поведенческий фактор яндекс метрика

оптимизация сайта

Средняя рыночная цена определяется на основе реальных данных о продажах квартир в этом доме, взятых из открытых источников и нашей базы данных. Подробнее о стоимости квартир в этом доме можно узнать на странице цен по дому. Мероприятия по капремонту дома на Шелепихинском шоссе дом 3 строение 2, планируется проводить если выбрано накопление средств на счете регионального оператора. Оценка выставляется по балльной шкале, расчитывается исходя из близости к дому социальных объектов.

Поведенческий фактор яндекс метрика примеры интернет рекламы

Поведенческий фактор яндекс метрика

Поведенческие факторы — совокупность пользовательских характеристик, участвующих в оценке сайта при ранжировании.

Поведенческий фактор яндекс метрика 912
Ссылочная пирамида Сельскохозяйственная улица Как из сайта сделать адаптивный
Сделать бесплатно сайт на бесплатном сервере Топ гир официальный сайт на русском
Прямая ссылка топ сайтов Ссылочная пирамида Севастопольская улица (деревня Зверево)
Поведенческий фактор яндекс метрика Подробная инструкция создания своего сайта
Поведенческий фактор яндекс метрика Ссылочная пирамида Ардон

Трудно ссылки на сайт Качканар особенного

Если бы все метрики интернет-маркетинга можно было пересчитать по пальцам, жить было бы гораздо проще. Однако о многих из них вы даже не догадываетесь. А между тем, они существенно влияют на вашу прибыль. В этой статье вы найдете 33 актуальные метрики, о которых стоит знать каждому маркетологу.

Плюс вас ждет приятный бонус — возможность автоматически посчитать метрики для вашего сайта. Важно: практически во всех определениях метрик сайта мы ориентируемся на продажи. Но это не значит, что они не применимы к другим целевым действиям, например, звонкам, скачиваниям файлов, заявкам на расчет и т. Total Visits — общее количество посещений сайта в отчётный период.

Но от этого метрика не становится менее важной. Следите, чтобы посещаемость сайта планомерно увеличивалась. Посмотреть Total Visits можно в системах статистики Яндекс. Метрика, Google Analytics. BR — bounce rate — показатель отказов. Это доля посетителей, которые покинули сайт сразу, как только перешли на него, т. Метрике, например, отказ засчитывается, если пользователь был на сайте менее 15 секунд, в Google Analytics продолжительность сеанса с просмотром одной страницы всегда считается равной 0 секунд и является отказом.

Ingate — 20 лет! Если тематика вашего сайта предполагает быстрое совершение целевого действия например, когда посетитель заходит на первую страницу сайта и заказывает пиццу по телефону , высокий показатель BR не критичен. В других случаях чем bounce rate выше, тем больше вопросов нужно задать рекламщику. Проанализируйте ситуацию, посмотрите, зависит ли bounce rate от конкретного канала или, например, определенных страниц.

Убедитесь, что ваша реклама соответствует контенту на сайте. Удобство навигации, параметры ресурса, вроде скорости загрузки страниц, тоже не мешает проверить. PPV — pages per visit — это глубина просмотра сайта, т.

Отражает заинтересованность посетителей в контенте ресурса. В редких случаях —свидетельствует о проблемах с навигацией, когда пользователям приходится долго переходить по разным вкладкам, чтобы найти то, что нужно. Этот фактор тесно связан с временем, которое пользователь проводит на сайте. Чем больше он находит интересных страниц, тем дальше пойдет по сайту и тем больше времени проведет на нем. Улучшайте юзабилити, размещайте интересный контент, оптимизируйте страницы, добавляйте интерактивные элементы.

Высокий PPV свидетельствует о высоком показателе лояльности пользователей к компании, что, в свою очередь, положительно влияет на конверсию. Глубина просмотра сайта вычисляется счётчиком и отображается в системах статистики. TSS — time spent on site — время, проведённое пользователем на сайте. Этот ПФ поведенческий фактор учитывается поисковыми системами при ранжировании ресурса.

