Перейти к содержимому

Реферальная программа Мегаплана

Партнерская программа Kredov

Интимные подробности о поведенческих факторах Яндекса

#1 SEOParadise

SEOParadise
  • Пользователь
  • 9 сообщений
  • Репутация: 3
4

Отправлено 25 Октябрь 2013 - 22:25

Данная статья написана в рамках конкурса "Статейник 3".


Интимные подробности о поведенческих факторах Яндекса


Здравствуйте уважаемые посетители форума masterwebs.ru.
Меня зовут Вячеслав, я являюсь руководитем отдела поискового продвижения одной пермской сео компании.
В активе текущих проектов имею сайты как информационной, так и коммерческой направленности.
А ещё у меня есть блог ;).

Я решил написать статью о поведенческих факторах Яндекса, так как хорошо знаком с механизмами их влияния на формирование поисковой выдачи, которыми с удовольствием с вами поделюсь :wub:. Данная статья основана на данных, полученных опытным путём в процессе моей профессиональной деятельности, на основе анализа посещаемости, а так же динамики моих сайтов по продвигаемым запросам. Повествование пойдёт от меньшего к большему: начну с самых банальных вещей, о которых большинство хорошо знает(для тех, кто не знаком или плохо знаком с поведенческими факторами), а закончу самым интересным - описанием особенностей поведенческих факторов и методов продвижения с их помощью. Поэтому продвинутым читателя советую сразу отправляться к подзаголовку о формировании значений, а новички могут смело читать далее по тексту B) .

Немного истории

Поведенческие факторы были введены Яндексом во второй половине 2010 года (если память не изменяет). Их главным предназначением была корректировка результатов поиска на основании анализа поведения пользователя при переходе из поисковой выдачи на сайт. Некоторое время нововведение приживалось и тестировалось на предмет улучшения качества выдачи. В результате чего было установлено, что действительно выдача стала более качественной, а пользователи более довольными. С тех пор поведенческие факторы полноценно функционируют в Яндексе и оказывают существенное влияние на формирование результатов поиска.

Как Яндекс оценивает поведенческие факторы

Поведенческие факторы ещё называют пользовательскими, связано это с тем, что они характеризуют поведение пользователя. Оценивают его отношение к тому или иному результату поиска. Грубо говоря, если пользователь получил ответ на свой запрос на конкретном сайте, то поведенческий фактор данного сайта будет хорошим, если не получил то плохим. Для того, чтобы понять получил или нет пользователь ответ на конкретном сайте, Яндекс использует численные методы оценки. Эти численные методы основываются на статистических данных о поведении пользователя на сайте и оперируют различными пользовательскими показателями. Этих показателей много, я же затрону самые важные из них.

Основные пользовательские показатели

1. Показатель отказов - отражает процентное соотношение посетителей, которые не нашли ответ на свой поисковый запрос на данной странице к общему числу посетителей.
2. Время, проведенное пользователем на сайте - время, которое посетитель провел на сайте после перехода из поисковой системы за одну сессию.
3. Количество просмотренных страниц - количество страниц, которые посетил пользователь при переходе из поисковой системы за одну сессию.

Все эти 3 показатели, бесспорно, оказывают сильное влияние на поведенческие факторы, но если выбирать наиболее значимый из них, то на мой взгляд - это количество просмотренных страниц. Этот показатель в наибольшей степени оказывает влияние на положительный эффект. Показатель отказов в наибольшей степени оказывает влияние на отрицательный эффект. Время, проведенное на сайте, на мой взгляд, наименее значимый показатель из вышеперечисленных, но это не говорит о том, что им нужно пренебрегать.


Источники значений пользовательских показателей

1. Поисковая выдача (актуален для всех ситуаций). По действиям пользователя в поисковой выдаче много можно сказать: сколько результатов поиска он просмотрел, сколько времени провел на том или ином сайте, после просмотра какого сайта он остановил поиск информации по интересующему его вопросу.
2. Яндекс.Метрика (Актуален для сайтов, имеющих установленный код Яндекс.Метрики). Данный инструмент даёт очень подробную информацию о действиях пользователя, что позволяет точно оценивать поведенческие факторы сайта.
3. Яндекс.Бар (Актуален для пользователей, которые пользуются Яндекс.Баром). Яндекс.Бар - плагин для популярных браузеров, который упрощает жизнь рядовому пользователю при взаимодействии с сервисами Яндекса. Так же позволяет дать весьма точную оценку поведенческих факторов.
4. Яндекс.Браузер (Предположительно. Актуален для пользователей, использующих Яндекс.Браузер). Аналогичен Яндекс.Бару, только в данном случае весь браузер - продукт Яндекса. Я склоняюсь к тому, что Яндекс.Браузер действительно передаёт информацию о поведении пользователей. Согласно статистике его использую около 10% пользователей, что даёт существенный охват аудитории и как следствие более точную оценку поведенческих факторов.

Как видите, источников много, что позволяет с достаточной степенью точности давать оценку поведенческим факторам того или иного сайта.


Формирование значений поведенческих факторов

Совершенно точно установлено, что при ранжировании поведенческие факторы оцениваются не для всего сайта в целом, а для каждого отдельно взятого запроса, по которому сайт присутствует в поиске. Таким образом, позиция сайта по определённому запросу в поиске определяется: её релевантностью запросу, ссылочными факторами, а также поведенческими факторами.

Если говорить математическим языком, поставим в соответствие позиции сайта по конкретному запросу некоторое числовое значение W(query,site), которое будет прямо пропорционально его позиции (чем выше позиция, тем, соответственно, больше W(query,site)). В таком случае численно W(query,site) будет вычисляться по следующей формуле:


W(query,site)=a*Rel(site,query)+b*Wt(links)+c*UF(query, site)+d*C(site)


Здесь Rel(site,query) - релевантность сайта (его контента) запросу

Wt(links) - вес ссылочной массы
UF(query,site) - значение поведенческого фактора
C(site) - коммерческая релевантность (равна нулю для информационных сайтов)
a, b, c, d - коэффициенты, которые определяют значимость слагаемых величин.
site - рассматриваемый сайт
query - рассматриваемый запрос



Как видно из вышеприведённой формулы, поведенческие факторы UF(query, site) оказывает влияние на позицию сайта в поиске, причём это влияние определяется двумя значениями:

- Величиной коэффициента c (степенью значимости поведенческого фактора относительно других факторов ранжирования).
- Непосредственно величиной UF(query,site).

Касательно величины UF(query,site), логично предположить, что это есть некая функция пользовательских показателей (скорее всего усреднённых):

UF(query,site)=F(ref,t,count,...)

Здесь ref - показатель отказов

t - время пользователя на сайте
count - количество просмотренных пользователем страниц


Если брать за гипотезу то, что UF(query,site) вычисляется из усреднённых пользовательских показателей, то касательно коэффициента c я с уверенностью могу сказать то, что он сильно зависит от частотности запроса. То есть


c=F(frequency,...)

Здесь frequency - частотность запроса.


Причём, скорее всего, данная функция частотности - это прямая пропорциональность или экспонента. Потому как из опытных данных было получено то, что для запросов с низкой частотностью поведенческие факторы играют очень маленькую роль (я бы даже сказал незначительную), а в случае запросов с высокой частотностью наоборот, очень большую(я бы даже сказал определяющую). Именно поэтому так сложно вывести сайт в ТОП по ВЧ запросу.

Из вышесказанного можно сделать очень простой и логичный вывод - если сайт не отвечает на ВЧ запрос пользователя в достаточной мере, то ему не суждено стоять в ТОПе по данному запросу. И это правильно, ведь это ставит всё на свои места, и сайты, которые больше нравятся пользователям стоят выше, чем сайты, которые нравятся пользователям меньше.

Влияние поведенческих факторов

Здесь я хочу сказать то, что поведенческие факторы оказывают большее влияние для информационный поиск, нежели для коммерческий. На это есть 2 причины:
1. В информационной выдаче гораздо меньше конкуренция:

- внутренней оптимизации уделяется не столь пристальное внимание, значение релевантности контента уменьшается ( Rel(site,query) )
- ссылки практически не покупаются, значение ссылочного веса стремиться к нулю ( Wt(links) → 0 )

2. В информационной выдаче значение коммерческой релевантности равно нулю ( C(site) = 0 )

Обе причины говорят об одном: все составляющие W(query,site) имеют меньшее численное значение для информационного поиска, вследствие чего значимость поведенческих факторов UF(query, site) существенно возрастает ( UF(query, site) ).

Для коммерческой выдачи, в силу высокой конкуренции и более тщательного подхода к внешней и внутренней оптимизации, влияние поведенческих факторов уменьшается, но, несмотря на это, для ВЧ запросов оно очень велико.

Важные факты

1. Важно отметить то, что Яндекс ведёт подсчёт поведенческих факторов только для сайтов из ТОП 30, дальше ТОП 30 кликов очень мало и, вычислять поведенческие факторы нету смысла.
2. Учёт поведенческих факторов производится в так называемые поведенческие апдейты. Как показывает практика, они бывают не чаще чем раз в 2 недели, но не реже чем раз в месяц.
3. Существует понятие обобщенного поведенческого показателя сайта, который оценивает поведение пользователей на сайте в целом. Я более чем уверен, что данный обобщённый показатель закладывается в траст сайта (было бы глупо не учитывать самый объективный показатель). А траст, как известно, влияет на видимость сайта в поиске.
4. Поведенческие факторы имеют накопительный характер. То есть численное значение поведенческого фактора в данный конкретный момент ни есть значение, полученное в промежуток от предпоследнего до последнего поведенческого апдейта, а некая величина, зависящая от предыдущего и текущего значений поведенческого фактора. Звучит немного запутанно, перейдём к математике для лучшего понимания:

Я считаю (опираясь на опытные данные), что во время поведенческого апдейта Яндекс вычисляет текущее значение поведенческого фактора приблизительно по такой формуле:


UF(query,site)=( UF(query,site,t)+UF(query,site,t+1) )/2


Здесь t - интервал времени от начала формирования поведенческого фактора до момента предыдущего поведенческого апдейта.

t+1 - интервал времени от предыдущего поведенческого апдейта до текущего.


Метод продвижения поведенческими факторами

Теперь вы знаете всё, что нужно, чтобы познакомиться с методом продвижения с помощью поведенческих факторов. Из вышесказанного легко понять, что этот метод будет актуален только для СЧ и ВЧ запросов. Итак, приступим:

1. Выбираем страницу, которую будем продвигать по целевому запросу.
2. Анализируем конкурентов, делаем выводы по поводу качества нашего материала и материала конкурентов, стоящих в ТОПе. Чтобы подняться выше них, нам нужно обеспечить более качественный материал, чем у конкурентов, чтобы в большей степени заинтересовать пользователя.
3. Наполняем продвигаемую страницу более качественным контентом, чем у конкурентов.
4. Выводим её в ТОП-30 любыми возможными и не возможными методами.
5. Используем влияние основных пользовательских показателей для роста поведенческих факторов (Лично я предпочитаю использовать для этого количество просмотренных страниц, так как это наиболее эффективный способ для роста. Либо нужно заставлять пользователя просматривать как можно больше страниц, например разбивать информацию на несколько страниц, либо стараться его заинтересовать чем-то, чтобы он перешел по внутренней ссылке).

Накрутка поведенческих факторов

Честно сказать, я не пробовал пользоваться накруткой поведенческих факторов, но у меня есть мысли по этому поводу, которые, я считаю, вам будет полезно услышать.
Сейчас существует множество сервисов, которые предоставляют услугу накрутки поведенческих факторов. Яндекс в свою очередь так же умеет определять накрутку в большинстве случаев.
1. Продвигать НЧ запросы таким методом не советую. Как было сказано выше, влияние поведенческих факторов по НЧ запросам минимально, и это будет выглядеть крайне не естественно. Например, ваш сайт стоит на 13 позиции по запросу с частотностью 17 в месяц, а вы накрутили, например 10 переходов. Сами понимаете, что это выглядит крайне не естественно, пожалуй, только ТОП 1 соберет такой трафик, а у вас столько переходов на 13 позицию.
2. Если Яндекс заподозрит накрутку поведенческих факторов, то на первый взгляд ничего плохого с позицией по запросу не произойдёт, но на самом деле он перестанет учитывать поведенческие факторы для данного запроса в отношении вашего сайта. Что автоматически исключает возможность выхода сайта в случае, если запрос ВЧ.

Вот я и рассказал обо всех интимных подробностях поведенческих факторов Яндекса, уверен вы подчерпнули нечто новое из рассказанного мной. :) Жду ваших отзывов и комментариев. ;)

При поддержке: Seohammer - ссылочный агрегатор нового поколения. Обсудить на форуме.

Изображение

 

 

  • 2

robot

robot
  • Пользователь PRO
  • 2 652 сообщений
  • Репутация: 85
Советую обратить внимание на следующее:
  1. Поведенческие факторы тормозят :)
  2. Предупреждение Яндекса о накрутке поведенческих факторов ранжирования
  3. Помогает ли накрутка поведенческих факторов?
  4. Продвижение в ТОП 10 поведенческими факторами
  5. Как Яндекс определяет ПФ сайта?

#2 skilur

skilur
  • Пользователь
  • 221 сообщений
  • Репутация: 45

Отправлено 25 Октябрь 2013 - 22:41

очень содержательный пост. спасибо.
а по поводу накрутки ПФ - не обязательно использовать переходы из поисковиков на НЧ. можно использовать СЧ. главное, чтоб они висели в ТОП-20-10, ну или прямые заходы, которые вцелом тоже неплохо повлияют.
отдельное спасибо за мат.расчеты. честно говоря, ранее нигде их не встречал.
  • 0

#3 Rexxar

Rexxar
  • Пользователь
  • 592 сообщений
  • Репутация: 36

Отправлено 31 Октябрь 2013 - 17:43

Тоже нигде не встречал эти расчеты, скажите у вас есть математическое образование? Просто интересно вы действительно считаете, что алгоритмы яндекса работают на первом курсе университетского уровня?

Искал, но не обнаружил как вы находили коэффициенты, которые определяют значимость слагаемых величин? только c есть, или тут идет аналогия? Если так, то к чему разные параметры, хотя малая теорема Ферма + расширенный алгоритм Евклида позволили бы более программно вести расчеты, без использования 4 параметров.

В чем измеряется вес ссылочной массы? Если вы оперируете им, значит вы его как то вычислили. Можно на матчасти, с интегралами и диференциалами, уверен что в рабочих алгоритмах они точно есть. Не стесняйтесь, если вы вывели такие формулы я все пойму, тоже математик и ктому же и криптограф и преподаю в региональном университете теорию алгоритмов и графов .
  • 0


#4 SEOParadise

SEOParadise
    Topic Starter
  • Пользователь
  • 9 сообщений
  • Репутация: 3

Отправлено 01 Ноябрь 2013 - 06:03

У меня техническое образование, но без углубления в математику (была только на 1-2 курсах).
Приведенные в моей статье формулы - это скорее вспомогательная часть. То есть они здесь для того, чтобы было легче понять основную суть. Чтобы читатель видел не только голый текст, но и математическое описание, пускай и примитивное, но основанное на опытных данных.
Сами формулы я не выводил из каких-то конкретных числовых значений, они получены в результате аналитики результатов продвижения и факторов, которые оказывали влияние на эти результаты. То есть я смотрел на динамику позиций и на изменение пользовательских показателей, из чего уже делал выводы и прикидывал как такие изменения могли вызвать такую динамику.
Так что данные формулы носят исключительно приблизительный и вспомогательный характер. Если читать статью внимательно, то это не трудно понять :D
  • 0

#5 fedornabilkin

fedornabilkin
  • Пользователь
  • 696 сообщений
  • Репутация: 91

Отправлено 01 Ноябрь 2013 - 09:52

Меня постоянно мучает вопрос.
Все говорят о ПФ, о их важности. Изначально концепция была такова. Если сайт удовлетворил запрос пользователя, то это хороший сайт.
Соответственно по запросу у такого сайта нет или мало отказов. Опять же вопрос, как определить отказ или нет?
Если сайт(страница) отвечает на запрос пользователя, то по логике, пользователь должен уйти оттуда после получения ответа (пришел - получил - ушел).
Если сайт или страница не отвечает на запрос пользователя. Пришел на страницу, начал искать информацию. Весь контент состоит из воды, никакой конкретики. Пользователь изучил страницу, не нашел необходимой информации, просмотрел еще несколько похожих страниц, изучил каждую, но не нашел то, что искал. Ушел с сайта, разве это не отказ?

И мое больное. У меня есть ФО. К примеру пользователь хочет скачать что-то, набирает в поиске, переходит на мой сайт, нажимает на скачивание, закрывает страницу.
На все это уходит 15-20 секунд. Сайт(страница) пользователю реально помогла, но он на сайте пробыл очень мало, другие страницы не просматривал, разве это отказ?
  • 0
Как часто в горестной разлуке,В моей блуждающей судьбе, ФО, я думал о тебе.


#6 SEOParadise

SEOParadise
    Topic Starter
  • Пользователь
  • 9 сообщений
  • Репутация: 3

Отправлено 01 Ноябрь 2013 - 11:18

fedornabilkin, отказом считается случай, когда за сессию пользователь просмотрел одну страницу и пробыл на сайте не более 10 секунд (по Яндекс.Метрике).
Что касается той неоднозначности, о которой вы говорите, то действительно, все эти пролемы существуют и вносят определённую погрешность в результаты поиска. Но следует учитывать то что по каждому конкретному запросу стоят сайты приблизительно одной тематики. А каждая тематика имеет свою специфику.
Например, блогам свойственен высокий показатель отказов ( 80% ) и маленькое количество просмотренных страниц (1-2), а интернет магазинам низкий показатель отказов ( 10-15% ) и большое количество просомтренных страниц ( 10-20 ). Поэтому можно сказать, что по каждому отдельно взятому запросу сайтам характерны схожие пользовательские показатели, из чего можно сделать вывод о том, что погрешность будет не такой большой и адекватность результатов поиска от неё не сильно пострадает.

Ещё хочу сказать кое что касательно "псевдоотказов". Когда пользователь быстро находит на сайте нужную информацию и проводит там менее 10 секунд. В этом случае метрика покажет отказ, но посчитает ли его отказом Яндекс? - это уже другой вопрос :D
Я думаю, что скорее всего нет. Потому что по дальнейшим действиям пользователя будет понятно нашел он ответ на сайте или нет. Если после посещения сайта он продолжит поиск по данному вопросу, то, скорее всего нет. А если этот сайт будет последним и после его просмотра пользователь перестал искать информацию, то скорее всего да :)
  • 0

#7 Rexxar

Rexxar
  • Пользователь
  • 592 сообщений
  • Репутация: 36

Отправлено 01 Ноябрь 2013 - 12:34

fedornabilkin, сейчас очень часто приходят мифы, созданные новичками или професионалы для развития своих "нужных" сервисов, которые они разносят сами того не понимая по всем форумам. Почти всегда практики молчат, так как они не могут с 10 проектами под рукой открыто утверждать такую информацию.

И грубо говоря, отказ это не когда человек просмотрел одну страницу и был на сайте не более 10 секунд, а когда после просмотра даже 100 страниц, он вернулся в выдачу. Такой сайт по качеству ниже плинтуса, так как в пределах 100 ходов там нет требуемой информации, и алгоритмы были "обмануты".

У меня тоже есть сайты, на которых в среднем люди задерживаются менее 10 секунд и только 1-2 просмотра, но позиции растут и в гугле и в яндексе.
  • 0



Оформление форума – IPBSkins.ru