SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
Анализ возможностей влияния на поисковую выдачу
…про статистику и поиск смысла в SEO
Поломарь Станислав
Директор подразделения поискового маркетинга
Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work
План доклада
1. Пара слов про данные
2. Мобильная выдача
Последние изменения в ранжировании
Учет поведенческих
3. Про артефакты в поведенческих
На примере крупного UGC
4. Что там в Гугле?
Последние изменения
5. Выборки Метрики vs Видимость
6. А все ли хорошо на проектах после ТА?
Анализ текстовой оптимизации на большой семантике
7. Аналитика поведенческих для крупных ecommerce
Еще раз про выборки
Типовые сценарии
8. В погоне за бандитом
В поисках зависимости
Платформа SEOWORK
4seo.work – платформа SEO enterprise
Решает все* задачи по поисковой аналитике:
Видимость
Мониторинг
Аналитика оптимизации
Инструментарий
* какие не решает – скоро решит)
На данный момент в системе
500 000 запросов анализируются по видимости
300 000 запросов анализируется по метрикам
50 000 документов анализируется по метрикам
суммарный поисковый трафик ~ 1 500 000 / день
Мобильная выдача
Яндекс
Моб.
Когда?
Мобильное
ранжирование?! Ахах
ПК стал местами не похож
на Моб. или наоборот
Ура! Изменилось
ранжирование Моб.
Июль Август
Мобильная выдача
Раздел Моб.? Сменился раздел Среднее Моб. Среднее ПК
Раздел №1 НЕТ 64% 14,3 11,1
Раздел №2 НЕТ 44% 15,9 11,8
Раздел №3 НЕТ 38% 10,8 7,5
Раздел №4 НЕТ 73% 11,6 12,0
Раздел №5 ДА 3% 5,6 10,1
Раздел №6 ДА 2% 6,1 10,5
Мобильная выдача
Большая выборка запросов из ecommerce
проект с Моб.
# Очевидное-невероятное
1. Ранжирование отличается
2. Мобильность важна в мобильном ранжировании
3. Конкуренция ниже
Сменился URL Среднее Моб. Среднее ПК
7% 9,7 13,5
Мобильная выдача
В конце июля на одном большом проекте с Моб. и нет разделами в ПК выдаче:
# Мысли вслух:
Отделяются (-лись) ли «мобильные» поведенческие для выдачи ПК.
Категория Моб.? отн. %ТОП10 отн. % "WS" ТОП10
Категория №1 НЕТ -15,09% -21,60%
Категория №3 НЕТ -17,13% -11,15%
Категория №4 НЕТ -15,31% -13,81%
Категория №6 НЕТ -8,06% -2,83%
Категория №7 ДА 1,06% 0,19%
Категория №8 НЕТ -0,78% 3,16%
Категория №9 ДА 0,05% 6,75%
Категория №10 ДА 1,35% 7,09%
Категория №12 ДА 1,22% 11,65%
Категория №13 ДА 4,89% 9,88%
Поведенческие артефакты
Доля длинных сессия «3+ минут»
FAIL = Минусинк. Месяца идут с пропусками.
Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц
Все ПС ПК 30% 30% 22% 22% 25% 26%
Яндекс ПК 33% FAIL FAIL 23% 27% 29%
Гугл ПК 25% 25% 23% 23% 23% 22%
20%
22%
24%
26%
28%
30%
32%
34%
Поведенческие артефакты
# Гипотеза
1. После выхода из Минусинск могут назначаться «дефолтные»
поведенческие
2. Где они «не оправдывают» себя, происходит «вымывание» из
выдачи
3. После «вымывания» возвращаемся на примерно исходное
План действий
1. По сильным изменениями видимости попытаться вычислить апдейты
поведенческих
2. Взять из семантики выборки документов, которые росли / падали по
метрикам видимости в эти апдейты
3. Проверить, что можно сказать про поведенческие выборок из п.2
4. Попытаться вычислить паттерн поведения, хуже которого мы в зоне
риска потери видимости
Поведенческие артефакты
Распределение поведения по подобранному паттерну
Документы выросли
поведение ОК
поведение неОК
Документы падают
поведение ОК
поведение неОК
Что там в Гуглe?
