Команда Moz провела исследование, посвященное факторам, влияющим на ранжирование сайтов в выдаче Гугл, и о том, каким образом они могут измениться в будущем. Одним из интересных вопросов, полученных во время работы был: «Влияют ли объемы поиска и тематика сайта на положение в выдаче? Какие здесь можно найти закономерности? ». Постараемся сегодня на него ответить.

Для этого, еще раз вернемся к данным, полученным в результате нашего исследования и выделим интересующие нас моменты. В основном исследовании мы собрали топ-50 результатов поиска на основе 15 000 ключевых слов. При этом, мы анализировали влияние более 100 различных факторов. Среди них: ссылки, анкоры, внутренняя оптимизация, социальные сигналы... Затем, по всему набору данных вычислялся коэффициент корреляции Спирмана и формировались результаты. Рисунок ниже проиллюстрирует, как интерпретировать корреляции:



Высокий уровень корреляции показывает наличие более тесной взаимосвязи между позицией и факторам ранжирования. Но это не означает, что именно этот фактор стал причиной хорошего ранжирования!

В дополнение к поисковым результатам и факторам ранжирования, мы отобрали категории AdWords (например, "Дом и сад") и ежемесячный объем поиска по США (локальный). Это позволяет нам изучить корреляцию между этими различными сегментами.

Объемы поиска.

Мы распределили кейворды на 3 группы, в зависимости от среднемесячных локальных объемов поиска по AdWords (США): меньше 5000, 5000-15000, более 15000. Для каждой группы мы определили авторитетность страницы и домена и процент доменов с точным вхождением ключевого слова.




Вполне ожидаемо, что чем чаще пользователи вбивают тот или иной запрос, тем чаще первые позиции в выдаче занимают более авторитетные страницы с высокими показателями. Но далеко не факт, что эта взаимосвязь причинно-следственная.

Корреляции измеряет тесноту связи между авторитетностью страницы и позицией в выдаче. Рассмотрим 2 примера. В первом случае, авторитетность первых 3 страниц в выдаче составляет: 90, 92 и 88. Во втором, это значение будет составлять 30, 20 и 10. В первом примере, все показатели SERP будут более высокими, но корреляция окажется низкой. Чтобы изучить, как это влияет на распределение позиций, вычислим среднее значение корреляции для каждой группы.



Тоже самое в графическом виде.



Слева направо в таблице приведены факторы ранжирования связанные с ссылками (авторитетность страницы, авторитетность домена, точное вхождение анкора); связанные с названием бренда (сколько раз за последние 30 дней домен упоминался в Fresh Web Explorer); социальные сигналы (количество лайков в Google + и Facebook, твиты, количество расшаривших); связанные с ключевыми словами (количество ключей на странице, в тайтле, EMD).

Мы можем увидеть здесь кое-что интересное.

1. Корреляция заметно возрастает, когда дело касается факторов ранжирования, основанных на ссылках, бренде и социальных сигналах.
2. Корреляция не изменяется для факторов, связанных с ключевыми словами.

Добавлю, что выдача по низкочастотным запросам в большей степени подвержена влиянию факторов не представленных в таблице (положительные или отрицательные пользовательские сигналы).

Возьмет теперь 2 конкретных запроса в поисковой выдаче: высокочастотный ("cheap flights" более миллиона запросов в месяц) и низкочастотный (("home goods online" менее 500 запросов в месяц).

Вот топ выдачи по этим запросам (для каждого результата указана авторитетность страницы и домена, согласно MozBar.

"cheap flights"



"home goods online"



Когда пользователь вводит запрос, Гугл сначала определяет, какие из многочисленных страниц в индексе имеют отношение к запросу, затем ранжирует результаты. По популярным запросам на место в топе претендует множество страниц с большим числом ссылок и Гуглу приходится учитывать дополнительные параметры для определения лучших. При определении выдачи по высокочастотным запросам, Гугл в большей степени ориентируется на релевантность и авторитетность страницы. С другой стороны он понимает, что при низкочастотных запросах, в темных заколках интернета можно найти сайты, имеющие небольшое количество ссылок. В этом случае, решающим будет не число ссылок, а другие факторы. Конечно, этот пример представляет алгоритм ранжирования в сильно упрощенном виде.

Тематика сайта.

Повторим исследование в разных тематиках AdWords. Для начала, среднее значение авторитетности страницы и домена и EMD.



Корреляция Спирмена:



В целом, тенденции повторяют результаты, полученные при анализе объемов поиска. Отрасли с наибольшей корреляцией между позицией и ссылками с социальными сигналами - "Health" and "Travel & Tourism" как правило универсальны и охватывают широкую аудиторию. С другой стороны, категории находящиеся внизу таблицы - "Apparel" "Dining & Nightlife" и "Retailers & General Merchandise" ориентированы на локальные запросы.

Выводы.

В этой статье мы рассмотрели, как отдельные факторы ранжирования меняются в зависимости от объемов поиска и тематики сайта. Влияние ссылок и социальных сигналов возрастает при больших объемах поиска, в то время как такой фактор как вхождение ключевых слов (на странице и в названии домена) остается одинаковым при изменении объемов. Все это говорит о том, что Гугл использует один и тот же алгоритм для определения релевантности высоко и низкочастотных запросов, но ближе к топу влияние ссылок возрастает. Тоже самое вы наблюдаем и касаемо тематики сайтов.

Оригинал статьи на английском языке: http://moz.com/blog/google-serps-across-se...e-and-site-type