Поисковой запрос – это тот запрос, который пользователь вводит в поиск:

Частотность во многом объясняется тематикой и сферой бизнеса, а также регионом, сезонностью и поисковой системой.

Проверить частотность можно с помощью Яндекс.Вордстата .

Виды поисковых запросов по их частоте

• Как подобрать низкочастотные запросы? Берите все, что покажет Вордстат, вплоть до 1 показа в месяц. Чем больше НЧ на старте работ, тем больше трафика будет.
• Как продвигать низкочастотные запросы? Это самые простые и нетребовательные запросы, их не нужно подкреплять ссылками – нужно лишь создавать релевантный контент: писать статьи, новости, карточки товаров, которые максимально содержательно и точно ответят пользователю на его вопрос.
• Трафик по таким запросам начнет расти сразу, но, возможно, медленно: запросы низкоконкурентные, результаты по началу могут не впечатлять, но чем больше таких запросов будет внедрено на сайт, тем выше в итоге будет его посещаемость.

Высококонкурентные НЧ запросы бывают, но редко – преимущественно в узких коммерческих нишах с высокой конкуренцией. То есть людей, которые вводят такие запросы, очень немного, выводить сайт в топ будет нелегко, но если пользователь приходит на ваш сайт, то скорее всего он станет покупателем.

Среднечастотные запросы, их понятие и особенности

Среднечастотные запросы – это сколько? СЧ – это чуть более популярные, чем НЧ. Среднечастотные и низкочастотные запросы – основа продвижения сайта, потому что их больше всего. Используя обе группы запросов, можно достичь оптимальной посещаемости при не самых больших вложениях.

По коммерческим СЧ продвигать сайт сложнее, чем по информационным, и это нужно учитывать: коммерческие запросы – продающие, и конкуренция по ним выше. По среднечастотным запросам количество предложений соответствует уровню спроса: сайтов, которые продвигаются преимущественно по СЧ, действительно немало. Например, в интернете не одна компания предлагает «купить пластиковые окна недорого» , поэтому будьте готовы, что работа над сайтом в таком случае может занять достаточно много времени.

Высокочастотные запросы, их понятие и особенности

Какие запросы считаются высокочастотными? Те, которые пользователи вводят в поиске чаще всего – более 1000 раз в месяц, например:

Высокочастотные запросы – это сколько угодно широкое разнообразие и общее число вариантов: здесь не только информационные и коммерческие, но и брендовые запросы, по которым идет очень большой трафик. Но такие запросы – крайне высококонкурентные, поэтому самые высокочастотные запросы – самые дорогие во всех отношениях.

Другой недостаток высокочастотных запросов в Яндексе и Google – не самая высокая конверсия: непонятно, чего хочет пользователь, вводя в поисковую строку запрос «экран ноутбука» . Ему нужна информация по уходу, адреса мастерских, где его можно починить или заменить, или какие-то технические характеристики? И содержимое страницы может оказаться вообще не тем, что он ищет.

• Как определить высокочастотный запрос или нет? Воспользуйтесь все тем же Яндекс.Вордстатом.
• Как продвигать высокочастотные запросы? Долго и дорого. Чтобы выбраться к вершинам поисковой выдачи, придется долго и упорно работать над сайтом, внушительно вкладываясь в том числе финансово. Нужно учитывать, что в особенности самые высокочастотные запросы (Яндекса или Google – неважно) – это огромный поток аудитории, в том числе нецелевой, и крайне высокая конкуренция.

Какие запросы лучше всего выбирать для продвижения?

Какие запросы – низкочастотные, средне- или высокочастотные – собирать для поисковой оптимизации своей интернет-площадки? Идеальные запросы для продвижения – это низкочастотные и высококонкурентные, но это редко сбывающая мечта оптимизатора и клиента. Поэтому какие запросы лучше выбрать для вашего сайта, зависит собственно от самого сайта.

Если SEO не проводилось ранее, сайт не оптимизирован и вы только в начале пути, то браться нужно сначала за НЧ и работать над ними, подключая постепенно СЧ и ВЧ.

Если сайт максимально оптимизирован под СЧ и НЧ, беритесь за ВЧ.

По вектору оптимизации тоже можно выбирать запросы для продвижения:

• если сайт развивается для спроса по направлению или сфере в целом – используйте ВЧ;
• если нужно привлекать целевых посетителей, которые ищут одну или несколько сфер работы вашей компании – применяйте больше СЧ;
• если нужна высокая конверсия и рост продаж – делайте упор на НЧ.

Как правильно проверить частотность поисковых запросов в Яндексе и очистить их от "мусора"? Какими операторами пользоваться для максимальной детализации ключевых слов? Как проверить базовую и точную частотность? Обо всем подробнее в данной статье.

Частотность - это количество показов поисковых запросов, набранных пользователями за определенный промежуток времени. В сервисе Яндекс WordStat данная статистика отображается за месяц. Большинство вебмастеров и владельцев сайтов знакомы с данным сервисом, однако, даже многие опытные специалисты до конца не понимают всю прикладную мощь данного инструмента .

Проверка частотности запросов в Яндексе для "чайников"

Для того, чтобы проверить базовую частотность, необходимо в поисковую строку WordStat вбить искомое ключевое слово. По-умолчанию статистика отображается по всем регионам и устройствам, однако, вы можете ее детализировать по десктопам, мобильным устройствам, только телефонам и только планшетам. Кроме того, сервис автоматически показывает похожие ключевые слова, предоставляет возможность посмотреть историю конкретных поисковых запросов за 2 года, а также детализировать запросы по регионам и городам. В данной статье мы рассмотрим только статистику по ключевым словам, всем устройствам и регионам WordStat.

Рассмотрим отображение базовой частотности WordStat по запросу "купить замОк".

Так, цифра 244 253 рядом c фразой «купить замок» обозначает число показов в месяц по всем запросам с ключевым словом «купить замок» : «купить замок зажигания», «купить замок на дверь», «где купить замок», «купить дверной замок» и т.п. Верхнее число показов - это сумма всех нижестоящих показов по всем отображенным словам .

Но как в таком случае проверить количество показов строго по запросу "купить замок" (дверной), убрав весь нетематических мусор: "детские зАмки", "замки зажигания", "замок автомобиля" и т.п. Для этого существуют операторы WordStat .

6 операторов для уточнения запросов

Операторы WordStat - это символы, которые помогут вам точнее сформулировать ключевую фразу для получения статистики. Их на данный момент существует 6.

Оператор	Что делает	Пример ключевой фразы	Отображение статистики
!	Жестко фиксирует слово (время, род, число, падеж)	купить замок в!москве	купить замок в москве купить замок для двери в москве купить замок москва
" "	Кавычки фиксируют количество слов в запросе	"купить замок"	купить замок замок купить купить замок в москве
+	Плюс фиксирует все частицы, предлоги и служебные слова в запросе. По-умолчанию они игнорируются	купить замок +на дверь	купить замок на дверь купить замок на входную дверь купить замок для двери
-	Минус удаляет все лишние слова из запроса	купить замок -автомобиля	купить замок на дверь купить замок зажигания купить замок для автомобиля
	Квадратные скобки фиксируют порядок слов в запросе	купить [замок дверной]	где купить замки дверные замки дверные купить москва купить дверной замок
() и |	Пайп (вертикальная черта) и круглые скобки помогают при группировке сложных запросов	купить замок (недорого|дверной)	купить дверной замок замки купить недорого купить дверной замок недорого

Вся прелесть операторов заключается в том, что их можно использовать друг с другом. Совместное использование операторов для детализации запросов дает хорошему вебмастеру мощный seo-инструмент, который поможет не только собрать качественное семантическое ядро, но и вычленить из всей массы запросов именно нужную объективную статистику без семантического мусора .

Определяем точную частотность запроса: уровень Pro

Давайте попробуем комбинировать операторы, и посмотрим, что из этого получится. Для примера возьмем новый запрос "купить машину". Базовая частотность 1 533 200 показа в месяц по всем регионам и устройствам.

Это очень широкий запрос, который включает в себя множество других подзапросов из разных ниш, например, "купить стиральную машину", "купить машину ауди", "купить посудомоечную машину". Как мы можем детализировать данные запросы? Допустим, нас интересуют стиральные машины.

