[size=78%] [/size][size=78%] [/size] |
[size=78%] [/size] |
|
[size=78%]
Мы видим отрицательный множитель для Столплит, что означает, что с течением времени количество запросов, а значит и Активное знание бренда Столплит снижается, и положительный для Hoff, что означает, что Активное знание бренда Хофф растет. [/size]- [size=78%]По приведенным формулам можно посчитать прогноз тренда на ближайшее будущее. Можно так же воспользоваться полем «прогноз» в полем «прогноз» в параметрaх линии тренда, указав количество периодов:[/size]
[/t][/t][/t][/t][/t][/t][/t][/t][/t][size=78%]  По этому прогнозу получается, что через 2 года количество запросов бренда Хофф будет уже обгонять количество запросов бренда Столплит. Определение активного знания бренда в Яндекс.Wordstat Плюсы Минусы[/size]- [size=78%]Бесплатно[/size]
- [size=78%]Не учитывает все виды написания бренда (на разных языках, с ошибками)[/size]
- [size=78%]Трудно применим, если название бренда состоит из распространённых слов (пример: «Много мебели»)[/size]
- [size=78%]Дает информацию только из Яндекса, а это только 50% поиска[/size]
[size=78%]Keycollector Это платный инструмент (однократно оплачивается одна лицензия на рабочее место), который используется для грамотного подбора ключевых слов. Используя Keycollector, мы следуем приведенному выше плану, но со следующими поправками: [/size]- [size=78%]Подбор брендовых ключевых запросов осуществляется автоматически, с использованием данных всех систем, а не только Яндекса и с использованием подсказок. Подобранные таким образом ключевые слова необходимо просмотреть и выбрать подходящий, добавить минус-слова (на список или к конкретным словосочетаниям). То есть вместо одного, самого запрашиваемого запроса, мы используем список запросов. Это поможет нам построить более объективную картину – не только Хофф, как в нашем примере, а хофф, хоф, hoff, нофф, и не только в Яндексе – частота запросов за последний месяц будет уже не 259 822, а 463 002, в то время как для Столплит не 295 569, а 405052.[/size]
[size=78%]Число запросов в месяц Hoff Число запросов в месяц Столплит 463 002 405 052 Таким образом, более полные данные показывают, что Hoff все же популярнее Столплит уже сейчас, а не через 2 года. В случае сравнения с брендами, в названии которых присутствуют распространённые слова,рекомендуем или откинуть общие запросы бренда, или использовать только словосочетания с операторами, например: «[Много Мебели]» мы берем только в кавычках и квадратных скобках для Яндекса и в строгом соответствии для , чтобы исключить все иные вариации – и в этом случае особенно актуально использование подбора по списку ключевых слов, а не по одному слову ( «много мебели сайт», «магазин много мебели») [/size]- [size=78%] После того, как мы сформируем список, запускаем Keycollector собирать общую частоту с учетом сезонности. Выгружаем результаты в excel, проделываем все операции как в первом примере. На выходе получаем график как в первом примере, но с более точными данными:[/size]
[size=78%]  На этом графике мы видим, что Hoff обогнал Столплит уже в марте 2016 года, хотя формулы трендов не изменились Бесплатной альтернативой использования Keycollector может служить в дополнение к Яндекс Вордстат инструмент Планировщик ключевых слов в Google Adwords (“Получение статистики запросов и трендов») – правда, это дает чуть менее полную картину и намного увеличивает время работы.
