SEO и контекст неразрывно связаны. В обоих используются единые методы размещения, единые площадки. Более того, мы зачастую отмечаем тенденцию, когда при увеличения объема контекстной рекламы падает трафик с SEO и наоборот.

Основные KPIs, которые стоят перед SEM и SEO в нашей компании, - это увеличение трафика на сайт, улучшение видимости товарных предложений, увеличение конверсии в покупки, положительный ROMI.

Для достижения этих KPIs важно уметь работать с пользовательскими данными, и это прежде всего ключевые слова. Где мы берем ключевые слова? В первую очередь это поисковая статистикаPrice.ru, то есть то, что пользователи искали на сайте. Сайт и проект существуют давно, уже 18 лет, поэтому за все эти годы накоплена большая поисковая история.

Кроме того, проект Price.ru входит в холдинг Rambler&Co, поэтому Рамблер делится с нами своей поисковой статистикой. Оттуда мы получаем список ключевых слов, которые для нас являются синонимами. Как это работает? Если в выдаче Рамблера по какому-либо запросу показывается та или иная карточка товара либо раздел каталога в подмесе, то мы считаем, что этот запрос является адекватным для той карточки товара или страницы сайта, которая показывается в выдаче Рамблера. Этот целевой запрос используется как в SEO, так и контекстной рекламе. Когда набирается достаточно данных по подобным показам, мы ее выгружаем и используем в виде готового списка ключевых слов для конкретных страниц с url-ами, с которых показывался подмес.

Далее весь массив ключевых слов группируется специальным образом. К сформированной со своим url странице модели привязываются страницы, которые являются синонимами. Например, запрос «камера SONY DVR 300». Этот запрос можно написать различным образом, как, например, «камера DVR 300» или «SONY DVR 300», «Сони DVR 300» и т.д. Мы «склеиваем» все эти синонимы с помощью поисковых механизмов на сайте. Если полученный синоним задать к поисковой системе Price.ru и в первой выдаче окажется какая-либо модель, мы считаем, что синоним относится к этой модели. Поисковая система Price.ru является таковой, что вероятность ошибки ничтожно мала.

Следующая группа, с которой мы работаем, – это синонимы, относящиеся к категории. На Price.ruпредставлено несколько тысяч крупных категорий товаров из различных областей. Традиционно SEO ко всем категориям прописывает мета-теги. Это стандартный набор мета-полей, который является вручную проработанными запросами. Помимо мета-полей это также заголовки H1. Контекстная реклама использует эти данные для выгрузки в поисковые системы. Используются все ключевые слова, которые перечисляются в этих данных, и по заранее созданными шаблонам выгружаются в поисковые системы. Одной из составляющих поиска на Price.ru являются якорные слова, которые жестко привязаны к каждой категории, так называемые синонимы, которые в нашем случае при отборе являются словами-маркерами. Если запрос содержит синоним и не содержит стоп-слов, то мы берем этот запрос как ключевой для привязки к категории. Здесь далее будет показан пример стоп-слов и их количество, которые присутствуют в главных категориях.

Стоп-слова также используются для отсеивания низкоконверсионных запросов. Мы их называем информационными запросами. Например, это все, что связано со словом «обзор», «ремонт», «отзывы» и др. Эти запросы мы отбраковываем только для контекстной рекламы, т.к. SEO – это бесплатный трафик, и здесь не так критична конверсия, поэтому данные слова мы используем в работе. После фильтрации остаются запросы, связанные с «порно», а также с другими словами, которые точно не являются нашими целевыми. Мы собираем эти слова и используем их для улучшения фильтрации.

Кроме того, важным фактором является информация, которую мы берем из статистики использования фильтров, которые есть на сайте. Фильтры призваны облегчить выбор пользователя при подборе товаров для покупки. Настроив события в Google Analytics, мы начали получать данные от того, как пользователи пользуются фильтрами на конкретной странице. Например, в разделе «ноутбуки» мы точно понимаем, что пользователи зачастую интересуются недорогими ноутбуками или ноутбуками топовых серий. Если мы говорим о более глубоких технических характеристиках, то мы точно понимаем, какую видеокарту для ноутбука пользователь искал. Под все это мы можем формировать специальные страницы с помощью тегов. Также мы берем ключевые слова из Google Analytics, используя поисковую историю и запросы из поисковиков.

