона, адресами клиник.

В случае необходимости (указывает постановщик задачи) произвести сравнительный анализ брендового и не брендового трафика с учётом сезонности.

1. Начали вести рекламу по тем запросам, которые приносили трафик

Для проверки гипотезы необходимо проверить, связано ли падение поискового трафика с ростом рекламного. Используем отчёт «Источники, сводка».

В случае, если в период падения поискового трафика наблюдается наличие рекламного трафика, то производим позапросный анализ.

Для подтверждения гипотезы необходимо сравнить 2 сегмента: в одном мы смотрим визиты, в которых «последняя значимая поисковая фраза» содержит ХХХ, во втором — «utm: term: XXX».

Проверяем таким образом 10 самым трафиконосных запросов, по которым просел трафик.

2. Конкуренты начали вести рекламу

Для проверки гипотезы необходимо проверить, связано ли падение поискового трафика с появлением контекстной рекламы у конкурентов.

В качестве инструмента используем pro.similarweb.com. Заходим в отчёты Web research.

Далее выбираем Search Interest Analysis и создаём новую группу запросов (NEW LIST).

В первом поле необходимо назвать группу, во второе поле вставить необходимые для анализа поисковые запросы. Далее заходим в анализ этой группы и выбираем Paid.

На графике выше видно, как конкурент tapibоо.ru в августе начал резко использовать контекстную рекламу.

Проверяем таким образом 10 самым трафиконосных запросов, по которым просел трафик. Аналогичный анализ можно сделать в SerpStat.

3. Появились плохие отзывы, люди не приходят на сайт, в том числе на Youtube, ухудшилась репутация

Для проверки гипотезы необходимо проанализировать выдачу по запросам, по которым наблюдается падение и по запросам в формате «название кампании + отзывы». 

В этом блоке необходимо уделить внимание рейтингам, отзывам на справочнике и отзывам на сайтах-агрегаторах/отзовиках/каталогах из топ-10 поисковой выдачи.

• При наличии негативных отзывов и оценок дать рекомендации по разработке стратегии улучшения репутации.;
• Отдельно произвести анализ выдачи на YouTube, введя название кампании или по запросам в формате «название кампании отзывы»;
• Проверить видеоролики на наличие негативных обзоров/отзывов и проанализировать популярные комментарии в исследуемый период. 

Факторы продвижения

1. Проверить боты, раньше была накрутка трафика

Накруткой трафика можно назвать неестественный рост трафика с одинаковыми показателями лояльности и/или количественными показателями визитов по страницам входа.

Критерием того, что нужно произвести проверку такой гипотезы, будет резкий перепад трафика в одной из поисковых систем.

Для проверки гипотезы необходимо сравнить трафик, который есть в системе аналитики, и в панели вебмастера. Если разница видна по ПС «Яндекс», то следует использовать панель «Яндекс.Вебмастер», если в ПС Google — то Google Search Console.

Пример расхождения трафика:

За апрель (когда еще накрутки не было), по данным GSC, было зафиксировано 54 200 кликов.

При этом в GA зафиксировано 65 875 сеансов из органической выдачи Google.

Рассчитаем поправочный коэффициент, учитывающий различия в методах сбора статистики этими сервисами чтобы перенести данные Search Console в Analytics:

K=54200/65 875 = 82,2%

За июнь (в период с 1.06 до 24.06) было примерно 72 300 кликов в Search Console.

При этом в GA зафиксировано 246 370 сеансов. Рассчитаем «накрученный» трафик из Google.

Рассчитаем поправочный коэффициент, учитывающий различия в методах сбора статистики этими сервисами, чтобы перенести данные Search Console в Analytics.

K=72300/246370 = 29,3%, такой показатель говорит о том, что трафик является накрученным, т.к. он значительно отличается от стандартного. Допускаются расхождения +/- 10%.

Для проверки гипотезы накрутки трафика из ПС «Яндекса» сравниваем клики из «Яндекс.Вебмастера» (отчёт «Статистика запросов») и данные по визитам в «Яндекс.Метрике».

Пример: за ноябрь 2020 года 21737 кликов.

В «Яндекс.Метрике» за аналогичный период визитов из ПС Яндекс – 21 833.

Данные по кликам и визитам будут отличаться. Для того, чтобы проверить, есть накрутка или нет, нужно рассчитать поправочный коэффициент и сравнить его в исследуемых периодах. Допускаются расхождения +/- 10%.

2. Нет трафиканосного кластера в продвижении, упали запросы, которых нет в продвижении. Текущая семантика не имеет чистого спроса

Для проверки гипотезы потребуется выгрузить актуальный список запросов из семантического ядра.

• Провести сравнительный анализ поисковых фраз, из-за которых произошло падение трафика, и проверить, входят ли они в текущее семантическое ядро. Анализ производить по ключевым фразам в «Яндекс.Метрике» и Google.Analytics. В случае, если данных недостаточно, производим анализ в «Яндекс.Вебмастере» и Google Search Console.

В случае, если просели поисковые фразы, которых нет в продвижении, следует проверить наличие конверсионных действий по ним. На выходе добавить запросы в работу, которые приносили трафик и конверсионные действия.

• Проверить наличие чистого спроса по текущему семантическому ядру (запросы в кавычках вводим в «Яндекс.Вордстат»).

В случае, если семантика имеет маленькое количество чистого спроса, сделать рекомендации по корректировке семантического ядра.

Пример маленького количества чистого спроса:

На скриншоте видно, что часть запросов имеет чистый спрос 67, если брать средний CTR при наличии запроса в топ-10 – в 3%, то потенциально будем иметь 2 визита в месяц, что является низким показателем.

