Анализ конкурентов. Часть 2. Активное знание

Первоначальный заголовок этой статьи был «Кого знают больше?». Но мы подумали, что такой заголовок неверно бы освещал тему статьи. 

К сожалению, для того, о чем мы вам хотим рассказать, не существует хорошего термина. «Частота брендовых запросов» - термин специфический, широкому кругу мало о чем говорящий.  «Знание»  - неверно, потому что в классической интерпретации знание – пассивно. Это, по сути, ответ на вопрос: «Знаете ли вы бренд Х?». А в нашем случае люди САМИ «задают вопросы» про бренд. Они его не просто знают, они ХОТЯТ прямо сейчас получить какую-то информацию, связанную с брендом, они его активно обсуждают, они переходят на его сайт.

Поэтому мы предлагаем термин «Активное знание».

Чем мы будем измерять Активное знание бренда (названия магазина, сайта, вашего продукта):

• Частота брендовых запросов в поиске
• Частота упоминания бренда в сети
• Количество переходов на сайты бренда

Зачем нам это, практикам?

Очень просто: загляните в Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics (или Яндекс Метрику, или что вы для этого используете), и посмотрите, какой канал вам приносит самый большой процент продаж (конверсий)?

У большинства это будет Прямой (Direct) трафик и/или трафик бесплатной поисковой выдачи(Organic)*. Причем, если вы подробно рассмотрите, трафик каких конкретно ключевых слов приносит больше всего прибыли – вы увидите, как правило, брендовые запросы – то есть названия вашего продукта/магазина/сайта.

^*если у вас это не так  - обращайтесь лично, объясним в чем дело. Есть небольшой процент, что вы нашли «золотую жилу» - но, к сожалению, он очень невелик. Чаще это свидетельствует о наличии проблем

Загляните так же в СPC трафик  - трафик платной рекламы, если она так же показывает высокий процент продаж/конверсий. Вполне возможно, что там так же большая доля продаж будет приходится на брендовые ключевые слова.

А теперь - что такое Прямой (Direct) трафик? Это, за некоторым исключением, трафик прямых переходов с закладок или при введении непосредственно в адресной строке, опять же, названия вашего сайта.  

С тех пор, как многие браузеры адресную строку совместили с поисковой, вы все чаще будете видеть (точнее, не видеть, об этом тоже чуть позже) прямой трафик в виде брендовых запросов бесплатной поисковой выдачи.

Резюме:

1. Прямой (Direct) трафик и брендовый(содержащий название сайта/магазина) трафик – как правило,  самый продающий трафик.
2.  Два этих вида трафика генерируются людьми, которые уже знают ваш бренд.

Отсюда вывод: чем больше людей «активно» знают ваш бренд (то есть набирают в поиске название и переходят на сайт) – тем больше у вас продаж.

Чем больше людей, которые «активно» знают бренд конкурентов – тем больше у них продаж.

• Бывают исключения – это мы рассмотри в следующей статье.
• Как оценить, из чего состоит «активное знание»; как, используя это, можно посчитать прогноз продаж у вас и у конкурентов; как на ситуацию можно повлиять -  мы тоже рассмотрим в следующей статье.

Пока давайте начнем с того, что научимся измерять это самое «активное знание».

Частота брендовых запросов в поиске

Иными словами, как часто люди набирают в поиске название вашего бренда/сайта/магазина. Два способа измерить эту частоту:

• Яндекс Вордстат – бесплатный
• Keycollector - платный

Сначала рассмотри бесплатный способ.

Яндекс Вордстат

Предлагаем использовать Яндекс Вордстат (просто потому, что Яндекс все ещё является самой используемой системой поисковой системой в России). Для этого:

1. заходим на https://wordstat.yandex.ru/
2. подбираем ваш брендовый запрос с наибольшей частотой (если название бренда английское – большей частотой, скорее всего, будет обладать русифицированная версия: сравните hoff -  100 380 и хофф - 259 822  ). Мы увидим частоту запросов бренда за последний месяц – для Хофф это 259 822. Давайте сравним с запросами Столплит - 295 569.