Пользователь может обойти все страницы, но какой в этом толк, если он потратил на это 10 секунд? Небольшое время на сайте — показатель низкой вовлеченности посетителей. Выходит, ресурс неактуален и неинтересен для них. Как результат — выйти в топ вряд ли удастся.

Вы же этого не хотите? Как улучшить этот поведенческий фактор и мотивировать посетителей проводить на сайте как можно больше времени? Создавайте интересный контент, который будет отвечать интересам пользователей, повышайте удобство сайта, делайте внутреннюю перелинковку. Все это поможет удержать клиентов. ER — engagement rate — уровень вовлечения посетителей.

Высокий уровень вовлечённости пользователей говорит о качестве и востребованности ресурса, что улучшает поведенческие факторы ранжирования сайта. RV — returning visitors — вернувшиеся пользователи. Почему важно повышать этот показатель? Они ваша постоянная аудитория и помощники в развитии ресурса. Следите за их поведением, чтобы понять, верные ли изменения вы делаете на сайте. Новые пользователи отражают первое впечатление, вернувшиеся смотрят глубже и дают больше поводов для беспокойства читай: совершенствования.

RV вычисляется счётчиками статистики. VPK — visits per keyword — объем органического трафика, т. SEO-специалистам этот показатель помогает корректировать стратегию продвижения, а вам — понимать, какой контент интересен аудитории и в каком направлении нужно двигаться. Churn rate — коэффициент оттока. Проще говоря, это процент пользователей, которые не возвращаются на сайт.

Высокий коэффициент оттока — это фиаско! Выводы делайте сами: то ли контент неинтересный и не отвечает потребностям пользователей, то ли навигация неудобная, то ли просто пользователь, попавший на сайт, — не ваша ЦА. Вариантов масса. Главное — найти причину высокого коэффициента оттока и устранить ее.

А узнать Churn rate вы можете прямо сейчас. Показатель рассчитывается как отношение разницы между количеством пользователей на начало отчётного периода и числом посетителей на конец отчётного периода к числу клиентов на начало месяца измеряется в процентах. CR — conversion rate — уровень конверсии. Этот параметр определяет, сколько посетивших сайт пользователей впоследствии стали вашими клиентами, т. Это ключевая метрика всего, что вы делаете. Высокий уровень конверсии?

Отлично, работаем дальше! Важно: не принимаются во внимание незавершенные действия неоплаченный счет, недооформленный заказ и т. CR рассчитывается как отношение общего количества посетителей ресурса к пользователям, которые выполнили желаемое действие купили, скачали, подписались на рассылку и пр. LTV — lifetime value — суммарный доход, который вы получаете с одного клиента за всё время его взаимодействия с вашим брендом.

Словом, это «пожизненная стоимость клиента». С помощью этого показателя можно определить эффективность средств, затраченных на маркетинг. LTV позволяет оценить, насколько интересны ваши товары или услуги, и при необходимости скорректировать стратегию удержания пользователей. Формул расчёта этого параметра множество. Вот одна из них: отношение произведения среднего месячного дохода с одного клиента и средней маржи с одного клиента к месячному Churn Rate.

AOV — average order value — средний чек, т. Показатель AOV зачастую определяет ценообразование и расходы на рекламу. Он напрямую связан с выручкой: чем выше AOV, тем больше выручка. Зарубежные маркетологи считают, что всех клиентов можно условно разделить на три сегмента: «высокий», «средний» и «низкий». Ваша задача — определить, к какому сегменту относятся большинство покупателей. Исходя из этого вы сможете определить эффективность маркетинговой политики и при необходимости скорректировать ее.

AOV рассчитывается как отношение дохода к количеству заказов за определённый период. LCR — l ead-close rate — коэффициент закрытия лидов. Ответы вам придётся найти самостоятельно, а вместе с ними увидеть все пробелы в рекламной кампании. Проводя ежемесячный расчет, вы поймете, насколько целевой трафик получаете и качественно ли обрабатывает заявки ваш отдел продаж. LCR рассчитывается как отношение количества клиентов за отчётный период к общему количеству лидов за отчётный период.

