Використання сезонності для визначення актуальних і трендових запитів на просування

#SEO 19 December 2019 Оцінити статтю

Останнім часом SEO сильно змінилося в плані підходу до роботи. Змінилися варіанти закупівлі посилань. Хтось взагалі від них відмовився. Змінилися підходи до підбору запитів, з’явилося багато автоматизованих сервісів для збирання максимально повного списку семантики для сайту.
Практично всі агентства та незалежні фахівці пропонують та збирають велику семантику, і в цьому є вигода. Більше запитів – більше шансів вивести якісь з них у ТОП і цим дати результати клієнту, для чого він і звернувся.

Як збирається велика семантика? Коротко – розширення структури, збирання запитів, парсинг підказок, очищення семантики від сміттєвих і непотрібних запитів. У результаті виходить ядро ​​з цільовими запитами, якби не одне «АЛЕ»! При зборі семантики ніхто не враховуватиме сезонність і трендовість запитів окремо. Може враховуватися сезонність загалом, але не окремо, тому що це займає чимало часу.

У цій статті я запропоную один із варіантів (я впевнений, що багато з вас мають свої варіанти та способи). Я повторюся, це лише один із варіантів, який допоможе у визначенні корисних і непотрібних запитів з точки зору сезонності, тренду та попиту.

Для початку потрібно поставити зібрану семантику на замір сезонності в Key Collector. Водночас там є варіанти виміру за тижнями та місяцями. Будемо використовувати замір за місяцями:

Picture1
Після виміру вивантажуємо отримані дані в файл і отримуємо безліч цифр, з якими важко працювати, на перший погляд, але це не так.
Всі розрахунки будемо робити в даному файлі. Для аналізу нам ще буде потрібна точна частотність запитів та його повнота (Частота “!”/Частота). Пізніше буде зрозуміло навіщо.

Перший етап – розрахунок «грубої» динаміки

На цьому етапі намагатимемося визначити динаміку запиту за 2 роки (саме за такий період вивантажуються дані щодо сезонності). Для цього розраховуємо наступне:

Picture2
Що ми отримуємо? А отримуємо ми розуміння того, зростає запит загалом чи ні. Для прикладу візьмемо графік за 2 роки на запит з динамікою більше 1. Я беру запит з динамікою 2,18:

Picture3
А тепер запит з динамікою менше 1. У моєму випадку я візьму запит з динамікою 0,72:

Picture4
Різниця вже помітна. Вже на даному етапі можна сказати, який запит варто використовувати, а який нам не цікавий, адже він втрачає свій попит.

Picture5

Другий етап

На цьому етапі ми рахуємо суму частот і динаміку за отриманими цифрами. Зайду наперед і скажу, що для багатьох запитів «Динаміка по порівн. значенням» та «Динаміка за сумою» будуть однакові. Отже, порахували суму за перший рік, суму частот за другий рік та Динаміку:

Picture6
Справді однакові цифри, але навіщо тоді треба було це рахувати? А ось навіщо – сортую за «Динамікою сум»:

Picture7
Ми визначили запити, які тільки-но починають свій шлях. І вони можуть бути дуже корисними в майбутньому.

Третій етап

Виконуємо перші 2 кроки, тільки вже з максимальною та мінімальною частотою в кожному з років вивантаження. В результаті отримуємо динаміку за максимальними та мінімальними точками графіка:

Picture8

Picture9
Далі підсумовуємо всі дані за динаміками та отримуємо умовний рейтинг запиту за сезонністю та попитом:

Picture10
Якщо подивитися на графік запитів з найбільшою сумою динамік, то побачимо приблизно таке – запит набирає популярності. Найімовірніше, наступного року буде ще популярнішим:

Picture11
А ось якщо подивимося на графіки запитів з найменшою сумою, то там ми побачимо динаміку, яка не буде цікавою жодному фахівцю, навіть якщо частотний запит:

Picture12

Четвертий етап

Знаходимо запити, які будуть максимально безпечними для нас, тобто запити, у яких не буде різких стрибків до 0 і буде позитивна динаміка. Назвемо цю величину “Потрібність”. Розрахувати її просто – мінімальне значення за 2 рік ділимо на максимальне за 2 рік. Отримане значення множимо на суму динамік:

Picture13

П’ятий етап

Оскільки наша «Потрібність» працює не завжди коректно, потрібно виключити такі випадки. Для цього порахуємо наступне значення – “Потрібність” помножимо на першу динаміку по порівн. значенням. У результаті отримуємо такі випадки, коли за «Потрібністю» запит мав дуже низький рейтинг, а насправді він для нас корисний. Ось такі запити наша поправна динаміка й «підтягує». Приклад:

Picture14
А тепер подивимось на графік запиту. Отже, він справді корисний і потрібний:

Picture15

Шостий етап

Уточнимо нашу поправну динаміку, для цього значення динаміки розділимо на пор. значення динаміки всіх запитів. І далі виведемо рейтинг запитів. Для цього помножимо нашу остаточну динаміку на суму частот за 2 рік (нам цікаві актуальні запити). Ще помножимо всі значення на 0,00001, щоб цифри були сприйнятливішими:

Picture16

Picture17
Бачимо запит, який досить хороший. Давайте подивимося на його графік, де ми побачимо, що це так і є:

Picture18

Сьомий етап – фінал

Тут нам будуть потрібні дані, про які я говорив раніше, а саме:

Для визначення фінального рейтингу запиту потрібно перемножити між собою отриманий у шостому етапі рейтинг, точну частоту та повноту:

Picture19
Зрештою ми отримаємо дуже корисні запити вгорі (якщо відсортувати за отриманим рейтингом за спаданням) і абсолютно непотрібні запити внизу. Приклади графіків верхніх запитів:

Picture20
А ось які графіки мають запити внизу:

Picture21
Ось так виглядає мій варіант визначення корисності запитів. Зараз це лише бета-версія, і хотілося б почути вашу думку, яка допоможе поліпшити даний розрахунок.
 

 

схожі статті
підписатися:
ТОП-10 помилок при SEO просуванні сайту
ТОП-10 помилок при SEO просуванні сайту
# SEO
Швидкість завантаження сайту
Швидкість завантаження сайту
# SEO
Оператори пошуку в Google та Яндекс
Оператори пошуку в Google та Яндекс
# SEO
Коментарі