Метод подсчета количества эффективных показов

Метод подсчета количества эффективных показов учитывает в реальном времени все факторы, от которых зависит видимость сайта в поисковых системах. Таких факторов всего три. Рассмотрим каждый из них на примере. Определите, что лучше.

  • 1. Первая позиция по запросу шарикоподшипники в Яндексе или перваяв Апорте?
  • 2. Первая позиция по запросу шарикоподшипники или по запросу новые высококачественные шарикоподшипники отечественного производителя?
  • 3. Первая позиция по запросу шарикоподшипники в Яндексе или десятая?

Вряд ли кто-нибудь затруднится с ответами на эти вопросы. Но на всякий случай приведем их.

  • 1. Лучше в Яндексе, чем в Апорте, потому что популярность Яндекса минимум в тридцать раз выше популярности Апорта, и ссылка на первой позиции Яндекса будет отображаться намного чаще, чем на первой позиции Апорта по аналогичному запросу.
  • 2. В данном случае лучше позиция по более короткому запросу, его задаютчаще, значит, и ссылка будет отображаться чаще, чем по низкочастотному запросу.
  • 3. Лучше на первой позиции, чем на десятой, потому что часть пользователей не просматривает ссылки за пределами первого экрана страницы результатов поиска, и ссылка на первой позиции фактически демонстрируется пользователям чаще, чем на десятой.

Как видим, количественный критерий оценки один — количество показов ссылки пользователям, а переменными в формуле видимости являются:

  • популярность поисковой системы;
  • частота поискового запроса, по которому оценивается видимость;
  • позиция ссылки на анализируемый сайт в результатах поиска.

Таким образом, видимость по запросу шарикоподшипники, при условии, что сайт во всех поисковых системах находится на первой позиции, легко оценить, просто просуммировав частоты этого запроса в каждой из поисковых систем. Мы получим реальное количество, как говорят, контактов рекламного объявления (т.е. ссылки на продвигаемый сайт) с пользователями, которые запрашивали информацию в поисковиках.

Проблемы переменных

На практике, к сожалению, не все так просто. Во-первых, частоты запросов постоянно изменяются. Рост спроса происходит в связи с ростом количества пользователей Интернета. К тому же частоты многих запросов, как уже говорилось, имеют явно выраженные сезонные колебания. Во-вторых, далеко не все поисковые системы публикуют открытую информацию о частотах и формулировках пользовательских запросов. В-третьих, если для первой позиции подсчет количества показов при условии, что мы знаем частоту, проблемы не представляет (количество показов и равно частоте запроса), то для сайта, находящегося, например, на четвертой позиции, количество реальных показов уже не равно частоте, оно меньше. А как оценить разницу в количестве показов сайта, «сползающего» в результатах поиска, для пятой, шестой… десятой позиций?

Необходимы гипотезы, позволяющие при наличии описанных проблем получать максимально точные результаты для текущей оценки любого проекта, для сравнения различных сайтов и групп сайтов, а также состояния видимости в разные моменты времени.

Сравнение частот в разных поисковых системах

Информацию о реальных частотах поисковых запросов в Рунете предоставляет только поисковая система Рамблер. С помощью сервиса «Статистика поисковых запросов» (https : //ad. rambler . ru/swrds/wrds .pi) можно получить информацию о том, как часто показывали в провалом месяце контекстные рекламные баннеры. Для каждого запроса отображаются данные о показах только на первой странице результатов поиска и на всех страницах результатов. Очевидно, что информация о показах на первой странице и есть настоящая частота поискового запроса. Список запросов, соответствующих любой тематике, можно получить, задав нужную подстроку и условия вывода.

В Рунете есть два сервиса, сравнивающих популярность различных поисковых систем,- Глобальная статистика Спайлога (http://gs.spylog.ru/ r/?reportId=7&categoryId=l) и статистика «Сайты Рунета» (http://www. live inter net .ru/stat/ru/ searches . html? period=month), которые основаны на собственных системах интернет-статистики — счетчиках Спайлога и Livelnternet соответственно.

Система статистики отслеживает количество переходов из различных поисковых систем на сайты, на которых установлены счетчики, и показывает сводные данные о посещаемости.

По данным Спайлога, в августе-сентябре 2006 года примерно 46% переходов из поисковых систем обеспечил Яндекс, 22% — Google, 17% — Рамблер, 4,5% -Поиск@mail.ru.

По данным Livelnternet (средние за три месяца), трафик из Яндекса составляет 50% от суммарного поискового. Рамблер отправил на сайты, где установлен счетчик Livelnternet, 19% пользователей, Google — 17% , Mail.ru — 5,6%.

Как видим, для трех главных поисковиков Рунета данные практически совпадают, и лишь небольшое расхождение наблюдается между счетчиками при обсчете трафика с Яндекса — 46 и 50% . Это расхождение связано с различиями в базах сайтов, на которых установлены счетчики, а также с разницей в том, что относит к поисковикам каждый из сервисов.

Поскольку переходы из поисковиков фиксируются для всех поисковых запросов, совпадение данных от разных источников позволяет нам сделать общее предположение, что частоты одних и тех же запросов в разных системах пропорциональны популярности (трафикогенерации) этих поисковиков. Это предположение, возможно, неверное, но удобное (и не имеет альтернативы).

» Нужно учитывать, что в статистику довольно большое искажение вносит зарубежная аудитория. Если учитывать только россиян, доля Яндекса будет составлять 60%, Рамблера 21%, Google — 8%, Поиск@mail.ru — 6,3%.

Поэтому, имея данные о точной частоте в Рамблере, несложно экстраполировать их для других поисковиков с помощью обычной пропорции.

Так, частота 1000 обращений в месяц для какого-нибудь запроса в Рамблере в Яндексе будет соответствовать частоте (1000/21)х60=2857 для того же запроса. Пропорция для Google даст нам частоту (1000/21)х8=380 обращений в месяц, соответственно, для Mail.ru — 300.

Разумеется, аудитория поисковиков несколько различается, но для оценки качества продвижения мы будем считать, что пользователи Яндекса, Рамблера и Google примерно одинаковы по своим интересам.

Таким образом, более-менее приемлемую информацию о частоте запроса в каждой из интересующих нас поисковых систем получить все же можно.

Подходы к оценке эффективности позиции ссылки

Для учета эффективности той или иной позиции столь же очевидного решения нет. Безусловно, эффективность все мы понимаем одинаково: реальная оценка эффективности — это количество переходов на продвигаемый сайт. Чем больше переходов, тем эффективнее.

Количество переходов по ссылке зависит не только от позиции. Здравый смысл и информация, иногда поступающая от поисковиков, говорят, что переходы зависят от многих факторов, таких, например, как:

  • тип запроса;
  • оформление ссылки (титул, описание документа — сниппет, адрес ресурса);
  • конкурентное окружение ссылки в результатах поиска;
  • «архитектура» поисковой выдачи — количество ссылок на странице, расположение и тип рекламных материалов и т.п.

Провести полноценное исследование этой проблемы могут только поисковые системы. К сожалению, сегодня поисковики не спешат делиться информацией о статистике поведения пользователей в поиске.

Но наличие множества влияющих факторов не избавляет нас от необходимости учета позиции. Всем очевидно, что разница между первой и десятой позицией существует, проблема в том, как учесть ее количественно. Это можно сделать, используя результаты двух интересных экспериментов.

В 2005 году при поддержке Спайлога компания «Ашманов и Партнеры» провела исследование вопроса, как влияет позиция сайта в результатах поиска на количество переходов по ссылке. Был составлен список примерно из ста поисковых запросов. Далее было определено, какие сайты находятся в Тор10 Яндекса по этим запросам. Для каждого из сайтов Спайлог подсчитал количество переходов из Яндекса, учитывая позицию сайта по запросу, и определил для каждой позиции отношение количества переходов по ссылке к количеству ее показов пользователям (этот показатель обычно называется click-through ratio — CTR). Полученная таблица показана на рис. 8.1.

Позиция

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

среднее

12,50

11,93

8,96

6,33

5,09

6,33

4,94

4,40

3,11

3,05

медиана

10,64

10,28

6,62

3,86

4,38

4,31

4,43

2,79

2,57

2,82

максимум

39,00

35,10

31,13

27,77

16,34

30,35

17,45

15,89

8,13

б,99

минимум

2,69

1,10

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

Рис. 8.1. Показатели CTR для полиций. Тор 10 в выдаче Яндекса результаты исследования, проведенного компанией «Ашманов и Партнеры»

Как видим, результаты вполне ожидаемые: от первой к десятой позиции CTR падает, первая позиция дает в 4-5 раз больше переходов, чем десятая. Но разброс данных между минимумом и максимумом, а также слишком малая выборка не позволяют утверждать, что, попав, например, на первую позицию, вы получите количество переходов, равное 12% от частоты запроса.

Второе исследование было проведено на Западе. Вопрос, как пользователи смотрят на страницу с результатами поиска, изучали три западные компании — Did-it, Enquiro и Eyetools. Они показывали добровольцам страницы поиска Google, а специальное оборудование фиксировало движения глаз.

Был выделен так называемый «золотой треугольник» — область, куда приковано внимание пользователей. «Золотой треугольник» распространяется на 3-5 первых строчек результатов поиска. Он включает в себя область, где фокусируется взгляд абсолютно всех пользователей (100″‘. -ная видимость).

