Поведенческие факторы ранжирования

Поведенческие факторы - это анализ действий посетителей сайта. Результаты анализа поведенческих факторов учитываются при ранжировании сайта в результатах поиска. Несмотря на то, что поведенческий фактор является одним из основных факторов, на которых строится SEO оптимизация и продвижение, оценить насколько велико влияние поведенческих факторов на ранжирование сложно. Поисковые системы комплексно используют различные факторы, такие как: ранжирование страниц по авторитетности (алгоритм Google PageRank), поведенческие факторы ранжирования сайта, машинное обучение (привет «Матрикснет» Яндекса). Разные поисковые системы придают разное значение поведенческим факторам. Например, Яндекс заявил, что усиливает значение поведенческих факторов с 2014 года и снижает влияние внешних ссылок. Повышение юзабилити и улучшение поведенческого фактора, Яндекс обозначил как один из приоритетных факторов ранжирования. Из-за этого резко возрос спрос на SEO-аудит сайта для анализа юзабилити, оценки и повышения поведенческого фактора сайта. Давайте подробнее рассмотрим, что такое поведенческие факторы.

Поведенческие факторы - что это такое

Чтобы понять, что такое поведенческие факторы, стоит разобраться, как собирается информация о поведении посетителей на сайте. 1. Сервисы статистики. Любой, кто хочет знать статистику посещаемости своего сайта, знаком с такими популярными сервисами, как Яндекс.Метрика и Google Analytics. В обмен на возможность бесплатного пользования лучшими системами статистики, поисковики получают огромные объемы данных для анализа. Безусловно, эти данные используются не только для анализа поведенческих факторов. 2. Веб-браузеры. Сегодня каждый крупный поисковик имеет в своем распоряжении браузер, через который может черпать информацию о поведении и пристрастиях пользователей: Goole - Chrome, Яндекс - Яндекс.Браузер, Bing - Internet Explorer. Прочие браузеры щедро укомплектованы интегрированными поисковыми движками от тех же поисковых систем. 3. Расширения для браузеров (панели инструментов). Еще одно замечательное дополнение, облегчающее жизнь и усердно «сливающее» статистику посещаемости в родной центр обработки данных, наподобие прочих сервисов и приложений. 4. Прочие сервисы и приложения. Огромный набор приложений, которыми большинство людей ежедневно пользуется, собирают бесконечные объемы информации о поведении и жизни людей. Google, например, насильно вбивает свой Google+ во все, что только может. Сервисы вроде YouTube или Blogger также активно участвуют в сборе статистики. Сервисы с геолокацией неустанно передают данные о перемещении устройства пользователя. И таким примерам нет предела. Например: что мешает Яндексу отследить посещение оффлайн магазина обычным среднестатистическим пользователем? 1. Вот мы заходим в Яндекс, вводим ключевой запрос, получаем результат поиска. Передали данные об устройстве, запросе и нашем примерном местонахождении. 2. Смотрим выдачу и кликаем на интернет-магазин. Передали данные о поведении и выборе в выдаче. 3. В интернет-магазине выбираем товар и решаем забрать его самовывозом. Если интернет-магазин подключен к Яндекс.Метрике, Яндекс в курсе каждой секунды, проведенной на сайте магазина, был ли оформлен заказ, произведен звонок, даже личных данных, введенных в форму. 4. Смотрим контакты магазина и ищем адрес через Яндекс.Карты. Отдаем Яндексу информацию о нашем желании посетить магазин, точное местоположение, маршрут движения и время прибытия. 5. Приезжаем в магазин, совершаем покупку, уезжаем. И вот, Яндекс знает, что мы прибыли по адресу магазина и примерное время, которое мы провели даже не на сайте, а в самом реальном магазине. Куда уж более, чем полные данные о поведении посетителя и не только на сайте.

Список поведенческих факторов ранжирования

1. Отказы (bounce rate). В большинстве случаев, отказом считается уход с сайта после просмотра страницы входа. Доля посетителей, которые ушли, просмотрев не более одной страницы, (не совершили переходов на другие страницы) - это и есть процент отказов. Процент отказов показывает, насколько сайт соответствует тематике и насколько его страницы релевантны поисковым запросам. Причиной отказов может также служить плохой дизайн или невнятная ссылочная структура сайта. В независимости от источников трафика, большое количество отказов негативно влияет на конверсию посетителей в покупателей. А значит, даже самая эффективная контекстная реклама не даст нужного результата, если сам сайт отталкивает посетителей. В зависимости от целей сайта, можно настроить счетчик отказов так, чтобы при достижении цели на странице входа, выход с этой страницы не считался отказом. Это будет полезно для анализа отказов для landing page. 2. Глубина просмотра. Чем больше страниц просматривает каждый посетитель сайта - тем больше глубина просмотра. Зачастую, этот важный критерий пытаются «накрутить», усложняя структуру сайта, или разбивая одну статью на несколько страниц. Однако, не стоит забывать, что посетитель может не захотеть пользоваться сайтом с трудной структурой, или читать продолжение статьи на другой странице. В итоге, вместо большой глубины просмотров, сайт получит большой процент отказов. 3. Время на сайте. Время, которое посетитель провел на сайте, обычно рассчитывается как разница между временем первого и последнего просмотра страницы в рамках одного визита. Чтобы увеличить время которое посетитель проводит на сайте, достаточно дать ему что-то интересное, на изучение чего посетитель захочет потратить свое время. Главное - не отвлечь посетителя от цели визита, иначе пострадает конверсия. 4. Возвращение к поиску. Если посетитель после посещения сайта снова воспользовался поиском, значит он не нашел на сайте того, что искал. Чтобы посетители снова не уходили в поиск, необходимо повышать релевантность посадочной страницы запросам, поддерживать предложение в актуально конкурентоспособном состоянии. Однако, некоторые посетители сразу открывают много сайтов и потом выбирают. Как на это реагируют поисковики? Пишите ваши мысли в комментариях к посту. 5. Прямые заходы. Критерий, характеризующий наличие у сайта постоянной целевой аудитории. Пользователи, которые приходят на сайт напрямую, вводят адрес сайта в адресной строке браузера или переходят из закладок. Если сайт полезен - его запомнят, если нет - то и смысла навязывать добавление сайта в закладки нет. 6. Характер перемещения курсора мыши и схема движения посетителя по сайту. Кроме статистики по кликам, так же собирается и анализируется то, как посетитель водит курсором по сайту и перемещается по страницам сайта. На основе этих данных формируется «тепловая карта», «карта путей по сайту». Анализ движения посетителя по сайту позволяет выявить «популярные страницы» и рассчитать динамический вес страницы сайта. Подобная статистика позволяет видеть как посетитель ведет себя на сайте, с какими сложностями сталкивается. Это помогает устранить все преграды для посетителя на пути к цели - и повысить конверсию. Поисковые системы используют эти данные для выявления программ, имитирующих поведение пользователей, с целью накрутить поведенческий фактор. 7. Кликабельность быстрых ссылок (CTR сниппета). Спиппеты позволяют посетителям использовать быстрые ссылки для прямого перехода на необходимые страницы сразу из результатов поиска. Качественный сниппет позволяет пользователю получить ответ на свой запрос и быстрее достигнуть цели. Если кликабельность быстрых ссылок высока, значит сайт релевантен запросу, а значит и позиции сайта будут выше. 8. Кнопки социальных сетей. Популярность страницы и цитируемость сайта в социальных сетях - один из показателей положительного отношения посетителей к сайту. Если содержимым сайта можно поделиться - размещайте родные кнопки самих социальных сетей, мотивируйте посетителей ставить лайки и подписываться.

Накрутка поведенческих факторов

Накрутка поведенческих факторов - это имитация поведения посетителя. Как и многие другие попытки обмануть алгоритмы поисковых систем, они всегда были на вооружении тех, кто занимается продвижением. Для кого-то решением является собственная программа имитирующая поведенческий фактор или сторонний сервис накрутки поведенческого фактора. Безусловно, пока есть желающие быстро получить результат, не вкладывая сил, будут и те, кто может заработать на поведенческих факторах. Это и биржи поведенческих факторов, которые предлагают заработок на поведенческих факторах, где можно купить «реальных» посетителей, которые помогут накрутить поведенческий фактор. Встречаются даже курсы, обучающие тому, как накрутить поведенческий фактор. Особенно страсти накалились после заявлений Яндекса о снижении значения ссылочной массы. На фоне паники продавцов ссылок, как грибы после дождя, стали вылезать биржи и сервисы накрутки поведенческих факторов. Поисковые системы уже достаточно объективно и качественно анализируют поведение посетителей, и их алгоритмы продолжают совершенствоваться. И это заставляет задуматься - действительно ли их алгоритмы сервисов и программ по накрутке поведенческого фактора лучше алгоритмов Гугла или Яндекса по отлову последних? Неужели Яндекс или Google не знает как отличить реальных посетителей, от тех, кто пытается сымитировать поведение пользователя и накрутить поведенческий фактор? Вы все еще верите волшебным общаниям с красивых посадочных страниц всевозможных сервисов вывести ваш сайт в топ без вложения сил и средств? Пишите в комментариях.

Улучшаем поведенческие факторы

Вместо того, чтобы думать, как накрутить поведенческий фактор, гораздо эффективнее и безопаснее улучшать поведенческие факторы ранжирования естественным путем. Улучшение качества сайта позволит не только привлечь трафик, но и увеличить конверсию сайта. Естественный поведенческий фактор сделает продвижение сайта более эффективным, быстрым и никакой апдейт поведенческих факторов будет не страшен. Продвижение сайта поведенческими факторами должно быть частью комплекса мер по раскрутке сайта. Для этого стоит уделить внимание статистике посещаемости и поведения посетителей на сайте. Однозначного ответа на вопрос как улучшить поведенческие факторы - нет. В каждом случае, улучшение поведенческих факторов индивидуально и зависит от целей и возможностей ресурса. В любой ситуации, первое с чего стоит начать - это анализ поведенческих факторов через сервисы статистики по таким параметрам как: отказы, глубина просмотра страниц, время на сайте, прямые заходы, тепловая карта внимания, карта путей по сайту. Создавайте и точно настраивайте в статистике цели. Возможно, для настройки потребуется создание дополнительных страниц. Настройка статистики позволит собирать более точную и подробную информацию, что позволит взять управление поведенческими факторами в свои руки. Освоив статистику, оптимизация поведенческих факторов станет прозрачной задачей, где раскрутка поведенческими факторами займет свое место среди прочих важных SEO технологий. А пока, добавляйте сайт в избранное, ставьте лайки, делитесь этой статьей в социальных сетях, подписывайтесь на блог и пишите в комментариях ваше мнение о том, как увеличить поведенческие факторы ранжирования сайта.