Расскажите о вашей задаче
SEO

Big Data SEO — как заставить большие данные работать на ваш бизнес

Big Data в сфере маркетинга означает работу с большим объемом данных: с ними невозможно работать в Google Docs, они не помещаются на жесткий диск вашего компьютера. Сегодня бизнес собирает максимум данных о пользователях: от IP и браузера до гастрономических предпочтений. И эту информацию используют, чтобы сделать рекламу более персонализированной. Есть вариант оптимизировать таким образом сайт в целом, каждую страницу и сделать это массово с помощью Big Data SEO.

Big Data SEO: кому и зачем

С каждым годом появляется больше грамотных пользователей, которые умеют четко сформулировать свой запрос в поиске, по одному только названию сайта и сниппету определить, можно ли доверять ресурсу. Также чрезвычайно много людей, которые готовы долго искать, продумывать и формулировать длинные запросы, чтобы найти именно то, чего хочется.

Большим проектам (от 300 000 страниц) есть что предложить этим пользователям, но далеко не всегда нужные категории и товары оказываются на первых страницах выдачи даже по тому товару или услуге, которые интересуют покупателя и есть в наличии магазина. И это при том, что SEO-работы на сайте проводят систематически и штатные специалисты регулярно оптимизируют всё на свете.

маркетплейсу есть что предложить

А сколько всего спрятано в подкатегориях...

В какой-то момент проект перестает быстро расти. Маркетинговые активности, реклама дают какие-то скачки на праздники и другие традиционные сезонные пики, но в целом нет ощущения, что проект развивается. Собственники бизнеса, маркетинг-команды начинают переживать, что SEO не работает.

Средний рост проекта в год — +20-30% трафика на сайт. У больших проектов такой показатель снижается, и меньше 10% в год считается вполне себе нормой.
Елена Воскобойник, глава департамента SEO в Netpeak

Можно точечно оптимизировать каждую страницу и категорию: подбирать релевантные ключевые слова, включать их в описание, контент, организовывать с ними перелинковку, наращивать ссылки, строить планы проработки всех разделов сайта и двигаться постепенно, наблюдая результат своей работы. Но такой подход для объемных проектов с сотнями тысяч страниц энерго и трудозатратен, а результат растянут во времени.

Можно добиться значительного прироста трафика, увеличить число продаж с помощью масштабирования классического SEO. Та же работа с поисковыми запросами, только большая, очень большая работа — выгрузка нескольких миллионов запросов по тематике и нише, их сортировка и массовая оптимизация страниц на основании готовых шаблонов.

Big data SEO — альтернативный способ решения проблемы. За основу мы берем один из важнейших параметров внутренней оптимизации — перелинковку и массово прокачиваем огромную базу очищенных и отобранных низкочастотных (и не только) запросов. Оцениваем конкуренцию и делаем акцент на запросы, которые принесут максимальное количество трафика при минимуме затрат.

Почему перелинковка?

Существует множество способов улучшить ранжирование страниц в выдаче и непрокаченные проекты могут использовать их по полной. Но когда уже все или почти всё сделано, нужно искать новые точки роста. Подход Netpeak строится на работе с семантикой, которая всегда бесконечна

Наши продукты заточены под такие задачи — инструменты и сервисы, которые помогают извлечь огромные объемы данных, упорядочить их, очистить от шлака и структурировать для постановки технических заданий на SEO-специалистов, разработчиков и аналитиков в штате заказчика. Речь о Serpstat, Netpeak Spider, Netpeak Checker.

Напомним, в чем суть перелинковки:

  1. Передача веса между страницами. Если на страницу ссылается много других страниц внутри сайта, это указывает поисковикам: страница действительно весома. Так, главная всегда самая «тяжелая», потому что на неё ссылаются все остальные страницы сайта. Та же история со страницами категорий в интернет-магазине. Они сквозные: на каждой странице есть ссылка на категорию. Из-за этого роботы считают страницы категорий весомыми.

Таким образом формируется иерархия важности страниц сайта в глазах робота. Перелинковкой мы придаем так называемый статический вес страницам, который важен с точки зрения продвижения. Мы размещаем ссылки перелинковки на страницы, которые потенциально может искать пользователь — услуг, товаров и так далее.

  1. Передача анкорного веса (задаем тематику странице). Ссылка всегда привязана к анкорному тексту. Анкорный текст это, по сути, запрос, например «стиральная машина». Увеличивая анкорный вес, мы передаем поисковым роботам понимание, о чем она.

Анкорный текст может быть разный «стиральная машина», «стиральная машина купить», «стиральная машина киев». Чем лучше робот понимает, о чем страница, тем она релевантнее.

