Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Поисковая аналитика DDS-2 (2016)

Поисковая аналитика DDS-2 (2016)

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Поисковая аналитика DDS-2 (2016)

  1. 1. Анализ возможностей влияния на поисковую выдачу …про статистику и поиск смысла в SEO Поломарь Станислав Директор подразделения поискового маркетинга Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work
  2. 2. План доклада 1. Пара слов про данные 2. Мобильная выдача Последние изменения в ранжировании Учет поведенческих 3. Про артефакты в поведенческих На примере крупного UGC 4. Что там в Гугле? Последние изменения 5. Выборки Метрики vs Видимость 6. А все ли хорошо на проектах после ТА? Анализ текстовой оптимизации на большой семантике 7. Аналитика поведенческих для крупных ecommerce Еще раз про выборки Типовые сценарии 8. В погоне за бандитом В поисках зависимости
  3. 3. Платформа SEOWORK 4seo.work – платформа SEO enterprise Решает все* задачи по поисковой аналитике: Видимость Мониторинг Аналитика оптимизации Инструментарий * какие не решает – скоро решит) На данный момент в системе 500 000 запросов анализируются по видимости 300 000 запросов анализируется по метрикам 50 000 документов анализируется по метрикам суммарный поисковый трафик ~ 1 500 000 / день
  4. 4. Мобильная выдача Яндекс Моб. Когда? Мобильное ранжирование?! Ахах ПК стал местами не похож на Моб. или наоборот Ура! Изменилось ранжирование Моб. Июль Август
  5. 5. Мобильная выдача Раздел Моб.? Сменился раздел Среднее Моб. Среднее ПК Раздел №1 НЕТ 64% 14,3 11,1 Раздел №2 НЕТ 44% 15,9 11,8 Раздел №3 НЕТ 38% 10,8 7,5 Раздел №4 НЕТ 73% 11,6 12,0 Раздел №5 ДА 3% 5,6 10,1 Раздел №6 ДА 2% 6,1 10,5
  6. 6. Мобильная выдача Большая выборка запросов из ecommerce проект с Моб. # Очевидное-невероятное 1. Ранжирование отличается 2. Мобильность важна в мобильном ранжировании 3. Конкуренция ниже Сменился URL Среднее Моб. Среднее ПК 7% 9,7 13,5
  7. 7. Мобильная выдача В конце июля на одном большом проекте с Моб. и нет разделами в ПК выдаче: # Мысли вслух: Отделяются (-лись) ли «мобильные» поведенческие для выдачи ПК. Категория Моб.? отн. %ТОП10 отн. % "WS" ТОП10 Категория №1 НЕТ -15,09% -21,60% Категория №3 НЕТ -17,13% -11,15% Категория №4 НЕТ -15,31% -13,81% Категория №6 НЕТ -8,06% -2,83% Категория №7 ДА 1,06% 0,19% Категория №8 НЕТ -0,78% 3,16% Категория №9 ДА 0,05% 6,75% Категория №10 ДА 1,35% 7,09% Категория №12 ДА 1,22% 11,65% Категория №13 ДА 4,89% 9,88%
  8. 8. Поведенческие артефакты Доля длинных сессия «3+ минут» FAIL = Минусинк. Месяца идут с пропусками. Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц Все ПС ПК 30% 30% 22% 22% 25% 26% Яндекс ПК 33% FAIL FAIL 23% 27% 29% Гугл ПК 25% 25% 23% 23% 23% 22% 20% 22% 24% 26% 28% 30% 32% 34%
  9. 9. Поведенческие артефакты # Гипотеза 1. После выхода из Минусинск могут назначаться «дефолтные» поведенческие 2. Где они «не оправдывают» себя, происходит «вымывание» из выдачи 3. После «вымывания» возвращаемся на примерно исходное План действий 1. По сильным изменениями видимости попытаться вычислить апдейты поведенческих 2. Взять из семантики выборки документов, которые росли / падали по метрикам видимости в эти апдейты 3. Проверить, что можно сказать про поведенческие выборок из п.2 4. Попытаться вычислить паттерн поведения, хуже которого мы в зоне риска потери видимости
  10. 10. Поведенческие артефакты Распределение поведения по подобранному паттерну Документы выросли поведение ОК поведение неОК Документы падают поведение ОК поведение неОК
  11. 11. Что там в Гуглe? 2 самых популярных паттерна. На всех проектах со 2го слайда – был когда-то Пингвин.
  12. 12. Что там в Гуглe? # Говорят 1. 2/09 все западные сервисы зафиксировали сильное изменение 2. Гугл заявил, что в первую неделю сентября «не трогали» Пингвин 3. 28/09 Гугл сообщил, что ближайшие несколько дней можно ожидать восстановления видимости сайтов в рамках части Пингвин 4.0
  13. 13. Метрики vs Видимость 49% 64% 70% 43% 86% 29% 46% 67% 59% 55% 33% 72% Яндекс
  14. 14. Метрики vs Видимость 45% 66% 66% 43% 85% 42% 43% 75% 56% 63% 36% 84% Гугл
  15. 15. ТА – со стороны Дано: 2 проекта При оптимизации используются «текстовые анализаторы по ТОПу» (разные). Семантика достаточно широкая. Проверим ряд моментов. Запросы не ТОП10 Я Есть в title Нет в title Запросы не ТОП10 Я Есть в тексте все леммы Нет в тексте всех лемм Запросы не ТОП10 Я Самой редкой леммы >= 3 Самой редкой леммы < 3
  16. 16. При ТА – бди TR всей семантики! # Имхо автора: 1. ТА помогает экономить время, чтобы получить оценочные данные для ВЧ. 2. Для НЧ-СЧ большого смысла в этих данных, как правило, нет. 3. При большой семантике базовые метрики должны быть вперед. + решить с меню, синонимы, классификацию хостов, документов… Запросы не ТОП10 Я Есть в title Нет в title Запросы не ТОП10 Я Есть в тексте все леммы Нет в тексте всех лемм Запросы не ТОП10 Я Самой редкой леммы >= 3 Самой редкой леммы < 3
  17. 17. Поведенческие ecommerce Документы с плохой видимостью Норм сессий > 3 мин. Мало сессий > 3 мин. Документы с плохой видимостью Норм сессий > 1 мин. Мало сессий > 1 мин. # Ожидания по типовым причинам: 1. Листинги – узость ассортимента. 2. Листинги – неудачное ранжирование товаров 3. Листинги – убогие фильтры или представление товаров 4. Карточки – нет в наличии 5. Карточки – бедный медиа контент 6. Карточки – убогое описание или характеристики
  18. 18. Поведенческие ecommerce Листинги с поведение ОК Товаров больше 1 стр. Товаров меньше 1 стр. Листинги с поведение неОК Товаров больше 1 стр. Товаров меньше 1 стр. Товары с поведение неОК В наличии Не в наличии Товары с поведение ОК В наличии Не в наличии
  19. 19. И тут пришел Бандит… # Задача: 1. Исследовать какие документы постоянно падают или растут. 2. Поделить их по типажу скачков. 3. Посмотреть метрики.
  20. 20. В погоне за бандитом Документ Рос Падал Сумма Колбасер Упадчик Везунчик url 4 2 6 ДА url 3 3 6 ДА url 2 2 4 ДА url 3 2 5 ДА url 2 1 3 ДА url 4 4 8 ДА url 3 3 6 ДА url 3 2 5 ДА url 2 3 5 ДА url 2 1 3 ДА url 2 2 4 ДА url 4 3 7 ДА url 1 2 3 ДА url 3 3 6 ДА url 2 2 4 ДА url 2 3 5 ДА url 3 2 5 ДА url 2 2 4 ДА url 4 3 7 ДА Решение: 1. Выбрать 8 срезов (4 падения и 4 роста). 2. Посчитать сколько с каким документов происходило. 3. Поделить на «Колбасеры», «Упадчики» и «Везунчики». 4. Привязать метрики из аналитики.
  21. 21. В погоне за бандитом Колбасеры Поведение ОК Поведение неОК Упадчики Поведение ОК Поведение неОК Везунчики Поведение ОК Поведение неОК # Мысли вслух: 1. Хорошее поведение не преграда для расколбаса. 2. Плохое поведение не особо вердикт для падения (от Бандита). 3. Хорошее поведение сильно поможет стать везунчиком.
  22. 22. Давайте дружить ;) Буду рад обсудить! Есть идеи, но нет данных Есть данные, но нет идей Есть предложения по инструментарию
  23. 23. Спасибо за внимание. Вопросы? stas@webit.ru fb.com/stas.polomar Поломарь Станислав Директор подразделения поискового маркетинга Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work

×