Плюсы Keycollector для определения активного знания бренда Минусы Keycollector для определения активного знания бренда [[/size]- [size=78%]Учитывает разные виды написания бренда (на разных языках, с ошибками)[/size]
- [size=78%]Применим, если название бренда состоит из распространённых слов (пример: «Много мебели»)[/size]
- [size=78%]Дает информацию из всех поисковых систем[/size]
- [size=78%]Требует время на обучение работе в программе[/size]
- [size=78%]Доступен только на том компьютере, на котором был установлен[/size]
[size=78%] [/size][size=78%] Частота упоминания бренда в сети Ещё один способ замерить активное знание бренда – замерить, как часто пользователи упоминают название бренда в своих сообщениях – в социальных сетях, на форумах, в отзывах… То, что люди обсуждают бренд очень важно, так как это может влиять и на количество людей, знающих бренд, и, что ещё важнее - влиять на отношение к бренду других людей, на склонность принять решение о покупке. Для замера существуют платные и бесплатные сервисы. Babkee.ru – бесплатная программа мониторинга В бесплатных сервисах, как правило, ретроспективный сбор информации за большой период времени недоступен. Поэтому нужно вести постоянный мониторинг и вовремя подключать к мониторингу бренды, которые быстро набирают обороты. Узнать, какие бренды быстро набирают обороты бесплатно можно на https://www.google.ru/trends/ , правда там данные за прошлый год и только по 25 самых крупных запросов. То есть подходит в основном для достаточно крупного бизнеса. Для того, чтобы отследить быстрорастущие категории: [/size]- [size=78%]Вводим запрос (категорию) - например, мебель[/size]
- [size=78%]Выбираем страну – Россия (особенно актуально для англоязычных запросов)[/size]
- [size=78%]В разделе «Ещё по теме» выбираем мебель – product line - нажимаем (применяем)[/size]
- [size=78%]В разделе «Похожие запросы» смотрим сортировку «В тренде». С ярлыком «Сверхпопулярность» будут показаны запросы, быстро набирающие обороты. Новые бренды, активно развивающиеся на рынке, должны появиться в данном разделе, так как у них динамика самая заметная. Сейчас нам выводится вот такая картина:[/size]
[size=78%]  Итак, мы определили, «за кем будем следить». Данные в ситеме, увы, неполные: вбиваем в поиске «Hoff отзывы», видим на первом месте отзывы на Яндекс Маркет, irecommend.ru, otzovik.com, torg.mail.ru… при попытке вбить эти площадки вручную сервис пишет, что данные не найдены. То есть имеем в виду, что сканируются главным образом популярные соцсети + некоторые, видимо, заданные площадки Система предоставляет сводные данные в виде графика и общих цифр (количество отзывов, охват) Столплит:

 Hoff:

 По количеству сообщений и размеру аудитории видим, что Hoff обсуждают гораздо больше. Так же мы можем, как было сказано выше, используя данные системы сравнить популярность брендов у женщин и у мужчин, у людей разного возраста, на разных платформах. Для примера давайте сравним популярность брендов у женщин и у мужчин: Для Столплит: Мужская аудитория Столплит:  Женская аудитория Столплит:  Для Hoff Мужская аудитория Hoff:
 Женская аудитория Hoff:  И тот и другой бренд обсуждают больше мужчины, и у Столплит это соотношение 6:1, у Hoff 7:1 Подобная сегментация может быть важна, когда для нас важна конкуренция на каком-то конкретном поле – например, нам намного важнее быть популярнее бренда-конкурента на площадке Facebook для аудитории мужчин 25-34, и если упоминания в этой среде происходят чаще, то для нас не так важно, что общая популярность бренда ниже, чем у конкурентов. Wobot.ru – платная программа мониторинга Wobot.ru собирает и анализирует сообщения с Facebook, Вконтакте, Twitter, Одноклассников и других популярных социальных сетей, отраслевых форумов, таких как babyblog.ru, banki.ru и других. К сожалению, так же позволяет получить информацию только с ограниченного количества площадок. Площадки к мониторингу подключаются по запросу. Имеет смысл заказать программу для сканирования поисковой выдачи (которую мы все равно будем обсуждать в статье по аналитике поисковой выдачи), которая будет регулярно сканировать поиск на наличие новых популярных площадок для обсуждения – для того, чтобы вовремя подключать их к мониторингу. По уже имеющимся площадкам информации у wobot больше, чем у babkee.ru и она лучше проработана. Вот сводная информация за 1 месяц: Столплит:
 Hoff
 Вы заметили, что wobot нашел в несколько раз большее количество упоминаний обоих брендов. Подробнее о том, как правильно анализировать отзывы для получения более говорящих данных, у нас будет информация в следующей статье, так же как и сравнение сервисов для этих целей. Пока для наших задач активного знания важны 2 цифры - общее количество отзывов и их охват: Столплит Hoff
По прежнему мы видим очень большой перевес Hoff в данном сегменте Сравнение с конкурентами по количеству входящего трафика на сайт Величина входящего трафика – особенно важная составляющая «активного знания», так как измеряет количество тех людей, которые из списка «спросить, обсудить, зайти посмотреть» совершили самое важное действие – пришли на сайт, пришли в магазин. Для этого мы используем программу SimilarWeb. Бесплатно нам доступна ограниченная статистика за последний месяц, в режиме Демо – за последние 3 месяца:
