В данном кейсе расскажу как мы продвигаем крупный интернет-магазин детской одежды с учётом сезонности поискового спроса, ну и про 1.500.000 малоценных или маловостребованных страниц тоже расскажу.
Задача, контекст: SEO‑продвижение в ТОП‑10 с целью увеличения потенциальных покупателей и увеличение продаж.
Ниша: Детская одежда.
Срок работ над проектом: 07.2023–07.2024.
Клиент: Крупный интернет-магазин модной детской одежды. Большой ассортимент — более 15 000 товаров, БЕЗ учёта размерной сетки! Оффлайн магазины в более 10ти ТЦ Москвы.
Позиции сайта на начало работ:
Как проводили аудит, какие инструменты использовали:
Какие нашли проблемы/точки роста и что с ними делали:
В современном мире, где интернет-технологии играют всё более важную роль в нашей жизни, успешное развитие бизнеса требует тщательного планирования и стратегического подхода. Одним из ключевых аспектов успешного продвижения является учёт сезонности спроса на товары или услуги.
Сезонность бизнеса — это регулярные изменения спроса на товары или услуги в зависимости от времени года, месяца или других факторов. В разных отраслях сезонность может проявляться по-разному.
Для интернет‑магазина женской, взрослой, детской одежды также характерна сезонность: спрос на некоторые категории товаров меняется в течение года из‑за изменений погоды и модных трендов. Например, осенью (сентябрь, октябрь, ноябрь) растёт спрос на тёплую верхнюю одежду, а летом — на лёгкую и открытую. Июль, август — большой спрос на покупку школьной формы:
При продвижении интернет-магазина одежды необходимо учитывать сезонность спроса, чтобы обеспечить максимальную эффективность стратегии и максимальную прибыль бизнесу.
Бизнес получит больше прибыли, а агентство — довольного клиента 😊
Учёт сезонности позволяет:
Для успешного продвижения интернет‑магазина одежды через SEO необходимо провести анализ сезонных тенденций в тематике. Это позволит определить наиболее популярные категории товаров в разные сезоны и адаптировать стратегию SEO‑оптимизации, контекстной рекламы, SMM и других видов трафика под эти тренды.
Анализ сезонности включает в себя следующие шаги:
В этой статье мы остановимся на этом пункте подробнее.
Мы все знаем что у Яндекса есть сервис wordstat.yandex.ru, но как показывает практика, не все знают что там можно посмотреть число запросов по месяцам, неделям и дням! А те кто знают, не пользуются этим сервисом.
Покажу на примере запроса «костюмы для мальчиков»:
Видим всплески количества запросов с октября по декабрь каждого года, оно и понятно: родители покупают костюмы в школу, детские сады, к новому году.
Встаёт вопрос: как сделать так, чтобы по более 700+ категорий интернет магазина, видеть помесячно, как меняется динамика поискового спроса на разные группы товаров.
Ниже рассмотрим файл сезонности с которым работаем: он очень заинтересовал руководителя магазина. Когда на созвоне в Zoom я показал файлик первый раз, сразу же начали креативить как мы можем его использовать в email рассылках, пуш‑уведомлениях, контексте, SMM и т. д. вплоть до того какие рекламные баннеры, когда будем ставить в оффлайн магазинах.
2. Собрали сезонность всех поисковых запросов из wordstat.yandex.ru за 2023 год и первое полугодие 2024. Мы видим сколько раз пользователи Yandex обращались к поисковой выдаче помесячно с января 2023 года.
3. Теперь мы можем сортировать колонки по месяцам и видеть самые высокочастотные группы поисковых запросов они же типы одежды в моем примере. На скрине ниже весь файл отсортирован по маю.
На скрине видим самые частотные группы товаров в мае. Но самые частотные группы товаров в мае НЕ разу не значит что это товары которые имеют ПИК популярности в мае. Это товары у которых высокая частотность и всё, а нам нужно знать на какие группы товаров... в каком месяце будет ПИК спроса.
