Мастер-класс Андрея Буйлова на Baltic Digital Days 2017

1. Анализ вероятности выхода
запроса в топ
Андрей Буйлов
Муравейник

2. Что обычно оценивается
• Документов в ПС Яндекс [KEI]
• Главных страниц в ПС Яндекс [KEI]
• Вхождений в заголовки в ПС Яндекс [KEI]
• Ссылки:
– Ссылающиеся домены по LinkPad
– Ahrefs Domain Rank
– Majestic Citation Flow
– Ссылочные бюджеты из бирж
• Средний возраст “топа”
• Среднее количество страниц в индексе
• Историю позиций

3. Keyword Effectiveness Index (KEI)
Sumantra Roy
http://www.searchengineguide.com/sumantra-
roy/discover-how-you-can-establish-which-keywords-are-
the-most-effective-for-your-site.php
January 7, 2001
KEI = (1000*P^2/C)

4. Ещё формулы
• KEI = ((log (Запросы)+1)^2/(log
(Страницы)+10)^9)*10000000
• KEI = (запросы / 2)^2 / конкуренты
KEI = (count / 2) ^ 2 / competitors - ((count / 2) ^ 2 /
competitors) * titlescount * 5 / 100
• KEI = (P^2/C)
• KEI = (1000*P^2/C)
• ( YandexWordstatBaseFreq / 2) * (
YandexWordstatBaseFreq / 2) / KEI_YandexDocCount
• …

5. Проверим
«Число конкурентов в знаменателе»
Лучшие

6. Проверим
«Число конкурентов в знаменателе»
Худшие
Разницы между позициями лучших и худших практически нет

7. Ещё один сайт
Лучшие

8. Ещё один сайт
Худшие
Разницы между позициями лучших и худших практически нет

9. Sumantra Roy KEI
Лучшие

10. Sumantra Roy KEI
Худшие
Разницы между позициями лучших и худших практически нет

11. Гипотеза
• Вероятность выхода запроса коррелирует с
похожестью продвигаемого сайта с сайтами
в топе

12. Для проверки написали скрипт
• На вход подается список запросов
• Регион
• API Яндекса
• API ключ сервиса сбора скринов

14. Сайты ранжируются в порядке
убывания частоты встречаемости

15. Так выглядит окно оценки сайта

16. Какой объем ручной работы?
• Ручная работа занимает в среднем около 10
секунд на один сайт
• В большинстве случаев достаточно оценить
порядка 100 сайтов
• То есть ручная работа занимает около 15-20
минут

17. Похожесть с учетом частоты

18. Похожесть с учетом частоты
Сильная зависимость текущих позиций от похожести

19. Проверяем по запросам в топе

20. Тоже видна сильная зависимость текущих позиций от похожести

21. Можно подать на вход не список, а
таблицу с историей позиций

22. Сортируем по похожим-непохожим
с историей позиций

23. Похожие
рыбалка

24. Непохожие
рыбалка
Тоже видна сильная зависимость истории позиций от похожести

25. Похожие
сертификация

26. Непохожие
сертификация

27. Сочетание с кластеризацией

28. Что сравнивать при ручной оценке?
Совпадает ли кандидат по этим параметрам с «нашим сайтом»
• Коммерческий / информационный
• Агрегатор / нет
• Ассортимент / число страниц в индексе
• Возраст
• Регион?

29. Обычно непохожие на
коммерческие сайты
• Classified (avito, tiu, pulscen)
• Инфо-сайты
• Монстры (ozon)
• Производители (если мы перекупы)
• Категорически другой ассортимент
– Спортивные/туристические магазины, если мы
про рыбалку

30. Непохожие для интернет-магазина
CCTV
• Производители (beward)
• Сервисы (ivideon)
• Установщики
• Classified (avito, tiu, pulscen)
• Магазины техники (DNS, Связной)
• Информационка (блоги, статейники)

31. Непохожие для интернет-магазина
косметики и парфюмерии
• Блоги/статейтики
• Отзовики
• Магазины одежды
• Магазины техники
• Магазины часов
• Проф. косметика??

32. Что ещё учитывать на пост-анализе?
• Был ли «наш сайт» в топ-30 в последний год
• Сильно ли отличается среднее число
страниц в индексе конкурентов и нашего
сайта
• Число сайтов с вхождением ключа в title
• Количество главных
• Количество результатов

33. Нюансы и сложности
• Первые 30-50 оценок занимают раза в 2
больше времени, чем следующие
• Иногда на выходе сильный перекос в
сторону похожих или непохожих
• Запросы из метрики/вебмастера – в
основном похожие

34. Автоматизация
• Скрипт смотрит какие сайты выходят в топ по
тем запросам, где наш сайт уже в топе
• Сайтам выставляет коэффициент
встречаемости по «нашим» и «не нашим»
топам
• Дальше сайты, у которых «наш» коэффициент
встречаемости намного больше, «ненашего»
метятся автоматом как похожие. А у кого
намного меньше, как непохожие.
• Насколько именно - пока тестируем. Пока в 2
раза.

35. Корреляции

36. Корреляции
В анализе 12852 запроса
по 6 сайтам.
• Sumantra Roy KEI =
default KeyCollector
KEI
– -0,56%
• Документов в Яндексе
– 8,23% с позицией 
• Главных в Яндексе
– 19,28% с позицией 

37. Корреляции
В анализе 12852 запроса по 6
сайтам.
• Sumantra Roy KEI = default
KeyCollector KEI
– -0,56%
• Документов в Яндексе
– 8,23% с позицией
• Главных в Яндексе
– 19,28% с позицией
• Вхождений в заголовок
– -13,87% с позицией
• Коммерческость (по JM)
– 8,75% с позицией
• CPC в Директе
– -10,2% с позицией

38. Корреляции
В анализе 12852 запроса по 6
сайтам.
• Sumantra Roy KEI = default
KeyCollector KEI
– -0,56%
• Документов в Яндексе
– 8,23% с позицией
• Главных в Яндексе
– 19,28% с позицией
• Вхождений в заголовок
– -13,87% с позицией
• Коммерческость (по JM)
– 8,75% с позицией
• CPC в Директе
– -10,2% с позицией
• Число похожих сайтов:
– 43,5% с позицией
– 26,5% с ростом
• Число непохожих:
– -22,3% с позицией
• Похожесть:
– 42,6% с позицией
– 37,2% с ростом
• Похожесть с учетом
частоты
– 24% с позицией

39. Оценка семантики
для Юрия Хаита
• Тематика: интернет-
магазин плитки
• Фраз на входе: 50 000
• Источник: выгрузка из
Метрики

40. На входе: выгрузка из Метрики

41. В процессе

42. На выходе
14 000 фраз

43. Оценка семантики
для Владмира Сюткина
• Тематика: интернет-
магазин косметики и
парфюмерии
• Фраз на входе: 7000
• Источник: база
ключевых слов

44. Оценка семантики
для Владмира Сюткина

45. Оценка семантики
для Владмира Сюткина

46. Применение
• Проверка продвигаемых запросов у
текущих проектов
– Убрать запросы с низкой вероятностью выхода
– Сделать акцент на запросах с высокой
вероятностью
• Ускорение отсева ручной семантики

47. Андрей Буйлов
e-mail 15631@mail.ru
Facebook facebook.com/buylov.andrey
Telegram/WhatsApp +79033540097