Итого для SEM мы можем использовать запросы, относящиеся к категориям, запросы, совпадающие с названием моделей. Мы не используем информационные запросы, и также мы не используем странные запросы.

Еще один способ сбора ключевых слов - это фильтры. На основании статистики использования фильтров, мы знаем, какие технические характеристики популярны, какие линейки товаров интересны пользователям, их ценовые предпочтения. На основания этого мы делаем специальные страницы, которые служат как навигацией для пользователей, так и посадочными страницами для большого количества ключевых слов.

Пример: запрос «телефоны с двумя сим-картами». Под него создается отдельная страница со своими мета-данными, которая потом также выгружается в контекст. Другие примеры - «зеркальные фотоаппараты», «ноутбуки 17 дюймов», «игровые ноутбуки», «триммеры» и прочие запросы, которые автоматически мы не можем получить без знания того, что ищут пользователи.

Линейки товаров. Известный факт, что часто пользователи ищут не конкретный товар, а какую-то линейку товаров. Например, «телефон Sony Experia». Под эти линейки товаров мы также создаем конкретные страницы. Они высококонверсионные, интересны пользователям и являются полезным конверсионным инструментом. Мы даже вынесли некоторые из них в сквозное меню на сайте. Кроме того, анализ ценовых предпочтений пользователей приводит к созданию страниц под такие запросы. Как пример, «дешевые ноутбуки», «ноутбуки для офиса», «ноутбуки премиум-класса». Для удовлетворения специального спроса мы создаем страницы под такие запросы как «водонепроницаемые планшеты», «игровые ноутбуки с дорогими видеокартами» и пр. У этих страниц также присутствуют все мета-теги, и они являются новыми ключевыми словами для контекста.

Отдельная история про подмесы на Рамблере. Здесь используются различные фильтры. Например, мы видим, что какой-то поисковый запрос стал очень популярным, поэтому этот запрос мы научились отдавать в Рамблер и в качестве подмесов использовать именно его. Подмесы используются для подбора синонимов. Механизм такой: на Price.ru есть поисковая машина. Когда пользователь набирает какой-то запрос в Рамблере, он, в свою очередь, обращается к поисковой машине Price.ru, которая находит товар и отдает его в поиск Рамблера. Если поиск Price.ru дает верный ответ, мы видим, что по этому запросу есть трафик, а также смотрим, есть ли по этому запросу конверсия. Если по этому запросу идет не менее 3 кликов, то считаем, что этот синоним верный, что дает нам сигнал отправить это слово в контекст. В случае низкой конверсии синонима в клики на магазины, это слово выключается из показов.

С точки зрения технической имплементации синонимы с ключевыми словами и страницами приземления выгружаются в XML. Далее они выгружаются в средство для автоматизации при работе с контекстом. По заранее проработанному шаблону создаются тексты объявлений. Как создавать тексты, в рамках этого доклада не говорим, т.к., скорее всего, в рамках конференции это будет освещено. Финально все данные автоматически выгружаются в Google и Яндекс. По конверсии ключевых слов мы понимаем, какие ключевые слова стоит остановить, а с какими нужно работать дальше.

Что нам дает такая проработка? Во-первых, это дополнительные 5-10 страниц к каждой товарной категории на сайте. В общей сложности получается 7500 новых страниц. Но самый главный бонус – это новые ключевые слова, порядка 100 тыс., которые используются в обоих каналах. Очень важно, что это является информацией о реальных запросах людей, которые проводили поиск на сайте. И, что очень удобно, все эти слова уже содержат ссылку на свою страницу приземления. Они полностью подготовлены для выгрузки в контекст.