Вы здесь: Главная Продвижение сайтов Идеальная оптимизация страницы сайта – Инфографика и 14 ключевых факторов

Local SEO в Google: особенности, реальность и домыслы

Подробности
Просмотров: 339

Когда мы даем определение локального продвижения, речь идет о той аудитории, которая ищет товары и услуги в привязке какой-то геолокации. Это может быть узкая или широкая геолокация. Например, город, район, департамент, штат. Административные единицы разные, в зависимости от страны, также как и тенденции использования геолокации.

Проблема в том что геолокации может быть либо явной, либо неявной.Например, она может формулироваться пользователем в поисковом запросе довольно четко. Или же, наоборот, оставаться у него голове. Они набирают общие запросы и получают локальные результаты выдачи. 
Таким образом, у нас возникает несколько типологий поисковых запросов в локальном продвижении: 

Во-первых, это запросы с явной и неявной геолокацией. Пример запрос с явной геолокацией «пицца в Париже». С неявной — «пицца», и в выдаче нам просто показываются все бизнесы, которые находится вокруг. 

Во-вторых, среди запросов с неявной геолокацией также есть своя категоризация: 
  • запросы, которые сильно зависят от территориальной близости бизнеса к пользователю;
  • запросы, где корреляция в этом очень низкая. 
делаем анализ SERP'a
 
Для каждого бизнеса свои особенности. Традиционно, когда мы говорим о локальном продвижении, у нас есть два пула локальных типов бизнеса, с которыми мы можем работать. 
1
Бизнесы, которые обслуживают клиентов в офисе, где очень важна геолокация и нужно находиться в зоне, где пользователь выполняет поиск (дантисты, рестораны, магазины и т.д.).
2
Бизнесы, которые выезжают к клиенту (слесари, садовники и т.д.).
делаем анализ SERP'a
 
Запросы пользователей для двух этих групп разные, также для них будут разные факторы ранжирования.
 

 

Типы результатов локальной выдачи 

 
У нас есть, как правило, 3 типа результатов, в которых мы можем ранжироваться: 
1
Органика с локальными результатами.
2
Google local pack — локальные результаты, которые Google достает из первых трех результатов Google Maps.
3
Local knowledge graph, который может показываться либо по названию компании, либо по запросам общего плана.
Также локализуются подсказки. Например, по запросу «Уборка на дому в Версале», остальные локальные запросы будут привязаны к этой геолокации. 
Запросы с неявной геолокацией часто гораздо более частотные, чем запросы с названием города. 

Это пример по трем городам Франции по запросу «страхование автомобилей». Мы видим, что запросы «страхование автомобилей» общего плана в 10, а иногда и в 17 раз более запрашиваемые, чем запросы с названием города. Поэтому для каждого ключевого слова важно понимать степень его локализации. 
Органика
В зависимости от тематик, доля локализованных результатов может сильно отличаться. Я брал все запросы по Парижу. И, например, для запроса «уборка на дому» 8 из 10 вариантов — это локальные результаты. Для «аренда авто» — 1 из 10. Остальные результаты исследования можете увидеть на графике. 
Когда мы работаем запросам с неявной геолокацией, то все равно передаем поисковой системе наше положение. За столько лет использования 3G, поисковики научились с легкостью определять геолокацию. 

В локальном продвижении всегда есть такое сквозное понятие как центроид. Оно претерпело разные изменения. Фактически центроид — это некая точка, вокруг которой выстраиваются результаты. Центроидом является пользователь. Соответственно, в шести разных точках города будут разные результаты поиска, в частности, на картах. 

В зависимости от тематики, корреляция позиций сайтов, которое ранжируются, и их близости к пользователю разная. Особенностью локального поиска является то, что при проведении аналитики показателей, мы получаем специфические результаты. Для примера покажу график: 
Что мы делали: 
  • по двадцати случайным запросам выгрузили первые двадцать результатов Google карт;
  • пробили эти данные по 10 городам;
  • проверили близость к нам. 