 Общее количество визитов больше у Hoff, но не настолько, насколько мы, возможно, ожидали по результатом измерения активного знания в первых двух пунктах. Поэтому интересно посмотреть на их трафик в динамике:
 Как и с числом брендовых запросов, мы видим рост (несмотря на не-сезон) трафика у Hoff и снижение трафика у Столплит. Ответ на этот вопрос, возможно, кроется в источниках трафика: Hoff
 Столплит
 Мы видим, что Hoff намного больше использует трафик контекстной рекламы, так же как и е-mail рассылок, в то время как Столплит использует большое ссылочного трафика и баннерной рекламы. Для замера нашего «активного знания» мы берем данные по посещаемости за месяц:
 Обращаем внимание на постоянные и переменные величины. К постоянным величинам мы отнесем: [/size]- [size=78%]Трафик бесплатной выдачи (Organic)[/size]
- [size=78%]Прямой трафик (Direct)[/size]
- [size=78%]Трафик рассылок (Mail)[/size]
- [size=78%]Ссылочный трафик (Refferals)[/size]
[size=78%] Все эти виды трафика объединяет то, что они, как правило, достаточно постоянны – относительно медленно растут и медленно снижаются (хотя всякое бывает). С точки зрения затрат этот трафик характеризуется, как правило, редкими долговременными вложениями. На этот трафик сложнее повлиять, чем на «непостоянный» трафик. Его легче прогнозировать. К непостоянным величинам мы отнесем: [/size]- [size=78%]Трафик контекстной рекламы[/size]
- [size=78%]Трафик баннерной рекламы[/size]
- [size=78%]Трафик из социальных сетей[/size]
[size=78%] Этот трафик предугадать практически невозможно, если не знать многих и многих предпосылок по которым конкурент решит «включить» или «выключить» этот трафик. Этот трафик, как правило, зависит от оплаты в режиме реального времени, как только прекращается финансирование – прекращается трафик. Сравниваем «постоянный» трафик Hoff и Столплит за месяц, используя данные об общем количестве трафика и его процентном распределении по каналам по данным Similarweb: Тип трафика Hoff Столплит Organic Visits 654 720 601 400 Direct 259 200 315 000 Refferals 390 720 449 800 Mail 296 880 231 200 Total
1 601 520 1 597 400 За последний месяц у Столплит и у Hoff примерно одинаковое количество «постоянного» трафика. Сравниваем «непостоянный» трафик Hoff и Столплит: Тип трафика Hoff Столплит Paid Search 683 280 259 400 Display Ads 61 680 98 600 Social 53 520 44 800 Total 798 480 402 800 Мы видим, что Hoff использует почти в два раза больше «непостоянного» трафика, чем Столплит, а значит, ситуация может резко измениться в случае снижения рекламной активности Hoff или повышения рекламной активности Столплит. Выводы Давайте посмотрим на сводную информацию по Активному знанию брендов в настоящий момент:
Hoff Столплит Количество брендовых запросов в поиске за месяц 463 002  405 052 Количество упоминаний бренда в сети за месяц [/size][size=78%] Охват упоминаний за месяц [/size] |
[size=78%] 12 000 000 [/size] |
[size=78%] 684 000 [/size] |
|
[size=78%] Количество трафика на сайт за месяц [/size] |
[size=78%] 2 400 000 [/size] |
[size=78%] 2 000 000 [/size] |
|
[size=78%] В том числе «постоянный» трафик [/size] |
[size=78%] 1 601 520 [/size] |
[size=78%] 1 597 400 [/size] |
|
[size=78%] В том числе «непостоянный» трафик [/size] |
[size=78%] 798 480 402 800 Количество и охват упоминаний
 Количество трафика на сайт за месяц
 Мы видим бурный рост Активного знания Hoff в последнее время, благодаря которому Hoff обогнал Столплит по абсолютным показателям. Особенно заметна разница в количестве упоминаний в интернете. Действительно ли это играет большую роль? В следующей статье мы разберем подробно, в каких случаях стоит обращать внимание на «шум» в сети, а в каких не стоит, и как в нём разобраться для того, чтобы можно было предпринять какие-либо действия. Об авторах  Большов Александр, генеральный директор и основатель SF.ru – Solutions Factory Опыт в Интернет-маркетинге более 10 лет. До 2016 года – Исполнительный директор Интернет-агентства Registratura.ru, автор курса «Интернет-маркетинг для руководителей» в «Нетология», ведет группу «Практика Интернет-маркетинга» в Facebook и проект, посвященный маркетинговой терминологии Glossary-internet.ru, автор множества публикаций в профессиональных изданиях, кандидат экономических наук, имеет опыт работы с более 200 проектами в области комплексного Интернет-маркетинга, в различных сферах: недвижимость, мебель, авто, финансы и др.
 Виноградова Анна, Консультант по веб-аналитике SF.ru – Solution Factory Профессионально занимается интернет-маркетингом с 2010 года. Выступала консультантом по веб аналитике при разработке стратегий и ведении клиентов Dentsu Aegis Network, GRAPE. Выступала консультантом и руководителем проектов по созданию ПО для исследования и измерения SOV поисковой выдачи, инструментов замера и синхронизации потока информации на TV и в интернете. Источник[/size] |
|
|
|
|