CC BY
29АНАЛИЗ ГЕОЗАВИСИМЫХ ЗАПРОСОВ В ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЕ ЯНДЕКС ДЛЯ ПРИВЛЕЧЕНИЯ АБИТУРИЕНТОВ В ВУЗЫ
Плотников Андрей Викторович,
кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и маркетинга, ФГБОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29 plotnikov-av@mail.ru
Работа посвящена проблеме поисковой оптимизации у сайтов вузов. Определена геозависимость запросов по маске «поступить в магистратуру» и степень локализации каждого запроса. С помощью полученной информации определен способ ранжирования сайтов в поисковой системе Яндекс и выявлены ключевые слова, которые можно успешно использовать для реализации поисковой оптимизации. По геозависимым запросам проведен анализ видимости конкурентов, выявлен вектор развития региональных сайтов высших учебных заведений в области поисковой оптимизации. Один из основных выводов работы: у сайтов пермских вузов отсутствует система поисковой оптимизации, что не способствует росту потока абитуриентов. Методика анализа сайтов и данные по результатам анализа рекомендации могут быть полезны вузам как Пермского края, так и других регионов.
Ключевые слова: Яндекс; директ; поисковая оптимизация; контекстная реклама; привлечение абитуриентов; продвижение образовательных услуг.
Проблемам эффективности контекстной рекламы посвящен ряд отечественных и зарубежных научных работ, в которых рассмотрены различные аспекты поисковой оптимизации для привлечения клиентов и удовлетворения их спроса.
С.В. Совершаева [1] проанализировала Российский рынок контекстной рекламы, выделила в нем основных участников: Google AdWords, Яндекс Директ и Begun. В работе А.В. Прохорова и Е.Н. Владимирской [2] раскрыты особенности управления контекстной рекламой, определен круг возможных проблем, касающихся создания эффективной системы управления рекламными кампаниями агентствами и рекламодателями. В.А. Бабурин [3] исследовал особенности использования интернет-рекламы в сервисной деятельности, определил высокую гибкость рекламы. В своем исследовании китайские и канадские коллеги (Lefa Teng, Nan Ye, Ying Yu, Xiaochuang Wu [4]) определили влияние культурного ас-
пекта на формирование потребительского поведения, в котором визуальная и вербальная конгруэнтность рекламы и индивида положительно влияет на восприятие информации в интернет-рекламе. Работа американских ученых ( William Flores, Jeng-Chung Victor Chen, William H. Ross [5]) посвящена A/B-тестированию рекламных объявлений в Интернете. Коллабо-рацией китайских и австралийских ученых (Zongda Wu, Guandong Xu, Chenglang Lu и др. [6]) разработан подход, в котором объявления выбираются не только согласно контекстной значимости, но и с учетом геолокации сайта, что повышает релевантность объявления и снижается стоимость клика по объявлению. Ученые из Тайваня ( Teng-Kai Fan, Chia-Hui Chang [7]) предложили способ отбора фигур влияния с их персональными страницами в Интернете для повышения релевантности объявлений на соответствующих позициях web-страниц, сообразуясь с интересами отдельных личностей. Это исследование показало повышение
коэффициента кликабельности CTR (click-through rate) рекламных объявлений. Турецкие ученые (Gokhan Egri, Coskun Bayrak [8]) определили роль поисковых систем в выдаче страниц, релевантных запросам пользователей, показали, что стремление организации быть на высоких позициях в поиске и удовлетворять информационные запросы посетителей ведет к выигрышу в конкурентной борьбе. В исследовании внимание акцентировано на измерении времени посещения сайта, скорости загрузки страниц, снижении показателя отказов, просмотров страниц. Индийские ученые (Krishna Choudhari, VinodK. Bhalla[9]) изучили видео сектор поисковой оптимизации (Video Search Engine Optimization (VSEO)) на видеохостинге Youtube, определили зависимость повышения эффективности видео от использования актуальных и высокочастотных ключевых слов в заголовках, а также от размещения стенограммы видео-материала в описании к записи.
Студенты бакалавриата и магистратуры являются клиентами высших учебных заведений, абитуриенты — потенциальными клиентами, поэтому возможно провести параллель между коммерческими организациями и образовательными учреждениями.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Обозначим методологию исследования и последовательность анализа. Проведен парсинг запросов в Яндекс (1), фильтрация и исключение запросов, нерелевантных для абитуриентов, поступающих в магистратуру (2), исключение витальных запросов (3), определение геозависимости запросов и оценка степени локализации (4). Информация о геонезависимых запросах потребуется для проведения дальнейших исследований в этой области, в том числе для анализа видимости конкурентов. В процессе работы были использованы первичные данные, полученные автором.
Анализ проведен на основе сервиса Тоок-Ржв/р/из. По результатам анализа определены геозависимые и геонезависимые запросы в поисковой системе Яндекс. Геозависимые запросы могут быть использованы для оптимизации внутренних страниц сайтов вузов, имеющих образовательную лицензию на организацию магистратуры. С помощью геонезависимых запросов возможно определить вектор развития пермских вузов (с лицензией на магистратуру) в интернет-среде соседних регионов.
Проверить достоверность результатов исследования можно с помощью оператора Яндекса: http://yandex.ru/yandsearch?-text=ЗАПРОС&lr=11108 — для Пермского края и http://yandex.ru/
yandsearch?text=3AnPOC&lr=50 -для Перми.
Далее, анализ, необходимый для улучшения поисковой оптимизации сайтов вузов, проведен с помощью онлайн-сервиса Mutagen. В процессе работы осуществлен подбор запросов в поисковой системе Яндекс. Ключевые слова, полученные в результате исследования, могут быть основой для поисковой оптимизации сайта pstu.ru, который выступил объектом исследования. Основной акцент сделан на ключевые слова с низким показателем конкуренции (C=1;25). Если показатель конкуренции выше 5, то ключевое слово является низко конкурентным и его можно использовать при реализации контент-маркетинга для продвижения сайта вуза. Целевой аудиторией в этом случае будут абитуриенты в магистратуру.
Методика сервиса основана на оценке уровня конкуренции, которая рассчитывается с помощью анализа выдачи по ключевым запросам (рассматривается 30 первых сайтов, найденных Яндексом). Чем выше уровень конкуренции, тем сложнее попасть в лучшие результаты поиска по ключевому запросу. Количество показов ключевых запросов берется из сервиса статистики Wordstat.Yandex с использованием оператора «кавычки» (учет только этой фразы и его словоформ, без добавления или вычитания других слов) за последние 30 дней. Теоретико-методологической базой послужили труды отечественных ученых из базы РИНЦ и зарубежных из Scopus.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Для начала укажем ключевые понятия. Витальные запросы в системе образовательных услуг —
это запросы пользователей в поисковой системе, предполагающие существование официального сайта вуза или образовательной услуги. При вводе в поисковую строку витального запроса пользователь планирует увидеть на первом месте выдачи web-сайт с первичной и официальной информацией* [10]. Геозависимый запрос — это запрос пользователя поисковой системы, выдача по которому отличается для пользователей из разных регионов конкретной страны. Геонезависимый запрос — запрос пользователя, выдача по которому одинакова для пользователей всех регионов. Степень локализации выдачи — относительная величина, измеряемая в диапазоне от 0 до 100%, обозначающая долю представления локальных результатов выдачи в поисковой системе Яндекс.
На геозависимые запросы Яндекс показывает разные результаты поиска для разных регионов. Максимально подходящие ответы Яндекса на запросы находятся на локальных, региональных сайтах. В общей статистике выдачи Яндекса имеется исключение для авторитетных сайтов, которые могут отображаться в поисковой выдаче по другим регионам.
Большинство вариантов выдачи показывает приоритет локальных сайтов перед остальными для локальных результатов. Упоминание города в запросе пользователя ведет к таким ответам Яндекса, в которых отображаются локальные сайты города, они получают приоритет в результатах поиска (на запрос «поступить в магистратуру в Москве» Яндекс выдаст в результатах поиска сайты московских вузов, в которых имеется магистратура независимо от гео-
* Витальные запросы http://seo-praktika.com/vitalnie-zaprosi.html (дата обращения 15.10.2016 г.).
