Продвижение интернет-магазина БАДов - кейс по SEO и контекстной рекламе

Эта история о том, как за 2 года мы помогли увеличить продажи с 663 до 1376 заказов в месяц интернет-магазину БАДов.

В ходе работ приходилось учитывать ужестояющуюся конкуренцию в екоме, отсутствие точных данных для аналитики, запрет на онлайн-торговлю популярных товарных групп.

Клиент обратился в сентябре 2023 года. Посещаемость сайта к моменту обращения на протяжении года держалась на уровне 50 000 визитов в месяц:

При этом конверсия в заказ упала почти вдвое - с 1,5% до 0,8, как следствие объем ежемесячных продаж сократился:

На графиках видно что основная просадка трафика и заказов была по SEO.

Цели и задачи

Перед нами стояло несколько ключевых задач.

Во-первых, остановить падение трафика и продаж с органической выдачи.
Во-вторых, наладить приток новых покупателей на сайт за счет SEO и контекстной рекламы.

Проблемы рынка

За последние несколько лет в электронной торговле произошли изменения, которые оказывают существенное влияние на подходы к продвижению интернет-магазинов, отдачу от рекламы и рентабельность инвестиций.

Переток покупателей в маркетплейсы

Классический путь клиента в интернет-торговле выглядит примерно так:

1 этап - поиск нужного товара. Обычно это поиск по категориям, потребитель подбирает товар на основе финансовых возможностей, личных критериев по характеристикам, популярности товаров (отзывы и рейтинг).

2 этап - сравнение предложений от разных магазинов по стоимости товара, условиям получения заказа (наличие и удаленность от места жительства розничных магазинов / точек самовывоза / пвз, стоимости и скорости доставки).

3 этап - сравнение отзывов о магазинах.

4 этап - оформление заказа.

Раньше на 1-3 этапах покупатели шли в поисковые системы, а затем оформляли заказ на сайте интернет-магазина или маркетплейса.

Сейчас все больше покупателей действуют по 2 сценариям:

1. Сразу идут в маркетплейсы за покупками. 1-4 этапы происходят внутри площадки. Как следствие поисковые системы и интернет-магазины исключаются из поля видимости покупателей.
2. Сначала ищут информацию в поисковых системах, сравнивают цены и характеристики товаров на сайтах интернет-магазинов, используя их как справочники. А потом идут в маркетплейсы и оформляют заказы там.

Такие изменения приводят к тому, что в поисковых системах с каждым годом становится меньше коммерческого спроса. Конверсия того трафика который остается падает.

Снижение доли SEO-трафика в Яндексе

Яндекс увеличил в поисковой выдаче количество рекламных блоков Директа, сместив органическую выдачу за пределы первого экрана, объем трафика который получали сайты находящиеся в топ-3 значительно снизился.

Помимо этого Яндекс добавил рекламные объявления в середину поисковой выдачи (динамические показы Директа и блоки РСЯ), а также собственных сервисов (товарные галереи, карты и прочие колдунщики).

Все эти изменения привели к тому что коммерческого SEO-трафика из Яндекса стало меньше. CPO (стоимость получения заказа) из Яндекса выросла.

Яндекс начал отдавать больше приоритета крупным сайтам.

Для повышения качества поиска Яндекс повысил за последние года значимость хостовых метрик и поведенческих сигналов. По задумке Яндексе это должно исключить вероятность попадания в топ сайтов-пустышек, за которыми не стоит реального бизнеса. Цель действительно здравая - в топе должны быть надежные бизнесы, максимально полно и качественно закрывающие потребности покупателей.

Но такой радикальный подход породил другую проблему - очень часто по категорийным и брендовым запросам в топе показываются сайты маркетплейсов, у которых товарный листинг может содержать частично или полностью нерелевантные товары, а иногда и вообще быть пустым.

По этой же причине аптеки и крупные федеральные сети по категорийным и брендовым запросам чаще всего ранжируются выше обычных интернет-магазинов (даже в тех случаях, когда в у них меньше товарный ассортимент на посадочных страницах, а цены выше).

Снижение доли информационного трафика

Яндекс и Гугл внедрили ответы ИИ в поисковую выдачу. Пользователи начали меньше переходить на сайт - трафик по информационным запросам снизился. У бизнеса стало еще меньше возможности выцеплять целевую аудиторию из поиска и дальше прогревать ее до покупки.

Перегрев контекстной рекламы

После ухода Google Ads с российского рынка, Яндекс остался монополистом в контекстной рекламе. Переток рекламных бюджетов из Google, и запрещенной соцсети привело к росту стоимости кликов и конверсий в Директе.

Реалии рынка

В обычных интернет-магазинах продажи падают, снижается ROI (рентабельности инвестиций) по SEO и контекстной рекламе. Для получения тех же результатов приходится вкладывать больше денег и усилий.

