Как спрогнозировать результат от SEO?

Содержание:

  1. Что необходимо для создания модели прогнозирования?
  2. Формулы расчета прогноза трафика и конверсий
  3. Формулы генерации ситуаций роста позиций
  4. Подключение Google Таблицы к Data Studio

Модель, которую я буду описывать ниже, показывает, как SEO влияет на небольшой объем данных.

Представим такую ситуацию. Вы сидите на встрече с клиентом, презентуете ему стратегию, план продвижения, но в итоге слышите вопрос: “А какой рост вы ожидаете?”.

И конечно же ответ сводится к тому, что предсказать точный результат от seo нельзя, так как есть много косвенных факторов, на которые невозможно повлиять:

  • алгоритм ПС,
  • сезонность,
  • изменения на сайте у конкурентов и т.д.

Seo специалист может проделать большой стек работы, но при этом не исключено, что при очередном обновлении алгоритма, сайт может, как взлететь до небес, так и провалиться. Следующую модель рекомендую позиционировать, как способ, который помогает понять, насколько работа над целевым набором ключевых слов, способна увеличить показатели при правильной оптимизации.

Что необходимо для создания модели прогнозирования?

В качестве входных данных и инструментов, которые будут их обрабатывать:

  1. Аккаунт Google и доступы к аналитике продвигаемого сайта.
  2. Домен, который вы планируете продвигать и анализировать.
  3. ТОП-150 целевых запросов, на которые вы хотите ориентироваться.
  4. Частота запросов.
  5. Среднемесячный объем органического трафика с десктопных и мобильных устройств.
  6. Среднемесячная конверсия с десктопных и мобильных устройств.
  7. Текущая позиция домена по запросам.
  8. Google Таблицы и Data Studio.

Наверно, самое интересное в этой модели то, что она показывает, какой прирост можно ожидать, если делать усилия на конкретные запросы. Это значит, что она не учитывает остальные запросы, которые также приносят трафик на сайт и конверсии. Скачать пример файла можно тут.

На первом листе “Запросы” вам нужно заполнить столбцы А, В, С и строки — 2-151 своими запросами с позициями на текущий момент и частотами, отсортированными по их убыванию (рис. 1).

Заполнение таблицы в шаблоне

Рисунок №1 — Заполнение таблицы в шаблоне

Важно!

Строки 152 и далее будут заполняться автоматически. Если у вас запросов меньше, то шаблон потребует корректировок.

На втором листе “Средний CTR и входные по трафику”, нужно заполнить данные по среднемесячному органическому трафику с мобильных и десктопных устройств, а также конверсию (рис 2).

Данные о трафике и конверсиях

Рисунок №2 — Данные о трафике и конверсиях

На этом же листе в ячейках H1:J101 данные, которые менять не стоит. Это данные по среднему показателю CTR в зависимости от позиции запроса в выдаче. Данные взяты отсюда.

Все формулы уже присутствуют, вам не нужно писать их вручную, далее немного поясню некоторые из них.

Формулы расчета прогноза трафика и конверсий

Для расчета прироста мобильного и десктопного трафика используются формулы ВПР Excel.

Формула 1:

=Значение CTR для запроса*Частота запроса*Среднемесячный мобильный(десктопный) трафик
=ВПР(E2;'Средний CTR и входные по трафику'!H:J;3;0)*C2*'Средний CTR и входные по трафику'!$C$4

Данная формула ищет позицию запроса из ячейки “Е2” в диапазоне позиций “H:J” на втором листе с показателями CTR. Соответствующее значение умножается на частоту запроса и на среднемесячный показатель мобильного трафика.

