Какой сервис поисковой аналитики содержит самую большую чистую базу ключевиков в Яндекс.Москва?

В каждом сервисе подбора фраз могут затеряться такие фразы. И всё потому, что многие системы делают упор на количество фраз — несвоевременно обновляют базы и не используют операторы поисковых систем. И как результат: ваша семантика в большей степени состоит из фраз, которые никому не нужны.

Команда Serpstat решила заняться этой проблемой и создала инструмент, с помощью которого вы избавите свою семантику от мусора (пока только в базе Яндекс Москва). И найдете исключительно полезные фразы, с которыми можно работать — действительно эффективными в продвижении сайта. Наш алгоритм в основном строится на использовании операторов Яндекса и нескольких технических приемов.

Многие seo-специалисты, наши пользователи и коллеги все еще считают, что чем больше база, тем она лучше. И определяющим фактором при выборе системы поисковой аналитики все еще называют величину базы.

А что если мы покажем, что случится с хваленной "огромной базой", если вычистить ее от бесполезных запросов? Только теперь не словом, а делом?

Мы решили проверить наших уважаемых коллег на качество их базы и провели небольшой эксперимент. Взяли одного из наших конкурентов на рынке и выгрузили из него все ключевые фразы по 6 разным доменам в поисковой выдаче Яндекс. Москва.

Вот что мы получили:

1) По домену Ulmart.ru

Данные конкурента — 194 587 запросов:

Данные в Serpstat — 335 417 фраз:

2) По домену Technopark.ru

У конкурента —147 871 фраз:

В Serpstat — 268 573 фразы:

3) По домену R-seven.ru

Данные конкурента — 2 557 фраз;

Данные Serpstat — 2 987 фраз;

4) По домену Ozon.ru

Данные нашего коллеги — 646 580 фраз:

а в Serpstat 682 329 фраз:

5) По домену Digitalshop.ru

У коллеги 13 110 фраз:

У нас 13 394 фразы:

6) По домену Foroffice.ru

В базе по этому домену у конкурента 23 441 фразы:

У нас 22 179 фраз:

На этом промежуточном этапе формируем таблицу:

Теперь проверим эти фразы в нашей базе и узнаем, какой процент из их общего числа будет мусорным. Зачем? Этим постом мы хотим в первую очередь показать величину проблемы мусорных запросов, которая недооценена в отрасли.

Мы прогнали все фразы конкурента через нашу систему очистки фраз от следующих типов мусорных запросов:

• слишком длинных;
  
• с дублями слов;
  
• с нулевой частотностью;
  
• с неправильными символами;
  
• с нецензурными словами;
  
• и других мусорных фраз — редко употребляемых, запросов с незавершенным смыслом и накрученных фраз.
  

Помимо того, отметили и качественные ключевые слова, которые были у нас в базе и фразы, которых еще не было в Serpstat — их мы добавили в систему.

Получили такой отчет с фразами, которые разбили на группы по типам:

Теперь давайте посмотрим, как выглядит эта таблица в процентах по отношению к общему объему фраз для конкретного домена:

Подытожим! В мусорных фразах затерялось в среднем:

• 3% — слишком длинных запросов;
  
• 0,07 % — фраз с дублями слов;
  
• 30% — фраз с низкой частотностью;
  
• 8% — фраз с неправильными символами;
  
• 0,67% — других мусорных запросов.
  
  

Как видно из полученных результатов, в базе конкурента содержится большое количество фраз с нулевой частотностью — именно такой тип мусорных запросов лидирует практически в каждой группе фраз по доменам. На втором месте — фразы с неправильными символами ("?", "^", "$" и др.)

Это хорошо видно на графике:

А теперь давайте просто посмотрим, сколько конкретно фраз из базы конкурента по определенным доменам наш фильтр счел "хорошими" и сколько "мусорными":

А теперь тоже самое в процентах:

И на графике:

Немного-немало: около 40% фраз конкурента по данным этих доменов будут мусорными!

Давайте вернемся к таблице сравнения баз, с которой мы начинали и добавим новые данные.

Cравним Serpstat с конкурентом до чистки фраз

Cравним после чистки:

Видно невооруженным взглядом: количество ключевых фраз конкурента существенно уменьшилась! Около 40% фраз по этим доменам мусорные и неэффективны в продвижении. Большое семантическое ядро — не значит качественное. И сегодня мы снова это вам доказали — теперь уже на примере!

Похвастаемся, что база Serpstat по вышеупомянутым доменам (которые были выбраны случайным образом) на 29 % больше базы конкурента даже без чистки. Но после удаления мусорных фраз наша база больше аж на 119%! Призываем SEO-специалистов серьезно отнестись к проблеме засилья мусорных фраз в различных системах подбора ключевых запросов.