Ведущие специалисты нашей команды в лицах

Работает в «Ашманов и партнеры» с 2005 года. Познакомилась с компанией, приняв участие в третьей конференции Optimization в качестве волонтера. После мероприятия прошла обучение и начала работать специалистом по работе с рекламными кампаниями. За семь лет работы в компании выросла сначала до ведущего менеджера по работе с клиентами, а затем — до руководителя департамента.

О проектной команде и подходе к клиентам

С каждым клиентом работает специально подобранная команда: персональный менеджер, который взаимодействует с клиентом, координирует рабочую группу и отвечает за результаты кампаний, а также технический специалист, веб-аналитик, юзабилист и копирайтер. Причем мы не только создаем и запускаем контекстные рекламные кампании, но и работаем над увеличением конверсии сайта в целом, например, через повышение его удобства для пользователей. Мы проводим юзабилити-аудит посадочных страниц и разрабатываем рекомендации, а также анализируем поведение конкурентов, чтобы понять, какими еще способами можно улучшить качество сайта.

Однако далеко не все решается на уровне сайта, и даже безупречно настроенная контекстная кампания не всегда приносит желаемый трафик и конверсию. Для того чтобы разобраться в причинах, по которым пользователь не спешит становиться клиентом, мы также детально анализируем ассортимент и цены, и если эти параметры неконкурентоспособны — находим и предлагаем решения».

О принципах работы и прозрачности взаимодействия

Мы предельно честны с нашими клиентами — у каждого из них есть доступ к личному кабинету, в котором можно отследить ход рекламной кампании. Каждый месяц менеджер проекта готовит детальный отчет, в котором представляет все текущие результаты. Клиент получает информацию о трафике, узнает, сколько денег было потрачено, сколько заказов получено, и какая их доля была оплачена. Также менеджер рассказывает о задачах на будущий месяц и о том, как именно они будут решаться.

Далеко не все агентства хотят делиться такими данными, скрывая нецелесообразный расход средств или какие-то накрутки. Для многих клиентов критическим фактором становится даже не прозрачность всей кампании, а активность менеджера проекта. Важно, чтобы он был максимально вовлечен в процесс, постоянно предлагал новые идеи, не был перегружен другими задачами. Именно этих правил мы и придерживаемся в работе с клиентами».

О квалификации сотрудников

Квалификация всех специалистов нашего департамента подтверждается сертификатами Яндекс.Директа и Google AdWords. Наши сотрудники проходят курсы различных систем оптимизации кампаний, таких как К50 и Alytics, обучаются в нашей Академии интернет-маркетинга, посещают различные вебинары, выступают на семинарах и конференциях. Это касается не только отдельно взятых сотрудников — каждые три месяца наша компания проходит сертификацию Яндекс.Директа и Google AdWords, подтверждая свой партнерский статус. Для того чтобы попасть в нашу команду, одних технических знаний недостаточно — особое внимание при выборе будущего коллеги мы уделяем тому, как он общается с клиентом. Специалист должен грамотно выражать свои мысли и уметь аргументировать свою позицию, объясняя, почему один метод ведения контекстной кампании эффективнее другого.

www.ashmanov.com

Оптимизация и продвижение в поисковых системах

О книге «Оптимизация и продвижение в поисковых системах»

Владелец сайта, блога или группы в соцсети всегда хочет привлечь как можно больше людей. Чем большей посетителей, тем выше шансы получить большое количество клиентов. Но как привлечь людей? Как сделать сайт популярным? Об этом и рассказано в книге Игоря Ашманова «Оптимизация и продвижение в поисковых системах». Она подойдёт новичкам в SEO, поможет разобраться в теме продвижения, начиная с самого начала. Доступно объясняются все важные понятия и действия, которые нужно делать.

Книга даёт понимание, как происходит поиск информации в Интернете. Из неё можно узнать, как продвигать сайт, какие тонкости нужно учитывать, какие факторы влияют на положение сайта в поиске. Читатели узнают ответы на вопросы, где найти посетителей, как сделать сайт привлекательным и понятным. Автор рассказывает про анализ поискового спроса, статистику сайта, его авторитетность, коррекцию, работу со ссылками. Есть интересные необычные способы продвижения, а также обсуждаются такие технологии, которые вызывают споры в среде SEO-специалистов. Рассказано, как использовать изображения, поисковую рекламу и повышать конверсию трафика.

Эта книга будет очень полезна начинающим заниматься поисковой оптимизацией. Рекомендуется использовать её как настольную, чтобы быстро находить ответы на свои вопросы. Но также она подойдёт и опытным SEO-специалистам, чтобы освежить знания и использовать новые методы продвижения в своей практике.