3. подбираем минус-слова  - просматриваем весь список слов и выписываем то, что к вашему бренду не относится (в случае с Хофф, например, это будет борис хофф (неверное написание БорисХоф – дилера BMW) – выписываем «борис», бмв, bmw, альпен хофф (название ресторана)  - выписываем альпен, и тп)
4. пока вы подбираете минус-слова – обратите внимание на спрос на различные товары вашего бренда/магазина («хофф диваны»). Наличие большого числа запросов сочетаний название товара и бренда очень усиливает продающую силу бренда в этих товарных категориях. С высокой вероятностью люди купят эту вещь именно у вас. Если у вас есть такие категории с достаточным числом запросов, имеет смысл ещё отдельно сравнить спрос на определенные категории товаров у вас и у конкурентов.
5. Добавляем к брендовому запросу все минус слова через тире: хофф -борис –бмв - bmw -альпен -нова -фильм -джимми -макс -бауэр -байер -стефани -тенгинка –рон, нажимаем «подобрать» и переходим на вкладку «история запросов»:

6. Переходим на закладку «История запросов». На графике мы видим сезонность и общий тренд развития активного знания бренда. В случае с хофф, например, не смотря на сезонный спад в мае-июле мы видим, что в этом году именно в это время произошел небывалый рост знания бренда.

Для того, чтобы нам работать с этими данными дальше, нам необходимо их скопировать в . Для этого мы просто копируем всю табличку с данными под графиком и вставляем в

Мы будем работать с абсолютными данными, поэтому столбец с относительными данными можно сразу удалить. У нас получится два столбика с периодом и значениями спроса:

Вместо заголовка «абсолютное» сразу вставляем название вашего бренда.

7. Повторяем все операции для брендов-конкурентов. Вставляем данные спроса в нашу первую табличку. Получаем сводную табличку спроса за разные периоды для нас и для конкурентов (для примера мы сравниваем количество брендовых запросов для хофф и столплит) :

8. Для наглядности оформляем все в виде графиков. Для этого выделяем всю табличку -> заголовок меню Вставка  -> График

Получаем:

Мы видим, что знание Хофф уверенно растет вверх и догоняет Столплит, спрос на который тем временем снижается.

9. Для большей уверенности давайте кликнем на графиках правой кнопкой мыши, добавим линии тренда и выведем их формулы:

Мы видим отрицательный множитель для Столплит, что означает, что с течением времени количество запросов, а значит и Активное знание бренда Столплит снижается, и положительный для Hoff, что означает, что Активное знание бренда Хофф растет.

10. По приведенным формулам можно посчитать прогноз тренда на ближайшее будущее. Можно так же воспользоваться полем «прогноз» в полем «прогноз» в параметрах линии тренда, указав количество периодов:

По этому прогнозу получается, что через 2 года количество запросов бренда Хофф будет уже обгонять количество запросов бренда Столплит.

Определение активного знания бренда в Яндекс.Wordstat

Плюсы	Минусы
Бесплатно Быстро Он-лайн	Не учитывает все виды написания бренда (на разных языках, с ошибками) Трудно применим, если название бренда состоит из распространённых слов (пример: «Много мебели») Дает информацию только из Яндекса, а это только 50% поиска

Keycollector

Это платный инструмент (однократно оплачивается одна лицензия на рабочее место), который используется для грамотного подбора ключевых слов.

Используя Keycollector, мы следуем приведенному выше плану, но со следующими поправками:

1. Подбор брендовых ключевых запросов осуществляется автоматически, с использованием данных всех систем, а не только Яндекса и с использованием подсказок. Подобранные таким образом ключевые слова необходимо просмотреть и выбрать подходящий, добавить минус-слова (на список или к конкретным словосочетаниям). То есть вместо одного, самого запрашиваемого запроса, мы используем список запросов. Это поможет нам построить более объективную картину – не только Хофф, как в нашем примере, а хофф, хоф, hoff, нофф, и не только в Яндексе – частота запросов за последний месяц будет уже не 259 822, а 463 002, в то время как для Столплит не 295 569, а 405052.

