+4 804 брендовых показа и скачок на 8 позиций в поисковиках: как мы теперь доказываем эффективность масскомментинга

Сегодня расскажу, как мы изменили подход к нашей услуге по масскомментингу на YouTube. До этого нам было трудно доказывать, что именно наши действия приводили к росту брендовых запросов. Сейчас мы докрутили метод и видим, что рост брендовых запросов сильно коррелирует с нашей активностью, даже с учетом сезонности и трендов.

Расскажу на примере Платформы для работы с ИИ. Молодой проект с высоким потенциалом находился в аду высококонкурентной ниши AI. В поисковиках сайт тонул где-то на задворках (~15-е место в Яндексе, ~22-е в Google). Если для роста использовать классическое SEO по ВЧ-запросам, то это безумно долго и дорого. Нам нужен быстрый и измеримый скачок в узнаваемости. Мы сделали ставку на силу комьюнити AI-энтузиастов. Для этого привлекли около 1000 активных пользователей этого агрегатора. За 3 месяца они оставили 2 361 искренний и нешаблонный комментарий под популярными видео на YouTube на тему нейросетей и AI. Это были сообщения про релевантный и полезный опыт использования агрегатора в работе.

Мы знаем, что грамотные комментарии по теме влияют на количество брендовых запросов. Но как это наглядно показать? Раньше мы выгружали общую динамику из SimilarWeb или Wordstat, замеряли дату старта кампании и роста кривой: «Смотрите, работаем мы — и тут же пошло вверх! Совпадение? Не думаем!». Теперь мы докрутили методологию и используем дополнительные инструменты: Google Search Console и Яндекс WebMaster.

Как мы теперь отслеживаем результаты:

1. Чистая семантика — отделяем свое от общего Первым делом выгрузили ВСЕ запросы из Google Search Console и Яндекс.Вебмастера. Затем вручную разметили более 612 запросов, чтобы выделить чистые брендовые, а все остальное отбросили.

2. Включаем модель Baseline Взяли данные по брендовым запросам за 8 месяцев ДО старта (январь–август 2025) и построили прогнозную модель, сколько бы их было без наших действий. Модель показала, что тренд был нисходящим, то есть без нас запросы продолжали бы падать.

3. Запускаем комментарии от реальных пользователей 1000 пользователей за 3 месяца оставили 2 361 комментарий под видео про AI. Комментарии набрали 1,2 млн просмотров.

4. Проводим корреляционный анализ После сбора данных сравнили активность комментариев с метриками в поиске. Если значение ближе к единице — связь положительная. Если ближе к минус единице — отрицательная. Считается, что сильная связь начинается с 0,7. Корреляция ближе к нулю или нулевая — слабая.

Результаты показали связь между комментариями и ростом брендовых запросов:

• Google (брендовые): показы +0.71, клики +0.94 (практически линейная зависимость!). • Яндекс (брендовые): показы +0.67, клики +0.71.

При этом нет корреляции с общими запросами про AI (-0.18), то есть рост только по бренду. 5. Считаем чистый прирост (Causal Uplift)

Затем по модели Causal Impact смотрели, сколько было бы запросов без нашего вмешательства с тем, что получили по факту. После этого сравнили фактические показатели за 3 месяца работы с прогнозом Baseline. Итог (Uplift):

• Google: +1 552 дополнительных брендовых показа. • Яндекс: +3 252 дополнительных брендовых показа.

ВСЕГО: +4 804 показа — это и есть наш доказанный и измеренный эффект.

Теперь мы можем точно показать, что рост брендовых запросов — это наша заслуга.

Пишите личку @smetnev**, чтобы прокачать брендовые запросы с помощью масскомментинга на новом уровне!

❤️ — если мечтаете о такой же математической ясности в своем продвижении 😈 — если захотели применить подход для своего проекта