Уменьшился поисковый трафик? Ищем причину с помощью Google Analytics

Смотрите в каталоге
Веб-статистика
Уменьшился поисковый трафик? Ищем причину с помощью Google Analytics

Гостевая статья от Алексея Коссе, PR WebProfiters.

Наверное, каждый владелец сайта, вкладывающий деньги в поисковое продвижение своего сайта, сталкивался с такой ситуацией, когда на сайте падает трафик. Как правило, на что смотрим в первую очередь: просели ли позиции по продвигаемым запросам. Ну а если позиции не просели и все хорошо? Одной из причин могла быть, конечно же, сезонность, но также не исключено, что это связано с какими-то техническими проблемами, например, была удалена часть страниц с сайта. Такое случается, когда оптимизацией и продвижением сайта занимается одна компания, а поддержкой и наполнением другая. Определить такие страницы, на которые упал трафик достаточно просто, с помощью Google (сайт нарушает закон РФ) Analytic. Для этого достаточно сравнить два периода: когда был высокий трафик и когда низкий. Однако задача может гораздо усложниться по временным затратам, если это интернет магазин и запросов по которым идет трафик огромное количество.

Мы неоднократно сталкивались с такой ситуацией и хотели бы поделиться нашим способом определения запросов и страниц, для которых упал трафик. Для этого нам понадобится Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics и Microsoft Office.

Шаг первый

Открываем в Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics следующий отчет: «Источники трафика — Источники — Поиск – Бесплатный»:

  • выводим максимальное количество строк на странице 5000
  • выбираем следующие параметры в разрезе которых мы хотим анализировать трафик. Основной параметр: Ключевое слово. Дополнительный параметр: Целевая страница.
  • экспортируем в Excel (XLSX)

Шаг второй

В экспортированном файле нас интересует вкладка «Набор данных1», в которой находится список запросов и целевых страниц.

Добавим дополнительный столбец, который назовем «На сколько уменьшился трафик»

В ячейки Е2 и Е3 добавим следующую формулу (=D2-D3). Данная формула посчитает нам разницу между периодом, когда был высокий и низкий трафик.

Растягиваем формулу в ячейках Е2 и Е3 по всему диапазону запросов.

Для того чтобы определить запросы, по которым просел трафик нам необходимо отсортировать столбец Е по возрастанию и с помощью фильтра оставить значения в колонке «На сколько уменьшился трафик» меньше нуля.

Чтобы нам при анализе не мешали дублирующие значения с помощью фильтра, оставим только один диапазон.

В результате мы получили список запросов и страниц, по которым уменьшился трафик. Дальше с этим списком можно работать и анализировать детально причины падения трафика по той или иной группе страниц и запросов. Например, мы в ходе анализа по одному из своих проектов выяснили, что часть карточек товаров была удалена с сайта, найти такие страницы достаточно просто, для этого потребуется онлайн сервис или программа, которая массово может проверить код ответа сервера.

Источник: webprofiters.ru

Компании и сервисы: Google Analytics

Читайте также

6 декабря 2022 / Комментарии

Сравнение и анализ популярных сервисов доставки продуктов

Data Insight опубликовал исследование, где сравнил популярные сервисы доставки продуктов. В исследовании определили параметры доставки продуктов, существенные для пользователя при экспресс-доставке продуктов и сравнили сервисы доставки и магазины с собственной курьерской службой по выделенным параметрам.

далее →

31 августа 2022 / Комментарии

Рынок онлайн продажи продуктов: динамика заказов и эволюция прогноза на 2022 год

Data Insight анонсирует новый выпуск ежемесячного бюллетеня, посвященного развитию eGrocery в России. В нем раскрываются основные цифры, характеризующие рынок онлайн продажи продуктов за июль 2022 года.

далее →

23 августа 2022 / Комментарии

E-commerce рассылки: анализ вовлеченности и кликов

Специалисты компания Bluecore изучили более 35 млрд email-кампаний и выяснили, что самый большой уровень вовлеченности в email-рассылках показывают приветственные письма — их Open Rate достигает 46,7%.

далее →

11 августа 2022 / Комментарии

Программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров: тренды, антитренды и перспективы рынка

Эксперты компаний Кошелёк и Direct Service изучили программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров, обсудили тренды и антитренды, узнали как в целом они оценивают развитие рынка, какие строят планы на 2022.

далее →

4 августа 2022 / Комментарии

Тренды, аудитория и трафик российских маркетплейсов

Чтобы лучше понимать возможности площадок для селлеров и покупателей, эксперты компании iConText Group изучили самые крупные российские маркетплейсы.

далее →