Число запросов в месяц Hoff	Число запросов в месяц Столплит
463 002	405 052

Таким образом, более полные данные показывают, что Hoff все же популярнее Столплит уже сейчас, а не через 2 года.

В случае сравнения с брендами, в названии которых присутствуют распространённые слова,рекомендуем или откинуть общие запросы бренда, или использовать только словосочетания с операторами, например: «[Много Мебели]» мы берем только в кавычках и квадратных скобках для Яндекса и в строгом соответствии для , чтобы исключить все иные вариации – и в этом случае особенно актуально использование подбора по списку ключевых слов, а не по одному слову ( «много мебели сайт», «магазин много мебели»)

2.  После того, как мы сформируем список, запускаем Keycollector собирать общую частоту с учетом сезонности. Выгружаем результаты в excel, проделываем все операции как в первом примере. На выходе получаем график как в первом примере, но с более точными данными:

На этом графике мы видим, что Hoff обогнал Столплит уже в марте 2016 года, хотя формулы трендов не изменились

Бесплатной альтернативой использования Keycollector может служить в дополнение к Яндекс Вордстат инструмент Планировщик ключевых слов в Google (сайт нарушает закон РФ) Adwords (“Получение статистики запросов и трендов») – правда, это дает чуть менее полную картину и намного увеличивает время работы.

Плюсы Keycollector для определения активного знания бренда	Минусы Keycollector для определения активного знания бренда
Учитывает разные виды написания бренда (на разных языках, с ошибками) Применим, если название бренда состоит из распространённых слов (пример: «Много мебели») Дает информацию из всех поисковых систем	Платно Требует время на обучение работе в программе Доступен только на том компьютере, на котором был установлен

Частота упоминания бренда в сети

Ещё один способ замерить активное знание бренда – замерить, как часто пользователи упоминают название бренда в своих сообщениях – в социальных сетях, на форумах, в отзывах… То, что люди обсуждают бренд очень важно, так как это может влиять и на количество людей, знающих бренд, и, что ещё важнее -  влиять на отношение к бренду других людей, на склонность принять решение о покупке.

Для замера существуют платные и бесплатные сервисы.

Babkee.ru – бесплатная программа мониторинга

В бесплатных сервисах, как правило,  ретроспективный сбор информации за большой период времени недоступен. Поэтому нужно вести постоянный мониторинг и вовремя подключать к мониторингу бренды, которые быстро набирают обороты.

Узнать, какие бренды быстро набирают обороты бесплатно можно на https://www.google (сайт нарушает закон РФ).ru/trends/ , правда там данные за прошлый год и только по 25 самых крупных запросов. То есть подходит в основном для достаточно крупного бизнеса.

Для того, чтобы отследить быстрорастущие категории:

1. Вводим запрос (категорию)  - например, мебель
2. Выбираем страну – Россия (особенно актуально для англоязычных запросов)
3. В разделе «Ещё по теме» выбираем мебель – product line  - нажимаем (применяем)
4. В разделе «Похожие запросы» смотрим сортировку  «В тренде». С ярлыком «Сверхпопулярность» будут показаны запросы, быстро набирающие обороты. Новые бренды, активно развивающиеся на рынке, должны появиться в данном разделе, так как у них динамика самая заметная. Сейчас нам выводится вот такая картина:

Итак, мы определили, «за кем будем следить».

Данные в ситеме, увы, неполные: вбиваем в поиске «Hoff отзывы», видим на первом месте отзывы на Яндекс Маркет, irecommend.ru,  otzovik.com, torg.mail.ru… при попытке вбить эти площадки вручную сервис пишет, что данные не найдены.

То есть имеем в виду, что сканируются главным образом популярные соцсети + некоторые, видимо, заданные площадки

Система предоставляет сводные данные в виде графика и общих цифр (количество отзывов, охват)

Столплит:

Hoff:

По количеству сообщений и размеру аудитории видим, что Hoff обсуждают гораздо больше.

