![Как настроить обновления цен на медицинском сайте](/upload/resize_cache/iblock/28b/pp43rpoemio86br0bm7gthku962tzfnw/396_262_2619711fa078991f0a23d032687646b21/obnovlenie_cen_na_medicinskom_sajte_0.jpg)
Работа над созданием сайта или его продвижением, как правило, начинается с подбора списка запросов. Выход в ТОП по словам, связанным с товарами или услугами вашего проекта, обеспечит сайту хороший трафик. Останется только монетизировать его, чтобы проект стал успешным.
Об отборе запросов с хорошим коммерческим потенциалом, их делении и подготовке страниц сайта рассказывает Сергей Секенов, руководитель группы сопровождения клиентов Rookee.
Опыт и статистика сайта
Большая часть аудитории начинает поиск товара или услуги не со звонков, а с введения запроса в поисковик. Это значит, что, подготовив ответы на распространенные вопросы в текстах сайта, можно получить хороший отклик. Достаточно вспомнить, с какими вопросами к вам чаще всего обращаются потенциальные клиенты.
Статистика вашего сайта, которая собирается счетчиками Метрики и Google Analytics, тоже будет полезным источником информации. Обратите внимание на популярные у посетителей сайта фразы и проверьте, соответствуют ли они информации на вашем сайте.
Анализ сайтов конкурентов
Сайты ведущих конкурентов в вашей тематике – отличный источник полезных данных. Посмотрите, как распределена информация по их разделам и страницам. Например, часть общих популярных запросов может быть выведена в разделы каталога, а точные, связанные с названием товара, могут входить в тексты и метатеги карточек товаров
Полезным инструментом для анализа послужит любой удобный вам анализатор метатегов, например, расширения для браузера SEO META in 1 CLICK.
Кроме метатегов, он покажет структуру заголовков, ссылок, микроразметки страниц конкурентов. Этим же инструментом можно проверить свой сайт на полноту заполнения этих данных.
Собственная статистика поисковых систем
Поисковые сервисы собирают собственную статистику по тому, какие запросы пользователи используют чаще всего. Классический отчет Вордстата станет для вас полезным источником информации.
Строка поиска в Вордстате позволяет использовать операторы поиска, то есть можно узнать, сколько запросов пользователи вводят в конкретной формулировке. Например, запрос «продвижение сайта» популярнее запроса «продвижение сайтов»:
Таким образом можно отобрать запросы на следующем этапе – удалении из собранного списка неперспективных запросов.
В результате сбора на предыдущем этапе можно получить список из сотен или даже тысяч запросов.
Мы используем следующее деление запросов по частотности:
При этом есть тематики, где правильным будет сохранить низкочастотные запросы, например, медицина. Там всегда будет много точных запросов, которые пользователи копируют из рецептов или назначений.
Отобрать такие запросы можно вручную, проверяя их в выдаче поисковика. Если выдача показывает не ваших потенциальных конкурентов, а сайты совсем другой сферы – возможно, стоит исключить такой запрос.
Кластеризация ядра должна обеспечить разделение запросов на логические группы. Например, информационные запросы правильно вести на страницы статей или блога сайта, где пользователь сможет получить ответ на свой вопрос. Если же пользователь использует коммерческий запрос, связанный с покупкой товара или услуги сейчас, правильно будет показать ему, например, карточку товаров.
Страницы каталога получат более частотные запросы, а страницы услуг – более узкие, по конкретным предложениям. Проверьте, как у ваших топовых конкурентов запросы распределены на кластеры — группы, объединенных по смыслу или тематике, которые можно использовать для структурирования контента и повышения его релевантности. Структура сайта будет зависеть от количества этих кластеров. Понятно, что делать отдельную посадочную страницу под каждый низкочастотный запрос слишком затратно. При этом будет правильно создать страницу под группу запросов, ведущую к одной услуге.
В нашем примере запросы, связанные с анализом репутации, будут иметь одну целевую, а запросы об общем анализе сайта – другую.
В результате работы по сбору запросов и их группировке мы получили семантическое ядро, которое можно использовать для ряда задач: