cross

Самые современные методы привлечения, возврата и анализа трафика из социальных сетей

Wikis > Энциклопедия рекламы и маркетинга > Самые современные методы привлечения, возврата и анализа трафика из социальных сетей

Трафик из социальных сетей: много не бывает!

Доля социального трафика у топовых новостных сайтов рунета составляет в среднем от 3% до 10%. Из этой закономерности есть редкие исключения, например, на сайте «Дождя» – 25% социального трафика; примерно на этом же уровне показатели молодёжных СМИ Look At Me и пр. под.). *

Если проанализировать первую страницу выдачи Яндекса по сверхвысокочастотному запросу «пластиковые окна», то здесь доля социального трафика едва-едва отлична от нуля. И это типично для многих ресурсов конкурентных коммерческих тематик. **

Или, например, проанализировать выдачу по запросам «мужские плавки» (ВЧ запрос) и «мужские плавки-2014» (СЧ-НЧ запрос). По первому запросу выпадают в основном крупные интернет-магазины (иногда международные). По второму запросу крупные бренды перемежаются мелким бизнесом. Во втором случае удивительно то, что мелкий бизнес «отчаянно бьётся» за позиции с неравными противниками, и при этом практически не делает попыток использовать хотя бы на 25-30% социальный трафик. Только в паре случаев мелкие магазины получают по 3-9% трафика из соц.сетей, хотя даже тема мужского белья практически идеально подходит для работы с соц.сетями.

Картина в западном интернете совсем другая. Здесь коммерческие сайты и сервисы гораздо внимательнее работают с социальными источниками, поэтому процент социальных посетителей даже на коммерческих ресурсах выше, чем в рунете. Судя по многолетней тенденции равнения на запад, нам тоже следует к этому стремиться.

Как привлекать социальный трафик?

Базовые варианты:

Если говорить о конкретных рекомендациях по времени и частоте постинга, по влиянию того или иного типа контента, влиянию картинок в постах, по форме опросов и массе других факторов, то получится тема для отдельной статьи. Точнее, для десятков статей, потому что поведение пользователей из социальных сетей с разными тематиками будет значительно отличаться. Нельзя дать одни и те же рекомендации гинекологической клинике и IT-сервису, магазину подарков и магазину авто запчастей. Гораздо целесообразнее ставить эксперименты и выводить свои собственные формулы.

Как и зачем анализировать трафик на предмет социального поведения?

Предположим, на сайт удалось привлечь мощный, стабильный поток пользователей из социальных сетей. Что дальше? Как с ним работать? Ответ: прежде всего, надо анализировать этот трафик.

Разберём на конкретных примерах, какую статистику можно получать от привлечения из социальных сетей, а также рассмотрим картину социальных действий пользователей на сайтах в целом.

Так выглядит статистика сайта для худеющих женщин, взятая из счётчика UpToLike. За месяц около 3000 социальных действий привлекло более 1000 новых пользователей. Это наглядный пример того, что шейринг информации в соц.сетях напрямую работает на привлечение новых, лояльных пользователей.

На этом скриншоте видна постраничная активность привлечённых пользователей, а также разбивка по соц.сетям, откуда они приходили. Очевидно, что наибольшее внимание женской аудитории привлекают разного рода анализаторы калорийности продуктов, рецептов блюд, калькуляторы калорий. Это полезные функции, которыми женщинам хочется делиться друг с другом, добавлять страницы в закладки.

Это пример с другого сайта, у которого огромный поток социального трафика совсем не активен. Возможно, в данном случае стоит проверить все источники привлечения.

Если сопоставлять статистику UpToLike со статистикой, например, Метрики или Analytics, то можно увидеть, что пользователи, привлечённые из социальных сетей за счёт лайков и шейров, активнее и лояльнее пользователей, привлечённых из других источников. Они дольше задерживаются на сайте, просматривают больше страниц, чаще «лайкают» материалы, на которые они попадают со страниц социальных сетей. Более того, человек, перешедший на страницу из социальной сети, примерно в каждом пятом случае возвращается на сайт напрямую из браузера или из закладок, то есть происходит ядровое укрепление аудитории.