  1. Удобство для пользователя. Человеку предлагают товары, страницы, которые могут его заинтересовать. Это и про навигацию и про помощь в выборе — предложение максимально близкое к тому, что ищет человек.

Почему перелинковка важна для больших проектов? Структура таких сайтов настолько широкая, что пользователи и боты могут не доходить до страниц с большой вложенностью.

Выносить тысячи ссылок на эти страницы в меню для придания им веса— идея тоже не очень. Приходится искать другие варианты и делать перелинковку внутри сайта.

Почему низкочастотные запросы?

Зачем для продвижения использовать низкочастотные запросы — по ним небольшая конкуренция, такие запросы конверсионны. Да, среди них можно найти много шлака, особенно, когда речь идет о массовой выгрузке сотни тысяч низкочастотников. Но (при автоматизации процесса) оно того стоит.

Например, заходим на сайт магазина одежды. Здесь нет категории «сиреневое платье в клеточку», но на сайте оно может быть. Но на главной только основные категории, необходимые для выбора. А ведь запросов по платьям десятки тысяч: фасоны, цвета, модели, имя селебрити, которая надевала похожее на красную дорожку.

У пользователя есть определенный образ, по нему формируется запрос и он ожидает увидеть соответствующее его ожиданиям предложение. Задача оптимизатора — предоставить страницу релевантную запросу.

На продвижении с помощью низкочастотных запросов строится стратегия успешных проектов на Амазон.

Этапы Big Data Seo

Вне зависимости от объема, тематики сайта, работа над проектом разбивается на шесть этапов (итераций):

Под каждый проект подбираем источники данных, метод и принцип, алгоритм, по которому мы будем их обрабатывать. На старте готовим техническое задание, в котором детально описываем этапы и промежуточные шаги каждой итерации.

Работаем с семантикой (пулом поисковых запросов)

Выгрузка всей семантики ниши, начиная с нашего сайта и сайтов конкурентов (прямых и косвенных) в каждой категории.

Откуда берем данные:

  • Google Search Console;
  • Serpstat;
  • Google Ads;
  • Google Analytics и другие.

Эти данные собираются как для текущего сайта, так и с сайтов конкурентов. То есть мы получаем всю семантику ниши. Затем информация автоматически очищается от мусора.

Следующий шаг — расширение списка запросов с помощью скрипта генерации семантики. Для каждого ранее выгруженного запроса автоматически подбираются похожие фразы, подсказки. Объем снова увеличивается и мы проводим повторную чистку.

При повторной чистке фильтруются, например, запросы в нерелевантной для языка системе письменности (для кириллицы — латиница и наоборот, иероглифы). Также определяем нерелевантную длину запроса. Количество слов в фразе выбирается исходя из объема данных и личной оценки фраз Data Scientist.

Какие инструменты использует отдел Data Science — собственные скрипты на языке R и Python, Serpstat, Netpeak Spider. Только с помощью этих сервисов можно собрать, выгрузить сотни тысяч или миллионы запросов, отсеять нерелевантные.

Собираем топ по всем запросам

По каждому поисковому запросу, собранному на предыдущем этапе, выгружаем топ-100 выдачи для того, чтобы определить тип страницы, который чаще всего встречается среди конкурентов. Результат — миллионы строк данных.

В дальнейшем эта информация понадобится нам для автоматического  сопоставления страниц сайта и поисковых запросов.

Формируем скоринговую модель

Цель — из всего собранного пула отобрать запросы, которые нам выгодно использовать для перелинковки. Делаем это с помощью скоринговой модели.

Скоринг — это «оценка». Скоринговая модель — алгоритм оценки.

В нашем случае он заключается в определении эффективных запросов, которые потенциально могут принести трафик с наименьшими затратами.

С помощью нейронной сети формируем скоринговую модель. Модель помогает оценить каждый поисковый запрос с точки зрения конкурентности, релевантности, потенциала трафика. Каждому запросу присваивается балл. Балл показывает эффективность ключевого запроса.

После оценки отбираем пул запросов, которые принесут максимальную выгоду.

«На пальцах»: если нет рекламы в выдаче — фразе добавляем два балла, если есть слово «купить» — добавляем ещё три бала, присутствует слово «бесплатно» — минус шесть баллов. Если конкуренция по запросу почти отсутствует — плюс пять  баллов. В итоге берем только те ключевики, которые собрали достаточное количество баллов.
Денис Стадник, SEO Tech Lead в Netpeak

Скоринг нужен, чтобы определить запросы, которые точно подойдут данному конкретному сайту.

