Поведенческие факторы ранжирования в Яндексе

В наше время технологии развиваются стремительно. Компьютеры уже способны анализировать информацию, рассуждать и обучаться новым навыкам. Искусственный интеллект обладает внушительными возможностями: он способен выполнять мыслительные операции значительно быстрее и эффективнее человека. Тем не менее, полностью оценить качество и удобство сайта для пользователя ИИ пока не в состоянии.

Что же считается качественным сайтом? Для Яндекса качественный сайт — это тот, который заслуживает высокие позиции в результатах поиска по определённым ключевым запросам. Поисковые системы оценивают соответствие сайта по ряду критериев, в том числе на основе данных о действиях пользователей, которые собираются с помощью инструментов искусственного интеллекта. Исходя из этих данных, сайты ранжируются в поисковой выдаче — процесс, известный как ранжирование. Существуют сотни, а то и тысячи таких критериев, точный перечень которых поисковые системы держат в секрете. Однако их можно условно разделить на три основные группы: • внутренние (наличие SSL-сертификата, возраст домена, скорость загрузки, наличие ключевых слов); • внешние (количество обратных ссылок, число источников этих ссылок, соответствие контексту текста); • поведенчес

кие (такие как кликабельность, прямые заходы на сайт, глубина просмотра страниц, коэффициент отказов и другие). Эти факторы одновременно являются внутренними и внешними, но из-за их значительного влияния на ранжирование они выделены в отдельную категорию.

Кроме того, существуют различные подходы к ранжированию в поисковых системах:

1. По авторитетности:
   • Например, использование алгоритма PageRank, который ранее был популярен для оценки важности сайта на основе множества факторов.
2. По поведенческим факторам:
   • Здесь учитываются пользовательские взаимодействия с веб-ресурсом, которые рассматриваются поисковыми роботами при ранжировании.
3. Машинное обучение:
   • Яндекс использует собственный алгоритм «Матрикснет», который гармонизирует вышеупомянутые подходы.

Первый подход сейчас устарел, поскольку алгоритм можно манипулировать, а также в нем присутствуют уязвимости. Ограничение ранжирования только внутренними и внешними факторами также недостаточно эффективно, поскольку их можно искусственно повлиять, используя автоматизированные сервисы для покупки ссылок и анализа текста.

Следовательно, поисковые системы активно разрабатывают и применяют метрики, анализирующие поведение пользователей на сайтах. Для этого они используют: • Страницы с результатами поиска (SERP), отслеживая такие параметры, как количество просмотров страниц, CTR (отношение кликов к показам), повторные посещения результатов поиска и др.; • Системы веб-аналитики, такие как Яндекс.Метрика и Google Analytics, предоставляющие полную информацию о поведении пользователей; • Браузеры и связанные с ними программные продукты. Каждая поисковая система имеет свой собственный браузер (например, Яндекс.Браузер у Яндекса, Google Chrome у Google), которые отправляют данные о использовании страниц и отчёты о сбоях.

Важно отметить, что в разных тематиках значимость отдельных поведенческих факторов может различаться. Например, для одних сайтов критично время просмотра страницы, в то время как для других — нет. Это подчеркивает необходимость тщательного анализа и сегментации данных при ранжировании. Также можно использовать машинное обучение, где корректировки в алгоритм вносит человек-ассессор, хотя его оценка может быть субъективной.

Параметры, влияющие на поведенческие аспекты ранжирования веб-сайтов, и рекомендации по их улучшению:

1. CTR (коэффициент кликабельности сниппета) Важность количества кликов для ранжирования неоспорима, однако здесь существует дилемма. Сайты получают больше кликов, если они расположены выше в поисковой выдаче, но для того, чтобы повысить свои позиции, необходимо обеспечить высокие показатели кликабельности.

Важно осознавать, что число кликов может зависеть как от характера, так и от темы поискового запроса. Кликабельность сниппета также может быть определена его местоположением на странице поисковых результатов.

Приведем несколько ценных советов для улучшения и контроля над сниппетом: • разработка качественного и детально проработанного текста сниппета; • усиление заголовка страницы, в котором должны присутствовать ключевые слова и призывы к действию, чтобы стимулировать переход на сайт; • применение быстрых ссылок для улучшения навигации и доступности важных разделов сайта; • обращение внимания на фавикон, который должен быть узнаваемым, соответствовать корпоративному стилю и отражать суть содержимого сайта.

Разберем некоторые примеры сниппетов:

В заголовке первого сайта, кроме фразы «доставка продуктов», указана также информация о скидках, что является привлекательным фактором для клиентов. В описаниях обоих сайтов выделена основная информация о скорости доставки. Отметим, что сниппет сайта Мегамаркет выглядит более насыщенным информацией, включая режим работы 24/7 и доступный промокод, что делает его предложение выгоднее. В то время как описание на Яндекс Маркете содержит менее разнообразные данные. Оба сайта обладают блоком быстрых ссылок, который увеличивает внимание к сниппету за счет его большего размера и предоставляет прямой доступ к нужным разделам.

Действия пользователей на странице результатов поиска важны для оценки сайта поисковыми системами. Они отслеживают частоту переходов и возвращений на сайт, что влияет на ранжирование: положительно и отрицательно соответственно. Некоторые запросы требуют сравнения информации между несколькими сайтами, и тогда оценка этих параметров меняется, но таких случаев мало. Для улучшения этих показателей рекомендуется повышать релевантность страниц, сохранять конкурентные цены и мотивировать добавление сайта в закладки.

Показатели на сайте включают процент отказов, время на сайте и глубину просмотра. Процент отказов показывает долю пользователей, покинувших сайт менее чем через 15 секунд, и считается приемлемым, если не превышает 20%. Снижение этого показателя возможно за счет улучшения дизайна, навигации и технических аспектов сайта. Время, проведенное на сайте, и глубина просмотра отражают заинтересованность и вовлеченность пользователя, что важно для повторных посещений. Кроме того, анализ движения курсора пользователя помогает идентифицировать неестественные поведенческие паттерны, которые могут быть признаками манипуляций.

Переходы в социальные сети также имеют значение, поскольку клики по социальным кнопкам могут увеличить количество подписчиков и репостов, улучшая восприятие сайта поисковиками. Рекомендуется естественным образом улучшать поведенческие факторы: обновлять контент, оптимизировать дизайн и функциональность. Регулярная работа над сайтом благоприятно сказывается на его продвижении и посещаемости.