Так же мы можем, как было сказано выше, используя данные системы сравнить популярность брендов у женщин и у мужчин, у людей разного возраста, на разных платформах.

Для примера давайте сравним популярность брендов у женщин и у мужчин:

Для Столплит:

Мужская аудитория Столплит:

Женская аудитория Столплит:

Для Hoff

Мужская аудитория Hoff:

Женская аудитория Hoff:

И тот и другой бренд обсуждают больше мужчины, и у Столплит это соотношение 6:1, у Hoff 7:1

Подобная сегментация может быть важна, когда для нас важна конкуренция на каком-то конкретном поле – например, нам намного важнее быть популярнее бренда-конкурента на площадке Facebook (организация признана экстремистской, деятельность на территории РФ запрещена) для аудитории мужчин 25-34, и если упоминания в этой среде происходят чаще, то для нас не так важно, что общая популярность бренда ниже, чем у конкурентов.

Wobot.ru – платная программа мониторинга

Wobot.ru собирает и анализирует сообщения с Facebook (организация признана экстремистской, деятельность на территории РФ запрещена), Вконтакте, Twitter, Одноклассников и других популярных социальных сетей, отраслевых форумов, таких как babyblog.ru, banki.ru и других.

К сожалению, так же позволяет получить информацию только с ограниченного количества площадок.

Площадки к мониторингу подключаются по запросу.

Имеет смысл заказать программу для сканирования поисковой выдачи (которую мы все равно будем обсуждать в статье по аналитике поисковой выдачи), которая будет регулярно сканировать поиск на наличие новых популярных площадок для обсуждения – для того, чтобы вовремя подключать их к мониторингу.

По уже имеющимся площадкам информации у wobot больше, чем у babkee.ru и она лучше проработана.

Вот сводная информация за 1 месяц:

 Столплит:

Hoff

Вы заметили, что wobot нашел в несколько раз большее количество упоминаний обоих брендов.

Подробнее о том, как правильно анализировать отзывы для получения более говорящих данных, у нас будет информация в следующей статье, так же как и сравнение сервисов для этих целей.  

Пока для наших задач активного знания важны 2 цифры - общее количество отзывов и их охват:

Столплит	Hoff

По прежнему мы видим очень большой перевес Hoff в данном сегменте

Сравнение с конкурентами по количеству входящего трафика на сайт

Величина входящего трафика – особенно важная составляющая «активного знания», так как измеряет количество тех людей, которые из списка «спросить, обсудить, зайти посмотреть» совершили самое важное действие – пришли на сайт, пришли в магазин.

Для этого мы используем программу SimilarWeb. Бесплатно нам доступна ограниченная статистика за последний месяц, в режиме Демо – за последние 3 месяца:

Общее количество визитов больше у Hoff, но не настолько, насколько мы, возможно, ожидали по результатом измерения активного знания в первых двух пунктах.

Поэтому интересно посмотреть на их трафик в динамике:

Как и с числом брендовых запросов, мы видим рост (несмотря на не-сезон) трафика у Hoff и снижение трафика у Столплит.

Ответ на этот вопрос, возможно, кроется в источниках трафика:

Hoff

Столплит

Мы видим, что Hoff намного больше использует трафик контекстной рекламы, так же как и е-mail рассылок, в то время как Столплит использует большое ссылочного трафика и баннерной рекламы.

Для замера нашего «активного знания» мы берем данные по посещаемости за месяц:

Обращаем внимание на постоянные и переменные величины.

К постоянным величинам мы отнесем:

• Трафик бесплатной выдачи (Organic)
• Прямой трафик (Direct)
• Трафик рассылок (Mail)
• Ссылочный трафик (Refferals)

Все эти виды трафика объединяет то, что они, как правило, достаточно постоянны – относительно медленно растут и медленно снижаются (хотя всякое бывает). С точки зрения затрат этот трафик характеризуется, как правило, редкими долговременными вложениями. На этот трафик сложнее повлиять, чем на «непостоянный» трафик.  Его легче прогнозировать.

