Анализ конкурентов. часть 2. активное знание

Начальный заголовок данной статьи был «Кого знают больше?». Но мы поразмыслили, что таковой заголовок неверно бы освещал тему статьи.

К сожалению, для того, о чем мы вам желаем поведать, не существует хорошего термина. «Частота брендовых запросов» — термин своеобразный, широкому кругу мало о чем говорящий.«Знание»- неверно, по причине того, что в хорошей интерпретации знание – пассивно. Это, по сути, ответ на вопрос: «Понимаете ли вы бренд Х?». А в нашем случае люди САМИ «задают вопросы» про бренд.

Они его не просто знают, они Желают прямо на данный момент взять какую-то данные, связанную с брендом, они его деятельно обсуждают, они переходят на его сайт.

Исходя из этого мы предлагаем термин «Активное знание».

Чем мы будем измерять Активное знание бренда (заглавия магазина, сайта, вашего продукта):

  • Частота брендовых запросов в поиске
  • Частота упоминания бренда в сети
  • Количество переходов на сайты бренда

Для чего нам это, практикам?

Весьма :в Гугл Analytics (либо Яндекс Метрику, либо что вы для этого используете), и посмотрите, какой канал вам приносит самый громадный процент продаж (конверсий)?

У многих это будет Прямой (Direct) трафик и/либо трафик бесплатной поисковой выдачи(Organic)*. Причем, если вы детально разглядите, трафик каких конкретно главных слов приносит больше всего прибыли – вы заметите, в большинстве случаев, брендовые запросы – другими словами заглавия вашего продукта/магазина/сайта.

*в случае если у вас это не верно- обращайтесь лично, объясним в чем дело. Имеется маленький процент, что вы нашли «золотую жилу» — но он весьма мал. Чаще это говорит о наличии неприятностей

Посмотрите так же в СPC трафик- трафик платной рекламы, если она так же показывает большой процент продаж/конверсий. В полной мере быть может, что в том месте так же значительная часть продаж будет приходится на брендовые главные слова.

А сейчас — что такое Прямой (Direct) трафик? Это, за некоторым исключением, трафик прямых переходов с закладок либо при введении конкретно в адресной строчке, снова же, заглавия вашего сайта.

С того времени, как многие браузеры адресную строчок совместили с поисковой, вы все чаще станете видеть (правильнее, не видеть, об этом также чуть позднее) прямой трафик в виде брендовых запросов бесплатной поисковой выдачи.

Резюме:

  1. Прямой (Direct) трафик и брендовый(содержащий наименование сайта/магазина) трафик – в большинстве случаев,самый реализовывающий трафик.
  2. Два этих вида трафика генерируются людьми, каковые уже знают ваш бренд.

Из этого вывод: чем больше людей «деятельно» знают ваш бренд (другими словами набирают в поиске наименование и переходят на сайт) – тем больше у вас продаж.

Чем больше людей, каковые «деятельно» знают бренд соперников – тем больше у них продаж.

  • Бывают исключения – это мы разгляди в следующей статье.
  • Как оценить, из чего состоит «активное знание»; как, применяя это, возможно посчитать прогноз продаж у вас и у соперников; как на обстановку возможно воздействовать -мы также разглядим в следующей статье.

До тех пор пока давайте начнем с того, что обучимся измерять это самое «активное знание».

Частота брендовых запросов в поиске

Иными словами, как довольно часто люди набирают в поиске наименование вашего бренда/сайта/магазина. Два метода измерить эту частоту:

  • Яндекс Вордстат – бесплатный
  • Keycollector — платный

Сперва разгляди бесплатный метод.

Яндекс Вордстат

Предлагаем применять Яндекс Вордстат (легко вследствие того что Яндекс все ещё есть самой применяемой совокупностью поисковой совокупностью в Российской Федерации). Для этого:

  1. заходим на https://wordstat.yandex.ru/
  2. подбираем ваш брендовый запрос с громаднейшей частотой (в случае если наименование бренда британское – большей частотой, вероятнее, будет владеть русифицированная версия: сравните hoff -100 380 и хофф — 259 822). Мы заметим частоту запросов бренда за этот месяц – для Хофф это 259 822. Давайте сравним с запросами Столплит — 295 569.
  1. подбираем минус-слова- просматриваем целый перечень слов и выписываем то, что к вашему бренду не относится (при с Хофф, к примеру, это будет борис хофф (неверное написание БорисХоф – дилера BMW) – выписываем «борис», бмв, bmw, альпен хофф (наименование ресторана)- выписываем альпен, и тп)
  2. до тех пор пока вы подбираете минус-слова – обратите внимание на спрос на разные товары вашего бренда/магазина («хофф кровати»). Наличие солидного числа запросов сочетаний наименование бренда и товара весьма усиливает реализовывающую силу бренда в этих товарных категориях. С высокой возможностью люди приобретут эту вещь как раз у вас. В случае если у вас имеется такие категории с достаточным числом запросов, имеет суть ещё раздельно сравнить спрос на определенные категории товаров у вас и у соперников.
  3. Добавляем к брендовому запросу все минус слова через тире: хофф -борис –бмв — bmw -альпен -нова -фильм -джимми -макс -бауэр -байер -стефани -тенгинка –рон, нажимаем «подобрать» и переходим на вкладку «история запросов»:
  1. Переходим на закладку «История запросов». На графике мы видим общий тренд и сезонность развития активного знания бренда. При с хофф, к примеру, без оглядки на сезонный спад в мае-июле мы видим, что в текущем году как раз сейчас случился невиданный рост знания бренда.

