SlideShare a Scribd company logo
Поведенческие факторы
Аналитика. Легальный подход к улучшению
Станислав Поломарь
Директор подразделения поискового продвижения
Часть 1
Какие метрики (факторы) есть?
Разберем исходя из данных ПС
Источники данных
Выдача
Яндекс.Метрика
Бары и браузеры
Яндекс.Бар
Similar group (источники similaweb.com)
Яндекс.Браузер
Источники данных
Выдача
Показы
Клики
Порядок в рамках сессии (первый, последний и пр.)
Время в рамках сессии (до клика, между кликами)
Итог сессии (переформулировка, уход в другую ПС,
окончание и пр.)
Источники данных
Яндекс.Метрика
Кол-во
Источники трафика
Взаимодействие (время, активность)
Бары
Кол-во
Источники трафика
Взаимодействие (время, активность)
Что говорит Яндекс
Session-based Query Performance Prediction
Поисковые сессии
2012
Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail
Statistics for Web Search
Пользовательские сессии
2013
Click Model-Based Information Retrieval Metrics
Метрики на основе анализа поисковых сессий
2013
Session-based Query Performance Prediction
Session-based Query Performance Prediction
Интересные нам метрики
Кол-во кликов в рамках сессии
Кол-во длинных кликов (>60 секунд)
Время кликов (разница)
Время на выдаче
Обрыв сессии
Уход дальше 1ой страницы
…
Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail
Statistics for Web Search
Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail
Statistics for Web Search
Метрики как по поисковым сессиям (CTR), так
и по пользовательским (удовлетворенные
шаги, время)
Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search
Trail Statistics for Web Search
Интересные нам метрики
CTR
Время на странице
Время на хосте
Удовлетворенные шаги (кол-во переходов после
проведения на документе времени более 30/60 сек)
А что на западе?
Improving Web Search Ranking by Incorporating
User Behavior Information
Поисковые и пользовательские сессии
2006
A Noise-aware Click Model for Web Search
Поисковые сессии
2012
Improving Web Search Ranking by Incorporating User
Behavior Information
Метрики для анализа
Поисковые сессии
Показы
Клики
CTR
Время до клика
Время на документе*
Без кликов
Единственный клик
Последний клик
Длинный клик*
Разнообразие запросов
Пользовательские сессии
Время на документе
Глубина
Удовлетворенные шаги
Источники переходов
Часть 2
Как измерять метрики?
Что из этого работает?
Разберем на основе данных из CRM
с посчитанными метриками ПС:
10ки тысяч запросов
тысячи страниц
Факторы кликабельности
CTR
Собрать данные
Построить нормальное распределение
Сравнить с нормой (с дисконтом)
Факторы кликабельности
CTR
Яндекс – основной упор
Гугл – мало
Яндекс
CTR выше нормы
CTR ниже нормы
Гугл
CTR выше нормы
CTR ниже нормы
Факторы кликабельности
Запросы без кликов
Были показы, но не было кликов
Хостовый CTR
Данные из общей статистики ЯВМ
Сравнить с данными по продвигаемым запросам
Факторы кликабельности
Хостовый CTR
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
1
9
17
25
33
41
49
57
65
73
81
89
97
105
113
121
129
137
145
153
161
169
177
185
193
201
209
217
225
233
241
249
257
265
273
281
289
297
305
313
321
329
337
345
353
361
369
377
385
393
401
409
417
425
Пользовательские сессии
Время, глубина, отказы
Выяснить своих конкурентов
Собрать данные
Similarweb как источник
Сравнение SW vs GA
Отказы – корреляция отличная
Глубина – хорошая
Время – плохая
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
Отказы Глубина Время
Отклонение SW vs GA
Similarweb как источник
Пользовательские сессии
Время, глубина, отказы
Сравниваем для URL
Разберемся с корреляцией хорошая/плохая видимость
Ср.позиция >1-15< + %ТОП10 > 50%
Ср.позиция >20 + %ТОП10 < 20%
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
время + глубина
+ отказы хуже
мало внешних время + глубина
хуже
нет внутренних время хуже мало внутренних глубина хуже отказы хуже мало неПС
Хорошая видимость vs метрика (обратная корреляция)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
время + глубина
+ отказы лучше
время + глубина
лучше
неПС больше
10%
время лучше внутренних не
мало
глубина лучше внешних не
мало
есть внутренние отказы лучше
Плохая видимость vs метрика (обратная корреляция)
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
внешних не
мало
есть внутренние время лучше внутренних не
мало
глубина лучше отказы лучше неПС больше
10%
время + глубина
лучше
время + глубина
+ отказы лучше
Хорошая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
мало неПС время хуже мало внутренних глубина хуже время + глубина
хуже
мало внешних нет внутренних отказы хуже время + глубина
+ отказы хуже
Плохая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Сравнение для URLов
Лидеры для URLов
Сильные из прямой
Отсутствуют
Сильные из обратной
Время + глубина + отказы
Время + глубина
Средние из прямой и обратной
Время
Глубина
Внутренних нет
Внешние мало
Пользовательские сессии
Время, глубина, отказы
Сравниваем для запросов*
Разберемся с корреляцией хорошая/плохая видимость
Ср.позиция >1-15<
Ср.позиция >30
* Для большинства запросов данные с URL
Сравнение для запросов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
нет в тексте мало текст +
внеш +
внутр
мало в
тексте
время +
глубина +
отказы хуже
нет
внутренних
нет внешних время +
глубина
хуже
CTR хуже мало
внешних
глубина
хуже
время хуже отказы хуже
Хорошая видимость vs метрика (обратная корреляция)
Сравнение для запросов
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
время +
глубина +
отказы лучше
время +
глубина
лучше
не мало текст
+ внеш +
внутр
время лучше внешних не
мало
глубина
лучше
есть внешние отказы лучше в тексте не
мало
есть
внутренние
есть в тексте
Плохая видимость vs метрика (обратная корреляция)
Сравнение для запросов
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
есть в тексте в тексте не
мало
есть
внутренние
есть внешние CTR лучше внешних не
мало
глубина
лучше
время лучше отказы лучше время +
глубина
лучше
время +
глубина +
отказы лучше
Хорошая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Сравнение для запросов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
мало
внешних
время хуже глубина хуже нет внешних отказы хуже время +
глубина хуже
мало в тексте нет
внутренних
время +
глубина +
отказы хуже
мало текст +
внеш + внутр
нет в тексте
Плохая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Лидеры для запросов
Сильные из прямой и обратной
CTR
Сильные из обратной
Время + глубина + отказы
Время + глубина
Текст + внешние + внутренние мало
Внешних нет
Средние из прямой и обратной
Время
Глубина
Внешних мало
Длинные клики
Считаем следующие данные:
Переходы из выдачи длинной от 1 минуты
Переходы длинной от 3 минут
Смотрим долю подобных визитов – более 5%, 10%, 20%, 30% и 40%
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
>5% бол. 1мин >10% бол. 1мин >5% бол. 3мин >20% бол. 1мин >10% бол. 3мин >30% бол. 1мин >20% бол. 3мин >30% бол. 3мин
Хорошая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
<30% бол. 3мин <20% бол. 3мин <30% бол. 1мин <10% бол. 3мин <5% бол. 3мин <20% бол. 1мин <10% бол. 1мин <5% бол. 1мин
Плохая видимость vs метрика (прямая корреляция)
Сравнение для URLов
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
<5% бол. 1мин <10% бол. 1мин <5% бол. 3мин <20% бол. 1мин <10% бол. 3мин <30% бол. 1мин <20% бол. 3мин <30% бол. 3мин
Хорошая видимость vs метрика (обратная корреляция)
Сравнение для URLов
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
>30% бол. 3мин >20% бол. 3мин >30% бол. 1мин >10% бол. 3мин >5% бол. 3мин >20% бол. 1мин >10% бол. 1мин >5% бол. 1мин
Плохая видимость vs метрика (обратная корреляция)
Лидеры для URLов и запросов
Сильные из прямой и обратной для URLов
5% более 1 минуты
10% более 1 минуты
5% более 3 минут
Сильные из прямой и обратной для запросов
10% более 1 минуты
5% более 1 минуты
5% более 3 минут
Анализ активности взаимодействия
Для теста считались шаги с активностью
Временные ограничения взяты 30 секунд и 60 секунд
Интервал для «съема» активности – 10 секунд(плагин, который
позволяет отслеживать активность)
30 сек 60 сек
site1 (тематика1) - 52,5%
site2 (тематика1) 44,8% 24,6%
site3 (тематика2) 5,9% 1,3%
Бренд1 - 80,5%
Бренд2 69,6% 43,5%
Бренд3 15,2% 2,2%
ВЧ1 (тематика1) - 73,5%
ВЧ2 (тематика1) 37,8% 18,9%
ВЧ3 (тематика2) 8,4% 0,9%
ВЧ1 и ВЧ2 – топ5
ВЧ3 – топ10
Часть 3
Что с этим делать?
Улучшаем поведенческие
CTR запросный
Отбираем запросы где с CTR ниже нормы
Работаем по улучшению сниппетов
CTR хостовый
Отбираем сайты где CTR хуже 1%
Ищем мусорные запросы – по ним стоит «убрать» себя из выдачи
Отбираем дополнительные запросы для улучшения сниппетов
Инструменты:
Панели вебмастера
http://www.slideshare.net/staspolomar/ibc-14 в помощь
(актуальность 2014, будет обновление)
Улучшаем поведенческие
Длинные клики
Отбираем продвигаемые URL где менее 5% больше 1 минуты
Отбираем запросы где менее 10% больше 1 минуты (ВЧ)
Время, глубина, отказы
Отбираем продвигаемые URL где показатели хуже конкурентов*
Отбираем запросы где показатели хуже конкурентов* (ВЧ)
*с учетом отклонения
Решение = анализ и улучшение сайта
Улучшаем поведенческие
Инструменты
Системы аналитики:
Я.Метрика
GA
…
Системы оценки пользователей/экспертов:
https://askusers.ru/
http://getgoodrank.ru/
http://vtest.ru/
обзор 24 зарубежных
…
Спасибо за внимание. Вопросы?
Поломарь Станислав
Директор подразделения поискового продвижения
stas@webit.ru fb.com/stas.polomar
Будем рады знакомству!
sales@webit.ru
Работа у нас
http://www.webit.ru/contacts/#hr
webit.ru
+7 495 540-43-39
Москва, Проспект Мира,
дом 101В, строение 2, этаж 3
Полезные ссылки
Статьи Яндекс
https://events.yandex.ru/lib/people/11561/
https://events.yandex.ru/lib/people/19289/
Статьи из доклада Bing: (1), (2)
Статьи аналитиков
Илья Зябрев «Поведенческие (кликовые)…Обзор + ряд статей»
Елена Камская «Перевод статьи Through-the-Looking Glass… от Яндекс»
Артем Шкодин «Размышления про Through-the-Looking Glass»
Сергей Кудрявцев «Кейсы про улучшение ПФ через доработку сайтов»
…

More Related Content

What's hot

Доклад MAD conference
Доклад MAD conferenceДоклад MAD conference
Доклад MAD conference
Стас Поломарь
 
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
Стас Поломарь
 
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
Стас Поломарь
 
Как построить SEO CRM (Sempro 15)
Как построить SEO CRM (Sempro 15)Как построить SEO CRM (Sempro 15)
Как построить SEO CRM (Sempro 15)
Стас Поломарь
 
Вводная в SEO ТопЭксперт
Вводная в SEO ТопЭксперт Вводная в SEO ТопЭксперт
Вводная в SEO ТопЭксперт
Стас Поломарь
 
Станислав Поломарь, Webit,
Станислав Поломарь,  Webit,Станислав Поломарь,  Webit,
Станислав Поломарь, Webit,
Movebo
 
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
Стас Поломарь
 
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Стас Поломарь
 
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
Webcom Group
 
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Alexey Trudov
 
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектовМетрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
Стас Поломарь
 
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Webcom Group
 
10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)
Стас Поломарь
 
Мониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнесаМониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнеса
Стас Поломарь
 
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайтаОлег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
Octopus Events
 
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
SEO-Интеллект
 
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим. Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
Webcom Group
 
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
mikeslivinsky
 
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Стас Поломарь
 

What's hot (19)

Доклад MAD conference
Доклад MAD conferenceДоклад MAD conference
Доклад MAD conference
 
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
Аналитика для трафиковых проектов (РИФ 2016)
 
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
Поисковая аналитика DDS-2 (2016)
 
Как построить SEO CRM (Sempro 15)
Как построить SEO CRM (Sempro 15)Как построить SEO CRM (Sempro 15)
Как построить SEO CRM (Sempro 15)
 
Вводная в SEO ТопЭксперт
Вводная в SEO ТопЭксперт Вводная в SEO ТопЭксперт
Вводная в SEO ТопЭксперт
 
Станислав Поломарь, Webit,
Станислав Поломарь,  Webit,Станислав Поломарь,  Webit,
Станислав Поломарь, Webit,
 
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
 
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
 
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
Неделя Байнета 2017. Артур Латыпов: "Как влиять на результаты продвижения ком...
 
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
 
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектовМетрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
Метрики и сценарии работы с анализом видимости проектов
 
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
 
10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)
 
Мониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнесаМониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнеса
 
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайтаОлег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
Олег Саламаха. Анализ ссылочных профилей сайта
 
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
Современная автоматизация работ в SEO: кластеризация запросов, текстовый анал...
 
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим. Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
Станислав Поломарь. Оптимизация «по полочкам» – автоматический и ручной режим.
 
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
 
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
 

Similar to Аналитика поведенческих фатокров (BDD 15)

Поведенческие факторы
Поведенческие факторыПоведенческие факторы
Поведенческие факторы
Webit
 
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и ГуглАналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
IBSchool Интернет-Бизнес школа
 
Поведенческие факторы Google
Поведенческие факторы GoogleПоведенческие факторы Google
Поведенческие факторы Google
Webit
 
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
Cybermarketing, Moscow
 
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
webit_ru
 
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
Тарасов Константин
 
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектовАналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
Webit
 
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
it-people
 
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнесаМониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
Webit
 
Семантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитикаСемантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитика
Webit
 
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
tabtabus
 
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
UAMASTER Digital Agency
 
Продвижение сайтов в ТОП-10
Продвижение сайтов в ТОП-10Продвижение сайтов в ТОП-10
Продвижение сайтов в ТОП-10
raskrutka-saita-seo
 
Основные вызовы SEO
Основные вызовы SEOОсновные вызовы SEO
Основные вызовы SEO
Webit
 
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
internet27
 
SEO Conference 2015
SEO Conference 2015SEO Conference 2015
SEO Conference 2015
SEO-Интеллект
 
Статистика по внутренним факторам
Статистика по внутренним факторамСтатистика по внутренним факторам
Статистика по внутренним факторам
IBSchool Интернет-Бизнес школа
 
Master class SEO
Master class SEOMaster class SEO
Master class SEO
MageCloud
 
03.08 нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
03.08   нетология - реверс инженеринг причин падения траффика03.08   нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
03.08 нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
Digital.Tools
 

Similar to Аналитика поведенческих фатокров (BDD 15) (20)

Поведенческие факторы
Поведенческие факторыПоведенческие факторы
Поведенческие факторы
 
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и ГуглАналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
Аналитика поведенческих факторов в Яндекс и Гугл
 
Поведенческие факторы Google
Поведенческие факторы GoogleПоведенческие факторы Google
Поведенческие факторы Google
 
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
Конференция Cybermarketing 2015: Презентация к докладу Шестакова Александра и...
 
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
Оптимизация по полочкам. РИФ 2015.
 
Movebo uin2014
Movebo uin2014Movebo uin2014
Movebo uin2014
 
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
РИФ 2016, Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых п...
 
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектовАналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
Аналитика и ее автоматизация при поисковом продвижении трафиковых проектов
 
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
«Где на самом деле начинается конверсия», Анастасия Берсенева, ТопЭксперт
 
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнесаМониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
Мониторинг "поискового здоровья" интернет-бизнеса
 
Семантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитикаСемантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитика
 
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
Для многих пользователей слово «интернет» ассоциируется с социальными сетями....
 
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
Как обогнать клиентов при помощи интернет (REX 2011)
 
Продвижение сайтов в ТОП-10
Продвижение сайтов в ТОП-10Продвижение сайтов в ТОП-10
Продвижение сайтов в ТОП-10
 
Основные вызовы SEO
Основные вызовы SEOОсновные вызовы SEO
Основные вызовы SEO
 
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
Неуловимые поведенческие факторы - как их вычислить (ДВИК-2012)
 
SEO Conference 2015
SEO Conference 2015SEO Conference 2015
SEO Conference 2015
 
Статистика по внутренним факторам
Статистика по внутренним факторамСтатистика по внутренним факторам
Статистика по внутренним факторам
 
Master class SEO
Master class SEOMaster class SEO
Master class SEO
 
03.08 нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
03.08   нетология - реверс инженеринг причин падения траффика03.08   нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
03.08 нетология - реверс инженеринг причин падения траффика
 

Аналитика поведенческих фатокров (BDD 15)