  • E2 — искомая позиция;
  • ‘Средний CTR и входные по трафику’!H:J;3;0 — диапазон, в котором ищется совпадение с искомой позицией, и возвращается результат(соседняя ячейка);
  • С2 — частота запроса;
  • ‘Средний CTR и входные по трафику’!$C$4 — значение мобильного трафика.(Для десктопного трафика, данные получаем из ячейки $В$4)

Для расчета конверсий используется такая формула:

Формула 2:

=Прогнозируемый мобильный(десктопный) трафик*Среднемесячная мобильная(десктопная) конверсия
=(F2*'Средний CTR и входные по трафику'!$E$4)

Полученное значения мобильного и десктопного трафика умножаются на соответствующие показатели среднемесячной конверсии с устройств.

  • F2 — прирост мобильного трафика (G2 — десктопного трафика);
  • ‘Средний CTR и входные по трафику’!$E$4 — среднемесячная мобильная конверсия($D$4 — десктопная).

Формулы генерации ситуаций роста позиций

В столбце “Динамика”, на первом листе, указаны 7 ситуаций — рост позиций:

  1. Не изменилась.
  2. На 1 выросла.
  3. На 2 выросла.
  4. На 3 выросла.
  5. На 4 выросла.
  6. На 5 выросла.
  7. На 10 выросла.

Для этих ситуаций прописано 7 формул Excel, которые заполняют столбец “Новая позиция” автоматически. Как только вы заполните данные на первом листе и на втором, можно сказать, что больше половины работы выполнено.

Подключение Google Таблицы к Data Studio

Для того, чтобы связать Google Таблицу с данными и Data Studio, перейдите по ссылке и скопируйте шаблон, в верхней части(рис. 3).

копирование отчета

Рисунок №3 — Копия шаблона

Вам откроется диалоговое окно, в котором нужно создать новый источник данных. Открываем выпадающее окно и выбираем Создать источник данных (рис.4, 5).

выбор нового источника данных

Рисунок №4  — Копирование отчета

создание нового источника

Рисунок №5 — Создать новый источник данных

После того, как вы выберете Создать источник данных, откроется список с источниками, которые можно связать с Data Studio, среди них необходимо найти Google Таблицы и нажать Выбрать(рис. 6).

выбор таблицы как источника

Рисунок №6 — Источник данных Google Таблицы

Вам откроется окно, где нужно найти ранее скопированный шаблон таблицы.

  1. Выбираем шаблон (Шаблон ТОП150 для прогнозирования).
  2. Параметры оставляем без изменений, если галочек нет, то добавляем.
  3. Нажимаем связать(рис. 7).

настройки источника

Рисунок №7 — Настройка источника

Следующую настройку также оставляем без изменений и нажимаем Добавить (рис. 8).

настройки подключения

Рисунок №8 — Подключение источника

После создания подключения, ваша диаграмма с данными будет выглядеть так(рис. 9).

диаграмма прогнозирования

Рисунок №9 — Диаграмма с данными

Данные в этом прогнозе получены из расчета среднемесячного объема трафика, среднего CTR* и текущей позиции домена по запросу.

*среднемесячные данные по CTR получены с источника https://www.advancedwebranking.com/ctrstudy/

При наведении курсором на диаграмму, можно увидеть данные полученные в ходе расчета(рис. 10).

данные прогноза

Рисунок №10 — Динамика данных

Панель этой модели полностью интерактивна. В верхнем правом углу можно фильтровать и смотреть данные по конкретным запросам(рис. 11) или по динамике(рис. 12).

фильтр по запросу

Рисунок №11 — Данные по запрос150

фильтр по динамике

Рисунок №12 — Данные по запросам, выросшим на 4 позиции

Внизу отчета исходные данные из нашей таблицы. Их также можно сортировать по динамике и частоте(рис. 13).

таблица с данными

Рисунок №13 — Данные из Google Таблиц

Такую диаграмму данных удобно презентовать руководителю или потенциальному клиенту вместе со стратегией или планом работ. Так она представляет быструю визуализацию данных, которые будут оптимизированы сео-специалистом.

Автор Ирина Старченко
практикующий Seo-специалист
и программист любитель

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *