Поведенческие факторы ранжирования-часть 2

Основной нюанс применения поведенческих факторов в поисковых системах заключается в том, что поведенческие факторы ранжирования - это удовлетворение пользователя поисковых систем, с точки зрения самих поисковых систем, но никак не пользователей.

Мы все уже давно знаем, что нужен качественный сниппет в выдаче, поэтому в первую очередь имеет смысл исправить малоинформативный сниппет, ну а затем уже идти внутрь сайта и смотреть, как именно необходимо удовлетворить поисковую систему с точки зрения поведенческого ранжирования.

Яндекс агитирует побуждать пользователей к более глубокому просмотру страниц. Очень спорное замечание, особенно в коммерческих тематиках. Да и сам Яндекс пропагандирует, что страница в выдаче должна быть лучшим ответом пользователя на запрос. А если страница является идеальным ответом пользователя на запрос, тогда зачем же пользователю глубина просмотра? Тут Яндекс противоречит сам себе. Т.е. мы будем вынуждены делать страницы, которые вроде бы хорошие, но на которых пользователь гарантированно не найдет прямого ответа на свой вопрос и ему придется лезть вглубь сайта.

Еще очень спорно выглядит такой параметр, как время просмотра страницы. Ведь если пользователь быстро нашел нужную информацию, то это наоборот хорошо. А Яндекс упорно предлагает нам не предоставлять сразу пользователю информацию, уж если пользователь не пойдет вглубь сайта, то пусть себе упорно ищет информацию на странице.

Существует также параметр Churn rate - коэффициент утекаемости пользователей, на данный момент этот коэффициент не учитывается в поведенческих факторах, но вероятно, этот показатель тоже может рассматриваться в ближайшем будущем.

Рассмотрим на конкретном примере зависимость времени, проведенном пользователем на сайте и его удовлетворенностью ответом.

Воспользуемся Кренфилсдкой оценкой.

Используем значение Meanreciprocalran – это величина, обратная позиции первого корректного документа по всем запросам:

Как видно из этой таблицы, наиболее удовлетворены поиском пользователи поисковой системы Google.

Теперь посмотрим на время, которое пользователи провели на странице:

Как мы видим пользователи удовлетворенные результатами поиска, тратят меньше времени на просмотри страницы. А когда пользователь не удовлетворен результатами поиска, ему необходимо тратить больше времени, чтобы найти нужную информацию.

Однако, с чем можно согласиться в ранжировании по поведенческим признакам, так это в том, что у сайта должно быть множество входных страниц, да и уровень вложенности на сайте должен быть минимальный. Если у Вас на сайте есть страницы больше 5 уровня вложенности это уже плохо, т.к. велика вероятность, что пользователь этих страниц никогда не увидит.

Еще одна особенность состоит в том, что у сайта должен быть трафик с закладок, т.к. на хороший сайт хочется вернуться еще (кто еще не добавил сайт www.apollo-8.ru в закладки рекомендую добавить).

И еще стало учитываться в поведенческих характеристиках в неявном виде упоминание домена в письмах, этот параметр тоже немного спорный, но если сайт рекомендуют в переписке, значит это кому-нибудь нужно.

Естественно оптимизаторы хотят манипулировать поведенческими факторами ранжирования. Напустить на сайт ботов - не лучшая идея. Если Вам необходимо подтянуть на сайте поведенческий фактор ранжирования, то можно воспользоваться РСЯ (рекламная сеть Яндекса), РСБ (рекламная сеть Бегуна), РСГ (рекламная сеть Гугл) и т.п. сервисами.

Ну и конечно же, если у Вас на сайте с трафиком обстоят дела не очень хорошо, то лучше убрать Яндекс.Метрику, да и самые распространенные счетчики тоже лучше убрать, т.к. только Google Analytics гарантированно не льет данные в Яндекс.

Оставить комментарий