Попытки предсказать эффективность ключевых слов растут из желания получить ответ на сакраментальный вопрос поисковой оптимизации: какие ключевые слова выбрать для продвижения, чтобы и результат был хорошим и продвинуться по ним было легко?
Сакраментальным этот вопрос делает сама суть поисковой оптимизации — для того, чтобы узнать реальную эффективность того или иного поискового запроса, необходимо вкладываться и ждать несколько месяцев — пока не появятся результаты продвижения.
Казалось бы, — другое дело контекстная реклама! Там оценить эффективность ключевого слова можно и за один день, лишь бы денег хватило на эксперимент. Но и тут оказывается не всё так просто.

Классический подход

Впервые показатель эффективности ключевых слов (Keyword Effectiveness Index — KEI) применил Sumantra Roy — известный эксперт по SEO, президент 1stSearchRanking.
Идея расчёта этого показателя исходила из того, что KEI должен удовлетворять трём «аксиомам».
Утверждение 1. KEI для ключевого слова должен увеличиваться с увеличением его популярности.
Утверждение 2. KEI для ключевого слова должен уменьшаться с увеличением конкуренции по нему.

Получаем первое приближение к расчётной формуле:

KEI = P/C ,

где:
P (popularity) — популярность ключевого слова, измеряемая количеством запросов в той или иной поисковой системе;
С (competitiveness) — конкурентоспособность ключевого слова, определяемая как количество сайтов в результатах поиска по точному совпадению с ключевым словом.

Последний показатель требует некоторого пояснения. Точное совпадение означает, что ключевое слово должно присутствовать на этих сайтах именно в качестве заданного словосочетания, а не в разбивке по тексту. Для поиска точного вхождения обычно используются так называемые «заковыченные» запросы типа «ааааа ббббб ввввв».
По мнению Sumantra Roy именно те сайты, авторы которых использовали в своих текстах точное совпадение с ключевым словом, можно считать подвергшимися оптимизации. А значит количество таких сайтов может служить мерой уровня конкуренции по данному ключевому слову.

Для того, чтобы различать ключевые слова с одинаковым соотношением P/C, вводится ещё одна аксиома.

Утверждение 3. Если у двух ключевых слов соотношение P/C совпадает, то KEI должен быть больше у ключевого слова с большей популярностью.
Для удовлетворения этому утверждению просто умножаем P/C на P.
В результате получаем:

KEI = P*P/C

или

KEI = P²/С

Поскольку реальные значения KEI получались слишком маленькими — сотые и тысячные после запятой — для удобства манипулирования показателем был введён дополнительный множитель и в результате итоговая формула приобрела следующий вид:

KEI = (P²/С)*1000

Именно этот вид считается классическим определением KEI.

Критика классического подхода

Очевидно, что формул, удовлетворяющих этим трём аксиомам, — бесконечное множество. Сразу возникло и бесконечное множество попыток улучшить классическую формулу или хотя бы интерпретировать каким-то разумным способом.

Сам Sumantra Roy обращал внимание, что степень, в которую возводится P можно интерпретировать как показатель ваших способностей по поисковому продвижению. Если вы уверены в своих навыках (в эффективности своей системы продвижения) — используйте степень 2. Если нет — используйте любое меньшее значение (но не менее 1). То есть показатель степени рассматривался им как мера баланса между популярностью ключевого слова и уровнем конкуренции, причём зависящая только от ваших способностей.

Конкурентность С тоже можно оценивать различными способами. Можно подсчитывать количество сайтов, выдаваемых по заковыченному ключевому слову. Можно подсчитывать количество страниц. Можно подсчитывать количество страниц, содержащих ключевое слово в теге <title> (как признак того, что страница действительно оптимизировалась под этот ключевое слово). Можно брать отношение последнего показателя к общему количеству страниц (сайтов), пытаясь таким образом определить конкурентность как соотношение прооптимизированных страниц к их общему количеству (оптимизированные + неоптимизированные).

Популярность P ключевого слова тоже можно подсчитывать за день, за неделю, за месяц. Ну говоря уже о поправочном коэффициенте 1000. А почему не 100 или не 10 000?

Куча формул. Куча цифр… А какой же вариант лучше? Правильнее? Точнее? История дала ответ — никакой!

Именно поэтому, несмотря на энтузиазм, возникший после появления индекса KEI, широкого распространения в оптимизаторской практике этот показатель не получил. Поскольку все попытки его улучшения не затрагивали самой сути показателя и не решали его главную проблему — невозможность физической (экономической, семантической, сакральной) интрепретации его значений.
Основное недоумение связано со степенной зависимостью KEI от P: почему при прочих равных, если одно ключевое слово вдвое популярнее другого, то KEI различается аж в 4 раза? А если в 10, то в 100??? Это явно противоречит интуитивным ожиданиям.
Выстроить (проранжировать) ключевые слова по какой-то линейке с помощью KEI или его модификаций можно. Но вот соотнести между собой два соседних — никак. То есть понятно, что одно лучше другого, но насколько лучше?
То же самое и с попытками выяснить границы эффективности (привлекательности) ключевых слов. Если KEI > 400 это хорошо или плохо? Поменяем множитель и всё изменится.
Что-то здесь не так…

Неоклассический подход: идея

Попробуем таки наделить каким-нибудь смыслом этот показатель. Для этого пойдём с другого конца — от расчёта фактических значений эффективности ключевых слов по результатам работы сайта.

