Разговор начался не с сайта, а с одной цифры. Клиент назвал ее сразу: плюс 20 процентов трафика, и добавил, что спорить придется с агрегаторами, у которых на каждый артикул заведен постоянный адрес, и с соседями по выдаче, чей каталог устроен точно так же, как наш. Интернет-магазин продает автозапчасти в Минске, ниша Авто, проект вело агентство GUSAROV.
Почему структуру не стали придумывать сами?
Потому что в этой нише разделы, которые собирают спрос, уже кем-то собраны и их видно в выдаче. Мы ввели самый частотный запрос про автозапчасти в Минске, взяли домен из первой пятерки и загрузили его в Serpstat. Весь разбор на проекте вели одним сервисом: так данные не приходится сводить руками между выгрузками.
Спор о том, за кем идти
Таблица вернула двадцать доменов, и первый же вопрос оказался спорным. По видимости впереди стоял autosup.by с 7479 фразами и оценкой 10,34, и логика «берем лидера» выглядела очевидной. За основу все же взяли aza.by с 1675 фразами и видимостью 6,24. Довод был не про цифры, а про устройство каталога: у него оно ближе всего к нашему. Разделы сайта, собранного иначе, дают страницы, под которые нет ни товара на складе, ни спроса в поиске. В разбор добавили atr.by и autoostrov.by.
Что увидели в страницах по маркам
Адреса конкурента с наибольшей видимостью разложили по группам, и одна группа объяснила все остальное. Верхний уровень держит 336 фраз, а ниже идет длинный ряд страниц по маркам автомобилей, где на каждую приходится от десяти до сорока фраз. Поодиночке такая страница почти ничего не значит, вместе они забирают спрос, который главная не удержит физически.
После этого каталог начали дробить вглубь: например, амортизаторы отдельно по маркам легковых автомобилей.
Почему выбрали мягкую кластеризацию?
Потому что жесткая объединяет запросы, только когда совпадает весь набор адресов в выдаче, и ядро рассыпается на сотни микрогрупп, под которые нечего создавать. Выгрузку запросов конкурентов взяли целиком, одним списком, и руками вычистили мусорные фразы. Проект кластеризации завели уже после чистки: связь Medium, алгоритм Soft. Такой вариант оставляет больше запросов в группе и больше работы специалисту, и на планерке решили, что вторая цена нас устраивает. Всего внедрили больше 300 кластеров.
Что сказали позиции в двух системах
После внедрения кластеров в яндексе на выход в верх выдачи уходило от двух до четырех недель, в гугле от одного до двух месяцев. Списки высокочастотных фраз тоже разошлись: одна и та же фраза про покупку запчастей в двух системах весит по-разному.
Куда пришел трафик
Счетчик показал ровную лестницу без провалов: переходы из поисковых систем поднимались с весны к весне, ступенями по месяцам. Обещанные клиенту 20 процентов на этом фоне перестали быть темой обсуждения.
Новый виток работ спустя годы
К проекту вернулись позже, и замер 2024 года дал такую картину: органический трафик вырос на 72 процента к 2023-му, доля ключевых запросов в первой десятке обеих систем прибавила 48. Разделы по маркам дали 65 процентов роста в своих категориях, гайды и видео еще 37, конверсия поднялась на 28 процентов, показатель отказов снизился на 15.
И наблюдение, которого в начале проекта просто не существовало. Когда человек спрашивает, подойдет ли деталь к его машине, готовый ответ нейросеть собирает из страниц, которые уже стоят наверху выдачи, а у агрегатора на артикул заведен адрес, живущий годами. Магазину остается то, чего у агрегатора нет: остаток на складе, срок поставки и подбор по кузову. ИИ-выдача забирает такие сведения только оттуда, где они написаны текстом на самой странице, поэтому дробление каталога по маркам оказалось полезным дважды.
