Любой практикующий специалист вынужден проводить множество экспериментов. И самое сложное в любом эксперименте – это интерпретация полученных данных. Ведь чаще всего результат бывает неоднозначным, и определенно сказать ДА или НЕТ крайне сложно. Поэтому в сегодняшней статье Юрий Кушнеров рассказывает, как оценить влияние тех или иных изменений на сайте на его видимость в поисковых системах.

Вводные данные

Возьмем конкретный пример. Не так давно я задался вопросом – влияют ли изменения текста по правилам «Главреда» на видимость в поиске. Чтобы проверить это:

1. Определил 3 страницы, которые буду отслеживать, и зафиксировал исходные данные: текущий трафик, показатели отказов, время на сайте и прочее.

2. Собрал как можно больше ключевых слов.

— Сперва с помощью инструмента «Анализ поисковых запросов» в Google Search Console выгрузил все ключевые слова для каждой страницы, участвующей в эксперименте:

— Затем идем в Яндекс.Метрику и открываем отчет «Источники -> Поисковые фразы» и фильтруем только нужные нам страницы с помощью сегмента:

Получаем подробный отчет по конкретным страницам – список ключевых запросов, которые видят поисковики для каждой из страниц отдельно.

Экспортируем полученные отчеты для каждой из анализируемых страниц, и таким образом получаем 6 списков ключевых слов для трех страниц.

3. Идем в систему аналитики seolib.ru, создаем проект и добавляем в него все ключевые слова, разбитые на группы по страницам. В результате получаем такой проект:

Каждая группа названа по URL страницы — вы можете назвать ее, как вам удобно, например, по title страницы, главное, чтобы вы понимали, о чем идет речь.

Обратите внимание: при добавлении ключевых слов в SEOlib дубли ключевых слов из ваших списков автоматически будут удалены, поэтому нет необходимости предварительно сравнивать списки, которые вы подготовили.

4. Запускаем ежедневный анализ позиций.

Важно! Я советую запустить такой сбор заранее, хотя бы за неделю до начала эксперимента, чтобы у вас накопилась некоторая статистическая выборка и вы могли отличить небольшие колебания от реальных изменений.

Еще один совет: делайте пометки и комментарии!

Сейчас вам кажется, что вы все помните, но уверяю вас – через несколько месяцев вы с трудом сможете сказать, что вы делали, когда и на какой конкретно странице. Лично я использую для этих целей комментарии в Google.Analytics:

Но вы можете использовать любой удобный для вас инструмент, хоть блокнот или таблицу в Excel. Важно это делать и не важно, как.

Анализ результатов

После подготовки и сбора первоначальных данных вы вносите изменения на сайт и ждете индексации изменений (например, смотрим кеш страницы в Яндекс и Google и проверяем его дату).

При этом некоторые изменения могут проявиться сразу (например, изменения внешнего вида, навигации, юзабилити могут сразу повлиять на поведенческие факторы), поэтому я бы советовал анализировать данные каждый день, хотя бы бегло.

На что нужно обращать внимание:

1. Позиции сайта

Хочу обратить внимание, что нужно анализировать именно общую картину по всем загруженным нами ключевым словам.

Часто допускается такая ошибка – маркетолога интересует конкретная фраза, он добавляет 1-2 слова на страницу и анализирует позиции по этим 1-2 фразам. Так делать неправильно, поскольку рост одной фразы может быть за счет двадцати других (мы – за правильное SEO). Именно поэтому мы выгружали ВСЕ слова интересных нам страниц.

В SEOlib смотрим позиции каждой страницы отдельно и проекта в целом. Кому удобней – может смотреть на цифры, мне для беглого анализа изменений больше нравится использовать график, но тут уж каждый сам выбирает:

График изменений видимости сайта

Отчет по изменениям позиций

2. Видимость сайта в поиске

Кроме анализа позиций сайта по фразам, которые находились ранее, важно понимать, появились ли новые фразы.

Для этого снова идем в «Анализ поисковых запросов» Google Search Console, настраиваем фильтр на нужные страницы и анализируем видимость сайта:

При этом вы можете выбрать сравнение дат, если прошло довольно много времени (28 или 7 дней).

В данном отчете рекомендую поочередно анализировать количество кликов, показов и CTR, т.к. изменения могут быть не столь очевидными.

Например, за счет более привлекательного сниппета при том же количестве показов число кликов могло вырасти. Или наоборот – количество показов увеличилось, а количество кликов не изменилось (CTR упал). Будьте внимательны.

Кроме того, можно отдельно проанализировать, например, веб и картинки или мобильную выдачу.

3. Поведенческие факторы

И третье, на что следует обратить внимание, – это то, как ведут себя пользователи до и после изменений на странице:

Стали ли они больше проводить времени на странице?

Это потому что контент стал интереснее, или его стало сложнее найти?

Как изменился показатель отказов?

Изменился ли процент переходов на страницу и выходов с нее?

Проанализировав все данные таким образом, вы сможете сделать вывод, влияют ли изменения на видимость сайта, и если да, то как.

По своему эксперименту могу сказать, что положительного эффекта от «Главреда» нет. Даже чуть хуже стали некоторые ПФ-показатели.

Разумеется, пример с «Главредом» – просто для наглядности методики оценки изменений. Таким же способом вы можете анализировать изменения в тексте, правки метатегов, изменения скорости загрузки сайта, эффект от ссылок или поведенческих факторов.