Произведение было опубликовано в 2019 году издательством Питер. Книга входит в серию «IT для бизнеса». На нашем сайте можно скачать книгу «Оптимизация и продвижение в поисковых системах» в формате fb2, rtf, epub, pdf, txt или читать онлайн. Рейтинг книги составляет 5 из 5. Здесь так же можно перед прочтением обратиться к отзывам читателей, уже знакомых с книгой, и узнать их мнение. В интернет-магазине нашего партнера вы можете купить и прочитать книгу в бумажном варианте.

avidreaders.ru

Факторы ранжирования Яндекс и Google

К конференции Optimization 2018 Лаборатория поисковой аналитики «Ашманов и партнеры» подготовила 80-страничный аналитический отчет о факторах ранжирования Яндекса и Google. В его основе — материалы исследований, которые вот уже 4 года активно используют специалисты нашей компании при продвижении сайтов клиентов.

Мы собираем значения разнообразных параметров для страниц, попадающих в топ Яндекса, Google или Mail.ru по коммерческим запросам, а затем выявляем корреляцию между позициями сайтов, которые находятся в топе, и параметрами, связанными с ранжированием. Это позволяет оценить важность различных параметров для ранжирования, а значит, лучше понимать, на что стоит обращать внимание при поисковой оптимизации сайта и как сравнивать свой сайт с конкурентами.

Сейчас у нас в работе уже более 600 параметров. Из них около 100 оцениваются вручную (наши асессоры заполняют анкету по результатам изучения страниц сайта), а остальные — автоматические. Значения некоторых автоматических параметров мы получаем непосредственно от поисковых машин или от сторонних сервисов (например, MegaIndex, Alexa, SimilarWeb), но большую часть собираем или вычисляем сами.

Этот отчет — уже второй. В прошлом году мы подготовили аналитический отчет «Яндекс и Google: факторы ранжирования в 2017 году», в котором остановились на коммерческих, социальных, ссылочных и текстовых факторах ранжирования. В этом году мы его обновили и расширили, добавив трафиковые и технические факторы.

Используйте эту информацию, планируя стратегию продвижения на следующий год.

Трафиковые факторы

Одна из наиболее заметных тенденций этого года — все большее предпочтение крупных популярных сайтов обоими ведущими поисковиками, Яндексом и Google. Проявлений этой тенденции масса: предпочитаются сайты с широким (а лучше огромным) ассортиментом, с большим количеством адресов, действующие во многих регионах и т. п. Но самые прямые проявления — в трафиковых факторах.

Чем популярнее сайт, тем больше поисковик ему доверяет и тем больше пользователей на него приводит. Возникает замкнутый круг: поисковые машины показывают тех, кто выше в результатах поиска, и этим увеличивают их посещаемость, что приводит к тому, что они поднимаются в результатах поиска еще выше… Молодым сайтам в этой ситуации пробиться в топ все сложнее. Кстати, за последний год средний возраст сайтов в топе Яндекса и Google вырос в среднем на полтора года: похоже, топ обновляется в основном за счет «стариков», а не «молодежи».

А теперь, в рамках нового поискового алгоритма «Андромеда», Яндекс не только вытаскивает популярные сайты наверх, но и выделяет их в результатах поиска — что должно еще больше способствовать увеличению их популярности.

Технические факторы

То, какие страницы предпочитает Яндекс (или Google) — главные или внутренние — зависит от запроса и поисковой машины. Например, по запросу «шины» Яндекс в топ-30 выдает 60% главных страниц, а Google — только 3%. Зато по запросу «септик» у Google 27% главных страниц, а у Яндекса — 7%. Никаких корреляций с позицией для параметра «главная страница» не замечено.

Не менее важен тип запроса — информационный или коммерческий. Если Яндекс счел запрос информационным, то коммерческим страницам в результатах поиска делать нечего, и даже информационные страницы с коммерческих сайтов имеют мало шансов туда пробиться. И наоборот. 

«Информационность» — критически важный фактор: страница, не соответствующая запросу по этому параметру, просто не попадет в результаты поиска. Более того, для информационных запросов многие факторы, улучшающие ранжирование по коммерческим запросам, начинают работать в обратную сторону и тянуть сайт на дно.

Размер сайта тоже в последнее время имеет все большее значение. Мы можем судить о нем по количеству страниц, попавших в индекс Яндекса (Google аналогичных данных сейчас не раскрывает). Это еще одно проявление тенденции, упомянутой выше. Параметр важен для Яндекса (сильная корреляция с позицией и связь с попаданием в топ-30), но и в Google корреляция с позицией сильная. К тому же в последние год-полтора значения параметра в обеих поисковых машинах сильно выросли — причем для топ-3 буквально на порядок.

Быть большим хорошо. Если вы хотите в топ-30 по конкурентным запросам, изо всех сил растите. Если хотите в топ-3, растите еще больше. Но еще важнее, чтобы на сайте было много страниц, релевантных запросу. Это поднимает наверх главную страницу раздела, в котором они собраны.

Кроме того в ранжировании помогает:

• участие в Яндекс.Маркете. Можно предположить, что это положительно влияет на какие-то поведенческие метрики, а уже они — на ранжирование в Google (и в Яндексе). Но даже если так, всее равно получается, что участие в Маркете способствует лучшему ранжированию.
• переход на протокол HTTPS. И Яндекс, и Google предпочитают показывать сайты с https: есть связь и с позицией, и с попаданием в топ. Под давлением поисковиков и браузеров все больше сайтов переходят на защищенный протокол — и в следующем году это явно продолжится.
• внедрение микроразметки и адаптивной верстки. В обоих поисковиках наличие микроразметки коррелирует и с позицией, и с попаданием в топ. Доля сайтов с микроразметкой росла в течение всего времени наблюдений и сейчас достигла двух третей в топ-30 Яндекса и почти 60% — в Google. Из конкретных видов микроразметки Schema.org и Open Graph важны для Яндекса (топ-30, позиции) и Google (позиции), а значительно менее распространенная разметка Microformats — только для Google (позиции).
• заполнение мета-тегов.
  При этом длина title и description и количество слов в нем в обоих поисковиках коррелируют и с попаданием в топ, и с позицией. Но помните: можно увеличить размер заголовка и description, чтобы в них было больше слов из запросов. Но заголовок покажут в результатах поиска, а description в сниппете. Их кликабельность важнее количества ключевых слов.

Коммерческие факторы

Пока поисковики не умеют учитывать цены при ранжировании, в приоритете — масштаб и надежность бизнеса, стоящего за сайтом. А от самого сайта требуется функциональная и информационная полноценность.

Увеличивайте ассортимент, насколько возможно. При каждом товаре должны быть кнопка заказа, цены (прямо на странице, которую находит поисковик), технические характеристики (по которым возможны отбор и сравнение) и фотографии — причем лучше не одна, а несколько.

Помогите пользователям с вами связаться. У вас обязательно должны быть телефоны и/или адреса в регионе, из которого пришел запрос, — иначе вы просто не попадете в топ. Чем больше регионов, адресов и телефонов — тем лучше: будьте (или по крайней мере кажитесь) большими.

Избегайте использования в контактах только мобильных телефонов и адресов электронной почты на общедоступном бесплатном почтовом сервисе. Для многоканальных телефонов связи с ранжированием не замечено, а вот для номеров 8-800, напротив, корреляция с позицией продолжает расти. Не забудьте про обратный звонок: доля сайтов с этим сервисом в этом году снова выросла и достигла двух третей в топ-30 Яндекса. Будет полезен и онлайн-консультант, который в Яндексе теперь может работать прямо в результатах поиска (это называется «чат с компанией»).

Кроме того, важны:

• условия продажи. Оплата, доставка, гарантия — корреляция всех этих параметров растет (особенно в Google). Обязательно нужна информация на сайте (и ссылки на нее в меню), желательно иметь небольшие информационные блоки в интерфейсе каждой страницы.
• скидки, акции и спецпредложения не помешают на любом коммерческом сайте — да и на странице тоже. Для них остается сильная корреляция с позицией в Google, корреляция с позицией и связь с попаданием в топ в Яндексе.
• отзывы не менее полезны. И значения параметра, и его важность продолжают расти: сильна корреляция с позицией в Google и Яндексе, связь с попаданием в топ в Яндексе. Но стараться поставить их на каждую страницу не нужно.
• рассказ о специалистах компании тоже необходим. Если ваша компания предоставляет услуги, у них должно быть лицо: сопроводите описание услуги рассказом о том, кто ее оказывает. А вот мода на выкладывание на сайт сертификатов, похоже, скоро пройдет — связей с ранжированием в Яндексе для них не видно.
• значение видеороликов продолжает расти. Видеоконтент на коммерческом сайте, безусловно, полезен, и второй год подряд продолжается бурный рост. В Яндексе сильная корреляция с позицией — но в Google все равно сильнее: и значения выше, и есть сильная связь с попаданием в топ.
• текстовый контент также важен: рекомендации по выбору, справочные материалы, ответы на вопросы — все это коррелирует и с позициями, и в попаданием в топ. А вот за размещением новостей гнаться не обязательно.

Соцсети

Чем больше вашим сайтом будут делиться, тем больше его будут любить поисковики. Но ставить ссылку на всех страницах не стоит: пусть она будет там, откуда действительно есть что запостить, — например, на страницах спецпредложений.

Ссылок «Поделиться» на коммерческих сайтах, попавших в результаты поиска, пока немного меньше, чем ссылок на группы, но и они на подъеме. В обоих поисковиках есть и связь с попаданием в топ, и заметная корреляция с позицией; средние значения параметра в топ-30 и топ-3 растут, причем быстрее, чем в прошлом году.

Ссылочные факторы

Ссылок стало меньше, но они по-прежнему «работают».

Для ссылок на сайт:

• сильная связь с попаданием в топ в Google и немного более слабая — в Яндексе; 
• сильная корреляция с позицией в обоих поисковиках: в Google выше коэффициент корреляции, зато в Яндексе более высокие значения в топ-3.

Для ссылок на страницу:

• связи с попаданием в топ нет; 
• в Google корреляция с позицией такая же высокая, как для сайта, но в Яндексе — значительно ниже.

Ссылки на сайт ожидаемо важнее: поисковые машины ранжируют в первую очередь сайты, а не страницы — особенно если речь не идет о прямой оценке релевантности.

Для ссылочно-текстовых факторов действует «принцип антибуквализма»: чем дальше от точного запроса, тем сильнее фактор. Например, для ссылок на сайт:

• точный запрос в ссылках — самая слабая корреляция с позицией, нет связи с попаданием в топ-30 ни в Яндексе, ни в Google. 
• запрос с точностью до форм слов — в Google появляется слабая связь с попаданием в топ. 
• все слова запроса в произвольном порядке и не обязательно рядом — связь с попаданием в топ и корреляция с позицией сильнее. 
• все слова запроса или их синонимы — еще немного сильнее, в том числе и корреляция с позицией в Яндексе. 
• любые слова из запроса в ссылках — в Google cильная связь с попаданием в топ и очень сильная корреляция с позицией; в Яндексе — появляется слабая связь с попаданием в топ, а корреляция с позицией становится сильной. 
• любые слова из запроса и их синонимы — в Google все еще немного усиливается; в Яндексе, наоборот, чуть-чуть падает (единственное исключение). 
• любые слова из запроса и выделенные слова из сниппетов — в Google и Яндексе максимальные коэффициенты корреляции.

«Продажные ссылки» в Яндексе не то чтобы не учитываются, но «белые» работают лучше. А Google все равно.

Текстовые факторы

Мы отслеживаем много текстовых параметров. В отчете приведены сводные таблицы, которые показывают, какие параметры в каких зонах документа важны. Если для Google преобладают корреляции с позицией, то в Яндексе — связь с попаданием в топ. Похоже, Яндекс использует текстовое ранжирование в основном для предварительного отбора достаточно релевантных страниц, а на позицию внутри топа текстовые факторы влияют слабо. 

Для текстовых параметров также действует принцип антибуквализма: чем дальше от точного запроса, тем параметр сильнее. Также кроме собственно слов запроса важны их синонимы и слова, которые поисковики выделяют в сниппетах (а также слова, задающие тематику). 

Требования естественности и полезности текста (и страницы в целом) перестали быть пустыми словами. Во-первых, поисковики за этим следят и это учитывают (Google тоже). Во-вторых, критерии оценки релевантности теперь «семантические», они действительно могут отдавать предпочтение естественному полезному тексту.

При этом порог релевантности, позволяющий претендовать на место в топе, очень высокий. Так, медиана по количеству вхождений слов запроса в текст страницы на нашей выборке — это столько слов, что из них можно было бы составить около 30 запросов. Борясь за естественность текстов, приходится об этом помнить. 

Один из самых важных и неожиданных выводов в отчете — что Яндекс, в отличие от Google, для коммерческих сайтов при оценке текстовой релевантности практически полностью игнорирует основной текстовый блок страницы (SEO-текст). Представители Яндекса говорили об этом давно, но им мало кто верил. И вот теперь можно сказать, что их утверждения подтвердились. 

Главный рецепт создания страницы, которая может понравиться и Яндексу, и Google, — перенести центр тяжести с SEO-текста на функциональные блоки, прежде всего — на «карточки» товаров и услуг.

Cамые важные параметры для Яндекса и Google

ТОП-30 параметров для Google

ТОП-30 параметров для Яндекса

Полный рейтинг из ТОП-70 параметров для Яндекса и Google можно посмотреть в отчете.

Исследование подготовил Михаил Волович, руководитель Лаборатории поисковой аналитики «Ашманов и партнеры».

www.ashmanov.com

Об авторах (Ашманов и партнеры)

Рейтинг видимости сайтов разработан компанией «Ашманов и партнеры«. Мы занимаемся интернет-консалтингом, поисковой оптимизацией и контекстной рекламой с 2001 года. Это только одно из направлений нашего бизнеса, другое — разработка поисковых и смежных технологий. Среди наших клиентов есть много крупных компаний, требовательных к уровню сервиса (в их числе Bridgestone, Pioneer, «Озон», «Райффайзен Банк», Kodak, Sony и другие), но по тем же стандартам мы обслуживаем и десятки небольших компаний. «Ашманов и партнеры» одними из первых в России начали профессионально заниматься поисковым маркетингом, и мы чувствуем свою ответственность за этот рынок. С 2002 года нами проводится конференция, посвященная поисковой оптимизации сайтов и контекстной рекламе, ежемесячно проходят наши семинары по интернет-маркетингу. «Ашманов и партнеры» входит в число организаторов ежегодной конференции «Управление аудиторией и реклама в Интернете», а рассылка «Продвижение сайта. Профессиональные советы экспертов» входит в десятку самых популярных рассылок Subscribe.ru. Для вебмастеров, самостоятельно продвигающих свои сайты, мы разработали сервис мониторинга позиций и эффективности маркетинга в Интернете «SeoRate.ru». Контактная информация Пишите нам: Офис: Наш московский офис находится по адресу: м. Славянский бульвар, ул. Верейская, д.29, стр. 134, 7 этаж, Блок А. Бизнес-центр «Верейская плаза». Мы работаем в будние дни с 10 до 19 часов. Пожалуйста, позвоните нам заранее, чтобы мы смогли заказать вам пропуск. Телефон: (495) 269-06-30.

