Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Андрей Буйлов. Анализ вероятности выхода запроса в топ.

4,091 views

Published on

http://balticdigitaldays.ru
10.08.2017

Published in: Marketing

Андрей Буйлов. Анализ вероятности выхода запроса в топ.

  1. 1. Анализ вероятности выхода запроса в топ Андрей Буйлов Муравейник
  2. 2. Что обычно оценивается • Документов в ПС Яндекс [KEI] • Главных страниц в ПС Яндекс [KEI] • Вхождений в заголовки в ПС Яндекс [KEI] • Ссылки: – Ссылающиеся домены по LinkPad – Ahrefs Domain Rank – Majestic Citation Flow – Ссылочные бюджеты из бирж • Средний возраст “топа” • Среднее количество страниц в индексе • История позиций
  3. 3. Keyword Effectiveness Index (KEI) Sumantra Roy http://www.searchengineguide.com/sumantra- roy/discover-how-you-can-establish-which-keywords-are- the-most-effective-for-your-site.php January 7, 2001 KEI = (1000*P^2/C)
  4. 4. Ещё формулы • KEI = ((log (Запросы)+1)^2/(log (Страницы)+10)^9)*10000000 • KEI = (запросы / 2)^2 / конкуренты KEI = (count / 2) ^ 2 / competitors - ((count / 2) ^ 2 / competitors) * titlescount * 5 / 100 • KEI = (P^2/C) • KEI = (1000*P^2/C) • ( YandexWordstatBaseFreq / 2) * ( YandexWordstatBaseFreq / 2) / KEI_YandexDocCount • …
  5. 5. Проверим «Число конкурентов в знаменателе» Лучшие
  6. 6. Проверим «Число конкурентов в знаменателе» Худшие Разницы между позициями лучших и худших практически нет
  7. 7. Ещё один сайт Лучшие
  8. 8. Ещё один сайт Худшие Разницы между позициями лучших и худших практически нет
  9. 9. Sumantra Roy KEI Лучшие
  10. 10. Sumantra Roy KEI Худшие Разницы между позициями лучших и худших практически нет
  11. 11. Гипотеза • Вероятность выхода запроса коррелирует с похожестью продвигаемого сайта с сайтами в топе
  12. 12. Для проверки написали скрипт • На вход подается список запросов • Регион • API Яндекса • API ключ сервиса сбора скринов
  13. 13. Сайты ранжируются в порядке убывания частоты встречаемости
  14. 14. Так выглядит окно оценки сайта
  15. 15. Какой объем ручной работы? • Ручная работа занимает в среднем около 10 секунд на один сайт • В большинстве случаев достаточно оценить порядка 100 сайтов • То есть ручная работа занимает около 15-20 минут
  16. 16. Похожесть с учетом частоты
  17. 17. Похожесть с учетом частоты Сильная зависимость текущих позиций от похожести
  18. 18. Проверяем по запросам в топе
  19. 19. Тоже видна сильная зависимость текущих позиций от похожести
  20. 20. Можно подать на вход не список, а таблицу с историей позиций
  21. 21. Сортируем по похожим-непохожим с историей позиций
  22. 22. Похожие рыбалка
  23. 23. Непохожие рыбалка Тоже видна сильная зависимость истории позиций от похожести
  24. 24. Похожие сертификация
  25. 25. Непохожие сертификация
  26. 26. Сочетание с кластеризацией
  27. 27. Что сравнивать при ручной оценке? Совпадает ли кандидат по этим параметрам с «нашим сайтом» • Коммерческий / информационный • Агрегатор / нет • Ассортимент / число страниц в индексе • Возраст • Регион?
  28. 28. Обычно непохожие на коммерческие сайты • Classified (avito, tiu, pulscen) • Инфо-сайты • Монстры (ozon) • Производители (если мы перекупы) • Категорически другой ассортимент – Спортивные/туристические магазины, если мы про рыбалку
  29. 29. Непохожие для интернет-магазина CCTV • Производители (beward) • Сервисы (ivideon) • Установщики • Classified (avito, tiu, pulscen) • Магазины техники (DNS, Связной) • Информационка (блоги, статейники)
  30. 30. Непохожие для интернет-магазина косметики и парфюмерии • Блоги/статейтики • Отзовики • Магазины одежды • Магазины техники • Магазины часов • Проф. косметика??
  31. 31. Что ещё учитывать на пост-анализе? • Был ли «наш сайт» в топ-30 в последний год • Сильно ли отличается среднее число страниц в индексе конкурентов и нашего сайта • Число сайтов с вхождением ключа в title • Количество главных • Количество результатов
  32. 32. Нюансы и сложности • Первые 30-50 оценок занимают раза в 2 больше времени, чем следующие • Иногда на выходе сильный перекос в сторону похожих или непохожих • Запросы из метрики/вебмастера – в основном похожие
  33. 33. Автоматизация • Скрипт смотрит какие сайты выходят в топ по тем запросам, где наш сайт уже в топе • Сайтам выставляет коэффициент встречаемости по «нашим» и «не нашим» топам • Дальше сайты, у которых «наш» коэффициент встречаемости намного больше, «ненашего» метятся автоматом как похожие. А у кого намного меньше, как непохожие. • Насколько именно - пока тестируем. Пока в 2 раза.
  34. 34. Корреляции
  35. 35. Корреляции В анализе 12852 запроса по 6 сайтам. • Sumantra Roy KEI = default KeyCollector KEI – -0,56% • Документов в Яндексе – 8,23% с позицией  • Главных в Яндексе – 19,28% с позицией 
  36. 36. Корреляции В анализе 12852 запроса по 6 сайтам. • Sumantra Roy KEI = default KeyCollector KEI – -0,56% • Документов в Яндексе – 8,23% с позицией • Главных в Яндексе – 19,28% с позицией • Вхождений в заголовок – -13,87% с позицией • Коммерческость (по JM) – 8,75% с позицией • CPC в Директе – -10,2% с позицией
  37. 37. Корреляции В анализе 12852 запроса по 6 сайтам. • Sumantra Roy KEI = default KeyCollector KEI – -0,56% • Документов в Яндексе – 8,23% с позицией • Главных в Яндексе – 19,28% с позицией • Вхождений в заголовок – -13,87% с позицией • Коммерческость (по JM) – 8,75% с позицией • CPC в Директе – -10,2% с позицией • Число похожих сайтов: – 43,5% с позицией – 26,5% с ростом • Число непохожих: – -22,3% с позицией • Похожесть: – 42,6% с позицией – 37,2% с ростом • Похожесть с учетом частоты – 24% с позицией
  38. 38. Оценка семантики для Юрия Хаита • Тематика: интернет- магазин плитки • Фраз на входе: 50 000 • Источник: выгрузка из Метрики
  39. 39. На входе: выгрузка из Метрики
  40. 40. В процессе
  41. 41. На выходе 14 000 фраз
  42. 42. Оценка семантики для Владмира Сюткина • Тематика: интернет- магазин косметики и парфюмерии • Фраз на входе: 7000 • Источник: база ключевых слов
  43. 43. Оценка семантики для Владмира Сюткина
  44. 44. Оценка семантики для Владмира Сюткина
  45. 45. Применение • Проверка продвигаемых запросов у текущих проектов – Убрать запросы с низкой вероятностью выхода – Сделать акцент на запросах с высокой вероятностью • Ускорение отсева ручной семантики
  46. 46. Андрей Буйлов e-mail 15631@mail.ru Facebook facebook.com/buylov.andrey Telegram/WhatsApp +79033540097

×