например: кворум
Санкт-Петербург
32 урока, 15 часов - курс обучения "Продвижение сайта для начинающих". Акцент в обучении на алгоритмы поисковых систем Яндекс, Google и SEO инструменты.
> обучение > 10. поиск и поведение
Лекция 1: Начинаем знакомство с поиском (13 мин.)Лекция 2: Внутри поисковой системы: от запроса до выдачи (18 мин.)Лекция 3: Поисковые системы и слова (в тексте, HTML коде), назания за СПАМ (14 мин.)Лекция 4: Оптимизация, переоптимизация и качество текста (13 мин.)Лекция 5: Поисковые системы и ссылки (16 мин.)Лекция 6: Сервисы с собственными базами ссылок и параметры ссылок (19 мин.)Лекция 7: Сервисы (2) с базами ссылок и новые типы ссылок (19 мин.) Лекция 8: Сервисы (3) с базами ссылок и новые атрибуты ссылок (19 мин.)Лекция 9: JavaScript и новые типы ссылок. Внутренние ссылки. (30 мин.)Лекция 10: Поисковые системы и поведение пользователей (36 мин.)Лекция 11: Поведение пользователей и технические параметры (24 мин.)Лекция 12: Формула и факторы ранжирования поисковых систем (40 мин.)Лекция 13: Создаем сайт под продвижение - запросы пользователей (50 мин.)Лекция 14: Пример ручного создания семантического ядра (32 мин.)Лекция 15: Сервисы для создания семантического ядра - 1 (35 мин.)Лекция 16: Севисы для создания семантического ядра - 2 (16 мин.)Лекция 17: Кластеризация, отбор запросов и контент посадочной страницы (26 мин.)Лекция 18: Сервисы и инструменты - кластеризаторы (23 мин.) Лекция 19: Три типа посадочных страниц и контент для них (23 мин)Лекция 20: Контент посадочных страниц и сниппет (45 мин)Лекция 21: Методы контроля и оценки результатов продвижения (26 мин.)Лекция 22: Коммерческие сервисы для контроля продвижения сайта (29 мин.)Лекция 23: Получили в продвижение старый сайт (21 мин.)Лекция 24: Выявляем и устраняем проблемы скорости загрузки (19 мин.) Лекция 25: Проблемы с индексацией, дубли и переспам (19 мин.)Лекция 26: Увеличиваем SEO трафик - подбор запросов близких к ТОПу (35 мин.)Лекция 27: Увеличиваем SEO трафик - расширяем запросы по конкурентам (16 мин) Лекция 28: Естественный ссылочный профиль (21 мин.)Лекция 29. Ссылочный профиль по методам получения ссылок (14 мин.)Лекция 30: Традиционные SEO методы наращивания ссылочной массы (42 мин.)Лекция 31. Воронка продаж, SEO воронки и удовлетворенность пользователя (29 мин.)Лекция 32. Поведение посетителей, цвет и дизайн (24 мин.)

Урок 10: Поисковые системы и поведение пользователей (36 мин.)

В этом уроке: Первый урок по поведенческим факторам. Поведение посетителей в выдаче ПС и в браузере. Удовлетворенность поиском в выдаче: кликабельность (CTR), время на сайте (короткие, средние и длинные клики), невозвраты. Методы поднятия CTR в выдаче. Поведение пользователей в браузере: посещаемость, закладки, возвраты, время на странице, пути по сайту. Накрутки поведения, технологии, сервисы. Поведенческие атаки на конкурентов. Перспективы учета поведенческих - UserRating. Инструменты: webmaster.yandex.ru, вебвизор, metrika.yandex.ru, google search console, analytics.google.com, serpclick, userator, seopickup

КОНСПЕКТ УРОКА:

Добрый день. Сегодня мы переходим к новой теме - учет поведения пользователей поисковыми системами. Об использовании поведения пользователей для оценки сайтов и ранжирования поисковой выдачи мы знаем из официальных заявлений сотрудников поисковых систем, из их научных публикаций и из наблюдений оптимизаторов.

Первый блок поведенческих факторов, которые учитывают поисковые системы, связан с поведением пользователей непосредственно в поисковой выдаче. В качестве первого примера, перед вами выдача Google и сайты, на которые переходил некий пользовать.
На данной схеме пользователь:
- посмотрел сниппет первого сайта и перешел на сайт;
- побыл на нем 20 секунд и вернулся в поиск;
- дальше он кликнул на второй сайт выдачи перешел на него;
- побыл на нем 10 минут и вернулся в поиск;
- с 3 сниппета он перешел на третий сайт не вернулся в поиск.
Вот такое поведение стали учитывать поисковые системы первым.

