Вебинар 29 ноября 2022: Оптимизация рекламы с ML и Big Data доступна всем
Вебинар 29 ноября 2022: Оптимизация рекламы с ML и Big Data доступна всем
15.07.2022

Как оценить эффективность SEO — измеримые показатели поисковой оптимизации

Содержание
Оценка эффективности в SEO может быть такой же удобной, как и анализ рекламных кампаний — достаточно правильно настроить цели и выбрать подходящую систему аналитики. В этой статье разберем:
  • Какие KPI стоит использовать для оценки SEO.
  • Что можно достать из Google Analytics и Яндекс.Метрики.
  • Почему этих данных недостаточно для расчета реального ROMI.
  • Как AnData решает критические проблемы в системах аналитики Яндекс и Google.
Рассказываем, как получить в отчетах честные данные без погрешности из-за дублирования, семплирования и обезличивания информации на примере аналитики в AnData.

Роль экономических показателей эффективности

В предыдущих статьях мы уже говорили про то, как важно использовать Data driven подход в маркетинге и принимать решения на основе данных — это основа успешного ведения любой маркетинговой активности. Data driven подход подразумевает отказ от так называемых «метрик тщеславия», то есть количественных метрик, которые не говорят о качестве и эффективности ваших кампаний. Вместо этого важно подобрать качественные показатели эффективности (KPI), глядя на которые можно принимать правильные управленческие решения и выжать из оптимизации сайта максимум пользы для бизнеса.
Подробнее о Data driven подходе в статье:
Технические KPI слабо говорят о результативности SEO, маркетологам и бизнесменам важно опираться на экономические показатели. Даже многократный прирост трафика не может считаться успехом кампании, если нет подобной прогрессии в конверсии трафика в лиды, а лидов — в продажи. Также нет смысла концентрироваться на технических метриках при сравнении результатов поисковой оптимизации с другими источниками трафика.

Чтобы адекватно оценить эффективность SEO важно выбрать правильный KPI на каждом этапе воронки: от первого контакта пользователя с сайтом до конверсии. На этом этапе аналитики с помощью базовых Яндекс. Метрики и Google Analytics становится недостаточно.
Предлагаем критерии оценки результативности поисковой оптимизации, с которых можно начать анализ ее эффективности:
  • объем целевого трафика из органической выдачи;
  • показатель конверсии лидов из поискового трафика;
  • конверсия лидов в продажи;
  • CPL и ROI SEO в сравнении с другими каналами маркетинга.
Почему же базовых сервисов аналитики Google и Яндекс бывает недостаточно для анализа данных и для чего нужны кастомизированные отчеты? Многие параметры в Метрике и Analytics обобщаются или обезличиваются, это мешает точному расчету KPI и может скрывать реальную картину данных. Чтобы понять, чего может недоставать в системах веб-аналитики и для чего нужно строить свой пользовательский отчет, мы составили таблицу:
Приглашаем на Demo AnData
Узнайте как машинное обучение повысит эффективность ваших рекламных кампаний: живая демонстрация и ответы на вопросы

Яндекс.Метрика — анализируем трафик с возможным обезличиванием данных

В Яндекс. Метрике более понятная система сбора данных, чем в Google Analytics. Также в сервисе нет ограничений по количеству фиксируемых данных на 1 пользователя, из-за чего Метрика лучше подходит для крупных проектов. При этом аналитика Яндекса собирает только общие данные о конверсиях, не привязываясь к экономическим показателям — рассчитывать ROI и CPL придется вручную. Собирать кастомизированные отчеты с такой свободой как в Google Analytics возможности нет.

Целевой трафик

Метрика собирает данные о трафике через установленный код для трекинга, так же как и Google Analytics, однако хуже подходит для работы с небольшими проектами. Для анализа объема трафика по страницам подойдет стандартный отчет Метрики — «Посещаемость».
Здесь можно достать данные по динамике трафика за нужный период, а также поведенческие факторы: процент отказов, глубину просмотра и время пребывания на сайте
В отчетах сразу доступно сравнение новых и повторных пользователей, однако точность статистики ограничивается временем жизни cookie, привязанному к браузеру. Если открыть страницу в другом браузере, Метрика засчитает нового пользователя.

Еще KPI, которые поможет отследить результативность SEO-кампании в Метрике — сравнение доли брендового и небрендового трафика. Для этого собирается трафиковая семантика через стандартный отчет: «Источники» — «Поисковые запросы».
Отчет Метрики Поисковые запросы покажет некоторые поисковые запросы, которые привели на сайт трафик
Отчет покажет некоторые поисковые запросы, которые привели на сайт трафик
Чтобы определить долю брендовых запросов, создается отдельный сегмент, где семантика последнего значимого перехода будет включать упоминание бренда. После вычитания брендового трафика из списка всех запросов остается только общий поисковый небрендовый трафик.