Если мы хотим посмотреть точное количество запросов по ключевой фразе "купить стиральную машину", начинаем использовать операторы: кавычки и восклицательный знак. Получается 9257 показов в месяц. Заметьте, что количество показов в таблице осталось базовым.

Чтобы посмотреть этот же запрос, но при этом жестко фиксировать последовательность слов в нем, исключив, например, запросы "стиральную машину купить", "машину стиральную купить", добавляем оператор . Точное количество показов именно по этой фразе с сохранением формы и последовательности слов - 8903.

Заметьте, если мы изменим последовательность слов в нашем регулярном выражении, то мы получим совершенно другой результат показов - всего 308. Это вполне логично и интуитивно понятно, что количество людей, которые ищут стиральную машину с большей вероятностью будут строить свой запрос именно со слова "купить".

Но если мы изменим словоформу данного запроса, то, опять же, получим совершенно новый результат.

Вот так, например, можно зафиксировать предлог в запросе и добавить геозависимое слово. Учтите, что на скриншоте идет сбор статистики по всем регионам WordStats, а не только по Москве.

Идем дальше. Предположим, что вы продаете только стиральные машины без сопутствующих товаров. Запрос "купить стиральную машину" включает в себя множество подзапросов, среди которых "купить раковину для стиральной машины", "купить тэн для стиральной машины", "купить шланг для стиральной машины". Чтобы собрать нужную семантику, у вас уйдет уйма времени на проверку каждого запроса с помощью операторов " " и!. В данном случае нам поможет оператор "минус".

Таким образом, вы очищаете "мусорные" запросы в статистике, фильтруя только релевантные ключевые слова для вашего бизнеса .

Проверка частотности: 80 lvl

Переходим к более сложным тонкостям сбора статистики по запросам из Яндекса .

Пример #1

Начнем с оператора " " и сформулируем одно правило его использования: если во фразе, заключенной в кавычки, присутствуют одинаковые предлоги или слова, то одно из них заменяется на существующее слово во вложенном запросе . Для примера рассмотрим запрос "автомобиль в кредит москва".

Если добавить в данное ключевое слово еще один предлог "в" перед словом "москва", то получим следующие данные.

Таким образом повторяющиеся предлоги "в" были объединены, и к запросам добавилось еще одно слово. Для разных запросов это слова "купить", "бу", "новый", "залог", подержанные". "оформить".

Этот прием - невероятный инструмент для информационный сайтов, основной целью которых является рост трафика. Он позволяет выбрать из тематики весь диапазон запросов, которые включают в себя заданное количество слов, например, все запросы по тематике из 5 слов. Как правило, очень расширенные запросы из 5-7 слов бывают менее конкурентными, соответственно привлечь трафик и занять высокие позиции по ним легче. А если эти запросы не уступают в показах высокочастотным запросам? Выборка наиболее высокочастотных и наименее конкурентных запросов позволит вам быстро добиться результата. Давайте рассмотрим пример.

В данном запросе мы просим WordStat показать диапазон запросов, который включает в себя 7 слов, обязательно содержащих слова "инструкция по применения". 5 слов "инструкция" объединяются, остается одно, 4 слова заменяются на новые вложенные запросы. Смотрим один из сотен вложенных запросов, частотность запроса из 7 слов - 8090 показов в месяц. Для сравнению запрос "купить автомобиль в москве" имеет 647 показов в месяц. Разрыв шаблона еще не произошел? Тогда идем дальше.

Пример #2

Сейчас пойдет в бой более сложный оператор () и |, с его помощью мы соберем пул запросов, из которого в дальнейшем сможем сделать теговые страницы. Возьмем для примера запрос "купить автомобиль bmw". Данную марку авто, ее серии могут искать по самым разным запросам: "купить машину бмв", "купить bmw икс 6", "купить автомобиль бмв 5" и т.п. Для того чтобы получить пул запросов без повторений, используем регулярное выражение:

Купить (автомобиль|машина) (бмв|bmw) -пробегом -фото -не -заводится -скачать -бу -какая

Добавим в него сразу ряд нерелевантных минус-слов, которые не подходят для нашего бизнеса. Получаем следующие данные, которые впоследствие проще структурировать.

Данная выборка поможет вам проще собрать данные для теговых страниц и кластеризации данных.

Обратите внимание , нельзя в одном выражении использовать операторы " " и () |. Логика работы одного оператора нарушает логику работы другого .

Пример #3

Данный пример подойдет для быстрой структуризации информационных сайтов или сбора тегов для интернет-магазинов. Для примера возьмем информационный сайт о рыболовстве и попробуем быстро получить основные направления и места рыбалки с помощью группировки запросов по предлогам. Сделаем это простым регулярным выражением:

Рыбалка (+с|+на) -игра -бесплатная -скачать -русские -охота

Минус-слова, конечно же, нужно добавить, но в данном случае это просто пример. Получаем вот такой результат:

Пример #4

Совместное использование операторов поможет вам разграничить похожие по написанию, но разные по смыслу запросы. Например, запрос "купить тур в москвУ" подразумевает экскурсионную поезду в Москву.

Запрос "купить тур в москвЕ" подразумевает учет геопозиции пользователя для покупки тура из Москвы.

Пример #5

Еще один пример регулярного выражения, которое поможет вам собрать запросы для теговых страниц или фильтров каталога в нише купальников.

Даже если данные примеры не относятся к вашей нише, надеемся они помогут вам улучшить свои навыки работы с WordStat. Если у вас возникли вопросы, вы нашли ошибки, либо хотите дополнить статью, пожалуйста, пишите в комментарии, мы с радостью ответим вам!

У нас иногда спрашивают:

«Почему мой сайт в ТОПе по такому на первый взгляд «жирному» запросу как «металлоконструкции», но трафика на сайт с этого ключевика совсем мало. Какие-то 50-100 человек в месяц! Но ведь частотность у этого запроса огромная, аж 250 тысяч в месяц! Почему такое происходит?»

И правда, если вбить в wordstat.yandex.ru такой запрос, то частотность он нам покажет довольно внушительную:

При такой частотности позиция даже на 10 месте в выдаче должна приносить много трафика, но на деле все происходит совершенно иначе. В чем же причина? Давайте разбираться по порядку. Здесь есть несколько моментов, которые нужно учитывать. Начнем с самых простых и далее – по нарастающей.

Регион

Первое, про что все часто забывают, – это выбор региона при съеме частотности. Ни один коммерческий сайт не может продвигаться сразу по всем регионам, если он, конечно, не имеет офисы в каждом из них. Поэтому частотность снимается именно по тому региону, где находится офис компании. Если регионов несколько – отмечаем их все.

Например, компания, которая специализируется на поставках металлоконструкций и металлопроката, имеет офис в Москве, который добавлен в Яндекс.Справочник. Таким образом, ни по каким другим регионам данный сайт ранжироваться не будет, поэтому и ориентироваться надо в первую очередь на посетителей из Москвы. Значит, в wordstat нужно выставить соответствующий регион: Москва.Ключевой момент – наличие организации в Яндекс.Справочнике, так как именно по нему происходит привязка региона сайту.

Иногда клиенты нам говорят:

«Я хочу продвигаться по всей России, мой интернет-магазин доставляет товар в любой регион».

И здесь мы вынуждены их разочаровать: к сожалению, даже внутри России интернет-магазин не может ранжироваться, если у него нет филиалов в соответствующих регионах. Под филиалами подразумевается привязанная в Яндекс.Справочнике карточка организации с подтвержденным офисом в регионе.Таким образом, при оценке спроса всегда нужно строго определять региональность.

Виды частотности

После выбора региона сразу видно, что частотность значительно уменьшилась.

Однако все равно это не реальные цифры конкретных фраз и, чтобы точно определить частотность каждого ключевика, нужно использовать специальный синтаксис.

Базовая частотность

Пока что мы собрали так называемую «Базовую частотность». Такой частотностью называют ту, которую мы получаем при вводе запроса в wordstat без какого-либо синтаксиса, выбрав регион или нет. Такая частотность представляет собой сумму частотностей всех фраз, где встречаются слова из запроса в любых словоформах и в любом порядке. Например, в нашем случае запрос «Металлоконструкции» без указания региона имел частотность около 250 тыс. в месяц по всему миру и 33 тыс по Москве. В эту частотность вошли все фразы, которые содержат слово «металлоконструкции». Причем слово может иметь разные окончания, то есть сюда войдут фразы: «завод металлоконструкций», «сварные металлоконструкции», «купить металлоконструкции недорого» и т.п.

Частотность в кавычках

Если мы хотим узнать частотность поискового запроса более точно, например, отсечь из нее те запросы, где присутствуют другие слова, то нужно брать запрос в кавычки. Иными словами, если вбить в wordstat запрос в таком виде – “металлоконструкции” – то получим следующую цифру:

Теперь мы видим, что отдельно слово «металлоконструкции» по Москве запрашивают в Яндексе только 948 человек. Однако сюда все равно еще подмешиваются словоформы, например, «металлоконструкций» «металлоконструкция». Чтобы их убрать, воспользуемся следующим видом частотности.

Частотность в кавычках и с восклицательным знаком (точная частотность)

Если задать запрос в wordstat в таком виде – “!металлоконструкции” – мы получим самую точную частотность. То есть будет отображаться частотность данного слова именно в таком виде, как мы написали:

В многословных запросах восклицательный знак нужно ставить перед каждым словом, так как данный оператор фиксирует словоформу каждого слова запроса по отдельности.

Таким образом, видна существенная разница в финальной частотности однословного запроса «металлоконструкции» по сравнению с изначальной базовой.

Точная частотность с учетом порядка слов

Однако, если мы подобным образом будем оценивать запрос, состоящий из двух слов, например, «купить металлоконструкции», то нужно еще учитывать порядок слов.

Так, например, если мы проверим точную частотность запросов: “!купить!металлоконструкции” и “!металлоконструкции!купить”, то обнаружим, что странным образом частотность у них будет одинаковая:

Это происходит по той причине, что операторы «кавычки» и «восклицательный знак» не учитывают порядок слов.Чтобы собрать точную частотность фразы «купить металлоконструкции» с учетом порядка слов, нужно использовать оператор «скобки» и вводить фразу следующим образом: “[!купить!металлоконструкции]”:

Таким образом, мы видим, что «купить металлоконструкции» ищут чаще, чем «металлоконструкции купить».

В результате мы разобрались, что основным фактором в оценке спроса по ключевым запросам, который обязательно нужно учитывать, является правильный съем частотности для семантического ядра. В качестве примера мы сравнили базовую и точную частотность для первых трех десятков фраз, которые выдает wordstat по запросу «металлоконструкции». В приведенной таблице в колонке «Показов в месяц» указана базовая частотность, которую выдал Яндекс без учета региона. В колонке «Реальная частотность» указана уже точная частотность по региону Москва и снятая с использованием операторов «кавычки», «восклицательный знак» и «квадратные скобки».

Как видно, точная частотность значительно меньше базовой. Если исходить из такой методики оценки спроса, то картина, при которой позиция в ТОП-10 Яндекса по ключевой фразе «металлоконструкции», имеющей частотность 839, приносит 50-100 посетителей, уже выглядит более реальной.

Распределение кликабельности на первой странице выдачи

Но можно справедливо возразить:

Неужели при позиции в ТОП-10 с ключевика частотностью 839 будет всего лишь 50-100 посещений?

В общем-то да!

По разным оценкам распределение CTR в органической выдаче в ТОП-10 примерно такое:

1. ТОП-1: 15-35%
2. ТОП-2: 10-25%
3. ТОП-3: 7-20%
4. ТОП-4: 5-15%
5. ТОП-5 – ТОП-10: 3-12%

Подсчеты, конечно, очень обобщенные, но примерно отражают актуальную картину: 3 или даже 4 блока контекстной рекламы забирают больше половины всего CTR. Далее могут идти сервисы Яндекса: маркет, картинки, карты, что делает кликабельность на обычные сайты еще меньше. Учитывая еще то, что позиция в Яндексе редко у какого сайта бывает стабильной в ТОП-10 вследствие работы так называемого алгоритма «бандита», можно смело заключить, что вышеприведенные цифры по количеству трафика являются нормальными.

Оценка CTR через Яндекс.Директ

Наши слова легко проверить – достаточно зайти в Яндекс.Директ в прогноз бюджета и посмотреть там прогнозируемый CTR в зависимости от позиции в блоках контекстной рекламы на поиске.

Яндекс обычно слишком занижает показатели кликабельности в своих прогнозах, но это еще раз показывает, что даже высокая позиция по какому-либо запросу не гарантирует большого количества посетителей.

Заключение

В заключении подытожим, что для правильной оценки спроса и составления на ее основе стратегии поискового продвижения сайта важно собирать максимально полное семантическое ядро и правильно снимать частотность у всех фраз, а также задавать регион. Абсолютно неправильно «зацикливаться» на отдельных и предположительно самых «жирных» поисковых фразах и полагать, что, продвинувшись по ним в ТОП-10, сайт станет лидером тематики. Лидерство сайта в поисковом продвижении определяется исключительно совокупной видимостью сайта по определенному семантическому ядру, то есть многочисленному списку поисковых запросов различной частотности и длины.

От малоэффективных ключевых слов? Как определить конкурентность запроса? Как вычислить стоимость продвижения? Для этих целей нам необходим набор показателей, который позволит нам оперировать абсолютными величинами, а не абстрагированными понятиями вроде «пластиковые окна - это сложно и дорого». С такой задачей, как оценка конкурентности запросов, отлично справятся KEI и частотности.

Что такое KEI?

Сбор и анализ конкурентности запросов часто связан с таким показателем как KEI (Keyword Effectiveness Index), т.е. цифровая оценка эффективности, которая дается ключевому слову или фразе. Рассчитывается KEI исходя из двух факторов.

Первый фактор зависит от того, как часто пользователи ищут что-либо, используя данное словосочетание. Второй фактор отражает то, сколько существует других сайтов и страниц на них, которые оптимизированы под ту же словесную конструкцию.

Таким образом, KEI - это числовое значение, присваиваемое ключевому слову или фразе и учитывающее оба фактора, представленных выше. ОН помогает определить конкурентность запросов в Яндексе, насколько эффективно в плане затраты-отдача будет продвижение по ним.

В моей интерпретации этот показатель также является составным и учитывает:

• количества сайтов с данным ключом в заголовке главной страницы;
• количества страниц с данным ключом в заголовке.

Сбор необходимых для вычисления параметра KEI величин возможен посредством программы .

Расчет KEI в Key Collector

Первым делом необходимо в настройках программы задать формулу для расчета KEI. Лично я использую следующую:

((Количество сайтов с данным ключом в заголовке главной страницы) ^ 3) + ((Количество страниц с данным ключом в заголовке) ^ 3)

Переводя на язык, понятный Key Collector, формула KEI для Кей Коллектора приобретает следующий вид:

(KEI_YandexMainPagesCount * KEI_YandexMainPagesCount * KEI_YandexMainPagesCount) + (KEI_YandexTitlesCount * KEI_YandexTitlesCount * KEI_YandexTitlesCount)

После сохранения формулы инициируется сбор исходных данных (Получить данные для ПС Яндекс), необходимых для вычисления, а потом, собственно, непосредственный расчет (Рассчитать KEI по имеющимся данным).

По завершении расчета со всеми данными можно будет ознакомиться в предметной области программы:

Экспериментальная формула KEI

С описанной в предыдущем параграфе формулой для расчета KEI всё в порядке, не волнуйтесь, она всё так же показывает стабильность своих оценок и позволяет проверить конкурентность. Волновало меня другое - она довольно ограничено может использоваться при оценке стоимости продвижения. Последние пол года я использую следующую конструкцию:

30 * ((KEI_YandexMainPagesCount * KEI_YandexMainPagesCount * KEI_YandexMainPagesCount) + (KEI_YandexTitlesCount * KEI_YandexTitlesCount * KEI_YandexTitlesCount)) + 20 * KEI_YandexTitlesCount + 40 * KEI_YandexMainPagesCount + 0.00001 * KEI_YandexDocCount + 0.3 * YandexWordstatBaseFreq + 0.5 * YandexWordstatQuotePointFreq

Да-да, жуть. В её основу легло распределение весов значимости между основными оценочными значениями запроса: KEI, частотности (общая и точная), количество вхождений в заголовки страниц (в том числе главных) и количества документов с данным словосочетанием в целом.

