Сколько приносят отзывы в поиске — модель подсчета выручки от SERM для спецов и ЛПР

«Учение SERM всесильно, потому что оно верно!» Так большинство занимающихся интернет-маркетингом специалистов думают про SERM (Search Engine Reputation Management). В статье — о том, как всё обстоит на самом деле.

Сколько приносят отзывы в поиске — модель подсчета выручки от SERM для спецов и ЛПР

Привет, я Никита Долгих. Я в SEO с 2019 года. Работал в таких проектах, как ВсеЗаймыОнлайн, Sports.ru и Legalbet. Сейчас я ведущий SEO‑специалист интернет‑аптеки Здравсити. Автор Telegram‑канала SEO Prompt.

Бренд и его репутация в сети, включая поисковики, влияют на решение о покупке, это кажется очевидным. Но это влияние так «размазано» по всему пользовательскому пути, что мало кто решается посчитать SERM в деньгах.

На прошлом месте работы в МФО мне пришлось начать работать с репутацией и прогнозированием. Так как я не был специалистом в SERM, то разбирался во всём сам — и делюсь опытом с вами.

Дисклеймер: модель нужно доделывать под себя, зато этот подход в теории можно допилить до всего ORM (Online Reputation Marketing).

Что такое SERM — кратко

Работа над репутацией может включать в себя следующие вещи:

  • Поощрение реальных пользователей оставлять отзывы.

  • Написание фейковых отзывов.

  • Проработка негативных отзывов с последующим удалением.

  • Удаление негатива юридическими и модераторскими способами.

  • Изменение места площадки, где размещён отзыв, в ТОПе выдачи.

SERM — это частный случай ORM (Online Reputatuin Management), который включает в себя Brand Analyitcs, работу со СМИ и соцсетями; но их мы в статье не коснёмся.

Например, так выглядит средний процесс для бренда «ВебЗайм»:

  1. Его ищут в поиске по запросу «омега банк отзывы». Ребята снимают ТОП‑10/20 ссылок в выдаче.

  2. Размечают вручную (или с помощью ИИ) тональность отзывов.

Что такое SEM 

Выходит что‑то вроде такой таблички:

Таблица тональности
Грусть: в ТОПе выдачи 8 из 10 страниц с негативной тональностью

А через n‑ное количество времени работы над репутацией можно получить такой результат:

Таблица тональности
Кайф: ни одной негативной публикации в ТОПе, 8 из 10 публикаций — позитивные

Как удалить контент, порочащий репутацию: все случаи и правила 

Зачем нужен SERM с финансовой точки зрения

В пользу SERM можно услышать следующие аргументы: 

  • «Очевидно, что репутация и отзывы дают плюс к конечномц принятию решения о покупке».

  • «Этим надо заниматься как частью комплексной стратегии; отдельно от остального маркетинга её не посчитать».

Для многих эти высказывания — аксиомы. И для меня тоже. Однако есть и другая причина: это делают конкуренты.

Сравните свой проект с конкурентами. Наверняка вы найдете различия (часто не в вашу пользу).

У меня это выглядит так:

Сравнение с конкурентами

Зачастую тот факт, что конкуренты занимаются SERM, — это важная третья аксиома, которая многих может убедить.

Фраза «если мы хуже конкурентов, то будут обращаться к ним» давит на эго руководителя/собственника бизнеса. И это нормально.

Трёх аксиом должно хватить на 90%. Но что делать в остальных 10%? Давайте попробуем реально посчитать, сколько стоит SERM и что он даёт с финансовой точки зрения. 

Сколько стоит SEO: от чего зависит бюджет, как сэкономить и когда окупятся вложения 

Сколько денег вы теряете из‑за плохих отзывов

Чтобы узнать это, я пошёл к ChatGPT. Он предложил гениальные идеи вроде анкетирования реальных пользователей с вопросами «на вас повлияли отзывы?» и прочие не очень пригодные альтернативы.

Поэтому я пошёл в науку — здесь больше ответов. Вот какие статьи помогли мне. ИИ хорошо делает выжимку из исследований — делюсь и статьями, и саммари:

The Effect of Online Consumer Reviews on New Product Sales ;

Общий прирост конверсии без отзывов — базовая конверсия. С большим количеством отзывов — рост конверсии до +270%. Основной прирост — за счёт первых 5—10 отзывов.

По категориям товаров: электроника — прирост конверсии 317%, товары для дома — прирост 182%, одежда — прирост 138%.

По ценовым категориям: дорогие товары (выше медианы в $79.99) — прирост конверсии до 380%, дешёвые товары — прирост 190%.

