Поведенческие факторы ранжирования в Яндексе

В современном мире техника развивается очень быстро. Компьютеры уже умеют думать, размышлять и даже учиться чему-то новому. Возможности искусственного интеллекта велики, он способен совершать мыслительные процессы гораздо быстрее и эффективнее человека. Однако определить, насколько сайт качественный и удобный для пользователя, может не в полной мере.

Какой сайт можно назвать качественным? 

Для Яндекса качественным будет являться ресурс, который соответствует тому, чтобы быть в топе поисковой выдачи по какому-либо ключевому запросу.

Определяют это соответствие поисковые системы по определенным критериям. Например, по данным о действиях пользователя, которые собирают с помощью набора инструментов искусственного интеллекта. И исходя из этого сайты сортируются по запросам в поисковой выдаче. Данный процесс называется ранжированием.

Таких критериев, то есть факторов ранжирования, сотни или даже тысячи. Точного числа и списка параметров нет, так как поисковые системы не раскрывают их полностью. Но в общем их можно классифицировать на 3 большие группы:

• внутренние (наличие SSL-сертификата, возраст сайта, скорость загрузки. наличие ключевых запросов) ;

• внешние (число обратных ссылок, количество “доноров”, релевантность ссылки тексту);

• поведенческие (например, кликабельность, прямые заходы, глубина просмотра, показатель отказов и др.). Они являются и внутренними, и внешними одновременно, но ввиду большого влияния на ранжирование выделяются в отдельную группу.

Кроме этого существуют несколько подходов к ранжированию в поисковых системах:

1. По авторитетности 

• Например, ранжировать по авторитетности сайт можно с помощью PageRank. Раньше этот алгоритм пользовался популярностью и присваивал относительное значение важности, подсчитывая множество факторов. 

1. По поведенческим факторам 

• К ним относят действия пользователей на интернет-ресурсе, которые учитываются поисковыми роботами при ранжировании сайта.

1. Машинное обучение 

• Яндекс использует для этого собственный алгоритм «Матрикснет», он уравновешивает приведенные выше подходы.

Однако первый подход сейчас уже является неактуальным. Это обосновывается тем, что на математику алгоритма можно повлиять, а также в системе есть уязвимости. А учитывать только внутренние и внешние факторы не очень эффективно, так как на них можно оказать серьезное воздействие с помощью сервисов, автоматизирующих покупку ссылок и анализирующих семантику текстов.

Ввиду этого, поисковые системы активно развивают метрики, анализирующие поведение пользователей сайта. 

Поисковые системы осуществляют сбор и анализ данных о действиях пользователей интернет-ресурсов с помощью:

• Страниц с результатами поиска (SERP). По ним можно узнать количество просмотренных страниц, CTR (отношение кликов к показам), возвращения в выдачу и др. 

• Систем веб-аналитики. Эту задачу выполняют сервисы  Яндекс.Метрика и Google Analytics. Обе системы являются бесплатными, очень популярными для конкретных браузеров и дают полный спектр информации о поведении пользователей. Также из этих сервисов поисковые системы получают информацию для редактирования алгоритмов и других процессов.

• Браузеры и программные обеспечения к ним. У каждой из поисковых систем есть свой фирменный браузер, так у Яндекса – Яндекс.Браузер, у Google — Google Chrome и т.д. Они отправляют поисковым системам данные об использовании страниц и отчеты о произошедших сбоях. Кроме этого, существуют некие расширения, также их называют надстройками, как пример можно привести Элементы Яндекса (ранее программа называлась Яндекс.Бар). Она делала любой из браузеров похожим на фирменный от Яндекса и давала доступ к его возможностям, а центр обработки данных получал от нее данные о поведении пользователей. Но сейчас данная надстройка уже не поддерживается, она прекратила свою работу в 2017 году.

Благодаря вышеперечисленным инструментам поисковые системы получают информацию, необходимую им для изучения поведенческих факторов. Но в различных тематиках каждый из факторов может иметь иную значимость. То есть в какой-то из групп  определяющим критерием оценивания будет, например, время просмотра сайта. В то время, как в другом случае, где пользователю для получения ответа на интересующий вопрос достаточно одного взгляда на страницу, время пребывания не будет иметь значение. Именно поэтому важно интерпретировать и сегментировать данные на этом этапе. Кроме этого можно применять подход с машинным обучением, при котором в формулу ранжирования корректировки вносит асессор (человек, который оценивает качество сайта). Но стоит помнить, что мнение специалиста будет субъективным.

Показатели, влияющие на поведенческие факторы ранжирования сайта, и советы по их оптимизации:

1. CTR (кликабельность сниппета) 

Количество кликов имеет большое значение при ранжировании, но и тут имеется противоречие. На сайт чаще кликают, если его позиция в поисковой выдаче выше, но чтобы подняться в ней, нужно, чтобы кликовые факторы были хорошими. 

Стоит понимать, что количество кликов может зависеть и от типа, и от тематики самого запроса. На кликабельность сниппета также влияет и его непосредственное расположение на странице, которую выдают поисковики.

Ниже приведем несколько важных советов, которые помогут совершенствовать и контролировать сниппет:

• качественный и проработанный текст;

• работа по улучшению title (в нем обязательно должны быть и ключевые слова, и побуждения к переходу на сайт);

• использование быстрых ссылок;

• уделение внимания фавикону (он должен соответствовать фирменному стилю и отражать содержание сайта)

Рассмотрим примеры сниппетов:

В первом случае tittle, помимо ключевой фразы «доставка продуктов» содержит также информацию о скидке, что несомненно привлекает клиентов. 

Также в описании обоих сайтов присутствует главная информация о доставке и ее скорости. Однако сниппет сайта Мегамаркета более подробный, он содержит больше информации, например, о графике работы 24/7, что сразу выделяет преимущество. Также прямо там можно найти промокод, который мотивирует пользователя сделать заказ на выгодных условиях. А в описании Яндекс Маркета просто повторяются одни и те же фразы. 

Стоит отметить положительный аспект у двух сайтов — это блок с быстрыми ссылками, по которым можно сразу перейти на интересующим раздел. Также они увеличивают размер сниппета, что привлекает к нему внимание.

       2.     Действия пользователей на странице результатов поиска 

Поисковые роботы отслеживают число переходов на сайт с выдачи, а также количество возвратов с сайта обратно в поисковик. Первый показатель дает сайту дополнительный балл, а второй, наоборот, его отнимает.

Существуют исключения, когда показатель учитывается по-другому. Например, если запрос ориентирован на изучение нескольких ресурсов, чтобы сравнить цены или выгодность предложений (сайты интернет-магазинов, банков и т.д.). Но таких запросов очень мало, всего около 3% из всех.

Советы для совершенствования показателя поведения пользователей:

• повышать релевантность landing page запросам пользователей;

• поддерживать конкурентоспособные цены;

• стимулировать посетителей добавлять сайт в закладки браузера (это позитивно повлияет на продвижение).

3.   Действия пользователей на сайте 

К этому показателю относят количество отказов, время проведенное на сайте, глубину просмотра и прочее. 

Показатель отказов (bounce rate) — одна из метрик, отражающая процент посетителей, которые задержались на сайте менее чем на 15 секунд. В Яндексе этот показатель считается удовлетворительным при значении до 20%. Если это число сильно выше, то возможно сайт является не очень удобным и информативным для пользователя. Количество отказов следует снижать путем совершенствования дизайна, навигации, технических характеристик, в общем — повышения юзабилити. Ведь главная задача лендинга — превратить посетителя в покупателя.

Также важный показатель — это время, проведенное на сайте. Он отражает то, насколько качественно и интересно содержание интернет-ресурса. Полезность сайта для клиента гарантирует, что он захочет возвращаться на него несколько раз. 

Еще связанный с предыдущим показатель — глубина просмотра. Он отражает количество страниц, просмотренных пользователем за одну сессию на сайте, что также свидетельствует об интересе к ресурсу.

Важной характеристикой поведения пользователя на сайте является движение курсором и перемещения по странице. Эту информацию собирают поисковые роботы, чтобы построить тепловую карту внимания, которая помогает ПС обнаружить попытки накрутить поведенческие факторы с помощью ботов. Например, накрутку можно определить по отсутствию или идентичности движений мышкой, так как реальный пользователь, в отличие от бота, двигает курсором хаотично.

Из этого следует, что имитировать действия живого человека довольно трудно, и так лучше не делать. Потому что есть риск загнать сайт под фильтры, и вместо желаемой оптимизации получить потерю позиций в поисковой выдаче.

           4.    Переходы в социальные сети

Если у компании есть аккаунты в социальных сетях, то их очень важно указать на сайте. Клики пользователей по социальным сигналам увеличат количество подписчиков и репостов, и, что немаловажно, повысят качество интернет-ресурса в глазах поисковых систем.

Что поможет улучшить поведенческие факторы ранжирования сайта?

В заключение стоит отметить, что поисковые системы способны эффективно анализировать собранную ими информацию о поведенческих факторах ранжирования. Поэтому делать нечестные действия и накрутки не рекомендуем, так как риски столкнуться с санкциями и потерей рейтинга очень велики.

Чтобы действительно качественно улучшить поведенческие факторы интернет-ресурса нужно применять естественные методы. Регулярное обновление контента, полезная и интересная информация, удобный функционал — это то, что принесет долгосрочный и качественный результат в оптимизации.

Регулярно работайте с сайтом, совершенствуйте дизайн и юзабилити. И это положительным образом скажется на его продвижении, конверсии и посещаемости!