Мы видим, что первое место всегда занимает общепит. По запросу «пицца» и «ресторан» показатель корреляции 0,9 и 0,74. Специалисты, которые занимаются аналитикой корреляции в органике знают, что настолько высокий показатель получить невозможно. А в локальном поиске мы имеем такие результаты. 
Local Pack
Local Pack традиционно состоит из трех результатов, которые подтягиваются напрямую из трех первых результатов Google карт. Он состоит из четырех блоков. 
1
Заголовок. В зависимости от тематики в у заголовков бывает разная степень спамности. Google говорит, что ключевые слова нельзя вставлять в Local Pack. Но поисковые системы не наказывают за использование там ключевиков, поэтому ключевые слова в Local Pack — не редкость. Тем более, что в конкурентных тематиках шансов ранжироваться мало, если в заголовке нет ключей.Playfair is a transitional design. From the time of enlightenment in the late 18th century, the broad nib quills were replaced by pointed steel pens.
2
Отзывы. Они имеют разную степень важности. В зависимости от тематики есть три показателя: 

  • средняя оценка;
  • количество отзывов;
  • текст отзывов.

С отзывами работать сложно. Есть четыре основных правила, которые нужно соблюдать: 

  1. Отзывы нельзя удалять самостоятельно. 
     
  2. Жаловаться можно. 
     
  3. Спокойные ответы. 
     
  4. Перекрываем негатив позитивными отзывами. 
Мы знаем также, что отзывы индексируются. Их содержание участвует в ранжировании. Это четко видно при вводе расширенного запроса. Например, если мы набираем не просто «ресторан», а «ресторан недорогой». Поисковик выделяет вхождение слова «недорогой» из отзывов. Это значит, что они хорошо индексируются.
3
Категория, в которую добавлен сайт. Мы знаем что у нас есть категории, которые можем добавлять. Они нужны для того, чтобы увеличивать охват, показы по нужным ключевым словам. В Local Pack зачастую показывается только одна категория, но их можно добавить до девяти.
Чтобы найти категории, которые можно добавить необходимо проделать такую последовательность действий: 
  • берем код страницы Google карт;
  • копируем основную категорию;
  • вставляем ее в исходный код;
  • находим дополнительные категории, в которые добавлены;
  • смотрим так по всем конкурентам. 
4
Описание компании. Чтобы понять, что действительно подтягивается в этот блок, мы долго переписывались с Google и выяснили, что у них есть команда, члены которой занимаются тем, что пишут эти описания для топовых заведений.
 

 

Локальные страницы 

Когда мы ранжируемся в локальном поиске, в частности по запросам с явной геолокацией, по общим запросам ранжируются в основном локальные страницы. Это четко можно увидеть на примере мульти региональных сайтов. 
делаем анализ SERP'a
 
В зависимости от страны может быть разная степень детализации: по городам, штатам, регионам, департаментам и т.д. 
Явная геолокация 
С центроидом в запросах с неявной геолокацией мы разобрались. Теперь важно понять, где центроид в запросах с явной геолокацией. На примере два запроса «слесарь Леон» «Автодиллер Леон». Мы видим, что результаты распределяются в рандомных местах карты. 
делаем анализ SERP'a
 
Мое сугубое мнение, что понятие «центроида» для таких запросов потеряло в значимости и возросла важность других факторов. 

Для того, чтобы проанализировать эти данные я взял две тематики: слесарей и сантехников. 
делаем анализ SERP'a
 
Как видно, стоимость клика по запросу «слесарь Париж» в Google Adwords — 82 евро. Стоимость клика в более богатом районе Парижа — 136 евро, а фраза «сантехник Париж» — 55 евро. 
1
Берем два запроса и пятьдесят самых популярных городов Франции.
 
2
По ним выгружаем все данные из топ-20 − топ-60 Google карт, которые есть по этим запросам. 
3
Вытягиваем данные из Google мой бизнес. Проверяем характеристики сайтов, которые привязаны к этим бизнесам. В этом хорошо помогает Netpeak Checker.
Получаем примерно такую таблицу. 
делаем анализ SERP'a
 
4
Далее пытаемся спрогнозировать факторы, наиболее влиятельные для данной тематики. 70% полученной информации отправляем на обработку алгоритма Машинного обучения. На оставшихся 30% проверим результаты. Строим прогнозную модель и получаем такие данные.
делаем анализ SERP'a
 
Все переменные я разделил по цветам на разные категории. Они относятся к Google мой бизнес, сайту, ссылкам. 

Наиболее важные факторы: 
 
 
 
 
 
 
В итоге мы получили карту, которая позволяет нам распределить усилия: 

40% успеха зависит от уровня оптимизации привязанного сайта через Google мой бизнес; 
34% — работа с Google мой бизнес: работа с отзывами, заполнение карточки. 
26% — это ссылочные факторы; 
0% — социальные факторы. 
делаем анализ SERP'a

Добавить комментарий