Многие селлеры Wildberries столкнулись с резким падением продаж. Неудачно проведенные самовыкупы приводили к резкой потере позиций и «отключению» запросов (ранжирование по ним прекращалось).

Мне удалось выяснить, что для каждого запроса существуют предельные значения самовыкупов. Создавая «статистическую аномалию», наша карточка попадает под алгоритмическую пессимизацию.

Статистическая аномалия, применительно к самовыкупам, возникает когда выкупаем чаще и больше, чем продаются товары из ТОП 20. Когда выкупаем на порядок интенсивнее, чем предполагает наша позиция в поисковой выдаче (особенно заметна пессимизация, когда чрезмерная интенсивность допущена сразу по нескольким запросам). А также когда мы неравномерно распределяем последовательность выкупов по временной шкале.

Что учитывать при самовыкупах на Wildberries?

— Теперь при разработке системы самовыкупов необходимо учитывать:

— Интенсивность самовыкупов;

— Группы ключевых слов, которые будут расти параллельно с продвигаемым запросом;

— Стартовые позиции товара и динамику изменений позиций в процессе выкупов (желательно вносить корректировки в систему самовыкупов);

— Последовательность самовыкупов по ключам;

— График выкупов и график получения товара на ПВЗ;

— Расположение ПВЗ, где планируется забирать товары 🔥

Как изменилась поисковая выдача Wildberries?

Далее речь пойдет о проведенных тестах.

Правильным теперь будет задать вопрос «какая из них?».

Существует единая поисковая выдача для незарегистрированных пользователей. Она может видоизменяться в зависимости от выбранного города — этот факт хорошо известен.

Рассмотрим, как изменяется поисковая выдача в зависимости от выбранного ПВЗ. Этот эффект теперь мы не можем игнорировать.

Теперь пользователь изменяя в своем личном кабинете пункт выдачи заказов, по одному и тому же запросу может видеть отличную от предыдущей поисковую выдачу.

Что удалось обнаружить?

— Обнаружил, что фактом продажи для Wildberries является получение заказа на ПВЗ;

— Полученный на ПВЗ товар в первую очередь поднимается выше в выдаче у пользователей, которые указали этот же ПВЗ в качестве основного (полагаясь на тесты, предполагаем, что у всех пользователей WB);

— Равномерно товар поднимается и для ряда других ПВЗ (на аналогичное количество позиций).

Подробно разбирать эффект зависимости выдачи от ПВЗ будем в нашем телеграм чате про маркетинг на WB, где уже более 2700 селлеров и маркетологов. Присоединяйтесь!

Рассмотрим эффект на графике:

Выше на поиске наш товар видят пользователи, у которых ПВЗ (где забирали заказ) указан основным. Рост происходит в течение часа после получения заказа. Для других пунктов выдачи заказов изменения в позициях не происходит (на приведенном скрине это отчетливо прослеживается).

Интересный эффект: выше товар видят и пользователи нескольких других ПВЗ (можно говорить о том, что ряд ПВЗ объединены в общие группы). Выдача для них одинаковая.

При определенных условиях, возможно добиться эффекта, когда позиции растут у большой группы ПВЗ. Другими словами, мы можем говорить о том, что вслед за ростом позиций в рамках одного ПВЗ, позиции через 24 часа могут вырасти и в общей выдаче, если товар начинает продаваться. Через этот же временной интервал, товар может потерять полученный «бонус» и позиции в общей выдаче не изменятся.

Как долго длится эффект?

Продолжительность эффекта зависит от многих факторов, которые в настоящий момент я систематизирую и изучаю. Точно возможно увеличить видимость товара в рамках одного города, применяя правильную стратегию.

Сегодня начали отмечать некоторые изменения в алгоритме. Изменились группы ПВЗ, на которые оказывается эффект. Допускаю, что он будет использоваться при определенных условиях и сейчас мы получили возможность наблюдать за тестами. Зафиксировать это явление было крайне интересно.

Мои выводы

Считаю, что тестируется обновленный алгоритм ранжирования, который может означать начало борьбы с самовыкупами. Ранжирование относительно ПВЗ лишь небольшая часть алгоритма.

Очевидно, что при реализации стратегии самовыкупов, задействуется ограниченное количество ПВЗ. Забирать товар удобнее в пределах одного района.

Использовать удаленные друг от друга ПВЗ и регулярно забирать товар — заметно дороже. Ни селлерам, ни фулфилменту, забирающему заказы, это не удобно.

Допускаю, что алгоритм начинает учитывать ширину и частоту получения заказов, что может косвенно сообщать ему об «органической» природе продаж. Для таких продавцов (с широкой статистикой задействованных ПВЗ) предусмотрен описываемый выше рост позиций.

И наоборот, частое использование одного ПВЗ, или группы ПВЗ, находящихся в одном районе города, может говорить об «искусственной» природе продаж. Для таких товаров ранжирование наверх после получения заказа не происходит. Видимость на выдаче может стать хуже.

Наличие товара в ТОПе общей выдачи может не давать продаж, поскольку для зарегистрированных пользователей выдача может оказаться другой. Также могут быть сильные отличия, в зависимости от выбранного ПВЗ. Теория условна, но исключать этот эффект мы не можем. Павел Seoremica.

Вероятно, под общей выдачей следует понимать позиции товара, на которых товар виден у большинства пользователей (зарегистрированных). Определить ее становится сложнее.

Допускаю, что во время тестов под пессимизацию временно могли попасть селлеры с недостаточной шириной охвата пунктов выдачи заказов, или допустившие сильный перекос (аномальный) в сторону одного из районов или конкретного ПВЗ.

Это логика ложится на мое понимание алгоритма ранжирования, о котором я начал рассказывать в июле.

Важно понимать, что итоговые позиции и количество продаж не зависят только от удаленности ПВЗ, для себя я отмечаю десятки факторов, которые способны улучшить позиции и объемы продаж на маркетплейсе.

Алгоритм сложный и динамический. В данном случае мы рассматриваем лишь эффект, который может носить временный характер.

Также должен отметить, что правильные SEO-текст и ключевые слова заметно усиливают эффект самовыкупов. Поделюсь этим в отдельной статье.

Главный вывод один: продавать на Wildberries можно и нужно!

Я поделился своими наблюдениями, чтобы вы могли тоже начать свои тесты.

Я не претендую на истину, делюсь срезом аналитики, который мне показался интересным. Что думаете об этом?

Почти 3 года мы, Наталья Петрова и Валентина Мамаева, основательницы бренда одежды Zeri, работаем в ритейле. Начинали продавать, как и большинство продавцов, через инстаграм*. Далее – супер классическая история: пандемия, падение продаж, много сложностей с доставкой и работа в минус. Не будем давать много букв, посмотрите на наши “достижения” в этой таблице.

Пообщавшись с коллегами и наблюдая за их успехами, мы поняли, что нужно сфокусироваться на Wildberries. Работать с этой площадкой не так легко, как кажется по поверхностным статьям в Сети и рассказам селлеров, которые продали три кружки на маркетплейсе и пошли упаковывать онлайн-курс по запуску бизнеса на WB. Эта онлайн-витрина полна нюансов: алгоритмы поиска, механика работы с карточкой товаров, вывод их в топ выдачи каталога и тд. Ежедневно нужно держать руку на пульсе.

Для тех, кто не знает, под брендом Zeri мы производим женские худи и спортивные штаны, самых трендовых цветов – лаванда, капучино, молочный и графит. Сочные цвета, отличный состав, стильные модели, широкий размерный ряд – так как же сделать так, чтобы клиент мог найти наш товар и совершить покупку, которая изменить его жизнь? Для этого нам пришлось изучить, как работают ключевики, и как продвигать товары на маркетплейсе, опираясь на реальный запрос покупателя, ведь вокруг этой темы витает множество споров.

Для начала мы разобрались, как ищут товары потенциальные клиенты и разделили их на 3 категории:

1. Те, кто ищут товары по картинке-референсу из Pinterest или другой социальной сети;

2. Те, кто ищут товары с помощью фильтров в каталоге маркетплейса;

3. Те, кто ищут товары сразу в поисковой строке маркетплейса.

Первые, супер уникальные ребята, на наш взгляд, которые ищут конкретную вещь через картинку, что обычно заканчивается неудачей. В этом можно убедиться, взглянув на скриншоты.

Вторые, ищут белое худи через фильтры, предложенные маркетплейсом. Категория женщинам → толстовки, свитшоты и худи → дополнительные фильтры: цвет, размер, сезон и диапазон цены.

Третьи, чтобы найти белое худи, печатают в поисковик запрос “белое худи”. Wildberries в свою очередь набрасывает свои подсказки по поиску. Худи: женское, мужское, с капюшоном, с надписью, на какое время года – зима/лето. Клиент, уже отталкиваясь от своих предпочтений, кликает в нужные из предложенных вариантов и проваливается в каталог.

Ранжирование карточек в поисковой выдаче Wb зависит от того насколько описание и характеристики вашего товара совпадают с набором слов, который клиент печатает в поисковой строке.

Именно поэтому так важно следить за тем, по каким именно запросам и ключевым словам покупатели находят ваши и товары конкурентов на маркетплейсе. Важно понимать, какие слова потенциальные клиенты вводят в поиск чаще всего. В нашем случае, это могут быть: худи, толстовка, кофта, с капюшоном, спортивная. Поэтому названия товаров в каталоге чаще всего выглядят, как скороговорка)) Вы можете убедиться сами, взглянув на наше описание худи на скриншоте.

Как понять, по каким запросам люди ищут товары?

Самый популярный метод для проверки частотности запросов – Google Trends или Яндекс Wordstat. Для полноты эксперимента, мы решили подтянуть и сверить данные из аналитических систем, которые также дают цифры по частотности запросов. Ведь большинство селлеров, включая нас, ориентируются на них при текстовом оформлении своих карточек товаров. И в эксперименте мы еще обратились к статистике самих маркетплейсов Ozon и Wildberries. Взяли несколько ключей: белое худи, платье женское, футболка мужская, сумка женская, джинсы женские и наше любимое белое худи.

Обзор сервисов аналитики по данным частотных запросов:

Stat4Market – имеется кнопка «анализ позиций”, но данные не отображаются. Вылетает фраза: "Не найдено ни одного товара”.

Sellmonitor – интервал частотности запросов показывается периодом в 1 неделю. Если нужны запросы за месяц, то нужно считать x4, видимо. Потому что разгон по seo у нас, например, дней 7-8. И есть еще одна особенность в этой аналитике: при вводе запроса в одно слово, система предлагает ключевики из 3-х и более слов.

Маркетгуру – видно, что меню с ключами появилась не так давно. Об этом свидетельствует значок NEW. Интуитивно понятный функционал, ничего лишнего. Ввели запрос – получили цифры. Частотность запросов в сервисе разнесена на 2 столбца: данные из Озон и из Wordstat. Мы с бесплатным сервисом поработали, но говорят, что в платном гуру есть третий столбец “Запросы WB”. Но что можно сказать об этом третьем столбце, если у этих ребят расхождения уже на этапе открытых источников…

Маяк — при вводе ключевых запросов в поисковую строку, система выдавала количество товаров, но не сами частотные запросы, по которым мы планировали пробить наш товар и выбранные для эксперимента фразы.

Анабар – при сборе ключевиков необходимо для начала выбрать ту категорию, в которой осуществляется поиск. Затем проваливаясь в показатели были разделены на 2 столбика «Всего товаров FBW+FBS” и »Активных товаров FBW+FBS”. Мы так и не поняли как эти показатели связаны с ключами((А данные в нашу excel-таблицу мы взяли из того ТОПа-30, который публикуется сервисом в шапке программы.

Mpstats – интуитивно понятно, куда вбивать ключевые запросы. При выгрузке можно увидеть частоту, она берется с Ozon и результаты в поиске. Это количество результатов в выдаче. Есть история запросов и предложенные похожие запросы. Но цифровые показатели расходятся с теми цифрами, которые есть на WB.

Eggheads – ранее не пользовались seo в этой системе, дописали месяцев 6 назад “худи” в поисковые запросы и всё. А на днях на почту пришла отбивка, что сервис выкатил новое обновление по SEO, пошли смотреть. В аналитике появились мордочки роботов, которые показывают запросы по которым товар находится в ТОП-200. Это сильно упрощает процесс формирования семантического ядра для продвижения своих карточек товаров. Удобно, что система парсит данные с WB и показывает в общей таблице вместе с категориями, в которых представлен товар. Есть запросы без иконки робота, как мы поняли, это те, которые мы вводили самостоятельно. В нашем случае такой запрос был один — “худи”.

Отлично, что система сама подтягивает эти данные и нам не нужно вбивать все запросы самостоятельно. Чтобы вы понимали, насколько нам было тяжко работать с seo-оптимизацией – прикрепим скриншотик)) Зеленые галки – это запросы, которые мы прописывали в наименование; Красные галки – эти ключевики шли в характеристики товаров; Галки, проставленные карандашом – писали в описание товаров.

Еще одна фишка, мы назвали её “подгляди у конкурента”)) Можно стащить семантическое ядро конкурента по клику.

Но больше всего нас порадовало, что цифры сошлись тютелька в тютельку: ) Это приятно удивило после результатов из других аналитических систем.

Выводы: мы выбрали в партнеры EGGHEADS, данным которых можно верить. Не опираться же на показатели частотности аналитики, где показатели расходятся в 10 раз! Джинсы женские частотность – 1.7 млн сокращены до частотности в 112 тысяч))))

Мы же подзапарились с Валей и для особо дотошных поставщиков запилили сравнение в таблицу: там цифры и краткие комменты. Это для ленивых: ))

Да и вообще странно, что данные в этих системах даже между собой не коррелируют, а что говорить о том, когда мы, селлеры, пытаемся опираться на все, что представляется разными источниками, сводя цифры воедино. Неужели продвижение по SEO – это впустую потраченное время? И мы фокусируемся не на тех запросах, по которым реально ищут люди.

Возникает вопрос – на какие цифры опираться? Логично, что на цифры от первоисточника. Но, так как WB не делился этими данными ранее, мы были вынуждены постоянно экспериментировать, добавлять в описание товаров разные ключи и отслеживать кривую наших заказов. Но благо, 20 мая WB начал делиться данными по частотности. Ура!) Теперь можно “не гадать на кофейной гуще”, а опираться на настоящие цифры.

Выгрузка запросов у Wb как и другие отчеты, предоставляется в таблице excel. Да, неудобно и к тому же она притормаживает, но лучше, чем было. Для тех, кто не знает, где ее искать ловите ссылку.

Почему мы вообще подняли вопрос семантики? Это влияет на стратегию продвижения товаров нашего бренда, на продажи и потенциальные охваты.

Ключевики нам нужны для указания в трех местах:

1. В названии карточки ставим высокочастотные запросы. Это те, которые были введены пользователями более 1000 раз.

2. В описании товаров и характеристиках прописываем среднечастотные запросы. Это те, которые вводят пользовали от 100 до 1000 раз.

3. В отзывы и дополнительные строки описания мы добавляем низкочастотные запросы, введенные юзерами WB >100 раз.

При такой жесткой конкуренции на маркетплейсе, как сегодня, нужно иметь намеченную стратегию, при принятии решений опираться на достоверные источники информации и цифры. Так как цель бизнеса – добиться высоких финансовых показателей. Наши результаты мы отслеживаем через продукты eggheads, в финанализе мы регулярно выгружаем отчеты по прибыли, отслеживая не проделана ли работа впустую. Тоже самое планируем проделать и в seo, дабы не грузить нашего аналитика работой ради работы.

Хотите разобраться как сделать мощные продажи на Wildberries?

Начните с того, как продвигать товары, опираясь на реальный запрос покупателя SEO. Вот ссылка по которой можно получить разбор опытного аналитика по вашему бренду абсолютно бесплатно. (просьба скажите, что вы от бренда Zeri) Нам и вам будет месяц подписки в подарок от EGGHEADS. Win-win 😉

Также напишите в комментах, какие темы вам еще интересны. Мы готовы делиться сокровенным)