MP3 - версия телепередач
Пользовательские факторы, классификация, основные особенности, системы накрутки ПФ Станислав Ставский
- Подробности
- Автор: SEO User
Накрутка поведенческих, в глазах поисковых систем.
Часть 1:
Часть 2:
Часть 3:
Удобный сжатый 160-128 кбит/сек формат для прослушивания в автомобиле, мп3 -плеере.
Перекодированная в аудио - mp3 версия телепрограммы "Теория поведенческих факторов" Станислав Ставский, интернет-телевидение «MegaIndex.TV».
Участники телепрограммы: докладчик и гость студии - Станислав Ставский, ведущий телепрограммы - Михаил Сливинский.
Михаил Сливинский
Эксперт-аналитик.
Я зарегистрировал свой первый домен в 1997-м году.
Опыт работы
Disclaimer
2011-н.в. Онлайн торговый центр Wikimart.ru (Москва)
Ведущий аналитик поискового продвижения
Исследую алгоритмы ранжирования и антиспама поисковых систем
Ищу идеи и пишу методологии для повышения эффективности поискового продвижения
Веду seo-блог компании Викимарт
Провожу мастер-классы по поисковому продвижению и аналитике
Веду аналитическую программу «Аналитикум» на канале Megaindex.tv
Провожу внутрикорпоративные семинары и обучение сотрудников
И многое другое в контексте главного тренда – повышение эффективности поискового продвижения
2010 Интернет-магазин Wildberries.ru (Москва)
Seo-аналитик
Разработка и реализация методологии эффективного поискового продвижения
Генерация идей, написание технических заданий на сервисы для решения seo-задач
2009-2010 Interactive Solutions Holding (Москва)
Эксперт-аналитик
Исследование алгоритмов и подходов в поисковом продвижении сайтов, написание регламентов работ, обучение и экспертиза работы сотрудников.
Продвижение десятков сайтов (в т.ч. в высококонкурентных тематиках) и достижение ТОП5-3-1 в Яндексе и Гугле.
Проведение эффективных кампаний в контекстной рекламе (обычно ctr > 20%, часто > 30%).
Ведение блога компании, написание статей.
Проведение публичных семинаров и мероприятий.
Адаптация теста веб-юзабилити Userfocus Ltd.
1997-2009 ООО ПО Промавтоматика (Москва)
Системный администратор, веб-разработчик, оптимизатор
Глубокий опыт системного администрирования, гетерогенные сети, системы криптографии, установка и сопровождение множества продуктов и систем.
Разработка сайтов компании, в т.ч. интернет-магазина с развитой системой фильтрации и поиска.
Обеспечение эффективной контекстной рекламы и продвижения сайтов в поисковых системах.
Образование
1993-1999 РХТУ им. Д.И. Менделеева (Москва)
Факультет: Инженерный экологический.
Специальность: Промышленная биотехнология.
Тел: +7 (926) 5278697
Е-Мейл:
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Станислав Ставский
Образование - Московский инжинерно физический институт
В индустрии с 1997 года. До 2003 года занимался интернет-проектами и SEO в зарубежном сегменте Интернета. С 2003 по 2008 год работал в таких компаниях как "Синилок", "Вебэксперт", "Ашманов и партнеры".
Занимался интернет технологиями и аналитикой. Сначала в зарубежном сегменте, а с 2003 года и на русскоязычном СЕО рынке.
C 2008 по 2010 год аналитик веб поиска в компании Яндекс, с 2011 занимается зарубежным направлением компании Sape.
Консультирует крупные компании по вопросам интернет аналитики и продвижения, выступает на конференциях и семинарах.
Текст 1-2-3 частей:
Михаил Сливинский: Здравствуйте, уважаемые зрители телеканала MegaIndex.tv! Рады приветствовать вас в эфире. Меня зовут Михаил Сливинский, я буду вести цикл аналитических программ на MegaIndex.tv. Во-первых, спасибо Николаю Хиврину и Наилю Байкову за предоставление площадки, возможность ведения интересных и, надеюсь, содержательных дискуссий. Смотрите, надеюсь, будет интересно и полезно.
Тема сегодняшней нашей встречи «Поведенческие факторы». Учитывают ли поисковые системы эти факторы? Если да, то как? Как поисковики с ними борются, и каковы в целом перспективы таких технологий?
С удовольствием представляю вам сегодняшнего нового собеседника. Это Станислав Ставский - аналитик, эксперт, в прошлом сотрудник многих крупных компаний, сейчас менеджер международных проектов Sape и, не побоюсь этого слова, лучший сео-аналитик в Рунете.
Станислав Ставский: Здравствуйте.
Михаил Сливинский: Стас, твое видение?
Станислав Ставский: Мы собрались сегодня здесь, чтобы поговорить о поведенческих факторах. Тема очень обширная, большая, поэтому к ней нужно организовать какой-то структурный подход. Я предлагаю начать с классификации поведенческих факторов.
Михаил Сливинский: Отлично.
Станислав Ставский: Надо сказать, что поведение пользователей – настолько богатый источник данных, что количество факторов, которые извлекаются оттуда, очень велико. Разделим эти факторы по типам.
Поведение пользователя на SERP-e поисковой системы (в результатах поиска) – это первый тип факторов, который, собственно, и старались накручивать большинство систем, занимающихся этим до недавнего времени. Второй тип факторов – это поведение пользователя на сайте.
К поведению пользователя на результатах поиска можно отнести самое простое – это CTR, время до первого клика, возвращение в результаты поиска, поведение пользователя на соседних сайтах, соседних снипетах с тем целевым, для которого мы оцениваем релевантность и так далее.
Даже из поведения на результатах поиска можно извлечь довольно большое количество факторов. Что касается поведения пользователя на сайте, оно тоже является очень богатым источником.
Михаил Сливинский: Стас, смотри, вроде бы это логично – учитывать поведение пользователей. Я подозреваю, что поисковые системы начали делать не вчера. Как ты считаешь, сколько лет примерно этим технологиям, и когда поиск мог начать учитывать это поведение?
Станислав Ставский: Первое публичное заявление о поведенческих факторах было от компании Microsoft в 2008 году, когда они опубликовали алгоритм Browse Rank. Тем не менее, я подозреваю, что Google еще задолго до этого использовал поведенческие факторы для определения трастовости сайта. То есть известный апдейт от 2004 года, который назвали Florida (Флорида), и был первой попыткой со стороны Google внедрить поведенческие факторы в ранжирование.
Михаил Сливинский: Таким образом, у поисковых систем, очевидно, довольно большой стаж работы с этими данными и, скорее всего, наработано много технологий и подходов в этой области?
Станислав Ставский: Безусловно.
Михаил Сливинский: Отлично. О них, видимо, мы и поговорим дальше.
Станислав Ставский: Я остановился на факторах, которые рассчитываются по поведению пользователя на сайтах.
Опять же, это очевидные факторы, такие как количество хитов от одного пользователя (количество просмотренных страниц), это время, проведенное пользователем на сайте, которое считается как время между кликами – первым и последним кликами на сайте. И аудитория. То есть большая постоянная аудитория на сайте – это всегда хорошо с точки зрения поведения пользователей.
Тут надо отметить, что коммерческие сайты, как правило, не имеют постоянной аудитории. Соответственно те коммерческие сайты, у которых есть эта аудитория, имеют большое преимущество по сравнению с остальными.
Михаил Сливинский: Хочется упомянуть любопытный факт, что Microsoft показала результат ранжирования сайтов по Browse Rank, как основной критерий. В топе оказываются не коммерческие сайты на уровне Adobe и Microsoft, а больше социальные сети и прочие ресурсы, на которых люди задерживаются дольше, и, поведение которых, в общем-то, подтверждает важность ресурса, да? На Adobe зашли, чтобы скачать Acrobat Reader, на Microsoft зашли, чтобы скачать заплаток, а на Facebook зашли, чтобы провести там полдня рабочего.
Станислав Ставский: Согласен. Время просмотра страницы в данном случае играет большую роль. Ну что, теперь можно рассмотреть основные особенности.