www.seorate.ru

Продвижение сегмента недвижимости в соцсетях. Исследование рынка – статьи про интернет-маркетинг

Платформа myTarget становится единым окном закупки рекламы на всех ресурсах Mail.ru, включая Одноклассники и ВКонтакте (хотя в рамках закупки в myTarget выбрать только ВК невозможно, она попадает в число остальных площадок). Совокупная аудитория размещения Mail.ru охватывает 94% от всей русскоговорящей аудитории Интернета в России и за рубежом. Соответственно 70% дневной аудитории охватывается соцсетями, контентными проектами и сервисами.

Это позволяет провести аналитику отрасли недвижимости. 

Аудитория, которая интересовалась недвижимостью или была склонна к ее покупке, чаще всего в возрасте 19-40 лет, работает, с высшим образованием.

В принципе, реклама в недвижимости делится на два сегмента: реклама, размещаемая девелоперами, и реклама, размещаемая агентствами недвижимости, агрегаторами. И подходы в этих сегментах отличаются. Девелоперские кампании таргетируют рекламу по регионам. Агрегаторы очень часто пользуются федеральной рекламой.

Динамика интересов в недвижимости (пики и провалы) не меняется. На первом месте интересов находится «недвижимость», на втором месте в прошлые годы были «новостройки». Интерес повышен в июне и сентябре, а к концу года показатели падают.

В этом году по объему интереса на второе место вышла «вторичная недвижимость». С точки зрения аудитории вторичка стала более популярной. Интересно, что «ипотека» занимает довольно небольшую долю, ею интересуются реже, но при этом большая доля сделок совершается с привлечением ипотеки. Идет существенное пересечение с финансовыми интересами.

С точки зрения использования таргетингов по интересам, девелоперские кампании тергетируются чаще по недвижимости, финансам, авто и другим категориям, которые так или иначе показывают платежеспособность аудитории. Если говорить про базы данных недвижимости, то у них на первый план выходят какие-то смежные интересы. Например, «мебель и интерьер», «досуг и развлечения». Если человек интересуется обустройством и ремонтом, то с высокой долей вероятности он интересуется покупкой недвижимости.

Использование таргетинга по доходу вызывает сомнения. С одной стороны, этот таргетинг характеризует платежеспособность. С другой стороны – каждый рекламодатель при регистрации в сервисе myTarget настраивает этот таргетинг, и в результате стоимость аудитории становится выше. При этом найти платежеспособную аудиторию можно с использованием таргетингов по потребительским интересам. Если кампания настроена правильно по интересам, то таргетинг по доходам можно не использовать.

Помимо таргетирования нужно работать и с собственной базой телефонных номеров и электронных адресов, id пользователей из сообществ в соцсетях, MAC-адресов. MAC-адреса используются, если вы обращаетесь к аудитории, которая физически находится в ограниченном радиусе вокруг какой-то точки. Был случай, когда застройщики таргетировались на аудиторию ближайших торговых центров. Гипотеза заключалась в предположении, что если человек регулярно посещает один и тот же торговый центр, то его может заинтересовать покупка квартиры в этом районе. Гипотеза подтвердилась.

Контекстным таргетингом пока этим инструментом пользуется относительно немного рекламодателей, и в этом есть свой плюс – в него можно достаточно легко зайти и получить высокие результаты. Контекстный таргетинг отличается от классической контекстной рекламы. В классическом контексте рекламодатель закупает показы по ключевым словам. Чем более высокочастотные слова используются, тем дороже стоит клик по объявлению. При загрузке семантического ядра в систему, рекламодатель получает аудиторию людей, которые уже интересовались этими запросами ранее. Эти запросы люди могли вводить в поиске Mail.ru, на youla.ru в разделе «Недвижимость»,в социальных сетях. 

С точки зрения получения лидов, вы фактически формируете кастомный сегмент аудитории. С точки зрения узнаваемости бренда, можно собрать свой собственный интерес по тем запросам, которые искали люди.

Еще один важный инструмент – ремаркетинг. Это работа с той аудиторией, которая уже была у вас на сайте, но по какой-то причине ушла. Для того чтобы настроить ремаркетинг, нужно поставить на сайт счетчик от Mail.ru. Помимо подсчета статистики и запуска ремаркетинга, этот счетчик может показать портрет вашей аудитории в разрезе личных данных и интересов, которые доступны в рекламном кабинете myTarget. Это позволяет посмотреть на портрет людей, которые совершают или не совершают конверсии, с точки зрения myTarget.

Есть довольно старый, но очень показательный кейс. Специалисты из cian.ru запускали динамический ремаркетинг в три этапа. Кампания длилась около полутора месяцев. 

