Как часто стоит обновлять данные по частоте запросов

Отслеживать частотные запросы нужно для понимания того, чем интересуются пользователи чаще и активнее. При этом важно помнить, что сейчас, по крайней мере в Яндекс Вордстате, не стоит слепо доверять цифрам: если в нише накручивают поведенческие факторы, то эти данные подмешиваются также в статистику.

Тем не менее отслеживать частотность необходимо хотя бы для того, чтобы определить, какие темы и формулировки более актуальны для целевой аудитории и под какие запросы стоит создавать страницы. Чем более частотен запрос, тем больше трафика он может принести в перспективе. А чем больше трафика, тем выше шанс получить заказы и заявки с сайта.

Нулевой запрос — не всегда нулевой. Если это «активная семантика» (формулировка от коллег, придумал не я, но описывает довольно точно), которую можно увидеть в Яндекс Вебмастере, Яндекс Метрике или в Google Search Console, такие запросы могут быть золотой жилой. По статистике, большая часть запросов, которые мы видим в течение дня, больше никогда не повторяются: люди формулируют их по‑разному, и это важно учитывать.

Здесь очень помогает сам владелец бизнеса — тот, кто действительно разбирается в продукте. Разнообразные синонимы и варианты формулировок помогают находить нетривиальные запросы. Даже если их ищет всего пара человек и вы сможете максимально точно закрыть их ожидания, это уже успех.

Чтобы более или менее точно определить текущую ситуацию и сделать корректный прогноз, необходимо несколько раз снять частотность в течение какого‑то периода времени. Всё равно мы опираемся на исторические данные, а как будет дальше, не совсем понятно. То есть здесь мы, по сути, выступаем как аналитики. Но даже при этом спрогнозировать трафик — задача непростая.

Тем не менее следить за динамикой необходимо регулярно. Хотя бы несколько раз в год стоит обновлять семантику, а заодно и частотность, особенно в тех нишах, где есть ярко выраженная сезонность. Это поможет адаптироваться под изменения спроса вовремя.

Не совсем понимаю, кто рекомендует снимать частотность на большом отрезке времени — от года и выше. Лично я в этом особого смысла не вижу. Да и вообще, есть ли смысл ориентироваться на цифры из Вордстата или Google Keyword Planner? Да, это аналитические сервисы из первых рук, но на них можно повлиять, и влияние это может быть довольно ощутимым.

Поэтому я больше ориентируюсь на относительный подход: ищут или не ищут. Сейчас у меня в работе преобладает именно этот подход — насколько активно вообще интересуются темой. Собирать частотность всё равно стоит хотя бы пару раз в год, но при этом отрезки могут быть совершенно разные. По умолчанию частотность показывается за последний месяц, но можно посмотреть и за несколько лет — как менялась ситуация.

Однако в долгосрочной перспективе не так уж много профита от этих данных. Это, скорее, дополнительный ориентир, но не абсолютная истина.

Первое место Алексей Штабкин получил совершенно заслуженно, потому что такие кейсы действительно вносят что‑то новое в индустрию. Точнее, они показывают подходы, которые действительно работают на практике. Подобный подход я сам применял в своей работе, когда занимался интернет‑магазином холодильного оборудования: фреоны, баллоны, комплектующие и всё, что связано с этой сферой.

Там спрос выстраивается по сезонам: летом практически ничего не ищут, а вот ближе к зиме начинается резкий рост по большинству товарных групп. В этом плане именно работа в межсезонье имеет наибольшее значение.

Сейчас у меня есть похожий проект в сфере услуг, где тоже основная прибыль идёт с октября по февраль. А в межсезонье мы просто переключаемся: снижаем объёмы, фокусируемся на других направлениях. То же самое происходило и в магазине: летом были свои товарные категории, на которые делался акцент ещё зимой; а весной и летом мы начинали готовить посадочные под группы, актуальные осенью и зимой.

Так, уже летом мы выходили по ряду позиций в ТОП‑10 и ТОП‑3, и осенью это приносило нам большой трафик.

Я, как правило, измеряю позиции на проекте с ярко выраженной сезонностью два раза в год: в пик сезона и в межсезонье. Это нужно, чтобы сравнить, насколько у нас меняется спрос именно с исторической точки зрения, и на основе этого спрогнозировать, как он будет себя вести в ближайшем сезоне. Этого вполне достаточно.

Если у вас сезон, например, зимой, а летом его нет, то обновлять частотность два раза в год более чем нормально. Конечно, можно делать это и чаще. В том же Топвизоре это стоит совсем недорого: один клик — и не нужно запускать отдельные программы, просто обновляете уже загруженную семантику, и всё. Частотность обновляется, и можно использовать её в расчётах, аналитике и прогнозировании.

Но в целом делать это чаще, например раз в месяц, особого смысла нет, если вам не нужно делать ежемесячные прогнозы и расчёты. Оптимальный ритм — раз в полгода.

Я думаю, что обновлять данные нужно не просто по расписанию, а в те моменты, когда это действительно актуально. Тут важно понимать, что дело не только в обновлении частотности: нужно и семантику периодически расширять. Особенно если у вас живая, трендовая ниша — тем чаще необходимо за этим следить.

В более консервативных тематиках всё гораздо стабильнее — например, у производителей, заводов, в B2B‑сфере, где сложная техника или оборудование. Там семантическое ядро почти не меняется: есть определённый пул продуктов и запросов, с которым вы работаете.

А вот в нишах, завязанных на трендах и новостях, семантика может меняться очень быстро. Запрос может выстрелить, набрать популярность и так же быстро исчезнуть. Поэтому в такие периоды особенно важно следить за изменениями, оперативно обновлять семантику и частотность, чтобы не упустить момент и не потерять трафик.

Кроме того, если появляются новые продукты или активно накручиваются поведенческие факторы (ПФ), важно смотреть на частотность в динамике. Иногда стоит проанализировать исторические данные за несколько лет, чтобы понять, действительно ли растёт спрос или это просто временный всплеск. Ещё это поможет определить, крутят ли в нише поведенческие факторы. Это один из признаков искусственного роста, и его важно учитывать при анализе.