Главная » Поисковые системы » Поведенческие факторы ранжирования, вся правда Дата добавления: 08.10.2013 07:46 Поведенческие факторы ранжирования, вся правда Оцените эту статью: (0 проголосовало)

Доброе время суток. Сегодня я хочу затронуть тему поведенческих факторов, которая уже, весьма, заезжена и, наверное, все знают что это такое и как поисковые системы их вычисляют. Я же хочу затронуть более глубинные аспекты поведенческих факторов Яндекса, которые были выявлены исключительно опытным путём в процессе моей профессиональной деятельности.

Для начала давайте выясним какие именно показатели Яндекс использует при вычислении поведенческого фактора того или иного сайта, а так же выясним степень их влияния:

1. Показатель отказов - процентное соотношение посетителей, которые не нашли ответа на свой поисковый запрос на данной странице к общему числу посетителей. Оказывает сильное влияние на поведенческий фактор сайта, соответственно чем показатель отказов больше, там поведенческие факторы хуже. Отказом считается пользовательская сессия длительностью менее 10 секунд.

2. Время пользователя на сайте - время, которое посетитель провел на сайте после перехода из поисковой системы. По опыту могу сказать, что влияние оказывает не столь значимое, в сравнении с показателем отказов. Соответственно, чем время, проведенное на сайте больше, тем лучше поведенческий фактор.

3. Количество просмотренных страниц - количество страниц, которые посетил пользователь при переходе из поисковой системы за одну сессию. Оказывает сильное влияние на поведенческие факторы. Чем больше страниц просмотрено, тем лучше поведенческие факторы.

Это 3 основных показателя, на которые всегда нужно обращать внимание. Возможно, учитываются и другие, но их влияние не столь велико.

Где Яндекс берет данные для вычисления поведенческих факторов

Про это тоже много где писали, но я всё же немного затрону эту тему, на всякий случай. Яндекс использует, конечно же, данные из метрики, данные от Яндекс.Бара у тех пользователей, которые его используют, из поисковой выдачи, а так же, скорее всего, из Яндекс.Браузера. Всё это позволяет собирать очень подробную информацию о поведении пользователей, о их симпатиях к тем или иным сайтам, а так же дать совершенно чёткий ответ на вопрос "Нашел ли пользователь ответ на свой запрос на том или ином сайте?", на основании чего и делается вывод о полезности для пользователя того или иного сайта.

Как Яндекс учитывает поведенческие факторы при формировании результатов поиска?

А вот здесь начинается самое интересное. Всё дело в том, что поведенческий фактор привязывается не к сайту в целом, а к отдельно взятому поисковому запросу, то есть поведенческий фактор формируется по каждому запросу индивидуально и позже его влияние дополняет вес релевантной страницы сайта по конкретному поисковому запросу. Иными словами можно сказать следующее:

релевантность сайта = его статическая релевантность (оптимизация + ссылки)

+ динамическая релевантность (поведенческий фактор)

Конечно, это не точная формула, скорее всего там есть какие-то динамические коэффициенты, которые подбираются в зависимости от чего-то, а, возможно, и не плюс там вовсе, но факт состоит в том, что поведенческая составляющая всегда дополняет его, так называемую, статическую релевантность и этот результат арифметического сложения уже участвует при формировании результатов поиска.

Так же очень важно то, что численное значение этой, так называемой поведенческой составляющей по конкретному поисковому запросу очень сильно зависит от частотности запроса, это опытно доказанный факт. И получается следующее: чем больше запрашивают тот или иной поисковый запрос, тем большее влияние оказывают поведенческие факторы на выдачу по нему. При этом могу сказать, что поведенческая составляющая прямо пропорциональна частотности запроса и поэтому может значительно превосходить статическую релевантность. Именно поэтому так сложно вывести высокочастотные запросы в ТОП, особенно в коммерческих тематиках. Зато можно не волноваться из-за поведенческих факторов при продвижении низкочастотных запросов, потому как там их влияние минимально и достаточно грамотно подойти к вопросу внутренней и внешней оптимизации.

При продвижении информационных запросов поведенческие факторы играют очень важную роль и, хочу сказать, это очень сильно влияет на качество выдачи. Всё работает так, что с течением времени сайты встают именно на те места, которых заслуживают. То есть чем лучше сайт ответил на запрос пользователя, тем он выше, что более чем логично и удобно. Сильное влияние поведенческих факторов в информационной выдаче так же обусловлено тем, что там значительно меньше конкуренция, а следовательно вопросам оптимизации владельцы уделяют не столь большое внимание, да и ссылки там покупаются для продвижения значительно меньше. Всё это значительно уменьшает статическую составляющую, при этом понятно, что влияние поведенческой составляющей возрастает.

Как часто Яндекс учитывает поведенческие факторы?

Учёт и пересчёт поведенческих факторов происходит в так называемые поведенческие апдейты. В среднем такие апдейты бывают раз в месяц. Заметить их можно по большей степени изменения поисковой выдачи, особенно на примере информационных сайтов.

Обобщенный поведенческий показатель сайта

Как не странно, но помимо того, что Яндекс вычисляет значение поведенческого фактора по каждому отдельно взятому запросу, он ещё и вычисляет общий поведенческий показатель для всего сайта в целом. И скорее всего этот обобщенный показатель оказывает некоторое влияние на ранжирование по всем запросам, потому как(я предполагаю) он закладывается в траст.

Так же хочу отметить то, что поведенческий фактор вычисляется только для первых 30 результатов поиска, потому как за ТОП 30 уже очень мало кликов и вычисление поведенческого фактора не имеет смысла.

Ах да, ещё хочу отметить то, что поведенческий фактор имеет накопительный характер, то есть во время поведенческого апдейта не только та величина поведенческой составляющей, которая была определена за время от предыдущего до текущего апдейта участвует в вычислении финального значения релевантности, но и старое значение тоже оказывает влияние, то есть не бывает такого, чтобы если поведенческий фактор был хороший, а через некоторое время по некоторым причинам стал значительно хуже, радикально упали позиции. Они будут уменьшаться постепенно с каждым поведенческим апдейтом, то есть после каждого пересчёта абсолютная величина поведенческой составляющей будет становиться меньше.

Вот пожалуй и всё, что я хотел сказать. Уверен, большинство из вас узнали сегодня много нового и интересного :) Если есть вопросы, то пишите их в комментарии, я с радостью на них отвечу, а так же мне было бы очень интересно выслушать ваше мнение. Быть может вы в чём-то со мной не согласны или у вас есть свои предположения на этот счёт. В общем жду комментов :)

Прочитано 313 раз | Опубликовано в Поисковые системы Социальные кнопки Новые материалы: Еще в этой категории: « Яндекс сегодня, личное мнение Аффилиат фильтр Яндекса » Добавить отзыв

Обратно наверх

Автор блога

Я использую

sape.ru - биржа ссылок с автоматическим размещением
miralinks.ru - лучшая биржа статей
rookee.ru - система автоматического продвижения
gogetlinks.net - лучшая биржа ссылок "навсегда"
rotapost.ru - качественные ссылки с блогов

Популярное

Мой хостинг:

Подписка


Категории

СЕО словарь Web программирование ТИЦ Эксперименты Домены Поисковые системы Внутренняя оптимизация Внешняя оптимизация Монетизация Личное

СЕО Новости

Последние комментарии

Востребованные статьи

Карта сайта SEOParadise - Профессиональный ⌘⌘⌘ СЕО Блог Использование материалов сайта без ссылки на него запрещено.
rss