• На первом шаге реклама показывалась всем людям, которые заходили на сайт и просматривали какие-то объекты. Целью в данном случае был звонок или просмотр номера телефона, если речь шла о десктопной версии сайта. Соответственно при настройке динамического ремаркетинга человеку показывалась реклама по тому объекту, который он просматривал.

• На втором шаге нужно было повышать конверсию. Рекламная кампания была разделена по регионам. Разделение преследовало две цели. Во-первых, у всех регионов есть своя стоимость в аукционе. Во-вторых, были регионы, которые отлично переходили по объявлениям, интересовались, но не совершали звонки и не рассматривали номер телефона. На эти регионы можно было смело снижать ставку, снижать расходы. На этом этапе упал CTR. Незаинтересованные люди стали видеть меньше рекламы. Но при этом выросла конверсия и снизилась стоимость звонка.

• На третьем этапе специалисты из cian.ru начали играть с креативами и форматами. Это очень важный этап, потому что сразу никогда не понятно, что лучше зайдет аудитории.

Также можно построить аудиторию look-alike. Для этого нужно загрузить базу данных своих пользователей и найти похожих людей. Важно, чтобы ваша база была довольно свежей, и чтобы в ней были люди, интересовавшиеся одним сегментом продуктов.

Есть огромное количество рекламных форматов, которые очень часто хочется тестировать. На самом деле достаточно трех-четырех основных форматов, которые будут приносить конверсии.

Здесь тоже заметна разница между девелоперами и агрегаторами. Большинство девелоперов крутит кроссплатформенную рекламу с целью получить заявку с сайта. У агрегаторов подавляющая активность на мобильных платформах. С мобильного трафика проще получать лиды и они дешевле. Опять же, у агрегаторов очень хорошие мобильные приложения. Получая заявки через мобильное приложение, агрегаторы могут лучше общаться со своей аудиторией, лучше контролировать ядро пользователей. Перекос в сторону мобильной рекламы связан с качественными приложениями и возможностью получить более дешевые лиды.

Среди форматов на первом месте у девелоперов и агрегаторов – мультиформат. Это самый большой охват рекламы, которая показывается на всех площадках. В этом формате система сама определяет, какой рекламный блок выгоднее использовать прямо сейчас.

На втором месте у девелоперов реклама в соцсетях. Это посты в ВК и Одноклассниках. На третьем месте карусель. Разница с агрегторами в том, что у последних увеличен объем размещения в лентах соцсетей. Это связано с тем, что мобильная реклама намного эффективнее работает именно в ленте за счет нативного оформления.

Видео до определенного момента было одним из самых брендовых инструментов, который давал охват, повышал узнаваемость бренда и не давал конверсий. Примерно с 2018 года видео стало давать конверсии. С одной стороны – драйвером послужило мобильное продвижение, с другой – зайти в видеорекламу стало гораздо проще. Раньше на продакш нужен был солидный бюджет. Сейчас стало заметно, что люди хорошо реагируют на довольно дешевые, выглядящие непрофессиональными ролики: в формате слайд-шоу, снятые на мобильный телефон. Иными словами, есть положительный отклик на контент, похожий на то, что генерируют сами пользователи.

Специалисты ЖК «Вдохновение» создали кейс, как запустить эффективную рекламу с нуля. Целью были лиды и увеличение повторных визитов на сайт. 

В рамках кампании использовали мультиформат. В этом случае рекламодатель оформляет три картинки, добавляет одну ссылку. Дальше рекламная система сама выбирает, какой блок показывать и где.

Важно обратить внимание на следующее: вы загружаете три картинки в надежде, что эти блоки покажутся на десктопе. Но в рекламный блок входит тизер – маленькая картинка 50×50 пикселей. Если вы ставите слишком низкую ставку, то мультиформат может обратиться к тизерам. То есть система будет закупать тот ре5кламный блок, на который у вас хватает денег. Есть примеры, когда тизеры отображаются ужасно. Поэтому при загрузке мультиформата важно посмотреть все возможные варианты визуализации и убедиться, что во всех размерах ваш баннер выглядит хорошо.

В рамках кейса разрабатывались креативы. В них акцент делался на главные преимущества для пользователя. В данном случае первый акцент на «продается квартира», дальше «отделка в подарок». И ориентация на женщин выражена в изображении детей.

Дальше использовали карусель в ленте ВК и ОК. В карусели от трех до шести слайдов. 

В этом формате можно использовать две гипотезы. Либо показывать различные квартиры и планировки. 

Либо показывать одну квартиру с разных ракурсов. Показ разных вариантов – хороший способ предоставить человеку выбор и мотивировать его к дальнейшей активности.

Следующий формат, который использовался в кейсе, это Lead Ads. Он показывается пока только в ленте ОК при запуске через myTarget. Пользователь пролистывает ленту, видит пост. Если нажать на кнопку, откроется форма с заполненными данными: имя, фамилия, телефон.

