Метрики 1 и 2 позволяют оценить привлекательность сниппета для пользователя и отчасти – релевантность страниц запросу. Этого явно недостаточно для того, чтобы сделать ПФ существенными для ранжирования.
При наличии кода «Яндекс.Метрики» или Google Analytics возможности соответствующей поисковой системы резко расширяются. Теперь они могут оценить точку входа, время нахождения на странице (метрика 3), переходы на разные страницы в пределах сайта (метрика 4) и вычислить процент отказов, то есть визитов с глубиной просмотра менее двух страниц (метрика 5).
Код WebVisor позволяет получить еще одну чрезвычайно важную пользовательскую метрику – движение курсора по странице и совершенные в пределах страницы пользовательские действия. При наличии такого кода поведение пользователей на станицах вашего сайта перестает быть для «Яндекса» загадкой – необходимо лишь оценить собираемые данные.
Оценка поведенческих факторов для ранжирования
Сайты чрезвычайно многообразны, и поэтому выработать общие критерии эффективности для пользователей абсолютно невозможно. Так, например, убийственно эффективный одностраничник будет гарантированно иметь глубину просмотра не более 1 (и 100 % отказов), а магазин с чрезвычайно запутанной системой оформления заказа будет иметь хорошее соотношение просмотров к хостам – выше, чем у магазина с более удобным и простым оформлением.
Из этого можно сделать простой вывод: универсальных пороговых значений пользовательских метрик не существует. Вместо них используется более сложный метод оценки – создание паттернов поведения.
Самый простой способ создания паттерна пользовательского поведения – выработка задания для фокус-группы. Давая фокус-группе задание выполнить определенные действия на заведомо плохом или хорошем с точки зрения юзабилити сайте и записывая то, что будут делать члены группы, при помощи технологий, аналогичных WebVisor, мы можем составить обобщенную картину действий пользователей. Именно они лягут в основу паттерна, который мы для примера назовем «поиск кнопки Купить на странице неудобного интернет-магазина». Если WebVisor, работающий на реальном сайте, выдаст похожую модель, мы сможем говорить о том, что наш паттерн поведения подходит и, скорее всего, оцениваемый магазин действительно неудобен для пользователей. Это еще не повод понижать его позицию в выдаче, но вкупе с другими пользовательскими метриками (например, переходом на другие сайты, выдаваемые по тому же запросу) алгоритмы могут сделать довольно точные выводы о его ценности для пользователей.
Накрутка пользовательских факторов
В первые месяцы после того, как роль пользовательских факторов резко выросла, их накрутка была чрезвычайно простой. Алгоритмы оценки ПФ были крайне примитивными, и эмуляция элементарных пользовательских действий давала ощутимый прирост позиций в выдаче.
Разумеется, это стало полем для разнообразных злоупотреблений. Некоторые крупные SEO-компании стали использовать накрутку ПФ и смогли добиться определенных результатов. Появились даже биржи по продаже пользовательских действий, на которых каждый мог купить себе тысячи «восторженных пользователей». И многие купили.
Реакция «Яндекса» на злоупотребления была очень жесткой. Сайты с накрученными ПФ были понижены в выдаче. Зачастую они оказывались на гораздо более низких позициях, нежели до начала накрутки (рис. 7.1). Руководство «Яндекса» сделало официальное заявление, из которого следовало, что поисковая система крайне негативно относится к подобным действиям.
Рис. 7.1
После введения санкций началась новая волна злоупотреблений, но уже в обратном направлении. Недобросовестные оптимизаторы начали выбивать из выдачи конкурентов, заказывая накрутку в отношении их сайтов. На определенном этапе это было очень эффективно. Насколько эффективно на момент написания книги, я судить не могу, поскольку никогда не пользовался такими методами. В отношении подконтрольных мне проектов враждебная накрутка пользовательских факторов также не проводилась.
Переходы по ссылкам
Внешние ссылки – не только существенный фактор продвижения, но и источник трафика, подчас немалого. В погоне за высокими позициями об этом почему-то забывают, а зря. В конце концов, именно ссылка, по которой есть переходы, является лучшей рекомендацией сайту. Наша задача – выяснить, как такие ссылки появляются, кто их размещает и как они работают. «Яндекс.Метрика» прекрасно подойдет для этих целей (рис. 7.2).
Это таблица из «Яндекс.Метрики», в которой представлены все внешние ссылки, по которым были переходы. Ссылки сгруппированы по сайтам, что упрощает анализ.
Какую информацию мы можем получить?
□ Адреса сайтов с нашей целевой аудиторией, которая при этом общается и пишет не на нашем портале. Посетители сайтов, страницы которых содержат больше всего ссылок на наш, вероятно, заинтересованы в сайте-доноре больше, чем в нашем. Такие сайты следует внимательно изучить, чтобы узнать, что привлекает и удерживает пользователей.
□ Типы страниц, на которых пользователи могут оставлять ссылки.
□ Материалы, которые представляют наибольший интерес для пользователей. Эти данные позволят нам, во-первых, начать работу над материалами именно такого типа и собрать еще больше ссылок, а во-вторых, продолжить развивать тему, уже доказавшую свою популярность. Для примера: если описание недостатков конкретного станка получило живейший отклик, есть смысл продолжить обсуждать эту тему и разместить отзывы работавших на этом станке и другие материалы. Кроме того, имеет смысл потратить дополнительные ресурсы и опубликовать аналогичные материалы по другим станкам – они также могут «выстрелить».
□ Отказы. Если какая-то ссылка приносит трафик с большой долей отказов, необходимо изучить причину, по которой это происходит. Возможно, страница предоставляет исчерпывающую информацию, и тогда пользователям можно попробовать предложить ссылки на что-то, что также может их заинтересовать. Возможно, страница, напротив, не дает необходимой информации и разочарованные пользователи уходят. В этом случае необходимо изменить контент на странице и сделать его таким, чтобы пользователи не просто дочитали до конца, но и выполнили целевое действие.
Рис. 7.2
Переходы по запросам
Таблица, показанная на рис. 7.3, даст опытному специалисту массу полезной информации.
□ Анализируя трафик и позиции страниц, которые этот трафик обеспечивают, мы можем обнаружить потенциал для быстрого и сравнительно недорогого продвижения. Если запрос начал давать трафик с 9-й или 11-й позиции, имеет смысл приложить усилия к тому, чтобы оказаться в топ-3 и получить по этому запросу гораздо больше посетителей. При этом продвинуть средне– или низкоконкурентный запрос, который уже находится на сравнительно высоких позициях, не составит труда.
