Жироуловители, дезинфекция и нейросети: как мы вывели 80% семантики в ТОП и снизили CPC на 61%

Жироуловитель — не самая романтичная тема для SEO-кейса. Но именно здесь скрывается один из самых показательных примеров того, как работает продуктовый подход: вдумчивый анализ, точечные гипотезы и итерации вместо хаотичного «напишем тексты и посмотрим».

Hanks — московская компания, которая занимается экологическим обслуживанием бизнеса: чистит и обслуживает жироуловители для кафе и ресторанов, вывозит отработанное масло, проводит санитарную обработку, утилизирует лампы. Клиенты — сотни заведений общепита по всей Москве, которым нужно соблюдать нормы и не думать об этом.

Когда «Пиксель Плюс» взял проект в работу, все было типично: сайт есть, трафик небольшой, конкуренты в выдаче давно укрепились. Нетипичным оказался результат: небрендовый поисковый трафик вырос на 164%, стоимость привлечения посетителя упала с 147 до 58 рублей, а 80% семантического ядра попало в ТОП-10 — и в Яндексе, и в Google.

Рассказываем, как это получилось.

Hanks работает в нише, где клиент принимает решение рационально: ему нужен подрядчик с лицензиями, договором и понятным прайсом. Здесь нет эмоциональных покупок — есть поиск «очистка жироуловителя цена» и быстрый выбор из нескольких вариантов в выдаче. Это значит, что позиции в поиске напрямую конвертируются в звонки.

На старте у сайта hanks.ru была стандартная для сервисного бизнеса проблема: страниц мало, семантика проработана поверхностно, первый экран не объяснял пользователю за 3 секунды, почему стоит остаться.

За этой простой формулировкой скрывался серьезный объем работы — и несколько неочевидных решений.

При работе над любым SEO-проектом мы опираемся на продуктовый подход: работаем итерациями, формулируем гипотезу, быстро проверяем ее в формате MVP, замеряем результат и масштабируем то, что сработало.

Для Hanks это выглядело так: приоритизировали задачи по предполагаемому влиянию на KPI, расписали план, регулярно сверялись с фактом. Все метрики отслеживали в модуле ведения проектов Пиксель Тулс — он фиксирует десятки параметров и позволяет видеть динамику проекта в одном месте.

А теперь к конкретике — что именно мы делали.

Проект — это сайт услуг, а значит запросы должны отражать действие: «чистка», «обслуживание», «вывоз», «установка». Мы отсекли информационный и товарный трафик с самого начала.

Но именно здесь возникла первая нетривиальная задача. Hanks не только оказывает услуги, но и продает жироуловители — разных конфигураций и под разные задачи. По запросам вроде «жироуловители для кафе» или «канальный жироуловитель» в ТОП-10 стояли страницы листингов интернет-магазинов. Продвигать сервисные страницы по этим запросам — все равно что ловить рыбу в луже.

Поэтому для каждого кластера мы анализировали типы страниц в выдаче — отдельно в Яндексе, отдельно в Google. Это позволило разграничить: какие запросы реалистичны для сервисного сайта, а какие занимают маркетплейсы и каталоги. В итоге сформировали семантическое ядро, в котором каждый кластер отвечал реальному интенту пользователя — и реальным возможностям сайта.

Примеры анализа типов страниц для кластеров запросов с направлениями бизнеса и видами жироуловителей:

Когда семантика была готова, началась регулярная точечная работа: корректировка тегов и мета-информации на продвигаемых страницах, написание текстового контента для листингов.

При работе с Title мы ориентировались на конкурентов из ТОП-10 — и быстро поняли, почему они там стоят: заголовки содержат несколько ключевых запросов с разными формулировками. Мы использовали ту же структуру, но с более чистой логикой вхождений.

С Description история интереснее. Анализ показал: конкуренты практически не работают с описанием с точки зрения CTR. Мы решили выделиться — добавили эмодзи в Description. Не ради эксперимента, а потому что глаз пользователя в однородной выдаче цепляется за визуальный контраст.

С контентом мы отказались от классического подхода — и вот почему.

Стандартный алгоритм: выгрузить структуру конкурентов, написать похожий текст. Проблема: получается рерайт чужой статьи, которая по смыслу ничем не отличается от оригинала. Поисковик это чувствует.

Мы пошли иначе:

Результат — контент, который отвечает на вопросы, которые пользователь даже не успел задать. Такие страницы ранжируются не потому, что «оптимизированы», а потому что реально полезны.

Пример страниц, для которых был сформирован текстовый контент:

На скриншотах ниже видно, что видимость стала расти после внедрения новых текстов на страницах:

У пользователя есть примерно три секунды, чтобы решить: остаться или уйти. Первый экран страницы услуги — это момент истины.

Мы провели сравнительный анализ конкурентов: смотрели не только на прямых игроков в нише, но и на сайты из других сфер — чтобы найти универсальный паттерн первого экрана, который работает. На основе анализа подготовили ТЗ и новый макет.

Старый первый экран был информационно бедным — он не объяснял, почему выбрать Hanks. Новый отвечает на ключевые вопросы сразу: что за услуга, почему здесь, что делать дальше.

Пример старого первого экрана:

Пример нового первого экрана:

Параллельно работали с коммерческими факторами — и здесь тоже отказались от чек-листа. Дело в том, что стандартный чек-лист на 200 пунктов — это универсальный инструмент, который плохо работает в конкретной нише. Исследования подтверждают: ранжирует не набор отдельных факторов, а общее ощущение удобства и доверия к сайту.

Поэтому использовали метод сравнительного анализа: сравнивали сайты между собой по качеству пользовательского опыта и выявляли, чего не хватает именно Hanks. Нашли точки роста:

Даже в зрелом проекте регулярные аудиты обязательны. Мы проводили их раз в квартал — технический, коммерческий, аудит адаптивной версии — и ежемесячно сканировали сайт на критические ошибки.

Именно такой подход позволил обнаружить нетривиальный баг. На нескольких страницах (дезинсекция, дератизация) был закрывающий мета-тег, который блокировал индексацию в Google. Хитрость в том, что в обычном просмотре исходного кода его не было видно — тег обнаруживался только при проверке через Googlebot для смартфонов. Яндекс страницы нормально индексировал, Google — нет.

Кроме этого запустили ряд других важных доработок:

Каждая из этих задач — небольшая. Но в сумме они убирают «шум», который мешает поисковику правильно понять и оценить страницу.

Системная работа дала измеримый результат по всем ключевым метрикам.

Небрендовый трафик из поиска вырос на 164% — и это только органика без учета брендовых запросов, которые составляют всего 12,8% от общего объема.

В ТОП-10 вышли 210 запросов в Google и 189 в Яндексе из 260 в семантическом ядре — то есть более 80% ядра работает на привлечение клиентов.

Стоимость привлечения посетителя (CPC) снизилась на 61% — с 147 до 58 рублей. Это значит: за тот же бюджет сайт теперь получает почти втрое больше трафика.

Храпов Андрей, ведущий SEO-специалист проекта.

Ткаченко Наталья, ведущий менеджер проекта.

Виктория Волчкова, контент-редактор проекта.

И конечно успех проекта был бы невозможен без оперативного внедрения доработок «Отделом развития и поддержки сайтов» Пиксель Плюс.