CTR

Первый поведенческий числовой параметр это CTR - процент людей, которые увидели сниппет и по нему кликнули. CTR зависит от позиции в выдаче и привлекательности сниппета для пользователя.

Здесь в табличке вы видите среднестатистический CTR на Google по большому объему сайтов в зависимости от позиций (исследование backlinko.com). CTR первого места 31%, второго места 24% и так далее.

Поисковые системы, размещая некоторый сайт на 1 позиции, потом на 2, сравнивают его кликабельность со средними значениями и с другими сайтами. И оценивают, насколько он привлекательнее для посетителей, чем конкуренты.

Причем сравнивают не только со средними значениями по позиции в выдаче, но и в рамках тематики, и по конкретному запросу. Если на 2 месте кликабельность у некоторого сайта по запросу выше, чем у сайта который был ранее на этом месте, то это сигнал, что более кликабельный сайт стоит поднять выше - он интереснее пользователям.

Отсюда возникает важность сниппета для SEO - на него реагирует пользователь в выдаче поисковой системы. И это влияет на CTR.

Время на сайте до возврата в поиск

Второй поведенческий параметр - это время, которое проводит посетитель на сайте, после перехода на него из выдачи и до возврата обратно. Чем больше время - тем вероятнее, что найдена действительно полезная информация, которая интересует посетителя.

В одном из патентов Google указано, что в выдаче есть клики (переходы на внешние сайты) короткие, есть клики средние и есть клики длительные. Три типа.

Самый ценный клик - это когда пользователь поисковой системы перешел на сайт и уже не вернулся.
Это значит, что он полностью нашел то, что искал. Такие сайты будут подниматься в выдаче.

В патенте Google указан и еще один, расчетный, параметр - пропорция коротких и длинных кликов.

Эти показатели (CTR, время на сайте, невозврат, соотношение коротких и длинных кликов) считаются для сайта, для каждого запроса, для каждой отдельной страницы. Для страницы - относительно запроса и для страницы - без учета запроса.

Поведение - пересечение SEO, маркетинга, юзабилити

Важно отметить, что воздействие на эти поведенческие параметры выходят за рамки возможностей честной SEO оптимизации.

Насколько долго посетители будут находиться на сайте, насколько они удовлетворены тем, что увидели на сайте - зависит от той информации или того товарного предложения (включая цену и конкурентные преимущества), которое есть на сайте.

А так же от скорости загрузки и удобства сайта.

Допустим вы взялись продвигать сайт, у которого неконкурентоспособный, некачественный или слишком дорогой товар. Или скучная информация. Или неудобный интерфейс (долго загружается, плохое юзабилити). Добиться длинных кликов честными способами вы не сможете.

Пользовательские параметры и позиции в выдаче, в этом случае, зависят не от вас (оптимизатора), а от конкурентов. Если у конкурентов всё еще хуже - у вас есть шанс. Если же у конкурентов всё лучше по товару, информации, удобству сайта - даже с меньшими бюджетами они будут подниматься в ТОП за счет поведенческих факторов.

Основные возможности влияния SEO оптимизатора на поведенческие факторы - эта работа со сниппетом и заголовком страницы. На другие параметры оптимизатор может влиять только вместе с программистом (скорость загрузки), дизайнером (удобство для пользователя), маркетологом и руководством компании (товары, услуги, цены).

Оптимизация сниппета

С текстом сниппета проводились эксперименты, в которых выяснялось, какие факторы наиболее эффективно влияют на повышение кликабельности сниппета.

1. На первом месте (в англоязычном исследовании) находится содержание искомого ключевого слова в сниппете (+45% к кликабельности). Это логичное пользовательское поведение. Пользователь приходит в супермаркет и визуально ищет вывеску с упоминанием того, зачем он пришел. Он ищет те ключевые слова, которые связаны с его потребностью. Так же в выдаче поисковой системы по своему запросу, глаз пользователя выхватывает в сниппетах ключевые слова, которые связаны с его потребности.

2. На втором месте по влиянию - для регионального спроса - важно наличие в сниппете названия города (CTR выше в 2-3 раза).

