Как увеличить посещаемость магазина (каталожного сайта) в 3 раза и более

Сегодня будет полезная практическая тема, особенно для владельцев интернет магазинов. Ранее на блоге уже была большая статья о продвижении интернет магазинов, а в этой статье я расскажу про эффективные методики увеличения посещаемости каталожных сайтов (интернет-магазины и тому подобное). В основе методик лежит именно инициация широкого семантического охвата и распределение запросов по соответствующим страницам.
Самое интересное — все это не потребует от вас серьезных материальных вложений, необходимо лишь проработать семантику и нанять толкового программиста. Советы по поиску программиста я ранее уже давал в этой статье. Статья будет достаточно большой, но очень полезной, так что запаситесь терпением, оно того стоит.
Итак, поехали!
Подготовительный этап
В статье про рост трафика магазина до 73 000 из поиска я вскользь упоминал про увеличение его структуры более чем в 10 раз, сегодня же я расскажу какими именно методами удается получить такие структуры и увеличить посещаемость.
Самый первый шаг – провести техническую оптимизацию и настроить коммерческие факторы. Уже это позволит значительно поднять его посещаемость. Тут вам в помощь мой чек-лист. Основа увеличения трафика и продвижения интернет магазинов и подобных проектов (под подобными я понимаю сайты, имеющие каталог, например киносайты, агрегаторы и так далее) это число документов в индексе, содержащих в рамках себя хоть какую-то семантику. На самом деле, логика проста и есть два пути:
длинный и основательный
быстрый и простой
Длинный путь подразумевает под собой полный сбор семантического поля тематики, его кластеризацию и дальнейшее распределение кластеров по структуре. Но такой подход требует очень много времени и может занять несколько месяцев. Сегодня же мы поговорим о реально простых методах, как увеличить посещаемость практически любого каталожного сайта прямо на глазах.
Длинный, сложный и основательный метод мы рассматривать не будем!
Для лучшего понимания дальнейшего повествования еще раз обращаю ваше внимание на тезис, который будет являться основополагающим в нашем случае:
Основа увеличения посещаемости каталожного сайта это число документов в индексе, которые содержат под собой семантику, а если быть точным – являются посадочными страницами под обособленные кластеры запросов.
Из этого определения следует 2 важных тезиса:
Если число страниц сайта увеличить в 2 или более раз и это будут не страницы пустышки, а страницы содержащие на себе реальную или как минимум перспективную семантику (та семантика, которая сейчас не имеет частотности, но будет ее иметь по прогнозам), то и посещаемость сайта заметно возрастет, но не в эквивалентном значении к росту числа документов, а все-таки меньше. На практике, чтобы увеличить посещаемость каталожного сайта в 2 раза необходимо увеличить число его страниц в индексе в 3–5 раз.
Если просто нагенерировать тысячи бесполезных страниц, которые не содержат под собой семантики, то никакого эффекта от такого увеличения естественно не будет, более того – возможны проблемы с ранжированием поисковыми системами, особенно с Гугл!

Итак, как же не собирая огромную семантику можно увеличить число страниц сайта, да не просто увеличить, а создать страницы, несущие на себе семантику? На самом деле тут просто необходимо использовать уже давно выявленные закономерности. Одна из таких закономерностей в том, что практически в любой тематике существует группа запросов вида ТОВАР, а существует группа запросов вида ТОВАР+ОТЗЫВ. Думаю, оспаривать этот факт не имеет смысла.
В зависимости от тематики эти связи могут варьироваться и принимать следующие формы:
Товар + инструкция
Товар + рецепт
Товар + состав
Товар + схема
Товар + характеристики
И т.д.
Так вот, нерадивые сеошники очень часто стараются раскрутить сайт по запросам ТОВАР+ОТЗЫВ (ДОСТАВКА, ХАРАКТЕРИСТИКИ, ОБЗОР и так далее) на странице с товаром, но так как эти запросы содержат в себе кардинально различные интенты (про кластеризацию и интенты писал тут и тут), то Яндекс не горит желанием выводить в ТОП по запросам с отзывами карточки товаров.
Хотя несколько лет назад так и в самом деле удавалось….
Эти группы запросов должны быть разнесены по разным страницам магазина и в рамках карточки товара это легко реализуется путем выноса дополнительного таба ОТЗЫВЫ (либо другой параметр) на отдельный URL и вот как это будет выглядеть на практике. Рассмотрим карточку товара всем известного интернет-магазина Мвидео:

Каждая вкладка (таб) имеет свой собственный URL и мета-теги, а так же заголовок H1 и индивидуальный контент. Создать индивидуальный, уникальный контент для каждого таба это отдельная очень важная задача и о ней мы поговорим уже в следующий раз, не хочется раздувать данную статью до бесконечности.
Точно так же можно сделать с характеристиками и с другими табами, но тут уже будет зависеть от тематики, где-то имеет смысл выносить на отдельный URL запросы, содержащие в себе ХАРАКТЕРИСТИКИ, где-то РЕЦЕПТ, где-то ПРОГРАММА и так далее. Думаю, с этим пунктом понятно.
У многих возникает логичный вопрос, а как же брать сами отзывы?!
Ну тут все просто – отзывы можно либо спарсить (например, с Яндекс Маркета), либо сгенерить. И к тому и к другому способу Яндекс относится положительно.
Пример генерации отзывов (тут использовано не так много переменных в подстановке):

Таким образом мы несколькими простыми манипуляциями можем увеличить структуру сайта в несколько раз, причем не просто увеличить, а разрастить в полном соответствии с кластеризацией по интенту.
Увеличиваем число категорий
Следующая методика, которая окажется эффективной для серьезного увеличения семантико-содержащих документов в индексе это прикрепление страницы с отзывами к основным категориям и подкатегориям сайта.

