Докладчик: Латыпов Артур Тел.: +7 (495) Докладчик: Шестаков Александр Тема: Статистика по внутренним факторам

Зачем этот доклад?

Поведенческие факторы Коммерческий ранг SEO-ссылки и Минусинск Экспериментальная выдача Фильтры и санкции

Поведенческие факторы Сложнее, чем многие думают. Кликовые факторы на поисковой выдаче Запросонезависимые факторы Внутренние поведенческие факторы Что можно отслеживать? Количество показов и количество кликов по запросу (CTR) Видимость сайта в ПС и средняя позиция по этим запросам Поведение пользователей из выдачи (отказы по запросам, удовлетворенные шаги) Поведение пользователей на сайте (глубина, время, отказы, активные действия) Источники трафика Региональные срезы

Количество показов и количество кликов по запросу (CTR) Видимость сайта в ПС и средняя позиция по этим запросам Вебмастер Яндекс

По своему сайту Поведение пользователей из выдачи (отказы по запросам, удовлетворенные шаги) Поведение пользователей на сайте (глубина, время, отказы, активные действия) Источники трафика Например, Яндекс Метрика

Для анализа сайтов конкурентов – similarweb.com Поведение пользователей на сайте (глубина, время, отказы, активные действия) Источники трафика

Анализ данных по поведенческим факторам представлен в докладе Станислава Поломаря

Коммерческие факторы Коммерческий ранг Банальные: Наличие телефона и контактов Качественный дизайн Акции Почта на своем домене и другие Небанальные: Ассортимент + Цены Читабельность доменного имени Средняя длина и уровень вложенности URL Средняя длина title Соответствие Title содержимому страницы Что еще нужно знать? Тесно связаны с ПФ Оцениваются для сайта в целом Как влиять: Чек-лист банальных КФ Анализ дизайна и структуры конкурентов Анализ истории изменений растущих проектов Фокус-группа для юзабилити аудита Проводиться исследование по корреляции с небанальными КФ

SEO ссылки Минусинск До Минусинска Отсутствие результатов от покупки ссылок. Проблема в методике увеличения ссылочной массы. После введения Минусинска За получение результатов от использования SEO ссылок может последовать наказание. Что делать? Нужен постоянный анализ ссылочной массы и анкор-листов проектов, вошедших и вышедших из-под фильтра. Яндекс решил за счет оптимизаторов получить данные для улучшения классификатора -

Нестабильность ТОПа Экспериментальная выдача Сложно сделать однозначные выводы из-за случайного появления сайтов в зоне видимости. Ошибочные выводы по внутренней и внешней оптимизации, коммерческим и поведенческим факторам Когда можно проводить анализ? Проект стабилизировался на позициях Появился/просел трафик по выросшим/просевшим запросам Проведена проверка на отсутствие санкций

Антиспам Фильтры и санкции Ужесточение санкций за попытки манипулировать релевантностью За какие действия оптимизаторов наказывают 1. Накрутка ПФ 2. SEO ссылки 3. Текстовая переоптимизация 4. Качество оптимизации сайта Мерцание позиций по запросам может быть связано с пунктами 3 и 4

Легко спутать с изменениями в порогах спам насти Колебания в зоне видимости Стабилизация результатов Нет санкций Изменение порогов спам насти

Оптимизаторы часто заблуждаются в выводах В итоге забывают про: Техническое состояние сайта Текстовую оптимизацию документов Фильтры и санкции поисковых систем Временные факторы

Пример, продвижение сайта по группе запросов 1 ВЧ – более по WS 5 СЧ – более 3000 по WS 44 НЧ - от 100 до 1000 по WS Тематика: БАДы Старт работ ( ) Индексация Результат ( )

Внутренние факторы Bm25 по зонам документа, по анкор-листу документа Вхождения Прямые В леммах В разном порядке Месторасположение на документе Синонимы Частичные Наличие всех слов из запроса Данные для проверки: Антиспам и значение BM25 (слайды 21 и 22) Рекомендации по анализу (слайд 25) Основные параметры текстов (слайд 29) Для ознакомления доклад Дмитрия Севальнева Максимум текстовой релевантности сегодня, BDD 2015.

Анализ внутренних факторов Просто проверить Средние значения в разных зонах документа Частота вхождений Плотность Вхождение лемм Наличие всех слов из запроса Сложно проверить Рассчитать значения bm25 по зонам документа и связкам, например текст+анкор-лист Найти корреляции с распределением по позициям

Влияние текстовых факторов на ранжирование Исследования Sape.

Проверить влияние внутренней оптимизации на ранжируемость - доменные характеристики - вхождения в title, h1, страницу - аналитика через Seowizard (текстовый анализ) - анализ анкоров Цель

1)Ищем запросы, по которым от трех и более сайтов покупают ссылки и есть в ТОП-10 2) запросов 3)более сайтов 4)более позиций SERP Исходные данные

1)Не у всех был собран WORDSTAT 2)Отобрали коммерческие со словом «купить», «цена» и т.д. «Чистка» запросов

1)Двухсловники (проблема релевантности) 2)Отобрали коммерческие со словом «купить», «цена» и т.д. 1)НЧ, СЧ, ВЧ (по 210 запросов, ~18000 позиций SERP) 2)1..10, , (по 70) Разбивка на группы

ВЧ СЧ НЧ групп

Часть 1. Доменные характеристики.

WHOIS продвигаемого сайта (лет сайту)

WHOIS продвигаемого сайта Возраст! SEO это долго!

Наличие в Я.Каталоге

Я.Каталог не дает никаких плюсов

тИЦ продвигаемых сайтов

Для ВЧ важен траст и количество страниц

Количество страниц в индексе Для ВЧ важен траст и количество страниц

Часть 2. Вхождения в контенте.

Вхождения в title

В среднем 1 раз В НЧ СЧ чаще В ВЧ реже

Вхождения в title больше одного раза (%) В низкочастотных хорошо писать больше ключей в title, для ВЧ плохо

Вхождения на странице

В НЧ, СЧ запросах пере спам это плохо в ВЧ хорошо (или длина контента больше?)

Часть 3. Анализ в Wizard.Sape

Seowizard

Seowizard (% оптимизации) Есть зависимость по текстовому анализу Seowizard

Вопросы?

Докладчик: Латыпов Артур Тел.: +7 (495) Продвижение сайтов SEO консалтинг, аудиты Контекстная реклама Изготовление сайтов Сайт: Шестаков Александр Руководитель проекта PR.sape