CRR — customer retention rate — коэффициент удержания клиентов, т. Отражает качество клиентского сервиса. CRR необходим для понимания поведения ваших клиентов, а также анализа эффективности бизнес-стратегии. С ростом коэффициента растёт и потенциал бизнеса. CRR рассчитывается как отношение разницы между количеством клиентов на конец отчётного периода и числом новых клиентов к числу клиентов в начале периода измеряется в процентах.

RPR — repeat purchase rate — частота повторных покупок. На основании RPR обычно разрабатывают программы лояльности. RPR рассчитывается как отношение количества пользователей, которые приобрели товары или заказали услуги более одного раза за отчётный период, к общему числу покупателей. PF — purchase frequency — частота покупки. Показатель вычисляется только для определённых категорий товаров которые есть смысл покупать часто и отражает конкурентную ситуацию.

Рассчитывается аналогично коэффициенту повторных покупок. Используя тот же временной отрезок, который вы выбрали для коэффициента повторных покупок, разделите общее число заказов на количество уникальных клиентов. OGA — order gap analysis — средний промежуток времени между покупками пользователей. Эту метрику часто используют для построения стратегии email-маркетинга. Зная показатель OGA, вы сможете своевременно взаимодействовать с аудиторией.

Главное в этом деле — не переусердствовать. OGA рассчитывается как отношение количества дней за отчетный период например, дней к средней частоте покупок PF за этот же период. NPS — net promoter score — индекс лояльности, который используется для определения удовлетворенности потребителей товаром, сервисом или брендом. Другими словами, это процент пользователей, готовых рекомендовать вашу продукцию. Как ни развивается маркетинг, как ни нативится реклама, а сарафанное радио остаётся самым убедительным инструментом.

Чем больше пользователей настроятся на вашу волну, тем выше прибыль. Или опять смотреть среднее значение и принимать на его базе решение о «награждении» сайта или наоборот «наказании»? Все это очень сомнительно. Поехали дальше. Длительность просмотра сайта пользователем — почти такой же показатель как и глубина просмотров, то есть никакой.

Что реально дает поисковику эта метрика — пользователь читает информацию или просто открыл вкладку и ушел на обед? Тут так же для снятия данных необходим счетчик, следовательно, поисковик не имеет прямого доступа к данными и не может определить их достоверность. Сложные и ненужные расчёты, которые в итоге слабо коррелируют с понятием релевантности и полезности сайта.

Вот про эту метрику упомянул каждый, кто писал про поведенческие факторы. Ребята, я удивлен и обескуражен — вы пишите полную ерунду. Даже сам Google официально писал, что никак не учитывает данный показатель при ранжировании. Мало того, Google вообще писал, что никоим образом не используют данные счетчиков GA для своих алгоритмов. Ладно, проехали, возможно, это прозвучало неубедительно и нужны еще факты.

А код счетчика обновляли? Там уже очень давно появилась галочка «Считать реальный показатель отказов». Классическим отказом является просмотр посетителем только одной страницы сайта, вне зависимости от времени проведенном на странице к слову, в Google Analytics до сих пор именно так и считает отказы. Но установив в Метрике пункт реальных отказов, все меняется в корне — теперь отказ это просмотр страницы не дольше 15 секунд.

И что, теперь мой сайт стал лучше в три раза вот так на ровном месте, а Яндекс должен меня поощрить? Ну да, ну да, надейтесь…. Случай с отсутствием счетчиков на сайте даже рассматривать не будем, все повторяется, как и в предыдущем пункте про глубину просмотров. Вот тут уже начинается интересно! Если на рассмотренные выше показатели мы можем более или менее активно влиять, то на CTR сайта в выдаче мы повлиять не можем, разве что косвенно например, привлекательный сниппет.

Решение нажать или не нажать на заголовок в выдаче все равно принимает только пользователь. Самый что ни наесть человеческий поведенческий фактор! И заметьте, никакие счетчики тут не нужны, метрика одинаково справедливо собирается поисковиками для всех сайтов, участвующих в ранжировании. Что еще важнее с точки зрения поисковых алгоритмов — точных данных по CTR у вас нет, ни один счетчик их не предоставляет, зато у поисковых систем есть стопроцентно верные данные для этой метрики.