3. Проверить CTRпроверка визуального отображения сайта в поисковых системах по сравнению с конкурентами. Более выгодные предложения и акции у конкурентов (которые видны в объявлениях и сниппетах)

Суть гипотезы в том, что трафик не растёт из-за менее привлекательного сниппета в выдаче. Для её проверки необходимо произвести анализ конкурентов по запросам, которые находятся в топ-10 выдачи и имеют низкий CTR.

Для анализа используем сервис «Яндекс.Вебмастер», раздел «Поисковые запросы».

Для этого заходим в «Управление группами», создаём новую группу запросов:

Далее выбираем созданную группу запросов и анализируем те, которые есть в семантическом ядре и имеют наибольшее количество показов.

Затем сравниваем сниппеты нашего сайта и конкурентов, отмечаем в аудите наличие УТП или других более привлекательных элементов у последних.

Примеры: наличие эмоджи, более высокий рейтинг, наличие адреса кампании, оцифрованные преимущества, акции и показатели качества сайта (популярный, выбор пользователей, защищённое соединение и пр.).

4. Наличие тега noindex на некоторых страницах для кластера, который не в продвижении

Для проверки гипотезы необходимо выбрать страницы входа, по которым произошло падение поискового трафика. 

Далее следует проверить наличие тега на 5 таких страницах через просмотр кода в браузере (ctr+u).

В случае, если сейчас в коде есть тег: meta name="robots" content="noindex", то страница закрыта для индексации, формально тег запрещает роботам поисковых систем показывать в выдаче такие страницы.

Вывод: необходимо указать список таких страниц, резюмируя, что именно закрытие их от индексации повиляло на уменьшение трафика. Рекомендация, если хотим вернуть трафик на эти страницы – открыть для индексации страницы и пустить на переобход в вебмастерах обеих систем. 

5. В коде сайта может не быть тегов, они могут быть вынесены в robots.txt

Чтобы проверить robots.txt, необходимо зайти в панель «Вебмастера» и в инструментах выбрать «Анализ robots.txt».

После чего необходимо ввести в поле «Проверяемый сайт» сайт клиента, и функция проверки доступности url появится. 

Прописываем списком страницы, по которым произошло падение, и проверяем на доступность.

6. Позиция упала внутри топ-10

Для проверки гипотезы необходимо проанализировать 10 поисковых запросов, по которым произошло падение трафика.

Далее с помощью одного из инструментов инструмента «Яндекс.Вебмастер» или megaindex.com проанализировать позиции по запросам в исследуемых периодах.

Пример анализа в «Яндекс.Вебмастере»: выбираем период, запрос и смотрим показатель «Средняя позиция».

Пример анализа в сервисе «Мегаиндекс»: выбираем запрос, необходимые месяцы или апдейты в исследуемом периоде и смотрим, как менялась позиция.

Апдейты в поисковых системах происходят почти каждый день, актуальный список можно смотреть на сайте tools.promosite.ru.

7. Аффилиация

Аффилиаты – похожие друг на друга сайты, имеющие неуникальный контент и одинаковые названия/адрес/контакты/дизайн/хостинг, отличающиеся зачастую только дизайном. Подробнее про аффилиацию можно почитать тут.

Например, если у нескольких сайтов продающих стабилизаторы, указан один и тот же пункт самовывоза (единый склад), это может являться причиной аффилиации.

Для проверки гипотезы необходимо воспользоваться сервисом megaindex.com.

Аффилиация характерна в тех случаях, когда позиции по запросам резко меняются с топ-10 на топ-30, или выпадают за топ-100 и потом резко возвращаются. Вместо нашего сайта в топ-10 появляется другой сайт, который имеет аналогичные товарные или предложения услуг/имеет похожий сайт по дизайну.

Пример: видно, что сайты voltmarket и energy-etc появляются в топ-10 вместо stabilizatоr-ru.

Для подтверждения гипотезы следует проверить адреса, телефоны и реквизиты, указанные на сайтах или в карточках организаций в «Яндекс.Справочнике» на исследуемом сайте и сайтах конкурентов, которые появляются в выдаче вместо нашего. В случае, если есть совпадения – гипотеза подтверждается.

Пример использования одного и тоже адреса на картах:

8. Смена алгоритма поисковика

В случае, когда нет объективных причин, описанных выше, используем такую формулировку. 

Время от времени поисковые системы изменяют алгоритм ранжирования. Это может быть как небольшое изменение действующих весов факторов, так и внесение кардинальных изменений в формулу.

Алгоритм ранжирования поисковой системы определяет, какой документ из базы данных (в данном случае, какая интернет-страница) будет находиться на первом и последующих местах поисковой выдачи по заданному ключевому запросу пользователя.

Инструкция: как определить проседающие по трафику страницы/разделы

Итак, заходим в отчёт «Страницы входа», выбираем нужный сегмент и исследуемый период.

Далее поэтапно раскрываем уровни «Страница входа» (с отображением на графике) до того момента, пока не станет ясно, с чем связано падение.

Далее спускаемся до такого уровня вложенности, которого будет достаточно, чтобы понять, что именно в нём произошёл резкий скачок.

Итак, какую бы гипотезу вы ни выдвинули, нужно всегда обращаться к данным аналитики, изучать и проверять все возможное причины, проводить технический аудит и только после подтверждения своих предположений цифрами и фактами приступать к работе над ресурсом. 

Фото на обложке: Shutterstock / 4Max

Иллюстрации предоставлены автором.