seoвсе услуги
Продвижение сайтов от GUSAROV

отвечаем
в мессенджерах:

отвечаем
в мессенджерах:

Как мы продвинули интернет-магазин автозапчастей с помощью Serpstat

ПавелПавел Буевич, ведущий SEO-специалист агентства

«Как добиться поставленных клиентом KPI и увеличить трафик на 20% в тематике «Автозапчасти»? Рассказываем, как выполнили все даже при наличии конкурентов в поиске с такой же структурой каталога и агрегаторов, которые со статичностью и реальными карточками выигрывают у обычных каталогов».

вводные для продвижения интернет-магазина

Для продвижения проекта мы остановились именно на Serpstat, так как в нем объединены все необходимые функции для определения стратегии продвижения и анализа конкурентов. В процессе продвижения сайта мы использовали сервис следующим образом:

  1. Проанализировали конкурентов (определили лидеров тематики).
  2. Построили структуру сайта на основе конкурентов.
  3. Собрали ключевые запросы конкурентов.
  4. Провели текстовую аналитику (получили список рекомендуемых ключей).
  5. Остановимся подробнее на каждом пункте.

Поиск и анализ конкурентов

Для анализа конкурентов наше агентство использует Serpstat. Можно воспользоваться бесплатным функционалом для решения оперативных задач: например, узнать лидеров тематики в органической выдаче и в дальнейшем ориентироваться на них при разработке стратегии продвижения.

Если использовать бесплатные возможности, в выдаче будет ограниченный список результатов. Советуем приобрести соответствующий вашим задачам тарифный план. Так можно будет увеличить выборку и детально проработать план продвижения.

1

Поиск лидеров тематики

Самый простой способ найти лидеров тематики — зайти в поиск и вбить самый высокочастотный ключ. В нашем случае это будет «автозапчасти в Минске». Затем выбираем домен из ТОП-5 в поисковой выдаче и вводим его в Serpstat.

В результате получаем список конкурентов из поисковой выдачи. Остается проанализировать сайты с наибольшей видимостью и наибольшим числом фраз у домена:

Как провести анализ конкурентов в поиске

2

Построение структуры сайта

После выбора наиболее релевантных конкурентов мы приступили к анализу структуры сайтов и сбору запросов. Для построения правильной структуры мы определили страницы с наибольшим трафиком с помощью раздела «Страницы с наибольшей видимостью»:

Построение структуры сайта

Сайт aza.by наиболее подходил к нашей структуре, поэтому он был взят за основу.

Страницы-лидеры в Serpstat

Мы разбили страницы на 3 категории:

— Каталоги конкретных запчастей:

Разбивка на категории в Serpstat

10 страниц в качестве примера

— Запчасти по маркам авто:

Анализ конкурентов в SEO

10 страниц в качестве примера

— Запчасти по маркам авто:

Разбивка по страницам-лидерам

— + Карточки (не стали выделять наиболее трафиковые).

Таким образом мы получили список страниц, на которые стоит сделать упор. После проработки структуры сайта мы собрали семантическое ядро. Serpstat позволяет выгрузить все ключевые запросы конкурентов сразу или отдельно по посадочным страницам:

выгрузка запросов конкурентов

Мы выгрузили сразу все запросы наших конкурентов и приступили к чистке.

Serpstat помог нам:

Разработка структуры сайта

Текстовая аналитика: проверка и применение результатов

После ручной чистки «мусорных» запросов можно приступать к кластеризации.

Ручная чистка запросов

Создаем проект в инструменте «Кластеризация»:

Кластеризация

Кластеризация в Serpstat

Принцип кластеризации

Кластеризация в Serpstat дает возможность сгруппировать запросы, используя два алгоритма:

Soft — запросы объединяются в группу, если есть общий набор URL хотя бы для одной пары.

Hard — запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех набор URL:

Тип кластеризации

Обычно мы выбираем тип связи Medium и тип кластеризации Soft — это дает не такую жесткую группировку и позволяет специалисту оставить больше запросов в кластерах (больше участия специалиста).

Типы связи в кластеризации запросов

Получаем сгруппированные запросы по разным кластерам, которые в дальнейшем мы доработали вручную

Мы сгруппировали все собранные запросы и теперь приступаем к текстовой аналитике:

Текстовая аналитика в SEO

Текстовая аналитика не только помогает формировать ТЗ для копирайтеров, но и является основанием для специалистов при написании Title и H1.

Написание ТЗ

Таким образом, текстовая аналитика в Serpstat помогла нам сформировать полное ТЗ для копирайтеров. Кроме того, она дает не только фразы, которые нужно использовать в тексте, как на скриншоте ниже:

Околотематические слова

Но также слова, которые были замечены у конкурентов — часть этих слов задают тематику и их тоже нужно использовать в тексте:

Слова задающие тематику

Все эти данные дают возможность специалисту быстро выбрать количество необходимых ключей и их вхождений:

Количество вхождений в тексте

Мы пробовали разные текстовые анализаторы, но остановились на Serpstat. У сервиса есть одна отличительная черта: он не дает точного количества вхождений, которые нужно употребить, а дает средний процент, к которому нужно стремиться.

После кластеризации и текстовой аналитики можно смело внедрять семантику и рассчитывать на положительный результат. На проекте мы внедрили более 300 кластеров запросов.

Что в итоге попало ТОП?

После внедрения кластеров запросов мы сразу получили рост позиций в двух поисковых системах: Яндекс и Google. Стоит отметить, что в первой наш сайт занял топ гораздо быстрее, чем во второй. В Яндекс среднее время попадания в топ после внедрения семантики составило от 2 до 4 недель. В Google это время равнялось от 1 до 2 месяцев. Наиболее высокочастотные запросы попали в топ Яндекс:

Высокочастотные запросы в топ Яндекс

Запросы в ТОП

В заключение

Serpstat помог нам:

— Проанализировать конкурентов и найти лидеров по трафику.

— Определить и построить релевантную структуру сайта.

— Провести кластеризацию запросов и текстовую аналитику.

— Составить ТЗ для копирайтеров.

Результаты аналитики показаны на графиках ниже:

Результаты аналитики

Результаты аналитики

amp

29.08.2018
10 queries in 0,613 seconds.