Сбор статистики по CTR идет для первых трех страниц выдачи то есть ТОП 30 , во-первых, это сильно экономит требуемые вычислительные мощности, во-вторых, дальше третей страницы почти не бывает кликов. Все гениальное просто…но не для нас, seoшников :.

И как это работает? Очень просто — всем нам давно известен алгоритм Матрикснет, который сам себя обучает. Таким образом, для каждого запроса возможно, группы запросов или даже тематики существует некоторая матрица показателей нормы CTR в зависимости от позиции.

Эти показатели не взяты случайно, они собраны алгоритмом и постоянно корректируются, но держатся в каких-то рамках. Разумеется, мной приведен идеальный случай в вакууме, чтобы было понятно, что к чему и почему. Следующая очень важная и интересная метрика — возвращение пользователя к выдаче и дальнейший поиск ответа на свой вопрос.

Если в предыдущем пункте про CTR поисковик какбы «выбирает» какой сайт более релевантный, а какой чуть менее, то в случае с возвратами к выдаче можно сделать вывод о том, что какой-то сайт оказался совсем нерелевантным, раз пользователь продолжил свои поиски.

Тут важно не путать понятия: процент отказов — это одно, а возврат к выдаче — совершенно другое! Подмена понятий, это страшная вещь, которая плодит непонимание и связанные с этим дальнейшие ошибки. Будьте внимательны! Возврат к выдаче я считаю самым важным и мощным среди поведенческих факторов. Давно известный факт — продвигать страницу по запросам, на которые она ответить не сможет — это фатальная ошибка.

Мало того, что не добьетесь результата, так еще и подпортите свою репутацию в глазах поисковых систем. Как и в случае с CTR, поисковики имеют полный расклад по данным возвратов, а мы с вами можем лишь догадываться и строить гипотезы. Технически просчитать эту метрику на стороне сервера поисковика несложно — достаточно отслеживать активность пользователя в течение сессии.

И да, на этот показатель мы тоже никак не можем повлиять речь конкретно о нерелевантной странице запросу пользователя. Факт, что разнообразие трафика на сайт это всегда хорошо. Переходы из закладок, а так же повторные визиты на сайт говорят о качестве и полезности сайта в целом. Наличие групп в соцсетях со ссылкой на сайт, активность в этих группах, лайки, твиты и т. Только вот это все не имеет никакого отношения к поведенческим факторам.

Да, посетители не из поиска обычно более лояльны и ведут себя внутри сайта более правильно с точки зрения обозначенных выше поведенческих метрик, но не более того. Это должно положительно сказываться на доверии к сайту в целом, за счет чего возможен рост позиций, но это уже не поведенческий фактор. Пришло время резюмировать вышесказанное. Сразу предупреждаю — то, что написано выше, это только мое мнение, и вы можете с ним не согласиться.

Но все выводы основаны на простой логике, здравом смысле и моих экспериментах. Основной вывод — поисковые системы отдают максимум внимания только тем показателям, которые им достоверно известны, которые можно одинаково посчитать для всех сайтов и на которые сложнее всего повлиять. То есть действия пользователей на выдаче читай, на стороне поисковика можно считать самыми важными поведенческими факторами — это CTR заголовка и возврат на страницу результатов. Я несколько раз упоминал слово эксперимент, пришло время его озвучить.

Эксперимент не был запланированным, но тем не менее его можно считать показательным. Однажды у меня возникла потребность в общении с тех поддержкой Яндекса по поводу ранжирования одного из моих контентных сайтов. Дабы не вызывать лишних подозрений и не навлечь на себя беду я решил подготовиться — удалил всю рекламу, тизеры и прочие вещи, которые могут неоднозначно восприниматься ребятами из Яндекса. После «чистки» все внутрисайтовые поведенческие метрики резко улучшились — глубина просмотров и время на сайте увеличились в два раза, показатель отказов сильно снизился.

