SEO 2025: создание контента, прогноз трафика, анализ данных

Передаем самое важное из докладов:

• Создание качественного контента для SEO: как находить темы

• Прогноз трафика в SEO — пошаговая инструкция

• Анализ данных в SEO в 2025 году — база: инструменты и полезные материалы

Создание качественного контента для SEO: как находить темы

Как находить темы для написания SEO-текстов, которые приведут целевую аудиторию, рассказал SEO-специалист, контент-маркетолог Илья Карбышев. Полезно для всех, кто ведет контентные проекты — для бренд-медиа, корпоративных блогов, информационных порталов, СМИ.

Карбышев подчеркнул, на берегу нужно понимать специфику контентных проектов:

1. Контентный проект запускают, когда у бренда всё хорошо с коммерческими факторами и источниками продаж. То есть генерацией SEO-текстов можно начинать заниматься только тогда, когда вам уже есть где продавать.

2. Контентный проект — это сложный и дорогой способ сбора трафика. Прибегать к нему нужно тем, у кого нет способа получить трафик выгоднее. SEO для контента окупается, если у проекта:

   1. много трафика в нише (b2b, интернет-магазины, обучение);

   2. высокий чек в нише (дорогостоящие b2b-услуги);

   3. высокий LTV (сервисы, в которых пользователь один раз регистрируется с контента и платит долгое время).

3. Контентный проект не обязан приносить лиды. Чтобы это происходило, нужны дополнительные усилия.

К дополнительным усилиям Карбышев отнес: опору на воронку спроса + выявление ошибок в контент-плане.

На воронку спроса нужно ориентироваться при выборе тем SEO-текстов для сайта.

Эту таблицу можно использовать для разработки контент-плана — подставлять свой продукт к поисковому запросу.

При этом нужно учитывать, что в 2025 году все верхние уровни воронки спроса «съедает» ИИ.

Также Карбышев выделил пять основных ошибок при построении контент-плана:

1. Контент создается только ради трафика. Нужно изначально продумывать, как этот трафик будет конвертировать — в итоге он должен приносить лиды.

2. SEO не работает с контентной частью или работает по остаточному принципу. Например, если специалисты занимаются только SEO-оптимизацией продуктовых страниц, а за блог отвечает редакция.

3. Ставятся SEO-цели, а не бизнес-цели. Например, в числе целей указываются увеличение запросного индекса, перелинковка, наращивание ссылочной массы и пр. Тогда как фокус должен быть на конверсии.

4. Слабая связь контента с продуктом. Например, интернет-магазин электроники выпускает статью «Как и на каких площадках выпустить свою песню».

5. Неосмысленный подход к сбору тем для контента:

   1. через сервисы для анализов конкурентов: в этом случае неизвестно, есть ли у выбранных тем цель, связь с продуктом, а в итоге — принесет ли статья конверсии;

   2. через Вордстат, который показывает статистику — не факт, что эти запросы соответствуют потребностям клиентов (что это не праздный интерес).

   3. через нейросети, которые выдают самые предсказуемые темы для контента — не факт, что они соответствуют запросам клиентов.

      По словам Карбышева, темы стоит искать через отзывы, комментарии клиентов о продукте (страхи, боли, возражения, жалобы) + данные отдела продаж + кейсы и сценарии использования продукта.

Если ошибки есть, необходимо внесение правок в контент-план.

Источник: доклад Ильи Карбышева на Baltic Digital Days

Прогноз трафика в SEO — пошаговая инструкция

Инструкцию дал CEO в SEO.RU Евгений Лукин. Сразу спойлер: формула прогноза трафика в SEO неидеальная. Но идеальной и быть не может.

Лукин отметил, что в большинстве случаев максимальный трафик ждут на 12-й месяц систематической работы, где в первый—второй месяц прирост трафика практически нулевой.

Чтобы сделать прогноз трафика в SEO, нужно знать:

1. Матрицу товаров/услуг, на основе которой будет собрано семантическое ядро. Для этого изучаем структуру размещения продуктов на сайте:

   1. главная (N товаров):

      1. категория № 1 (N товаров):

         1. подкатегория № 1.2 (N товаров).

      2. категория № 2 (N товаров):

         1. подкатегория № 2.1 (N товаров);

         2. подкатегория № 2.2 (N товаров).

2. Исторические данные по частотности запросов:

   1. в Яндексе: изучаем, например, через Вордстат (раздел «Динамика») или Вебмастер.

   2. в Google: изучаем, например, через Keyword Planner Google Ads, Топвизор или Ahrefs.com.

3. CTR топ-10 для Яндекса и Google. Изучаем крупные исследования, например, SEOWORK или FirstPageSage.

4. Данные о текущей посещаемости из Яндекса и Google. Изучаем данные из Метрики или Вебмастера, Google Search Console.

При этом всё учесть при составлении прогноза не получится.

То есть прогноз на основе анализе SEO-показателей не может быть на 100% точным. Лукин привел неидеальную инструкцию составления прогноза трафика в SEO. В ней шесть шагов:

1. Собираете данные по частотности запросов Яндекса и Google — чем точнее будет проведен сбор, тем лучше.

2. Собираете данные исследований о CTR топ-10 для Яндекса и Google.

3. Закладываете месяц на проработку семантики от первого до последнего кластера.

4. Закладываете среднее время на согласование изменений.

5. Закладываете среднее время на внедрение рекомендаций.

6. Закладываете среднее время на попадание в топ-10, учитывая, что у каждого запроса и кластера своя скорость.

Чтобы определить среднее время, Лукин рекомендовал отработать с клиентом три-шесть месяцев без прогноза и накопить за это время данные.

Источник: доклад Евгения Лукина, SEO.RU, на конференции Baltic Digital Days

Анализ данных в SEO в 2025 году — база: обязательные инструменты SEO-аналитики и полезные материалы

Какие инструменты необходимы, чтобы поженить аналитику и SEO в 2025 году, рассказал Евгений Кузнецов из JetStyle. Без лишних слов — только полезная подборка.

Инструменты — база:

• Google Analytics;

• Google Tag Manager;

• Яндекс Тег Менеджер;

• Google Sheets.

По теме:

• Яндекс Тег Менеджер — обзор от экспертов + инструкция по установке пикселя

• Google Analytics можно использовать после 1 июля 2025 года — непопулярное мнение

Справки:

• справка Яндекс Метрики;

• справка Google Analytics.

Блоги про Google Analytics и Google Tag Manager:

• Analytics Mania;

• SimoAhava.

Бесплатные курсы, полезные для SEO-аналитики:

• DataLens: анализ и визуализация данных;

• Витрина данных для веб-аналитики в ClickHouse.

Полезные материалы:

• Модели атрибуции в Метрике и в Директе: как всё устроено — блог Яндекс Рекламы;

• Как выбрать модель атрибуции: пошаговое руководство и много примеров — Максим Епифанов;

• Ассоциированные конверсии и модели атрибуции — Матемаркетинг;

• Как маркетологам и аналитикам считать эффективность кампаний — Матемаркетинг;

• Как быстро собрать и визуализировать данные о спросе — JetStyle;

• Как навести порядок в аналитике на проекте с легаси — JetStyle;

• Разметка приложения с нуля на конкретном примере — X5 Retail Groupl;

• ETL и датавиз: SEO-аналитика на больших данных — JetStyle;

• Как самостоятельно развернуть ClickHouse — JetStyle.

Источник: доклад Евгения Кузнецова, JetStyle, на конференции Baltic Digital Days