Один список из 232 фраз, снятый в двух системах, дает две разные картины. В первой десятке яндекса стоит 110 запросов, в гугле 70, а видимость при этом выше как раз у гугла. Разбор этой пары объясняет проект точнее, чем любой итоговый процент.
232 фразы в мониторинге и две картины по ним
Магазин дверей продвигался в Минске, ниша по нашей классификации это строительство и ремонт, работы вело агентство GUSAROV. Задача была сформулирована через рекламу: снизить затраты на контекст, привести на сайт больше посетителей и получить больше заявок на обслуживание.
Список для мониторинга собрали на 232 фразы и снимали по обеим системам. В яндексе 36 запросов стояли на первом месте, 69 в первой тройке, 110 в первой десятке, 149 в топ-30, за сотой строкой осталось 56. В гугле по тому же списку 31 на первом месте, 40 в тройке, 70 в десятке, 144 в топ-30 и 59 за сотней.
Почему при меньшем топ-10 видимость оказалась выше?
Потому что видимость считается с весом частотности, а не как доля строк. В яндексе в первой десятке 110 фраз из 232, это 47 процентов списка, а видимость 20,1. В гугле в десятке 70 фраз, 30 процентов списка, а видимость 24,2. Значит, в гугле высоко стоят более частотные запросы, а в яндексе десятка набрана хвостом.
Практический вывод простой. Доля топа и видимость отвечают на разные вопросы: первая говорит, какая часть списка вообще найдена, вторая, сколько спроса эта часть закрывает. В отчете нужны обе цифры, по одной из них проект читается неверно.
Счетчики улучшений: 82 против 44
В той же сводке считаются позиции, которые за период выросли и просели. В яндексе выросли 82 фразы, это 35 процентов списка, просели 49, то есть 21 процент. В гугле выросли 44 и просели 35.
Здесь важнее соотношение, а не абсолютные числа. В обеих системах растущих заметно больше, чем падающих, значит, идет общее движение вверх, а не перестановка одних и тех же страниц внутри выдачи.
С какими правками сайт подошел к этому замеру?
С техническими, а не с текстовыми. Сначала шаблоны генерации заголовков и описаний для карточек товара, затем оптимизация страниц пагинации и удаление битых ссылок, следом скорость загрузки. Отдельным потоком шли usability-анализ с заданием на правки, разбор ссылочного профиля, схема размещения ссылок и крауд-маркетинг. SEO-тексты писали последними, когда каталог уже был проходим для робота.
Обход делали в Screaming Frog и ComparseR, позиции снимали в Serpstat, ссылочный профиль смотрели в Majestic.
Осенняя лента позиций и что в ней видно
Средняя позиция по списку двигалась 28 дней: 38-я строка 22 октября, 33-я к 27 октября, дальше две недели почти без движения, 30-я к 13 ноября и 27-я к 18-му. Первый участок крутой, потом полка, потом снова подъем.
Полка в середине это не остановка работ. Так выглядит период, когда правки уже внесены, а переиндексация части страниц еще не прошла, и он в отчете нужен: без него подъем в конце выглядит случайным.
Заявки и трафик после выхода в десятку
Посетителей стало больше на 30 процентов к предыдущему периоду, заявок на обслуживание на 25. Задача про затраты на контекст решалась именно этим: часть спроса, которую раньше выкупали платно, закрыли бесплатные переходы по тем же фразам.
Как читать такой отчет у себя
Сравнивайте не проценты между системами, а состав: сколько фраз найдено, сколько осталось за сотой строкой и насколько они частотные. Счетчики выросших и просевших позиций при этом показывают направление раньше, чем средняя позиция.
И отдельно про эту нишу. Ответ про выбор двери ChatGPT и AI-выдача собирают из обзоров и рейтингов, а те написаны про марки и заводы, поэтому имя в ответе достается производителю. Магазину остается следующий шаг покупателя: сравнение линеек между собой, наличие конкретной модели, установка и гарантия на работы. Страницы, где эти вещи названы прямо, попадают в такой ответ чаще, чем общий раздел каталога.
Забрать подарок
