Поведенческие факторы на сайте
Поисковые системы при ранжировании веб-страниц в результатах поиска учитывают поведенческие (пользовательские) факторы как на самом сайте, так и в поисковой выдаче.
Содержание
Какие поведенческие факторы существуют?
Активность пользователей
| Активность пользователей на сайте помогает определить уровень их вовлеченности: чем выше активность, тем лучше сайт в целом и его отдельные страницы в частности в глазах поисковых алгоритмов. | |
Пользовательская активность включает в себя следующие события:
- передвижение указателя мыши,
- клик;
- нажатие клавиши;
- прокрутка страницы;
- переключение на другое окно.
На основании этих событий можно определить соответствующую им статистику и комплекс работ, которые будут способствовать повышению активности пользователей.
Ссылки
Возвраты на сайт
| Чем чаще пользователи возвращаются на сайт после предыдущего посещения, тем лучше. | |
Под возвратом на сайт понимается ситуация, когда пользователь, уже побывав на сайте, снова на него возвращается. Это может быть связано с длительным принятием решения о покупке, повторной покупкой, поиском ответа на вопрос. Относительно высокий показатель возвратов положительно отражается на ранжировании сайта.
Чтобы увеличить процент возвратов, необходимо:
- работать над качеством контента и сайта в целом;
- поддерживать пользовательский интерес к сайту посредством RSS, Email-рассылок и Push-уведомлений;
- работать над маркетинговой составляющей (проводить акции, внедрять дисконтные системы, программы лояльности и т. д.);
- повышать уровень доверия пользователей за счет коммерческих факторов.
Ссылки
Длительность пребывания на сайте
| Чем дольше пользователи пребывают на сайте, тем лучше. | |
Длительность пребывания на сайте — это время между первым и последним действием пользователя за один сеанс. В сервисе Яндекс.Метрика эта величина называется Время на сайте, а в сервисе Google Аналитика — Длительность сеанса.
Для определения длительности отдельного сеанса в Google Аналитике учитывается событие на последней просмотренной во время сеанса странице:
- если события не было, система считает время по первому обращению к первой и последней страницам,
- если событие было, время считается как разница между последним обращением к последней странице и первым — к первой.
Среднее время пребывания на сайте целесообразно учитывать в совокупности с количеством просмотренных страниц: регулярно небольшое количество просмотренных страниц и короткий период пребывания на сайте могут свидетельствовать о том, что сайт не удовлетворяет потребности пользователей.
Однако если речь идет о сайтах, которые предлагают услуги эвакуатора, такси, доставки суши, услуги ремонтной бригады, то время на сайте может измеряться в секундах. Пользователь увидел номер телефона, записал его и покинул веб-страницу. К длительным сеансам на сайте нужно стремиться информационным сайтам, интернет-магазинам, корпоративным сайтам.
Увеличить время пребывания на сайте поможет:
- привлекательный дизайн и продуманное юзабилити сайта;
- целевая информация для пользователя на первом экране браузера;
- оформление, структурированность и информативность контента;
- грамотная ссылочная структура и перелинковка;
- возможности взаимодействия пользователей с веб-страницами.
Длительность пребывания может быть низкой по таким причинам:
- раздражающий дизайн (навязчивая анимация, неграмотно подобранные цвета, нечитабельные шрифты);
- слишком навязчивая реклама, а также избыток рекламных вставок;
- плохая струтурированность контента (сплошные «портянки» текста);
- автоматическое воспроизведение видео- и аудио-контента;
- низкая скорость загрузки сайта;
- и т. д.
Ссылки
Возвраты в поиск
| Если пользователь перейдёт на страницу сайта из поисковой выдачи по некоторому запросу и на данной странице не найдёт ответ на свой запрос, то вернется к поисковой выдаче. Такое поведение фиксируется поисковой системой, и если это повторяется слишком часто, то позиции страницы по соответствующему запросу понижаются. | |
Возврат в поиск — это ситуация, когда пользователь после перехода на сайт из результатов поиска покидает его, возвращается в SERP и продолжает просматривать результаты поиска.
Количество возвратов в поиск показывает фактическую релевантность страниц сайта соответствующим поисковым запросам: чем больше возвратов, тем меньше релевантность, что может негативно отразится на ранжировании. Патент Skoring Site Quality, разработанный Google, говорит о том, что этот поисковик повышает в результатах выдачи те сайты, которые дольше удерживают внимание пользователей.
При высоком уровне возвратов в поиск нужно проверить статистику всех страниц сайта, после чего оптимизировать те, которые имеют невысокую относительную ценность в глазах пользователей.
Глубина просмотра
| Глубина просмотра — это количество просмотренных страниц сайта пользователем в течение одного сеанса. Этот показатель имеет значение для многостраничных сайтов. | |
Большое количество просмотренных страниц за сеанс свидетельствует поисковым системам о высоком уровне вовлеченности пользователей, свидетельствующем о высоком качестве сайта.
Ссылки
Посещаемость сайта
| Увеличение количества посетителей на сайте может стать сигналом для повышения позиций и наоборот. | |
Посещаемость сайта — это количество уникальных посетителей за определенный промежуток времени. Узнать посещаемость сайта можно с помощью сервисов Яндекс.Метрика и Google Аналитика, а также с помощью серверной статистики посещаемости или возможностей CMS.
При низкой посещаемости стоит провести анализ точек входа и выхода для определения страниц, нуждающихся в доработке, а также регулярно проводить анализ всех показателей в динамике. Помимо этого, посещаемость сайта нужно проверять перед покупкой сайта или ссылок на нём, а также для оценки уровня SEO-оптимизации сайтов-конкурентов.
Ссылки
Добавление в закладки
| Добавление страницы сайта в закладки браузера сигнализирует поисковой системе о её высоком качестве. | |
Закладка (англ. «bookmark») — сохранённая в браузере ссылка на веб-страницу вместе с фавиконкой и заголовком. Функция добавления в закладки есть в каждом браузере.
Обычно пользователи добавляют сайт в закладки, когда он представляет интерес, который может быть связан с оформлением, контентом и функционалом как отдельно взятой страницы, так и всего сайта в целом.
Источники трафика
| Поисковики любят, когда посетители приходят на сайт не только из органической поисковой выдачи, но и из других каналов трафика, особенно по прямым заходам. | |
Существуют следующие типы (каналы) источников трафика:
- Прямые заходы
- Когда посетители попадают на сайт через закладки или адресную строку браузера. Многочисленные прямые переходы свидетельствуют поисковым системам о повышенном интересе и высоком уровне доверия пользователей к сайту.
- Переходы из поисковых систем
- Подразумеваются переходы по сниппетам из органической поисковой выдачи. Для SEO очень важно, чтобы сайт получал трафик не только из поисковых систем.
- Переходы из социальных сетей
- Трафик из социальных сетей свидетельствует поисковым системам о том, что сайт продвигается в этом канале.
- Переходы по рекламе
- Менее ценный трафик в глазах поисковиков, однако он также может свидетельствовать о высоком качестве сайта, если посетители будут демонстрировать хорошие внутренние поведенческие факторы.
- Переходы по ссылкам на сайтах
- Внешние ссылки — самый противоречивый, но действенный инструмент SEO-оптимизации, если грамотно его использовать.
Для максимально эффективного продвижения сайта нужно использовать несколько каналов и учитывать разделение источников трафика на:
- Управляемые источники трафика
- Источники, на которые можно влиять непосредственно: посты в социальных сетях, контекстные рекламные объявления, реферальные ссылки на сайтах, почтовые рассылки, баннерная реклама.
- Неуправляемые источники трафика
- Источники, на которые можно влиять косвенно: сниппеты поисковой выдачи, прямые заходы, естественные внешние ссылки.
Внешняя SEO-оптимизация подразумевает продвижение сайта в управляемых источниках трафика, что будет способствовать росту трафика из неуправляемых источников.
Сервисы Яндекс.Метрика и Google Analytics позволяют формировать отчеты по источникам трафика определенный период. Анализ источников трафика дает детализированное представление о целевой аудитории сайта и местах ее скопления.
Ссылки
Кликабельность сниппета
| Кликабельность сниппета — это отношение количества показов сниппета к количеству кликов по нему. Чем выше кликабельность, тем лучше. | |
Кликабельность сниппета зависит от того, насколько он заметен и привлекателен для пользователя. Каждый органический сниппет включает:
- Заголовок сниппета
- На привлекательность заголовка сниппета можно влиять через текст в теге Title.
- URL-адрес страницы
- В расширенном варианте сниппета в выдаче Google посредством микроразметки Schema.org можно зменить URL-адрес на навигационную цепочку (хлебные крошки). Для сниппетов Яндекса можно определить регистр символов отображаемого в URL доменного имени с помощью функции Регист имени сайта в сервисе Яндекс.Вебмастер.
- Аннотация сниппета
- На содержимое аннотации можно влиять через текст в мета-теге Description (особенно актуально для сниппетов Google).
- Иконка сайта
- Важно не только наличие на сайте самой фавиконки, но и её привлекательность.
Кроме этого существует множество способов формирования расширенных органических сниппетов, содержащих дополнительные данные, интересные и полезные для пользователей.
Ссылки
Отказы от просмотра
| Под отказами от просмотра понимаются случаи, когда пользователь просмотрел на сайте не более одной страницы (в «Яндекс.Метрике» и «Google Аналитике»), или если сеанс длился не более 15 секунд (по умолчанию в Яндекс.Метрике). | |
Чем ниже показатель отказов от просмотра (Bounce Rate), тем лучше для ранжирования, но это правило работает для многостраничных сайтов.
Ссылки
Что такое поведенческие факторы?
Поведенческие (пользовательские) факторы (сокр. ПФ) — это действия пользователей в отношении веб-страниц и данные об этих пользователях, участвующие в алгоритмах ранжирования поисковых систем.
История анализа поведенческих факторов пошла с 90-х годов прошлого века, когда поисковая система Direct Hit стала оценивать кликабельность страниц сайта. На основании отчетов создавался каталог самых интересных сайтов с точки зрения пользователей. Следующим этапом учета поведения пользователей стала технология BrowseRank, основной идеей которой был анализ переходов пользователей по ссылкам с одного сайта на другой и длительности нахождения на веб-ресурсе.
На сегодняшний день ПФ принимают непосредственное участие в алгоритмах ранжирования как Яндекса, так и Google, поэтому современные сайты должны создаваться по правилу СДЛ, чтобы выглядеть максимально качественно в глазах пользователей и поисковиков.
Как анализировать поведенческие факторы?
Анализировать практически все ПФ можно в сервисах веб-аналитики Яндекс.Метрика и Google Аналитика (конечно, при условии, что эти сервисы подключены к сайту).
Существует ряд терминов, связанных с аналитикой поведения пользователей на сайте:
- Хит
- Загрузка одной страницы сайта, одно обращение к серверу.
- Хост
- Уникальный сетевой адрес (IP), с которого происходит загрузка сайта.
- Посетители
- Пользователи интернета, попавшие на сайт.
- Уникальные посетители
- Пользователи, впервые зашедшие на сайт за определенный период.
- Сессия (визит, сеанс)
- Непрерывный период активности посетителя, который считается завершённым при закрытии веб-страницы сайта в браузере, либо после периода бездействия на сайте (по умолчанию 30 минут).
- Точка входа
- Первая просмотренная посетителем во время сессии страница.
- Точка выхода
- Последняя просмотренная посетителем во время сессии страница.
На какие группы делятся поведенческие факторы?
Пользовательские факторы делятся на две группы:
- Внешние ПФ
- Включают действия пользователей относительно сайта в поисковой выдаче и на других ресурсах.
- Внутренние ПФ
- Включают действия посетителей на самом сайте.
Как ПФ влияют на ранжирование?
Плохие пользовательские факторы могут стать причиной понижения позиций сайта в целом или отдельных его страниц в поисковой выдаче по ключевым запросам. В то же время хорошие поведенческие дают поисковым системам понять, что сайт или определённая веб-страница интересна пользователям, а это может служить сигналом для повышения позиций.
Как поисковики учитывают поведенческие факторы?
- Поисковая выдача
- На страницах результатов поисковой выдачи поисковики фиксируют внешние ПФ (кликабельность сниппетов, возвраты в выдачу и т. д.).
- Сервисы веб-аналитики
- Счетчики сервисов Яндекс.Метрика и Google Аналитика, установленные на веб-страницах, передают соответствующим поисковым системам данные о внутренних ПФ на сайте.
- Браузеры поисковых систем
- Также информацию о пользовательских метриках фиксируют браузеры Яндекс.Браузер и Google Chrome. Например, известно, что добавление веб-страницы в закладки в Яндекс.Браузере является положительным сигналом для ранжирования этой страницы.
- Расширения для браузеров
- Даже если на сайте не установлены счетчики веб-аналитики, а пользователь не использует Яндекс.Браузер и Google Chrome, пользовательские факторы могут фиксироваться посредством применяемых в браузере расширений, таких как Яндекс.Элементы.
Как Яндекс относится к поведенческим факторам?
Конкретные факторы ранжирования в Яндекс — коммерческая тайна, поэтому выводы специалистов о списке поведенческих факторов – косвенные. В основных принципах ранжирования Яндекса говорится, что качественный сайт должен:
- удержать пользователя информацией,
- привлекать не только поисковый трафик,
- избегать использования методов имитации действий посетителей.
Обновление поисковой выдачи Яндекса, связанное с присвоением сайтам значков, подтверждает важность поведения пользователей на веб-странице, среди которых особенно примечательны следующие:
- Выбор пользователей
- Сайт награждается этим значком, если ему свойственны высокий уровень вовлеченности длительные визиты посетителей.
- Популярный сайт
- Присваивается веб-ресурсам с высокой посещаемостью и возвратами на него.
Исходя из этого, мы можем скомпоновать список пользовательских метрик, влияющих на ранжирование в Яндексе:
- посещаемость сайта,
- активность пользователей,
- время на сайте,
- глубина просмотра,
- показатель отказов,
- возвраты в поиск,
- единственный клик на выдаче.
Учитывает ли Google поведенческие факторы?
Долгое время представители Google отрицали, что ПФ не задействованы в алгоритмах ранжирования, называя их слишком «шумными».
Однако 12 марта 2019 года вышел патент Google под названием Modifying search result ranking based on implicit user feedback («Изменение ранжирования результатов поиска на основе неявной обратной связи с пользователем»). Под обратной связью понимают следующие факторы:
- кликабельность сниппета,
- длительность пребывания на сайте.
Из текста патента следует вывод, что именно поведение пользователей лучше всего подходит для оценки релевантности («the best judges of relevance»).
Кликабельность сниппета
В патенте сказано:
«[…] user reactions to particular search results or search result lists may be gauged, so that results on which users often click will receive a higher ranking[…]»
Перевод:
«… реакции пользователей на конкретные результаты поиска или списки результатов могут быть измерены, и результаты, по которым пользователи чаще кликают, получат более высокий рейтинг»
Длительность пребывания на сайте
Цитата из патента:
«each log entry in the result selection log for an actual interaction including data identifying a respective user […] a time the user spent on the document, […] weighted-click fractions for each of multiple query-document pairs […] and each weight is based on how much time the user spent on the document; and modifying an information retrieval score in the Internet search engine for a specific document […]»
Перевод:
«каждая запись в журнале результатов взаимодействия включает данные, идентифицирующие соответствующего пользователя […] время, затраченное пользователем на документ, […] доли кликов на каждую из нескольких пар «запрос-документ» […] и вес зависит от того, сколько времени пользователь потратил на документ; это ведет к изменению оценки информации в поисковой системе для конкретного документа […]»
Далее говорится о связи длительности пребывания с возвратами в поиск:
«[…] the time the user spent on the document is measured as how much time passed between an initial click through to the document result until the user comes back to the search results presented by the search engine and selects another document result.»
Перевод:
«[…] время, потраченное пользователем на документ, подразумевает время между первоначальным кликом в выдаче, открывающим документ, и возвратом пользователя в поисковую выдачу для выбора другого результата.»
Это значит, что в Google лучше ранжируются страницы, на которых пользователи проводят больше времени и после них не возвращаются в поиск.
Как улучшить поведенческие факторы?
Оптимизация поведенческих факторов – направление в интернет-маркетинге, которое заключается в определении и построении сценариев общения с целевой аудиторией, анализе взаимодействия с ней, учете её особенностей при создании, наполнении и продвижении сайта.
ПФ должны учитываться с разработки первого УТП и сборки семантического ядра. Структура сайта, название разделов, распределение запросов по страницам сайта и формирование контента создается с учетом интента пользователя. Дальнейшие действия с сайтом: рекламные кампании, SEO-оптимизация, SMM-продвижение, актуализация материалов веб-ресурса также совершаются с учетом пользовательских запросов и ожиданий пользователей.
Улучшить поведение пользователей на сайте можно за счет качества сайта, а именно:
- контента внутренних страниц;
- юзабилити во всех проявлениях (скорость, дизайн, функционал);
- сниппетов страниц в результатах поиска.
Можно ли накручивать поведенческие факторы?
Накрутка ПФ очень строго карается поисковой системой Яндекс:
Мы считаем использование имитации действий пользователей серьезным нарушений, поэтому срок действия ограничений составляет 8—12 месяцев.
Яндекс.Помощь
Что касается Google, то никаких свидетельств о санкциях за накрутку пользовательских факторов в этой поисковой системе нет, но если вы продвигаете сайт в рунете, то позиции Яндекса должно быть достаточно, чтобы не прибегать к накруткам для манипулирования алгоритмами ранжирования.