3. Если ищется обзорная информация по некоторой теме, то кликабельность повышает наличие в сниппете текущего года. Что говорит освежести и актуальности информации. CTR выше в 10 раз.

4. Повышает кликабельность наличие вопросительных слов (как, что, где), вопроса в тексте сниппета. Если этот вопрос соответствует вопросу в сознании пользователя. CTR выше на 14%.

Кроме этих правил, связанных с потребностью человека есть еще чисто технические моменты, которые тоже хорошо повышают кликабельность:

6. Наличие в заголовке любых цифр (CTR выше на 36%).

7. Наличие скобок (CTR выше на 38%).

8. Наличие эмоциональных слов (CTR выше на 7%).
Что интересно, использование слов-преувеличений типа "самые лучшие" и т.д. только снижает кликабельность (CTR ниже на 13%).

Инструменты по оценке и визуализации поведения пользователей на сайте

Перейдем к инструментам, где вы можете посмотреть параметры поведения пользователей сайта.

Перед вами "Google Search Console" - инструменты Google для веб-мастеров. Здесь вы можете посмотреть в разделе "эффективность":
- CTR для запросов, по которым посетители переходили из Google;
- CTR для страниц.

Нет смысла впрямую сравнивать CTR разных запросов, поскольку CTR больше зависит от места в выдаче. Сравнивать можно только сниппеты на одной и той же позиции, его CTR, его привлекательность. Вы поработали со сниппетом и смотрите как изменилась кликабельность после вашего улучшения.

В сервисе "Яндекс Вебмастер" вы тоже можете посмотреть параметры CTR вашего сайта.
Вы можете посмотреть CTR по запросам. Здесь вы видите текущей CTR, а также его изменение.

И можете посмотреть CTR по страницам, по неделям - как менялся CTR в последние недели. Также можно видеть изменение CTR на графике. Есть возможность фильтрации.

Напомню вам список параметров, которые поисковой системы знают о поведении пользователей в выдачи. Кроме CTR (кликабельности), важный параметр - время на сайте.

В Google Search Console вы можете посмотреть время на "страницах входа" - первых страницах, на которые попал посетитель на сайте. Здесь есть:
- среднее время, "средняя длительность сеанса" - сколько времени провел посетитель на сайте за одно посещение;
- "сколько страниц за один сеанс" посмотрел посетитель в среднем;
- "показатель отказов";
Хорошо: меньше отказов, больше времени на странице, больше страниц за сеанс. И наоборот.

Отказом в Google считается, если посетитель вошел на сайт, увидел первую страницу и далее с сайтом не взаимодействоваол. С большой вероятностью, если посетитель перешел на сайт с поисковой системы, то он покинул сайт и вернулся в поиск.

В Яндексе вы можете посмотреть подобные показатели вашего сайта в инструменте Яндекс-Метрика, раздел "страницы входа". На экране видно, как по меню попасть на раздел "страницы входа". Тут есть параметры:
- время на сайте;
- глубина просмотра страниц;
- показатель отказов.

Показатель отказов в Яндексе считается иначе, чем в Google. "Отказ" происходит, если посетитель пробы на сайте (странице входа) меньше 15 секунд.

Для оценки качества привлеченной аудитории в Яндекс-Метрике вы можете смотреть раздельно, как ведут себя посетители, перешедшие из разных источников. Вот посетители из Яндекса, а вот перешедшие из Google на текущую страницу. Посмотрите, как у них отличаются показатели поведения.

В данном инструменте вы видите только показатели поведения для страниц, но не для запросов. Но если вы знаете под какие запросы оптимизирована данная страница, то вполне можно сделать вывод о том, насколько она удовлетворяет посетителей. Например, вот страница "Новый год". Сюда заходят исключительно те, кто интересовался новогодним предложением.

Учет поисковыми системами поведения посетителей на сторонних сайтах

Информация об использовании поведения посетителей в выдаче для ранжирования документов публикуется самими сотрудниками поисковых систем.

То, что поисковые системы собирают и оценивают поведение посетителей на сторонних сайтах имеет и прямые, и косвенные подтверждения.

Как вы знаете, у Google давно есть свой браузер Google Chrome и приложение для смартфонов Google. У Яндекса есть свой Яндекс-браузер и свое приложение для смартфонов.

Каждый раз, когда вы открываете какую-нибудь страницу в Яндекс-браузере, происходит передача url страницы на сервера Яндекса. Как минимум, для нескрываемой проверки на безопасность. После этого у Яндекса появляется информация, о том что было посещение такой-то страницы.

У Google есть аналогичная технология safe browsing для защиты от опасных сайтов. Этой же технологией, этой базой данных, также, пользуются браузер Firefox. Когда вы в нем открываете страницу - данные об этом передаются на сервера Google. Вот здесь это видно на уровне кода.

Таким образом у владельцев браузеров есть информация о каждом открытии страницы. И идентификатор браузера. Отсюда они могут получить:
- как часто посещают каждую страницу;
- как часто посещают любой из сайтов;
- как долго проводят посетителе на любом сайте или странице;
- как много страниц посещают на сайте;
- какие пути посетителей по сайту;
- сравнивать посещаемость сайтов и страниц.
Это если без персонификации - обезличенные данные.
Т.е. достаточно много информации для оценки поведения пользователей без всяких счетчиков типа Яндекс-Метрики или Google Analytics.

Когда вы открываете первую страницу браузера, у вас здесь есть визуальные закладки, привязанные к вашему браузеру. Они сделаны вручную, либо по статистике ваших посещений. Также у владельцев браузеров есть доступ к стандартным "закладкам" браузера, когда вы закладываете страницу. Это уже возможность персонифицировать ваше поведение.

В сервисе Яндекс-Радар совершенно официально написано, что вся информация о поведении пользователей Яндекс-Браузера из "визуальных закладок" (и "Элементов Яндекса" - более старый инструмент, аналогичный визуальным закладкам для любых браузеров) используется для оценки посещаемости сайтов.

Вот информация, что Google авторизует посетителей и получает доступ ко всей информации о том:
- какие были сделаны закладки,
- какая история серфинга,
- какие сайты посещал ранее
... и прочей информации из браузера.

Т.е. у владельцев браузеров есть полная информация о том, какие страницы и сайты посетителям нравятся. А какие - не нравятся.

Посмотрим на относительно новый инструмент Яндекса, а именно вот такие значки: "популярный сайт", "выбор пользователей". Такие значки вы видите в выдаче. И если вы зайдёте в Яндекс-Вебмастер, вы можете увидеть их для своего сайта в разделе "показатели качества".
Что считает Яндекс "показателями качества". В инструкции написано:
- сайты с большой посещаемостью (они получают значок "популярный сайт");
- сайты с постоянной аудитории (они получают значок "выбор пользователей");
Посещаемость, вероятно, напрямую получается Яндексом из своего браузера.
Постоянная аудитория "выбор пользователей", эта аудитория, которая регулярно возвращается на сайт. Либо аудитория, которая положила данный сайт в закладки.
Об этом знает Яндекс-браузер!

Удобно, что в Яндекс-Вебмастере вы можете ввести своих конкурентов, чтобы сравнивать с ними все эти параметры.

"Выбор пользователей" и "популярный сайт" Яндекс оценивает по пятибалльной шкале. В виде вот такого кружочка из пяти сегментов. И по мере увеличения значения данного параметра сайта в их базе данных, увеличивается количество закрашенных сегментов.

Пользовательское поведения сильнее влияет на выдачу в Яндексе, чем в Google.

Официально, ранжирование по поведенческим признакам работает в Яндексе с 2015 года.

Вот здесь выдержка из научной публикации сотрудников Яндекса за 2013 год. Они рассматривают запрос и поведение посетителей на сайте. Как вы здесь видите, вот это поисковая система. По запросу посетитель перешел на первую страницу и пробыл на ней 50 секунд. Потом перешёл на другую. Дальше его посещение ветвиться - указаны url страниц и время проведенное на каждой из этих страниц. На основании этого поведения рассматриваются несколько параметров качества, здесь вы их можете видеть:
- количество просмотров страниц;
- количество долгих просмотров (>30 сек);
- количество разветвлений;
- глубина просмотров;
- количество возвратов на страницу при переходах по сайту;

Последний - очень интересный параметр. Вот здесь вы видите:
- некоторая страничка (url 1);
- с нее посетитель перешел на этот url;
- потом прошелся по некой цепочке и вернулся на первую страницу;
- пошел по следующей цепочке и вернулся;
Вот здесь линии возврата. И еще через 10 секунд перешел на следующую страницу.
В публикации сказано, что среди тех параметров, которые исследовали сотрудники Яндекса, к реальному качеству в наибольшей степени может быть отнесено "количество долгих просмотров". Те страницы, на которые посетитель неоднократно возвращался и находился на них более 30 секунд.

Подмена страницы при группировке

Последнее время на форумах оптимизаторов встречалась ситуация, когда продвигают одну страницу, а в результате поиска Яндекс показывают другую.

Из моего опыта, я встречал следующую ситуацию:
1. Есть страница с ключевыми словами, "посадочная страница", на нее направлены ссылки и она явно заточена под продвижение по запросу. На этой странице находятся поисковая форма, которая перекидывает посетителей на страницу с результатами поиска.
2. На странице результатов, над списком товаров - тоже форма фильтра.
В случае, с которым я разбирался, именно вот эта вторая неоптимизированная страница с формой и товарами, на которой было мало ключевых слов, и на которую, практически нет входящих внешних ссылок - именно она была выбрана Яндексом для "представления" домена в выдаче.

Фактически, посетители приходили на специальную посадочную страницу, потом переходили на страницу с поисковой формой и результатами поиска по базе. И на ней надолго зависали, подбирая товары, переходя на товарные страницы и возвращаясь на поиск.

Эта страница показывала высокие показатели по времени на ней и повторным визитам. Она попадала в закладки (видно по прямым переходам). Пользовательские показатели были существенно выше, чем у подготовленной под запросы посадочной страницы.

Напомню, что поисковые системы сначала отбирают и ранжируют страницы, а потом группируют их по доменам. В процессе группировки по доменам, некоторые страницы могут получать дополнительные бонусы за поведение и подниматься выше над более релевантными по текстам и ссылкам страницами.

Например, вот эта страница 1 имела большую релевантность, но во время группировки эта страница 2 получила большой бонус за счет того, что посетители на ней остаются долгое время. И, поэтому, именно она появилась в поисковой выдаче. В подобной ситуации, сужая поиск до поиска по сайту (об этом будет дальше), вы сможете видеть, как оптимизированная релевантная страница, становится выше популярной. А в поиске - наоборот.

Карта поведения Google Analytics

Примерно посмотреть, как посетители перемещаются по вашему сайту, вы можете с помощью инструмента Google Analytics, "карта поведения".

В примере на экране мы видим: есть стартовая страница (в инструменте можно отфильтровать, по какой странице смотреть поведение посетителей). Здесь на входе - источник или канал. Мы видим, что на эту стартовую страницу переходили из Google, Yandex, еще с каких-то сайтов, и напрямую вводя адрес в адресной строке на нее попала 7,7 тысяч человек. Ширина потока пропорциональна количеству посетителей. Вот эта красная линия от посетителей, которой слились с первой страницы. Видно, что здесь их больше половины. И дальше поток разделился на несколько ручейков. Мы видим, вот они перешли сюда, потом пошли к этой странице. И здесь уже слились гораздо меньше.

К сожалению здесь невозможно посмотреть, сколько времени проводили посетители на странице.

Оценить время посетителей на любой странице мы можем в том же сервисе Google Analytics если перейдем вот здесь в раздел "Поведение" на страницу "все страницы". Здесь есть колоночка "Средняя длительность просмотра страницы". Также мы можем использовать различные фильтры, чтобы посмотреть среднее время на этой странице по сегментам: по людям перешедшем с некоторой другой страницы или по возрасту (очень большие возможности сегментирования).

Если мы хотим посмотреть детально все, что происходит на этой странице - мы можем воспользоваться инструментом Вебвизор из состава Яндекс-Метрики.

Вебвизор Яндекс-Метрики

Вебвизор Яндекс-Метрики (metrika.yandex.ru) записывает полностью все движения мышки или пальца на экране смартфона, прокрутку - всё поведение посетителей в реальном времени. И мы можем его посмотреть за последнюю неделю. Мы можем отфильтровать по странице входа. В данном случае - та же самая страница, как в Google. И, раскрывши поведение этого посетителя, получаем несколько записей: как он зашел с этой страницы сюда, провел здесь три с половиной минуты... Если мы нажмём на стрелочку, то запустится воспроизведение на экране всех его действий.

Давайте посмотрим реальное поведение какого-нибудь из посетителей в Вебвизоре.
Мы видим, что смотрел посетитель, как пользовался поисковой формой - все его действия. И делаем свои выводы о том, насколько у нас всё удобно или неудобно, качественно или некачественно, насколько посетитель удовлетворён.

Теперь перед вами на экране интерфейс моего собственного инструмента, который я писал для себя, для анализа поведения на моих сайтах.

Здесь отражено поведение одного конкретного посетителя. Посетитель идентифицирован - здесь указан его устройство. И далее список страниц, которые он просматривал со своего первого визита (а не по сессиям, как в Яндекс-Метрике) и время на каждой странице. Вот он пришел с главной страницы. Есть дата и по датам видно, что этот список страниц он посмотрел в течение двух дней, возвращаясь на следующий день. Здесь есть время, когда он смотрел страницу и время проведенное на странице.

Таким образом я могу оценить удовлетворенность посетителя, качество каждой конкретной страницы. Я вижу, что он вошел на страницу рубрики, посмотрел один товар с этой страницы, потом вернулся на страницу рубрики, посмотрел несколько товаров. Потом вернулся на страницу рубрики и перешел на вторую страницу списка результатов поиска, который у него получился по его параметрам.
Слишком короткое время на странице (неудовлетворенность) обозначено красным цветом, а хорошее время - зеленым цветом . Я могу отфильтровать посетителей, которые пришли с каким-то одним конкретным интересом. Например, "аренда коттеджей на новый год" и посмотреть только их поведение, понять, какие коттеджи их заинтересовали, какие нет.

Если найдется популярный товар, которые находится не на первой странице результатов поиска - могу поднять его вверх. Также делает Яндекс с популярными сайтами - увеличивает вероятность того, что посетитель при первом же просмотре первых результатов поиска найдет то, что его заинтересует и что он купит.

Накрутка поведенческих факторов

Как только стало известно, что поисковой системы, особенный Яндекс, уделяют максимальное внимание поведению пользователей в поиске - так сразу появились и различные способы поведенческого спама - накрутки поведенческих факторов за деньги. В основном это два направления - одно с помощью программных ботов, которые имитируют поведение посетителей. И второй способ - с привлечением реальных людей-исполнителей.

В качестве примера здесь представлена статистика из публикации коллеги. Они экспериментировали с накруткой Яндекса с помощью ботов. Как вы видите, с помощью ботов, с 3,4 и даже 5 страницы они переместились на первую страницу на 1 позицию; здесь с 30 места на 2 место. Еще один запрос: с 23 позиции на первую. И это за полтора месяца. Причем представители Яндекс официально утверждают, что умеют определять и отделять поведение роботов от поведения живых людей. В Яндекс-Метрике есть такой инструмент "роботность". И здесь мы видим, что Яндекс определил повышенное воздействие роботами, которые иммитируют деятельность посетители (это все тот же проект).
Впечатляющий результат коллег.

Второе направление накрутки - живыми людьми. На картинке - это тайваньцы. Перед нами ферма мобильных смартфонов, на которых живым человеком, сотрудником, накручиваются поведенческие факторы. Для задача поискового продвижения есть, как минимум, два популярных поведенческах сервиса: Serpclick и Userator. Один поиск с переходом из поиска на ваш сайт стоит 5-10 рублей. Если нужно имитировать поведение человека на вашем сайте - т.е. просматривать страницы, на каждой странице совершать некие действия, кликать, находиться длительное время, то цена вырастет в несколько раз. У сервиса Userator есть отдельный проект Seopickup. В нем вместо нанятых людей, которые осознанно выполняю действия на сайте, используются прохожие. Сотрудники seopickup подходят к незнакомцам на улице и просят поучаствовать в социологическом опросе. В рамках социологического опроса - протестировать сайт. Найти его в поиске, перейти на него и просмотреть. Это живые люди и все выглядит реально для поисковых систем.

Поисковые системы борются с накрутками поведенческих факторов, суровы за них наказывают, но пока они не очень эффективны в распознавании. Если вы соберетесь использовать эти методы, имейте ввиду серьезные риски попасть под наказание. Иногда под поведенческиую накрутку делают отдельные сайты, которыми не боятся рисковать. В то время как основной домен продвигается белыми методами и не попадают под риски наказания.

