МосХимСнаб: семантика для B2B-каталога химических реактивов
Поставщик химического сырья и фармсубстанций с каталогом около 11 тысяч позиций по CAS. Задача — понять, по каким запросам покупатель-юрлицо ищет реактивы, что собирают конкуренты и где у сайта уже есть свой спрос. Разбор того, как из 29 сидов выросли 121 457 хвостов Wordstat, ядро из 5 000 коммерческих фраз и 1 652 кластера с привязкой к разделам каталога.
Задача
Сайт на WordPress продаёт химическое сырьё юрлицам: цен на сайте нет, цена по запросу, около 11 тысяч карточек по CAS. Нужно было понять, по каким запросам покупатель ищет реактивы, что из этого собирают конкуренты и где у сайта уже есть свой спрос, — и превратить это в список задач на доработку с замером. На сайт в рамках работы ничего не писалось: только чтение главной, карт сайта и карточек.
Что сделано
Конкуренты из выдачи
29 сидов — 12 общих, 13 по разделам каталога, 4 по товарам — дали 132 кандидата из выдачи Яндекса. Из них отобраны 10 поставщиков реактивов, 122 отклонены, у каждого записана причина. У десяти конкурентов снята структура: служебные страницы, каталог, карточка товара.
Запросы конкурентов и чистка
У десяти конкурентов собрано 1 529 запросов — 1 515 каталожных и 14 общих, отдельно 472 справочных про формулы и свойства. 519 фраз в ядро не попали: посуда, оборудование, бренды, мусор — у каждой записана причина. Ещё 36 фраз чужой товарной ниши вынесены из ядра отдельным списком.
Хвосты Wordstat и ядро
По 539 маркерам веществ снято 121 457 хвостов Wordstat по России с проверкой релевантности по леммам, чтобы «сера» не тянула «серая». Коммерческие фразы отбирали две языковые модели независимо — совпадение 4 134 из 5 000; расхождения решало правило ядра: вещество без бытового контекста — товар, вопрос без покупки — справка.
Кластеры и разделы каталога
1 652 кластера «одно вещество — один кластер» с суммарной частотой и покрытием каталогом: вещество есть в каталоге у 195 из 1 175 каталожных кластеров. 33 раздела каталога сверены с кластерами — спрос сосредоточен в трёх разделах, для 11 верхних живых заведён план описаний.
Своя ниша и задачи
Запросы из Вебмастера — 2 421, 3 641 показ и 201 клик за 90 дней по топ-500 — сопоставлены с кластерами: свой спрос у сайта на редкой органике и фармсубстанциях, которых у массовых поставщиков нет. Итог — стратегия и семь задач на доработку с замером успеха: карточка товара, служебные страницы, главная под общий спрос, описания разделов, чистка CAS, справочный раздел и решение по ассортименту.
Результат
Ядро из 5 000 коммерческих фраз и 1 652 кластера с картой «кластер → страница», спрос по 33 разделам каталога, 519 отсеянных фраз с причинами и семь задач на доработку с критериями замера. Внедрение на сайте идёт отдельными задачами партнёра.
На телефоне
Результат семантики читают и с телефона: таблица ядра, воронка сбора и разделы каталога на 390 px — без прокрутки вбок, числа крупно.
Другие кейсы
Владелец прислал готовое ядро. Запросы разнесены по 23 услугам и блогу, каталог и статьи получили свои адреса, наполнение блога поставлено на конвейер.
Спрос на медитации проверен и разложен по ситуациям дня; темы с лечебными обещаниями исключены из плана посадочных. Три мира дизайна на одних текстах.
Исходники у фаундера, на сервере только сборка. Полный аудит, склейка зеркал, меты, FAQ и разметка внедрены прямо в сборку — с гейтами и откатом.
Каталог большой, а покупатель ищет не по названию?
Семантика для B2B начинается с конкурентов и Вебмастера, а не с частот. По описанию каталога отвечу, где у него собственный спрос, что собрать первым и как это померить.