Михаил Сливинский: Да, стоит поговорить о том, как работают эти технологии, и возможно ли влияние на них, а самое главное нужно ли оно. Это очень актуально сейчас, потому что существует множество попыток каким-то образом манипулировать поведенческими факторами. Действительно, важный вопрос, потому что, по сути, поведенческие факторы – это один из тех немногих подходов, которые обеспечивают более или менее непредвзятое ранжирование, потому что ссылочные факторы давно заспамлены, текстовые факторы тоже спамят давно и успешно. То есть поведенческие – это те факторы, на которые поиск сейчас хотел бы опереться, поэтому ему, видимо, важно не дать их заспамить.
Станислав Ставский: Да, конечно, но я хочу сказать, что и без накруток у поведенческого фактора довольно много проблем. Это, естественно, не является панацеей от всего. Во-первых, нужно сказать, что с тем же CTR-ом есть положительная обратная связь. Грубо говоря, чем больше у вас CTR, тем выше сайт в результатах поиска, тем больше у него CTR и т.д. и т.п. Соответственно, алгоритмы предотвращения этой положительно-обратной связи не тривиальны, то есть это одна из проблем, которую нужно учитывать, говоря об особенностях поведенческих факторов.
Михаил Сливинский: Мы можем предположить, что учет поведенческих факторов ранжирования должен быть связан с учетом других факторов, как это обычно бывает, это мономы какие-то, да?
Станислав Ставский: Тут надо знать следующее: мы говорим «время просмотра сайта, количество просмотренных страниц», но может быть и такое, что пользователь после первого же просмотра нашел ответ на свой вопрос на этом сайте. И получается, что время, которое он провел на сайте, очень небольшое, количество просмотренных страниц = 1, а сайт и документ, тем не менее, релевантны. Что же тут делать, как тут быть? Очевидно, что в данном случае нельзя напрямую учитывать такие факторы, как время, проведенное на странице, количество просмотренных страниц, не должно быть прямой зависимости: чем больше, тем лучше сайт, выше. Что поисковые системы в этом случае делают? Они, как правило, используют совокупности факторов. К примеру, пользователи не возвращаются на SERP обратно, при этом просматривают одну страницу и проводят на сайте мало времени. Это может говорить о том, что пользователь находит свой ответ на сайте сразу после того, как перешел из SERP-a. Такой поворот событий может работать в плюс.
Михаил Сливинский: В данном случае получается, что небольшое время сессии и малое количество переходов внутри сайта может говорить о том, что сайт качественный?
Станислав Ставский: Да. Вопрос в том, чтобы правильно классифицировать такие случаи, определять категории сайтов с тем или иным риелантным пользовательским поведением. Пользовательское поведение может говорить о релевантности сайта, может говорить о том, что документ не релевантен. Однако, поисковику нужно правильно уметь различать для таких классов сайтов, какие типы пользовательского поведения являются релевантными. Это тоже очень сложная задача, и алгоритмы в этом направлении также не тривиальны. Возвращаясь к началу этого вопроса, мы можем сказать, что и без накруток в поведенческих факторах есть чем заняться.
Михаил Сливинский: И, как следует по определению из нашего разговора, накрутки не могут быть простыми, поскольку сама технология учета поведенческих факторов сложна, и повлиять на нее, конечно, сложно.
Станислав Ставский: Я скажу, что до недавнего времени это было не так, были довольно простые системы, работали в плюс. Не сказать, что они рвали топы за дешево, но как-то поднимали сайт и, возможно, была даже положительная корреляция. Причем, поднимали сайт довольно примитивными методами. Практически все системы воздействовали только на первую группу поведенческих факторов, которыми мы обозначили поведение пользователя в результатах поиска, а именно на SERPe CTR и конкретно CTR. Тем не менее, никаких негативных эффектов от этого замечено до недавнего времени не было, согласись.
Михаил Сливинский: Ну, в общем, да. Я, честно говоря, не особенно занимался аналитикой именно накрутки поведенческих факторов, поскольку я этим вообще не занимаюсь. Но я слышал о недавних изменениях, о которых ты, очевидно, хочешь рассказать подробно.
Станислав Ставский: Да, наверное, нужно остановиться поподробнее на недавнем апдейте Яндекса, а конкретно на 21 мая. Насколько я помню, 21 мая какая-то секта обещала конец света, который не произошел, но, можно сказать, произошел в отдельном взятом поисковике для отдельно взятых сайтов. Что же произошло? 21 мая практически все сайты, которые накручивали пользовательские факторы, попали под фильтр. Скажем так - на них были наложены санкции со стороны поисковой системы, они все сильно упали по запросам, по которым до этого находились в топе и выше. Тут надо отметить, что это именно санкция, то есть это не обнуление поведенческих факторов, это не срезание накруток, это именно санкции. Это видно из анализа SERP-a и, соответственно, с помощью некоторых продвинутых методик это тоже можно увидеть.
Михаил Сливинский: Стас, а с твоей точки зрения поражение было подокументным либо подоменным? То есть пострадал ли сайт целиком, просел по многим запросам?
Станислав Ставский: Нет. Типичный пример – это по определенному запросу определенный документ упал на 10, 20, 30 позиций. Это позапросный фильтр, это подокументный фильтр, то есть это и документ, и запрос, соответственно, должны накручиваться. Потому что накрутка происходит в документы по определенному запросу, они связаны - запрос-документ, именно они и поражаются в ранжировании.
Михаил Сливинский: С твоей точки зрения это была какая-то автоматическая санкция? Стоит ли ждать таких в дальнейшем и регулярно, либо это было, что Google называет, Manual Action, ручное воздействие какое-то?
Станислав Ставский: Я считаю, что, безусловно, список сайтов, которые накручивали поведенческое, определялся в автоматическом режиме. Естественно, это работали какие-то скрипты. Не аналитики-же, в самом деле, лазили по логам и смотрели, да? Конечно же, нет. Скрипты определяли, какие паттерны, скорее всего, айпишники этих систем, которые накручивают, добавлялись в black-лист и пользователи (куки), которые замечены в том, что их клик пересекается с этим айпишником, они просто не учитывались. Под этим пользователем определялось, что данный сайт накручивает, после чего логично было бы просто обнулить ту накрутку, которую провели с помощью этих систем, тем не менее Яндекс предпочел провести акцию устрашения, скажем так, сильно наказав сайты за накрутку, и вплоть до того, что страдают сайты с несколькими тысячами посетителей в день. И достаточно нескольких хитов с такой системы для того, чтобы сайт потерял позицию. Однозначно Яндекс дал понять, что ему это не нравится, что он с этим будет бороться, и наказал сайты.
Михаил Сливинский: А как ты оцениваешь перспективы? Из того, что ты говоришь, следует, что сейчас есть такая полуавтоматическая система наказаний. Как ты считаешь, есть ли в арсенале Яндекса инструменты для эффективного выявления и блокирования такого рода накруток в промышленном масштабе?
Станислав Ставский: Я считаю, что да, есть. И связано это, в первую очередь, с тем, что со стороны Яндекса было бы крайне неразумно наказывать сайты, не имея у себя такой технологии, которая бы позволяла просто не учитывать накрученные клики. Почему? Потому что совсем не сложно предположить, что начнется после такого наказания. Естественно, все бросятся накручивать конкурентов. Можно сказать, эти системы, наконец-то, подзаработают немножко. Они бросятся накручивать конкурентов. Что получается у нас? Что за 1 000 рублей можно Топ-10 спокойно вынести. Яндекс этого не может допустить никоим образом. Соответственно, в дальнейшем он будет просто не учитывать накрученные клики.
Михаил Сливинский: У Яндекса есть технологическая возможность это делать, но сейчас необходимо было показать, обозначить свою позицию принципиально по этому вопросу, что делать этого не стоит.
Станислав Ставский: Да, принципиальную позицию. И все мы помним историю с окошками прокрутки, когда сайты были наказаны. В общем, что-то это напоминает.
Михаил Сливинский: Но ведь тогда это свою роль сыграло?
Станислав Ставский: Конечно.
Михаил Сливинский: Злоупотреблять этим в таких масштабах точно перестали.
Станислав Ставский: Я думаю, сейчас это свою роль сыграет. Уже сыграло.