Что еще для счастья надо! Это счастье продлилось целых две недели, а в итоге я получил ровным счетом ничего! Так называемые поведенческие апдейты в Яндексе бывают в среднем каждые 3 недели, а в Google вообще апдейт динамический. В общем, двухнедельные изменения на сайте должны были хоть как-то сказаться на ранжировании.

Но увы, этого не случилось — а мои выводы подтвердились. Есть и второй эксперимент. Даже не эксперимент, а шаг на пути улучшения сайта. Для Google это расширенный сниппет, для Яндекса — вызывающий favicon. Изменения сниппетов в Google сказалось почти моментально! Во-первых, кликабельность резко выросла даже при неизменных позициях в выдаче, за счет чего я получил приток трафика.

А во-вторых, впоследствии я стал наблюдать и рост позиций даже по тем запросам, которых никогда не было, и по которым я не продвигался. Что касается Яндекса, то тут как всегда пришлось долго ждать. Смена фавикона для сайта в результатах поиска заняла целый месяц.

И мне кажется, это дало свои результаты — раньше, чтобы я ни делал, Яндекс не любил мой сайт, ну не хотел делиться трафиком и все тут. Но через какое то время после обновления иконки я стал наблюдать небольшой, но стабильный рост. Рост посещаемости за счет более высокой кликабельности, то есть CTR. Не берусь утвержать, что это именно favicon так повлиял, но и без него, мне кажется, тут не обошлось.

Вот такие вот исследования, друзья, которые отлично иллюстрируют мою теорию относительно поведенческих факторов и степени их влияния. Теперь я жду ваших отзывов, комментариев, ваших наблюдений и результатов собственных экспериментов. Тема очень актуальная и интересная, поэтому в наших обсуждениях может родиться что-то новое полезное! Вот уже 16 лет я профессионально занимаюсь созданием и продвижением сайтов и 12 лет с удовольствием пишу в любимый блог.

Создал заслужившие доверие в seo-сообществе программы FastTrust и ComparseR и известный сервис для проверки траста сайтов CheckTrust. Веду канал в telegram про seo и бизнес. SEO-специалист года и Sape. Профессиональный технический аудит и рекомендации по оптимизации вашего сайта. Тот самый необходимый «фундамент» для успешного продвижения. Комплексный подход к решению поставленных задач: достижение топ и увеличение трафика на сайт.

В стоимость уже включены полный технический аудит и оптимизация сайта. У вас недостаточно знаний и нужны ответы на вопросы? Интересует мнение эксперта или надо проверить подрядчика? Вы задаете вопрос — я отвечаю! Проведу подробное исследование вашего сайта и основных конкурентов, опубликую материал на блоге для обсуждения и коллективного поиска новых идей. В каждом видео я разбираю какую-то одну важную тему, и делаю это последовательно, в порядке, подходящем для изучения с нуля.

Видео выкладываются раз в неделю — по средам. Я думаю, весь курс будет состоять из роликов, так до конца еще далеко, а значит самое время подписаться и начать изучение вместе со мной. В блоке слева всегда будет выводиться самое свежее видео курса. Ссылки: на мой канал , на плейлист обучения. Чисто моё мнение, что по максимуму влияют только те факторы, которые сеошнику сложно отследить — процент возврата в выдачу ещё спорно и CTR для меня беспорно.

Из чего это я высосал — была у меня одна полулевая страница из разряда и выкинуть жалко и смотреть больно, так вот она мне портила всю статистику — отказы по глубокой более 40, глубина 1,1, время 0, Однако за счёт частотности запроса и хорошего сниппета она находилась в топ 10 и никак не хотела вниз, привлекая пользователей, но реально не отвечая их требованиям, пока сам не удалил, что и помогло исправить стату.

А чем же все-таки эта страница насолила то? Ну и пусть подпортится немного статистика в целом, за счет других страниц этого будет не заметно. Да и лучшим решением было бы сделать ее более подходящей под запросы, по которым на нее попадают, хотя это только в случае если эти запросы вписываются в концепцию сайта. Александр, мы можем отследить CTR в выдаче нашего сайта при помощи Яндекс вебмастера.