Зона видимости уменьшается вниз по странице. Для четвертой ссылки, которая помещается на экране, видимость уменьшается до 85%, а затем резко падает.

Вот какой закон видимости позиций вывели авторы исследования:

  • 1-я строчка — 100%
  • 2-я строчка — 100%
  • 3-я строчка — 100%
  • 4-я строчка — 85%
  • 5-я строчка — 60%
  • 6-я строчка — 50%
  • 7-я строчка — 50%
  • 8-я строчка — 30%
  • 9-я строчка — 30%
  • 10-я строчка — 20%

Эти данные о видимости на странице результатов поиска Google довольно ожидаемы и соответствуют данным, полученным из эксперимента по расчету среднего CTR.

В 2005 году Сергей Петренко и Виталий Шаповал предложили учитывать при оценке сайта полученные на основании «золотого треугольника» коэффициенты видимости позиций в результатах поиска, что привело к появлению нового показателя — эффективных показов.

Что такое эффективные показы

Эффективные показы (количество эффективных показов) — это характеристика, учитывающая все три фактора оценки видимости: популярность поисковой системы, частота запроса и позиция в результатах поиска.

Количество эффективных показов в результатах поиска по запросу равно произведению текущей частоты запроса в данной поисковой системе на коэффициент видимости позиции. Количество эффективных показов — это прогноз, сколько раз ссылка на анализируемый сайт попадется на глаза пользователям, задавшим поисковый запрос.

Чем обычные показы отличаются от эффективных? Возьмем для примера запрос хостинг, для которого Рамблер показывает частоту примерно 2500 обращений в месяц. Все ссылки первой страницы результатов поиска загружаются на компьютеры пользователей, которые ввели запрос хостинг, но с учетом наших коэффициентов видимости можно сделать некоторые выводы.

  • Первые три ссылки попадутся на глаза всем, кто ввел этот запрос. Инымисловами, все 2500 показов этой страницы для сайтов ТорЗ будут эффективными.
  • Четвертую ссылку не увидят пользователи, у которых она находится не напервом экране и которые перешли по трем первым видимым ссылкам и остались удовлетворены результатами, т.е. несмотря на те же 2500 загрузок, количество реальных показов меньше. С учетом коэффициента для четвертойпозиции оно равно 2500 0,85 2125.
  • Аналогично — для каждой следующей позиции.

Таким образом, каждый из запросов семантического ядра при проверке позиций в Яндексе, Рамблере и Google даст нам три различные цифры эффективных показов. Суммируя количество эффективных показов по всем запросам семантического ядра и всем поисковым системам, мы в каждый момент времени можем получить объективную, независимую от счетчиков и других систем статистики, открытую оценочную характеристику видимости сайта в поисковых системах.

Количество эффективных показов, которые набрал сайт по запросам семантического ядра, можно показывать в абсолютных значениях, а также соотнести с максимальным количеством эффективных показов, которое рассчитывается для ситуации, если бы сайт по всем запросам во всех поисковых системах занимал первую, вторую или третью позицию.

Тематические рейтинги

Как видим, если взять какое-либо семантическое ядро и для всех сайтов, найденных в анализируемых поисковых системах по данному семантическому ядру в диапазоне Тор10, подсчитать количество эффективных показов, получится отличный рейтинг. Сайты нужно отсортировать по убыванию количества набранных эффективных показов, и мы увидим, какой сайт является лидером в своей отрасли, какой аутсайдером, каков отрыв в показателях между отдельными сайтами.

Метод учета количества эффективных показов — это и есть периодическое составление рейтинга для заранее известного семантического ядра. При этом каждый раз перепроверяются частоты запросов, соотношения популярности поисковых систем, а также позиция каждого сайта в каждом поисковике, т.е. в реальном времени учитываются все факторы, от которых зависит видимость сайта в поисковых системах.

Семантическое ядро обычно определяет тематику сайта, поэтому такие рейтинги могут хорошо иллюстрировать конкуренцию сайтов в различных тематических областях. Именно эта идея легла в основу ресурса SEOrate.ru, в котором сейчас насчитывается больше 25 тематических рейтингов.

Так, например, тему «Недвижимость Москвы» описывают 88 поисковых запросов, в каждом из которых четко указана географическая составляющая — «Москва» или «Подмосковье». Тематическая составляющая определяется такими словами, как «недвижимость», «ипотека», «квартира», «жилье», «дом», «коттедж», «таунхаус» и др. Как выглядел этот рейтинг в конце сентября 2006 года, показано на рис. 8.2. Здесь отображено набранное количество эффективных показов во всех поисковых системах. В столбце «Видимость» указан процент от максимально возможного количества показов для данного семантического ядра.

Posted in Продвижение сайта в поисковых системах.