Интересным опытом по поводу социальной статистики делятся западные коллеги. Они описывают эксперимент с новой метрикой «аttention minutes». Attention minutes – это больше, чем просто фиксатор количества времени, проведённого человеком на сайте. Это показатель увлечённости контентом (запускает ли пользователь видео на странице, движется ли курсор его мышки и т. д.). Оказывается, что пользователь, который увлечён контентом на 25% attention minutes, скорее ставит шейр, чем пользователь, увлечённый на 100%. Высокая вероятность шейринга также у пользователей со 125% увлеченности: такие пользователи делают самые обдуманные шейры, изучают контент целиком и полностью.

Возможно, из этого эксперимента можно сделать вывод, что на вирусность влияет не столько качество текста, сколько оформление и содержание всей страницы: человек шейрит страницу, не столько изучая текст, сколько симпатизируя отчасти формату, отчасти вёрстке и пр. элементам форматирования и юзабилити.

В рунете подобные исследования можно проводить с помощью Вебвизора в Яндекс.Метрике и сопоставлять их с данными UpToLike.

Влияет ли социальный трафик на ранжирование сайта?

Предположим, мы проанализировали социальный трафик сайта, а также в целом – социальное поведение пользователей на сайте. Что с этими данными делать?

Самый очевидный ответ – расширять сферу влияния контент-маркетинга. Статистика UpToLike уже сама по себе наглядно показывает, в каких соцсетях ваших пользователей больше всего, какой контент их привлекает, какой контент они чаще всего шейрят и пр. Если же данные UpToLike совмещать с анализом из счётчиков Яндекса и Google, то можно получить ещё более тонкую статистику (неочевидные зависимости) и использовать их уже для контент-маркетинга высшего пилотажа.

Менее очевидный ответ – использовать эти данные для того, чтобы добиваться роста поискового трафика наряду с не поисковым социальным.

Например, здесь описан эксперимент, в котором исследовали влияние различных социальных сигналов на ранжирование сайтов в ПС и выявили колоссальное влияние социальных сетей на рост позиций страницы по НЧ запросу.

  • 100 фолловеров в Google+ дали рост позиций на 14,63%
  • 300 лайков в Google+ дали 9,44% роста позиций
  • 70 шейров и 50 лайков в Фейсбуке дали 6,9% роста позиций
  • 50 твиттов дали 2,88% роста позиций

Лайки, шейры, комментарии, твитты, подписки и пр. активные действия пользователей работают на укрепление поведенческих и социальных метрик сайта, о важности которых сегодня не сказал только ленивый. За счёт оживлённого поведения пользователей из соц.сетей поисковые системы понимают, что ресурс даёт людям полезный опыт, а значит, площадку следует ранжировать выше.

Это идеальная схема продвижения сайта, абсолютно честная по отношению к поисковикам и пользователям. Проблема только в том, что пользователей в социальных сетях волнуют далеко не все темы, тем более коммерческие. Вопрос: как ещё можно привлечь не поисковый трафик, поведение которого будет сопоставимо с гиперактивностью пользователей, пришедших из социальных сетей? Ответ: привлекать максимально целевую аудиторию из других не поисковых источников. Собственно, так сегодня работают классические RTB-механизмы.

Тэги: Яндекс.Метрика, RTB, контент-маркетинг, браузер.

Источник: http://habrahabr.ru/company/seopult/blog/237129/

 

 

 

 

 

 

Создать статью

« Поддержите пожалуйста проект! Нам
очень нужны ваши статьи, мнения и
комментарии. Вы можете создать статью
или исправить любую информацию
на сайте. »

WIKIR.RU
Перейти к верхней панели