Доли уникальных и низкочастотных фраз в трафике интернет-магазинов

Доли уникальных и низкочастотных фраз в трафике интернет-магазинов

На днях я провел небольшое исследование ключевых фраз, по которым приходили пользователи в несколько интернет-магазинов наших клиентов. Все магазины относятся к разным тематикам: спортивные товары, техника и инструменты, сложное видеооборудование и т.д. По результатам исследования удалось выявить некоторые схожие признаки и хочу с вами этим поделимся.

Доля фраз, по которым был всего 1 переход на сайт – 84% (от 82 до 88%).

Если посмотреть на список поисковых фраз, по которым приходят посетители на сайты наших клиентов, то 84% — это уникальные словосочетания. Эти фразы за целый месяц задавались всего по 1 разу. И лишь 16% фраз в семантическом ядре носят «постоянный» характер, т.е. повторяются в течение месяца различными пользователями.

Трафик на сайтах достаточно разный, и общую картину трафика составляют далеко не 20-30 самых популярных ключевых фраз. Основная масса айсберга под водой, и не все её замечают. В итоге я получил следующую картину, как процент «уникальности» фраз в семантическом ядре соотносится с количеством переходов по этим фразам на сайт:

Рис.1. Доля ключевых фраз от количества заходов по ним.

Доля ключевых фраз от количества заходов по ним

Доля фраз, по которым заходили от 2 до 5 раз – 13%. А 21 и более заходов – всего 0,5%.

Трафик с фраз, по которым был 1 переход

Доля трафика, который создают такие уникальные запросы тоже оказалась впечатляющая — 56% (от 52% до 62%). Это говорит о том, что больше половины посетителей заходят на интернет-магазин по новым (для этого магазина) фразам:

Рис.2. Доля трафика по ключевым фразам от кол-ва заходов по ним.

Доля трафика по ключевым фразам от кол-ва заходов по ним

И всего 9% трафика привлекают фразы, по которым был 21 и более заход. Опять же, пропадает всякий смысл ориентироваться на ТОП20-30 самых популярных ключевых фраз. Главное — хвост!

Частотность фраз, по которым заходили 1 раз

Вооружившись самым обычным wordstat.yandex.ru, я собрал частотности ключевых фраз (в виде «! ключ»), по которым на сайт заходили всего 1 раз. Получилось, что 63% ключевых фраз (от 56% до 70%) имеет частоту 0 или 1. О чем это говорит? Все просто. Это действительно уникальные фразы. С большой вероятностью, их искали всего 1 раз и перешли по ним в наши интернет-магазине. Все, больше они не задавались.

Также, стоит пояснить про цифру 0 в статистике Ядекса. Вордстат показывает частоту запросов исходя из информации прошлого месяца. Таким образом, если в январе никто не искал «купить ноутбук XPS13 с матрицей IPS», то вордстат покажет частоту 0. Однако, в феврале мы видим переход.

А итоговый график единичных переходов (доли трафика) в зависимости от частоты получился следующий:

Рис.3. Частотности ключевых фраз, по которым был всего 1 заход на сайт.

Частотности ключевых фраз, по которым был всего 1 заход на сайт

Выводы:

  1. Не нужно ориентироваться на самые популярные для сайта ключевые фразы. Ориентируйтесь на огромный пул НЧ запросов – трафика они дают больше, чем частотные фразы.
  2. Понятно, что сам по себе набор НЧ-ключей ничего понятного не говорит. Поэтому, я советую вам ориентироваться на статистику семантики списка ключевых фраз в срезе конкретной группы товаров. Например, можно ориентироваться на популярные уни- би- триграммы. Такой подход даст SEO-специалисту более полную картину о спросе продукции интернет-магазина.
  3. Не забывайте про динозавра и его длиииииииииииииииииииииииииииииииииииииинный хвост.
длинный хвост

Советуем ознакомиться с ещё одним исследованием, в котором были произведены замеры частотности тех ключевых фраз, по которым происходили конверсии в разных интернет-магазинах.

Оригинал материала - blog.etaktika.ru

Автор: igor-nazarov

Подписаться на новости

Читайте также

16 января / Комментарии

Итоги развития мобильного рынка в 2019 году

Компания App Annie опубликовала ежегодный отчет о состоянии мобильного рынка State of Mobile 2020. Данное исследование подводит итоги влияния мобильного рынка на все отрасли мировой экономики.

далее →

27 декабря 2019 / Комментарии

Как изменились покупки россиян за год. Инфографика LetyShops

Конец года — самое время подвести итоги и вспомнить главные приобретения 2019-го. Что покупали россияне в течение года и сколько вернули денег за заказы в интернет-магазинах? Кэшбэк-сервис LetyShops проанализировал покупки и делится данными в инфографике.

далее →

25 декабря 2019 / Комментарии

Новые технологии в ритейле сегодня и через 5 лет

Data Insight выпустила исследование "Retail Tech 2019". Задачей исследования было показать будущее ритейла таким, каким мы его видим сейчас. Технологии меняются быстро, и нельзя предсказать, где будет следующий технологический прорыв и какие многообещающие разработки так и не приведут в созданию промышленных решений. Однако уже сегодня можно оценить потенциал существующих технологий и представить ритейл через 3-5 лет.

далее →

25 декабря 2019 / Комментарии

Что россияне подарят на Новый год: исследование Яндекс.Кассы и Яндекс.Маркета

Перед Новым годом россияне активнее всего искали товары для детей, но больше денег тратили на подарки для взрослых — например, средний чек за ювелирные украшения оказался примерно в два раза больше, чем за детские игрушки. К такому выводу пришли аналитики Яндекс.Кассы и Яндекс.Маркета. Для этого они изучили платежи через Яндекс.Кассу в интернет-магазинах и данные Яндекс.Маркета о переходах на сайты магазинов.

далее →

24 декабря 2019 / Комментарии

PIM и DAM: как работают системы управления данными о товарах  

Для того чтобы управлять данными о товарах, существуют различные решения, начиная от хранения данных в определенной последовательности в базах данных Excel, до более автоматизированных многофункциональных систем вроде 1С и мощных систем на базе SAP. Эти решения помогают справиться с задачей управления информацией о продуктах, но не специализированы для таких задач и не обладают многими нужными функциями. 
Анна Лиханова, ведущий руководитель проектов Brandquad, рассказал о том, как работают PIM и DAM системы и как они помогают анализировать данные.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook