Как не крути, а все равно хочется мне вернуться к этой теме. Помните мою первую аналитическую статью ? Но тему нужно развивать, потому что время идет и все меняется. Меняется и мое мировоззрение. И тогда я видел ситуацию так, а сегодня я вижу ее иначе, поэтому и появляется желание написать еще одну статью.

Но позвольте на минутку прерваться на один приятный момент, после которого мы продолжим дальше. Помните, я в про Макса Пастухова говорил о том, что если мне обломится чего с джекпота, то я весь этот баблос разыграю между комменторами моего блога? Обещание нужно держать. Я выиграл там смешную сумму, но от себя добавляю немного бабла, и разыграю сегодня $10. Они достанутся тому, кто первым скажет, что за человек изображен на картинке ниже

Все просто. В комментарии к этой статье пишете, что на рисунке изображен такой-то человек – его имя и фамилия. Называете первыми правильно – я перевожу вам 10 баксов. Успехов

Проблема обсуждения темы поведенческих факторов

Поведенческий фактор при ранжировании – это такой же мифический показатель как траст. И поэтому говорить про него очень сложно, потому что достоверно про него знают, наверное, только какие-нибудь заумные прогеры в каком-нибудь супер-секретном отделе Яндекса, занимающемся разработкой алгоритмов ранжирования.

И поэтому иногда кажется, что поведенческий фактор при ранжировании в Яндексе придумали специально для того, чтобы дать возможность зарабатывать бабло сервисам типа Юзератора. Это ж бизнес. Те, кто у руля в Яндексе, создают шумиху, типа появились поведенческие факторы ранжирования, и сайты будут ранжироваться с учетом ПФ. Тут же появляются «добрые» конторы типа Юзератора, и создается шумиха вокруг bdbd, который уличен в накрутке поведенческих факторов. И сразу гора обсуждений, упреков, типа смотрите какие они нехорошие, накручивают ПФ. Ну, помните этот скандал? Ну да, известнейшая seo контора, и тут такое. То есть, тем самым получается, что публично заявляется о том, что ПФ существуют, они работают, и они накручиваются. Ну и здесь Юзератор гоу гоу! В общем, теперь Яндекс – это не просто поисковая система, это еще и инструмент влияния на мОзги людей. Политика, одним словом.

Это одна из версий. Но если рассудить с житейской позиции, то почему бы не учитывать поведение пользователя на сайте, в выдаче, и на основании этого анализа делать вывод, что сайт – говно, и место ему далеко за ТОП-100, или наоборот, что сайт – мега СДЛ, и надолго дать ему прописку в первых местах выдачи? Очень даже может быть. Поэтому я сегодня буду исходить из того, что ПФ – это не мифический показатель, и он существует на самом деле.

Как определить ПФ для сайта

Есть такой интересный человек – Станислав Ставский. Если кто смотрит мегаиндекс.тв, то стопудово уже видел передачи с его участием. Так вот, в одном из выпусков передачи Станислав показал интересную штуку – как можно смотреть позиции сайта с учетом поведенческих факторов ранжирования, и без учета. Это когда вводится запрос+абракатабра, и без этого. Рекомендую посмотреть эту передачу.

Построение релевантной выдачи с помощью поведенческих факторов ранжирования, учет ПФ и ссылочного, скрипт анализа — USER-Factor позиций

Так вот, идея, в принципе, неплохая. Думаю, он (Ставский) слов на ветер не бросал. Во всяком случае, он мне внушает доверие степенью своей компетентности в теме SEO, поэтому я ему верю. Верю в то, что можно вот таким способом посмотреть влияние поведенческих факторов на ранжирование сайтов.

Так вот, если работать над поведенческими, то нужно сначала проанализировать все свои запросы. Для того чтобы сделать это массово можно пользоваться скриптом Seolib. Этот скрипт проверяет влияние ПФ на ранжирование в Яндексе путем сравнения обычной выдачи, и выдачи без учета ПФ.