Стратегия продвижения

Учитывая все изменения в рынке, стратегия продвижения сводилась к тому, чтобы:

1) определить наиболее конкурентоспособные страницы с потенциалом роста по трафику и продажам

2) детально прорабатывать приоритетные страницы на основе анализа конкурентов из топа, параллельно формируя рекомендации по улучшению типовых страниц (категории / бренды / товары / страницы сео-фильтра)

3) тестировать гипотезы на тестовых выборках типовых страниц

4) масштабировать успешные гипотезы на все типовые страницы

Выполненные работы

Аналитика

Для того, чтобы определить приоритеты проработки целевых страниц нужно было собрать достоверные данные и здесь мы столкнулись с первой проблемой.

Продвигать категории имеет смысл только тогда когда количество товаров в наличии у интернет-магазина примерно такое же как и у конкурентов из топ-10 (за исключением маркетплейсов). Продвигать карточки товаров имеет смысл тогда когда они в наличии и цены примерно такие же как у конкурентов в топ-10.

Сравнивать вручную данные нескольких тысяч страниц долго, дорого и нерентабельно. Парсинг в данном случае не решает проблему, т.к. у маркетплейсов и крупных аптек настроена защита от парсинга и собрать данные в автоматическом формате тоже не представлялось возможным.

Было принято решение взять за основу данные о продажах, опираясь на тот факт что продажи сами по себе возможны только при условии соблюдения всех вышеописанных критериев.

На этом этапе мы столкнулись со следующей проблемой.

Разработка плагина подсчета данных о продажах по категориям

Понять в каких категориях и подкатегориях лучше всего продаются товары отлично помогает отчет электронной коммерции Яндекс Метрики. Но передачи данных в таком формате на сайте не было настроено.

В админке сайта была информация по продажам каждого отдельного товара, но по категориям и подкатегориям, содержащим эти товары данных не было.

Можно было бы взять данные по конверсиям из Яндекс.Метрики на основе страниц входа. Но в такой отчет попадают только те конверсии, которые совершаются именно на категорийных страницах, и не учитываются конверсии страниц товаров, находящихся в этих категориях.

По итогу ни в движке сайта, ни в Метрике не было полноценных данных по продажам. Готовых плагинов для решения данной задачи не нашлось, поэтому мы написали свой.

Плагин учитывал все продажи со статусом оплачен и выполнен за определенный период, группируя данные продаж по категориям и подкатегориям.

Из 1с на сайт грузились не только розничные, но и закупочные цены. Поэтому преимуществом написанного плагина по сравнению со всеми решениями, включая электронную коммерцию Яндекс Метрики было то, чтобы мы могли рассчитать маржинальность по каждому товару, категории и подкатегории и производить скоринг опираясь дополнительно на прибыльность каждого направления, а не только на продажи.

Скоринг страниц, определение приоритетов проработки

Данные о продажах были выгружены в таблицу, к этим данным были подгружены с помощью функции ВПР и сопоставления по относительному URL данные по спрос, средней позиции из Яндекс.Вебмастера и Google Search Console, данные по посещаемости из Яндекс.Метрике.

По каждой метрике были проставлены приоритеты. Финально - итоговый приоритет и порядок проработки страницы. За счет такого подхода мы брали в работу только конкурентоспособные страницы, с хорошим потенциалом роста по трафику и продажам.

SEO-оптимизация приоритетных страниц

В поисковых системах значимость факторов меняется исходя из того, какую позицию занимает продвигаемая страница.

До тех пор пока страница не попала в топ-10 в обеих поисковых системах наибольшую значимость играют текстовые, хостовые и ссылочные факторы ранжирования. Когда страница попадает в топ-10 значимость текстовых факторов сильно снижается, а значимость поведенческих сигналов сильно возрастает.

В ввиду ограничений по ресурсам повлиять относительно быстро и недорого на хостовые факторы как правило нет возможности. Ссылочное продвижение имеет очень долгий период отдачи. Единственный вариант относительно быстро влиять на целевые страницы - оптимизация страниц с точки зрения текстовых факторов - охват всей возможной семантики в рамках кластера и тематически связанных слов, высокая текстовая уникальность внутри сайта, корректная текстовая релевантность, отсутствие явного и скрытого переспама, корректно составленные мета-теги.

Каждую страницу находящуюся на 10-30 позициям мы прорабатывали по инструкции:

Для страниц находящихся в топ-10 фокус работ смещался на проработку элементов, влияющих на поведенческие факторы. Проводился анализ сниппетов конкурентов в поисковой выдаче Яндекса и Гугла, анализ страниц конкурентов с обеих поисковых систем по юзабилити, ux/ui, конверсионным и коммерческим элементам, анализ ценного для покупателя контента (например фото сертификатов, видео-обзоры и т.п.). На выходе получался отчет с данными, которые нужно было добавить/скорректировать на основе конкурентов в топе.

