Работа с отзывами и репутацией. Поиск страниц
56
Работа с отзывами и репутацией. Поиск страниц.
1. Генерируем комбинации запросов по по связкам:
(Бренд на английском|Бренд на русском|Вариации названия компании|Домен в русской транслитерации|Домен на английском) - т.е. все витальные запросы.
+
(отзывы (сотрудников|о компании|о сайте|клиентов|покупателей|учащихся|студентов|преподавателей)) - т.е. всё подходящие комбинации при поиске отзывов.
Также можно использовать вместо "отзывов", маркеры "лохотрон", "развод", "мошенники".
Генерируем пересечения всего этого.
2. Добавляем фразы в KeyCollector.
2.1. Снимаем точную частотность за год, без привязки к региону.
Фразы с нулевой частотностью пока не удаляем. ПО фразам более 7 слов, тоже желательно собрать частотку.
2.2. Если есть запросы из наших комбинаций с точной частотностью выше 0, то собираем по ним подсказки и похожие запросы в Яндекс и Google, wordstat.
2.3. Собираем точную частоту у всех новых добавленных фраз.
2.4. Снимаем выдачу по нашему главному региону (если компания, локальная, то по тому же городу где присутствует организация) - нужен только ТОП-30.
2.5. Отмечаем галочками из всего массива полученных фраз только те фразы, что сгенерировали изначально.
2.6. Делаем кластеризацию по методу HARD 4. Наша задача найти дополнительные связанные запросы с изначальными комбинациями.
Можно перенести все связанные запросы в одно место, либо удалить не связанные.
2.7. Далее необходимо провести анализ конкурирующих URL по топ-30 (по примеру, как писал в статье выше; формулы KEI нам не нужны). Дальше 3 страницы искать отзывы о компании обычно никто не будет.
2.8. Копируем все URL с количеством фраз и с точной частотностью в таблицу.
2.9. В таблице у каждого URL умножаем количество фраз на суммарную точную частотность (получаем "силу").
Сортируем по некой "силе" в порядке убывания.
Если точной частотности нет, то просто сортируем по количеству фраз у URL.
Идея заключается в следующем: есть различные комбинации поисковых фраз по которым возможно найти отзывы о компании и чем чаще показывается URL по таким вариациям запросов, тем с большей вероятностью будет показ этого URL в поисковой выдаче пользователю.
В тоже время актуально учесть запросы, по которым возможен реальный трафик (наличие точной частотности).
Наличие у URL суммарной частотности по таким запросам повышает вероятность перехода на него.
Т.е. объединяя фактор частоты показа и фактор трафика, можно с большей уверенностью, говорить, что именно на эти URL попадет пользователь при поиске отзывов о бренде/компании.
Что делать дальше?
Это уже больше репутационный маркетинг, SERM.
1) Везде, где есть формы, написать отзывы. Важны первые 30-50 URL из списка. Только свою компанию ищем.
2) Указывать рейтинг 4 или 5.
4 лучше ставить, если нет ещё рейтинга, чтобы не вызывать подозрения.
Если уже есть рейтинг и он ниже 4, ставим у своего отзыва оценку 5.
3) Ответить на негатив (если найдётся), от лица компании, либо создать "адвокатов бренда" (будут опровергать негатив, говорить о позитивных моментах). Т.е. вытеснить негатив.
4) В текстах отзывов использовать: факты, отдельные связанные поисковые запросы, названия бренда, LSi. (Это всё должно способствовать попаданию в SERP именно этого отзыва по запросам).
5) В Яндекс браузере, сделать 1-2 отзыва на сайт с разных аккаунтов, не связанных по Я.вебмастеру и желательно с других IP, лучше с мобильника.
При написании текста отзыва соблюдаем пункт 4.
Источник новости https://t.me/soltykseo/5562...