автор: Dave Davies
В эпоху поиска недостаточно знать, какие сигналы ранжирования могут или не могут сыграть роль.
Необходимо понимать среду, в которой эти сигналы действуют.
Эта глава рассмотрит, как используется – и как не используется – поведение пользователя поисковыми системами.
В отличие от предыдущих трех глав, которые сосредотачивались на принципах, здесь будет больше конкретных примеров и приложений.
Большая часть этой главы будет посвящена Google, поскольку они лидеры в этой области, но принципы также могут быть применены к Bing.
Сигналы поведения пользователя, которые поисковые системы не используют
Прежде чем погрузиться в то, как поведение пользователя влияет на поиск, давайте убедимся, что мы понимаем, какое поведение пользователя не влияет.
Google Analytics
Наличие Google Analytics на вашем сайте никак не влияет на поиск. Когда спросили о том, существует ли наказание за удаление Google Analytics 28 июня 2018 года, Джон Мюллер из Google ответил:
Чтобы быть ясным: нет наказания за использование или неиспользование GA в отношении поиска.
— Джон (@JohnMu) 28 июня 2018 г.
Не все владельцы веб-сайтов/вебмастера/специалисты по SEO используют Google Analytics. Если бы Google использовал свою аналитическую платформу для определения метрик успешности и неудач вашего сайта, они фактически сравнивали бы яблоки с апельсинами.
Ваши индивидуальные метрики пользователей (как сообщаемые или обнаруженные Google Analytics) не используются специально в вашу пользу или против вас.
Сигналы поведения пользователя, которые могут использовать поисковые системы
Теперь, когда мы рассмотрели, какие сигналы поведения пользователей поисковые системы не используют, давайте рассмотрим типы сигналов поведения пользователя, которые могут использовать поисковые системы.
Клики и Посткликовое Поведение
Хотя Google правильно заявил, что они не используют Google Analytics для сбора сигналов для ранжирования страницы, это не означает, что они вообще не используют посткликовые сигналы.
Google знает:
- На какие сайты пользователи кликают в результатах поиска.
- Как долго пользователь находился на целевом сайте, прежде чем вернуться к Google.
- Что пользователи делали далее.
Таким образом, у нас есть четыре основных возможности, которые Google может использовать:
- Пользователь кликает на ваш сайт в результатах поиска и быстро возвращается к поисковой системе, а затем кликает на следующую ссылку. Это будет явным указанием на то, что пользователь считает, что запрос верен, а результат ошибочен, и посылает отрицательный сигнал актуальности для вашей страницы относительно этого запроса.
- Пользователь кликает на ваш сайт в результатах поиска, задерживается там на продолжительное время, а затем возвращается к поисковой системе и кликает на следующую ссылку по тому же запросу. Это, вероятно, пошлет положительный сигнал актуальности Google для этого запроса и покажет, что пользователь нашел интересный контент и просто ищет дополнительную информацию или варианты.
- Пользователь кликает на ваш сайт в результатах поиска, а после долгого или короткого промежутка времени возвращается к поисковой системе, уточняет свой запрос и выполняет новый поиск. Это будет указывать поисковой системе, что сам пользователь, возможно, не был достаточно конкретен, и не применять хорошую или плохую актуальность к вашему сайту.
- Пользователь кликает на ваш сайт в результатах поиска и, после долгого или короткого промежутка времени, возвращается к поисковой системе и полностью изменяет свой запрос. Это будет указывать, что они нашли то, что искали, и перешли к другой задаче. Этот сигнал передаст положительную актуальность.
Хотя эти сигналы, очевидно, будут зависеть от таких факторов, как тип запроса и паттерны поведения пользователей, это служит иллюстрацией типов сигналов, которые можно извлечь из ваших данных о кликах.
Мы можем ожидать, что увидим гораздо больше этого по мере того, как системы машинного обучения становятся более сложными. Меня не удивлюсь, если это станет основным сигналом для ранжирования сайтов, так как мало что еще может подтвердить успех или неудачу размещения в SERP так эффективно.
Отзывы
Ни одно обсуждение поведения пользователя в качестве сигнала ранжирования не было бы полным без упоминания отзывов.
Как обсуждалось Мэттом Саутерном из SEJ в ноябре 2017 года, отзывы являются наиболее важным сигналом в контексте локального поиска. Вы можете прочитать полную статью здесь.
Это прямой пример использования Google сигнала поведения пользователя.
Также существуют патенты, которые обсуждают использование местоположения в качестве сигнала с тем, чтобы выполнить запрос на продукт или услугу и затем обнаружить через Android или другие системы, что вы оказались там, тем самым подтвердив намерение пользователя.
Использование вашего местоположения как отзыва и учет того, прошли ли вы мимо других предприятий, предлагающих тот же сервис или продукт, и укрепление ценности этого сигнала, если это так (то есть, если бы вы отправились дальше, чтобы связаться с конкретным местом, оно, должно быть, превосходно).
Google Analytics – Возможно
Как работает поведение пользователя в поиске: все, что вам нужно знать
Я помню, что отметил выше: Google не использует Google Analytics в качестве сигнала ранжирования, и это верно. Но это не означает, что они не используют его для создания сигналов ранжирования.
Google может использовать Google Analytics, чтобы понять, как:
- Веб-сайты используются.
- Успешный сайт структурирован по сравнению с неуспешным.
- Пользователи взаимодействуют с веб-сайтом, а затем применяют это понимание в качестве сигналов на глобальном уровне.
Чтобы быть ясным, есть причина, по которой я поставил "возможно" в заголовок этого раздела. Я не уверен.
Из того, как сформулированы их отрицания использования Google Analytics, кажется вероятным.
Даже если они не используют его сегодня из-за сложности, это определенно то, что машинное обучение может сделать возможным и помочь Google предсказывать с более высокой степенью уверенности, удовлетворит ли новая веб-страница или веб-сайт намерения поисковика.
И действительно, это просто верхушка айсберга
Как работает поведение пользователя в поиске: все, что вам нужно знать
Цель этой серии заключалась в том, чтобы предоставить понимание подхода, который принимают поисковые системы к поиску и ранжированию страниц, а не обсуждать конкретные стратегии.
В случае метрик поведения пользователя это было проще всего сделать с примерами. Однако не ограничивайтесь прочитанным выше. Это всего лишь примеры.
Вот что вы всегда должны помнить:
Пользователь – это причина.
Если поисковая система может понять намерение пользователя и вероятность того, что это намерение будет удовлетворено конкретной веб-страницей или веб-сайтом, они поняли святой грааль.
Мы видели, как поисковая система может (или в некоторых случаях просто может) использовать поведение посетителя в качестве сигнала поиска, но, очевидно, это конечная цель.
Теперь нам нужно понять, как каждое действие пользователя может быть измерено и взвешено. Если это можно сделать так, чтобы это можно было применить в глобальном масштабе, это почти наверняка будет использоваться в качестве сигнала в какой-то степени.
Для этого вам нужно рассмотреть:
- Какие технологии применяются.
- Каковы ее ограничения.
- Как могут быть агрегированы предоставляемые ими сигналы.
- Будет ли это сигналом или уже является таковым.
Лучшая часть?
В этом поиске всегда есть шанс, что вы ошибетесь.
Вы можете рассматривать поведение пользователя, которое поисковая система не использует.
И в этой ошибке вы будете сосредотачиваться на отправке положительных сигналов пользователя и создании такого опыта, который бы их генерировал.
Даже если поисковая система не поблагодарит вас напрямую... ваша прибыль это сделает.