При этом Метрика отражает картину данным по всем поисковым запросам сайта, в то время как Google Analytics работает только с трафиком, который фиксируется через Google Search Console. Для сравнения динамики роста небрендовых запросов данные из Яндекс.Метрики более точны.

Преобладание доли небрендового трафика над брендовым и динамика роста небрендовых запросов также косвенно отражают эффективность SEO-кампании.

Лиды и конверсии

В Метрике доступно больше целей, чем в Google Analytics, что позволяет точнее отслеживать источники трафика и качество лидогенерации. При настройке целей трафик можно отфильтровать: для этого в отчете «Посещаемость» нужно выбрать сегмент аудитории, который выполнил целевое действие.
В Метрике отображается все, но экономические KPI нельзя рассчитать из-за отсутствия стоимости целей в SEO-кампании
После фильтрации по целям можно определить конверсию трафика в лиды, а именно: сколько пользователей передали свои контакты в CRM через форму связи, подписки, чат. При этом в Метрике доступно отслеживание полного конверсионного маршрута пользователей через Вебвизор. Система отобразит основные поведенческие метрики, семантику, которая привела трафик, и точный маршрут пользователей по сайту. Также Вебвизор покажет какие цели выполнили конкретные пользователи в рамках своих визитов.
Важно учесть
Метрика записывает с помощью Вебвизора только часть визитов, сколько визитов в сутки будет записано — определяет алгоритм. Записи хранятся 15 дней, затем пропадают. Таких данных недостаточно для качественного анализа.
В Вебвизоре можно полностью просмотреть поведение пользователей на страницах сайта
Аналитика Яндекс предлагает больше данных о поведенческих факторах аудитории, но не умеет производить когортный анализ для исследования выборки по целевым действиям. Также штатная система аналитики не подойдет для вычисления процента валидности лидов — потребуются данные из CRM.

Экономический расчет эффективности

Оценка SEO в Метрике так же невозможна без передачи данных в целях по стоимости конверсии. Для оценки эффективности SEO информацию из Метрики придется перенаправлять в другую систему аналитики или рассчитывать экономические KPI вручную.

Яндекс Метрика хорошо фиксирует общий трафик на сайте, но требует много ресурсов для отслеживания конверсионных путей пользователей. Вдобавок точность аналитики Яндекс также ограничена продолжительностью жизни пользовательских cookie и обезличиванием данных. В целях защиты конфиденциальных данных пользователей Метрика скрывает социально-демографические сведения и поисковые запросы при выборках менее 10 человек. Это мешает анализировать сайт с небольшой посещаемостью или страницы, продвигаемые по низкочастотному трафику.

Google Analytics — исследуем трафик без обезличивания, но с лимитами

Актуальная версия GA4 собирает данные не по страницам, как Universal Analytics, а через события, что повышает точность статистики. Сервисы Google отслеживают поступающий на сайт трафик, а также лидогенерацию через цели в аналитике, но точный расчет CPL и ROI все же придется производить вручную. 

Целевой трафик

Данные о трафике собираются в автоматическом режиме после установки кода отслеживания Google Analytics на страницах сайта. Основная информация о посещаемости сайта содержится во вкладке «Источник трафика». Для выборки данных по SEO в фильтрах нужно выбрать сегмент с поисковым трафиком. В этом отчете также будет часть информации о поведенческих факторах.
Выделить в отчете SEO-трафик можно через параметры «Источник/канал» — «Поисковый трафик»
Сервис фиксирует URL страницы и UTM-метки, информацию о браузере и компьютере, зашитую в cookie источника трафика. Точность измерений зависит от продолжительности жизни cookie Google Analytics — по окончании активности cookie аналитика посчитает повторный визит, как нового пользователя, что размывает точность статистики. 

Лиды и конверсии из поиска

Вся конверсия в Google Analytics отслеживается через цели — события, которые фиксируют взаимодействие пользователей с контентом на сайте. Изучить конверсионные пути пользователей по поисковому трафику можно с помощью «Карты целей» во вкладке «Конверсии».
«Карта целей» визуализирует путь пользователей и помогает найти проблемные места в воронке
При ручной настройке целей можно фиксировать все варианты генерации трафика в лиды, но возможны проблемы при проектировании конверсионного маршрута пользователей. Например, из-за потери данных при окончании действия cookie Google Analytics или превышения лимита ресурсов в аналитике — 500 хитов на 1 пользователя. 

Экономический расчет эффективности

Данные для аналитики ограничиваются возможностями событий-целей Google Analytics. Рассчитывать экономические KPI по SEO нужно вручную, при этом трудно учитывать продажи в других каналах из-за отсутствия полноценной кросс-канальной и кросс-девайсной атрибуции данных. 

Google Analytics подходит для сбора статистики и первичной обработки данных. Для полноценной аналитики с расчетом показателей ROI и CPL у органического трафика потребуется подбор сервиса с большей функциональностью: без лимитов на отслеживание данных и с data driven атрибуцией.

AnData — формируем честные KPI за счет прозрачного сбора данных

Обезличивание данных, сэмплирование или некорректная идентификация повторных визитов пользователей снижают точность аналитики и размывают данные при подсчете CPL, ROI и ROMI. AnData расширяет возможности базовых систем аналитики и задействует кросс-канальную, кросс-девайсную и data driven атрибуцию данных, постоянно накапливая и обогащая Big Data для формирования точных сводных отчетов. Алгоритмы сервиса способны точно идентифицировать пользователей и определять повторные визиты по цифровому следу, что исключает размытие данных в статистике.

Разберем, как это работает.

Разметка триггеров на сайте точно отслеживает путь каждого пользователя

Чтобы точно определить насколько эффективно работает SEO продвижение для сайта, важно отслеживать весь трафик, который привлекает каждая посадочная страница. AnData идентифицирует и собирает данные обо всей аудитории, присваивая глобальные cookie: в сервисе формируются записи о пользователях, которые постоянно обогащаются новой информацией. 

Разметка с помощью JS-кода на посадочных страницах позволяет распознать каждый визит на сайте. Через разметку проходит весь трафик, обновляя базу данных AnData и привязывая глобальную cookie для каждого нового пользователя. Привязка или обновление cookie запускают события в аналитике, которые позволяют точно идентифицировать весь трафик: сортировать новых пользователей и повторные визиты. 

Сбор и обогащение Big Data для честной картины данных о пользователях

Большие данные обеспечивают точность в статистике и аналитике
Каждое событие отправляется в коллектор данных AnData, выгружая данные из cookie. В рамках события передаются:
  • Детали юзер-агента.
  • Девайс и браузер пользователя, разрешение экрана.
  • Дата и время визита.
  • Адрес посадочной страницы.
  • Семантика, которая привела трафик на сайт.

Параллельно база обогащается данными из других cookie, а также через API со сторонними сервисами: CRM, коллтрекингом, инструментами Google и Яндекс.

Триггерный сценарий создает в базе данных таблицы с событиями, разделенными на сегменты, где содержатся вся информация, полученная из cookie и API. Каждый образованный сегмент содержит нужные метрики для построения аналитической модели без джойна данных — так фильтрация событий в таблице позволит быстро определить новых пользователей на посадочной странице и спроектировать полный путь клиента от первого касания до конверсии.

Все данные отображены в наглядных детализированных отчетах

Аналитика в SEO тоже может быть удобной и точной
Триггерные сценарии для сбора данных через события в AnData позволяют работать с SEO так же просто, как и с рекламным трафиком. Такой подход формирует подробную картину данных об аудитории сайта, а также позволяет обогащать события новой информацией, если потеряется цифровой след пользователей. Из преимуществ аналитики SEO через события:
  • Полный путь взаимодействия пользователей с брендом: от первого касания до конверсии.
  • Точный расчет стоимости трафика и эффективности оптимизации. 
  • Честные цифры в глобальной статистике, без обобщения и обезличивания данных в отчетах.
  • Подробная база данных об аудитории бренда для персонализации маркетинга.

Фактически AnData исключает дефекты в статистике и накапливает в единую базу данные, которые в дальнейшем могут потребоваться для аналитики. При этом для пользователей все данные отображаются в формате визуализированных отчетов, которые можно гибко настраивать под задачи бизнеса и KPI.

С AnData можно точно определить эффективность каждого шага в SEO

AnData расширяет возможности базовых сервисов аналитики и решает проблему с ограничениями Google Analytics и Яндекс.Метрики — в сервисе нет обезличивания, сэмплирования или лимитов на отслеживание данных. AnData предполагает не только отслеживание полного пути пользователей, но и снижает погрешность в аналитике, исключая обобщение или потерю информации в базе. Сервис может дополнить или заменить штатные сервисы Google и Яндекс, и подойдет для точной оценки результативности каждого действия в SEO-кампании.
Попробуйте аналитику AnData и работайте с SEO так же легко, как и с рекламным трафиком
Читайте также