На этом этапе используем собственный скрипт для определения показателя качества фразы. Скоринговая модель, а следовательно и скрипт корректируется под каждую конкретную тематику, учитывая ее особенности.

Проводим автоматическую кластеризацию подходящих запросов

Цель —  сопоставить страницы сайта и ключевые запросы ниши, которые мы получили на основании двух предыдущих итераций.

Для кластеризации (группировки) поисковых запросов используем алгоритмы Machine learning, в основе которых лежат метод иерархической и k-means  кластеризации и данные поисковой выдачи (топа).

На выходе получаем связку URL сайта+кластер (группу) поисковых запросов. Оцениваем, каким запросам нужно больше входящих ссылок, каким меньше.

Создаем связки для перелинковки

Цель: определить доноров — страницы сайта, с которых будем расставлять ссылки и связать их уже с созданными на предыдущем этапе связками «URL+кластер».

Проводим оценку «веса» и «тематичности» каждой страницы сайта для максимального эффекта.

Мы принимаем решение, какие именно страницы-доноры будут ссылаться на страницы-реципиенты. Важно, чтобы на страницу с ноутбуками ссылалась страница с телефонами, а не подгузниками (параметр «тематичность»). Дальше смотрим — если по этому запросу большая конкуренция, значит донору нужны ссылки с 20 страниц сайта. По другому такой конкуренции нет — достаточно и одной ссылки.
Денис Стадник, SEO Tech Lead в Netpeak

В результате получаем базы данных со списком анкоров, доноров и реципиентов. Пример:

Связки для перелинковки

На этом этапе мы используем, в частности, собственные скрипты для кластеризации и привязки кластеров к текущей структуре сайта, Serpstat.

Формируем шаблоны title, h1, description

На финальной стадии работ наши специалисты генерируют новое описание для страниц, которые участвуют в перелинковке.

для страниц которые участвуют в перелинковке

Далее мы сопровождаем внедрение перелинковки, шаблонов новых описаний и отслеживаем результат, консультируем специалистов заказчиков на протяжении всего процесса оптимизации.

Как правило, такая работа показывает результаты в сжатые сроки — и не только за счет опытных специалистов в штате команд крупных проектов. Дело в том, что большие сайты (с историей и регулярными работами по SEO) для поисковых систем — трастовые ресурсы и это помогает ускорить продвижение оптимизированных страниц.

Нужна помощь для выхода в топ?

Запомнить

Существует огромное количество данных о пользователях, их предпочтениях, поведении на сайтах, о том, как и что ищут люди (в поисковых запросах). Все эти данные — и есть Big Data.

Использование Big Data для поискового продвижения называется Big Data SEO. Подход Netpeak заключается в том, чтобы масштабировать классическое SEO — использовать те же методы и способы оптимизации сайта, только с помощью колоссального числа данных.

Упор делаем на перелинковку и низкочастотные запросы.

Перелинковка помогает передавать вес между страницами, анкорный вес, улучшает навигацию по сайту. В итоге, поисковикам станет понятнее ресурс, отдельные его страницы, вырастет их вес, а значит ценность по мнению роботов. Такой сайт будет удобен для пользователя — а здесь и лояльность, и низкий показатель отказов.

Использование низкочастотных запросов помогает увеличить конверсию, а ещё такие запросы, как правило, низкоконкурентные. Но нельзя так просто взять и массово найти, выгрузить, очистить от мусора нч запросы для больших проектов.

Этапы Big Data SEO:

  1. Сбор семантики, чтобы по максимуму расширить пул поисковых запросов. Мы делаем выгрузку всей семантики ниши: нашего сайта и сайтов конкурентов (прямых и косвенных) в каждой категории.
  2. По каждому поисковому запросу, собранному на предыдущем этапе, выгружаем топ-100 выдачи для того, чтобы определить тип страницы, который чаще всего встречается среди конкурентов. Результат — миллионы строк данных.
  3. Формирование скоринговой модели: здесь находим запросы, которые выгодно использовать для перелинковки.
  4. Кластеризация подходящих запросов — сопоставляем страницы сайта и ключевые запросы ниши.
  5. Создание связки для перелинковки (определяем релевантных доноров).
  6. Формирование шаблонов title, h1, description — делаем описания для страниц, участвующих в перелинковке.
20
4
4
Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.

Комментарии (0)

Последние комментарии

    Чтобы оставить комментарий, нужно войти

    Подписаться

    на самую полезную рассылку по интернет-маркетингу

    Самое

    обсуждаемое популярное читаемое
    Просматривая этот сайт, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности — Принять