Михаил Сливинский: Замечательно. На самом деле в этом есть позитив, потому что в арсенале оптимизаторов, веб-аналитиков, веб-мастеров существует множество совершенно белых, замечательных методов улучшения поведенческих факторов, но о них мы поговорим позже. Поэтому, здорово, если Яндекс продолжает переориентировать оптимизаторов на отказ от парадигмы ссылочного спама в пользу каких-то более белых методов. Это, на самом деле, всем лучше.
Станислав Ставский: Индустрии в целом тоже лучше.
Михаил Сливинский: Конечно. Чем меньше этой чернухи всякой, тем приятнее работать.
Станислав Ставский: Да. И тут я бы добавил: тем более не должны работать такие простые и «в лоб» методы, которые применялись системами накрутки PF. Вообще, я бы эти системы разделил на 2 типа: системы первого типа – это те, которые используют пользователи без их ведома, грубо говоря, botnet, то есть ставится какой-то специальный софт завирусованному пользователю, и он параллельно с этим пользователем ходит, что-то делает. И второй вид систем – это когда используются реальные пользователи и реализуется некая система заданий, с помощью которой раздаются задания пользователям, типа «зайдите, пожалуйста, в Яндекс по такому-то запросу, нажмите такой-то результат, там сделайте то-то, то-то, то-то, потом введите цифру с картинки и получите свои 10-50 центов».
Михаил Сливинский: За какое-то действие?
Станислав Ставский: Да не за одно, а за целый ряд действий. Допустим, за поисковую сессию, которая связана с определенным сайтом. Соответственно, система заданий – это накрутка второго типа. И, надо сказать, что обе эти системы, кроме того, что они все-таки черные, абсолютно черные. Про первый (botnet) вообще говорить не надо - это уголовная ответственность, уголовно-наказуемое дело.
Михаил Сливинский: На КибаРифе, по-моему, даже доклад сняли по этому поводу.
Станислав Ставский: Да. И система второго типа тоже определяется поисковиками довольно просто. Мы можем это продемонстрировать, если хочешь.
Михаил Сливинский: Конечно.
Станислав Ставский: Давайте продемонстрируем.
(прим: смотрите видеоролик «Поведенческие факторы» 21-ая минута)
Станислав Ставский: Возьмем известный сайт Alexa.com и введем сюда еще один известный сайт megaseo.ru. Как вы знаете, это известные накрутчики поведенческих факторов. Что мы тут видим? Зайдем «посмотреть детали» и зайдем в «clickstream». Что мы тут увидим?
(прим: во вкладке clickstream – выдача двух списков сайтов по категориям: upstream sites и downstream sites)
Что это за сайт clickfeed.ru, wmmail.ru? Если мы зайдем на эти сайты, мы увидим, что wmmail – это система раздачи заданий, а clickfeed не отвечает –видимо, закрытая система.
(прим. Страница выдачи Яндекса по запросу «clickfeed.ru megaseo.ru»)
Можно вот так поискать.
Михаил Сливинский: Сделав просто поиск в Яндексе по запросу clickfeed и megaseo, можно обнаружить, что пользователи упоминают о том, что это на самом деле система раздачи заданий, и эта система доступна только клиентам megaseo. Интересно, а что это может быть за система, доступная только для клиентов megaseo под названием clickfeed?
Станислав Ставский: Да. Зайдем еще раз на Алексу и нажмем на clickfeed, посмотрим.
Михаил Сливинский: Обращу внимание на интересную деталь: upstream sites – это те сайты, просмотр которых предшествовал просмотру megaseo.ru. Downstream – это те сайты, на которые пользователь шел после. Видим те же самые лица. По сути, понятно, что аудитория clickfeed и wmmail, напрямую связана с бизнесом megaseo, она где-то в процессе.
Станислав Ставский: Да, и это видно из свободных источников - источник Алекса, пожалуйста.
Михаил Сливинский: На этот на анализ было потрачено ровно 40 секунд, сделано на коленке, потребовал он 0 рублей 00 копеек. Понятно, что в арсенале поиска существуют более продвинутые методы.
Станислав Ставский: И гораздо более полная информация, да.
Михаил Сливинский: Предлагаешь зайти на clickfeed?
Станислав Ставский: Смотрим. Ну, да, есть какой-то clickstream. Смотрите, на третьем месте мы видим сайт vkontakte.ru. О чем это может говорить? О том, что данная система рекламируется среди определенной целевой аудитории. Скорее всего, это молодые люди, которым за радость посидеть, покликать, позарабатывать какую-то копеечку.
Михаил Сливинский: А вот эти сайты? Что это за порталы, как ты считаешь?
(прим: оставшиеся сайты на выдаче после 3-ей позиции)
Станислав Ставский: Это могут быть как сайты, которые накручиваются через эту систему, так и сайты, которые почему-то предпочитает та или иная целевая аудитория. Возьмем, к примеру, mail.ru. Может быть, там где-то реклама была или же в письмах ставили.
Михаил Сливинский: Смотри, логика может быть очень простая. Берем несколько предположительно накручиваемых сайтов разных тематик, сопоставляем с clickstream и понимаем, что если есть там пересечения, то, вполне возможно, эти ресурсы обеспечивают как раз накрутку. Логичный путь, да?
Станислав Ставский: Да. Если вы попереходите по этим сайтам сами, то, думаю, найдете еще n-ное количество примеров накруток и систем как первого, так и второго типа.
Михаил Сливинский: Очень интересная информация. Безусловно, есть, о чем поговорить и подумать. Мы на этом заканчиваем первую часть нашей программы. Дальше – больше, дальше еще интереснее. Дальше поговорим о таких серьезных вопросах, как поисковые системы могут бороться с накрутками, как это реально работает, будущее поведенческих факторов и так далее. Если времени хватит, подробно поговорим о click frod, о технологии BrowseRank. Впереди много интересных вопросов. Смотрите, не отключайтесь.
Часть вторая
Михаил Сливинский: Дорогие друзья, мы продолжаем наш интересный разговор о поведенческих факторах. Итак, Click Frod, по сути. Под Click Frod мы можем понимать любую предвзятую, преднамеренную, неестественную активность. Понятно, что это явление давным-давно известно поиску, хотя бы, по контекстной рекламе. И Google, и Яндекс давным-давно сталкиваются с этими задачами. И, несмотря на то, что объемы совершенно колоссальные, где-то Яндекс озвучивал, что в день сервисы Яндекса генерируют порядка терабайта логов. Это, конечно, совершенно фантастический объем данных. Наверняка, эта задача как-то поисковыми системами решается, защита от Click Frod-а. Ты что-то можешь рассказать на этот счет?
Станислав Ставский: Я могу сказать, что есть статистика о том, что 20-30 % кликов признаются поисковыми системами фродовыми. Собственно, вся стратегия борьбы с Frod-ом у поисковиков направлена на полноту. То есть если они среди этих 30 % не учли большое количество нормальных кликов - ничего страшного. Главное – выявить как можно больше подозрительных, и поисковики готовы жертвовать нормальными кликами ради того, чтобы накрутку как можно более полно удалять. Почему они готовы это делать? Очевидно для того, чтобы пользователи и рекламодатели были довольнее, потому что, естественно, конверсия повышается, повышается отдача от сайта, когда Frod-а во входящем трафике минимальное количество.
Михаил Сливинский: Иными словами, поиск зарабатывает достаточно, чтобы позволить себе отфильтровывать достаточно щедро какие-то подозрительные сигналы?
Станислав Ставский: Наверное, так, да. Или, скажем так, если бы они этого не делали, то потеряли бы гораздо больше.
Михаил Сливинский: Это очень здорово, на самом деле, потому что фактически, когда все это завязано на бизнес-задаче и бизнес-мотивации какой-то, есть шанс, что будет жить и это будет эффективно. Могу вспомнить историю давнюю: начало двухтысячных годов, когда я собственноручно помог Яндексу в построении, наверное, anti-frod системы - это было очень забавно. Тогда еще не было ничего, была заря контекстной рекламы, по сути, в России, и я сделал очень простую вещь: я сделал маленький, коротенький php-скрипт, который просто логировал все переходы из контекста с айпишниками, с реферрерами, с юзер-агентами и прочими. Все, что можно было от клиента получить, я все складывал в табличку. А потом я провел простейший кластерный анализ и понял, что значительная доля кликов какая-то сомнительная. Я это дело отправил в Яндекс, они поблагодарили, использовали, все обнулили, что было подозрительного. Это было очень давно, с тех пор, конечно, технологии у поиска существенно усилились. Этим примером я хотел просто проиллюстрировать факт, что frod на самом деле достаточно легко ловится даже на коленке. Понятно, что он становится более изощренным, но, тем не менее, он ловится.
