თბილისის მშენებარე ბინების საძიებო სიტყვების კვლევა 2026

მთავარი აღმოჩენები

• საბურთალო - 3 490 ძიება თვეში

  საბურთალო მთლიანად 30 უბნისგან შემდგარი კლასტერის ძიებების 19%-ს აგროვებს. მეორე და მესამე ადგილზეა გლდანი - 2 230 ძიებით და ვარკეთილი - 2 090 ძიებით. საინტერესოა, რომ სამივე მაღალი მოთხოვნის მქონე უბანი მასობრივი სეგმენტისაა და არა პრემიუმ კლასის.

• ვაკე მხოლოდ მეხუთე ადგილზეა

  პრემიუმ უბნებზე - ვაკეზე, ვერაზე, სოლოლაკსა და მთაწმინდაზე - ჯამურად 1 930 ძიება მოდის, რაც საბურთალოს მაჩვენებლის ნახევარზე ნაკლებია. ეს მიუთითებს, რომ ძვირადღირებული უძრავი ქონების პოტენციური მყიდველი Google-ში ბინას უბნის სახელის მითითებით შედარებით იშვიათად ეძებს.

• „ბინები {უბანი}“ - აქტიურია 30-დან 28 უბანზე

  ეს ყველაზე სტაბილური საძიებო შაბლონია და ჯამურად 5 720 ძიებას აგროვებს. მოთხოვნა „იყიდება ბინა {უბანი}“ 27 უბანზე გვხვდება, ხოლო „მშენებარე ბინები {უბანი}“ - 25 უბანზე.

• „მშენებარე“ - 1 670 ძიება, ანუ მთლიანი მოთხოვნის 9%

  უბნის დონეზე „მშენებარე ბინის“ ტიპის მოთხოვნებზე ძიებების დაახლოებით 9% მოდის. დაახლოებით ასეთივე წილი აქვს ოთახების რაოდენობასთან დაკავშირებულ მოთხოვნებს - „1 ოთახიანი“, „2 ოთახიანი“ და „3 ოთახიანი“. ამავე დროს, ისეთი ფორმულირებები, როგორებიცაა „ახალაშენებული“, „მწვანე კარკასი“, „თეთრი კარკასი“ და „იპოთეკით“, კონკრეტული უბნის სახელთან ერთად თითქმის არ იძებნება.

• განვადება - 40 ძიება უბნების დონეზე, დაახლოებით 500 ჯამურად

  „ბინები განვადებით“ ძირითადად ქალაქის დონეზე იძებნება - 200 ძიება ზოგად მოთხოვნაზე და კიდევ 150 მოთხოვნაზე „ბინები განვადებით თბილისში“. უბნის სახელთან ერთად კი მნიშვნელოვანი მოცულობა მხოლოდ გლდანში ფიქსირდება - 40 ძიება. შესაბამისად, განვადებისთვის უფრო გამართლებულია ერთი საერთო, თბილისზე ორიენტირებული ლენდინგის შექმნა და არა ცალკე გვერდები 30-ვე უბნისთვის.

• ქირასთან დაკავშირებული დაახლოებით 9 300 ძიება ანალიზიდან გამორიცხულია

  Matching terms-ის ანალიზმა 166 საძიებო სიტყვა გამოავლინა, რომლებიც „ქირავდება“ და „დღიურად“ ტიპის მოთხოვნებს უკავშირდება. ისინი ცხრილში ცალკე, „გამორიცხულის“ სტატუსით არის დატანილი, თუმცა საერთო მაჩვენებლებში არ შედის, რათა ბინის შეძენასთან დაკავშირებული რეალური მოთხოვნა ხელოვნურად არ გაზრდილიყო.

• საძიებო სიტყვების 96%-ს KD = 0 აქვს

  Ahrefs ქართულენოვან საძიებო სიტყვებზე სირთულის მაჩვენებელს პრაქტიკულად ვერ აფასებს, რადგან ქართულ SERP-ზე ბექლინკების მონაცემთა ბაზა შეზღუდულია. CPC მონაცემი კი კვლევაში არც ერთ საძიებო სიტყვაზე არ დაფიქსირდა. ამიტომ ამ შემთხვევაში „opportunity score“ ფაქტობრივად ძიების მოცულობას ემთხვევა, ხოლო რეალური პრიორიტეტების დასადგენად აუცილებელია SERP-ის ხელით გადამოწმებაც.

დეველოპერული ბაზარი რიცხვებში

რომელ უბანზე რამდენი აქტიური საძიებო სიტყვაა

• X ღერძი აჩვენებს, რამდენი სხვადასხვა საძიებო სიტყვა აქვს უბანს, ანუ რამდენად ფართოა მოთხოვნა.
• Y ღერძი აჩვენებს, ჯამში რამდენი თვიური ძიება მოდის, ანუ რამდენად დიდია მოთხოვნის მოცულობა.
• ბუშტის ზომა აჩვენებს, რამდენად ხშირად ეძებენ „მშენებარე“ / „ახალი“ ტიპის მოთხოვნებს.
• ზედა მარჯვენა კვადრანტში ხვდებიან ის უბნები, სადაც მოთხოვნაც მრავალფეროვანია და ძიების მოცულობაც მაღალია. ანუ ეს ის შემთხვევებია, სადაც ცალკე ლენდინგების შექმნაც ღირს და ბლოგ-კონტენტზე მუშაობაც.

შენიშვნა: კლასიკური „ძიების რაოდენობა × KD“ კვადრანტი აქ ვერ აიგება, რადგან Ahrefs 96% საძიებო სიტყვას KD=0-ს აძლევს. სირთულე რეალურად არსებობს (myhome.ge, ss.ge, livo.ge ტოპში), უბრალოდ Ahrefs-ის ქართული ბექლინკ-ინდექსი მას არ ზომავს.

უბნების რეიტინგი თვიური ძიებით

ჯამური ძიების რაოდენობა თითო უბანზე, ინტენტის ჭრილში. მონაცემი: Ahrefs, country=GE, ქართული საძიებო სიტყვები.

ინტენტ-მატრიცა: უბანი × განზრახვა

რამდენი ძიება მოდის თითო უბანზე „ყიდვის“, „ფასის“, „განვადების“, „დეველოპერის“ და საინფორმაციო ჭრილში. ფერი = ერთი ლურჯი შკალა, უჯრაში რიცხვი.

„განვადება“ და „ფასი“: პატარა, მაგრამ ყველაზე „ძვირი“ მოთხოვნა

„თბილისი“ კლასტერი: ქალაქის დონის საძიებო სიტყვები

უბნის გარეშე ძიება: „ბინები თბილისში“, „მშენებარე ბინები“ და მსგავსი.

სრული ცხრილი