В экономике существует общепринятый показатель, для расчёта эффективности усилий, предпринимаемых по тому или иному направлению. Это ROI (return of investment) — показатель возврата инвестиций или окупаемость инвестиций. Не вдаваясь в сложности экономической теории будем вычислять его как отношение дохода, полученного по данному ключевому слову, к затратам на продвижение по данному ключевому слову, то есть следующим образом:

ROI=P/C ,

где:
P (profit) — доход от заходов по ключевому слову за период (например, за месяц);
С (costs) — расходы на продвижение сайта по ключевому слову за тот же период.

Причём, P можно представить как T*G, где: G (gain) — доход в расчёте на одного посетителя, пришедшего по данному ключевому слову, а T (traffic to the site) — посещаемость сайта по данному ключевому слову. В результате получаем:

ROI= T*G /C

Нетрудно заметить, что данное выражение очень похоже на классическую формулу расчёта KEI. Но уже труднее заметить, что смысл при этом становится совершенно другим.

Параметр T (traffic) — интуитивно сильно связан с P (popularity). Действительно, посещаемость сайта по данному ключевому слову прямо связана с его популярностью в поисковиках. Связь налицо.

Параметр С (costs) тоже соответствует С (competitiveness). Действительно, в стоимости продвижения сайта по заданному ключевому слову определяющую роль играет конкурентность этого ключевого слова. Если конкуренции нет — достаточно разместить ключевое слово в теге <title> — и вы на первом месте! Затраты нулевые! А если ключевое слово высоко конкурентное, то придётся понести существенные затраты на продвижение сайта по нему. Связь этих параметров также понятна.

Осталось рассмотреть взаимоотношение параметров G (gain) и P (popularity). А вот тут не клеится! Даже интуитивно кажется неправдоподобным, чтобы эффективность ключевого слова (в расчёте на одного посетителя) была выше у высокочастотных запросов. Скорее наоборот, практика поисковой оптимизации свидетельствует, что чем ниже частотность ключевого слова, чем больше слов входит в словосочетание (так называемые long tail keyword phrases), тем меньше неоднозначности и тем лучше такое слово (фраза) работает.

Вот где собака зарыта! Вот почему классический способ расчёта KEI не нашёл достойного применения в оптимизаторской практике — он плохо предсказывает реальную эффективность ключевых слов.

Кто виноват? — теперь понятно. Что делать? — попробуем разобраться.

Неоклассический подход: постановка задачи

Теперь мы можем разбить проблему расчёта KEI на следующие подпроблемы.

Проблема 1. Прогноз эффективности ключевых слов по априорным параметрам (статистике поисковых запросов, количеству сайтов в серпе и тп). Назовём этот показатель PreKEI.

Проблема 2. Расчёт фактической эффективности ключевых слов по апостериорной (реальной) статистике посещаемости сайта, затрат и экономического эффекта. Назовём этот показатель PostKEI.

Проблема 3. Итеративное уточнение расчёта априорного показателя PreKEI с помощью апостериорного PostKEI с целью более точного прогнозирования.

Из этих трёх проблем ближе всего мы подошли к решению второй. Напомним:

PostKEI = T*G /C,

где:
T (traffic to the site) — посещаемость сайта по данному ключевому слову за заданный период;
G (gain) — доход в расчёте на одного посетителя, пришедшего по данному ключевому слову;
С (costs) — расходы на продвижение сайта по данному ключевому слову за тот же период.

Несмотря на кажущуюся простоту расчёта , даже здесь можно найти подводные камни, которые неизвестно как обойти с разбегу:

T — посещаемость сайта — считать по посетителям или по посещениям? Один посетитель может зайти на сайт несколько раз по одному ключевому слову. А может по разным. А может ещё и из разных поисковиков.
G — доход на посетителя (или посещение?) И как его считать, если у вас не интернет-магазин и не открутчик рекламы AdSense, и если не удаётся выразить достигаемый эффект в денежных единицах, а только в баллах или «попугаях». Как потом соотнести этих «попугаев» с расходами на продвижение, выраженными в тайских батах?
С — расходы на продвижение сайта по данному ключевому слову. Если вы накупили ссылок и продвигаетесь по 40 ключевым словам, а фактически у вас заходят по 800 — остальные 760 достаются бесплатно? Вряд ли. Как разнести расходы на продвижение по всем 800?

Даже в этой простой проблеме пока вопросов больше, чем ответов. Не говоря уже об остальных.
Постараемся же найти ответы на все вопросы и решить все проблемы. Но это уже в следующих сериях нашего сериала…

P.S. Почему мы называем такой подход неоклассическим? Да просто потому, что мы ничего не придумывали, а взяли известные классические решения из других областей и пробуем применить их там, где они ещё не применялись.