Тестирование гипотез и доработка типовых страниц

В большинстве случаев доработки на основе полученных отчетов можно было внедрить массово на все типовые страницы. В таких случаях мы используем работу в формате тестирования гипотез. Ключевая цель - на небольшой выборке типовых страниц проверить гипотезу и в случае успеха - масштабировать ее либо на кратно большую выборку, либо на все типовые страницы.

Такой подход позволяет минимизировать риски, когда доработка на одной или нескольких страниц дает рост, но при этом негативно влияет на все типовые страницы.

Вот как это выглядело у нас:

Настройка Яндекс Директа на приоритетные страницы

В Яндекс в топ-10 наибольший вес имеют поведенческие сигналы. Накручивать их ботами для магазинов у которых спрос и продажи распределены на тысячи страниц, в большинстве случаев нерентабельно. Однако с этой задачей отлично справляется Яндекс.Директ на поиске. Поведенческие сигналы с поисковой рекламы учитываются при ранжировании страниц в органике, при этом контекстная реклама в отличие от ботов приносит реальные заказы. Поэтому Яндекс Директ в данном случае выступает не только самостоятельным рекламным каналом, но и бустом для SEO.

В ходе работ по Директу выяснилось, что компании настроенные ранее с оплатой за конверсии не актуализировались много месяцев.

Средний чек и стоимость конверсии в рынке уже давно выросли, а в настройках кампаний стояли старые значения. После актуализация CPO до рыночных Директ начал давать больше показов и конверсий.

Кампании на основе фидов хорошо отрабатывали, поэтому вручную мы запускали только рекламу на те кластеры, где нужен был дополнительный буст по ПФ для SEO за счет более широкой и точной семантики.

Что не сработало?

Одна из глобальных гипотез по SEO заключалась в развитии блога.

Что планировалась получить:

• Рост трафика по информационным запросам и перевод его в категории и карточки товаров. Как следствие рост продаж.
• Буст коммерческих кластеров, за счет охвата запросного индекса по информационным фразам (чем более полно и емко сайт отвечает на запрос пользователя закрывая все возможные потребности - тем выше значимость сайта в глазах поисковой системы).
• Усиление страниц категорий за счет внутренней перелинковки со статей

Что получили по факту:

• Трафик значительно увеличился
• Продаж напрямую со статей почти не было
• Продаж с коммерческих страниц на которые проставлялись внутренние ссылки существенно не прибавилось

Тут нужно отметить, что раньше продвижение статьями давало описанные выше потенциальные выгоды, но из-за описанных выше изменений в рынке, алгоритмов поисковых систем, поведения пользователей - это перестало быть рентабельным.

Поэтому для повышения эффективности работ, было принято решение отказаться от статейного продвижения.

Результаты продвижения

Посещаемость сайта

SEO: 29862 -> 88633 визитов в месяц

Контекстная реклама: 7870 -> 17230 визитов в месяц

Все источники: 64884 -> 141828 заказов в месяц

С конца лета объем ботного трафика (прямые заходы) рос огромным темпами. С января 2024 мы начали блокировать трафик с ip, создающими аномально высокое кол-во запросов к серверу. Это позволило плавно отсечь большую часть мусорного трафика, искажающего данные аналитики.

Продажи

SEO: 373 -> 503 заказов в месяц

Контекстная реклама: 109 -> 449 заказов в месяц

Все источники: 663 -> 1376 заказов в месяц

Осенью 2025 года часть популярных товарных групп попали под запрет онлайн-торговли. Пришлось убирать товары и категории с сайта, из-за чего продажи существенно просели.

Можно было бы подводить итоги продвижения по пиковым или средним показателям за последние месяцы - но мы за то, чтобы кейсы отражали реальность, в которой бизнесам приходится функционировать. Ведь наша ключевая задача - помогать бизнесу находить эффективные решения, чтобы быстро адаптироваться под меняющиеся условия и продолжать зарабатывать.

Выводы

Рынок очень нестабильный, все быстро меняется. Сильно снижается эффективность методов продвижения, которые раньше стабильно давали хорошие результаты. Многие события не поддаются прогнозированию, поэтому очень важно чтобы стратегия и план работ были максимально гибкими и перестраивались с учетом изменений в рынке.

На проектах, где сделаны все базовые работы, основной критерий успеха - это скорость тестирования гипотез и масштабирования успешных механик. Для того чтобы успешно конкурировать с гигантами, нужно четко понимать слабые и сильные стороны бизнеса и все ресурсы направлять туда, где шансы на успех выше.

Вам может быть интересно