Давайте рассмотрим еще один небольшой пример. Несколько лет назад, когда я решил реализовать стратегию для “хвоста” поиска, у меня возникли определенные затруднения при определении всех ключевых выражений, которые нужно было использовать в кампаниях РРС. Когда я искал информацию по запросу скупка диодов, используемый мною инструмент вебаналитики предоставил мне целую подборку таких выражений. Но с учетом внутренней природы “хвоста” поиска, большинством из них были выражения, которые вводились в поисковых механизмах и никогда не завершались посещением моего сайта (все эти люди обращались к моим конкурентам).
Недавно эта проблема была решена с помощью инструмента Search-based Keyword Tool (SbKT) Google. Средство SbKT использует два источника данных: поиски в Google, выполняемые во всем мире, и результаты работы робота Google (googlebot), который шарит по закоулкам Интернета и индексирует все веб-сайты. При вводе URL-адреса своего веб-сайта в SbKT Google определит ключевые слова из длинного “хвоста”, которые важны для вашего веб-сайта, сопоставляя вводимые пользователями ключевые слова с контекстом ваших веб-страниц.
Из миллионов ключевых слов, вводимых пользователями, SbKT определил 169 235 как важные для данного предприятия (без учета используемых в кампаниях оплаченного поиска). Список ключевых слов отображается в левой части таблицы, наряду с количеством поисков, выполненных за последние 30 дней, уровнем конкуренции для каждого ключевого слова и предлагаемой ставкой (суммой, которую нужно будет уплатить), чтобы попасть в тройку верхних результатов РРС.
Следующие два элемента данных чрезвычайно важны. Ad/Search Share (Доля рекламных объявлений/поиска) отображает два числа. Первое — текущая процентная доля влияния, оказываемого на результаты оплаченного поиска. Для ключевого слова african safari (африканское сафари) она составила бы 0 процентов, а для canon lens (объективы Canon) — 2 процента. Второе число показывает процентную долю влияния, оказываемого на результаты естественного поиска: 22 процента для african safari. Эти данные весьма полезны, поскольку теперь точно известно, какова ваша доля в результатах поиска (примите меры для повышения низких значений!), и какая стратегия — РРС или SEO — нуждается в оптимизации.
И, наконец, крайний справа столбец отображает наиболее важную веб-страницу сайта для данного ключевого слова. Это замечательно, поскольку не имеющие значения входные страницы сводят на нет все усилия маркетолога (и являются причиной высоких показателей отказов). Теперь, используя SbKT, мы определили конкретную веб-страницу сайта, которая может быть важной для того или иного ключевого слова.
Таким образом, теперь известно, какие ключевые слова нужно учитывать, на какие следует делать упор посредством РРС или SEO, во сколько это обойдется при использовании РРС и то, какую страницу сайта необходимо использовать в качестве входной!
В SbKT можно также выполнить дополнительный анализ, такой как определение ключевых слов со стоимостью ниже заданной или ключевых слов в конкретных отраслях или для конкретных трендов.
Понимание распределения ключевых слов между “головой” и длинным “хвостом” поиска может служить прекрасным источником выводов по анализу. При подгонке своей стратегии SEO и SEM для эффективного усиления своих возможностей (своего бренда) ограниченные средства, выделенные на маркетинг, можно использовать для привлечения новых клиентов при оптимальном уровне цен.
Помните, что аналитика не сводится к самим лишь цифрам. Понимание нюансов Интернета, работы маркетинговых каналов или их использования клиентами — возможно и не ваша задача. Но, потратив время на понимание того, что стоит за всеми этими цифрами, можно получить важные выводы на основе имеющихся данных. А теперь применим все представления, полученные в результате исследования, ко всем маркетинговым каналам, используемым в среде Интернета.