Факторы ранжирования Google в 2014

Компания SearchMetrics недавно опубликовала ежегодное исследование факторов ранжирования Google, коллеги из блога devaka.ru сделали основную выжимку из этого документа.

Как и во всех предыдущих исследованиях, зависимость между факторами ранжирования показана на основе корреляции Спирмена. Анализировался ТОП30 Google по 10000 поисковых запросов. Наиболее сильная корреляция и средние значения показаны на следующем графике.

(кликните для увеличения изображения)

Факторы ранжирования Google в 2014

Наиболее важные результаты исследования в 2014

Контент: качественный, релевантный контент ранжируется в среднем лучше, и распознается по таким сигналам, как стиль написания и относительное положение ключевых и связанных терминов в тексте, большое количество слов и использование медиа-контента.

Технологии: хорошо оптимизированная в техническом плане страница (удобная структура сайта, малое время отдачи контента и наличие мета-тегов), в среднем имеет хорошие позиции.

Обратные ссылки: количество и качество обратных ссылок по прежнему имеет значение.

Социальные сигналы: значения корреляционных коэффициентов для социального сегмента в этом году немного упали. Наблюдались лишь незначительные подъемы средних значений соцсигналов в ТОПе.

Поведенческие факторы: впервые эти факторы учитывались в исследовании и, как ожидалось, существует большая связь между позицией и CTR, показателем отказов и временем, проведенным на сайте.

Полное исследование с подробным описанием на английском языке можно скачать по этой ссылке (11.5 Мб).

Автор: Игорь Назаров

Подписаться на новости

Читайте также

Аналитика конкурентов в интернете: что вам нужно знать о конкурентах, чтобы выжить

Мы всё меньше видим пользы и смысла в аудитах и всё больше в продуманной стратегии с нуля. Важной частью комплексного подхода является конкурентный анализ. Мы собрали наш опыт анализа конкурентов в цикле статей. В каждой из статей будет подробно раскрыта соответствующая тема с примерами из практики, короткими обзорами сервисов, используемых для анализа.

далее →

Руководство по онлайн-передаче данных о клиентах в Яндекс.Метрику

Яндекс.Метрика опубликовала руководство по онлайн-передаче данных о клиентах. Этот способ позволяет отправлять в Метрику как события, которые происходят в момент взаимодействия посетителя с сайтом, так и те данные, которые уже есть в базе.

далее →

Как выжить в новом Яндекс.Маркете

Яндекс.Маркет в июне 2016 поменял политику применения ставок. Сейчас до конца не понятно, как это работает, и что с этим делать. Мы постарались систематизировать информацию и предложить варианты выхода из проблемной ситуации, если она случилась.

далее →

SMM тренды 2016. Обзор конференции Engage2016

Знаю, вам было лень посмотреть недавнюю конференцию Engage2016 от SocialBakers, а у меня только добрались руки поделиться с вами основными тезисами о том, куда катится всеми любимый SMM.

далее →

Кейс персонализации главной страницы интернет-магазина Hoff.ru: рост выручки на 6.5%

На главную страницу интернет-магазина посетители попадают чаще всего через «органические каналы» – прямые заходы (адрес сайта набирают в строке браузера), из поисковых систем по запросам с различными словоформами наименования бренда компании, из закладок и т.д. В большинстве случаев это лояльная аудитория, которая ранее уже посещала сайт, следовательно, информацию о поведении таких посетителей можно использовать для персонализации и повышения продаж!
В мае 2016 года специалисты Hoff.ru и аналитики Retail Rocket запустили проект персонализации главной страницы для повышения экономической эффективности интернет-магазина.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook