Документ представляет собой анализ поведенческих факторов и метрик, влияющих на поисковое продвижение, с акцентом на данные Яндекс и Google. Обсуждаются различные метрики, такие как CTR, время на странице и поведенческие сессии, а также предлагаются стратегии для их улучшения посредством анализа конкурентов и оптимизации контента. Также рассматривается использование инструментов аналитики для мониторинга и оценки пользовательского взаимодействия с сайтами.

1. Поведенческие факторы
Аналитика. Легальный подход к улучшению
Станислав Поломарь
Директор подразделения поискового продвижения

2. Часть 1
Какие метрики (факторы) есть?
Разберем исходя из данных ПС

3. Источники данных
Выдача
Яндекс.Метрика
Бары и браузеры
Яндекс.Бар
Similar group (источники similaweb.com)
Яндекс.Браузер

4. 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.)

5. Источники данных
Яндекс.Метрика
Кол-во
Источники трафика
Взаимодействие (время, активность)
Бары
Кол-во
Источники трафика
Взаимодействие (время, активность)

6. 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

7. Session-based Query Performance Prediction

8. 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
…

9. Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail
Statistics for Web Search

10. 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)

11. 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)

12. 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

13. Improving Web Search Ranking by Incorporating User
Behavior Information

14. 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

15. Часть 2
Как измерять метрики?
Что из этого работает?
Разберем на основе данных из CRM
с посчитанными метриками ПС:
10ки тысяч запросов
тысячи страниц

16. Факторы кликабельности
CTR
Собрать данные
Построить нормальное распределение
Сравнить с нормой (с дисконтом)

17. Факторы кликабельности
CTR
Яндекс – основной упор
Гугл – мало
Яндекс
CTR выше нормы
CTR ниже нормы
Гугл
CTR выше нормы
CTR ниже нормы

18. Факторы кликабельности
Запросы без кликов
Были показы, но не было кликов
Хостовый CTR
Данные из общей статистики ЯВМ
Сравнить с данными по продвигаемым запросам

19. 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

20. Пользовательские сессии
Время, глубина, отказы
Выяснить своих конкурентов
Собрать данные

21. 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

22. Similarweb как источник

23. 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%

24. 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)

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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)

31. 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)

32. 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)

33. 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)

34. 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

35. 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%

36. 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)

37. 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)

38. 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)

39. 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)

40. 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

41. 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

42. Часть 3
Что с этим делать?

43. 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)

44. 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

45. Улучшаем поведенческие
Инструменты
Системы аналитики:
Я.Метрика
GA
…
Системы оценки пользователей/экспертов:
https://askusers.ru/
http://getgoodrank.ru/
http://vtest.ru/
обзор 24 зарубежных
…

46. Спасибо за внимание. Вопросы?
Поломарь Станислав
Директор подразделения поискового продвижения
stas@webit.ru fb.com/stas.polomar

47. 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

48. 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»
…