Как Яндекс оценивает поведенческие факторы. Яндекс поведенческий фактор
Поведенческие факторы в Яндекс видео Видео
...
2 лет назад
Подробней про инструмент оценки поведенческих факторов в Яндексе ✅ по запросу для сайта и заданного URL:...
...
2 лет назад
Леонид Гроховский рассказал о поведенческих факторах Яндекс с практической точки зрения, дал общий обзор...
...
2 лет назад
Роман Морозов, основатель и владелец компаний Seopickup и Userator. Это экспериментальный формат интервью, поддерж...
...
11 меc назад
Закажи SEO аудит сайта https://goo.gl/PAsrxf Как продвигать сайт в 2018 году? Давно уже не секрет, что основным фактор...
...
6 лет назад
Seo от Сеоштейна Http://Seostain.ru.
...
2 лет назад
Заходите на мой блог, там много других интересных статей и кейсов по Seo и Интернет-маркетингу - http://blogarbik.ru/...
...
5 лет назад
view_0069, #seo_0041 Захватывающий триллер о перспективах продвижения поведенческими факторами в 2014 году. В главны...
...
3 лет назад
Екатерина Гладких из команды анти спама Яндекса рассказывает про накрутку поведенческих факторов и послед...
...
2 лет назад
Закажи аудит сайта ✅ https://goo.gl/PAsrxf Коротко о главных факторах влияющих на продвижение сайтов в поисковых...
...
2 лет назад
Фрагмент лекции про машинное обучение, в которой Игорь Кураленок (Руководитель группы модернизации поиска,...
...
5 лет назад
lpa_0007, #moneymaking_0183 Гость программы: Ставский Станислав - главный аналитик отдела маркетинга Eruditor Group Из перед...
...
3 лет назад
Как повлиять на все группы поведенческих факторов, не вступая в конфликт с поисковыми машинами? Из видео...
...
3 лет назад
Исследование какие есть поведенческие факторы и как они учитываются в ранжировании обоих поисковых систем.
...
1 лет назад
11 часть: Пользовательские факторы - Типы ПФ и источники данных - Какие поведенческие факторы учитывают поис...
...
4 меc назад
Какие поведенческие факторы актуальны в 2018 году, какие коммерческие факторы 2018? Почему одни сайты занимают...
...
3 лет назад
На одной конференции по интернет-маркетингу Роман представлял сервис по накрутке поведенческих факторов....
...
2 меc назад
Из этого видео вы узнаете что такое накрутка поведенческих факторов и что грозит за это. -----------------------------------...
...
4 лет назад
Открытая конференция и ответы на вопросы по попаданию под фильтр за накрутку поведенческих факторов в...
...
2 лет назад
Бесплатный мастер-класс по SEO Регистрация здесь https://goo.gl/k2dKBQ ✅ Хочешь гарантированно поднять свой...
2 лет назад
Улучшать поведенческие факторы сайтов, не соответствующих базовым критериям качества, задача бессмысленн...
vse-doma.su
Полезная информация — Поведенческие факторы ранжирования Яндекса
Поисковая система – не человек, но должна выдавать пользователям результаты, очень похожие на те, которые бы выбрал именно человек, а не машина. Поэтому одним из приоритетных направлений развития ранжирования является «мимикрия» под человека, встраивание в формулу ранжирования «человеческого поведения». Для этого Яндекс использует две технологии: обучение MatrixNet с помощью ручного труда асессоров, оценивающих страницы по комплексу параметров и общему впечатлению, а также поведенческие факторы – отслеживание действий реальных пользователей. О машинном обучении и MatrixNet в целом мы поговорим в одном из ближайших выпусков рассылки, а сегодня сосредоточимся на том, как Яндекс отслеживает и интерпретирует поведение пользователей. Сразу стоит отметить, что оценки асессоров являются более важным фактором ранжирования и могут «забороть» поведенческие факторы. Например, если у сниппета сайта высокая кликабельность, но асессоры ставят ресурсу низкую оценку – например, из-за «заманухи» и несоответствия на деле сути запроса, – то лидерства в выдаче уже не добиться.
Большой Брат наблюдает: источники данных
Откуда у Яндекса информация о поведении пользователей? Существует (несмотря на постоянные отрицания и уклончивые ответы представителей и сотрудников поисковика) три источника: - Сбор данных с поисковой выдачи – отсюда можно получить данные по кликабельности сниппета. Очевидно, что если пользователи больше кликают по сайту, находящемуся на третьем или четвертом месте, чем по первым результатам по какому-либо запросу, то он лучше отвечает на запрос (более релевантен) и потому заслуживает перемещения выше на SERP. Также Яндекс собирает возвраты данные по возвратам к выдаче с помощью кнопки «Назад» в браузере – чем больше возвратов с сайта, тем он менее релевантен, а более соответствующим запросу будут сайты, которые завершают поиск.
- Яндекс.Метрика – собственный счетчик Яндекса достаточно популярен в силу удобства, полноты предоставляемой статистики и ее хорошей визуализации, а также мощного продвижения самим Яндексом. Наивно было бы думать, что Яндекс не использует данные Метрики для присваивания сайту, где установлен счетчик, определенных параметров, влияющих на ранжирование.
- Яндекс.Бар – надстройка для браузеров, которая предлагает быстрый доступ к сервисам поисковой системы и отображает полезные данные (погоду, пробки, курсы валют и так далее). Навязывается Яндексом в собственных сборках браузеров, мессенджерах и так далее, а также активно рекламируется на самом поисковике. В последних версиях появилось отслеживание местоположение пользователя по IP и Wi-Fi и, соответственно, показ поисковых результатов и прочих сервисов с максимально точным геотаргетингом. Что касается отслеживания поведения, то существуют вполне убедительные доказательства «шпионской» активности Бара. Он отслеживает и «отсылает в центр» примерно те же параметры, что и Яндекс.Метрика.
Наличие на сайте комплекса страниц, оптимизированных по дополняющему списку запросов, а также «ссылочных маршрутов» для переходов посетителей со страницы на страницу, является косвенным фактором, как бы «предваряющим» соответствующий поведенческий. Если кластер страниц под дополняющие запросы из «Статистики слов» есть, Яндекс будет считать, что сайт готов обеспечить высокие значения поведенческих метрик (продолжительность пребывания на сайте, количество просмотров страниц и т.п.) Важно понимать, что кластер запросов нужно брать именно из «Статистики слов», из колонки «Что еще искали люди». Слова в ней сортируются не по частотности, а по тому, насколько часто они являются переформулировками первоначального запроса после возвращения от посещенного сайта обратно на страницу поиска.
Основные поведенческие факторы
- Показатель отказов (bounce rate) – если пользователь выходит с сайта (возвращается к выдаче или закрывает вкладку браузера или сам браузер) после просмотра одной страницы, такое поведение классифицируется как «отказ». Это негативный поведенческий фактор, который свидетельствует о некачественном и нерелевантном ресурсе. Хотя в некоторых тематиках – и архитекторы веб-поиска Яндекса, вероятно, это понимают – показатель отказа не может являться критерием качества сайта, так как пользователи получают ответ на свой вопрос на первой же странице. Например, это тематика такси, где обычно главная страница сайта встречает посетителя номером телефона и примерными расценками, и ему не нужно переходить на другие страницы, чего он обычно и не делает. Сайт при этом может быть более чем качественным, даже суперпродающим. Кстати, уже в основную формулу поиска «встроена» защита от значительного изменения позиций на основе какого-либо одного фактора: поисковик принимает во внимание не просто сумму факторов с весовыми коэффициентами важности, а некую «общую картину» (так называемый «моном»), в которой целое может отличаться от арифметической суммы слагаемых.
- Время, проведенное на сайте – одна из самых важных метрик. На плохом сайте человек не будет задерживаться, на хорошем – проведет достаточно много времени.
- Количество просмотренных страниц (глубина просмотра) – примерно аналогичный предыдущему критерий качества сайта.
- Первый и последний клики по выдаче – поисковая система считает более релевантными сайты, на которые были переходы из выдачи в первый и последний раз (если пользователь открыл сразу несколько сайтов из выдачи).
Что делать?
- Если перечисленные показатели для продвигаемого сайта не слишком хороши, уберите Яндекс.Метрику. Не стоит явно сообщать Яндексу, что дела пока идут не так, как хотелось бы. Получать всю необходимую информацию можно и с помощью Liveinternet, а Метрику вернуть после того, как показатели выйдут на хорошие значения (bounce rate ниже 40%, более 2,5 просмотров за среднюю сессию).
- Бейтесь за информативный и привлекательный сниппет. Если поисковик составил его на основе не самого удачного куска текста страницы, перепишите его, чтобы вынудить систему при переиндексации заменить сниппет. Пользуйтесь всеми инструментами управления внешним видом поисковых результатов – подробную информацию об этом можно получить в докладе Александра Шубина (Яндекс), сделанном на конференции NetPromoter-2010. Его можно посмотреть на SeoPult.TV.
- Создайте кластер дополняющих страниц (см. выше).
- Меняйте landing page (входную страницу) каждого продвигаемого запроса так, чтобы она действительно отвечала на запрос пользователя, была 100% релевантной.
- Доведите до ума дизайн, юзабилити и контент сайта – так и только так можно замотивировать людей проводить просматривать более одной страницы и проводить на сайте достаточное количество времени.
Поисковые системы постоянно стараются сделать выдачу более «человечной», и единственный способ, который работает для этого на 100%, – использование данных о поведении реальных людей. Эти данные у Яндекса есть, объем и инструментарии анализа наращиваются. Очевидно, что в дальнейшем роль поведенческих факторов будет только расти. Позаботьтесь о качестве своего сайта, и все будет в порядке.
Как Яндекс оценивает поведенческие факторы
Поведенческие факторы являются одним из основных показателей, который влияет на ранжирование сайта, а соответственно, на его трафик и ваш заработок. Поэтому становится важным улучшать этот показатель.
Чтобы улучшение поведенческих факторов прошло успешно, следует понимать, как их учитывают поисковые системы, получить, так сказать, карту битвы, правила игры. В данной статье рассмотрим то, каким образом получает поведенческие факторы самый рунетовский поисковик Яндекс.
История влияния поведенческих факторов
Впервые о поведенческих факторах заговорили в конце 2010 года, когда было замечено, что то, как себя ведут посетители на сайте, влияет на его место в выдаче. В это время о таком явлении знали немногие вебмастера, которые вне конкуренции смогли продвинуть свои сайты в топы.
Но ненадолго. Менее чем через полгода о поведенческих факторах узнали все, в том числе и золотые головы, которые изобретали машины для искусственной накрутки поведенческих факторов, то есть это роботы, которые ходили по сайту так же, как живые люди. Яндекс просёк такие дела, и разработал более сложные алгоритмы, которые фиксируют поведенческие факторы и легко распознают искусственное поведение. За накрутку поведения стал накладываться бан, так же, как и за накрутку посещаемости.
Сегодня алгоритм вычисления поведенческих факторов Яндекса настолько совершенен, что он знает о вашем сайте больше, чем вы сами.
Как Яндекс вычисляет поведенческие факторы
Известно несколько инструментов, которыми пользуется Яндекс для определения поведенческих факторов того или иного сайта.
Яндекс Бар – это дополнение для браузера, которое часто навязчиво устанавливается в компьютеры пользователей. Честно говоря, это самый дурацкий метод Яндекса, так как этот бар есть не у всех, и всех он нервирует.
Яндекс Метрика с её подключенным вебвизором – это самый отличный способ фиксации поведенческих факторов. Благодаря ему Яндекс получает всю информацию о сайте и использует её в своих целях по ранжированию. Поэтому, если у вас на сайте хорошие поведенческие факторы, то чтобы Яндекс их увидел лучше, необходимо использовать Метрику и вебвизор. А сам вебвизор и вебмастеру, кстати, неплохо поможет в улучшении сайта. Об этом мы писали тут.
Также некоторые вебмастера считают, что Яндекс может получать данные о поведенческих факторах через счётчик Liveinternet или другие аналогичные сервисы, которые предположительно являются партнёрами Яндекса.
Как бы то ни было, Яндексу известно о поведенческих факторах сайта достаточно много, чтобы определить их истинность. Поэтому не стоит особо забивать себе голову тем, как он добывает эти данные. Лучше направить свои силы на улучшения этих показателей.
Также по этой теме:
wpuroki.ru