Если у товара хорошие оценки (более 3.5 звёзд), то один дополнительный отзыв в среднем связан с ростом продаж примерно на 135%.

Если у товара оценки ниже 3.5 звёзд, то один дополнительный отзыв связан с приростом продаж примерно на 324%.

Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com

  • Рост выручки при увеличении рейтинга

Один дополнительный балл (звезда) рейтинга Yelp ведёт к увеличению выручки на 5—9%. Это значение получено с учётом поправок на фиксированные эффекты по ресторанам и времени.

  • Воздействие рейтингов

Эффект наблюдается только для независимых ресторанов. Для сетевых ресторанов влияние статистически незначимо (эффект ≈ 0%). 

При увеличении охвата Yelp — агрегатора локального бизнеса — доля выручки независимых ресторанов растёт, а доля сетевых ресторанов снижается. Коэффициент снижения доли выручки сетевых ресторанов при росте проникновения Yelp: −7.8%.

  • Роль количества отзывов

При наличии 50+ отзывов, отзывчивость рынка к рейтингу увеличивается на 50% по сравнению с ресторанами, у которых 10 отзывов. Даже внутри одной выборки (≥50 отзывов) рост отзывов ведёт к приросту чувствительности к рейтингам на 20%.

  • Влияние авторитетности рецензента

Отзывы «элитных» пользователей Yelp оказывают в 2 раза большее влияние на выручку ресторана, чем обычные. Элитные пользователи — это пользователи с высоким рейтингом на платформе (например, топ‑комментаторы на Amazon) или те, чьи отзывы часто читают и положительно оценивают.

Количество друзей у автора отзыва не влияет на значимость его отзыва.

  • Регрессионное прерывание (каузальность)

Оценка эффекта с учётом округления рейтингов (например, 3.24 → 3.0 и 3.25 → 3.5). Разница в отображении рейтинга на порогах приводит к скачку выручки на ~9%, при неизменных исходных оценках.

The Value of Online Customer Reviews

В третьем исследовании, если кратко, то тоже можно сказать, что рост конверсий составил 100%.

Эти исследования можно отправлять клиентам, говоря, что работа с SERM — это при прочих равных рост на 10% в негативном сценарии и на 200% в позитивном.

Как делать SEO‑отчёты 

Есть и отечественные исследования — например, «Эффект SERM: Анализ влияния управления репутацией на конверсию и продажи». В этой работе Кристины Климович есть первая попытка посчитать конкретную упущенную выручку:

«К примеру, потенциальный клиент собирается купить квартиру, он рассматривает различные жилищные комплексы, выбирая между Минск Миром и Новой Боровой. Минск Мир имеет намного более низкий рейтинг по отзывам, поэтому клиент сделал предпочтение в пользу Новой Боровой. 

Давайте оценим, сколько денег потеряет жилищный комплекс от негативных отзывов по приведенной „формуле“. В первую очередь необходимо посмотреть количество запросов с отзывами по сервису Яндекс Вордстат. Пользователи, которые ищут отзывы, уже готовы к покупке — это максимально горячие клиенты. По жилищному комплексу Минск Мир таких запросов 318, из которых 50% могли бы быть реальными покупателями. 

Негатив замечают 80% пользователей, а индекс влияния на решение равняется 70% (по версии компании Нильсен, которая ввела специальный коэффициент — уровень доверия к онлайн‑отзывам). Перемножив цифры 318*50%*80%*70%*средний чек, можно получить упущенную выручку».

Если средний чек за квартиру 5 млн, то получается, что из‑за негатива в отзывах застройщик теряет порядка 445 200 000.

Это достаточно реалистичные числа в сфере застройщиков. Если у вас крайне плохой отдел продаж, то вам в любом случае будет тяжело продать квартиру даже с хорошими отзывами. Но мы видим, что рейтинг всё же влияет в значительной степени.

В первый раз мы видим модель подсчета упущенной выручки. Наконец‑то! Вот ещё несколько полезных исследований по этой теме: 

Как составить свою модель упущенной выручки

Теперь пойдем разбирать по косточкам эту модель — и заодно допиливать свою.

Найти слова в Вордстате

Для начала можно ограничиться базовой частотностью. Посмотрим её:

Базовая частотность
Ввёл название бренда и слово «отзывы». Так мы получим статистику сразу по куче запросов, касающихся отзывов

Запрос «вебзайм отзывы» включает в себя 1 497 запросов, то есть за месяц порядка 1 497 раз люди делали подобные запросы. Многие остановятся на этом. Но этого недостаточно. Мы должны посмотреть различные написания — транслитерации и прочее. Пример — «тойота отзывы» и «toyota отзывы» будут включать в себя разные множества фраз, очень редко пересекающихся.

Запрос с раздельным написанием «веб займ отзывы» даже более популярен:

С ошибкой в названии

Поэтому чтобы понимать, сколько раз в поиске пробивают отзывы про наш бренд, мы должны сложить 1 497 + 1 583.

3 080 — вот настоящее число раз, сколько раз в Яндексе нас пробивали. Туда же надо добавить редкие примеры типа «webzaim отзывы», «вебзаймер отзывы» и т.д. Для SEO‑специалиста это очевидно, но для владельца бизнеса или даже специалиста по SERM — не всегда.

Проверить позиции

Мы проверяем ТОП‑10 (в редких случаях ТОП‑20) ссылок в выдаче. Но не можем просто снимать выдачу по двум запросам «веб займ отзывы» и «вебзайм отзывы». Потому что это была частотность по всем фразам, которые включают в себя такие фразы, как «веб займ отзывы должников», «вебзайм отзывы реальных клиентов». И выдача у этих запросов может сильно разниться.

Наглядный пример:

Уточнённая семантика
«веб займ отзывы форум» покрывает 14 запросов из 1 583 всего множества «веб займ отзывы»

Сравним выдачу по запросам «веб займ отзывы» и «веб займ»:

«веб займ отзывы», выдача Яндекса
«веб займ отзывы», выдача Яндекса

И теперь поищем «веб займ отзывы форум»:

«веб займ отзывы форум», выдача Яндекса

Во втором случае на второе место резко врывается форум https://findozor.net/. При этом если бы мы ориентировались на выдачу только по первому запросу, то пропустили бы эту площадку, поскольку она не входила даже в ТОП‑10.

Два вывода:

  1. Выдача может меняться от запроса к запросу.

  2. Эти запросы имеют разную точную частотность (когда взяли и пробили то, что есть, без добавления других слов, не включая другие подмножества запросов).

Что такое частота запроса 

Поэтому я собираю, полную, насколько это возможно, семантику. У меня получается примерно такой набор запросов:

Годовая частотность
Частотность здесь указана годовая, хотя можно ограничиться и месячной

А результат проверки позиций выглядит примерно так:

Результат проверки позиций

В итоге я могу:

  1. Охватить весь пул сайтов, которые появляются по разным вариантам запросов.

  2. Спрогнозировать количество кликов на каждую страницу с учётом популярности запроса и место в ней.

📊 Узнайте позиции своего сайта с помощью Топвизора

В инструменте Проверка позиций сайта можно узнать, какие позиции в ТОПе поисковой выдачи занимает ваш сайт, а ещё бесплатно проверять позиции 5 сайтов конкурентов. Поддерживаются все регионы и языки, доступные в поисковиках. Хотите проверять позиции в Google в Бразилии с португальским языком? Для Топвизора это не проблема!

Составить таблицу

В итоге я могу составить таблицу со сводной информацией. И вы можете пользоваться ею — шаблон хранится в Библиотеке полезного контента Топвизора. 

Чтобы получить таблицу:

  • перейдите в Библиотеку полезного контента и запустите бота;

  • бот проверит подписку на канал Топвизор‑Журнала или предложит подписаться, если вы ещё не подписаны;

  • после подписки на канал бот пришлёт ссылку на Библиотеку.

Внутри вы найдёте не только этот файл, но и кучу других полезных материалов для SEO, в том числе эксклюзивную книгу о факторах ранжирования в Google 🤫

В таблице:

  1. Над какими площадками надо работать больше всего.

  2. Первые цифры, сведённые к количествам людей, которые видят нас в год.

Лист «Итог»
Лист «Итог»

Я собрал оценки по площадкам вручную, но это можно автоматизировать парсингом, если отзывов много. 

Что такое парсинг сайтов 

Собранные страницы с отзывами с делением по бренду, площадке и с данными по среднему рейтингу и количеству оценок
Собранные страницы с отзывами с делением по бренду, площадке и с данными по среднему рейтингу и количеству оценок

Как я выбирал страницы для сбора:

  1. Заранее знал список известных площадок в отрасли, можно сказать, из головы и прошлого опыта.

  2. По топу выдачи по запросам «вебзайм отзывы», «вебзайм реальные отзывы» и так далее. Так я нашёл малоизвестные площадки и площадки, которые ранжируются хорошо по одним запросам и плохо — по другим. Например, «вебзайм отзывы форум» — резко в ТОП‑3 влетает findozor.com.