Ход моей мысли такой. Берем запрос «как заработать с нуля», идем на страницу скрипта Seolib — USER-Factor позиций , и смотрим картину в ТОП-10 по этому запросу в регионе «Москва»

Жмем кнопку «Начать проверку», видим следующую картину

Целиком отчет выглядит вот так

Но чтобы Вам было видно, я сконцентрирую внимание на области, которую выделил в красную рамку

Информация, которую я выделил здесь в красную рамку, это то, что нам жизненно необходимо для анализа. Здесь есть три столбика:

USER- Factor – это показатель ПФ

Обычная выдача – показывает, какое место занимает страница в обычной выдаче, то есть с применением показателя ПФ. То есть, это то, что видит пользователь в результатах поиска Яндекса по запросу «как заработать с нуля » в регионе «Москва»

Выдача без ПФ – здесь показывает, какое место занимала бы страница, если бы не было ПФ.

Пример анализа

Берем первую страницу из этого топа – www.e911.ru/

Видим, что для нее показатели следующие:

USER-Factor: +2
Обычная выдача: 1
Выдача без ПФ: 3

То есть, в обычной выдаче страница www.e911.ru занимает первое место. В выдаче без ПФ – 3-е место, но это компенсируется тем, что показатель USER-Factor равен +2.

А теперь посмотрим страницы, которые занимают 2-е и 3-е место в топе по этому же запросу

На второй позиции – очень интересный экземпляр. В выдаче без ПФ этот сайт был бы на 19 месте. То есть, говоря по-русски, покупными ссылками эта страница не прикармливалась, или прикармливалась, но не так, как страницы, находящиеся на первой и третьей позиции (). Но за счет того, что показатель ПФ здесь равен +17, то есть очень высокий, страница выехала на вторую позицию по довольно конкурентному запросу.

Если зайти на эту страницу, то увидим, что ничего особенного там нет. Обычный сайт, где к тому же на первом экране красуется два больших блока AdSense

а чтобы добраться до контента, нужно активно крутить колесом мыши, прокручивая страницу вниз. Да и то, попадаем не на оптимизированную под ключевые слова страницу, мега-релевантную запросу «как заработать с нуля», а просто на превьюшки статей. Мол, если хош, то заходи на полную статью

То есть, на первый взгляд здесь нет ничего особенного. Говно говном. Но не будем торопиться с выводами, а для начала взглянем на этот сайт через призму всех действий, которые, как мне кажется, улучшают ПФ. Но об этом в заключительной части этой статьи, а здесь я хочу рассмотреть еще одну страницу

Как видите, это страница моего сайта . Да, у меня хорошие бэки на эту страницу, да, у меня хороший, качественный текст, но в обычной выдаче моя страница только на 3-м месте. А USER-Factor значится как -2, что говорит о том, что показатели ПФ для этой страницы не ахти, и над ними нужно работать, улучшать, для того чтобы страница поднялась выше в выдаче.

О том, как я улучшил ПФ для этой страницы, читайте в заключительной части данной статьи.

Как можно повлиять на поведенческие факторы в Яндексе

Продолжаю тему, что я начал вверху. Мой сайт по запросу « » в момент начала написания данной статьи занимал третью позицию в московской выдаче Яндекса. И показатель ПФ, как видите, красуется -2. Для того чтобы проверить влияние поведенческого фактора на ранжирование, я решил убрать небольшой баннер размером 468*60, который красовался на этой странице после второго же абзаца. То есть, в самой статье, в теле статьи, был вставлен баннер. Я уже, честно говоря, не помню, что это был за баннер. То ли Киберсант Партнер, то ли баннер Миралинкс с реферальной ссылкой ставил, точно уже не помню. Факт просто, что практически в самом верху той самой статьи, в смысле в самой статье, на которую приходили из поиска по данному запросу, стоял баннер, который вел на другой сайт. И получалось, что многие посетители, которые попадали на эту страницу из поиска, практически сразу уходили по тому баннеру на другой сайт, и это, видимо, плохо расценивалось Яндексом.

После этого я решил убрать баннер. Я убираю баннер, и примерно через неделю-полторы, как раз после очередного Яшиного апа, страница поднимается на вторую позицию

То есть, как видите, скрипт Seolib показывает, что USER-Factor стал -1, и страница поднялась на 2-е место в московской выдаче Яндекса. При этом я не покупал на эту страницу ссылок. Я вообще уже не помню, покупал ли я на эту страницу ссылки. Во всяком случае, я эту страницу с момента написания статьи вообще не трогал. А писал я её еще 27 марта прошлого года. Поэтому думайте что хотите, но вот вам живой факт. Меньше рекламы, особенно вначале статьи – выше позиции.

Непоисковый трафик на сайт

Новости все читают, поэтому всем прекрасно известно, что сегодня поисковики берут курс на социализацию выдачи. Google вон уже напрямую увязывает результаты своей выдачи с социальными факторами, о чем можете почитать в статье . Да, у Яндекса нет сервиса типа Google+, но это не говорит о том, что он не учитывает непоисковый трафик для определения качества ресурса и отдельно взятых страниц. А учитывая, что Яндекс много всего копирует у Google, то можно не сомневаться в том, что Яша в ближайшее время может и не создаст социалку наподобие гугловской, но зато будет очень активно использовать социальные факторы для определения качества сайтов. Данный тренд, думаю, в ближайшие месяцы и годы, имхо, будет иметь место.

Возвраты на сайт, периодичность визитов

Когда человек вновь и вновь возвращается на сайт, значит, на этом сайте есть полезная информация. Я уже наблюдал на своем сайте по Форексу нечто подобное. У меня там нет возможности комментировать статьи, вернее, там просто статьи, а возможности комментирования нет, поэтому такая фишка, как с блогом, когда ты агитируешь читателей подписываться на RSS-комментариев к статьям (см. ), не прокатывает. Поэтому я там по возможности в конце каждой статьи пишу что-то вроде, «а в следующей статье для наших читателей будет дана ссылка на бесплатный торговый советник», ну или что-то в этом роде. Одинакового, как правило, ничего не пишу. То есть, такими вот плюшками пытаюсь агитировать посетителей приходить ко мне опять. Я глубоко данный фактор не копал, но в целом беглый анализ статистики LiveInternet (

Отличная статья 0

Admin Комментариев нет

Какие поведенческие факторы ранжирования сайтов использует яндекс и googll ? Какие поведенческие факторы влияют на ранжировании сайтов в яндекс и google? Всем привет! Сегодня поговорим о поведенческих факторах ранжирования сайта. Обсудим поведенческие факторы в поисковых система яндекс и google. Эти поисковые системы, на мой взгляд, немного по разному реагируют на поведение посетителей на сайте. Давайте разберемся, что такое поведенческие факторы, какие факторы учитывают поисковые системы яндекс и google.

Поведенческие факторы ранжирования сайта - это то, как люди реагируют на ваш сайт. Складывается из многих показателей, таких как, кликабельность сниппета, переходы по сайту, время проведенное на вашем сайте, переходы по ссылкам на сайте, комментарии на сайте, возвраты на сайт, занесение вашего ресурса в закладки, переходы из соц. сетей, лайки, репосты и др.
Есть категория людей, которые пытаются обмануть поисковые системы яндекс и google, путем накрутки поведенческих факторов.
Даже мы с вами можем увидеть накручивался ли ваш блог или нет. Еще 10 лет назад искусственный интеллект был очень сильно развит.
Вы когда нибудь играли в компьютерные игры?
Нелегко обыграть компьютер правда?
Это было давно, представьте какие сейчас алгоритмы заложены в поисковых системах яндекс и google.
Поэтому, я считаю, поисковые системы видят, интересен ли ваш сайт посетителям или нет.
Давайте рассмотрим все поведенческие факторы ранжирования сайта в поисковых системах яндекс и google.

• Кликабельность сниппета в яндекс и google. Если ваш сайтв в поисковых системах скажем 5-ый, а кликают именно по нему. Это сигнал для поисковых систем яндекс и google о том, что ваш сайт надо ранжировать выше.
• Время проведенное на сайте посетителями. Вообще по этому поводу много заблуждений. Кто то говорит 15 секунд, кто то 30 секунд проведенных на вашем сообществе посетителя достаточно для того чтобы вам засчитали переход. Мое мнение поисковые системы учитывают поведенческие факторы сайта а не время, т.е. им важно активность на сайте. Бывает и такое что, посетитель проводит час времени на одной странице при этом не совершая какой либо активности.
  Тупо открыл страницу и пошел дальше гулять, через час взял и закрыл вашу страницу. Между тем яндекс метрика показывает 0 активность. Вообще конечно если люди заходят к вам и сразу же закрывают его - это говорит поисковым системам яндекс и google, что либо у вас некачественный сайт, или эта страница не соответствует поисковому запросу. Этот фактор отрицательно сказывается на ранжировании вашего сайт в google и яндекс.
• Возвраты посетителей на ваш сайт. Если на ваш сайт подписываются и оставляют в закладках, яндекс и google это обязательно заметят. Ваш сайт интересен его будут ранжировать выше конкурентов.
• Комментарии на блоге. Очень положительно сказывается на продвижении вашего сайта. Некоторые готовы даже пожертвовать весом страницы в глазах поисковых системах для того чтобы их блог, сайт активно комментировали.
  Ниже я расскажу свою историю по этому фактору.
• Переходы пользователей из соц. сетей. Положительно сказывается на ранжировании страницы и сайта в целом. Другое дело, что эти переходы как правило не качественные. Приведу свой пример. Есть у меня группа в контакте, размещаю на ней значит тематический пост, очень тематический пост! Что вы думаете? Переходы есть, но низкая активность, время проведенное на этой странице 5 - 40 секунд. Тогда как, при переходе на эту страницу из поиска яндекс, этот показатель от 40 секунд до 7 минут с хорошей активностью с заходом до 14 раз! одного и того же пользователя на эту страницу. Вообщем, что то надо в вк дорабатывать... Халяву любят вконтакте), зато даже прочитать страницу до конца лень).
• Различия в тематике сайтов. Здесь все просто, для каждой тематики свои показатели переходов по страницам сайтов и отказов. Коммерческие сайты. Понятно, что если человек переходит за куклой ребенку, он ищет определенную модель. Попробуйте не угодить ребенку? Слабо?!), мне да). Значит глубина просмотра сайта будет 1 страница. Для развлекательной тематики сайта здесь уже совсем другие показатели.

Давайте теперь рассмотрим как реагируют на поведенческие факторы яндекс и google и как это влияет на ранжировании сайта. Начнем с яндекс.

Поведенческие факторы ранжирования яндекс я бы назвал как либерализм.
По моему яндекс вообще чужда какая то оптимизация. Яндекс очень отзывчиво реагирует на поведенческие факторы.
Давайте разберем это на примерах.
Есть у меня на этом сайте страница стоящая в топе яндекс.
В google эта страница в топ 30). Причем, понятное дело, что google проиндексировал гораздо раньше.
В яндекс она стала ранжироваться в топе практически сходу.
Самое интересное, что эта страница релевантна поисковому запросу лишь на 43% !
Чем же она зацепила яндекс?

Тут две причины.
1. Новая информация для поисковой системы яндекс.
Смотрел сайты стоящие в топ по этому запросу, информация на этих страницах совсем другая, т.е. сработала уникальность.
2. На эту страницу с самого начала начали заходить посетители, оставили комментарии.
Яндекс не пропустил эти моменты.

Второй пример. Написал я пост, опубликовал, так уж совпало, что на него пошли переходы, комментарии, на заголовке H2 стояла тематическая ссылка, по ней было несколько переходов.
Что вы думаете, как реагирует на это яндекс?
Где в ранжировании яндекса оказалась эта страница?
Правильно! В топ 10, при том, что этот сайт молодой, та страница свежая, запрос достаточно конкурентный.
Т.е. игнорируя все факторы оптимизации, релевантности, ТИЦ, траст, эта страница ранжируется очень высоко яндекс.
Со временем эта страница правда скатилась в топ 40), но это уже другая песня.
Рассмотрим поведенческие факторы ранжирования google.

Поведенческие факторы ранжирования google

Если поведенческие факторы ранжирования яндекс я оценил как либеральные, то google - это консерватор.
Хотя яндекс и google - это две лучшие поисковые системы.
Для google важно релевантность, оптимизация сайта.
На те примеры, которые я описал выше для яндекс, google никак не отреагировал.
Взлетов в ранжировании сайта от google я не заметил.
Да медленно, но верно посты этого сайта начинают ранжироваться выше в поисковой системе google.
Единственный интересный факт, что google может переводить слова и ваш пост может попасть совсем по непонятному запросу в топ.
На этом у меня все.
А у вас были интересные факторы поведенческого характера из за которых ваша страница начинала высоко ранжироваться?

Привет, дорогие читатели и подписчики блога. Всем известно, что существует такой фактор ранжирования как поведенческие факторы. В интернете много споров о том, как учитываются поведенческие факторы, и как поисковая система ранжирует сайты исходя из данных поведения пользователей на сайте.

Я решил досконально разобраться в этой теме, чтобы в будущем ни у меня, ни у моих читателей не возникало вопросов и споров по этой теме. В этой статье я рассмотрю поведенческие факторы в поисковой системе Яндекс.

Итак, что такое поведенческие факторы ранжирования?

Поведенческие факторы – это фактор ранжирования web-сайтов в поисковой системе. Оценка поведенческих факторов складывается из различных моментов, таких как кликабельность сниппета в выдаче, поведение пользователей на сайте, процент отказа, время просмотра страниц, тематика и предназначение сайта.

Начну с того, что поисковые системы сейчас понимают если не все, то очень многое. Для поисковой системы Яндекс не представляет сложности отследить откуда пользователь перешел, какие страницы он посещал, где водил мышкой и кликал, сколько времени он провел на каждой странице и т.д. Все эти данные Яндекс может брать из Метрики, своего браузера, из различных расширений в браузере и своих инструментов, таких как поиск по сайту, Яндекс Карты и т. д.

Думаю, не нужно быть гением, чтобы понять, что любой программист среднего уровня без труда может разработать алгоритм оценки поведенческих факторов. А представляете какие умы работают в компании Яндекс? Программистов со средними знаниями туда точно не берут. Если «средний» программист может разработать алгоритм, то что говорить о профессионалах.

Яндекс уже давно имеет в своем арсенале алгоритм оценки поведенческих факторов. И если раньше этому алгоритму не придавалось большое значение, то с прошлого года после снижения эффекта ссылочного ранжирования, поведенческие факторы стали основным фактором ранжирования Яндекс.

Что влияет на поведенческие факторы

Всех методов оценки поведенческих факторов вам не даст никто, кроме представителей Яндекс. Но, разумеется, они держат это в секрете. Среди основных факторов оценки можно выделить следующее:

• CTR сниппета в выдаче;
• Процент отказа;
• Время просмотра;
• Поведение пользователей на сайте;
• Возврат пользователей;
• Тематика и предназначение сайта;

Давайте рассмотрим каждый из этих пунктов подробней, чтобы вы имели полную картину.

CTR сниппета в выдаче. CTR это отношение числа показов к кликабельности. Представим себе ситуацию, что пользователь ввел запрос «сотовый телефон nokia 105 ds черный». В ТОПе выдачи два сайта. На первом месте интернет-магазин Technopoints, на втором Эльдорадо.

Как вы думаете по какому сниппету будет больше кликов? По тому, чей бренд круче и больше узнаваем. В данном случае это Эльдорадо. Это хороший сигнал поисковой системе, что пользователи доверяют второму сайту больше и его нужно повысить в выдаче.

Процент отказов. На процент отказа напрямую влияет дизайн и юзабилити сайта, а так же актуальность и релевантность содержимого страницы. Если пользователь попадает на сайт с поиска и видит ужасный синий фон с черными буквами и на него выпрыгивает какой-то баннер на пол экрана, то вероятность, что пользователь тут же закроет сайт 99.9%. Как думаете, будет ли Яндекс высоко ранжировать такой сайт? Никогда.

Может быть и так, что пользователь ввел в поиск интересующий его запрос, в выдаче среди 10 сайтов ваш на первом месте. Пользователь зашел на ваш сайт, просмотрел страницу, но не нашел ответ на свой вопрос. Он возвращается в поиск и начинает посещать по очереди другие сайты в выдаче до тех пор, пока не найдет ответ на свой вопрос. Находит он ответ только на третьем сайте. Это сигнал, что сайт конкурента следует повысить в выдаче по данному вопросу.

Время просмотра. Время просмотра это самое большое заблуждение с поведенческими факторами. Этот параметр влияет на поведенческие факторы, но его влияние минимально, и его можно вообще не брать в счет.

Причина проста, пользователь ищет ответ на вопрос. Найдя ответ, он покинет сайт в любом случае. Это прекрасно понимают и создатели алгоритма.
Поведение пользователей на сайте. Если мы посмотрим в Вебвизор, то можем отследить в видеоформате поведение пользователя. То же самое может видеть и Яндекс.

Поисковая система может понять удобно ли пользователю передвигаться по сайту, удобно ли представлена информация, где чаще всего заостряется внимание, куда наиболее часто кликают и многое другое.

Можете посмотреть вот это видео от представителя Яндекса Екатерины Гладких, в котором ясно показано, что алоритмы Яндекса прекрасно понимают поведение пользователей на сайте, и им не составит труда определить накрутку поведенческих факторов. На шестой минуте видео вообще улет 🙂

Возврат пользователей. Если сайт интересен, то его будут добавлять в закладки, будут подписываться и возвращаться на него вновь. Яндекс это прекрасно видит и учитывает при оценке поведенческих факторов.

Тематика и предназначение сайта. Все вышеперечисленные факторы напрямую связаны с тематикой и предназначением сайта. К примеру, возьмем развлекательный сайт и интернет-магазин. Естественно у развлекательного сайта глубина просмотра будет больше. На развлекательные сайты люди заходят, чтобы интересно провести время, а в интернет-магазин с конкретной целью – купить товар.

Точно так же и с информационными сайтами. На них пользователи могут на одной странице находиться даже несколько десятков минут, читая информацию, просматривая видео, затем переходят на перелинкованные статьи, которые дополняют информацию, возможно почитают информацию об авторе. Чего не скажешь о коммерческих сайтах. На коммерческих сайтах пользователь посещает страницу с товаром или услугой, после знакомства ищет страницу отзывов, и если его все устраивает, переходит в корзину. Ему не интересна история компании и ее новости. Он преследует конкретную цель.

Из этого следует вывод. Нельзя равнять все типы сайтов. Если для одного сайта процент отказов 20% это норма, то для другого это повод задуматься о юзабилити.

На этом буду заканчивать писать. В следующих статьях расскажу про фильтр за накрутку поведенческих и какими методами можно улучшить поведенческие факторы.

Почему вопрос о поведенческих факторах оптимизаторы подняли только сейчас, если поисковые машины постоянно анализируют поведение посетителей? Скорей всего потому, что пришло время. После ввода Яндексом алгоритма MatrixNet сайты стало сложно выводить в топ, особенно относительно молодые, качество выдачи повысилось; оптимизаторы начали искать новые факторы, которые могут повлиять на ранжирование. В этой статье описана группа поведенческих факторов, которые так или иначе могут вносить свой вклад в ранжирование сайтов по разным видам запросов.

Прежде чем классифицировать факторы, зависящие от поведения посетителей на сайте, вспомним основную цель Яндекса - предоставить пользователям максимально качественную выдачу . Для того, чтобы дать пользователю поисковой системы качественную выборку, поисковик должен проанализировать, прежде всего, запрос пользователя, то есть понять, что он ищет и что хочет получить в ответ на свой вопрос.

В одной из статей уже упоминалось , введенных Андреем Бродером. Они немного помогают определить мотив пользователя, однако, можно ввести также и другие классификации. Например, по каким запросам пользователи ищут качественный сайт? Предположим, что вы ищите сайт (или несколько), который заранее хотите добавить в закладки, но не знаете ещё его адреса. То есть он может касаться тематики вашего хобби или каких-то интересов.

Рассмотрим запрос “документация jquery”. Скорей всего пользователь, если найдет качественный сайт с документацией, добавит его в закладки и будет периодически возвращаться для поиска нужной в ней информации. Сложно как-то назвать группу подобных запросов, но их достаточно много, назовем их “запросы, отражающие интересы” :

Рецепты салатов
- php документация
- звезды кино
- обзоры фильмов
- обои на рабочий стол
- и т.д.

Чем интересны данные запросы? Прежде всего тем, что, наиболее вероятно, посетители будут просматривать большое количество страниц сайта, так как им интересна эта тема (тема запроса). Понятно, что каждый запрос отражает интерес пользователя на данный момент, но найдите разницу в таких запросах, как:

1. сайт велосипедистов
2. как настроить скорости на велосипеде
3. продам велосипед
4. фото велосипедов
5. где купить велосипед в москве

Первый запрос похож на навигационный, но он также отражает интерес пользователя, соответственно, найдя качественный сайт, посетитель пролистает очень много страниц, чтобы ближе познакомиться с самим сайтом, с его участниками, с правилами (допустим если сайт содержит форум), посмотрит фотогаллерею и т.д. Другими словами, по первому запросу Яндекс или Google ожидает просмотр большого количества страниц. Если посетитель посмотрел всего одну-две, скорей всего данный сайт не подходит для такого запроса, какие бы он количественные показатели не имел, особенно если прежний посетитель в течение месяца так и не вернулся к этому сайту.

По второму запросу люди скорей всего ищут какой-то конкретный ответ. Он может находиться как на целевой странице, так и в максимум 1-ом, на крайний случай в 2-ух кликах от целевой. Здесь поисковые системы не ожидают большого количества просмотров. Наоборот, чем меньше просмотров, тем быстрее пользователь нашел нужную ему информацию и тем качественнее сайт, тем более, если в течение какого-то периода времени этот же пользователь вернулся на сайт.

Похожий на второй вариант - пятый, где человек ищет конкретную информацию, где купить или как проехать. Он хочет сделать как можно меньше кликов, чтобы найти нужный ответ. Тот же самый эффект будет и от новостных запросов, таких как “Путин посетил Севастополь” или если про велосипеды – “велодень 2010”.

Другими словами, от каждого запроса поисковик ожидает определенного поведения пользователя на выбранном сайте, для этого, естественно, класифицируя запросы.

Итак, какие же существуют поведенческие факторы?

1. user experience (зарубежный термин) - насколько пользователь останется довольным после посещения данного сайта (поведение пользователя на сайте). Измерять опыт пользователя (положительный или отрицательный) можно по таким метрикам, как:

Количество просмотренных страниц сайта;
- показатель отказов;
- время, проведенное на странице и на сайте в целом;
- скорость загрузки страниц (да-да, тоже сюда, со всеми скриптами, картинками и другими медиа);
- популярные страницы выхода с сайта;
- количество вернувшихся посетителей за период.

Всё, что говорилось выше про классификацию запросов, относится именно к анализу этой группы поведенческих факторов.

2. Поведение пользователя в результатах поиска - какие сайты будут наиболее кликабельны, сколько страниц пролистает пользователь, чтобы найти нужный сайт по своему запросу. Сюда относятся метрики:

Кликабельность сниппета (ctr). Если он некликабелен длительное время, то скорей всего является непривлекательным и Яндекс его исключит из топа для улучшения качества выдачи.
- количество пролистанных страниц, которое косвенно влияет на ctr сайтов в топе.

3. Объем трафика - более количественная характеристика, чем качественная, но её тоже можно отнести к поведенческим факторам. К примеру, на сайт могут идти посетители не только из поиска, но из социальных сетей, форумов или других сайтов. Анализируя тот факт, что на сайт ходят, поисковики могут принимать соответсвующее решение. Скорей всего этот фактор имеет мизерное значение, так как из всех других поведенческих им легко манипулировать.

Заключение

О поведенческих факторах известно давно, подтверждением их действия служили и высказывания А.Садовского на в Харькове, а также некоторые цитаты на самом блоге Яндекса для вебмастеров. Таким образом, факторы, влияющие на ранжирование, можно поделить на количественные и качественные. Возможно, последние с приходом MatrixNet стали иметь больший вес в Яндексе.

Если раньше оптимизаторы использовали для продвижения преимущественно количественные факторы, такие как ссылочная масса, количество вхождений ключевых слов в текст и тайтл, тошноту анкор-листа и т.д., то сейчас пришло время переходить на качественные характеристики, улучшая дизайн сайта, его юзабилити и делая их более для посетителей, а не для роботов. Как это отразиться на работе и оптимизаторов пока неизвестно. Возможно, будут более восстребованы такие виды услуг, как консалтинг по улучшению юзабилити сайта и опыта посетителя в целом.

Если ты воздействуешь на поведенческие факторы естественным или искусственным способом, то данная заметка поможет тебе понять в правильном ли направлении ты двигаешься.

На этот раз почти никакой отсебятины – список синтетических поведенческих факторов опубликован по доброй воле Яндекса в докладе Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail Statistics for Web Search.

Самим Яндексом статья датируется 1-м сентября 2013 года. Была представлена на конференции CIKM 2013 , проходившей с 27 октября по 1 ноября 2013 года в Бёрлингейме (США)

На сайте Яндекса упоминание доклада есть , но самого текста до сих пор нет. Поняли, что сболтнули лишнего? 🙂

NB: Выражаю благодарность Илье Зябреву AlterTrader Research ltd за предоставление текста доклада.

Поведенческие факторы ранжирования Яндекса

QueryDomCTR – среднее значение CTR всех документов домена по данному запросу

QueryUrlCTR – среднее значение CTR конкретного документа по данному запросу.

QDwellTimeDev – стандартное отклонение (девиация) от среднего времени пребывания на документе по запросу. Может применяться для отсеивания накруток ПФ.

QDwellTime – этот параметр в докладе не упоминается, но он очевидно используется как фактор ранжирования. Т.к. если мы считаем стандартное отклонение для случайной величины, то должны знать и матожидание (оно же среднее значение) этой величины. Соответственно это среднее время пребывания посетителя на документе по запросу.

AvSatSteps – среднее количество удовлетворённых шагов по сайту. Удовлетворённый шаг – переход по внутренней ссылке после 30 секунд пребывания на документе. Важно, что среднее значение таких шагов всего ~0.2 и меньше на домен не зависимо от тематики сайта.

NB: Как следует из данного доклада Яндекс “знает” к какой тематике принадлежит страница сайта. На основании собственного набора доменов второго уровня с вручную определёнными тематиками (я так понимаю это ни что иное как Я.Каталог, возможно расширенный за счёт Dmoz.org) и c помощью наивного байесовского классификатора любой документ из индекса приписывается к той или иной тематике.

AvDwellTime – общее среднее время пребывания посетителя на документе по разным поисковым запросам.

DwellTimeDev – стандартное отклонение (девиация) времени пребывания на сайте. Так же может использоваться для отслеживания накруток ПФ.

90thDwellTime – это верхний дециль , он же 90-й персентиль среднего времени пребывания на сайте. Позволяет отбрасывать накрученные AvDwellTime и QDwellTime.

10thDwellTime – это нижний дециль среднего времени пребывания на сайте. Позволяет определять дорвеи. Очевидно, что Яндекс ожидает от “белых” вебмастеров улучшений именно тут.

TimeOnDomain – общее время пребывания на сайте. По всем запросам любых документов.

CumulativeDev – стандартное отклонение (девиация) от среднего времени пребывания на сайте

Несколько ехидных замечаний

1. Ты боишься, что накрутка ПФ снижает конверсию и это негативно влияет на ранжирование? Не гневи SEO-бога – Яндекс умеет считать только satisfied steps. О конверсии он даже не помышляет. .
2. Чтобы удовлетворить инженеров Яндекса тебе следует крупные статьи разбивать на маленькие. Очень маленькие. Потому что средний человек читает менее 300 слов в минуту. А инженеров интересует клик через 30 секунд. К этому моменту ты прочитал уже примерно 300 слов в этой небольшой заметке. Для сравнения, хорошей обзорной статьёй считается заметка длинной минимум в 1000 слов.
3. По той же причине тебе не следует размещать ни внутренних, ни тем более внешних ссылок в начале документа. Чтобы не было неудовлетворённых переходов.

Вместо заключения

Данный доклад Яндекса замечательно объясняет, почему не работает накрутка поведенческих факторов ранжирования по 3-4 запросам. А именно такое количество запросов пытается накручивать обычный (медианный) оптимизатор. Средний – всего 9. Успешный же оптимизатор накручивает в среднем от 40 запросов и выше. Только так можно заметно повлиять например на AvDwellTime и TimeOnDomain.

Эти данные я приводил в июне 2013 года на