Вначале я расскажу многое из того, что вы знаете. Это нужно для того, чтобы вы получили полное представление о том, чем я хочу с вами поделиться. А в конце я представлю кейс, на котором вы поймёте, как из знакомого инструмента получить намного больше.
Итак, начнём с теории. Многие знают «Яндекс.Вордстат», также известный как «Подбор слов». Этот инструмент в закладках у многих специалистов, использующих выводы анализа запросов в своей работе. В нём можно узнать, как часто люди используют в поиске те или иные ключевые слова и выражения. Кроме этого можно понять, какими словами люди чаще всего изъясняются с поисковиком.
В данной статье я хочу рассказать вам, как мы из таких запросов получаем модель поискового поведения. Далее из такой модели мы получаем интеллектуальную структуру многих составляющих сайта, таких как фильтры, навигация и подсказки. Но самое важное: это позволяет нам генерировать уникальные целевые страницы под каждый поисковый запрос.
"Длинный хвост"
Вначале было слово. Такой запрос называли высокочастотным. Потом появились запросы средней и низкой частоты. В результате появился так называемый "длинный хвост".
«Хвосты» бывают и подлиннее, но для примера хватит и этого. Появление его связано ещё и с тем, что поисковая строка стала понимать голосовые запросы и люди стали активно их диктовать в свои смартфоны. Это нововведение также расширило возрастные рамки, и люди более взрослого поколения окончательно укрепили тенденцию «длинного хвоста». Например, моя мама. Обычная длина ее голосового запроса колеблется от 4 до 7 слов. Любые попытки её переучить были тщетны. Через некоторое время я убедился, что такие запросы чаще попадают в цель.
Выведем отсюда правило: чем больше хвост запроса, тем точнее результаты выдаст поисковик, и, следовательно, больше вероятности, что потребность искавшего будет удовлетворена.
Да, это выбор между качеством и количеством входящего трафика, хотя некоторые профессионалы находят компромиссы. Мы не стали исключением.
От "хвостов" к моделям
Имея в запасе собственный php-фреймворк, двух программистов и специалиста по маркетингу, мы решили пойти дальше. А именно применять «длинный хвост» в структурах сайта, в том числе в SEO, для целей генерации заголовков и метаинформации целевых страниц сайта. Мы поняли, что особенности поисковых запросов можно преобразовать в модель, универсальную для всей целевой аудитории.
Как видно на примере, для покупателей кирпича характерны включения в запрос таких характеристик, как материал, цвет, тип, марка прочности, завод – всего около 7 характеристик.
Так как от запроса к запросу количественный и качественный состав характеристик изменяется, перед нами стояла задача создать страницы под каждое возможное пересечение.
Проще всего это можно представить как многомерную матрицу. Для упрощения представим матрицу из 3 характеристик кирпича, ведь нарисовать семимерную довольно трудно.
Каждая ячейка такой матрицы – отдельная страница с уникальным заголовком и метатегами.
Я опущу технические детали того, как это всё программировалось, скажу только, что в результате мы сгенерировали более 30 000 таких страниц.
Что это даёт нам и клиенту – на сайте есть страница под любой целевой запрос. Этим самым мы увеличили количество переходов, сохранив качество!
Кейс
Обкатав технологию на нескольких проектах, мы и наши клиенты сполна проверили её эффективность и стали предлагать, когда видели её потенциальную применимость в проектах. Это позволило вывести поисковое продвижение на новый уровень не только в компании, но и в городе.
В 2017 году к нам обратилась компания РосТрансКо, которая занимается перевозками по всей России. После интервью с директором было выявлено, что для компании совершенно неважно, из какого города в какой вести груз. Обратившись всё к тому же Wordstat, мы выявили поисковую модель:
Далее мы определили перечень пунктов, которые будут взяты за точки отправления и доставки. Критерием было выбрано количество жителей – более 10 000 человек. Получилось, что в России таких пунктов – 1476. У компании – 8 услуг по каждому направлению. После несложных вычислений мы поняли, на будущем ресурсе будет сгененерировано свыше 17 000 000 страниц. Это был шок для всех. Благо, собственный фреймворк, прошлые наработки и компетенции программистов помогли нам претворить это в жизнь.
На данный момент проект в стадии усиленного роста, поисковики потихоньку индексируют страницы, а штат компании-клиента расширяется. Остальное я предпочту оставить в тайне.
Заключение
Мы долго искали подходящее слово для такой услуги. Перебрали много вариантов. Назвать это SEO в классическом понимании – язык не поворачивается. Пробовали назвать BigSEO – люди не понимают. Пока решили называть поисковый маркетинг. Если у вас есть вариант – пишите в комментариях – мы будем очень рады.
Модели поискового поведения становятся всё актуальнее для студий, желаю вам искать новые подходы к их применению!
