Поведенческие факторы: размышления

Поведенческие факторы (факторы, отображающее отношение пользователей к сайту) – это одна из самых популярных сейчас тем на SEO-блогах и форумах. Эта тема во многом напоминает мне тему траста – как и траст, ПФ представляются некими загадочным показателями (группой показателей), которые нужно повышать для того, чтоб сайт занимал хорошие места в выдаче. Но что именно необходимо повышать и, тем более, как измерять ПФ, никто точно сказать не может. И, тем не менее, в Рунете каждую неделю появляется с десяток новых «аналитических» статей о ПФ со стандартным набором рекомендаций: чтоб улучшить поведенческие факторы, нужно снизить процент отказов, повысить количество просмотров страниц и длину сессии. Объясню, почему я не следую этим рекомендациям и вам не советую.

1. Высокий процент отказов ухудшает позиции сайта?

Самое популярное утверждение – чем ниже процент отказов, тем лучше ПФ и, соответственно, позиции сайта. Правда, в некоторых источниках еще не поленились уточнить, что для сайтов определенных тематик высокий процент отказов может быть нормой (службы такси, доставка еды, всяческие справочные и т.д. – ресурсы, где пользователям достаточно 10-30 секунд для того, что б найти нужную информацию), но во всех остальных случаях высокий процент отказов – это якобы «беда».

А я считаю, что процент отказов вообще сам по себе ни на что не влияет.

Посмотрите на статистику Яндекс.Метрики для сайта Optimizatorsha.ru (период: с 1 сентября до 19 декабря).

показатель отказов в метрике

В таблице видно, что 3 из 10 самых популярных запросов, по которым сайт находится на первой странице выдачи, имеют процент отказов выше 80-95%%.

Не совсем хороший процент отказов для качественного информационного сайта, не правда ли? И если для запросов «снипеты яндекса» и «траст сайта» высокий процент отказов еще можно списать на то, что пользователи просто читают определение термина и сразу уходят, то для запроса «добавить статью бесплатно» такое объяснение не подходит. И, тем не менее, показатель отказов более 85% не мешает моему блогу по этому запросу находиться на 1 месте уже достаточно долгое время:

позиция сайта в Яндексе

 . . . и получать стабильную посещаемость:

статистика LI

 Аналогичную ситуацию я наблюдала и у наших клиентов, которые продвигаются по коммерческим запросам.

Поэтому считаю, что говорить о влиянии процента отказов на ПФ к проценту отказов не совсем правильно. Большинство оптимизаторов привязываются к нему только потому, что этот показатель легче всего поддается анализу (Метрика, ГА) и влиянию (улучшение юзабилити, навигации и т.д.).

2. Нужно повышать глубину просмотра и длину сессии?

Принято считать, что чем больше страниц просматривает каждый пользователь, тем выше показатель ПФ. Но большая глубина просмотра может в равной степени говорить как о том, что сайт интересный, так и о том, что на нем трудно что-либо найти, не пролистав половину страниц. Это что же получается – чем глубже нужная информация спрятана от посетителя и чем больше страниц он просмотрит и времени потеряет, пока найдет то, что искал – тем лучше? Недавно один потенциальный клиент почти обвинил меня в невежестве, когда я предложила сократить путь от главной страницы до карточки товара от 5 кликов хотя бы до 3 –оказывается, он читал «в одной аналитической статье», что из-за снижения глубины просмотра могут упасть позиции сайта. С моей точки зрения, глубина просмотра и длина сессии – такой же малоинформативный показатель для оценки ПФ, как и процент отказов.

Какие же ПФ влияют на позиции?

Согласно моим наблюдениям и моему личному мнению, которое я, упаси Бог, никому не навязываю, на позиции сайта влияют такие ПФ:

1. CTR сайта в результатах поиска.

Низкий процент переходов на сайт из результатов топовой выдачи говорит о том, что пользователям достаточно лишь взглянуть на тайтл и сниппет сайта, чтоб понять, что на его посещение не стОит тратить время. Это значит, что сайт не соответствует запросу и делать ему в топе нечего. Можно предположить, что Яндекс оценивает CTR страницы в выдаче, используя сравнения со средними значениями для конкретной позиции: если сильное отклонение вниз – минус за несоответствие запросу, сильное отклонение вверх – минус за вероятность накрутки. Возможно, CTR просто сравнивается с соседями по топу.

Кстати, по тем трем запросам с большим процентом отказов, по которым переходят на мой блог, CTR достаточно высокий. Например, по запросу «добавить статью бесплатно» (222 пок./мес. – 7,4 пок./сутки, среднесуточная посещаемость – 3,4 чел., 1 позиция в выдаче) – 46%; по ГЗ запроса «траст сайта» (405 пок./мес. – 13,5 пок./сутки, среднесуточная посещаемость – 2,7 чел./сутки, 1 позиция в выдаче) - 20%.

2. Возвращаются ли пользователи в результаты поиска после посещения вашего сайта.

Если пользователь после посещения вашего сайта вернулся обратно к результатам поиска, это может говорить о том, что он не нашел у вас нужной информации. И при этом не важно, просмотрел он одну, две или пять страниц вашего сайта и делал это пятнадцать секунд или пятнадцать минут – если вернулся в поиск к тем же результатам, значит, у вас нужной информации либо нет, либо она спрятана так далеко, что найти ее очень сложно. Вывод – Ваш сайт не соответствует запросу и на высоких позициях ему делать нечего. Исключением из этого правила могут быть коммерческие запросы, для которых просмотр нескольких страниц может быть естественным (например, логично, что по запросу “цена ipad 2 москва” пользователи просматривают несколько страниц, чтоб сравнить цены).

Вероятно, Яндекс засчитывает возврат к результатам поиска, если пользователь нажимает следующую ссылку в выдаче после посещения Вашего сайта (это Яндекс фиксирует уже давно, см. JavaScript в результатах поиска при нажатии). Правда, есть такие пользователи, которые просто так открывают сразу несколько ссылок, но думаю что этот процент также можно учитывать и на статистику возвращений к поиску он не повлияет.

3. Повторные заходы – какой процент пользователей возвращается на ваш сайт через час, день, неделю, месяц….

Если пользователь вернулся на ваш сайт, спустя некоторое время после первого захода по ссылке из поиска, значит, там есть полезная для него информация. И чем больше возвратов на сайт – тем лучше.

У меня была такая ситуация. Один из моих личных проектов (отзывы о компаниях) около года назад потерял позиции (из Топ 5 в Топ 20) почти по всем запросам и долгое время никак не возвращался в Топ, несмотря на всяческое шаманство над контентом (покупных ссылок у сайта нет). ПФ у сайта изначально был очень низкий, несмотря на вполне привлекательные сниппеты. Повторных заходов изначально почти не было – посетитель заходил, оставлял отзыв о компании и уходил навсегда. Потом мы добавили простую функцию, которая есть у большинства блогов – подписаться на комментарии. Если кто-то отвечал на отзыв пользователя, ему приходило уведомление на почту. Многие пользователи возвращались на сайт, чтоб ответить на комментарий к своему отзыву, стали появляться даже дискуссии и споры между посетителями. Количество повторных заходов стало расти:

статистика повторных заходов LI

 Приблизительно через 2 месяца позиции сайта по всем запросам вернулись, хотя кроме установки подписки на комментарии ничего мы до этого ничего не делали практически уже месяца три.

Модуль Сеолиба, отсекающий запросозависимые (в том числе и поведенческие) факторы, показывает такой результат:

 

ПВ в Сеолибе

 

Сейчас при работе с аналитикой клиентских сайтов, помимо источников трафика, конверсий, отказов и пр., отслеживаем и стараемся стимулировать и количество повторных заходов.

4. Процент трафика по запросам, выражающих доверие к бренду.

Вполне возможно, что количество заходов на сайт по запросам, содержащим название компании, тоже влияет на ПФ. Например, если пользователь вводит в поисковую строку слово “мебель”, вероятно, он ищет сайты о мебели. Если же пользователь вводит “мебель икея“, он тем самым выражает свое желание получить информацию о мебели конкретного производителя – компании Икея. Это говорит о доверии к этой компании. Это пока что только предположение, но считаю, что располагая такой информацией, глупо было бы ее не использовать. Один из спорных моментов – учет этого фактора снижает шансы получить достойный трафик из поиска для новых компаний – ведь пока компания не станет известной, никто не будет вводить ее название в строку поиска. А как быть маленьким местячковым компаниям? Но с другой стороны, в оффлайне ведь новичкам и мелким компаниям тоже сложнее получить клиентов, чем крупным известным брендам. Так почему в онлайне должно быть по-другому?

5. Доля непоискового трафика

Переходы из закладок, социальных сетей, форумов, других ресурсов также могут свидетельствовать об интересе пользователей к сайту и за счет этого повышать доверие со стороны поисковых систем.

6. Передвижение пользователя по сайту в целом и по конкретной странице в частности.

Что делает пользователь на сайте – какие страницы просматривает, посещает ли страницу с ценами, доходит ли до страницы контактов или корзины, заполняет ли контактную форму, копирует ли адрес почты и т.д. Проще всего отслеживать такие действия для сайтов, на которых установлен вебвизор (не просто так Яндекс сделал этот инструмент доступным для всех пользователей Метрики). Но имея данные асессорских оценок и вполне четкое представление о шаблонах поведения пользователей на сайтах различных тематик, по аналогии можно сделать вывод и для ресурсов, на которых метрика не установлена.

Влияние ПФ в целом, как мне кажется, немного преувеличивают, как в свое время преувеличивали влияние траста. Безусловно, эти факторы влияют на ранжирование, но принцип их учета включает в себя очень много составляющих и отнюдь не линейный. Как же на них влиять? Можно искать тенденции и зависимости и пытаться подстроиться под формулу, а можно просто улучшать свой сайт для пользователей, и позиции, как говориться, приложатся :)

Автора автора