Управление репутацией бренда автозапчастей: вдвое снизили негатив в поиске
По итогам года:
доля негатива в топ-10 Яндекса
доля негатива в топ-10 Google
Проценты показывают снижение доли негатива относительно стартового значения за год.
Кейс комплексного управления репутацией российского бренда автозапчастей. За год мы выстроили систему ORM и SERM: ежедневно отслеживали упоминания бренда в сети, анализировали поисковую выдачу по 42 запросам, планировали нативные репутационные размещения по приоритетным артикулам и подключались к тематическим обсуждениям.
Российский бренд автозапчастей с большой номенклатурой
Наш клиент – российский бренд автозапчастей с широким ассортиментом и большим количеством SKU.
Репутация такого бренда формируется не в одной карточке компании. Покупатели изучают отзывы о конкретных деталях на сайтах автозапчастей и площадках-отзовиках, сравнивают производителей, читают автомобильные форумы и обсуждения владельцев разных моделей машин.
Один и тот же бренд может иметь разный репутационный фон в зависимости от товарной категории. Например, по одному типу деталей в поиске преобладают нейтральные или положительные материалы, а по другому заметную часть выдачи занимают критические отзывы.
Поэтому стандартная задача «повысить рейтинг компании» здесь не отражала бы реальный масштаб проекта. При большом количестве товарных позиций невозможно оценивать управление репутацией бренда только по одной средней оценке. Нам было важно работать на уровне конкретных запросов, товарных направлений и артикулов.
Выстроить систему управления репутацией бренда в интернете
Работа с проектом включала три связанных направления.
Первое – мониторинг упоминаний бренда в сети. Нужно было ежедневно находить новые отзывы, публикации и комментарии, отделять релевантные сообщения от информационного шума и выделять негатив, который требует внимания.
Второе – управление репутацией в поисковой выдаче, или SERM. Каждый месяц мы оценивали, что видит потенциальный покупатель в топ-10 Яндекса и Google по брендовым и продуктовым запросам.
Третье – развитие информационного присутствия бренда. Мы планировали размещения по приоритетным артикулам, готовили нативный репутационный контент и участвовали в обсуждениях, где негативное мнение могло остаться единственной заметной точкой зрения.
Перед командой стояли задачи:
- контролировать репутацию бренда в сети;
- отслеживать новые упоминания и негативные сигналы;
- понимать ситуацию по отдельным товарным категориям и SKU;
- увеличивать объём актуального репутационного контента;
- расширять присутствие бренда на целевых площадках;
- снижать видимость негативных результатов в поиске;
- корректировать стратегию на основе данных.
Настроили ежедневный мониторинг упоминаний
Учитывали разные варианты написания бренда и вручную проверяли контекст
Для ежедневного мониторинга использовали Brand Analytics. В поисковые темы включили разные варианты написания названия бренда, в том числе альтернативные формы и распространённые ошибки.
Это важно для полноты данных: пользователь может написать название неточно, сократить его или использовать транслитерацию.
После автоматического сбора специалисты вручную проверяли найденные сообщения. Совпадение слова с поисковым запросом еще не означает, что публикация относится к клиенту. Из выборки исключались случайные совпадения и другой информационный шум.
Релевантные упоминания классифицировали по тональности, площадке, товарному направлению и необходимости реагирования. Так мониторинг превращался из потока ссылок в систему раннего обнаружения репутационных рисков.
Подключение системы мониторинга позволяет:
Быстро обнаруживать всплески негатива
По динамике упоминаний и тональности можно заметить нетипичный рост критики и подключиться к ситуации до того, как отдельная публикация перерастет в заметную репутационную проблему.
Понимать, где и среди какой аудитории обсуждают бренд
Система помогает анализировать площадки, источники, географию и доступные характеристики аудитории. Это даёт контекст: где возникло обсуждение и насколько оно значимо для бренда.
Анализировать отдельные товары и направления
В любой момент можно сформировать отдельный срез по нужной фразе, категории или товарной группе. Например, собрать упоминания сцепления конкретного бренда и оценить динамику, тональность и основные темы обсуждений именно по этой категории.
Систематизировать данные
Данные можно собирать в регулярные отчеты и дашборды, где видны объем и тональность упоминаний, ключевые площадки, география и изменения информационного фона.
Для проекта Brand Analytics стал системой раннего предупреждения: он помогал держать руку на пульсе, быстро замечать негативные сигналы и за несколько минут получать отдельный срез по нужному товарному направлению.
Ежемесячно анализировали топ-10 Яндекса и Google
Смотрели на выдачу глазами потенциального покупателя
Мониторинг показывает, какие упоминания появились в интернете. Но для SERM важно понимать и другое: какую картину получает человек, когда специально ищет информацию о бренде перед покупкой.
Каждый месяц мы формировали срез топ-10 Яндекса и Google по 42 брендовым и продуктовым запросам. Результаты сводили в единую аналитическую модель, которая позволяла сопоставлять поисковые системы, запросы, позиции ресурсов и изменение тональности от месяца к месяцу.
Для классификации недостаточно учитывать только заголовок или сниппет. Нейтральное название страницы может вести на ресурс с большим количеством критических отзывов. И наоборот, негативная фраза в сниппете не всегда отражает содержание всей страницы.
Поэтому автоматизированный сбор данных дополняли экспертной проверкой содержания и контекста спорных результатов. Каждому ресурсу присваивали тональность, после чего система показывала структуру выдачи и её динамику относительно предыдущих периодов.
Разметка топ-10 по тональности
- 01Негативный результат
- 02Нейтральный результат
- 03Позитивный результат
- 04Прочий результат
- 05Нейтральный результат
- 06Позитивный результат
- 07Негативный результат
- 08Нейтральный результат
- 09Прочий результат
- 10Позитивный результат
Что появилось в сети?
Brand AnalyticsАвтоматический сбор упоминаний и ручная проверка релевантности.
Что увидит покупатель?
Экспертный SERM-анализПроверка содержания, контекста и тональности результатов поиска.
Каждый месяц определяли приоритетные артикулы и площадки
Из-за большого количества SKU работать со всем ассортиментом равномерно было невозможно и нецелесообразно. Поэтому в проекте использовали пул приоритетных артикулов.
Каждый месяц команда анализировала, как эти товары представлены в интернете. На основе анализа определяли:
- какие артикулы требуют поддержки в текущем месяце;
- на каких площадках стоит усилить присутствие;
- какие свойства и сценарии эксплуатации нужно раскрыть;
- где необходимо поддержать существующую дискуссию;
- как распределить объём размещений между товарными направлениями.
Приоритеты менялись вместе с ситуацией. Если по определённой категории усиливался негатив или в выдаче появлялся новый заметный ресурс, это учитывали в плане следующего периода.
Создали нативный репутационный контент для разных товарных категорий
Разобрались в продукте и языке аудитории
Над материалами работал штатный автор, который специализируется на автомобильной тематике и понимает особенности разных групп автозапчастей, а ORM-специалисты дополняли его работу данными мониторинга.
Перед подготовкой текстов команда изучила, как общаются пользователи на автомобильных площадках: какие слова и сокращения используют, насколько подробно описывают установку и эксплуатацию, какой сленг уместен в конкретном сообществе.
Благодаря этому материалы не напоминали техническое описание из каталога или рекламное сообщение бренда. Они были написаны понятным для автомобилистов языком и соответствовали привычному формату площадки.
Чтобы естественная подача не шла в ущерб точности, автор и ORM-специалисты консультировались с техническими представителями клиента. У них уточняли характеристики деталей, совместимость, особенности установки и эксплуатации, а также контекст типичных вопросов и претензий.
Подготовка каждого материала включала несколько этапов:
- выбирали приоритетный артикул и коммуникационную задачу;
- изучали обсуждения и лексику целевой аудитории;
- собирали техническую фактуру у представителей клиента;
- готовили текст с учетом правил и стилистики площадки;
- проверяли естественность подачи и достоверность деталей;
- планировали размещение и контролировали доступность материала.
В проекте работали с карточками товаров на площадках с автомобильной тематикой, общими площадками-отзовиками, агрегаторами и тематическими автомобильными форумами. Такой набор позволял охватывать разные этапы выбора: от первого поиска информации о детали до сравнения конкретных предложений.
Подключались к негативным обсуждениям на форумах и в соцсетях
Добавляли в дискуссию факты и альтернативную точку зрения
Работа с негативными отзывами не ограничивалась площадками-отзовиками. Мониторинг упоминаний находил критику на автомобильных форумах, в комментариях к публикациям, обсуждениях во ВКонтакте, под роликами на YouTube и на других ресурсах, где автомобилисты делятся опытом эксплуатации запчастей.
Не каждое негативное сообщение требовало вмешательства. Сначала ORM-специалист оценивал заметность площадки, содержание претензии, товарную категорию и риск дальнейшего распространения. В работу брали обсуждения, которые могли повлиять на репутацию бренда или закрепить одностороннее негативное представление о продукте.
Затем команда разбиралась в ситуации: определяла конкретную деталь, изучала контекст эксплуатации и при необходимости уточняла техническую информацию у представителей клиента. На основе этой фактуры готовили сценарий реагирования и согласовывали его с брендом.
В обсуждение включались нативно, на языке конкретной площадки. Вместо прямой рекламы или спора с автором добавляли альтернативный опыт, уточняли важные условия установки и эксплуатации, обращали внимание на правильность подбора детали или делились релевантной информацией о продукте.
Так работа с негативом делала дискуссию более содержательной. Потенциальный покупатель видел не только критическое сообщение, но и дополнительные факты и аргументы, которые позволяли оценить ситуацию шире.
Эта работа дополняла плановые репутационные размещения. Контент по выбранным SKU формировал присутствие бренда на целевых площадках, а подключение к уже возникшим обсуждениям помогало оперативно работать с негативными отзывами и защищать репутацию бренда в сети.
- Brand Analytics обнаруживает негатив
- Специалист оценивает риск
- Команда уточняет продуктовый контекст
- Согласовывает сценарий с клиентом
- Подключается к обсуждению
- Отслеживает реакцию
Доля негатива снизилась в обеих поисковых системах
Наиболее заметная динамика произошла в Яндексе. Доля негативных результатов в топ-10 снизилась на 46,6% относительно стартового значения.
В Google показатель сократился на 38,6%.
снижение доли негатива
в топ-10 Яндекса
снижение доли негатива
в топ-10 Google
Динамика в течение года была неравномерной. В отдельные периоды доля негатива заметно снижалась, а затем часть критических материалов возвращалась в поисковую выдачу.
Это нормальная особенность репутационной работы.
Поэтому управление репутацией нельзя свести к разовой кампании. Чтобы сохранять результат, необходимо регулярно отслеживать информационное поле, оценивать изменения в выдаче и корректировать работу по управлению репутацией.
Запросов с негативом в топ-3 стало более чем вдвое меньше
В начале периода негатив присутствовал в первой тройке результатов по 15 запросам в Яндексе. Через год таких запросов осталось 7 – снижение составило 53,3%.
В Google количество запросов с негативом в топ-3 сократилось с 17 до 8, или на 52,9%.
Яндекс
Это важный результат: пользователь чаще всего обращает внимание именно на первые позиции и может не изучать всю страницу выдачи.
Вывод
В проекте с большой номенклатурой недостаточно просто увеличивать количество отзывов или работать с общей оценкой бренда. Покупатель ищет информацию о конкретной детали, читает обсуждения на привычной ему площадке и принимает решение на основе результатов, которые оказываются перед ним в этот момент.
Поэтому в своей работе мы объединили мониторинг, аналитику поисковой выдачи, работу с артикулами, нативные репутационные размещения и своевременное реагирование на негатив.
Главным результатом стала более управляемая репутация бренда в сети: команда понимает, где возникает риск, какие товары требуют внимания и на каких площадках нужно усиливать информационное присутствие.