5 способов поднять продажи магазина с помощью анализа поисковых запросов пользователей

Поисковые системы в интернете – это уникальный инструмент, который предоставляет немыслимую нигде более возможность вступить в коммуникацию с людьми именно в тот момент, когда они нуждаются в ваших товарах. Только в поиске люди явным образом проявляют свои текущие потребности, отражая их в поисковых запросах и это делает поисковый трафик одним из самых эффективных.

В тоже время, поисковый трафик (как органический, так и платный – с контекстной рекламы или прайс агрегаторов с функцией поиска) составляет очень большую долю в миксе источников трафика интернет-магазина. В большинстве случаев речь идет о 30%–70% всех посещений сайта. Как можно повысить эффективность поискового трафика?

Давайте разделим весь трафик из поисковиков на группы и внимательно посмотрим на каждую.

1. Товарный поиск (пример запроса: «купить планшет Samsung Galaxy Tab 2«)

Очень большое количество людей ищет конкретные товары и такие люди, как правило, конвертируются лучше всех. Неудивительно, ведь они знают, чего хотят. Такой трафик должен попадать на карточки товаров и задача продавца (при условии наличия конкурентной цены и приемлемых условий доставки) здесь только одна: не мешать покупателю. То есть не заставлять человека проходить квест при попытке оформить заказ.

А что делать, если товара нет в наличии? Ведь карточки отсутствующих товаров находятся в индексе поисковиков и собирают какой-то ненулевой трафик, а контекстная реклама при большом количестве товаров отключается не сразу после продажи товара. Как заработать на отсутствующих товарах, читайте в предыдущей статье: http://retailrocket.ru/blog/kak-zarabotat-na-tovarah-ne-v-nalichii/

2. Категорийный поиск + фильтр (пример запроса: «купить планшет«, «купить планшет Samsung«, «купить недорогой планшет«)

В отличие от первой группы, эти люди до конца не определились, что им нужно. Трафик по таким запросам приземляется на страницы товарных категорий (листинги товаров). Конверсия такого трафика ниже, чем у предыдущей группы по двум причинам: у вас может не быть того, что нужно пользователю и, как не печально, пользователь может не найти того, что его устроит.

В то же время, очень часто посетители в поисковом запросе дают подсказки о том, что им интересно («недорогой планшет», «планшет самунг» и т.д.), только вот попадают они в одни и те же листинги (в нашем примере – на страницу планшетов) и видят одни и те же товары. До недавнего времени было только одно решение: формирование огромного количества страниц из комбинаций фильтров со сложными шаблонами заголовков, тайтлов и контента. Посмотрите как это сделано в Sapato:

Фильтры каталога Sapato

При выборе нескольких параметров в фильтре (тип – кеды, бренд – Адидас, цвет – черный) формируется отдельная страница с уникальным URL, title и h1. Поисковики видят такую страницу и приводят на нее трафик по запросам вида «черные кеды adidas для мужчин«.

Создание такого функционала – довольно сложная операция как по нагрузкам на БД магазинов (попробуйте запросто отфильтровать несколько тысяч / десятков тысяч товарных позиций по нескольким параметрам на виртуальном хостинге / VPS, а теперь попробуйте делать это 30-40 раз в секунду), так и по программированию и управлению контентом. Неспроста такие возможности есть в основном только у крупнейших ритейлеров (и то не всегда).

Какие есть альтернативы? Мы в Retail Rocket научились строить связи между ключевыми словами и товарами на сайтах интернет-магазинов через поведение пользователей. Наша система смотрит на то, к каким товарам проявляют интерес (просматривают, добавляют в корзины и вишлисты, покупают и т.д.) пользователи, пришедшие из поиска по каждому ключевому слову.

Возвращаясь к примеру с планшетами, люди, пришедшие по запросу «Купить планшет Samsung» будут проявлять интерес только к продукции Samsung, а искавшие «недорогой планшет» будут выбирать планшеты подешевле. Система увидит это и будет рекомендовать именно те товары, которые актуальны для конкретного ключевого слова.

Не знаете какие товары показать людям, искавшим «декор стен»? Пожалуйста!

Поисковые рекомендации к запросу "Декор стен"

Разместить рекомендации к поисковым запросам пользователей с помощью нашей системы очень просто. Мы создали специальный виджет, который так и называется – «Поисковые рекомендации».