Также я повторил подобные процедуры с конкурентами: 

Анализ конкурентов

После чего легко смог продемонстрировать сравнение с конкурентами по всем найденным площадкам (получающим клики): 

Лист «Свод 1 Бренды»
Лист «Свод 1 Бренды»

Можно также сделать сводную таблицу в разрезе бренд‑площадка‑рейтинг: 

Лист «Свод 3.2 Площадка+Бренд»
Лист «Свод 3.2 Площадка+Бренд»

Такая таблица позволяет понять, какие площадки мы упустили из виду, в каких можно зарегистрироваться. Какие площадки самые «лёгкие» и «жёсткие» по рейтингу, на каких площадках мы выглядим лучше конкурентов и можно себя за это похвалить, а на каких — хуже.

Сценарии использования сводных таблиц безграничны, но вернемся к подсчёту упущенной выручки SERM. Мы максимально близки.

  • Столбец «домен»: из URL я вычленил столбец формулой, которую сгенерировал с помощью GPT. Вот она: 

=IFERROR(REGEXEXTRACT(D2;"[A‑Za‑z0‑9А‑Яа‑яЁё\‑\.]+[.][A‑Za‑z0‑9А‑Яа‑яЁё\‑\.]+");«")

  • Столбец «клики»: я брал точную частотность запроса и перемножал на CTR соответствующей позиции (10 раз отфильтровал по позиции и протянул формулу вниз).

  • CTR‑модель можно считать по‑разному. Можно воспользоваться историческими данными, статистикой из интернета (достаточно загуглить «ctr выдачи статистика» и выбрать понравившееся) или любой своей гипотезой. Не столь важны конкретные цифры, как их примерная реалистичность и соответствие градации «выше — больше». Конкретно мной выбранные значения::

    • 1 место: 40%.

    • 2 место: 30%.

    • 3 место 20%.

    • И так далее.

Сумма процентов у меня получилась 115,5%. Это осознанное допущение, потому что отзывы часто прокликивают сразу на нескольких площадках.

Первая в мире модель упущенной выручки от SERM

У нас имеется сводная таблица площадок с указанием оценки трафика на них и нашего рейтинга.

Таблица с оценкой трафика

Любая модель (особенно чего‑то упущенного) строится на допущении. Моя простая модель строится на допущениях:

  1. Человек пробил отзывы — он на последних этапах воронки.

  2. Человек не пользуется услугами тех компаний, у которых оценка 1‑2 или 2‑3. Люди, которых не интересуют отзывы, и не искали бы бренды в поиске.

С этими двумя допущениями я беру число 8 916 и прикладываю её к нашей юнит‑экономике. Если средний чек 10 000 рублей, а конверсия от лида до конечной покупки 10%, то мы теряем порядка:

8 916 * 10 000 * 10% = 8 916 000 рублей в год.

Это достаточно позитивный прогноз. Если взять 38 000 людей, которые увидели наш рейтинг ниже 3.0, то цифра доходит до 47 138 000 рублей в год! Учитывая, что у конкурирующего с нами Займера, по его же данным, 916 млн рублей, цифра выглядит вполне реалистично.

Что делать, если у вас хороший рейтинг 

Имеет ли смысл заниматься отзывами, если у вас 4,3 оценка на большинстве площадок?

Всё индивидуально, но стоит учесть несколько моментов  (по моей гипотезе):

  1. Важно обратить внимание на негативные отзывы — в чём их суть. Если человека волнует именно цена и будут жалобы на неё, такие отзывы отпугнут. При этом, если негативный отзыв о том, что нет детской зоны — холостяку это будет безразлично.

  2. Даже один негативный отзыв может испортить впечатление о вашем бренде и создать ощущение накрученности остальных положительных отзывов. Особенно если отрицательный отзыв имеет куча лайков или отметок «отзыв был полезен».

  3. Нужно сравнить себя с конкурентами. Иногда люди выбирают не просто хорошее, а лучшее. 

  4. Нужно делать свои исследования и эксперименты, искать корреляции. Например, замерить изменение репутации и количество новых лидов на эту точку.

Одна из корреляций, что я заметил при исследовании одной ниши с сетевым бизнесом — корреляция позициям в классической выдаче Яндекса и рейтинга Яндекс Карт. При этом у 9 из 10 брендов и так средний рейтинг выше 4.0.

Так что я рекомендую работать над рейтингом в любом случае, будь ваша средняя оценка 2.4 или 4.2. 

Финальный график влияния SERM

Ещё по теме

SERM: как управлять репутацией в сети

11 формул в Google Таблицах для SEO

Отслеживаем влияние апдейтов Google на метрики сайта с помощью Looker Studio