Станислав Ставский: Да, frod, безусловно, ловится, и нужно сказать еще о том, что есть и обратная задача – не то, чтобы поймать frod, а в том, чтобы поймать именно нормальных пользователей. То есть выделить какую-то выборку с доверенными пользователями, и для этой выборки сравнить поведение, допустим, с каким-нибудь подозрительным сайтом. Что может быть доверенной выборкой? У Яндекса есть большое количество информации о том, куда ходят пользователи. Если, допустим, пользователь каждый день зависает на социальной сети Вконтакте или Facebook, то это отчетливо видно по тем url, которые он посещает. И пользователи, у которых повышенная активность в этих социальных сетях, с большей вероятностью нормальные, чем те, у которых такой активности нет. И маркером для этой нормальности пользователя могут быть не только социальные сети, там другие какие-то проекты, но идея ясна. Эталон выборка, допустим, пользователя, которые постоянно посещают Facebook. Для этих пользователей мы смотрим те же самые поведенческие факторы и смотрим, насколько они отличаются от факторов, посчитанных по полной выборке по всем пользователям. Большое количество накруток поймается этим способом
Михаил Сливинский: Развивая эту мысль: наверняка очень интересная идея, но таких маркеров, на самом деле, может быть очень много. Логично предположить, что большая часть аудитории иногда заходит на заведомо трастовые, хорошие сайты аля Википедия. Нормальное поведение пользователей – несколько раз в год зайти на Википедию или на другие трастовые сайты. Если профиль потенциально сомнительного посетителя маркер не содержит в свидетельствующих о его интересе традиционно известным маркером таким, то это может служить тоже подозрительным фактором.
Станислав Ставский: Да, безусловно, ты прав. Ты говорил о том, что пользователь в течение года должен зайти несколько раз на Википедию. Сам по себе возраст, куки в год – это очень солидный результат. И надо сказать, что это тоже может быть хорошей выборкой трастовых пользователей. Пользователи, которые зарегистрированы больше года назад, после этого регулярно ходят по Яндексу и другим сайтам. Да, конечно, есть и то, что ты говоришь про трастовые сайты, тоже верно.
Михаил Сливинский: И можно, наверное, использовать и какой-то профиль естественной активности, да? Если пользователь почему-то ведет себя очень странно, 90 % рабочего времени проводит на поиске в Яндексе, ходит по каким-то сайтам – это не очень естественное поведение.
Станислав Ставский: Бывают разные задачи у пользователей. Бывает, что это им и надо. Но есть некоторые тематики, где пользователь ведет себя немножко по-другому, нежели обычно в результатах поиска. Ярким примером является тематика порно. Пользователи ведут себя абсолютно ненормально на выдаче, они прокликивают до 10-ой страницы каждый результат. CTR у сотого места в порновыдаче тоже будет.
Есть еще такой замечательный эффект. Допустим, если по нормальному запросу подать порнорезультат, в результаты поиска. Например, в десятке по кондиционерам вдруг оказывается результат на фривольную тему. Можно быть уверенным, что этот результат обкликают, и у него CTR будет наивысший среди всех остальных конкурентов. Вот так.
Михаил Сливинский: Стас, могут ли влиять на принятие решения о накрутке поведенческих факторов сами пользователи? Иными словами, может ли использовать поиск поведение пользователей, как какой-то маркер, то есть, могут ли пользователи выступать в качестве асессоров?
Станислав Ставский: Это то, о чем говорил Александр Садовский. О том, что, в принципе, Яндекс идет к тому, чтобы учитывать поведение пользователей как асессорское, то есть пользователи выполняли какую-то разметку. Надо сказать, что есть довольно большие отличия непосредственной асессорской работы. Как известно, асессоры оценивают сайт в соответствии запросу по многим градациям. Они могут выставить им витальный, релевантный плюс, релевантный минус, спам, нерелевантный, порно - много вариантов. Понять, какой вариант имеет ввиду пользователь, когда кликает на сайт, затруднительно. Пользовательские данные, как асессорские, если мы точно знаем, что на сайтах такой категории, пользователи должны вести себя определенным образом. Допустим, на туристических сайтах они должны прокликивать много страниц или проводить большое количество времени, выбирая тур, читая статьи и, если, допустим, это совпадает, то да, значит можно сказать, что сайт релевантен, поведение пользователя релевантно. Соответственно, обратная ситуация, когда поведение пользователей для данной категории сайтов не релевантна.
Михаил Сливинский: Таким образом, мы понимаем, что поведенческие факторы: а) чрезвычайно многообразны, б) у поиска технологически есть возможность построения гигантского количества любых срезов, и многие из этих срезов легко выявят подозрительную активность. Простой пример: мы имеем какой-то сайт и хотим искусственно повысить CTR из выдачи. Переходим на этот сайт, замечательно. Что видит поиск? Поиск видит, что, почему-то, аномально повысилось количество переходов из выдачи Яндека. Логично поиску при этом посмотреть на этот сайт. Собственно, с чем это связано? Может быть, это сезонность? Сезонность легко проверяется, поиск отлично понимает сезонные запросы. Нет пересечения с этой сезонностью? Значит, что-то другое. Поиск может посмотреть на содержание сайта: вдруг сайт стал удивительно полезен и удобен, и snippet у него стал замечательным? Нет, snippet не изменился, контент не изменился. Просто, почему-то, вал пользователей. Поиск, опять же, может посмотреть на другие источники трафика: а идут ли так же мощно пользователи из Google? Ведь поиск собирает информацию о поведении пользователей в основном с помощью Яндекс-баров: Googlebar, Яндекс-бар, Alexa и прочее. Логично? Таким образом, получается, что поиск запросто ловит эти активности, строя разнообразные срезы.
Станислав Ставский: Да, я полностью с тобой согласен, и я об этом подробно рассказывал на конференции на КибаРифе, о том, как поисковики могут определять накрутку поведенческих факторов. Не буду сейчас подробно останавливаться на всех тех же самых технологиях. Наверное, можно сказать следующее: равно тому, как поиску необходимо определять накрутку поведенческих факторов, ему нужно определять и хорошие качественные сигналы. То есть, какие сигналы являются качественными. Я предлагаю сейчас чуть поподробнее остановиться на том, как с помощью белого сео можно влиять на пользовательское поведение, и что вообще можно делать для того, чтобы повышать доверие сайта со стороны поисковых систем.
Михаил Сливинский: На мой взгляд, это очень позитивный тренд, и правильнее, конечно, заниматься белыми методами. К сожалению, поиск иногда не оставляет нам вариантов, и приходится использовать какие-то не вполне белые методы. Но это, скорее всего, обусловлено технологиями поиска. Например, любовь поиска к текстам заставляет размечать тексты даже там, где они не очень нужны.
Станислав Ставский: Да, flash то же самое.
Михаил Сливинский: Технологические проблемы поиска, к сожалению, иногда вынуждают веб-мастеров и оптимизаторов заниматься какими-то серыми, пограничными методами в угоду поиску.
Станислав Ставский: Те же самые ссылки, без ссылок невозможно сейчас сайты более-менее серьезной коммерческой тематики оперировать, добиться видимости.
Михаил Сливинский: К сожалению, декларация о том, что «делайте белые классные сайты, и пользователи придут, все будет хорошо» - она работает только отчасти. Есть какое-то небольшое число взрывных потрясающих проектов, которые вырастут и без продвижения, но многие хорошие ресурсы без поискового продвижения будут неизвестны пользователям.
Станислав Ставский: Особенно коммерческие.
Михаил Сливинский: Конечно. Очень трудно делать что-то про пластиковые окна новое. Здорово. Давай поговорим о белых методах и о том, как можно легально, качественно и эффективно влиять на поведенческие факторы.
