Уроки Google по оптимизации вашего SEO

1. Как Google измеряет конверсию из органического?
2. Большой Бренд Катапультирование
3. Учиться у панды
4. Использование этих знаний
5. Третий набор сигналов

Дэн Кобли, управляющий директор Google в Великобритании, недавно объявил, что печально известный эксперимент Google «50 оттенков синего» в 2007 году с рекламными ссылками в Gmail увеличил доход на 200 миллионов долларов в год , Эти результаты изменили баланс сил от решения, основанного на дизайне, к решениям, основанным на данных, и, как известно, привели главного дизайнера Google Дуга Боумана к подать в отставку ,

С тех пор специалисты по поиску наблюдали и сообщали о сотнях экспериментов с пользовательским интерфейсом, а страница результатов поиска прошла десятки итераций со времен 10 синих ссылок.

Универсальный поиск, встроенный локально с вариациями из 3, 5 и 7 упаковок, богатые фрагменты, авторство, граф знаний и, конечно, карусель, стали частью лексикона SEM. Вы можете быть уверены, что все эти изменения были A / B (или многовариантными) проверены и проверены на соответствие определенной цели конверсии.

Так какое это имеет отношение к SEO?

Как Google измеряет конверсию из органического?

Если каждое изменение в уровне представления обусловлено оптимизацией преобразования, разумно предположить, что органическое ранжирование также основывается на том же подходе. Дилемма заключается в том, что мы не знаем, какие критерии использует Google для измерения «конверсии» из обычных результатов.

Первый конкретный пример того, как Google использует пользовательские данные для влияния на результаты поисковой выдачи, появился в 2009 году, когда Мэтт Каттс показал, что ссылки на сайты Google частично движимый поведением пользователя , Этот лакомый кусочек всплыл во время обзора клиники сайта Meijer.com на SMX West, когда он заметил, что их Локатор магазина скрыт в их основной навигации, но что это популярная страница «потому что она появляется в ссылке на ваш сайт».

Meijer Store Locator - лучший выбор в ссылках сайта, несмотря на то, что он все еще скрыт в глобальной навигации, и страница по существу лишена контента.

Быстрый просмотр инструмента подсказки ключевых слов AdWords показывает, что «местоположения мейера» - 12-й по популярности запрос, значительно ниже «объявления» (# 2) и «еженедельного объявления» (# 8), «mperks» (# 4) и « аптека »(№ 6). Даже если бы вы сгруппировали эти ключевые слова по целевой странице, трудно представить себе поведение в поисковой выдаче, которое подняло бы Локатор магазина на вершину ссылки сайта. Похоже, единственное, что поддерживает заметность в дополнительной ссылке, это поведение пользователя после запроса.

Большой Бренд Катапультирование

Второе подтверждение поведения пользователя, влияющего на рейтинг, пришло с Большой бренд спасения который впервые наблюдался в феврале 2009 года: крупные бренды начали магически доминировать в результатах поиска по высококонкурентным коротким запросам. Перемещенные владельцы сайтов (многие с сайтами ведущего поколения) кричали в знак протеста, так как сайты с меньшим количеством обратных ссылок внезапно перепрыгивали через них. Google назвал это обновление Винсом; @stuntdubl назвал это «спасением большого бренда», и это имя застряло.

Сотни экспертов предположили, как / почему это произошло. В конце концов, Мэтью Тревелла, инженер Google, который еще не обучался в Школе «Ответы на вопросы - ничего не говорит о чем-либо значимом» @MattCutts, обнаружился во время SEOGadget Q & A сеанс что:

1. Google тестирует, чтобы найти результаты, которые дали наименьшие последующие запросы, из чего мы заключаем, что последующие запросы являются «ошибкой конверсии» при тестировании обычных результатов. Мэтью сказал, что обновление Винса было о Google, минимизирующем количество раз, когда люди должны искать, чтобы найти продукты или информацию, которую они ищут. Каждый раз, когда пользователь должен выполнить второй поиск, Google расценивает это как свою неудачу в связи с тем, что он не вывел нужный результат в первый раз.

2. Google использует данные на последующее поведение запросов пользователей улучшить SERP для начального запроса и сайтов повышения, для которых пользователи указывают намерение позже в потоке кликов. Другими словами, Google использует поведение пользователей для устранения неоднозначности намерений и влияния на ранжирование исходного запроса в попытке улучшить конверсию.

Учиться у панды

Третий пример данных об участии пользователей, влияющих на результаты поиска, пришел с Panda. Многие части обновления Panda остаются непрозрачными, а классификатор значительно изменился с момента его первого выпуска. Google охарактеризовал его как алгоритм машинного обучения и, следовательно, черный ящик, который не допускает ручного вмешательства.

Позже мы узнали, что некоторые сайты были впоследствии добавлены в обучающий набор как качественный сайт, что привело к их восстановлению и блокированию в качестве «хороших сайтов». Это делает особенно трудным сравнение победителей и проигравших, чтобы проанализировать лучшие практики. Большинство практиков SEO сходятся во мнении, что поведение пользователя и вовлеченность играют большую роль в оценке Panda сайта. Если пользователи быстро возвращаются в поисковую систему и нажимают на следующий результат или уточняют свой запрос, это не может быть хорошим сигналом для качества сайта.

Что означает конверсионное тестирование Google для SEO?

Использование этих знаний

Объявления Google часто носят желательный характер и, похоже, лишены нюансов. Они говорят нам, что решили проблему или обесценили тактику, и оптимизаторы быстро указывают на исключения, прежде чем объявить объявление обманом или FUD. Спустя годы мы оглядываемся вокруг, и эта тактика практически мертва, а практикующие - тосты (если компания не достаточно большая, чтобы зарабатывать Google иммунитет ). Эти заявления кажутся ложными и вводящими в заблуждение, потому что они сделаны за несколько итераций до достижения цели. Ключ к пониманию того, где сейчас находится Google, заключается в том, чтобы взглянуть на то, что они сказали нам, что делали год назад.

18 месяцев назад нам сказали, что команда по поисковому качеству была переименована в группу знаний; они хотят отвечать поисковым запросам людей, вместо того, чтобы постоянно подталкивать пользователей к другим (нашим) веб-сайтам. Google с гордостью заявляет, что они делают более 500 обновлений алгоритмов в год и постоянно тестируют усовершенствования, новые макеты и функции.

Они также ссылаются на прогресс, достигнутый ими в машинном обучении, и на их продвигающуюся способность устанавливать соединения на основе огромного количества данных, которые они накапливают каждый день. Вместо группы знаний им следовало бы переименовать ее в группу измерения, потому что Google измеряет все и анализирует эти данные, чтобы понять намерения и предоставить пользователям варианты, которые они ищут.

Что это значит для владельцев сайтов?

Мэтт Каттс сказал нам в SMX Advanced в 2013 году, что только 15% запросов представляют интерес для любого веб-мастера / SEO в любом месте. Восемьдесят пять процентов (85%) того, что беспокоит Google, на самом деле мы не обращаем внимания. Обновление, затрагивающее 1,5% запросов, может повлиять на 10% запросов, которые интересуют SEO, и 50% лучших «денежных терминов» в Google.

Одновременно Google стремится развернуть изменения, а затем итерировать их. Отсутствие кричащих протестов или нестабильных метеорологических сводок позволяет предположить, что на момент выпуска Hummingbird изменилось очень мало результатов - по крайней мере, результаты, которые вы можете просмотреть в рейтинговом скребке. Вместо этого Google развернул инструменты, которые им необходимы, чтобы сделать следующий скачок в персонализации, который будет постепенно выбирать победителей и проигравших.

Третий набор сигналов

SEO долгое время фокусировалась на ранжировании сигналов на местах и ​​за ее пределами, но пришло время распознавать третий набор сигналов. Тестирование конверсии Google в поисковой выдаче и сигналы взаимодействия с пользователем становятся все более и более важными для органического ранжирования. Давайте назовем этот третий набор сигналов взаимодействия с аудиторией.

Хорошей новостью является то, что эта парадигма дает значительный шанс для изменений на месте, чтобы улучшить производительность и генерировать сильные положительные сигналы вовлечения аудитории. Машинное обучение основано на данных, и сигналы взаимодействия аудитории, такие как клики, публикации, повторные посещения и поиск по бренду, являются измеримыми действиями пользователя. Владельцы сайтов, которые используют ориентированную на пользователя оптимизацию и согласовывают свои цели тестирования с тем, что мы можем разумно определить как показатели конверсии Google (а не наши собственные узко определенные цели конверсии), вероятно, улучшат вовлечение аудитории.

Именно так можно оптимизировать свою стратегию SEO на данный момент, на следующий год и в обозримом будущем.

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя и не обязательно относятся к Search Engine Land. Штатные авторы перечислены Вот ,

Об авторе

Похожие

Комментарии