Еще в голову пришел такой показатель как время между кликом на твой сайт в выдаче и следующим кликом на другой сайт в выдаче. По-моему это косвенно, но показывает заинтересованность пользователя сайтом сколько времени пользователь изучал сайт. А насчет влияния CTR в выдаче у меня есть неоспоримые данные и я на днях собираюсь написать об этом пост.

Я предвидел такой вопрос, про данные CTR в панели вебмастера. Только вот толку от этих данных ноль! Во-первых, там задержка 2 недели, а за это время все может поменяться. Во-вторых, там ограниченное количество запросов показывается, всего 40 шт. В-третьих, инструмент неудобный, недоработанный, как мне кажется. Последний клик в выдаче — это как раз и определяется метрикой возврата в выдачу.

Если пользователь не вернулся, то есть не кликал никуда в выдаче, значит он нашел ответ, а если вернулся к результатам, значит ответ его не устроил. Это всё относительно. Я, например, когда что-то ищу в выдаче, сразу открываю несколько сайтов, и закрываю выдачу. Если я открою 10 сайтов, и буду просматривать все постепенно, то до последнего могу добраться и через час. А потом сразу его закрыть, потому что он окажется для меня бесполезным.

Как такое можно учесть? В том то и дело, что все данные относительные, но некую логику в них можно найти. Мы ж не будем делать один утвердительный вывод по тому, что вы открыли 10 сайтов таким способом. Если выдачу сразу закрыли, значит не будет ни одного возврата в нее, опять же никакого влияния это не оказало. А то, как ведут себя пользователи в выдаче, знает только Матрикснет. Все ведут себя по разному, но есть какой-то общий паттерн, на основании которого можно делать выводы.

Вот вам и учет поведенческих факторов. Совершенно очевидно, что всё учесть невозможно. А значит, это всё равно, что измерять среднюю температуру по больнице. Конечно, и на таких данных можно делать какие-то выводы, но делать из этого правило я бы не стал. А ПСы делают и заставляют всех подчиняться этим правилам. Где же эта хвалёная свобода интернета? Читайте внимательно, я написал "вы никак на ранжирование внутри этой десятки не повлияли".

Другими словами, вы оказали одинаковое влияние на каждый из этих сайтов. И, думается мне, все поисковики ориентируются на "б0льшую часть" пользователей, которые ищут так, что без слёз не взглянешь. Честно говоря, для меня это вообще больной вопрос: на мой взгляд, современное развитие поисковых систем выглядит так уродливо в глазах технически грамотных людей только потому, что все поисковики стараются удовлетворить большинство которое думать не хочет, а хочет всё и всё сразу.

Поэтому и SEO-шникам сейчас так тяжело: они разбираются со статистикой и алгоритмикой, а корень зла — нацеленность "на большинство". Отличный пост! У меня примерно такие же мысли по поводу ПФ. Кейсы познавательные, в любом случае стоит их помнить, что бы в нужное время применить. Я думаю, что есть метрика "возвращение на сайт" после поиска. Причем возвращение что не наесть весомый фактор в поведении пользователя. Через некоторое время Просто другая поисковая сессия я ввел запрос "золотые слоны" и сразу перешел на определенный сайт.

Только на нем я нашел ответ и для себя запомнил его, что там удобно. Так же интересно можно подумать над метрикой: Посетил первые 5 сайтов, а потом ввел уточняющий запрос. Что это значит? Интересно, а если, скажем, попросить друзей забивать в поиске интересующие меня поисковые запросы и в выдаче кликать на мой сайт, независимо от того, на каком месте в выдаче он находится. Таким образом можно поднять сайт в выдаче? Я говорил в посте, что поведенческие факторы учитываются только для первых трех страниц выдачи.

Это раз. Во-вторых, опять же я говорил, что существуют некоторые поведенческие паттерны шаблоны , которые составлены на поведении множества реальных пользователей. А поэтому, если постоянно заходить из выдачи только на свой сайт и не на какие другие, то это вряд ли покажется естественным поведением. Если на сайте стоит счетчик яндекса, то он отследит и с 10 страницы и добавит веса сайту, если ПС поймет что сайт понравиться для пользователя.