2 самых популярных паттерна.
На всех проектах со 2го слайда – был когда-то Пингвин.
Что там в Гуглe?
# Говорят
1. 2/09 все западные сервисы зафиксировали сильное изменение
2. Гугл заявил, что в первую неделю сентября «не трогали» Пингвин
3. 28/09 Гугл сообщил, что ближайшие несколько дней можно ожидать
восстановления видимости сайтов в рамках части Пингвин 4.0
Метрики vs Видимость
49%
64%
70%
43%
86%
29%
46%
67%
59%
55%
33%
72%
Яндекс
Метрики vs Видимость
45%
66% 66%
43%
85%
42% 43%
75%
56%
63%
36%
84%
Гугл
ТА – со стороны
Дано: 2 проекта
При оптимизации используются «текстовые анализаторы по ТОПу» (разные).
Семантика достаточно широкая. Проверим ряд моментов.
Запросы не ТОП10 Я
Есть в title
Нет в title
Запросы не ТОП10 Я
Есть в тексте все леммы
Нет в тексте всех лемм
Запросы не ТОП10 Я
Самой редкой леммы >= 3
Самой редкой леммы < 3
При ТА – бди TR всей семантики!
# Имхо автора:
1. ТА помогает экономить время, чтобы получить оценочные данные для ВЧ.
2. Для НЧ-СЧ большого смысла в этих данных, как правило, нет.
3. При большой семантике базовые метрики должны быть вперед.
+ решить с меню, синонимы, классификацию хостов, документов…
Запросы не ТОП10 Я
Есть в title
Нет в title
Запросы не ТОП10 Я
Есть в тексте все леммы
Нет в тексте всех лемм
Запросы не ТОП10 Я
Самой редкой леммы >= 3
Самой редкой леммы < 3
Поведенческие ecommerce
Документы с плохой видимостью
Норм сессий > 3 мин.
Мало сессий > 3 мин.
Документы с плохой видимостью
Норм сессий > 1 мин.
Мало сессий > 1 мин.
# Ожидания по типовым причинам:
1. Листинги – узость ассортимента.
2. Листинги – неудачное ранжирование товаров
3. Листинги – убогие фильтры или представление товаров
4. Карточки – нет в наличии
5. Карточки – бедный медиа контент
6. Карточки – убогое описание или характеристики
Поведенческие ecommerce
Листинги с поведение ОК
Товаров больше 1 стр.
Товаров меньше 1 стр.
Листинги с поведение неОК
Товаров больше 1 стр.
Товаров меньше 1 стр.
Товары с поведение неОК
В наличии
Не в наличии
Товары с поведение ОК
В наличии
Не в наличии
И тут пришел Бандит…
# Задача:
1. Исследовать какие документы постоянно падают или растут.
2. Поделить их по типажу скачков.
3. Посмотреть метрики.
В погоне за бандитом
Документ Рос Падал Сумма Колбасер Упадчик Везунчик
url 4 2 6 ДА
url 3 3 6 ДА
url 2 2 4 ДА
url 3 2 5 ДА
url 2 1 3 ДА
url 4 4 8 ДА
url 3 3 6 ДА
url 3 2 5 ДА
url 2 3 5 ДА
url 2 1 3 ДА
url 2 2 4 ДА
url 4 3 7 ДА
url 1 2 3 ДА
url 3 3 6 ДА
url 2 2 4 ДА
url 2 3 5 ДА
url 3 2 5 ДА
url 2 2 4 ДА
url 4 3 7 ДА
Решение:
1. Выбрать 8 срезов (4 падения и 4 роста).
2. Посчитать сколько с каким документов происходило.
3. Поделить на «Колбасеры», «Упадчики» и «Везунчики».
4. Привязать метрики из аналитики.
В погоне за бандитом
Колбасеры
Поведение ОК
Поведение неОК
Упадчики
Поведение ОК
Поведение неОК
Везунчики
Поведение ОК
Поведение неОК
# Мысли вслух:
1. Хорошее поведение не преграда для расколбаса.
2. Плохое поведение не особо вердикт для падения (от Бандита).
3. Хорошее поведение сильно поможет стать везунчиком.
Давайте дружить ;)
Буду рад обсудить!
Есть идеи, но нет данных
Есть данные, но нет идей
Есть предложения по инструментарию
Спасибо за внимание. Вопросы?
stas@webit.ru fb.com/stas.polomar
Поломарь Станислав
Директор подразделения поискового маркетинга
Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work

More Related Content

What's hot

Мониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнесаМониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнесаСтас Поломарь
 
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)Стас Поломарь
 
10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)Стас Поломарь
 
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)Аналитика поискового продвижения (SmartFox)
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)Стас Поломарь
 
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/Гугл
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/ГуглАналитика поведенческих факторов Яндекс/Гугл
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/ГуглСтас Поломарь
 
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017Alexey Trudov
 
Станислав Поломарь, Webit,
Станислав Поломарь,  Webit,Станислав Поломарь,  Webit,
Станислав Поломарь, Webit,Movebo
 
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)Стас Поломарь
 
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницы
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницыТрудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницы
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницыДмитрий Шахов
 
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)Стас Поломарь
 
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...Стас Поломарь
 
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решениемСтас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решениемДмитрий Шахов
 
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...Webcom Group
 
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика применения
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика примененияИванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика применения
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика примененияДмитрий Шахов
 
Seo upgrade - аналитика накрутки пф
Seo upgrade - аналитика накрутки пфSeo upgrade - аналитика накрутки пф
Seo upgrade - аналитика накрутки пфSergey Yurkov
 
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)Стас Поломарь
 
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализа
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализаНикулин Павел. Machine learning для текстового анализа
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализаДмитрий Шахов
 
Олег Саламаха. Текстовая аналитика
Олег Саламаха. Текстовая аналитикаОлег Саламаха. Текстовая аналитика
Олег Саламаха. Текстовая аналитикаДмитрий Шахов
 
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015mikeslivinsky
 

What's hot (20)

Мониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнесаМониторинг поискового здоровья бизнеса
Мониторинг поискового здоровья бизнеса
 
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)
Минусинкс. Первые итоги (SmartFox)
 
10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)10 задача по SEO с решением (BDD17)
10 задача по SEO с решением (BDD17)
 
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)Аналитика поискового продвижения (SmartFox)
Аналитика поискового продвижения (SmartFox)
 
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/Гугл
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/ГуглАналитика поведенческих факторов Яндекс/Гугл
Аналитика поведенческих факторов Яндекс/Гугл
 
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
Инсайты из Яндекс.Метрики - AllintopConf 2017
 
Станислав Поломарь, Webit,
Станислав Поломарь,  Webit,Станислав Поломарь,  Webit,
Станислав Поломарь, Webit,
 
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
SEO жизнь на примере лидеров ecommerce (Cybermarketing 2016)
 
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницы
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницыТрудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницы
Трудов Алексей. Как поисковые системы учитывают и оценивают возраст страницы
 
Доклад MAD conference
Доклад MAD conferenceДоклад MAD conference
Доклад MAD conference
 
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)
Cемантика измерение и аналитика (Data Driven Seo)
 
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
Учет поведения, мобильности и яндекс.бандит (Optimization-16)Optimization16 t...
 
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решениемСтас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением
 
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
Неделя Байнета 2017. Станислав Поломарь: "Анализ поисковой видимости проектов...
 
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика применения
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика примененияИванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика применения
Иванов Дмитрий. Прогнозная аналитика: практика применения
 
Seo upgrade - аналитика накрутки пф
Seo upgrade - аналитика накрутки пфSeo upgrade - аналитика накрутки пф
Seo upgrade - аналитика накрутки пф
 
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
Алгоритмы аннотирования, влияние на сниппеты (IBC 14)
 
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализа
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализаНикулин Павел. Machine learning для текстового анализа
Никулин Павел. Machine learning для текстового анализа
 
Олег Саламаха. Текстовая аналитика
Олег Саламаха. Текстовая аналитикаОлег Саламаха. Текстовая аналитика
Олег Саламаха. Текстовая аналитика
 
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
"Современное SEO" и "Многорукие бандиты", Optimization 2015
 

Similar to Поисковая аналитика DDS-2 (2016)

Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...
Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...
Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...Optimization conference
 
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...Optimization conference
 
Работа с контентными проектами (Optimization-16)
Работа с контентными проектами (Optimization-16)Работа с контентными проектами (Optimization-16)
Работа с контентными проектами (Optimization-16)Стас Поломарь
 
Семантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитикаСемантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитикаWebit
 
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017Евгений Летов
 
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...Octopus Events
 
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендации
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендацииSEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендации
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендацииСергей Кокшаров
 