Станислав Ставский: Давай подойдем с той стороны, что мы будем рассматривать отдельные факторы и думать о том, как можно повлиять на них в положительную сторону. Возьмем, например, фактор «время, проведенное на сайте». Самое простое, что приходит в голову – это размещение интересного, уникального видео. Пользователь будет его смотреть. Видео идет какое-то количество времени, обычно видео смотрится большее время, чем пользователи лазят по сайту. Соответственно, время, проведенное пользователем на сайте, можно серьезно увеличить, если разместить какую-то подборку видео. Если речь идет о коммерческом сайте, то подборка видео по этой тематике резко повышает пользовательские характеристики. Точно также к этой же серии относятся калькулятор стоимости, какие-то вещи, которые позволяют делать подбор товаров, помощь подбора товаров, как на Маркете есть Гуру, то же самое на магазине - если внедрить, то пользователь будет много кликать и долгое время там проводить. По-моему, однозначно, повысится и время, и количество кликов.
Михаил Сливинский: Конечно. Есть еще наблюдение общедоступное, любой может это делать. Мы можем пойти, допустим, на Яндекс-Маркет, выбрать какие-нибудь популярные товары и посмотреть отзывы пользователей, что пишут пользователи об этих товарах. И здорово, что на Маркете есть возможность голосования. Пользователи могут отмечать, полезен этот отзыв или не полезен. И если мы отсортируем по полезности эти отзывы, то поймем, что люди ожидают увидеть. Они не хотят увидеть каких-то стандартных замызганных слов про то, что «этот товар сертифицирован» и прочую ерунду, стандартные шаблонные фрагменты из рекламных буклетов. Они ожидают живых, понятных слов о том, что работает/не работает, как использовать, какие недостатки, плюсы и так далее - какое-то живое изложение. Любой Интернет-магазин может использовать эту информацию для осмысления и понимания. Такой контент нужен пользователям. Что хотят пользователи в конце концов? Пора уже перестать делать контент для себя, и надо, наконец, его делать для пользователей.
Станислав Ставский: Да, угадать потребность пользователя – основная задача владельца коммерческого сайта, веб-мастера. Есть большое количество инструментов, которые могут помочь веб-мастеру это сделать. Например, Google Ad Planner, мы хотели с тобой посмотреть.
Михаил Сливинский: Ага, давай. Это планировщик рекламных кампаний?
(прим: Смотрите видеоролик «Поведенческие факторы» ч.2 17:50
Работа со страницей Google Ad Planner)
Станислав Ставский: Да, здесь можно ввести url сайта и посмотреть: во-первых, сайты с пересекающейся аудиторией, во-вторых, посмотреть пользовательские характеристики.
Михаил Сливинский: И, что важно, здесь есть отличные фильтры достаточно широкие. В данном случае мы ограничили географический регион Россией.
Станислав Ставский: А какой ты сайт ввел?
Михаил Сливинский: Я пока выбрал только категорию. Категория туризм. Туристические агентства и услуги. Таким образом, мы видим список сайтов каким-то образом связанных с туризмом и, в основном, бизнес их заключается в предложении туристических услуг.
Станислав Ставский: Мало того, мы видим топ этих сайтов по пользовательской активности и популярности. Соответственно, логичной идеей является посмотреть на то, какие пользовательские характеристики у лидеров отрасли, и попробовать эти характеристики подсмотреть у этих сайтов, что они делают.
Михаил Сливинский: Позаимствовать идеи какие-то.
Станислав Ставский: Да, давай нажмем на какой-нибудь, teztur.com/
Михаил Сливинский: Да, известная компания.
Станислав Ставский: Попробуем составить релевантный профиль поведения для этой тематики. Что мы тут видим? Во-первых, огромное среднее время, проведенное на сайте (12-14 минут) и, при этом, очень маленькое количество просмотренных страниц среднее. Получается, что пользователь надолго задерживается на странице - видимо, читает контент.
Михаил Сливинский: Фактически 13 минут. Мне приходилось работать со многими коммерческими ресурсами. 13 минут – это колоссальное время сессии. Соответственно, если мы пересчитаем время сессии на число просмотренных страниц, то мы поймем, что по 3-4 минуты пользователи проводят на каждой странице. У многих коммерческих сайтов вся сессия - 3 минуты, и они рады этому. Мы понимаем, что этот ресурс всерьез удобен и интересен.
Станислав Ставский: Есть постоянная аудитория, закладочный трафик в Ad Planner?
Михаил Сливинский: Директ-трафик, например?
Станислав Ставский: Да. Про direct-traffic нужно сказать, что важный фактор, что, если мы наблюдаем переходы пользователей только из поисковых систем, о чем это может говорить? О том, что этот сайт спроектирован специально под поисковые системы. То есть, уже тут что-то не то. Соответственно, поисковая система может с подозрением относиться к таким сайтам. Direct-traffic говорит нам о том, что пользователи переходят из закладок по памяти. Это говорит о качестве сайта.
Михаил Сливинский: Безусловно. Более того, в документе BrowseRank в технологии Microsoft директ-трафик помечен как green-traffic - зеленый трафик, доверительный. Действительно, хороший критерий. Существует большое количество способов естественного привлечения аудитории, не используя какие-то махинации. Я, к сожалению, не помню названия компании, которая сделала эту рекламу, но суть ее была в следующем: крупный Интернет-магазин, он предложил получить пользователям скидки на 20 товаров. Магазин сказал: «Ребята, я хочу сделать вам подарок, я хочу сильно скинуть цены, но не могу скинуть на все. На 20 типов товаров могу». И, чтобы определить, какие товары нужны пользователям, была предложена такая схема: пользователи размещают у себя в Facebook ссылку на тот товар, который они хотели бы купить со скидкой, и дальше система считает количество лайков по каждому url, и топ 20 получает эту скидку. Таким образом, выбираются 20 хороших товаров.
Станислав Ставский: 20 товаров в популярных социальных сетях. Логично, напрямую связано с пользовательским интересом.
Михаил Сливинский: Конечно, и при этом нет никакой фальсификации, потому что магазин действительно делает скидку, покупатель действительно получает эту скидку. Все довольны. При этом магазин получает, естественно, ссылочный трафик из социальных сетей. Со всех сторон это белая схема.
Станислав Ставский: А также, так называемые «социальные сигналы», которые сейчас в моде и сильно обсуждаются в западном веб-мастерском сообществе. Это упоминание сайта в социальных сетях (Facebook, Twitter) и выражают там свою заинтересованность в том или ином сайте.
Михаил Сливинский: Абсолютно логично, потому что было бы странно не учитывать социальные сигналы, понимая масштаб. Где-то зимой, по-моему, Facebook обошел Google по трафику, потом, правда, Google отвоевал свою позицию.
Станислав Ставский: Да, они, по-моему, наравне.
Михаил Сливинский: Это явление нельзя недооценивать. Понятно, что поиск и социальный сигнал не могут оставаться изолированными сущностями, понятно, что они будут как-то объединяться, пересекаться, может, интегрироваться. Понятно, что поиск не может обойтись без социальных сигналов, конечно.
Станислав Ставский: И завершая рассказ о том, какие технологии можно внедрить на сайте для того, чтобы белыми методами повысить поведенческие факторы, нужно сказать о конверсии. Конверсия, вообще, для коммерческих сайтов является определяющим показателем. Чем выше конверсия, тем успешнее сайт, тем успешнее его продвижение, тем более точно выделена целевая аудитория. Соответственно, поисковики пытаются эту конверсию тоже отслеживать. Во-первых, Google Analytics, Яндекс Метрика, те сайты, где стоят эти счетчики и заданы целевые какие-то действия, можно довольно легко отследить, потом экстраполировать, допустим, на сайты той же категории. И есть некоторый набор технологии у поисковиков, которые позволяют эту конверсию определять. Повышая конверсию, вы повышаете пользовательские факторы. Это очевидное действие – повышать конверсию. Соответственно, обратное действие - чем конверсия ниже, тем больше незаинтересованных пользователей, тем больше размытости аудитории, тем больше отказов, exit-traffic большой Bounсe Raid.