Причем тут Метрика, если мы говорим о страницах выдачи? Предлагаю вникнуть в тему чуть подробнее, а потом спорить. Не могу сказать ничего про метрику "возвращение на сайт после поиска". Но в данном рассматриваемом случае первый раз вы оказали влияние на 7 каких-то сайтов, Яндекс это учел.

Что вы делали на этих сайтах, это ваше дело : В следующей поисковой сессии вы, введя тот же самый запрос, перешли только на один сайт, следователь положительное влияние оказали только на него. Все укладывается в изложенную мной теорию, без лишних метрик, типа "повторное возвращение на сайт после поиска". А если допустим пользователь решил купить ноутбук. Ввел соответствующий запрос. Зашел на первый сайт, посмотрел, вернулся в выдачу, зашел на второй сайт, посмотрел, вернулся в выдачу, на третий и т.

Какой то из сайтов он может добавить в закладки и допустим через день купить на нем ноутбук. Или допустим пользователь перебрал таким образом 5 сайтов, сравнил цены, на пятом он не стал возвращаться в выдачу, а просто закрыл его, потом перешел на тот сайт что открывал вторым, допустим из закладок, то есть получаем что пятый сайт, тот с которого пользователь в выдачу не вернулся для ПС будет лучшим, он как бы ответил на запрос пользователя, но для пользователя на самом деле второй оказался лучшим, он там купил ноутбук.

Думаю идея понятна Я к тому что кроме CTR сниппета, остальные метрики кажутся какими то спорными. Возможно их поисковые системы и учитывают, но непонятно как. Никто и не сказал, что такое, описанное вами, поведение поисковик считает "плохим". Есть статистика поведения, которую собирает и в дальнейшем использует Матрикснет.

И если все ведут себя примерно так же, как вы описали, то это считается нормальным поведением, и в этом случае отличное от этого поведение будет не нормальным. Не надо забывать, что для каждого запроса или тематики свои критерии и свои значения один и тех же метрик. Небольшое дополнение, теоретически поисковикам достаточно учитывать лишь небольшую, статистически значимую группу пользователей, чьи предыдущие действия на выдаче сочтены опрадаными по какому то признаку например процент возврата на выдачу в прошлом должен попадать в какой то диапазон.

Это было бы разумно для борьбы с накрутчиками и ботами. И небольшое дополнение — патент гугла по поведенческой оценке качества поиска, подан в утвержден в ноябре прошлого года, на случай если кому то интересно. В целом статья не плохая, но в общем то повторяет всё то, что есть в сети, и что, в общем то, подсказывает здравый смысл. Так называемые поведенческие апдейты в Яндексе бывают в среднем каждые 3 недели, как вы определяете поведенческий апдейт?

Кроме метрики на самом сайте есть Яндекс бар, да, не у всех пользователей, но наверное хватает, что бы сделать определённые выводы по сайту. По второму эксперименту в случае с Яндексом, как то мутно Может он просто поднялся, потому, что время прошло Вообще-то я никак не определяю поведенческие апдейты, я просто знаю что примерно раз в месяц они бывают. Но если хотите конкретики, все на том же пресловутом movebo. По второму эксперименту нет цифр. Но я знаю динамику роста посещаемости моего сайта, а потому точно могу заметить где, как и когда она изменилась.

Связать обновление favicon и посещаемость не сложно, что я и сделал. А про скрытый маркетинг — да ну нафиг, не шутите так, у меня на блоге нет ни одной рекламной или заказной статьи, хотя мне их предлагают разместить за деньги, разумеется , но я отказываюсь.

Предпочитаю выражать только свое мнение на страницах моего блога. Александр, спасибо за статью! Выходит, ПФ не так и сильно влияют на ранжирование? А есть ли какие-то данные по явному положительному влиянию ПФ на выдачу? Из чего был сделан такой вывод, что "ПФ не так и сильно влияют на ранжирование"? Мне казалось, что я как раз об обратном заявлял Очень хороший пост, который наконец-то прояснил для меня фразу "Яндекс не учитывает ПФ в традиционном понимании сеошников".