Пример: Из скрина выше берём строку 22 — костюмы для мальчиков. По wordstat видим что родители начинают активно интересоваться костюмами для мальчиков в декабре. т. е. в мае это ищут, но в мае это не ПИК продаж этого типа одежды.
Написали макрос в xls, и у нас появилась колонка «ТОП». Колонка показывает в каком месяце в течение года данную группу поисковых запросов пользователи запрашивали в Yandex максимальное количество раз. В колонке «ТОП» выбираем декабрь. Сортируем по колонке месяца «декабрь» и вуаля 😊
Мы видим ТОП групп товаров которые имеют максимальный спрос в декабре, отсортировано по убыванию:
Исходя из скрина Yandex wordstat по «костюмам для мальчиков» видно два пика в декабре 22 и декабре 23. Делаем предположение что в декабре 24 будет аналогичная картина.
5. Теперь мы знаем ТОП спроса по месяцам, что нам ещё нужно? 😊 Ещё мы можем вывести динамику частотности запросов/поискового спроса по годам т. е. сравним количество поисковых запросов в 2023 году с 2024 годом. Эту статью я пишу в июле 2024, значит возьмём первое полугодие 2023 и 2024 года.
По формуле считаем изменение (все частотности одного полугодия, минус все частотности другого полугодия и выводим в процентном соотношении) и получаем отдельную колонку «Динамика». Этот столбец больше сделали для руководителя интернет магазина, чтобы она видела как меняется спрос из года в год.
Теперь мы видим что категория товаров «Костюмы для мальчиков» начинает набирать популярность в октябре, пик будет в декабре. И предварительно видим что спрос на «костюмы для мальчиков» в 2024 году по сравнению с 2023 упал на 12%.
Итак, файл всё делает на 700+ категорий интернет‑магазина.
Это очень упрощённая версия файла, сейчас совместно с заказчиком его дорабатываем. В планах к каждой категории интернет‑магазина одежды в файле подцепить все поисковые запросы (семантика 60к запросов) по которым продвигается интернет магазина и вывести поисковые позиции в Yandex и Google. Чтобы сразу было видно где мы в поиске.
Кстати, вот скрин из topvisor.com. Позиции интернет‑магазина именно по поисковым запросам «костюмы для мальчиков» 🤟
В файлике смотрим сезонность за прошлый год на 3 мес вперед т. е. если у нас июнь, смотрим октябрь. Выбираем в столбце «ТОП» — октябрь (скрин ниже), сортируем столбец по убыванию по частотности и увидим самые частотные разделы магазина одежды у которых частотность/спрос будет максимальный через 3 месяца — На эти категории товаров следует обратить внимание уже сейчас.
В моем примере мы видим что в июне‑июле мы начнём заниматься категориями обуви, ботинок, комбинезонов. Наступает осень, и родители покупают детям осенне‑весеннюю обувь и одежду.
Находим в семантике кластера этих групп товаров, смотрим на каких поисковых позициях мы находимся. Если есть группы запросов по которым мы не в ТОП‑10, эти группы прорабатываем в первую очередь.
С чем к нам пришел заказчик.
В начале работ сделали полный аудит сайта по‑нашему чек листу в 100+ пунктов, на выходе получили файл с доработками, всего 50 технических заданий на доработки сайта.
Один из скринов которые есть в файле ниже. Вся боль и страдания в одном скрине.
Как потом выяснилось заказчиком было принято решение сделать на сайте «SEO фильтр», перемножив все фильтры на сайте тем самым сгенерировав кучу дублей и кучу малоценных или маловостребованных страниц. т. к. контент на сгенерированных страницах в 90% случаев был одинаковый.
Что конечно повлекло за собой пессимизацию. Формирование пересечения фильтров всегда делаются не «а давайте перемножим все фильтра», а на основании собранной семантики, создаются только те пересечения которые будут приносить трафик и будут полезны пользователям.