Михаил Сливинский: Конверсию можно измерять как прямыми способами, так и косвенными, да? Часто конверсия выглядит похожим образом с Bounсe Raid. Редко бывает высокая конверсия при этом высоком Bounсe Raid. Обычно это разнонаправленные величины. Поиск имеет возможность учитывать множество данных, и, на основе этого, строить свою картину мира, понимая интерес посетителей к сайту.
Станислав Ставский: Да. Ну, что, кратенько про BrowseRank расскажем?
Михаил Сливинский: Наверное, раз это технология, о который мы знаем, как минимум, уже 3 года от Microsoft. Существует она, может быть, еще дольше. Нашим зрителям стоит узнать об этом подробнее. Все, что здесь написано, достаточно логично, но немногие об этом задумываются. Давай расскажем.
Станислав Ставский: Я думаю, что об этом можно рассказать кратко. Основные моменты, на которых стоит остановиться: во-первых, такое понятие, как сессия пользователя. Дается определение в этом документе сессии пользователя. Что такое сессия? Пользователь поискал что-то в поисковой системе, перешел на сайт, сделал какое-то количество переходов еще, вернулся на результаты поиска, опять поискал, и до того момента, как он не найдет ответ, его действия считаются совершенными в рамках одной сессии. Соответственно, Microsoft установила период, равный 30 минутам, если ни одно действие не совершалось долее 30 минут, то сессия считается прерванной, и конечной точкой этой сессии считается последнее действие. Это первое, что нужно учитывать.
Во-вторых, примерно BrowseRank-технологию можно сравнить с технологией определения PageRank, но если в PageRank используется такое понятие, как ссылочный граф (то есть документы – это узлы графа, а ссылки – это ребра графа), то в BrowsPank ссылки заменяются на клики. Опять же, документы, между которыми были переходы (пользовательские клики), – это ребра, вершины, соответственно, документы. И время, проведенное на данном документе – это метаданные, которые приписываются каждому документу.
Михаил Сливинский: Получается, это очень существенно отличает BrowsPank от PageRank. Во-первых, этот метод лишен существенного недостатка PageRank, который заключается в ссылочном спаме (что греха таить, мы все знаем, что это такое). Часто ссылки размещаются не естественным путем - веб-мастер как-то мотивирован на это, а очень сложно мотивировать пользователей перейти по ссылке, и еще сложнее мотивировать пользователя остаться на сайте-реципиенте надолго. Это существенно более сложная задача, поэтому этого недостатка BrowsPank лишен. Ну, и те метаданные, о которых ты говоришь (время сессии на документе), конечно, радикально отличают BrowsPank от PageRank в лучшую сторону.
Станислав Ставский: Да, там и идиотские переходы будут считаться, тут же их вклад будет стремиться к нулю. В общем, я рекомендую прочитать этот документ всем заинтересованным. Для того, чтобы его понять, хватит базовой математической подготовки любого ВУЗа. Если вы заинтересованы, читайте. Может быть, почерпнете для себя что-то полезное и интересное. Интересно посмотреть на графики, да, Миш?
Михаил Сливинский: Да. Во-первых, мы можем увидеть, что BrowsPank справляется с фильтрацией спам-сайтов гораздо лучше, чем PageRank.
Станислав Ставский: Надо сказать, что в фильтрации спам-сайтов спам имеется ввиду ссылочный. На момент написания этого документа понятия «спам поведенческих факторов» еще не было, соответственно, речь в нем идет только о ссылочном спаме.
Михаил Сливинский: И о том, что мы сказали вначале: топ 20 сайтов, подсчитанный тремя различными алгоритмами, видим, что BrowsPank вывел в топ MySpace, YouTube, Facebook и прочие сайты, которые не выводились стандартным PageRank.
Станислав Ставский: Facebook, замечу, в 2008 году.
Михаил Сливинский: Да! Это далеко не сегодняшний Facebook. Все было скромнее, но тем не менее.
3 ЧАСТЬ. ОТВЕТЫ НА ВОПРОСЫ
Михаил Сливинский: Итак, мы продолжаем нашу встречу и продолжаем говорить про поведенческие факторы. Мы видим вашу мощную активность на форуме и постараемся сейчас ответить на самые интересные вопросы. Наиль, сможешь озвучить нам самые интересные из них?
Наиль Байков: Да, конечно.
Итак, Денис спрашивает: зависимость пользовательских факторов от частоты запроса и региона, если запрос геозависим. Есть на этот момент?
Станислав Ставский: По моим ощущениям, да, должна быть такая зависимость, потому что регион пользователя определяется очень просто, есть стандартные geoip базы, то есть регион пользователя. Также Яндекс умеет классифицировать пользователей по регионам, начиная с алгоритма Арзамас или Магадан, если мне не изменяет память. Соответственно, региональные пользовательские факторы могут считаться, и я уверен, что они считаются. На счет того, как они применяются и применяются ли, я бы не стал давать стопроцентную гарантию, но если они считаются, то скорее всего, они участвуют как факторы ранжирования. Миша?
Михаил Сливинский: Да, могу немножко дополнить. Мне кажется, что учет региональности – один из способов построения правильных срезов и обнаружения каких-то нежелательных активностей. Допустим, сайт имеет трафик из разных поисковых систем, из разных регионов по какому-то набору запросов. И, допустим, посетители из Google имеют один поведенческий профиль на сайте. Из Яндекса мы видим какой-то явный перекос в сторону какого-то из регионов. Допустим, посетители из Китая почему-то очень активно переходят по ссылкам, это ловится, конечно, на раз. Поэтому региональность: а) учитывается, б) используется для фильтрации нежелательных активностей.
Станислав Ставский: Да, для того, чтобы продемонстрировать, как это ловится на раз с помощью региональности, можно зайти на Wordstat.Yandex.ru
Наиль Байков: Было бы здорово, да.
Станислав Ставский: И ввести какой-нибудь однозначно спамовый запрос. Например, phpbb.
(прим: запрос «phpbb» в Wordstat.Yandex.ru)
Станислав Ставский: Запустим по регионам и отсортируем. Что мы увидим? Северная Америка! Смотрите-ка! И США.
Наиль Байков: Это наши эмигранты, может, они интересуются судьбой нашей родины?
Станислав Ставский: В 200 000 раз сильнее интересуются, чем пользователи России.
Михаил Сливинский: Это странно.
Станислав Ставский: Даже в Вордстате это определяется вполне просто.
Наиль Байков: Хорошо, спасибо, друзья. Следую дальше, пользователь Макс: можно ли поставить равно между качественным сайтом и хорошим pf?
Станислав Ставский: Прямой знак равенства поставить нельзя, я уже об этом говорил, что для разных категорий сайтов релевантным поведением является разное поведение пользователей, что на одном сайте пользователь может найти ответ сразу, не прокликав ни одной страницы, не задержавшись на этом сайте. Например, на сайте Интернет-магазина он может зайти и позвонить сразу – все, больше он к этому сайту не вернется, так как продолжит общение по телефону. Для Интернет-магазинов, очевидно, такой параметр, как время, проведенное на сайте, не может прямо характеризовать качество сайта. Скорее тут возможны варианты: комбинации разных факторов для тех же Интернет-магазинов могут говорить о качестве. Например, количество возвращений на выдачу, количество товаров в ЯМ, цены в ЯМ, время до первого клика. Много этих факторов могут быть завязаны в единую формулу, и на основе этой формулы вычисляется качество сайтов именно для данной категории.
Михаил Сливинский: Совершенно согласен. Конечно, учитывая разные факторы и их комбинации, поиск может получить более-менее достоверную картину, иначе она будет: а) однобокой, б) весьма уязвимой для накруток. Чем эффективнее поиск использует мономы (комбинации группы факторов), тем больше шансов, что взвешенная выдача будет качественной и хорошей. Поэтому, конечно, надо учитывать многие факторы.
Наиль Байков: Один из пользователей поинтересовался: в Google будет что-нибудь сказано, может, даны комментарии относительно пользовательских факторов?
Станислав Ставский: О Google было сказано в самом начале. Эта поисковая система одна из первых начала применять поведенческие факторы для ранжирования результатов поиска. На мой взгляд, это произошло в 2004 году, когда был введен алгоритм так называемого Florida (Флорида), именно тогда поведенческие факторы стали учитываться поисковой системой для определения трастовых сайтов. Результатом этого апдейта стало то, что большое количество сайтов с низкой пользовательской активностью ушли в результатах поиска далеко, и наоборот, по большому количеству запросов поднялись сайты так называемые трастовые, с постоянной пользовательской аудиторией и другими очевидными высокими поведенческими факторами.
Михаил Сливинский: Google традиционно немногословен, когда рассказывает о своих технологиях. Яндекс немногословен, но Google еще более немногословен. Поэтому могу посоветовать почитать патенты, которые Google регулярно получает и из них картина более-менее вырисовывается. Есть замечательные блоггеры западные, которые описывают эти патенты и либо можно просто поиском по названию компании эти патенты находить и читать. Это очень занятное чтиво и на многие вопросы находятся ответы.
Станислав Ставский: Не только патенты, есть ресурс на сайте Google.com, где размещены научные статьи сотрудников, инженеров Google. Там тоже можно найти много интересного, в свое время а там находил исследования о том, как влияет подсветка болдом в сниппити на кликабельность. Получается, что достаточно подсвеченного домена, чтобы кликабельность повысилась на 6 % в среднем, может и больше. Это к вопросу о том, как можно влиять на поведенческие факторы.
Михаил Сливинский: Очень интересно.
Наиль Байков: Да, спасибо. Александр Хромцов просит подтвердить, возможно, опровергнуть: сайты, которые добавлены в Якдмоз реже в 100 раз попадают под фильтры или же это миф?
Станислав Ставский: Это известно одному Яндексу, я думаю, что разницы никакой не должно быть, потому что поведенческие факторы могут накручивать совершенно разные сайты, необязательно это дорвеи, черные сайты, это могут быть и вполне хорошие сайты, просто их владельцам кажется, что трафика из поиска мало, и они таким образом надеются улучшить этот показатель.
Михаил Сливинский: Думаю, да. Присутствие в каталогах не панацея, тем более, что часто сайты меняют своих владельцев и это известное явление, когда принимают в каталог один сайт, а через несколько месяцев оказывается, что это немножко другой сайт. Таких примеров довольно много, поэтому это не панацея, это, наверное, учитывается, но как один из факторов – это из серии вопросов «Влияет ли ТИЦ на выдачу». Влияет, как один из факторов, не более того.
Наиль Байков: Хорошо, спасибо. Пользователь Мия интересуется: есть ли у вас данные на влияние CTR рекламы директа и адсенс на пользовательские факторы?
Станислав Ставский: Данных у меня нет, а если бы были, то я бы с вами и не поделился. Тут можно сделать какие-то очевидные логические построения. Допустим, есть результаты поиска по какому-либо запросу, по этим результатам поиска реклама директа или ацена или AdWords нет, не висит ни одного рекламного объявления. Соответственно, распределение CTR по ТОП-10 будет одно, допустим, у нас CTR первого места будет 30 %. Потом случается такое, что начинает откручиваться контекстное объявление по этому запросу. Например, спецразмещение Яндекса, первое, второе место, и сайт, который был на первом месте с CTR 30 % опускается на 3-е место, CTR его значительно падает. В принципе, возможна связь этих двух событий, но на месте Яндекса я бы с таким явлением боролся. Как с этим бороться, тоже есть методы, хоть это и не тривиальная технология, тем не менее сделать это можно. Я думаю, что Яндекс в том или ином виде это делает, нивелирует такую связь.
Михаил Сливинский: Могу дополнить. CTR-выдача – очень тонкая штука, например, я считал CTR-выдачу по запросам для SERP-a, в котором есть спецпразмещение, нет спецразмещения, есть соответственно, колдунщики, есть Маркет и так далее. Там все не однозначно и сильно завязано на специфику запроса. Понятно, что по менее конкурентным коммерческим запросам CTR ниже, так получается в естественной выдаче. Поэтому это сравнение: с контекстом, без контекста, - оно очень тонкое. Наверняка поиск какие-то корреляции делает и как-то это считает, потому что было бы ошибочно всех под одну гребенку здесь чесать, тем более, что данных у поисках предостаточно. Единственное, что работает в плюс – это разнообразие источников трафика, наверное. Косвенно тот факт, что сайт покупает контекстную рекламу, вероятно сигнализирует поиску о том, что не только органической выдачей жив сайт, и вероятно, это неплохо.
Станислав Ставский: Отличить довольно сложно органическую выдачу от неорганической.
Михаил Сливинский: Но поиск это может сделать.
Станислав Ставский: В принципе, да. Например, трафик с Google, с Яндекса достаточно сложнее классифицировать.
Михаил Сливинский: Да, речь идет, по сути, только о собственных системах контекстной рекламы. Навряд ли это влияет чрезвычайно сильно, но какое-то влияние, наверное, есть.
Наиль Байков: Спасибо, ребята. Вопрос: а используются ли данные страниц корзины в определении пользовательских факторов для онлайн-магазинов?
Станислав Ставский: Страница корзины часто является определяющей для конверсии сайта. Вообще то, как пользователь себя ведет при совершении покупки, очень важно. И в поведенческих факторах поисковики пытаются это учитывать. Страница «корзина» структурно выделяется из других страниц магазина, поиск довольно легко может получить ее url и каким-то образом отдельно считать поведение пользователя на этой странице. Да, поведение пользователя на корзине магазина может влиять.
Михаил Сливинский: Я абсолютно согласен, ни убавить, ни прибавить мне здесь нечего.
Наиль Байкалов: Верно ли утверждение одного из наших онлайн-зрителей, что если резкий скачок поведенческого фактора, Яндекс его теперь учитывать не будет, а если вы его медленно накручиваете, а иногда и снижаете (волнообразно), то суммарным образом он увеличивается, но Яндекс будет учитывать такую накрутку, как будто она для него искусственна?
Станислав Ставский: Тут очень сильно зависит от того, каков характер этих скачков в трафике пользовательском и откуда этот трафик идет. Может быть, пользователь купил рекламу, и таких сайтов очень много, которые покупают рекламу, соответственно, если поисковая система будет смотреть только на этот показатель, то никакого путного, качественного сигнала отсюда она не извлечет. Таким образом, ответ: нет, нельзя сказать, что какое-то изменение в поведении пользователей, даже резкое, как-то повлияет на позиции сайта в выдаче, только в совокупности с какими-либо другими факторами.
Михаил Сливинский: Мы понимаем, что факторов много и было бы наивно использовать только часть из них. Какой смысл? Мы на пальцах сейчас показали колоссальное разнообразие данных, срезов и так далее. Я уверен, что разработчики Яндекса в состоянии сделать на несколько порядков больше, чем то, что мы сделали за этот час. Наивно думать, что они ограничились каким-то узким фрагментом этого. Конечно, все в комплексе.
Наиль Байков: И все же, вот смотришь за чатом, люди почему-то уверены, что если поведенческий фактор и рулит, и можно накручивать свои позиции, для них это самое главное – увеличивать поведенческий фактор плавно. Тогда никаких санкций, никаких штрафов.
Станислав Ставский: Надо сказать, что вероятность применения санкций при плавном увеличении поведенческих факторов, видимо, меньше. Но это можно оперировать только вероятностью. Нельзя говорить точно, что если мы плавно будем накручивать сайт, то поисковая система это не зафиксирует. Нет, конечно, это не так.
Наиль Байков: Хорошо, Стас. Вопрос от Лады Калашниковой: могут ли дать поражения по поведенческим факторам показы и, соответственно, учет в Яндекс-метрике нерелевантных тематике сайта запросов, которые вполне естественно дают высокий процент отказов, если их процентное отношение стало выше релевантных?
Станислав Ставский: Сам по себе процент отказов мало о чем говорит. Безусловно, такой фактор есть, конечно же, он рассчитывается. И то, что этот фактор есть и в Google-Analytics и в Яндекс-метрике, говорит о важности этого фактора, но, опять же, было бы совсем неправильно утверждать, что этот фактор прямо влияет на позиции сайта в результатах поиска. Нет, это не так, только в совокупности с другими факторами можно говорить о чем-либо.