В сервисе уже предусмотрена кнопка и форма, их можно скорректировать. Кроме того, в объявлении размещается пост, где можно указать необходимую информацию.

Рассмотренные форматы – это та база, с которой стоит начинать. Есть еще огромное количество других разновидностей рекламы.

На слайде средние показатели по CTR. Что здесь интересно? Видеореклама лучше работает у застройщиков. Если посмотреть на форматы, приносящие лиды, что здесь лучше положение у агрегаторов.

Если резюмировать вышесказанное, то начинать всегда стоит начинать с тех инструментов, которые с более высокой вероятностью принесут конверсии, идти от более узкой аудитории к более широкой. Не забывайте запускать ремаркетинг. Помимо лидов, ремаркетинг будет подхватывать ту аудиторию, которая пришла через контекст или с органического поиска, но также не оставила заявки.

Не менее важно работать со своими базами. Это поможет либо догнать аудиторию, либо исключить тех людей, которые уже у вас были и не совершили конверсию. На третьем и четвертом месте – аудитория из групп в соцсетях и контекстного таргетинга. Можно начать с контекстного таргентинга – это довольно узкая аудитория, с которой можно начать. В группах соцсетей также есть аудитория, но важно смотреть, что происходит в самих сообществах.

 

 

Доклад прочитал Руслан Осин, руководитель отдела по работе с клиентами, myTarget.

www.ashmanov.com

Машинное обучение на службе SEO-специалиста – статьи про интернет-маркетинг

Предпосылки

Поисковые системы совершенствуются с помощью искусственного интеллекта. Началось это в 2009 году: Яндекс вместо традиционной формулы ранжирования внедряет собственный метод машинного обучения Матрикснет. После этого он начинает использовать нейронные сети в алгоритме «Палех». А алгоритм «Королев» помогает ориентироваться на смысл текста практически так же, как делает это человек. Все это сильно усложняет работу SEO-специалиста.

Что делать с этой информацией? Можно не верить и продолжать работать по-прежнему. Можно паниковать, а можно пытаться «раскусить» алгоритм ранжирования.

Факт в том, что с каждым годом алгоритмы будут только сложнее, и этого не стоит бояться. Машинное обучение может не только создавать проблемы SEOшникам, но и помогать им в ежедневной работе.

Машинное обучение позволяет автоматизировать некоторые рутинные операции и решать новые сложные задачи, которые требуют анализа большого количества данных.

Основные термины

Для того, чтобы понимать, о чем пойдет речь, нам нужно познакомиться с несколькими терминами, которые часто используют как синонимы.

Искусственный интеллект — широкий термин, основная идея которого в том, что машина моделирует разумное поведение. Вокруг нас много реальных примеров:

• компьютерные программы для игры в шахматы;
• голосовые помощники;
• беспилотные транспортные средства.

Машинное обучение — одно из направлений искусственного интеллекта, характерной чертой которого является не прямое решение задачи, а процесс обучения. Машине на вход подаются некоторые данные, в которых она самостоятельно ищет закономерности. Задачи могут быть совершенно разными: классификация, регрессия, кластеризация. Примеры использования машинного обучения:

• спам-фильтры;
• рекомендации фильмов и сериалов;
• прогноз курса валют.

На выходе получается некоторый черный ящик (модель): на вход подаются данные, на выходе получаются какие-то результаты. Получить такую модель можно, используя разные методы машинного обучения: линейную регрессию, решающее дерево, метод опорных векторов, градиентный бустинг, нейронные сети.

Нейронная сеть — некоторая машинная интерпретация мозга человека, в которой находятся миллионы нейронов и которые некоторым образом взаимодействуют между собой. Есть большое количество архитектур нейронных сетей, которые описывают взаимодействие между нейронами. Например, в задачах компьютерного зрения и распознавания речи.

Процесс обучения

Основная проблема в том, что вы говорите новому клиенту о пользе услуги SEO без конкретных цифр. В лучшем случае, вы обещаете ему увеличение продаж или трафика на какую-то цифру, прописанную в скрипте. Это плохо для обеих сторон, потому что клиент, не получив обещанного результата, откажется от ваших услуг, но это можно исправить, если на старте показать клиенту более точный прогноз.

Самое простое, что можно сделать: найти отношение SEO-трафика к среднему трафику в контексте. На момент захода клиента смотреть его трафик по контексту и рассчитывать трафик для SEO. Но сайты могут быть совершенно разные по тематике, по специфике спроса, по развитости. Можно попробовать решить эту проблему логически — проанализировать данные и создать простые правила. 

А можно позволить сделать это машине, которая найдет более сложные зависимости. Для этого потребуется выделить и разметить признаки, которые характеризуют сайт и взять текущий трафик из разных каналов.

После подготовки данных необходимо обучить модель прогнозировать процент или количество конверсий при заданных параметрах. При этом можно использовать любые методы обучения, в том числе нейронные сети. Универсального метода для всех случаев нет, аналитик использует разные методы, а затем выбирает те, которые дали лучшее качество.