Вот как это будет выглядеть:

В примере выше мы видим, как в категории, после листинга товаров выведено несколько случайных отзывов из товаров данной категории и ссылка на страницу со всеми отзывами из данной категории. Этот документ содержит на себе кластер запросов вида НАЗВАНИЕ КАТЕГОРИИ + ОТЗЫВЫ. И именно такое распределение кластеров по страницам позволяет легко выводить их в ТОП:

Помимо отзывов (в зависимости от тематики) можно прикрепить к категориям такие страницы, как ХАРАКТЕРИСТИКИ, ОБЗОР и так далее. Чтобы подобные страницы беспрепятственно заходили в индекс необходимо сделать их анонс внутри самих категорий. Лучший способ реализовать это – вывести небольшой листинг отзывов сразу же после листинга товаров. То есть вывести несколько случайных отзывов из данной категории и добавить кнопку смотреть все отзывы, которая уже и будет вести на прикрепленную к категорию страницу с отзывами. Данная технология широко используется различными агрегаторами.
Таким образом в разрезе числа документов – мы умножим число категорий минимум в 2 раза при выводе отзывов или даже в 3 и более раз при выводе дополнительных категорий.

Пожалуй, эта методика является самой мощной из всех, т.к. позволяет увеличить число страниц практически в бесконечное число раз. Про данные метод я уже много писал на:
Тут постараюсь описать вкратце, а по ссылкам выше вы найдете дополнительную информацию. Без преувеличения в каждой тематике для интернет магазина или для каталожного сайта можно внедрить фильтры. Если у вас интернет магазин, то это могут быть фильтры по бренду, по цвету, по весу и так далее.
Если у вас, к примеру, каталожный сайт онлайн-кинотеатра, то это будут фильтры по году, жанру, режиссеру и так далее.
Несколько примеров сложных фильтраций для киносайта:
ЖАНР + ГОД + СТРАНА:
Боевики 2010 США
И ведь такой тройной фильтр имеет неплохую частотность:

Или рассмотрим цветочную тематику, где как правило создают только основные категории вида ЧТО (КУПИТЬ РОЗЫ) или ПОВОД (ЦВЕТЫ НА 8 МАРТА).
Но если скрестить эти страницы в формате фильтров, то получится страница ЧТО + ПОВОД (ЦВЕТЫ ДЛЯ ЛЮБИМОЙ), которая примет на себя кластер запросов с неплохой частотностью:

Или еще больше параметров:
ЧТО + ПОВОД + КОМУ
Розы любимой на 8 марта
И таких срезов в каждой тематике сотни и тысячи.
Выше мы разобрали теорию, но теперь поговорим о практике:
В стандартном виде адреса фильтров имеют параметрические URL и полностью дублируют содержание основной категории – такой же Title, такой же H1, такой же текст и так далее. Поэтому эти документы просто скрывают от индексации, иначе они будут засорять индекс и сайт в глазах поисковой системы станет низкокачественным.
Разберем стандартный пример обычной фильтрации обычного сайта:

На скриншоте выше мы видим стандартную фильтрацию. Страница вроде бы и есть, но для сео она совершенно не пригодна. Наша задача настроить правильный вывод страниц фильтраций и их пересечений (я называю такие страницы — поисковые срезы).
А вот как это должно выглядеть по уму:

Как бы сложно не казалось все описанное выше — для большинства достойных движков каталожных сайтов уже есть соответствующие модули, дающие весь этот функционал, остается только проработать семантику, кластеризовать и построить структуру на основе кластеризации. И уже по этой структуре внедрить систему фильтров.

Технология поисковых срезов подразумевает автоматическое подтягивание необходимых переменных во все элементы страницы:

Формирование ЧПУ URL
Формирование Тайтла и Дескрипшна на основе названия самого фильтра, например КАТЕГОРИЯ + БРЕНД
Формирование H1 на основе названия самого фильтра, например КАТЕГОРИЯ + БРЕНД
Автогенерация текста страницы на основе переменных (больше информации про автотексты по ссылке)

А теперь представьте себе, что будет, если проработать глубокую семантику, настроить по ней срезы и теги. Таким образом мы получим десятки тысяч категорий. Все эти категории по методике 2 мы удвоим путем добавления страниц отзывов (характеристик при необходимости и тому подобное). Далее настроить табы на товарах и умножить товарную матрицу минимум в 2 раза. И после всего этого фаталити – умножить всю эту невероятную структуру путем внедрения поддоменов. Таким образом для любой тематики мы получаем сотни тысяч страниц и миллионы и именно так я делаю при проектировании магазинов и продвижении клиентских сайтов.
Рост трафика обеспечен и рост кратный, иногда в десятки раз.

Источник

OS

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять