прислать материал
AIN.UA » МедиаLong Tail запросы – работаем с длинным хвостом в Google Analytics

Long Tail запросы – работаем с длинным хвостом в Google Analytics

1434 8

The Long Tail («длинный хвост») – устоявшийся термин, пришедший из статистики и экономики. Впервые он был использован в октябре 2004 года Крисом Андерсоном (Chris Anderson) в статье журнала Wired. В статье отмечено: для многих новых экономик характерно существенное влияние продаж специфичных, нишевых продуктов, причем, прибыль от их реализации сопоставима с выручкой от продаж бестселлеров.

Классическим примером успешной политики «длинного хвоста» является Amazon, у которого 57% от всех продаж книг составляют «не-бестселлерные» книги. Сетевой эффект заключается в большом размере продаж, приходящихся на «длинный хвост». Это явление лучше всего описывается цитатой одного из сотрудников компании: «Сегодня мы продали больше книг, которые не купили вчера, чем книг, которые и вчера покупали».

В своей книге «Длинный хвост. Новая модель ведения бизнеса» Крис Андерсон пишет, что спрос на малоизвестные продукты так ничтожен, что делает бессмысленным их производство и распространение. Но суммарная стоимость малоизвестных товаров в миллионы раз превышает стоимость хитов. А когда каждый потребитель может найти информацию о любом товаре – будущее любой индустрии связано с узкими нишевыми рынками. Такие распределения есть и в теории вероятностей, например, распределение Парето, которое изображено на графике:

longtail-2

Но как это относится к SEO? В своём исследовании «Поиск в интернете: региональные особенности» (лето 2010) Яндекс пишет:
Каждый день Яндексу задают около 100 миллионов запросов. Некоторые из них повторяются десятки и даже сотни тысяч раз в день. Несмотря на большое число повторов, часто задаваемые запросы – это весьма скромная часть всех запросов к Яндексу. Первая сотня составляет 5 % от общего числа, а первая десятка – всего 3 %. Основной поток запросов к Яндексу — уникальные, то есть такие запросы, которые в течение дня задали только один раз».

Так, например, в Москве доля уникальных запросов – 43 %! Это и есть тот длинный хвост, о котором писал Андерсон: люди ищут что-то очень редко, но при этом общее количество таких запросов очень велико.

Делаем Long tail сегмент в Google Analytics

В Google Analytics есть возможность просмотреть long tail и просто перебирая ключевые фразы. Но я хотел бы рассказать про более универсальный способ. С помощью регулярного выражения можно получать список фраз из определенного количества слов. А зачем это может понадобиться?

  1. Для поиска популярных поисковых фраз с низкой конкуренцией – как показывает практика такие фразы подобрать на этапе разработки стратегии продвижения не просто.
  2. Для аналитики. Мы можем настроить сегменты, которые позволят проводить анализ статистики сайта. Так, владельцы интернет-магазинов могут определить, по каким фразам чаще совершаются покупки – по коротким или более длинным (точным).
  3. Для доказательства потенциальным клиентам SEO-услуг с крупными тематическими проектами необходимости работать комплексно, а не по N фразам из сервисов подбора фраз.

Приведу пример – я взял популярный тематический информационный портал и провел небольшой анализ, в результате которого получил различные данные. Среди них, например, такие: за месяц из поисковых систем пользователи зашли по 21 тысячи различных запросов длиной от 5 до 8 слов (23 % от общего количества всех запросов). Это дало 16% уникальных пользователей от общего количества трафика на сайте. А теперь вопрос – многие ли SEO-студии предлагают при продвижения сайта фразы из 5-8 слов? Сейчас я просто рассмотрел количество заходов на сайт, но ведь аналогично можно анализировать достижение конкретных целей.

Итак, для того чтобы фильтровать ключевые фразы по их длине, следует использовать следующее регулярное выражение:

^[^ ]+( [^ ]+){n,m}$

Данное регулярное выражение позволит увидеть все ключевые фразы длиной от (n+1) до (m+1) слов в запросе. Например, {0,3} выведет ключевые фразы от 1 до 4 слов включительно. А {4,99} – выведет long tail запросы, длиной от 5 слов и более.

Данное регулярное выражение следует поместить в фильтр ключевых слов, как изображено на скриншоте (Источники трафика > Ключевые слова > Фильтр Ключевое слово (под списком ключевых слов)):

longtail-3

Что же касается аналитиков, которые работают согласно правилу «разделяй и властвуй», то для них будет полезна возможность создать сегмент. Этот сегмент позволит вести анализ только Long tail запросов:

longtail-4

В данном сегменте длинным хвостом я назвал поисковые фразы длиной от 5 слов. Разумеется, при большом желании можно проработать и фразы покороче.

P.S. Google Analytics – это наше всё 🙂 !

?

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.

Добавить комментарий

Такой e-mail уже зарегистрирован. Воспользуйтесь формой входа или введите другой.

Вы ввели некорректные логин или пароль

8 комментариев

по хронологии
по рейтингу сначала новые по хронологии

Низкочастотные запросы не обязательно многословные. Например, Samsung WF8598NHW. А может быть: самсунг WF8598NHW.
Считаю данные фильтры сферой развлечений. Какая разница из скольки слов состоит запрос? Это ни на что не влияет. Как повлиять чтобы на сайт стали переходить больше по пятисловным фразам, чем по четырехсловным?

Не скажу, что это развлечения - может стоить больших денег, на самом деле.

Я так понял, что данный пост написан, чтобы просто посмотреть насколько успешно сайт проходит по длинным фразам для поиска. Если таковых мало, то скорее всего нужно подумать, как оптимизировать - в частности полезно для интернет магазинов, где мало контента.

Например, Амазон выиграл на таких результатах в поисках по лонг тейлу, потому что вытянул все характеристики наименований на страницу товара и добавил рицензии.

Я действительно использовал эту регулярку для развлечений, пока не определил для себя практическую применимость (не зря в статье есть фраза "а зачем это может понадобиться?").

А что, что низкочастотные запросы не обязательно многословные - само собой. Также, как и наоборот: пример информационного запроса из этой серии: "комнатные растения энциклопедия в картинках".

Ради любопытства провел анализ и получил следующие результаты по одному из сайтов: чем больше слов в запросе, тем меньше просматриваемость страниц и наоборот 🙂
что очень даже логично!

вообще использование гугл аналитика в том числе вместе с регулярными выражениями для анализа это круто. Cоглашусь с Павлом про сферу развлечений 🙂
Именно данные подобной аналитики позволят сделать правильные выводы: влияет ли текущая стратегия SEO продвижения на появление этого хвоста, но есть же и другие критерии для подобной оценки 8)

вообще использование гугл аналитика в том числе вместе с регулярными выражениями для анализа это круто. Cоглашусь с Павлом про сферу развлечений 🙂
Именно данные подобной аналитики позволят сделать правильные выводы: влияет ли текущая стратегия SEO продвижения на появление этого хвоста, но есть же и другие критерии для подобной оценки 8)

Думаю, было бы интересно кто как оптимизирует под лонг тейл?

Я свои SEO без выводов аналитисков и фильтров делаю:

1. выбираются ключевые слова и фразы состоящие из двух-трех ключевых слов по которым оптимизирован весь сайт.

2. каждая страница оптимизируется под эти ключевые слова + два индивидуальных ключевых слова на каждой странице.

3. Дополнительные ключевые слова берутся из гугл адвордса, гугл сагжеста и конкурентов.

В результате получаем топ5 по основным ключевым словам, и как правило топ3 по лонг тейлам.

Понравилась формула - информативно. Писал также у себя про Long Tail'ы
http://www.aweb.com.ua/seo-blog/prodvizhenie-sajta-po-long-tail-zaprosam/

Поиск

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: