friendly web - интернет решения

Статьи Блог
  • Поведенческие факторы ранжирования

    Пока компьютер не начнет думать как человек, он не сможет отличить плохой сайт от хорошего… так, как это сделал бы человек. На самом деле поисковые системы имеют в своих арсеналах методики сбора и анализа данных, с помощью которых кремниевые мозги легко затыкают за пояс знатоков из мяса.

    Сразу оговоримся — под «хорошим» сайтом мы имеем в виду «достойный занять место в поисковой выдаче по конкретному ключевому запросу», не будем погружаться в дебри эстетики сайтостроения.

    Итак, если не вдаваться в детали, сейчас в поисковых системах комплексно применяется три подхода: ранжирование страниц по авторитетности (пример — принесший Google популярность алгоритм PageRank), поведенческие факторы (анализ действий реальных посетителей реальных сайтов) и машинное обучение (пример — «Матрикснет» Яндекса, который обучает алгоритмы оценками выборок специалистами-асессорами, ну и по сути увязывает и уравновешивает первые два подхода).

    Ранжирование по авторитетности на ранних этапах развития интернета работало очень хорошо, но в дальнейшем «слишком математическая» природа такого подхода позволила оптимизаторам применять фокусы, использующие найденные в ходе экспериментов слабости системы. Качество выдачи страдало, поисковики вводили поправки, дополнительные формулы и коэффициенты, фильтры и санкции, но по-настоящему крупный прорыв был сделан, когда появилась возможность ранжировать сайты на основе предпочтений их реальных живых посетителей. Анализ поведенческих факторов объективнее любых личных пристрастий (как экспертных, так и профанных), поскольку работает с предпочтениями большой выборки целевой аудитории.

    Как поисковики собирают данные

    1 Системы статистики (Google Analytics и Яндекс.Метрика). Практически все сайтовладельцы хотят владеть информацией о посещаемости и всех действиях аудитории. Самые лучшие, да еще и бесплатные инструменты для этого предоставляют поисковики, но взамен они получают огромные объемы данных.

    2 Браузеры. Internet Explorer работает на Bing, Chrome — на Google, да и у Яндекса есть свой продукт в этой нише. Хотя Chrome, например, глубоко-глубоко в настройках, куда заберутся только хаброголовые, предоставляет возможность снять галочку в чекбоксе «Автоматически отправлять в Google статистику использования и отчеты о сбоях», мы не можем поручиться, что это лишает корпорацию добра доступа к нужным ей данным. В целом же поток данных от фирменных браузеров довольно существенен, он позволяет дополнительно охватить сегмент сайтов без систем статистики (или, что чаще, со системами статистики конкурентов).

    3 Надстройки для браузеров. Оценить потребность поисковиков в данных о посещаемости можно по агрессивному продвижению Яндекс.Бара. Превращая любой браузер в «фирменный», надстройка усердно засылает статистику посещаемости в родной центр обработки данных.

    С вышеперечисленными продуктами поисковики получают практически полную информацию о поведении аудитории каждого проиндексированного сайта. Следующий логичный шаг — показывать выше те сайты, которые при прочих равных вызывают более положительную реакцию у посетителей. Здесь, безусловно, есть свои тонкости: в каких-то тематиках время просмотра страницы будет основным фактором положительной оценки, в других (например, если юзеру для выполнения требуемого действия нужно бросить на страницу один взгляд) — не играет особой роли. Где-то очень важна глубина просмотра, но если сайт состоит из одной страницы, то иногда отказывать ему в высоких позициях не стоит. Здесь вступает в игру интерпретация и сегментирование данных, а также машинное обучение (если асессоры постоянно дают высокие оценки качественным одностраничным промо-сайтам, поисковик научится исключать глубину просмотра из списка важных поведенческих факторов для похожих ресурсов).

    Основные поведенческие факторы ранжирования
    1 Показатель отказов (bounce rate) — процент посетителей, покинувших сайт после просмотра страницы входа. Для сайтов, требующих несколько переходов на другие страницы — а таких большинство — является очень хорошим критерием качества и соответствия тематике. Посетитель уходит с сайта либо потому, что нашел нужное и сделал то, что собирался (и что требовалось владельцу сайта), или же потому что сайт не понравился или нерелевантен поисковому запросу. Старайтесь снижать процент отказов — увеличивайте релевантность, улучшайте дизайн и UX, делайте посадочные страницы более понятными, привлекательными и так далее. Разумеется, стопроцентного «усвоения» аудитории не будет никогда, но стремиться к этому надо. И не в последнюю очередь не из-за учета поведенческих факторов поисковиками, а из-за конверсии — показатель отказов прямо связан со способностью сайта превращать «посетителей» в «покупателей».

    2 Время, проведенное на сайте. Хороший критерий качества в подавляющем большинстве случаев. Если высокий показатель достигается не за счет непонятности контента и запутанности навигации. Увеличить время просмотра можно с использованием простейшей житейской логики: дайте посетителям то, что им интересно, и они уделят свое время изучению этих материалов. Это могут быть статьи, фотогалереи, видеоролики, какие-то сервисы типа калькуляторов ипотеки (в тематике сайта, разумеется) и т.п. Все приемы для вовлечения не должны вредить конверсии, так что не стоит механически добавлять на страницу все подряд.

    3 Глубина просмотра. Важный критерий для контентных проектов. Увеличить глубину можно за счет продуманной навигации и перекрестных ссылок, ну и, безусловно, интересного контента. Многие сайты пытаются увеличить глубину за счет разбивки больших статей на несколько частей, расположенных на разных страницах, однако эта практика оправдана только в случае высокой мотивации посетителей читать статью целиком (это хорошо работает для обзоров компьютерных компонентов, но за продолжением «гуманитарной» статьи о том, как нам реорганизовать Рабкрин, многие переходить откажутся).

    4 Возвращение к повторному поиску. Если посетитель возвращается от сайта обратно к поиску, значит он не нашел нужного. Этот параметр можно контролировать только через повышение релевантности посадочных страниц запросам, а также поддержание конкурентоспособного уровня цен на товары и услуги.

    5 Возвращение на сайт не из поиска. Если посетитель добавил сайт в закладки или запомнил адрес, это станет существенным плюсом в пользу ресурса. Тем не менее, навязчиво предлагать добавить сайт в закладки не стоит, это необходимо делать тонко и со вкусом.

    6 Характер перемещения курсора мыши и паттерн движения по сайту. Системы статистики собирают данные не только о том, куда кликал посетитель, но и как он двигал курсором. Это необходимо для построения «тепловых карт внимания», а также отсева попыток накрутить поведенческие факторы скриптами. Паттерны живых посетителей довольно сложно сэмулировать, поэтому, кстати, многие сайты, пытавшиеся накручивать пользовательские факторы в первые месяцы их внедрения, быстро улетели вниз в выдаче или были забанены — поисковики заметили, что курсором управляют не живые люди, а программы. Анализ же тепловой карты и записи просмотра сессий позволят при достаточном количестве времени и дотошности выявить и устранить препятствия на конверсионных маршрутах.

    7 Кликабельность сниппета (CTR). Чем больше кликают на ваш сниппет (короткое описание со ссылкой в поисковой выдаче), тем лучше к вам относится поисковик. Это логично: если сниппет релевантен запросу и привлекает внимание пользователей, то и сайт с большой долей вероятности качественно ответит на запрос. Существуют способы контролировать сниппет, и этому стоит уделить внимание — быстрые ссылки, правильный тайтл, хороший текст помогут увеличить и посещаемость, и позиции.

    8 Кнопки социальных сетей. Если на установленные кнопки (лучше всего ставить не скрипты типа AddThis, а нативные кнопки самих соцсетей) кликают, это не только увеличивает количество подписчиков ваших страниц в этих соцсетях, но и является важным сигналом качества сайта для поисковых систем. Установите кнопки как можно раньше — каждый подписчик будет существенным плюсом.

    Выводы
    Поисковые системы достаточно объективно и качественно анализируют данные о поведенческих факторах ранжирования. Не пытайтесь манипулировать ими напрямую (с помощью скриптов, покупки нецелевого трафика и т.п.): это приведет к санкциям, а пользы не принесет. Гораздо эффективнее и важнее реально увеличивать качество сайта, его привлекательность и конверсию. Тогда и пользователи будут вести себя так, как вам нужно, а все вышеперечисленные показатели и, соответственно, позиции сайта будут расти.