3. Информационный поиск

Почти все магазины стараются продвигаться за счет тематических статей, давая советы о том, как правильно выбирать товары, как их использовать, хранить и так далее. Одной из главных целей создания такого контента является, конечно же, желание продать человеку товар, инструкцию по подбору которого он только что получил. Вот только сами товары, как правило, в таких статьях размещаются редко. Стандартные CMS системы не позволяют сделать что-то большее, чем вставка картинки и ссылки на товар. А что если у товара изменилась цена? Или он вовсе распродан? Поисковый трафик на статью просто пропадет. И здесь на сцену снова выходят наши поисковые рекомендации. Наш сервис обновляет информацию о ценах и наличии на вашем сайте раз в несколько часов, по этому разместив поисковые рекомендации на страницах, специально предназначенных для поискового трафика, можно быть уверенным, что цены и наличие будут актуальными. Даже если исходные товары выйдут из обращения, система все равно будет показывать актуальные предложения.

Вот как это выглядит в жизни на сайте одного из наших клиентов:

Поисковые рекомендации к запросу "как выбрать радар детектор"

4. Внутренний поиск по сайту

Одним из самых эффективных мест для поисковых рекомендаций является страница результатов внутреннего поиска по сайту. Стандартные CMS системы используют довольно прямолинейные функции полнотекстового поиска и выдают в результатах товары, в названиях которых содержался поисковый запрос.

По нашим оценкам, до 30% всех посещений интернет-магазинов включают в себя использование внутренней поисковой системы. И если в случае с поиском конкретного товара все более или менее хорошо (конечно же не учитывая синонимы, опечатки, транслитерацию и т.д.), то с поиском «категория + фильтр» все гораздо хуже. Очевидно, что встроенные в CMS стандартные поисковые алгоритмы никогда не сравнятся с Яндекс и Google, поэтому проблемы, описанные выше, растут в масштабах в разы. А решение все то же – дополнить страницу результатов полнотекстового поиска рекомендациями, сформированными на основе анализа поведения пользователей. Особенно актуально это для магазинов, которые используют страницы результатов внутреннего поиска в качестве landing page для контекстной рекламы.

5. Внутренний поиск товаров по сайту

Отдельно хотелось бы остановиться на внутреннем поиске товаров по сайту. В процессе работы над поисковыми рекомендациями мы не раз замечали, что люди часто ищут товары, которых нет в магазине. Это же золотое дно! Нужно просто проанализировать внутренний поиск и поставить в отдел закупок задачу по добавлению в сток магазина востребованных товаров. Эту информацию можно получить с помощью Google Analytics настроив внутренний поиск (почему-то при первичной настройке эта опция не предлагается):

Настройка отслеживания поиска по сайту в Google Analytics

1. Зайдите в раздел «Администратор» (в правом верхнем углу)
2, Зайдите в «Настройки профиля»
3. Внизу в поле «Параметр запросов» нужно ввести GET-параметр из адреса страницы результатов внутреннего поиска на вашем сайте, содержащий поисковый запрос, который ввел пользователь.

Когда пользователи выполняют поиск по вашему сайту, их запросы указываются в URL страницы результатов поиска. Например, при поиске в Яндексе по запросу «тест» в URL страницы результатов поиска отображается слово text, после которого идет поисковый запрос: http://yandex.ru/yandsearch?lr=213&text=тест

Для того, чтобы Retail Rocket начал отслеживать ваш внутренний поиск, необходимо ввести этот же параметр в личном кабинете в разделе «Общие настройки».

После настройки Google Analytics начнет собирать данные по внутреннему поиску и в отчете Содержание -> Поиск по сайту -> Поисковые запросы вы увидите похожую картину:

Отчет по поисковым запросам в Google Analytics

Красным выделены товарные группы, не представленные на сайте интернет-магазина.

Влияние поисковых рекомендаций

В первую очередь, добавление поисковых рекомендаций на сайт влияет на конверсию. Пользователям становится легче найти нужные им товары и большая доля посетителей становится покупателями. Однако, это не все: наши тесты показывают, что добавление поисковых рекомендаций понижает показатель отказов (на 5%–15%) и увеличивает среднюю глубину просмотра и среднюю продолжительность сессии (с среднем, рост составляет 8%-10%).

По сути, можно смело говорить об абсолютно белой автоматизации работы с поведенческими факторами и, как следствие, улучшении ранжирования в поиске. А это дополнительный трафик и дополнительные продажи.



Технологии персонализации сайта и триггерных рассылок сегодня доступны всем!