Поведенческие факторы ранжирования в Яндекс и Google

Поведенческие факторы - это действия пользователей в поисковой выдаче и на сайте, которые показывают полезность и релевантность данного сайта и могут влиять на его ранжирование в поисковых системах.

Основные поведенческие факторы:

Кликабельность в выдаче (CTR сниппета)

CTR (click through rate) показывает, какой процент пользователей, увидевших сниппет (краткое описание сайта), кликнули по нему и перешли на сайт.

Рассчитывается по формуле:

CTR = (количество кликов/количество показов) х 100 %

Посещаемость ресурса

Количество посещений указывает на популярность и востребованность сайта у пользователей.

Время, проведенное на сайте за одно посещение (длина клика)

Продолжительность посещения - очень важный показатель качества контента. Если пользователь найдет что-то интересное на странице, то обязательно задержится на какое-то время.

Глубина просмотров

Показывает количество страниц, просмотренных пользователем за время одного посещения сайта. Этот фактор важен для многостраничных ресурсов.

Показатель отказов

Это процент посетителей, покинувших сайт после захода только на одну страницу. Возможно, пользователь ушел, поскольку сразу нашел нужную информацию, а может быть потому, что сайт показался ему бесполезным. Для уточнения показателя отказов Яндекси Google также учитывают активность пользователей на сайте (просмотры страниц, переходы по внешним ссылкам, загрузки файлов, просмотр видео и т.д.).

в Яндексе учитывается не только действия пользователя на странице, но и продолжительность посещения, поэтому показатель отказов Яндекса может сильно отличаться от показателя Google.

Подробнее о показателе отказов читайте в отдельной статье нашего блога.

Возврат к поисковой выдаче

Если пользователь вернулся со страницы сайта обратно к поиску, значит он не нашел нужной информации. Этот фактор поведения напрямую зависит от релевантности страницы поисковому запросу (ключевые слова) и сразу отслеживается поисковыми системами.

Разновидности поведенческих факторов:

Внешние и внутренние

• Внешние (или кликовые), которые учитывают действия пользователей относительно сайта в поисковой выдаче и связаны с кликами по сниппету.
• Внутренние факторы - оценивают поведение пользователя непосредственно на самом сайте.

Общие и по конкретному запросу

• Поведенческие факторы по конкретному запросу в поиске показывают релевантность сайта данному запросу с точки зрения пользователя. Такую статистику поисковая система может собрать только по фразам, которые запрашиваются не менее 100-300 раз в месяц - при меньшей частотности запросов невозможно посчитать достоверную статистику. С этим связана особенность продвижения с помощью низкочастотных (НЧ) запросов - по ним учитываются только общие поведенческие факторы.
• К общим факторам относятся те, действие которых распространяется на весь сайт. Их оценка основана на статистике, накопленной по всем ключевым запросам.

Учет поведенческих факторов поисковыми системами

Оценка действий пользователей является важным фактором ранжирования как для Google, так и для Яндекса, поскольку она опирается непосредственно на мнение посетителей о сайте.

Поведенческие факторы влияют как на позиции сайта, так и на конверсию (на коммерческих сайтах) и накопление аудитории (на информационных сайтах).

Яндекс

О том, что Яндекс учитывает действия пользователей при ранжировании, упоминалось ещё в 2008 году. В анонсе одного из семинаров сообщалось о докладе сотрудника Яндекса "Анализ поведения пользователей для улучшения качества ранжирования", в котором должна была идти речь о том, как клики пользователей могут повлиять на ранжирование сайтов в поиске.

В 2012 году на 21-ой Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями (CIKM 2012) в докладе представителей Яндекса «Session-based Query Performance Prediction» были приведены различные внешние поведенческие характеристики поисковой сессии (число кликов, доля длинных кликов, средняя длина сессии в секундах и др.).

В сентябре 2015 г. вводится алгоритм «Многорукий бандит», который осуществляет периодическое подмешивание в ТОП-10 поисковой выдачи новых сайтов. Это позволяет Яндексу оценить действия пользователей в отношении этих ресурсов и учесть полученные данные при их ранжировании.

Также Яндекс неоднократно заявлял о недопустимости накруток поведенческих факторов и в 2011 году объявил о применении санкций за использование таких спам-технологий.

Google

Официальные представители Google обычно не признавали использование в ранжировании поведенческих факторов, поскольку эти сигналы «слишком шумныме» и ими легко манипулировать. При этом подразумевались действия пользователей на сайте, которые фиксируются счетчиком Google Analytics. В то же время Google явно анализирует поведение пользователей на странице выдачи - клики и переходы на сайт, возвращение с сайта в поисковую выдачу. Об этом не только упоминали представители компании, но и свидетельствовали эксперименты – например, тот, который проводил сотрудник компании Moz Ренд Фишкин в 2014 году. Он попросил подписчиков в твиттере ввести в поиске Google запрос “IMEC Lab” и в результатах поиска кликнуть по сайту moz.com. После того, как было сделано 228 кликов за 3 часа, сайт поднялся с 7 на 1 позицию по этому запросу.

В марте 2019 года Google получил патент «Modifying search result ranking based on implicit user feedback», в котором описывается изменение ранжирования результатов поиска на основе «неявной обратной связи с пользователем», то есть поведенческих факторов.

На ранжирование, в частности, помимо CTR документа по запросу, влияет длина клика (то есть время между кликом по сниппету и возвращением на страницу выдачи). Длинный клик может свидетельствовать о пользе документа, а потому получает гораздо больший вес при ранжировании. 

Для измерения релевантности документа предлагается использовать такие показатели, как отношение числа длинных кликов к коротким или отношение числа длинных - ко всем (долю длинных кликов).

Также выделяется последний клик (когда пользователь не возвращается на страницу с результатами поиска). Этот сигнал сообщает поисковику о том, что пользователь нашёл нужную информацию на сайте, а, значит, может считаться вероятным показателем хорошей страницы и иметь достаточно большой вес.

В патенте также говорится о необходимости защиты от накруток поведенческих факторов.

Для обеспечения большей точности данных предполагается дифференцированный подход к оценке действий различных категорий пользователей. Меньший вес придается кликам пользователей, постоянно выбирающих результаты только из первой тройки сайтов. Больший вес получают клики опытных пользователей, которые вводят много запросов по определенной тематике.

Кроме того, оценка значимости параметров может варьироваться в зависимости от языка или страны пользователей.

Как поисковые системы осуществляют сбор статистики по поведенческим факторам?

В поисковой выдаче

На страницах результатов поиска собираются внешние поведенческие факторы (CTR сниппетов, процент возвратов в поиск, время от момента перехода на сайт из поисковой выдачи до возвращения к результатам поиска, URL страницы выхода и т. д.).

С помощью сервисов веб-аналитики

Счетчики Яндекс.Метрика и Google Analytics, установленные на страницах ресурса, передают поисковым системам подробные данные о действиях посетителей на сайте.

Главная страница в Google Analytics

Страница «Сводка» в Яндекс.Метрике

Через собственные браузеры поисковых систем

Сведения о пользовательских характеристиках учитывают Яндекс.Браузер и Google Chrome (данные о введенных поисковых запросах, о посещении веб-сайтов и др.).

Посредством расширений и плагинов для браузеров

Например, расширение Яндекс.Элементы (ранее - Яндекс.Бар) отслеживает, какие сайты пользователь часто посещает, с каких уходит, на какие возвращается.

Показатели поведенческих факторов для оптимизаторов

Оптимизатор не может получить доступ к поведенческой статистике поисковых систем (например, к CTR сниппета или проценту возвратов в поиск), так как эти данные закрыты. Но он может ориентироваться на доступные ему показатели счётчиков, которые косвенно отображают данные поисковых систем:

• Для оценки релевантности информационным запросам - на среднее время нахождения на сайте при переходе по конкретному запросу (если пользователь задержался надолго, значит, он нашел на сайте нужную информацию).
• Для оценки релевантности коммерческим запросам – на процент отказов и процент конверсии. Процент конверсии интернет-магазина косвенно связан с показателем процента возврата в поиск (если пользователь нашел и заказал нужный товар на сайте, он не вернется обратно в поисковую выдачу Яндекса).
• Для учета общих поведенческих факторов можно использовать процент отказов, процент конверсии (на коммерческих сайтах) и среднее время нахождения на вашем сайте.

Сводный отчет по поведенческим факторам в «Лабрике»

Использование Яндекс.Метрики и Google Analytics по отдельности не всегда удобно для быстрого сбора и оценки данных. В сервисе «Лабрика» вся необходимая информация по основным поведенческим характеристикам предоставляется в едином сводном отчете. Чтобы получить эти данные, нужно только подключить счетчики к сервису.

Показатели посещаемости

В отчёте указывается общий размер приходящего на сайт трафика (количество человек) и среднее число посетителей в сутки. Представлен график динамики посещаемости по неделям.

Показатель отказов

Показатель отказов определяется в процентах - как доля от общего числа сеансов (посещений). В отчёте даётся общий процент отказов по сайту, а также график изменения этого показателя по неделям.

Устройства

Сегодня значительная доля интернет-трафика приходится на пользователей мобильных устройств и поведенческие показатели мобильной версии являются значительным фактором ранжирования. «Лабрика» показывает основные поведенческие характеристики по устройствам разного типа.

Вы можете сравнить показатели мобильных и десктопных устройств – для удобства они сведены в одну таблицу.

Если на каких-то устройствах параметры окажутся хуже, стоит проверить на них корректность отображения и скорость загрузки страниц.

Источники трафика

Динамика числа посетителей, пришедших на сайт из разных источников, показана на графике. Это могут быть прямые заходы по URL-адресу, переходы из поисковых систем или по ссылкам на сторонних ресурсах и т. д.

Статистика по основным поведенческим факторам каждого источника трафика приводится в сводной таблице – указано количество посетителей, процент отказов и число потерянных пользователей (которые перестали взаимодействовать с сайтом).

Показатели, выходящие за пределы нормы, подсвечиваются красным и сопровождаются соответствующим предупреждением. Это поможет установить как самые результативные источники трафика, с которых на сайт заходит наибольшее число посетителей, так и неэффективные каналы продвижения с минимальным количеством посещений и высоким процентом отказов.

Содержание сайта

В разделе представлены поведенческие характеристики посадочных страниц сайта - показаны размер трафика, приходящего на страницу (количество человек), процент отказов по ней и число потерянных пользователей.

Об отклонении показателей от нормы «Лабрика» также предупреждает с помощью красной подсветки и сообщения. Вы можете посмотреть, на каких страницах теряется больше всего трафика, и переделать их.

Страницы без трафика

В отдельной таблице приводятся страницы, которые не посещались в течение полугода. Это поможет обнаружить, например, страницы с ошибкой 404 и другие неисправности или недоработки, отрицательно влияющие на ранжирование.

Города

Раздел предоставляет информацию о поведенческих факторах по городам, из которых приходят посетители сайта.

По диаграмме и таблице можно увидеть, из каких городов заходит наибольшее количество посетителей, показатель отказов по этим заходам и число потерянных пользователей. С помощью этих показателей можно отследить нецелевой трафик, например, из городов, в которых вы не оказываете свои услуги.

Переходы из поисковых систем

На графике в разделе показано количество пользователей, заходящих из различных поисковых систем.

В таблице отображаются поведенческие характеристики по ключевым фразам. Фразы, по которым показатели отклоняются от нормы, «Лабрика» подсвечивает красным. Также будет показано предупреждение об этом и рекомендованы меры, которые следует предпринять.

Отказы с органики

В сводном отчёте представлены основные параметры, характеризующие поведение пользователей на сайте. Более детально с поведенческими факторами можно ознакомиться в отдельных отчётах данного раздела.

Например, при переходе к отчёту «Отказы с органики» вы увидите сводную таблицу, в которой отображаются основные поведенческие характеристики по конкретным поисковым системам. Эта информация поможет определить, в каком поисковике есть проблемы с продвижением.

Поведенческая статистика по ключевым фразам

«Лабрика» предоставляет поведенческую статистику по конкретным запросам. Сервис показывает, по каким фразам пользователи заходят из поиска, сколько посетителей совершили переход на сайт по конкретному запросу, а также процент отказов и число потерянных пользователей. С помощью этих данных вы можете оценить релевантность сайта данному запросу с точки зрения пользователя, найти ключевые фразы с низким показателем количества переходов и улучшить оптимизацию страниц под эти фразы.

Как улучшить поведенческие факторы?

Чтобы пользователи чаще посещали ваш сайт и проводили на нем больше времени, он должен быстро и качественно решать их задачи. Для этого нужно:

• публиковать интересный и полезный для посетителей контент (не только текст, но и изображения, видеоролики, калькуляторы и т. д.);
• сделать сайт удобным для использования (с понятной структурой и легкодоступным контентом, удобной навигацией и перелинковкой, читабельным шрифтом и полезным функционалом);
• подобрать дизайн, который будет облегчать восприятие информации и максимально соответствовать вкусам вашей аудитории;
• не использовать форматы рекламы, затрудняющие доступ к основному контенту (например, в виде вставки или всплывающего окна поверх основного содержимого) – это может привести к понижению позиций ресурса.
• обеспечить соответствие техническим требованиям поисковых систем (в том числе - высокую скорость загрузки и адаптацию для мобильных устройств);
• создать привлекательные сниппеты для страниц, чтобы повысить их кликабельность (оптимизируйте под запрос мета-теги Title и Description - поисковые системы обычно берут их для формирования сниппетов, используйте микроразметку - в этом случае вы увеличите ширину сниппета в поисковой выдаче и получите возможность отображать в нём дополнительную информацию);
• заниматься брэндингом и повышением узнаваемости сайта - так вы получите больше прямого трафика;
• размещать ссылки на социальные сети и в социальных сетях, кнопки “поделиться” – это обеспечит репосты и переходы из соцсетей.

Подробнее узнать о том, как можно улучшить поведенческие факторы сайта, вы можете в отдельной статье нашего блога.