Поведенческие факторы ранжирования, вся правда

Доброе время суток. Сегодня хочу затронуть тему поведенческих факторов, которая уже, весьма, заезжена и, наверное, все знают, что это такое и как поисковые системы их вычисляют. Я же хочу затронуть более глубинные аспекты ранжирования поведенческих факторов Яндекса , которые были выявлены исключительно опытным путём.

Для начала давайте выясним какие именно показатели Яндекс использует при вычислении поведенческого фактора того или иного сайта, а так же выясним степень их влияния:

1. Количество отказов — соотношение посетителей сразу или почти сразу покинувших ваш сайт к общему количеству посетителей. Один из основных видов поведенческого фактора, соответственно, чем показатель отказов больше, там поведенческие факторы хуже. Отказом считается пользовательская сессия длительностью менее 10 секунд.

2. Продолжительность сессии на сайте — время, которое посетитель провел на сайте после перехода из поисковой системы. По опыту могу сказать, что влияние оказывает не столь значимое, в сравнении с показателем отказов. Соответственно, чем время, проведенное на сайте больше, тем лучше поведенческий фактор.

3.Численность просмотренных страниц — общая численность просмотренных страниц за сессию просмотренных пользователем, перешедшим из поисковой системы на ваш сайт. Чем больше страниц просмотрено, тем лучше поведенческие факторы.

Это 3 основных показателя, на которые всегда нужно обращать внимание. Возможно, учитываются и другие, но их влияние не столь велико.

Про это тоже много где писали, но я всё же немного затрону эту тему, на всякий случай. Яндекс использует, конечно же, данные из метрики, данные от Яндекс.Бара у тех пользователей, которые его используют, из поисковой выдачи, а так же, скорее всего, из Яндекс.Браузера. Всё это позволяет собирать очень подробную информацию о поведении пользователей, о их симпатиях к тем или иным сайтам, а так же дать совершенно чёткий ответ на вопрос «Нашел ли пользователь ответ на свой запрос на том или ином сайте?», на основании чего и делается вывод о полезности для пользователя того или иного сайта.

Как Яндекс учитывает поведенческие факторы при формировании результатов поиска?

А вот здесь начинается самое интересное. Всё дело в том, что поведенческий фактор привязывается не к сайту в целом, а к отдельно взятому поисковому запросу, то есть поведенческий фактор формируется по каждому запросу индивидуально и позже его влияние дополняет вес релевантной страницы сайта по конкретному поисковому запросу. Иными словами можно сказать следующее:

релевантность сайта = его статическая релевантность (оптимизация + ссылки)

+ динамическая релевантность (поведенческий фактор)

Конечно, это не точная формула. Скорее всего, там есть какие-то динамические коэффициенты, которые подбираются в зависимости от чего-то, а, возможно, и не плюс там вовсе, но факт состоит в том, что поведенческая составляющая всегда дополняет его, так называемую, статическую релевантность и этот результат арифметического сложения уже участвует при формировании результатов поиска.

Так же очень важно то, что численное значение этой, так называемой поведенческой составляющей по конкретному поисковому запросу очень сильно зависит от частотности запроса, это опытно доказанный факт. И получается следующее: чем больше запрашивают тот или иной поисковый запрос, тем большее влияние оказывают поведенческие факторы на выдачу по нему. При этом могу сказать, что поведенческая составляющая прямо пропорциональна частотности запроса и поэтому может значительно превосходить статическую релевантность. Именно поэтому так сложно вывести высокочастотные запросы в ТОП, особенно в коммерческих тематиках. Зато можно не волноваться из-за поведенческих факторов при продвижении низкочастотных запросов, потому как там их влияние минимально и достаточно грамотно подойти к вопросу оптимизации.

При продвижении информационных запросов поведенческие имеют важную роль, и хочу сказать, это очень сильно влияет на качество выдачи. Всё работает так, что с течением времени сайты встают именно на те места, которых заслуживают. То есть чем лучше сайт ответил на запрос пользователя, тем он выше, что более чем логично и удобно. Влияние поведенческих в информационной выдаче так же обусловлено тем, что там значительно меньше конкуренция, а следовательно вопросам оптимизации владельцы уделяют не столь большое внимание, да и ссылки там покупаются для продвижения значительно меньше. Всё это значительно уменьшает статическую составляющую, при этом понятно, что влияние поведенческой составляющей возрастает.

Как часто Яндекс учитывает поведенческие факторы?

Учёт и пересчёт поведенческих факторов Яндекса, так других поисковых систем, происходит в так называемые поведенческие апдейты. В среднем такие апдейты бывают раз в месяц. Заметить их можно по большей степени изменения поисковой выдачи, особенно на примере информационных сайтов.

Обобщенный поведенческий показатель сайта

Как не странно, но Яндекс анализирует поведенческий фактор не только по конкретному запросу, но и по сайту в целом. И скорее всего этот обобщенный показатель оказывает некоторое влияние на ранжирование по всем запросам, потому как (я предполагаю) он закладывается в траст.

Так же хочу отметить то, что поведенческий фактор вычисляется только для первых 30 результатов поиска, потому как за ТОП 30 уже очень мало кликов и вычисление поведенческого фактора не имеет смысла.

Ах да, ещё хочу отметить то, что поведенческий фактор имеет накопительный характер. То есть — во время поведенческого апдейта не только та величина поведенческой составляющей, которая была определена за время от предыдущего до текущего апдейта участвует в вычислении финального значения релевантности, но и старое значение тоже оказывает влияние, то есть не бывает такого, чтобы если поведенческий фактор был хороший, а через некоторое время по некоторым причинам стал значительно хуже, радикально упали позиции. Они будут уменьшаться постепенно с каждым поведенческим апдейтом, то есть после каждого пересчёта абсолютная величина поведенческой составляющей будет становиться меньше.

Вот пожалуй и всё, что я хотел сказать. Уверен, большинство из вас узнали сегодня много нового и интересного 🙂 Если есть вопросы, то пишите их в комментарии, я с радостью на них отвечу, а так же мне было бы очень интересно выслушать ваше мнение. Быть может вы в чём-то со мной не согласны или у вас есть свои предположения на этот счёт. В общем, жду комментов 🙂