Что такое поведенческие факторы на маркетплейсе

В современной конкурентной среде маркетплейсов алгоритмическое ранжирование товаров стало ключевым элементом успешных продаж.

В отличие от классического SEO, где значительный вес имеют технические параметры и ссылочная масса, на таких площадках, как Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет и аналоги, первостепенную роль играют поведенческие факторы.


 

Факторы, определяющие первоначальное вовлечение и кликабельность

Данная группа факторов связана с самой первой стадией взаимодействия пользователя с товаром - моментом, когда он видит его в результатах поиска или в рекомендационной ленте.

На этом этапе ключевая задача - выделиться среди сотен других предложений и побудить пользователя совершить клик, чтобы перейти на карточку товара.

Алгоритм маркетплейса тщательно анализирует, насколько часто ваш товар становится объектом внимания при показе, и делает выводы о его привлекательности для аудитории, соответствующей конкретному поисковому запросу.

Также предоставляется подробный разбор на примере Авито:

Механики привлечения целевого трафика

1. Показатель кликабельности

Это фундаментальный метрический показатель, который рассчитывается как отношение числа кликов по карточке товара к общему количеству его показов в поисковой выдаче или каталоге.

Высокий CTR является для маркетплейса прямым индикатором того, что заголовок, основное изображение и цена товара релевантны поисковому запросу пользователя и эффективно привлекают его внимание.

Пример: Пользователь вводит запрос «беспроводные наушники с шумоподавлением». В выдаче появляются два товара. У первого - стандартное фото на белом фоне и заголовок «Наушники T-100». У второго - качественное студийное фото, показывающее гаджет в использовании, и заголовок «Беспроводные наушники XSound с активным шумоподавлением, 30 часов работы». При прочих равных условиях второй товар получит значительно более высокий CTR, так как его оформление точнее и полнее отвечает на запрос пользователя.

2. Конверсия в просмотр из внешних источников

Когда продавец ведет активную рекламную деятельность за пределами маркетплейса (например, в социальных сетях, контекстная реклама, блоги), он направляет целевой трафик непосредственно на карточку товара с помощью специальных ссылок.

Алгоритм положительно оценивает такой приток «внешних» пользователей, так как это свидетельствует об узнаваемости бренда и целенаправленном интересе. Покупатели, пришедшие по такой ссылке, как правило, имеют более высокую готовность к покупке.

Пример: Бьюти-блогер в Instagram* делает обзор новой палетки теней и размещает партнерскую ссылку на товар на Wildberries. Его подписчики, доверяя мнению, массово переходят по ссылке на карточку товара. Маркетплейс фиксирует резкий всплеск трафика из внешнего источника с высокой конверсией в заказ и интерпретирует это как сильный поведенческий сигнал, повышая ранжирование товара для всех пользователей.

3. Влияние позиции в поисковой выдаче на CTR

Хотя этот фактор частично является следствием ранжирования, он напрямую влияет на поведенческие метрики. Товары, находящиеся в топ-5 поисковой выдачи, по умолчанию получают максимальное количество показов и, как следствие, больший потенциал для кликов.

Однако если товар занимает высокую позицию, но его CTR низкий (пользователи постоянно пролистывают его, выбирая конкурентов), алгоритм постепенно начнет снижать его в выдаче, считая нерелевантным.

Пример: Товар благодаря акциям попал на второе место в поиске по запросу «детский конструктор». Однако его главное фото - нечеткое, а в заголовке отсутствуют ключевые характеристики (количество деталей, материал). Пользователи, не находя нужной информации с первого взгляда, кликают на соседние карточки с более понятными изображениями. Несмотря на высокую позицию, CTR товара падает, и через некоторое время алгоритм перемещает его на пятую или шестую страницу выдачи.


 

Факторы, характеризующие глубину взаимодействия с карточкой товара

После того как пользователь перешел на страницу товара, в действие вступает следующая группа поведенческих факторов. Они измеряют, насколько глубоко и полно потенциальный покупатель изучает предложение, и насколько он вовлечен в контент.

Длительное и осмысленное взаимодействие с карточкой говорит алгоритму о высоком качестве ее содержания и серьезности намерений пользователя, что является мощным позитивным сигналом.

Метрики анализа пользовательского вовлечения

1. Глубина и длительность просмотра

Алгоритмы маркетплейсов способны отслеживать, сколько времени пользователь провел на странице товара, прокрутил ли он ее до конца, изучил ли все доступные изображения, характеристики и отзывы.

Кратковременный визит (так называемый «отскок») интерпретируется как отсутствие интереса или несоответствие содержания карточки ожиданиям, сформированным при клике из поиска. Напротив, продолжительное изучение страницы свидетельствует о высокой заинтересованности.

Пример: Два пользователя заходят на карточку смартфона. Первый проводит на странице 10 секунд, просматривает только первое фото и закрывает ее. Второй пользователь тратит 3 минуты: листает галерею изображений под разными углами, изучает таблицу с техническими характеристиками, читает несколько отзывов и смотрит видео-обзор. Действия второго пользователя отправляют алгоритму четкий сигнал о высоком уровне вовлечения, что положительно сказывается на ранжировании данного товара.

2. Взаимодействие с дополнительным контентом

Современные карточки товаров содержат богатый мультимедийный и интерактивный контент: галереи фото и видео, 3D-модели, возможность поворота товара, подробные сравнительные таблицы, инструкции и документы.

Активное использование этих элементов пользователем (просмотр всех фото, запуск видео, zoom изображения) является крайне ценным поведенческим сигналом. Оно показывает, что продавец предоставил достаточно информации для принятия решения, а покупатель этой информацией интересуется.

Пример: В карточке дубленки помимо стандартных фотографий размещено видео с примеркой, панорамные снимки на модели 360° и подробная инфографика по уходу за вещью. Алгоритм отмечает, что большинство пользователей, посетивших страницу, просматривают видео и используют интерактивный просмотр. Это приводит к увеличению среднего времени на странице и укрепляет позиции товара в поиске по запросам «женские дубленки» и «шубы».

3. Активность в разделе вопросов и ответов

Этот раздел является индикатором живого интереса и доверия к товару. Большое количество заданных вопросов и, что особенно важно, оперативных и развернутых ответов от продавца или других покупателей, значительно повышает доверие и снижает барьер для совершения покупки.

Алгоритм расценивает активный Q&A как признак здоровой и вовлеченной аудитории, а также ответственного подхода продавца к обслуживанию.

Пример: На карточку электросамоката постоянно поступают вопросы: «Каков реальный запас хода?», «Есть ли защита от влаги?», «Как обстоят дела с сервисным обслуживанием?». Продавец оперативно и подробно отвечает на каждый, предоставляя дополнительную информацию и ссылки. Потенциальные покупатели, видя такую активность, чувствуют себя увереннее. Рост числа вопросов и ответов коррелирует с увеличением конверсии, что положительно влияет на поведенческие метрики в глазах алгоритма.


 

Факторы, демонстрирующие финальное решение и лояльность

Третья группа факторов сосредоточена на финальной стадии потребительского пути - принятии решения о покупке и последующих действиях.

Эти метрики являются для маркетплейса конечным критерием успеха, так как они напрямую связаны с его коммерческой выгодой.Товары, которые не только просматривают, но и активно покупают, возвращают реже и рекомендуют другим, получают максимальный приоритет в ранжировании.

Индикаторы потребительского доверия и удовлетворенности

1. Конверсия в покупку

Это самый важный поведенческий фактор в данной группе. Он вычисляется как процент посетителей карточки товара, которые в итоге совершили покупку.

Высокая конверсия - это прямое доказательство для алгоритма, что товар полностью соответствует описанию, имеет адекватную цену и удовлетворяет потребности пользователей.

Низкая конверсия при высоком трафике сигнализирует о проблемах, например, о завышенной цене, плохих отзывах или несоответствии ожиданий.

Пример: Две одинаковые кофемашины находятся на соседних позициях в поиске. У первой конверсия составляет 5%, а у второй - 1,5%. Алгоритм делает вывод, что первая модель более интересна покупателям, и начинает показывать ее чаще и выше, предоставляя ей еще больший трафик, тем самым усиливая ее лидерство. Низкая конверсия второй модели может быть вызвана, к примеру, скрытыми расходами на доставку, которые видны только в корзине.

2. Процент отказов и возвратов

Данный показатель является антифактором. Высокий процент возвратов товара или отмены заказа после его оформления является крайне негативным сигналом. Он указывает на то, что товар не соответствует описанию, имеет низкое качество, брак или существенные недостатки, которые не видны на этапе выбора.

Алгоритм жестко наказывает такие товары, резко снижая их позиции в выдаче, так как они несут финансовые и репутационные риски для самой платформы.

Пример: Продавец одежды использует для свитера фотографии, обработанные в фотошопе, чтобы улучшить цвет и текстуру. На деле покупатели получают тусклое изделие из синтетического колючего материала. В результате 40% покупателей инициируют возврат, указывая причину «несоответствие описанию». Алгоритм маркетплейса, зафиксировав аномально высокий уровень возвратов, понижает ранжирование не только этого свитера, но и может затронуть другие товары данного продавца.

3. Сохранение в «Избранное» и формирование «Листа ожидания»

Добавление товара в список желаний («Избранное») - это мощный сигнал о лояльности и отложенном спросе. Пользователь явно демонстрирует высокую заинтересованность, но по каким-то причинам (ждет скидку, не готов купить прямо сейчас) откладывает покупку.

Если товар добавляют в «Избранное» многие пользователи, алгоритм понимает, что он популярен, и может, например, автоматически добавить его в «Лист ожидания», когда он снова появится в наличии. Это прямой путь к будущим продажам.

Пример: Новый гаджет появляется на маркетплейсе до официального старта продаж. Пользователи могут только добавить его в «Избранное». Тысячи добавлений за несколько дней показывают алгоритму огромный предзаказный спрос. В день старта продаж система, опираясь на эти поведенческие данные, активно продвигает товар в рекомендациях и поиске, что обеспечивает ему высокие продажи с первого же дня.


 

​​​​​​​Вывод

Таким образом, комплексное и системное управление поведенческими факторами становится не просто дополнительной маркетинговой опцией, а фундаментальной необходимостью для достижения устойчивого роста на маркетплейсе.

Успешность продавца окончательно перестала определяться исключительно ценой и объемом товарного запаса, сместившись в плоскость глубокого понимания и удовлетворения цифрового поведения потребителя.