Учитывает ли Google показатель отказов или что-то подобное в рейтинге сайтов?
Предыстория: здесь, в Stack Exchange, мы заметили, что последние изменения алгоритма Google привели к примерно 20% -ному падению трафика к отказу сервера (и гораздо меньшему падению трафика к суперпользователю ). Трафик переполнения стека не затронут.
В WebProNews была статья, в которой предполагалось, что показатель отказов может быть сигналом ранжирования в последнем обновлении Panda от Google.
Согласно Google Analytics, наши показатели отказов за последний месяц:
Site Bounce Rate Avg Time on Site
------------- ----------- ----------------
SuperUser 84.67% 01:16
ServerFault 83.76% 00:53
Stack Overflow 63.63% 04:12
Теперь технически у Google нет возможности узнать показатель отказов. Если вы идете в Google, ищете что-то и нажимаете на первый результат, Google не может определить разницу между:
- пользователь, который выключает свой компьютер
- пользователь, который заходит на совершенно другой веб-сайт
- пользователь, который часами щелкает веб-сайтом, на котором он появился
Что Google делает знать, как долго он принимает пользователю вернуться к Google и сделать еще один поиск. Согласно книге In The Plex (стр. 47), Google различает то, что они называют «короткими щелчками» и «длинными щелчками»:
- Короткий щелчок является поиск , где пользователь быстро возвращается к Google и делает еще один поиск. Google интерпретирует это как сигнал о том, что первые результаты поиска были неудовлетворительными.
- Длинное нажатие является поиск , когда пользователь не выполняет поиск снова в течение длительного времени.
В книге говорится, что Google использует эту информацию внутри, чтобы судить о качестве своих собственных алгоритмов. В нем также говорится, что данные коротких кликов, в которых кто-то повторно вводит небольшую вариацию поиска, используются для подкрепления "Вы имели в виду ...?" алгоритм проверки правописания.
Итак, моя гипотеза заключается в том, что Google недавно решил использовать длинные клики в качестве сигнала высокого качества сайта. У кого-нибудь есть доказательства этого? Вы видели сайты с высоким показателем отказов, которые теряли трафик (или наоборот)?
источник
Ответы:
Это очень вероятно, что Google может оценить ваш показатель отказов, если принять во внимание новую функцию, которая определяет, когда пользователь нажимает кнопку «Назад»:
Поиск в Google:
Нажмите на результат поиска.
Нажмите назад.
Google показывает новую опцию "Блокировать все результаты [сайта]":
Очевидно, что это предположение, но быстрые обратные клики могут быть хорошими индикаторами не относящихся к делу результатов и имеют сильную корреляцию с частотой отказов. Обратите внимание, что это не удается, когда пользователь открывает результаты поиска в новой вкладке, поэтому он может быть адресован менее опытным пользователям.
Обратите внимание на разницу между «выполнением другого поиска», который Google должен принимать лично, так как он отображает нерелевантные результаты, и «возвратом к тому же поиску», что означает, что этот конкретный сайт не подходит для этого поиска.
источник
:). Опять же, я не смог найти никакой ссылки на это ...У меня есть проблема с концепцией длинных / коротких кликов, используемых в их алгоритме ранжирования. Существует слишком много сценариев, когда происходят как короткие, так и длинные щелчки, которые противоположны стандартной логике.
Например, короткие щелчки могут произойти, потому что:
Пользователь открывает сразу несколько вкладок, скажем, все десять ссылок на первой странице результатов поиска, для какого-то исследования. (Является ли это исследование SEO или академическим, не имеет значения). Все они будут отображаться как короткие клики.
Кто-то ищет конкретный сайт и просматривает результаты, пока не найдет нужный. Их тема на каждом сайте короткая не потому, что сайт сделан плохо, а просто не тот конкретный сайт, который ищет пользователь.
Это слишком легко манипулировать. Если это действительно был потенциальный фактор ранжирования, не трудно представить, что черные шляпы коротко нажимают на своих конкурентов, чтобы служить своим целям. (Естественно, это будет автоматизировано для получения количества, необходимого для стимулирования Google к действию).
Длинные щелчки могут произойти, потому что:
Пользователь не имеет представления о том, что он ищет, и тратит вечность на каждом сайте, который его ищет, но никогда не находит его (например, этот сайт не имеет значения).
Пользователь уходит от своего компьютера или отслеживается по какой-либо причине
Злоупотребление (см. Выше)
Пользователь не знает Интернет и просто занимает много времени на каждом сайте, потому что им трудно пользоваться Интернетом.
Лучший способ представить эту информацию для персонализированного поиска. Если кто-то продолжает короткое нажатие на конкретный сайт, это, вероятно, оправдывает его снижение в результатах личного поиска.
Что касается неподтвержденных данных, у меня есть несколько десятков клиентских сайтов, которые я отслеживаю, и показатель отказов, похоже, не коррелирует с рейтингом.
Что касается Google, использующего Google Analytics в своем алгоритме поиска, ответ от Мэтта Куитта - нет .
источник
Пер Мэтт Каттс
Конечно, это было еще в декабре 2008 года, но Мэтт Каттс сказал, что показатель отказов не используется, хотя бы немного, является вполне определенным в моей книге, даже через 3 года.
источник
Я думаю, что проблема с использованием показателя отказов для рейтинга заключается в том, что он не учитывает тот факт, что отказов не всегда плохо. Эту метрику необходимо воспринимать в контексте, потому что есть несколько сайтов, для которых вы можете увеличить показатель отказов!
Фактически, в качестве примера, ваши сайты могут быть сайтами такого типа (по крайней мере, с точки зрения Google, чтобы предоставлять релевантные результаты своим пользователям). Возьмите, к примеру, SO - если я ищу ответ на программный вопрос, то я не хочу тратить значительное количество времени на поиски ответа. Я хочу получить ответ как можно быстрее, чтобы я мог вернуться к своей работе. Я ожидаю, что Google вернет список сайтов, отвечающих на мой вопрос, а не тех, которые потратят мое время.
Я думаю, что показатель отказов не дает достаточно информации, чтобы быть полезным в алгоритме ранжирования в поисковых системах. Если Google использует его не только для внутреннего анализа (где люди могут догадаться о намерениях пользователя), то они совершают ошибку.
В качестве дополнительного примечания, возвращаясь к примеру поиска ответа на программный вопрос, вы когда-нибудь обнаруживали, что ответ на этот вопрос фактически находится в результатах поиска, и вам не нужно переходить на сайт по адресу все?
источник
Я управляю сайтом, который приносит около 30 тыс. Просмотров страниц в день. Он потерял 1/3 своего трафика около 11 апреля (международное развертывание панды). Весь домен потерял трафик по всем направлениям. Общий средний показатель отказов колеблется в пределах 65% (предварительная панда составляла 71%). Однако наиболее часто просматриваемые страницы имеют показатель отказов более 75%. Это интересная теория.
К чести Google (надеюсь, это не просто совпадение) показатель отказов, среднее время на сайте и количество страниц за посещение улучшились после внесения изменений.
Примечание: другие сайты, которыми я управляю, не были затронуты изменением алгоритма. Их средний показатель отказов колеблется от 52% до 68%. Я не проводил анализ отдельных страниц на этих сайтах, поскольку они не были затронуты
источник
Google почти наверняка использует сигналы юзабилити как существенный фактор в рейтинге. Google, вероятно, не использует "показатель отказов", по крайней мере, не так, как измеряется Google Analytics. Вместо этого Google полагается на:
Показатель отказов обычно может использоваться в качестве прокси для измерения BBR, но есть некоторые ограничения:
Кроме того, как указывали другие ответы, Мэтт Каттс из Google заявил, что показатель отказов не используется для его знаний как часть алгоритма ранжирования. Он ничего не сказал о норме отскока (которая немного отличается).
Я убежден, что Google использует эти сигналы, основываясь на моем опыте работы с сайтом, на котором я занимался SEO. Это был тип сайта продукта. Мы заметили, что нам просто не удалось заставить некоторые продукты ранжироваться по целевым ключевым словам, несмотря на то, что они вкладывали в них огромное количество внутренних страниц. Появилась одна модель: продукты, которые не были ранжированы, содержали меньше контента, чем те, которые ранжировались. Контент не всегда означал много текста, у нас было несколько типов контента:
Мы поняли, что многие из этих типов контента будет трудно измерить Google напрямую. Он действительно знал, что на странице есть карта? Он пытался обнаружить наличие цен? Все отзывы пользователей были на их собственных страницах. Можно ли измерить количество текста, связанного с каждым продуктом, путем сканирования большого количества страниц и добавления итогов? Мы предположили, что Google будет гораздо проще измерить реакцию пользователей на страницу и скорректировать рейтинг по ней, чем пытаться измерить объем контента напрямую.
Во-первых, мы внесли некоторые изменения в способ измерения показателя отказов. Мы реализовали «события» так, чтобы, когда пользователи нажимали на внешние ссылки, это измерялось в аналитике. Мы также добавили «события» для таких элементов, как перемещение карты и прокрутка страницы вниз. Мы решили, что когда пользователь взаимодействует со страницей, это не должно считаться отскоком, даже если этот пользователь не просматривал более одной страницы на сайте.
Затем мы коррелировали показатель отказов с количеством контента, который у нас был для каждого продукта. Результаты оказались гораздо более впечатляющими, чем мы ожидали. Для продуктов, о которых нет информации, показатель отказов составлял около 90%. Для продуктов с большим количеством контента любого типа показатель отказов был ниже 15%. Продукты с некоторым содержанием попали между ними. Мы могли бы использовать это, чтобы увидеть, какой тип контента пользователи считают наиболее ценным. Мы могли бы также указать, что нужно запросить десятый отзыв пользователя, вместо того, чтобы найти первую внешнюю ссылку на статью.
Рейтинги также очень тесно связаны с этим показателем отказов. Нам нужно было меньше внутренних ссылок, указывающих на страницы с очень низким показателем отказов, чтобы они заняли первое место, чем на страницах с умеренно более высоким показателем отказов.
источник
Хотя этот вопрос интересен в гипотетическом смысле, ему не хватает практической способности к действиям.
Предположим на минуту, что ответ положительный - Google использует показатель отказов для ранжирования сайтов - что бы вы сделали по этому поводу? Единственный способ надежно увеличить эту метрику - это поставить искусственные блоки между пользователями, а ответ, помеченный как правильный на SO, который будет медленно обучать пользователей избегать этих доменов (снижение CTR от Google, которое, как известно, является важным метрика в релевантной сортировке).
Следовательно, я бы хотел сосредоточить ваше время и усилия на показателях, над которыми вы можете работать, а не на угадывании внешних факторов, которые не находятся под вашим контролем.
источник
«Вдобавок ко всему, мы могли бы полностью исключить неотвеченные вопросы из индекса Google»
Да и нет, ИМО, в зависимости от того, насколько быстро на вопросы обычно отвечают. На все вопросы нет ответов, когда они публикуются, например, почти по определению (если на вопрос не ответили что-то еще). Может быть, сделать это так, если не ответил в течение х дней, без индекса и пинг Google, чтобы увидеть увидеть тег и без индекса.
У вас есть еще вопросы без ответов на сайтах, которые пошли вниз?
Google наверняка экспериментирует, и некоторые сайты потеряли даже 70% своего трафика со 2/24. Знаете, не каждый из них является плохим сайтом, просто пока нет восстановления от панды, независимо от того, что вы сделали с сайтом.
источник