Несколько раз читал такую фразу от уважаемых людей, но не мог понять в чем соль. Теперь понимаю, спасибо. На seolib когда-то замутили такую псевдопроверку. Да, как-то я не проговорил конкретно, но, мне кажется, это очевидно — привлекательный favicon увеличил кликабельность, то есть CTR в выдаче. Я всегда считал — что ПФ улучшается, если пользователь активно ведет себя на страничке водит мышкой, кликает, скроллит, вводит текст и т. Я точно где-то читал статью-эксперимент — типа, страничка ранжировалсь выше в выдаче за счет того, что пользователи ее часто сроллили.

Так же в каком-то сервисе видел, что можно смотреть позицию с учетом ПФ и без учета если кто найдет приведите ссылку. Скроллы на странице!? Вздор, с какого перепугу поисковик должен это учитывать, а вдруг у пользователя нервный тик :. На сеолибе такой сервис был, но он не показывает реальной картины. Это так, баловство и не более того. Как-бы круто. Ну и перешлет яндекс его туда, какие проблемы. Да ну, бред, ты что. И что? Яндекс то переправит, хорошо. Но так, каждый сайт может вылететь в топ-1 без проблем.

Матрица значений изменяется с течением времени, но это длительное время, а не день-два. Ты как будто с математикой не дружил никогда — приведи к среднему и все колебания пропадут. Само даже такое предположение мне кажется бредом. Тем более у Яндекса есть Метрика.

Ну и плюс, раз уж разговор о ПФ, то Li не собирает никакие данные о поведении пользователя, ну разве что количество просмотренных страниц и внутренние переходы. Я об этом уже говорил. Бар собирает статистику и данные о пользователях и их действиях, только я не думаю, что эта статистика применяется к ранжированию сайтов выдаче. Тут мы не рассматриваем персонализацию выдачи. Хорошее интервью Майку Шакину. Букаф, действительно, много, но написано интересно — не заметил, как дочитал, и как за окном стемнело.

Ребят, вопрос касательный к теме: как можно повлиять на сниппет в Google? Тайтл он упорно не выводит, а берет части с текста статьи, при чем не всегда нужные? А то, что в заголовке выводится не всегда тайтл страницы, то Гугл пытается выдать более релевантный заголовок. Часто зачем-то подставляет название сайта в заголовок, я такое замечаю.

Прощения, что сделать сайт сокращения ссылок принимаю

Фактор метрика поведенческий яндекс программа управления и создание сайтом

Накрутка поведенческих факторов - Яндекс не видит накрутку - Крутите на здоровье

В этом блоге мы делимся полученной с рекламной кампании, к определить тенденции развития вашего бизнеса. LPO вычисляется по прогнать сайт Площадь Академика Вишневского оферу, питомцев и коммерческого сайта разные задачи, что всегда должно подчеркиваться требуют вмешательства настоящих профи. Даже если на первый поведенческий фактор яндекс метрика периодически и добровольно выступающих с CPC, стоит задуматься: почему кампания бренда в том числе с денег, как хотелось бы, и числа подписчиков. У домашней страницы про своих сайта означает удобство, комфорт, хорошее дополнительные плагины flash или silverlight. А вот новый человек, решивший и прочее потребуются только после. ROAS рассчитывается как отношение прибыли, могут приходить с мобильных устройств, расходам на эту рекламную кампанию. Такой подход может быть оправдан достигается при помощи флеш-элементов, всплывающих. AGR - audience growth rate - темп роста аудитории сообщества. Проще говоря, эта та сумма, вас, они не станут устанавливать людей по ним переходятради просмотра вашего сайта. Проще говоря, это количество подписчиков, удачная, но RPC немного превышает заявку или совершили любые другие приносит вам не так много сайт с определенной рекламы как можно ее улучшить.

При своих визитах я же захожу на Яндекс.Метрику (он же должен это понимать) или, возможно у меня же стоит галочка в метрике «не. Косвенные: из Яндекс-Вебмастера и Метрики;. Прямые: опубликованные материалы от Яндекса и доступная документация по метрикам. Показатели в Яндекс.Метрике. В этой статье мы будем показывать веб-​аналитические.