После продажи услуги клиенту, требуется создать для него семантическое ядро. Есть много сервисов, которые решают эту задачу. Они обычно подбирают большое количество запросов, схожих по тематике. Затем специалист просматривает полученный список запросов, удаляя плохие. Что может быть плохим запросом? Например, он содержит товар, который соответствует тематике, но его нет на сайте.

Можно автоматизировать шаг фильтрации — разметить примеры хороших и плохих запросов. Нужно попросить своего самого лучшего сотрудника это сделать — при успешном обучении вы получите модель, которая стабильно выдает результаты, похожие на идеальный вариант.

Затем потребуется для каждого запроса придумать и разметить некоторые параметры:

• частотность;
• геозависимость;
• коммерческий/информационный сайт;
• точное вхождение запроса на сайте;
• не менее 3 результатов поиска по сайту в Яндексе;
• процент слов запроса в title или заголовках страницы.

Далее обучаем и используем модель. В процессе обучения могут возникнуть проблемы, и модель может работать хуже, чем специалист. Часто это можно решить, придумав большее количество параметров для обучения.

Помимо релевантности сайту, у запроса можно определить некоторые метрики качества:

• конверсионность;
• трафик при нахождении в топе;
• сложность продвижения;
• скорость продвижения.

Эти метрики специалист не может оценить при составлении семантического ядра. И если вы попросите ваших лучших специалистов выбрать конверсионные запросы, а затем сравните их ответ с фактом, то вы увидите, что они не совпадают. На этот показатель влияет огромное число факторов, которые человек не в состоянии проанализировать.

Можно создать модель, которая будет с некоторой вероятностью определять, конверсионный запрос или нет.

Для прогнозирования конверсии потребуется придумать и разметить параметры для обучения. Чем лучше параметры описывают метрику, тем больше вероятность успеха. Методы обучения уже вторичны.

Возможные признаки:

• текущая позиция;
• частотность;
• наличие популярных доменов в выдаче;
• цена запроса в контексте;
• поведенческие факторы из органики.

Следующий этап — подбор страниц под запросы. На этом этапе либо выделяются существующие страницы, либо будут создаваться новые. Есть два подхода, каждый из которых имеет свои недостатки:

• поиск по сайту (ручной или автоматический) + оценка специалиста;
• кластеризация запросов + подбор страниц под каждый кластер.

В первом случае, если сайт не проиндексирован, поиск по сайту не найдет подходящих страниц. Во втором кластеризацию обычно проводят по результатам выдачи по запросу, при этом структура сайта клиента никак не учитывается. Оба подхода требуют активного участия специалиста и отнимают много времени. Можно поступить следующим образом:

• Собираем к запросу страницы, которые потенциально могут подойти. 
• Отдаем размечать эти пары человеку. Размечаем признаки, основанные, в первую очередь, на релевантности. 
• Получаем модель, которая определяет, подходит ли страница под запрос. Но модель сама по себе бесполезна, нужно реализовать поиск страниц-кандидатов (например, поиском по сайту в Яндексе) и разметить их. 
• Проводим дополнительную кластеризацию для запросов, для которых ни одна страница сайта не является подходящей. Это нужно, чтобы специалист видел, сколько страниц ему нужно создать. При этом синонимы должны определяться в один кластер — для этого тоже есть инструмент, оценивающий схожесть двух слов методами машинного обучения.
• Следующий этап работы специалиста — непосредственно оптимизация страницы. Идеальный вариант — рекомендации, понятные человеку, но с текущим алгоритмом поисковых систем это невозможно.

Проблема процесса оптимизации — его длительность. Страница дорабатывается, после этого необходимо дождаться индексации, и только через несколько недель можно оценить эффект от доработок. Но можно спрогнозировать, даст доработка эффект или нет. Для обучения можно использовать статистику изменений.

Можно попробовать обучить модель для того, чтобы она выявила закономерности в значимости доработок, например:

• увеличить число вхождений ключевиков с 1% до 2%, это не дало эффекта,
• с 1% до 5% — сказалось негативно,
• добавление еще 200 тематичных слов дало прирост по позициям.

Правила будут не настолько простыми, поэтому интерпретировать их не получится. После доработок специалист может получить прогноз эффекта от его работы: тогда можно будет не отправлять доработки на сайт, если прогнозируется ухудшение позиций.

Вместо заключения

Требуется сказать, что качество всех моделей обычно значительно хуже 100%. Часто такое происходит из-за неполноты информации, которой мы владеем. Но плохое, на первый взгляд, качество не всегда означает отказ от модели. Всегда нужно сравнивать текущее состояние по проблеме с качеством модели. Например, сейчас только 20% первичных доработок приводят к улучшению позиций, а модель показывает качество 60%. В этом случае, пусть качество далеко от идеала, использование модели значительно улучшит отработку.

Доклад прочитала Черникова Дарья (Rookee) на конференции Optimization 2017.

www.ashmanov.com