Анализ конкурентов. часть 2. активное знание

Чтобы нам трудиться с этими данными дальше, нам нужно их скопировать в . Для этого мы всю табличку с данными под графиком и вставляем в

Мы будем трудиться с безотносительными данными, исходя из этого столбец с относительными данными возможно сходу удалить. У нас окажется два столбика с значениями и периодом спроса:

Вместо заголовка «полное» сходу вставляем наименование вашего бренда.

  1. Повторяем все операции для брендов-соперников. Вставляем эти спроса в отечественную первую табличку. Приобретаем сводную табличку спроса за различные периоды для нас и для соперников (для примера мы сопоставляем количество брендовых запросов для хофф и столплит) :
  1. Для наглядности оформляем все в виде графиков. Для этого выделяем всю табличку — заголовок меню Вставка- График

Приобретаем:

Мы видим, что знание Хофф с уверенностью растет вверх и догоняет Столплит, спрос на что тем временем понижается.

  1. Для большей уверенности давайте кликнем на графиках правой кнопкой мыши, добавим линии тренда и выведем их формулы:

Мы видим отрицательный множитель для Столплит, что свидетельствует, что с течением времени количество запросов, соответственно и Активное знание бренда Столплит понижается, и хороший для Hoff, что свидетельствует, что Активное знание бренда Хофф растет.

  1. По приведенным формулам возможно посчитать прогноз тренда на ближайшее будущее. Возможно так же воспользоваться полем «прогноз» в полем «прогноз» в параметрах линии тренда, указав количество периодов:

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

  • Безвозмездно
  • Скоро
  • Он-лайн
  • Не учитывает все виды написания бренда (на различных языках, с неточностями)
  • Тяжело применим, в случае если наименование бренда складывается из распространённых слов (пример: «Большое количество мебели»)
  • Дает данные лишь из Яндекса, а это лишь 50% поиска

Keycollector

Это платный инструмент (однократно оплачивается одна лицензия на рабочее место), что употребляется для грамотного подбора главных слов.

Применяя Keycollector, мы следуем вышеприведенному замыслу, но со следующими поправками:

  1. Подбор брендовых главных запросов осуществляется машинально, с применением данных всех совокупностей, а не только Яндекса и с применением подсказок. Подобранные так главные слова нужно просмотреть и выбрать подходящий, добавить минус-слова (на перечень либо к конкретным словосочетаниям). Другими словами вместо одного, самого запрашиваемого запроса, мы используем перечень запросов. Это окажет помощь нам выстроить более объективную картину – не только Хофф, как в отечественном примере, а хофф, хоф, hoff, нофф, и не только в Яндексе – частота запросов за этот месяц будет уже не 259 822, а 463 002, тогда как для Столплит не 295 569, а 405052.

Число запросов в месяц Hoff

Число запросов в месяц Столплит

463 002

405 052

Так, более полные эти говорят о том, что Hoff все же популярнее Столплит уже на данный момент, а не через 2 года.

При сравнения с брендами, в заглавии которых присутствуют распространённые слова,рекомендуем либо откинуть неспециализированные запросы бренда, либо применять лишь словосочетания с операторами, к примеру: «[Много Мебели]» мы берем лишь в квадратных скобках и кавычках для Яндекса и в строгом соответствии для , дабы исключить все иные вариации – и в этом случае особенно актуально применение подбора по перечню главных слов, а не по одному слову ( «большое количество мебели сайт», «магазин большое количество мебели»)

  1. По окончании того, как мы организуем перечень, запускаем Keycollector собирать неспециализированную частоту с учетом сезонности. Выгружаем результаты в excel, проделываем все операции как в первом примере. На выходе приобретаем график как в первом примере, но с более правильными данными:

На этом графике мы видим, что Hoff обогнал Столплит уже в марте 2016 года, не смотря на то, что формулы трендов остались прежними

Бесплатной альтернативой применения Keycollector может служить в дополнение к Яндекс Вордстат инструмент Планировщик главных слов в Гугл Adwords (“Получение трендов и статистики запросов») – действительно, 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

  • Учитывает различные виды написания бренда (на различных языках, с неточностями)
  • Применим, в случае если наименование бренда складывается из распространённых слов (пример: «Большое количество мебели»)
  • Дает данные из всех поисковых совокупностей
  • Платно
  • Требует время на обучение работе в программе
  • Доступен лишь на том компьютере, на котором был установлен

Частота упоминания бренда в сети

Ещё один метод замерить активное знание бренда – замерить, как довольно часто пользователи упоминают наименование бренда в собственных сообщениях – в соцсетях, на форумах, в отзывах То, что люди обсуждают бренд крайне важно, поскольку это может воздействовать и на количество людей, опытных бренд, и, что ещё ответственнее -воздействовать на отношение к бренду вторых людей, на склонность решить о покупке.

Для замера существуют платные и бесплатные сервисы.

Babkee.ru – бесплатная программа мониторинга

В бесплатных сервисах, в большинстве случаев,ретроспективный сбор информации за громадный период времени недоступен. Исходя из этого необходимо вести постоянный мониторинг и своевременно подключать к мониторингу торговые марки, каковые скоро усиливаются .

Определить, какие конкретно торговые марки скоро усиливаютсябезвозмездно возможно на https://www.гугл.ru/trends/ , правда в том месте эти за прошедший год и лишь по 25 самых больших запросов. Другими словами подходит по большей части для достаточно большого бизнеса.

Чтобы отследить быстрорастущие категории:

  1. Вводим запрос (категорию)- к примеру, мебель
  2. Выбираем страну – Российская Федерация (особенно актуально для английских запросов)
  3. В разделе «Ещё по теме» выбираем мебель – product line- нажимаем (используем)
  4. В разделе «Похожие запросы» наблюдаем сортировку«В тренде». С ярлыком «Сверхпопулярность» будут продемонстрированы запросы, скоро усиливающиеся . Новые торговые марки, деятельно развивающиеся на рынке, должны показаться в данном разделе, поскольку у них динамика самая заметная. на данный момент нам выводится вот такая картина:

Итак, мы выяснили, «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 эти не отысканы.

Другими словами имеем в виду, что сканируются в основном популярные соцсети + кое-какие, по всей видимости, заданные площадки

Совокупность предоставляет сводные данные в виде общих цифр и графика (количество отзывов, охват)

Столплит:

Hoff:

По размеру аудитории и количеству сообщений видим, что Hoff обсуждают значительно больше.

Так же мы можем, как было сообщено выше, применяя эти совокупности сравнить популярность брендов у дам и у мужчин, у людей различного возраста, на различных платформах.

Для примера давайте сравним популярность брендов у дам и у мужчин:

Для Столплит:

Мужская аудитория Столплит:

Женская аудитория Столплит:

Для Hoff

Мужская аудитория Hoff:

Женская аудитория Hoff:

И тот и второй бренд обсуждают больше мужчины, и у Столплит это соотношение 6:1, у Hoff 7:1

Подобная сегментация возможно ответственна, в то время, когда для нас серьёзна борьба на каком-то конкретном поле – к примеру, нам намного ответственнее быть популярнее бренда-соперника на площадке Facebook для аудитории мужчин 25-34, и в случае если упоминания в данной среде происходят чаще, то для нас не так принципиально важно, что неспециализированная популярность бренда ниже, чем у соперников.

Wobot.ru – платная программа мониторинга

Wobot.ru собирает и разбирает 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 дает возможность приобрести информацию лишь с ограниченного количества площадок.

Площадки к мониторингу подключаются по запросу.

Имеет суть 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 дискуссии – чтобы своевременно 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 увидели, что wobot отыскал многократно большее количество упоминаний обоих брендов.

Подробнее о том, как верно разбирать отзывы для получения более говорящих данных, у нас будет информация в следующей статье, так же как и сравнение сервисов для этих целей.

До тех пор пока для отечественных задач активного знания серьёзны 2 цифры — общее число отзывов и их охват:

Столплит

Hoff

Как и раньше мы видим большой перевес Hoff в данном сегменте

Сравнение с соперниками по количеству входящего трафика на сайт

Величина входящего трафика – особенно серьёзная составляющая «активного знания», так как измеряет количество тех людей, каковые из перечня «задать вопрос, обсудить, зайти взглянуть» совершили самое серьёзное воздействие – пришли на сайт, пришли в магазин.

Для этого мы используем программу SimilarWeb. Безвозмездно нам дешева ограниченная статистика за этот месяц, в режиме Демо – за последние 3 месяца:

Общее число визитов больше у Hoff, но не так, как мы, быть может, ожидали по результатом измерения активного знания в первых двух пунктах.

Исходя из этого весьма интересно взглянуть на их трафик в динамике:

Как и с числом брендовых запросов, мы видим рост (не обращая внимания на не-сезон) трафика у Hoff и понижение трафика у Столплит.

Ответ на данный вопрос, быть может, кроется в источниках трафика:

Hoff

Столплит

Мы видим, что Hoff намного больше применяет трафик контекстной рекламы, так же как и е-mail рассылок, тогда как Столплит применяет громадное баннерной рекламы и ссылочного трафика.

Для замера отечественного «активного знания» мы берем эти по посещаемости за месяц:

Обращаем внимание на постоянные и переменные размеры.

К постоянным размерам мы отнесем:

  • Трафик бесплатной выдачи (Organic)
  • Прямой трафик (Direct)
  • Трафик рассылок (Mail)
  • Ссылочный трафик (Refferals)

Все эти виды трафика объединяет то, что они, в большинстве случаев, достаточно постоянны – довольно медлительно растут и медлительно понижаются (не смотря на то, что всякое не редкость). С позиций затрат данный трафик характеризуется, в большинстве случаев, редкими долгосрочными вложениями. На данный трафик сложнее воздействовать, чем на «непостоянный» трафик.

Его легче прогнозировать.

К непостоянным размерам мы отнесем:

  • Трафик контекстной рекламы
  • Трафик баннерной рекламы
  • Трафик из социальных сетей

Данный трафик предугадать фактически нереально, если не знать многих и многих предпосылок по которым соперник примет решение «включить» либо «отключить» данный трафик. Данный трафик, в большинстве случаев, зависит от оплаты в реальном времени, когда заканчивается финансирование – заканчивается трафик.

Сопоставляем «постоянный» трафик Hoff и Столплит за месяц, применяя информацию об неспециализированном количестве трафика и его процентном распределении по каналам согласно 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 этот месяц у Столплити у Hoff приблизительно однообразное количество «постоянного» трафика.

Сопоставляем «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 применяет практически вдвое больше «непостоянного» трафика, чем Столплит, соответственно, обстановка может быстро измениться при понижения маркетинговой активности Hoff либо увеличения маркетинговой активности Столплит.

Выводы

Давайте взглянуть на сводную данные по Активному знанию брендов на данный момент:

Hoff

Столплит

Количество брендовых запросов в поиске за месяц

463 002

405 052

Количество упоминаний бренда в сети за месяц

2504

739

Охват упоминаний за месяц

12 000 000

684 000

Количество трафика на сайт за месяц

2 400 000

2 000 000

А также «постоянный» трафик

1 601 520

1 597 400

А также «непостоянный» трафик

798 480

402 800

охват и Количество упоминаний

Количество трафика на сайт за месяц

Мы видим бурный рост Активного знания Hoff сейчас, благодаря которому Hoff обогнал Столплит по безотносительным показателям. Особенно заметна отличие числом упоминаний в сети. Вправду ли это играется громадную роль?

В следующей статье мы разберем детально, в каких случаях стоит обращать внимание на «шум» в сети, а в каких не следует, и как в нём разобраться чтобы возможно было предпринять какие-либо действия.

Об авторах

Большов Александр, основатель и генеральный директор SF.ru – Solutions Factory

Опыт в Интернет-маркетинге более 10 лет. До 2016 года – Исполнительный директор Интернет-агентства Registratura.ru, создатель курса «Интернет-маркетинг для начальников» в «Нетология», ведет группу «Практика Интернет-маркетинга» в Facebook и проект, посвященный маркетинговой терминологии Glossary-internet.ru, создатель множества публикаций в опытных изданиях, кандидат экономических наук, имеет "стаж работы" с более 200 проектами в области комплексного Интернет-маркетинга, в разных 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 руководителем и консультантом проектов по созданию ПО для измерения и исследования SOV поисковой выдачи, синхронизации потока и инструментов замера информации на TV и в сети.

Сертификаты: «Моделирование рисков и действительности», «Аналитика поведения клиентов», «Операционная аналитика» Университет Пенсильвании, США (2016), «Веб аналитика» обучение по программе Авинаша Кошика, авторизовано OMCP США (2015), «Оптимизация конверсий» обучение по программе Брайана Айзенберга, авторизовано OMCP США (2015), «Яндекс Метрика», 2014, “Гугл Analytics IQ” (2012), Сертификаты Гугл AdWords: Analytics, GDN, Search (2012), Сертификаты рекламных площадок Yandex, Mail.ru.

Случайные статьи:

Анализ конкурентов [часть 2]


Подборка похожих статей:

admin