Вчера мы опубликовали перевод доклада Яндекса о том, как поведенческие факторы учитываются поисковой системой при оценке формирования выдачи. Статья Сайруса Шефарда из блога MOZ по поведенческим факторам продолжает эту тему, раскрывая её для Гугл. Автор — сотрудник MOZ'а.

Данный текст вновь раскрывает проблему ожиданий пользователя, непосредственно связанных с метриками поведенческих факторов, о которых мы говорили с вами в наших предыдущих постах и предлагает ряд инструментов для контроля пользовательского поведения. На правах переводчиков добавим, что перечисленные в статье инструменты помогут вам обнаружить проблемы в поведении пользователей и улучшить поведенческие факторы, основываясь на собранных данных. Одновременно с этим, мы рекомендуем использовать SERPClick для управления поведенческими факторам и непосредственного улучшения ранжирования за сайта за счет этих факторов. В данном посте публикуется первая часть оригинального текста.

Мы продолжаем публикацию перевода статьи, посвященной технике работы с улучшениями на сайте, которые направлены на улучшение поведенческих факторов. Текст перевода предоставлен аналитическим отделом компании ALTWeb Group. Поведенческие факторы также могут быть улучшены при помощи инструмента SERPClick, в основу разработки которого легли последние исследования в области оптимизации сайтов через поведенческие факторы.

Мы продолжаем цикл переводов статей, посвященных различным аспектам поведенческих факторов и тому, как ПФ влияют на позиции сайта в поиске. Резюмируя предыдущие публикации, ПФ являются одним из наиболее сложных для накрутки, а значит и наиболее надёжных для поисковых систем способов определения «качественных» сайтов. Проще говоря, чем лучше ПФ вашего сайта, тем выше сайт находится в органической выдаче. В этом посте, увидевшем свет ещё в 2012 на SEOMoz.com, Питер Мейерс раскрывает детали алгоритма учета ПФ системами Гугл и Бинг, которые по нашему мнению активно развиваются и по сей день. SERPClick разработан в том числе на основе данных, подробно рассмотренных в этом посте. Он позволяет реализовать ПФ кампании, нацеленные на улучшение ранжирования вашего сайта через улучшение показателей поведенческих факторов. Благодарим аналитический отдел компании ALTWeb Group за предоставленный перевод.

Мы уже так много говорили о поведенческих факторах в нашем блоге, что, вероятно, у наших читателей уже сложилась вполне целостная картина и вряд ли кого-то удивит вопрос: на что при поиске может опираться Гугл или Яндекс, помимо ссылок? С ссылок всё начиналось, однако теперь у поисковых систем есть дополнительные источники данных, которые они в равной мере учитывают при формировании поиска. Сегодня мы приведём отрывки из статьи наших коллег, размещённой в блоге маркетингового продукта WordStream. Элиза Габберт пришла к весьма правильным выводам на основе собственного маркетингового опыта по поводу определения поведенческих факторов. Статья приводится сокращенно. Благодарим аналитический отдел ALTWeb Group за предоставленный материал и выражаем благодарность команде продукта по продвижению за счет поведенческих факторов SERPClick за помощь в переводе.

Ползущий (crawling) по вашей странице в сети (web) поисковый робот

Данный доклад был опубликован в хабе Яндекс Технологии в марте этого года. Исследование, проведённое группой компании Яндекс, ставит перед собой цель: определить порядок индексации новых страниц. В первой части работы рассматриваются предыдущие исследования на данную тему. Предложенный исследовательской группой метод предлагает принять во внимание прогнозирование поведения пользователей для данной страницы, что вновь возвращает нас к теме связи поведенческих факторов с ранжированием и скоростью индексации. Перевод публикуется при поддержке рабочей группы проекта SERPClick, нацеленного на повышение ранжирования вашего сайта за счет непосредственного влияния на параметры поведенческих факторов для вашего сайта.

Какова вероятность популярности новой веб-страницы?

Мы возвращаемся к обширной теме поведенческих факторов и продолжаем публикацию перевода доклада Яндекса, посвященного построению математической модели для выбора оптимальной политики индексации новых страниц. Алгоритм на базе машинного обучения и теории вероятностей позволяет прогнозировать популярность новой страницы в формате посещений (кликов пользователей), зафиксированных тулбаром браузера и оперирует дополнительным понятием спада данной популярности, который также прогнозируется для данного алгоритма. Перевод публикуется при поддержке аналитического отдела компании ALTWeb Group и команды спецпроекта SERPClick, который позволяет повышать рейтинг вебстраниц при помощи непосредственного влияния на поведенческие факторы. Вторая часть статьи приводится в сокращении.

Мы благодарим наших читателей за внимание к нашей вчерашней публикации, посвященной поведенческим факторам и их анализу со стороны самой поисковой системы. Ваши голоса важны для нас как оценка нашей работы и нам важна обратная связь. Спасибо! Сегодня давайте посмотрим на те же поведенческие факторы с противоположной стороны: как маркетолог может проводить исследование и планировать создание более благополучных сайтов, используя данные о поведенческих факторах? Автор говорит о понятии «Персона» и отсылает нас к ряду публикаций, описывающих алгоритмы работы с ПФ для маркетолога. В конце статьи мы предлагаем вам выбрать следующую статью, которую вы хотели бы увидеть в нашем блоге в переводе. Как всегда, благодарим аналитический отдел компании ALTWeb Group и команду SERPClick за помощь в переводе.

Сегодня мы подготовили перевод небольшой подборки видео из официального видеоблога Гугл Инструментов для Вебмастера. Это ответы на вопросы пользователей, которые прозвучали как официальная позиция поисковой системы в текущем, 2014 году и была озвучена на тот момент ещё Мэттом Каттсом (покинувшим этот пост несколько позднее). Вопросы посвящены ранжированию и его связи со ссылками. Пользователей, как и нас, интересует, насколько актуальны ссылки и что кроме ссылок может влиять на порядок ранжирования страниц. Текст перевода и комментарии к нему предоставлены аналитическим отделом компании ALTWeb Group и командой проекта SERPClick, инструмента по работе с поведенческими факторами для улучшения ранжирования.

Рэнд Фишкин известен не только как один из отцов-основателей Moz.com. Его харизматичные посты и видеовыступления в купе с неординарной запоминающейся внешностью не только полезны для профессионалов отрасли, но и весьма занимательны. Сегодня при поддержке аналитического отдела компании ALTWeb Group и команды проекта SERPClick мы с удовольствием приводим перевод одного из его постов, который появился в блоге Moz в феврале этого (2014) года. Это пост-ответ на вопрос «нужны ли оптимизаторы», после которого у вас может поменяться (или окончательно испортиться) мнение о работе оптимизатора.

Поведенческие факторы привлекают пристальное внимание как оптимизаторов, так и собственно маркетологов, перед которыми стоят четкие задачи и жесткие сроки. Сегодня мы приводим перевод видео интервью с одним из топ-менеджеров продуктового решения, нацеленного на сбор и анализ поведенческих данных, которые в последствии используются для коррекции маркетинговых продаж. Интервью появилось в Search Engine Journal в апреле этого (2014) года. Вот что он говорит о важности поведенческих факторов. Благодарим аналитический отдел компании ALTWeb Group и команду SERPClick за помощь в переводе. Напомним, что SERPClick позволяет улучшать ранжирование при помощи непосредственного воздействия на поведенческие факторы.

Поисковые подсказки появились у Google в 2004 году, у Яндекс эта технология была внедрена 4 года спустя. Подсказки позволяют пользователем быстрее ввести запрос, уточнить его, а также ввести его правильно. Для цифровой среды актуален вопрос «Может ли бренд попасть в подсказки поисковой системы?». На основе каких факторов пользователям предлагаются подсказки? Можно ли попасть в список подсказок через сервисы типа «В подсказке» и как это происходит на практике? Считается, что присутствие в подсказках повышает лояльность пользователей, которые, в большинстве своём, мыслят стереотипно: раз я часто вижу бренд в подсказках, значит, ему можно доверять.

Есть ли в SEO альтернативы мотивированному трафику и накрутке поведенческих метрик сайта?

Альтернативы накрутке поведенческих факторов

Как правило, говоря о поведенческих факторах, мы думаем о метриках, описывающих поведение пользователей на сайте (длительность сессии, количество активных действий и т.д.).
На самом деле, поведенческие факторы делятся на 2 группы:

• внутренние (описывающие поведение пользователей на сайте);
• внешние (описывающие поведение пользователей в поиске, откуда они впоследствии переходят на сайт).

В России (да и во всём мире, пожалуй), существует всего три сервиса по искусственному «улучшению» поведенческих факторов сайтов в глазах поисковиков:

• Юзератор
• Мовебо
• Серпклик

В интернете встречается множество сравнений этих сайтов, но все анализы сводятся к сравнению удобства использования и стоимости за одно действие.
Захотелось выяснить, кто же из этих сервисов наиболее качественно работает и даёт наилучший результат. Но тут встаёт вопрос как это сделать? Если добавить во все сервисы один сайт для продвижения, то не понятно будет кто из них дал результат. Если же добавить разные сайты, то не получится соблюсти равные условия для участников, всё равно что тестировать шины разных производителей на жигулях и Audi, и на основе теста выявлять наилучшие шины.
Поэтому было решено протестировать сервисы по косвенным меркам:

Вводные данные:

1) При искусственном улучшении поведенческих факторов для сайта, должны накручиваться и подсказки в поиске
2) По опыту, подсказки по новым запросам появляются через 3-4 дня
3) Подсказки сортируются по частоте запросов за последнее время

Задачи тестирования:

Проверка работоспособности и качества сервисов по накрутке поведенческих.

Суть тестирования:

Добавляем во все сервисы пары “слово+уникальное слово”, которых нет в подсказках и контролируем появление новых подсказок по заданному слову. Наличие фразы в подсказках скажет нам о работоспособности сервиса и восприятию Яндекса его работников.

Методика:

Берётся слово, по которому есть подсказки, но частотность по “! вордстату” подсказок не более 50. В каждый сервис ставится одинаковое количество выполнений по накрутке фразы “слово + название сервиса”. Через неделю контролируется появление подсказок и расположение подсказок.

К примеру возьмём слово “серьёзность”
Текущие подсказки по этому слову:

Связку прутьев сломать гораздо сложнее, чем один прутик. Эта метафора в разных ее вариациях говорит нам, что справиться с чем-то в одиночку будет гораздо сложнее, чем в группе. И во многом это правда, но не все так просто. В дикой природе животные, хищные и травоядные, часто собираются в группы, стаи, косяки и т.д. Но в отличие от метафорических прутьев, все участники группы не равнозначны, ибо есть ведущие и ведомые: кто-то рьяно бежит вперед, кто-то затесался в центре, а кто-то плетется в хвосте. И тут возникает вопрос — какова цена лидерства и каковы преимущества, особенно если рассматривается вид животных, которые являются чьей-то любимой едой.

Сегодня мы познакомимся с исследованием, в котором ученые провели ряд необычных экспериментов с хищными рыбами и искусственным косяком рыб, что позволило определить положительные и отрицательные стороны положения в группе под призмой связи добыча-хищник. Какое место в «очереди» фатальнее, какие плюсы и минусы лидерства, как выглядит стая рыб глазами хищника? На все эти вопросы мы найдем ответы в докладе ученых. Поехали.