Автор: Михаил Сливинский, руководитель отдела поискового продвижения Wikimart.ru. Исследует алгоритмы ранжирования и антиспама поисковых систем, занимается поиском идей и пишет методологии для повышения эффективности поискового продвижения.
Несколько дней назад, в рамках конференции Optimization-2015. Поисковый маркетинг и продвижение бизнеса в интернете, мы узнали некоторые подробности о новой технологии Яндекса из первых рук. Конечно, было интересно увидеть технологию «многорукого бандита» глазами разработчиков Яндекса.
Мы со Станиславом Поломарём рассказали о своих наблюдениях в выдаче Яндекса, начиная с весны этого года. Станислав написал о возможностях технического обнаружения примесей «многорукого бандита» в поисковой выдаче, а я хотел бы обозначить несколько мыслей о новых возможностях и нюансах SEO.
Вводная: хостовых преференций у кандидатов нет, подмешиваются конкретные документы по конкретным запросам.
Следствия:
На графике по оси ординат отложена средняя дельта по количеству запросов в топ-10 по отношению к предыдущему апдейту. Очевидно, в октябре сайты кластеризовались в группы, совершенно не похожие на летние (я показывал их на SEO Conference 2015 в Казани, тогда мы наблюдали множество разнонаправленных кластеров со значительной амплитудой):
Кластер 5 имеет небольшую позитивную динамику, а 3 и 6 – существенную негативную в течение всего октября. Интересно, что кластеры 3 и 6 имеют худшие поведенческие метрики в сравнении с кластером 5:
Таким образом, даже из наблюдения на уровне хоста видно, что в течение октября сайты с лучшими поведенческими метриками укреплялись в топ-10, а более слабые по поведенческим метрикам – «вымывались» из топ-10. Возможно, в это время технология «многорукого бандита» была отключена, и мы наблюдали процесс накопления поведенческой информации по документам и, как следствие, естественное переранжирование документов.
Вводная: подмешиваются rel+ документы в московской коммерческой выдаче, для которых прогнозная релевантность = полезный документ.
Следствия:
Например, можно:
Я показал CTR по большой группе неуникальных разнотематичных коммерческих запросов:
К примеру, для бытовой техники, доля уникальных запросов в показах – 88.6%, в кликах – 91.7%. Поэтому я уточнил выгрузку, добавив уникальные запросы и отбросив витальные (бытовая техника):
Вводная: подтверждено, что имеет место периодическое случайное перемешивание хостов: rand(Host) ∈ [-1;+1].
Следствия:
Вводная: объем «многорукобандитской» примеси ограничен потребностью не уронить текущее качество поиска.
Это логично, ведь поиск, по сути, балансирует между тактическим риском ухудшить качество поиска и стратегической потребностью найти новые хорошие документы (и улучшить качество, таким образом). Практически это может означать, что самые лучшие документы находятся вне зоны турбулентности; а чем сильнее трясёт, тем больше шансов как на закрепление в топе, так и на вылет.
Вводная: а какую на самом деле выдачу видят пользователи?
Уже несколько лет Яндекс экспериментирует с персонализацией выдачи. Я попробовал оценить масштаб персонализации и посмотрел на 22 варианта SERP по запросу «игры для девочек», которые были получены реальными пользователями от Яндекса 25 октября 2015 года в Москве. В этот день не было апдейта ни по версии Яндекса, ни по версии tools.promosite.ru. В точности SERP совпал всего для двух сессий, в 20 остальных случаях мы видим разные варианты SERP. Из 40 сайтов, замеченных в топ-10 Яндекса по этому запросу, лишь 5 стабильно присутствуют в топе (в 16-19 SERP из 22-х), а остальные находятся в ротации (причем на различных позициях).
А, скажем, по популярному adult-запросу 20 SERP из 23 уникальны, при этом в топ-10 были показаны 70 (!) хостов. А так выглядит распределение по количеству хостов, замеченных в топ-10, для разночастотных запросов (внутри региона в течение суток):
С моей точки зрения, позиции документов, собираемые оптимизаторами в выдаче, весьма условны. В качестве KPI лучше использовать трафик или производные от него (заказы, GMV,GP). Как техническая метрика позиции интересны и необходимы, поэтому нужно пробовать разные варианты очистки позиций от шума и примесей. Это тема для отдельного большого исследования. Надеюсь, вскоре сможем показать некоторые инструменты для измерений.
Улучшайте свои сайты, измеряйте себя и конкурентов, ищите и проверяйте гипотезы. Удачи!
Комментарии