Я уже не помню, почему набор весов сложился именно такой - они перераспределялись множество раз, получаемая оценка конкурентности запроса анализировались на практике и затем формула снова корректировались.

Порядок расчета по этой формуле точно такой же, как и по первой, лишь с той разницей, что предварительно, помимо параметров KEI, необходимо собрать общую и точную частотность.

Виды частотностей ключевых слов

Так, теперь о частотах. Частотность - это числовое значение, отражающее количество обращений пользователей поисковой системы Яндекс, или любой другой к какому-либо словосочетанию или его словоформам за последний календарный месяц. Узнать конкурентность они не помогут, но оценить ёмкость направления - легко. Всего существует три типа:

• общая,
• допустимая,
• точная.

Общая частотность - это показатель, который вбирает в себя статистику показов по данному запросу со всеми возможными его словоформами, дополнительными словами и символами. Иными словами, если собирать общую частотность для запроса «продвижение сайтов», то также будет собрана и просуммирована информация по конструкциям вида «продвижение сайтов в спб», «недорогое продвижение сайтов» и т.д. Данный режим больше подходит для общей оценки востребованности области.

Допустимая частотность - это частотность, допускающая склонение и морфологическую деформацию исходного запроса. Иными словами, если собирать допустимую частотку запроса «продвижение сайтов», то в результаты будут включены словоформы вида «продвижение сайта», «продвигая сайт» и т.д.

Точная частотность - это показатель, отражающий количество обращений к конкретно данному запросу, без каких-либо изменений и дополнений.

Автоматизированную проверку этих значений также можно производить с помощью программы Key Collector.

Для получения наиболее достоверных сведений, в качестве основной частотности лучше определять именно точную.

Завершив сбор всех описанных параметров и после того, как произведена проверка конкурентности запросов, мы можем переходить к .

Один из наиболее популярных модулей в Rush Analytics – парсер Яндекс Вордстат, и это не случайно. При сборе семантического ядра необходимо точно знать частотность собранных запросов, чтобы правильно расставить приоритеты по продвижению и избавится от «мусорных» и нулевых запросов. Часто стоит задача пробить несколько десятков тысяч запросов на частотность в Яндексе, но это не совсем простая задача для самописных парсеров Вордстата и десктопных программ, и вот почему:

1. Yandex Wordstat имеет хорошую защиту от парсинга, например бан IP-адресов с которых осуществляется парсинг и выбрасывание капчи в ответ на запросы от ботов. Чтобы эффективно собирать данные с Wordstat, нужен эффективный алгоритм подключения IP-адресов и другие хитрости
2. Для парсинга большого количества данных с помощью десктопных программ понадобится много IP-адресов (прокси), которые Яндекс с легкостью банит при неоптимальном алгоритме подключения, а прокси – удовольствие недешевое
3. Так же для парсинга понадобится автоматическое введение большого количества капчи (например подключение Antigate для этой задачи). Данный фактор, при неоптимальном алгоритме парсинга, может сделать сам парсинг нерентабельным, так как стоимость капчи будет чрезмерно высока
4. Большинство десктопных программ не имеют защиты от потери данных при сборе. Так, например, собрав половину данных и потратив на это деньги, при сбое в парсере, вы рискуете не только не получить оставшиеся данные, но и потерять уже собранные

Парсинг Яндекс Вордстат в
Rush Analytics

Учитывая все трудности которые могут возникнуть при парсинге Вордстата, мы сделали свой парсер Wordstat максимально быстрым, удобным и устойчивым к максимальному количеству проблем, связанных с парсингом:

Если вам нужен скоростной сбор частотностей Яндекс Wordstat – Rush Analytics лучшее решение, особенно если вам нужно собирать большие объемы данных. Для пользователей с потребностью сбора боле 100 000 запросов в месяц предусмотрены индивидуальные условия, просто напишите в нашу поддержку на