Наиль Байков: Вопрос от Дмитрия Рузанова, у него 2 вопроса, но об одном мы уже говорили (об использовании Яндекс-метрики для расчета поведенческих характеристик). Второй вопрос, на мой взгляд, довольно-таки интересный: для нового сайта, который еще толком не поднялся в выдаче, поведенческие факторы также работают? Ведь пока нет позиций, нет переходов, нет данных о поведении пользователей, из-за этого релевантность молодого сайта ниже старого при прочих равных, а значит..?
Станислав Ставский: Я воздержусь от комментариев на этот вопрос, потому что это напрямую связано с NDA. Я могу сказать только, как есть, а как есть говорить не хочу.
Наиль Байков: Ну, Миш, а ты ничем не связан.
Михаил Сливинский: Я ничем не связан, да, но я и знаю меньше. Я могу рассказать свое мнение на этот счет. Ни для кого не секрет, Сегалович в свое время писал о том, что в значительной степени выдачу определяют не отдельные факторы, а мономы (совокупное влияние нескольких факторов), так вот это ключ к ответу. По крайней мере в идеальной ситуации эти мономы должны вруливать так, чтобы обеспечить хорошее ранжирование даже сайтам, у которых еще нет серьезной истории о присутствии в поиске, большого объема посетителей и так далее. Но это в теории, на практике мы видим, повторюсь, что хороший, классный молодой сайт вывести довольно трудно естественными способами какими-то. Стало легче, но все равно трудно. Поэтому увы, мы где-то все равно лимитированы требованиями поисковых систем, вернее даже не явными их требованиями, а фактическими. Как с тем же flash-ом или еще какими-то вопросами. Иногда мы пишем контент для того, чтобы поиск его увидел, пользователь бы обошелся без него, ему нужно увидеть картинку ценную и т.д., контент нужен, нам приходится его писать. Поэтому это баланс факторов, поэтому в целом должно работать хорошо, к сожалению, пока работает недостаточно хорошо. Поэтому для молодых сайтов пока проблема есть.
Наиль Байков: Спасибо, друзья. Еще несколько вопросов, один из них, довольно-таки интересный: как вернуть деньги из использования сервиса юзератора?
Станислав Ставский: Мне кажется, что большинство пользователей сейчас предпочтут не вернуть эти деньги, а потратить на накрутку конкурентов, чтобы посмотреть, что произойдет.
Наиль Байков: Это будут деньги, выброшенные на ветер, Стас?
Станислав Ставский: На мой взгляд, да. Я думаю, что вряд ли Яндекс будет накладывать какие-то санкции за накрутку поведенческих факторов в ближайшее время.
Михаил Сливинский: У меня есть такое предложение: давайте вместо того, чтобы думать, как накрутить поведенческие, чуть задумаемся, как за эти же деньги улучшить свой сайт. Это даст больший результат.
Станислав Ставский: За 100 рублей, которые требуются для того, чтобы накрутить поведенческое в юзераторе, вряд ли можно как-то значительно улучшить свой сайт, но тем не менее да, конечно, этот вопрос более продуктивный.
Михаил Сливинский: Конечно, и потом, 100 рублей – это цена какого-то количества кликов, переходов, а ведь есть еще время, за которое владелец сайта либо оптимизатор, либо аналитик тратит на то, чтобы эти сайты туда завести, как-то обслуживать эту кампанию и так далее. Это ведь тоже требует внимания и времени. Куда лучше обратить это внимание на что-то белое, пушистое. Благо, этих методов предостаточно.
Станислав Ставский: Полностью поддерживаю.
Наиль Байков: Немножко уйдем в сторону, прежде чем еще посмотрю вопросы, а там человек жалуется, что они купили домен больше года назад, поставили полностью с нуля, домен раньше кому-то принадлежал, контент уникальный, новости, трафик с Яндекс-новостей, Rambler-новости, ТИЦ-90 поднимается, но страницы не индексируются Яндексом, только первая главная и она же в выдаче. Как вылезти из-под фильтра, ведь мы под него сами не лезли?
Станислав Ставский: Написать в службу поддержки Яндекса. Ситуация, когда кто-то покупает домен, а этот домен ранее был скомпрометирован каким-либо образом, она довольно-таки частая, и вы не одиноки в своей беде. Это стандартная работа саппорта – отвечать на такие письма, выявлять сигнал от пользователей таких сайтов. Пишите.
Михаил Сливинский: Один маленький совет: формулируйте свои мысли аккуратно, грамотно, указывайте как можно больше фактической информации, и вы обязательно получите ответ. Регулярно видны на форумах и много где крики оптимизаторов, что вот, я пишу, мне саппорт не отвечает. Как правило, на нормальные письма саппорт отвечает. Я не вспомню сейчас ни одного случая, что на мои письма не отвечают, отвечают, кстати, довольно быстро, обычно это несколько часов, максимум – пару суток. Поэтому пишите правильные письма, задавайте правильные вопросы и получите нормальные ответы.
Станислав Ставский: Да, лучше еще избежать многословности в этом письме – четко и кратко.
Наиль Байков: Спасибо. Вопрос: Станислав, добрый день, вопрос по Вашей оценке, насколько сегодня возможно продвинуть сайт в конкурентных тематиках без использования поведенческих факторов, а как наилучшим образом повлиять на поведенческие факторы? И каким образом обезопасить себя от перекрутки РФ со стороны (почему-то) клиентов и не допустить попадания своего сайта под фильтр?
Станислав Ставский: На часть вопроса о том, как можно белыми способами увеличить поведенческие факторы, мы уже отвечали в прошлой части нашей программы, мы минут 10 этому уделили. Вкратце перечислим, что, допустим, размещение уникальной подборки видео по коммерческой тематике поможет задержать пользователя на сайте и повысит пользовательские характеристики, размещение калькулятора стоимости, сервиса подбора товара, рекомендательного сервиса, в конце концов User Generated Content, UGC, экспертная система, - все это может сильно поднять пользовательские характеристики вполне белыми методами. Теперь, что касается фильтрации накруток и санкций за нее. Пользователь вполне резонно интересуется: что будет, если конкуренты меня накручивают? В принципе, мы на этот вопрос тоже неоднократно уже отвечали, но ответим еще раз. Если конкуренты будут накручивать поведенческие факторы какого-либо сайта, это никаким образом не должно сказаться на его позициях.
Санкции со стороны Яндекса наложены не будут. Вообще со стороны Яндекса было бы неразумно накладывать какие-либо санкции на накрученные сайты, не имея в запасе такой технологии, которая позволяет просто не учитывать накрученных пользователей. Предсказать, что произойдет после наложения санкций, было несложно: все бросятся накручивать конкурентов, а на резко ставшем бесполезным юзераторе останутся деньги, куда их люди будут девать? Конечно же, на накрутку конкурентов. Яндекс не мог не предусмотреть этого, поэтому в ближайшее время я не ожидаю санкции за накрутку поведенческих факторов.
Наиль Байков: Спасибо, Стас. Михаил, прежде, чем передать тебе слово, я хочу от лица нашего канала, руководства поблагодарить всех активных зрителей, которые сегодня принимали участие в беседе и в общении непосредственно в чате прямого эфира. Дорогие друзья, вам удачи, успеха и делайте добро, несите свет в массы, делайте хорошие сайты, как мы уже говорили. Ну, а тебе, Михаил, как хедлайнеру сегодняшней передачи, как новому ведущему нового цикла программ про аналитику, я передаю слово, чтобы ты подвел итоги, краткое резюме и попрощался.
Михаил Сливинский: Я надеюсь, было интересно, мы постарались рассказать многое из того, что знаем. Если остались какие-то вопросы, присылайте, мы попробуем на них тоже ответить. Спасибо Николаю и Наилю за предоставленную площадку, Стас, спасибо тебе за участие. Мы будем продолжать, надеюсь, что будет интересно. Оставайтесь с нами.
Станислав Ставский: До свидания.
Михаил Сливинский: Счастливо!
Реклама сайта - Партнерская программа «ActionPay» - Актион- пей.