графического расположения пользователя*.
Результаты представленной таблицы 1 могут быть использованы высшими учебными заведениями Пермского края, имеющим образовательную лицензию на магистерские программы. Геозависимые и геонезависимые запросы можно использовать для настройки контекстной рекламы, а также для поисковой оптимизации.
Дадим описание формулы видимости. Видимость по семантическому ядру запросов рассчитывается по формуле:
Х ki "\freq," ,
" ХГ"1^"'
где
X — сумма значений, / — порядковый номер запроса в проекте,
п — количество запросов в проекте,
«\freq» — частота запроса, к — понижающий коэффициент**.
Коэффициент вычисляется исходя из следующих условий: Топ10: к = 0.2 Топ8-9: к = 0.3 Топ6-7: к = 0.5 Топ5: к = 0.6 Топ4: к = 0.85 Топ3: к = 1
Если запрос не найден в Топ10 или в Топ100, то к = 0.
Представленные в таблице 2 результаты анализа сайтов, расположенных на верхних позициях Яндекса, показывают, что среди результатов выдачи по геозависимым запросам не отражены сайты пермских вузов. Следовательно, сайты Пермских вузов не адап-
Таблица 1
Результаты анализа геозависимых запросов в Яндексе
Запрос А В С Э
поступить в магистратуру на бюджет 10 7 5 34%
поступить магистратуру специальности 10 5 8 30%
поступить магистратуру заочно 1 0 5 50%
магистратуре можно поступить бюджет 6 0 1 22%
можно ли поступить на две магистратуры 0 0 1 14%
поступить магистратуру после специалитета 0 0 1 8%
специалист поступить магистратуру 1 1 3 22%
поступить магистратуру юриспруденция 1 1 3 44%
поступить магистратуру дистанционно 0 0 2 44%
поступить в магистратуру в другой вуз 3 3 2 20%
можно ли поступить в магистратуру на бюджет 5 5 1 14%
бакалавру поступить магистратуру 4 1 5 8%
трудно ли поступить в магистратуру 1 1 1 8%
поступить на бюджет магистратуру после специалитета 0 0 1 6%
поступить в магистратуру на бюджет 2016 0 0 1 48%
поступить в магистратуру бесплатно 0 0 7 18%
можно поступить магистратуру другую специальность 4 2 2 10%
можно ли поступить магистратуру бесплатно 3 3 1 8%
может ли специалист поступить в магистратуру 0 0 1 6%
магистратура можно ли поступить другую специальность 4 0 2 4%
куда поступить в магистратуру 1 1 4 38%
куда можно поступить в магистратуру 0 0 1 44%
поступить на магистратуру 37 32 25 42%
экономика поступления магистратуру 1 0 3 42%
экзамен для поступления в магистратуру 0 0 4 44%
условия поступления в магистратуру 2 2 3 32%
студент поступающий магистратуру 0 0 6 34%
сроки поступления в магистратуру 1 0 2 38%
сроки подачи документов поступления магистратуру 0 0 1 24%
справка поступления магистратуру 0 0 1 22%
справка 086у для поступления в магистратуру 0 0 1 38%
специалисты поступлении магистратуру 0 0 2 12%
преимущества поступлении магистратуру 1 0 1 20%
правила поступления в магистратуру 1 1 3 26%
поступление после магистратуры магистратуру 7 0 5 18%
поступление магистратуру дает отсрочку от армии 1 0 1 4%
поступление магистратуру армия 1 0 2 8%
поступление в магистратуру с непрофильным бакалавриатом 0 0 1 12%
поступление в магистратуру после специалитета 0 0 1 4%
поступление в магистратуру после бакалавриата 3 2 3 10%
поступление в магистратуру отзывы 0 0 1 16%
поступление в магистратуру на другую специальность 0 0 1 6%
поступление в магистратуру 2016 правила 1 0 1 32%
поступление в магистратуру 36 14 25 36%
поступать ли в магистратуру 33 4 25 8%
перечень документов для поступления в магистратуру 0 0 1 36%
отсрочка поступления магистратуру 1 0 2 8%
А - общая частота запросов; В - точная частота; С - показатель конкуренции (1-тт; 25-тах); Э - степень локализации 0-100%
* Поиск с учётом региона https://yandex.ru/company/technologies/regions (дата обращения 15.10.2016 г.).
** Виджет: Видимость: https://topvisor.ru/support/analytics/visibility/ (дата обращения 15.10.2016 г.).
А. Плотников. Анализ геозависимых запросов в поисковой системе Яндекс для привлечения абитуриентов в вузы
Таблица 2
Сводка по топ-10 конкурентам по семантическому ядру геозависимых запросов
Домен Видимость, % Число страниц в Яндексе тИЦ YACA Возраст домена Доноров на домен
de-online.ru 37 20 558 375 Да 6 лет. 2 мес. 886
kubitura.ru 37 857 10 Нет 3 года. 4 м. 40
parta.com.ua 37 497 880 350 Да 0 г. 1 м. 1 455
chinagroups.ru 32 310 40 Нет 5 л. 6 м. 211
russie.campusfrance.org 22 262 230 Нет 4 г. 10 м. 343
econ.msu.ru 18 12 774 2 500 Да 19 л. 10 м. 729
studyqa.com 16 13 933 50 Нет 2 г. 9 м. 55
grekoblog.com 11 878 70 Нет 6 л. 9 м. 266
studinter.ru 11 2 291 425 Да 14 л. 8 м. 602
kp.ru 8 1 488 452 23 000 Да 19 л. 0 м. 57 944
pstu.ru - 49 474 2 400 Да 14 л. 1 м. 856
Медиана значений - 7 532 290 - 5 л. 10 м. 472
Среднее значение - 203 819 2 705 50% 8 л. 3 м. 6 253
тированы под поисковую оптимизацию.
Для оптимизации интернет-маркетинговой кампании необходимо собрать семантическое ядро геозависимых запросов для продвижения программ магистратуры в Перми и Пермском крае, а геонезависимые запросы — для про-
движения в соседних регионах, граничащих с Пермским краем. Геонезависимые запросы можно использовать и в качестве ключевых слов при настройке контекстной рекламы в соседних регионах.
Внимание к поисковой оптимизации сайтов необходимо, по-
скольку современные абитуриенты ищут место учебы скорее через Интернет, чем на образовательных ярмарках. Поисковая оптимизация может стать эффективным и долгосрочным инструментом для привлечения абитуриентов в магистратуру или бакалавриат.
ЛИТЕРАТУРА
1. Совершаева С.В. Контекстная реклама как инструмент интернет маркетинга на российском рынке: анализ основных систем размещения // Проблемы современной экономики. 2013. № 1 (45) С. 122—125.
2. Прохоров А.В., Владимирская Е.Н. Концептуальная модель мультиагентной системы управления контекстной рекламой // ВЕЖПТ. 2010. № 9 (46) С. 44—52.
3. Бабурин В.А. Особенности использования интернет-рекламы в сервисной деятельности // ТТПС. 2014. № 3 (29) С. 101 — 111.
4. Lefa Teng, Nan Ye, Ying Yu, Xiaochuang Wu. Effects of culturally verbal and visual congruency/incongruency across cultures in a competitive advertising context, Journal of Business Research, Volume 67, Issue 3, March 2014, Рр. 288— 294. http://dx.doi.org/10.1016/jj.jbusres.2013.05.015.
5. William Flores, Jeng-Chung Victor Chen, William H. Ross. The effect of variations in banner ad, type of product, website context, and language of advertising on Internet users' attitudes, Computers in Human Behavior, Volume 31, February 2014, Рр. 37—47. http://dx.doi.org/10.1016/jxhb.2013.10.006.
6. Zongda Wu, Guandong Xu, Chenglang Lu, Enhong Chen, Yanchun Zhang, Hong Zhang. Position-wise contextual advertising: Placing relevant ads at appropriate positions of a web page, Neurocomputing, Volume 120, 23 November 2013, Рр. 524—535. http://dx.doi.org/10.1016Zj.neucom.2013.04.018.
7. Teng-KaiFan, Chia-Hui Chang. Blogger-Centric Contextual Advertising, Expert Systems with Applications, Volume 38, Issue 3, March 2011, PP. 1777—1788. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.105.
8. Gokhan Egri, Coskun Bayrak. The Role of Search Engine Optimization on Keeping the User on the Site, Procedia Computer Science, Volume 36, 2014, PP. 335—342. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2014.09.102.
9. Krishna Choudhari, Vinod K. Bhalla. Video Search Engine Optimization Using Keyword and Feature Analysis, Procedia Computer Science, Volume 58, 2015, PP. 691 — 697. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.089.
Analysis of Geo-Dependent Requests in Yandex Search Engine to Attract Enrollees Plotnikov Andrei Viktorovich,
Associate Professor, Ph.D. in Economics, Department of Management and Marketing, Perm National Research Polytechnic University, Komsomolsky Avenue, 29, Perm, 614990, Russia (plotnikov-av@mail.ru)
This work defines the geo-dependence of mask requests «поступить в магистратуру» (translated as «get a Master's Degree») and the localization degree of each request. The localization degree allows us to understand how Yandex search engine ranks websites in the search and what keywords should be paid attention to when implementing search engine optimization. We have conducted the analysis of competitors' visibility by geo-dependent requests which has allowed to identify the vector of development of regional higher education institutions websites in the field of search engine optimization. We have defined the absence of search engine optimization system of higher education institutions websites in Perm, which negatively affects the enrollees. Such methodology and recommendations will be useful not only to higher education institutions of Perm Krai, but also to those of other regions, for the purpose of active attraction of enrollment.
Keywords: Yandex; direct; search engine optimization; contextual advertising; attracting students; promotion of educational services.
REFERENCES
1. Sovershaeva, S.V. (2013) Contextual advertising as an Internet marketing tool on the Russian market: analysis of the main placement systems. Problems of modern economy, 2013, no. 1, pp. 122—125.
2. Prokhorov, A.V., Vladimirskaya, E.N. (2010) Conceptual model of the multi-contextual advertising management system. VEZHPT, 2010, no. 9, pp. 44—52.
3. Baburin, V.A. (2014) Features of use of Internet advertising service activities. TTPS, 2014, no. 3, pp. 101 —111.
4. Lefa Teng, Nan Ye, Ying Yu, Xiaochuang Wu. (2013) Effects of culturally verbal and visual congruency/incongruency across cultures in a competitive advertising context. Journal of Business Research, vol. 67, Issue 3, March 2014, pp. 288—294. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.05.015.
5. William Flores, Jeng-Chung Victor Chen, William H. Ross. (2013) The effect of variations in banner ad, type of product, website context, and language of advertising on Internet users' attitudes. Computers in Human Behavior, vol. 31, February 2014, pp. 37—47. http://dx.doi.org/10.1016/jxhb.2013.10.006.
6. Zongda Wu, Guandong Xu, Chenglang Lu, Enhong Chen, Yanchun Zhang, Hong Zhang (2013) Position-wise contextual advertising: Placing relevant ads at appropriate positions of a web page. Neurocomputing, vol. 120, 23 November 2013, pp. 524—535. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.04.018.
7. Teng-Kai Fan, Chia-Hui Chang. Blogger-Centric Contextual Advertising. Expert Systems with Applications, vol. 38, Issue 3, March 2011, pp. 1777 — 1788. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.105.
8. Gokhan Egri, Coskun Bayrak (2014) The Role of Search Engine Optimization on Keeping the User on the Site. Procedia Computer Science, vol. 36, 2014, pp. 335—342. http://dx.doi.org/10.1016/ji.procs.2014.09.102.
9. Krishna Choudhari, Vinod K. Bhalla (2015) Video Search Engine Optimization Using Keyword and Feature Analysis. Procedia Computer Science, vol. 58, 2015, pp. 691—697. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.089.