К непостоянным величинам мы отнесем:

• Трафик контекстной рекламы
• Трафик баннерной рекламы
• Трафик из социальных сетей

 Этот трафик предугадать практически невозможно, если не знать многих и многих предпосылок по которым конкурент решит «включить» или «выключить» этот трафик. Этот трафик, как правило, зависит от оплаты в режиме реального времени, как только прекращается финансирование – прекращается трафик.

Сравниваем «постоянный» трафик Hoff и Столплит за месяц, используя данные об общем количестве трафика и его процентном распределении по каналам по данным Similarweb:

Тип трафика	Hoff	Столплит
Organic Visits	654 720	601 400
Direct	259 200	315 000
Refferals	390 720	449 800
Mail	296 880	231 200
Total	1 601 520	1 597 400

За последний месяц у Столплит  и у Hoff примерно одинаковое количество «постоянного» трафика.

Сравниваем «непостоянный» трафик Hoff и Столплит:

Тип трафика	Hoff	Столплит
Paid Search	683 280	259 400
Display Ads	61 680	98 600
Social	53 520	44 800
Total	798 480	402 800

Мы видим, что Hoff использует почти в два раза больше «непостоянного» трафика, чем Столплит, а значит, ситуация может резко измениться в случае снижения рекламной активности Hoff или повышения рекламной активности Столплит.

Выводы

Давайте посмотрим на сводную информацию по Активному знанию брендов в настоящий момент:

	Hoff	Столплит
Количество брендовых запросов в поиске за месяц	463 002	405 052
Количество упоминаний бренда в сети за месяц	2504	739
Охват упоминаний за месяц	12 000 000	684 000
Количество трафика на сайт за месяц	2 400 000	2 000 000
В том числе «постоянный» трафик	1 601 520	1 597 400
В том числе «непостоянный» трафик	798 480	402 800

Количество и охват упоминаний

Количество трафика на сайт за месяц

Мы видим бурный рост Активного знания Hoff в последнее время, благодаря которому Hoff обогнал Столплит по абсолютным показателям. Особенно заметна разница в количестве упоминаний в интернете. Действительно ли это играет большую роль?

В следующей статье мы разберем подробно, в каких случаях стоит обращать внимание на «шум» в сети, а в каких не стоит, и как в нём разобраться для того, чтобы можно было предпринять какие-либо действия.

Об авторах

Большов Александр, генеральный директор и основатель SF.ru – Solutions Factory Опыт в Интернет-маркетинге более 10 лет. До 2016 года – Исполнительный директор Интернет-агентства Registratura.ru, автор курса «Интернет-маркетинг для руководителей» в «Нетология», ведет группу «Практика Интернет-маркетинга» в Facebook (организация признана экстремистской, деятельность на территории РФ запрещена) и проект, посвященный маркетинговой терминологии Glossary-internet.ru, автор множества публикаций в профессиональных изданиях, кандидат экономических наук, имеет опыт работы с более 200 проектами в области комплексного Интернет-маркетинга, в различных сферах: недвижимость, мебель, авто, финансы и др.

Виноградова Анна, Консультант по веб-аналитике SF.ru – Solution Factory Профессионально занимается интернет-маркетингом с 2010 года. Выступала консультантом по веб аналитике при разработке стратегий и ведении клиентов Dentsu Aegis Network, GRAPE. Выступала консультантом и руководителем проектов по созданию ПО для исследования и измерения SOV поисковой выдачи, инструментов замера и синхронизации потока информации на TV и в интернете.

Сертификаты: «Моделирование рисков и реальности», «Аналитика поведения покупателей», «Операционная аналитика» Университет Пенсильвании, США (2016), «Веб аналитика» обучение по программе Авинаша Кошика, авторизовано OMCP США (2015), «Оптимизация конверсий» обучение по программе Брайана Айзенберга, авторизовано OMCP США (2015), «Яндекс Метрика», 2014, “Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics IQ” (2012), Сертификаты Google (сайт нарушает закон РФ) AdWords: Analytics, GDN, Search (2012), Сертификаты рекламных площадок Yandex, Mail.ru.