Далее... Карта сайта не содержала в себе все страницы интернет‑магазина, мало этого часть из них не работали вообще:
В аудите было много ошибок по вёрстке, дубли мета тегов, заголовков и т. д.
Один из брендов детской одежды был закрыт от индексации в robots.txt и такое бывает: 8000 дублей title, 10.000 дублей description.
Очевидно что в первую очередь нужно разобраться в работе фильтров и избавиться от 1.500.000 малоценных или маловостребованных страниц.
Основная проблема с малоценными или маловостребованными страницами была в том, что если убрать пересечения фильтров на сайте, страницы которые уже проиндексированы отдают код 200 т. е. продолжают работать и это проблема. Функционала в CMS убрать эти страницы нет.
Решение проблемы:
Для решения проблемы просканировали 1.500.000 миллиона страниц интернет‑магазина.
Составили таблицу с названия фильтров в url страниц и отфильтровали пересечения фильтров в url. Составили таблицу ссылок которые нужно запретить индексировать в meta теге robots noindex.
Составили техническое задание программисту.
Таким образом избавились почти от всех малоценных или маловостребованных страниц, но они ещё есть, мало но есть... боремся с ними.
Проблема с 2.645 страниц с кодом ответа сервера 404 — страница не найдена.
Решение проблемы:
Решение оказалось достаточно простое. 404 страницы вылезали в необновляемых картах сайта в них тупо оставались ссылки на страницы которых уже нет. Уф... ну хоть тут просто)
Составили техническое задание программисту.
Вопрос с дублями title (8000) и description (10.000) решили следующим образом.
Ещё раз просканировали весь сайта, выявили закономерности на каких типах страниц мета теги часто дублируются, составили структуру всех категорий интернет‑магазина (700+ категорий) в xls и на основании собранной семантики под каждую категорию прописали автоматическое уникальное формирование title, Description и заголовка H1. То же самое сделали для карточек товаров в каждой из категорий. Так избавились от дублей.
Составили техническое задание программисту.
Устранялись все ошибки которые были выявлены в результате аудита сайта.
Программисту всего было составлено 20 технических заданий для устранения технических ошибок и SEO‑доработок.
Продолжили анализ семантики и конкурентов. Нашли отдельный спрос на поисковые запросы которые в себе содержат цвет одежды. Это запросы вида:
Обговорили с заказчиком внедрение на сайте отдельного фильтра в категориях товаров для возможности фильтрации товаров по цвету т. к. таких фильтров не было, а цвет у всех товаров в админке сайта указан т. е. надо просто вывести цвета в фильтры. Всё просто)
Составили техническое задание программисту, внедрили.
Продолжили анализ, то же самое сделали с сезонными поисковыми запросами, вида:
Я думаю вы понимаете что мы сделали)) да мы внедрили на страницы категорий товаров доп фильтр «Сезон», где можно выбрать «Лето, Осень, Зима, Весна».
И конечно составили техническое задание программисту.
Как это выглядит на сайте:
Это только часть точек роста которые нашли 😊
Смысла нет в работах по SEO, если нет аналитики.
Из всей семантики (60.000 поисковых запросов) ежемесячно мы мониторим 20.000 согласованных с заказчиком поисковых запросов. Ниже скрин статистики из topvisor.com.
Из скрина видно что по достаточно частотным поисковым запросам мы в ТОП‑3.
Всего Топвизор отслеживает 650 поисковых запросов:
Думаю что большинство читателей поняли все выгоды для бизнеса при продвижении с учетом сезонности, но тем не менее напишу плюсы и минусы которые вижу я.
Расписал наш подход к продвижению магазина одежды с точки зрения именно сезонности. На этом всё, я пойду смотреть файл с сезонностью и ставить задачи на проработку страниц интернет‑магазина, у которых скоро пойдёт подъём спроса😊
XLS‑файлик сезонности, о котором идёт речь в этом кейсе можно посмотреть тут, скачать и заполнить своими данными.