Также на рынке продвижения, кроме положительных поведенческих накруток существуют и открицательные поведенческие "закрутки", когда конкуренты делают атаку на ваш сайт с помощью ботов, иммитирующих незаинтересованное поведение пользователей. Вот пример, коллега опубликовала статистику сайта, который попал к ним в работу. Здесь вы видите, что в этот момент пошло большое количество ботов. И с этого момента началась просадка на Яндексе, несмотря на борьбу Яндекса с ботами и накруткой. Такая атака имела место и последствии длились довольно долго. Так же посмотрите комментарии из группы сеошников, где коллеги жалуются что ситуация с накрутками роботами случаются часто, как только сайт выходит в ТОП по конкурентной коммерческой тематике. Конкуренты налетают, и сайты падают с первых мест на 20-30 (2-3 страницы). И еще один экран, статистика из поста коллеги, как выглядит атака по запросам в статистике Яндекса. Первая колонка - запрос в Яндексе, по которому пришел посетитель. У всех визитов по этому запросу 100% отказов. Типичная атака, после которой сайт падает в выдаче Яндекса.

Перед вами статистика от сервиса BotFaqtor, который предлагает защиту от ботов. Этот сервис провел исследования в разных рекламных сетях - сколько было закуплено трафика и какой был процент целевого и какой нецелевого трафика, сколько было выявлено ботов сервисом BotFaqtor и сколько ботов показала Яндекс-Метрика по своим алгоритмам. В таблице видно, насколько используются боты в скликивании рекламных кампаний, скликивании рекламных бюджетов и в Яндекс-Директе, и в Google Adwords. Если вы закупаете медийную рекламу в рекламных сетях, где оплата идет по кликам - точно также конкуренты(только ли?) ботами скликивают бюджеты. Зеленым подчеркнуты цифры ботов, которые примерно равны по Яндекс-Метрике и по БотФактору. Красным подчеркнуто, когда цифры были совершенно не равны. Например здесь вы видите, что количество ботов, выявленных БотФактором в 10 раз выше, чем смог выявить Яндекс. А в этом случае - в 4 раза. Тут, тоже, в 10 раз.

Направление развития поисковых систем по учету пользовательского поведения

Слева патент Google, который они получили в 2019 году относительно учета поведения пользователей для поискового продвижения. Здесь первые 3 пункта - о них мы уже говорили, учет поведение пользователей в серпе, в выдачи и т.д. Отдельный интересный пункт - это учет различных типов пользователей. Кто-то любит быстро кликать и переходить между сайтами, кто-то медленно; кто-то долго находится на документах, кто-то быстро их прочитывает; кто-то выбирает сайты в верху выдачи, кто-то из низа страницы. Все эти индивидуальные особенности могут влиять (или уже влияют) на то, как учитывается поведение пользователей в серпе.
В патенте заявлен учет поведения пользователей в контексте их прошлых запросов и оценивается их экспертность в некоторой теме! Т.е. кто задавал в поиске больше запросов по теме и много переходил по ссылкам в выдаче, будет оцениваться как более доверительный в этой теме. И его поведение будет важнее для поведенческих параметров страницы или сайта в данной теме.

Аналогичное движение есть и в Яндексе. Перед вами скриншот из Яндекс-Справочника, где есть отзывы пользователей Яндекса по объектам в различных областях (магазинах, книгах, кино и т.д.). Цитата: "Мы научились определять, насколько пользователь является экспертом в той или иной области. В нашем рейтинге, теперь, знания конкретного пользователь играет важную роль". Чтобы знание пользователей в рейтинге учитывались, Яндексу нужно иметь базу с информацией по большому количеству пользователей - т.е. база такая уже есть. И вот цитата из ответа поддержки Яндекс-Карт на вопрос "по по какому принципу ранжируются организации"? (вопрос коллеги). Поддержка отвечает: рейтинг организации на Яндекс-Картах "рассчитывается с учетом доверия к автору отзыва, который определяется на основе истории его действий".

Таким образом и в Google, и в Яндексе, ведется персональный учет пользователей, их запросов, их индивидуальных особенностей поведения; определяется их экспертность в различных тематиках. И дальше учет их поведения, их кликов в выдаче, может идти с учетом их экспертности. Возможно таким образом поисковым системам удастся отсеять поведение ботов и подрабатывающих студентов. Хотя коллеги по SEO уже целенаправленно прокачивают на поисковых системах и сайтах поведенческие профили своих "виртуальных пользователей". Такие вот перспективы.

Предыдущая лекция 9 урок: Новые типы ссылок (внутренние, img, canonical, JavaScript, onClick) и инструменты (Yandex, Google, seopowersuite, screamingfrog, netpeak, site-analyzer) Следующая лекция 11: Какие технические параметры страницы (мобильная оптимизация, FCP, LCP, FID, CLS, Page Experience, Core Web Vitals) влияют на ранжирование