О ПФ ранжирования в последнее время не говорит только ленивый. Фактически они стали новым SEO-мифом, на монетизации которого строятся целые бизнесы.

Мифологизация пользовательских факторов связана с тем, что критерии и способы их оценки поисковыми системами изучены еще хуже, чем критерии и способы оценки контента и ссылок. Более или менее достоверных сведений о ПФ совсем немного, и большая их часть будет изложена в этом разделе. Кроме того, мы расскажем об использовании «Яндекс.Метрики» для анализа сайта и трафика.

Поисковые системы имеют довольно ограниченные возможности оценки пользовательских и статистических факторов. В том случае, если на сайте не установлен код «Яндекс.Метрики» или Google Analytics, они могут лишь оценить количество переходов по разным запросам и время перехода на другой сайт с той же страницы выдачи либо введение уточняющего запроса. Таким образом, главной метрикой при отсутствии кода является количество переходов со страниц поисковой выдачи и запросы, по которым эта выдача была получена. Пусть это будут метрики 1 и 2.

Метрики 1 и 2 позволяют оценить привлекательность сниппета для пользователя и отчасти – релевантность страниц запросу. Этого явно недостаточно для того, чтобы сделать ПФ существенными для ранжирования.

При наличии кода «Яндекс.Метрики» или Google Analytics возможности соответствующей поисковой системы резко расширяются. Теперь они могут оценить точку входа, время нахождения на странице (метрика 3), переходы на разные страницы в пределах сайта (метрика 4) и вычислить процент отказов, то есть визитов с глубиной просмотра менее двух страниц (метрика 5).

Код WebVisor позволяет получить еще одну чрезвычайно важную пользовательскую метрику – движение курсора по странице и совершенные в пределах страницы пользовательские действия. При наличии такого кода поведение пользователей на станицах вашего сайта перестает быть для «Яндекса» загадкой – необходимо лишь оценить собираемые данные.

Сайты чрезвычайно многообразны, и поэтому выработать общие критерии эффективности для пользователей абсолютно невозможно. Так, например, убийственно эффективный одностраничник будет гарантированно иметь глубину просмотра не более 1 (и 100 % отказов), а магазин с чрезвычайно запутанной системой оформления заказа будет иметь хорошее соотношение просмотров к хостам – выше, чем у магазина с более удобным и простым оформлением.

Из этого можно сделать простой вывод: универсальных пороговых значений пользовательских метрик не существует. Вместо них используется более сложный метод оценки – создание паттернов поведения.

Самый простой способ создания паттерна пользовательского поведения – выработка задания для фокус-группы. Давая фокус-группе задание выполнить определенные действия на заведомо плохом или хорошем с точки зрения юзабилити сайте и записывая то, что будут делать члены группы, при помощи технологий, аналогичных WebVisor, мы можем составить обобщенную картину действий пользователей. Именно они лягут в основу паттерна, который мы для примера назовем «поиск кнопки Купить на странице неудобного интернет-магазина». Если WebVisor, работающий на реальном сайте, выдаст похожую модель, мы сможем говорить о том, что наш паттерн поведения подходит и, скорее всего, оцениваемый магазин действительно неудобен для пользователей. Это еще не повод понижать его позицию в выдаче, но вкупе с другими пользовательскими метриками (например, переходом на другие сайты, выдаваемые по тому же запросу) алгоритмы могут сделать довольно точные выводы о его ценности для пользователей.

В первые месяцы после того, как роль пользовательских факторов резко выросла, их накрутка была чрезвычайно простой. Алгоритмы оценки ПФ были крайне примитивными, и эмуляция элементарных пользовательских действий давала ощутимый прирост позиций в выдаче.

Разумеется, это стало полем для разнообразных злоупотреблений. Некоторые крупные SEO-компании стали использовать накрутку ПФ и смогли добиться определенных результатов. Появились даже биржи по продаже пользовательских действий, на которых каждый мог купить себе тысячи «восторженных пользователей». И многие купили.

Реакция «Яндекса» на злоупотребления была очень жесткой. Сайты с накрученными ПФ были понижены в выдаче. Зачастую они оказывались на гораздо более низких позициях, нежели до начала накрутки (рис. 7.1). Руководство «Яндекса» сделало официальное заявление, из которого следовало, что поисковая система крайне негативно относится к подобным действиям.

Рис. 7.1

После введения санкций началась новая волна злоупотреблений, но уже в обратном направлении. Недобросовестные оптимизаторы начали выбивать из выдачи конкурентов, заказывая накрутку в отношении их сайтов. На определенном этапе это было очень эффективно. Насколько эффективно на момент написания книги, я судить не могу, поскольку никогда не пользовался такими методами. В отношении подконтрольных мне проектов враждебная накрутка пользовательских факторов также не проводилась.

Внешние ссылки – не только существенный фактор продвижения, но и источник трафика, подчас немалого. В погоне за высокими позициями об этом почему-то забывают, а зря. В конце концов, именно ссылка, по которой есть переходы, является лучшей рекомендацией сайту. Наша задача – выяснить, как такие ссылки появляются, кто их размещает и как они работают. «Яндекс.Метрика» прекрасно подойдет для этих целей (рис. 7.2).

Это таблица из «Яндекс.Метрики», в которой представлены все внешние ссылки, по которым были переходы. Ссылки сгруппированы по сайтам, что упрощает анализ.