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования Яндекса
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования ЯндексаАналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования Яндекса
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования ЯндексаДмитрий Севальнев
 
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)PCampRussia
 
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратамиVladislav Morgun
 
SEO твиты - просто, понятно, коротко
SEO твиты - просто, понятно, короткоSEO твиты - просто, понятно, коротко
SEO твиты - просто, понятно, короткоNetpeak
 
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOX
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOXSEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOX
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOXOWOX
 
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои..."Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...it-people
 
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компании
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компанииКак настроить систему контент-маркетинга внутри компании
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компанииSeoProfy Presentations
 
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...Semantist.ru
 
Прогнозирование трафика с поисковых систем
Прогнозирование трафика с поисковых системПрогнозирование трафика с поисковых систем
Прогнозирование трафика с поисковых системDINO
 

Similar to Поисковая аналитика DDS-2 (2016) (20)

Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...
Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...
Станислав Поломарь, Работа с контентными порталами на примере Baby.ru, Optimi...
 
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...
Станислав Поломарь, Актуальное в SEO 2016: учет поведения, мобильности и Янде...
 
Работа с контентными проектами (Optimization-16)
Работа с контентными проектами (Optimization-16)Работа с контентными проектами (Optimization-16)
Работа с контентными проектами (Optimization-16)
 
Семантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитикаСемантика: измерение и аналитика
Семантика: измерение и аналитика
 
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017
Стас Поломарь. 10 задач по SEO, с решением #bdd2017
 
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...
Илья Василенко. SEO здорового проекта: проведение аудита, составление стратег...
 
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендации
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендацииSEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендации
SEO эксперименты. Типы, примеры, рекомендации
 
«SEO-эксперименты и к чему они приводят»
«SEO-эксперименты и к чему они приводят» «SEO-эксперименты и к чему они приводят»
«SEO-эксперименты и к чему они приводят»
 
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования Яндекса
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования ЯндексаАналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования Яндекса
Аналитика SEO. Выпуск 3. Алгоритм ранжирования Яндекса
 
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)
Метрики наше всё! (Илья Забелин, яндекс)
 
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами
18.10.19 - WebPromo SEO day - Фазовый переход между стратами
 
SEO твиты - просто, понятно, коротко
SEO твиты - просто, понятно, короткоSEO твиты - просто, понятно, коротко
SEO твиты - просто, понятно, коротко
 
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOX
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOXSEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOX
SEO-твиты:просто, понятно, коротко. Артем Бородатюк, конференция OWOX
 
Movebo uin2014
Movebo uin2014Movebo uin2014
Movebo uin2014
 
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои..."Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...
"Ура, заработало!", или как аналитика помогла нам улучшить внутрисайтовый пои...
 
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компании
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компанииКак настроить систему контент-маркетинга внутри компании
Как настроить систему контент-маркетинга внутри компании
 
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...
Главные тренды в работе с семантикой весны 2017 (ТопЭксперт 17 марта 2017, Дм...
 
Ukraine digital
Ukraine digitalUkraine digital
Ukraine digital
 
Прогнозирование трафика с поисковых систем
Прогнозирование трафика с поисковых системПрогнозирование трафика с поисковых систем
Прогнозирование трафика с поисковых систем
 
презентация
презентацияпрезентация
презентация
 

Поисковая аналитика DDS-2 (2016)

  • 1. Анализ возможностей влияния на поисковую выдачу …про статистику и поиск смысла в SEO Поломарь Станислав Директор подразделения поискового маркетинга Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work
  • 2. План доклада 1. Пара слов про данные 2. Мобильная выдача Последние изменения в ранжировании Учет поведенческих 3. Про артефакты в поведенческих На примере крупного UGC 4. Что там в Гугле? Последние изменения 5. Выборки Метрики vs Видимость 6. А все ли хорошо на проектах после ТА? Анализ текстовой оптимизации на большой семантике 7. Аналитика поведенческих для крупных ecommerce Еще раз про выборки Типовые сценарии 8. В погоне за бандитом В поисках зависимости
  • 3. Платформа SEOWORK 4seo.work – платформа SEO enterprise Решает все* задачи по поисковой аналитике: Видимость Мониторинг Аналитика оптимизации Инструментарий * какие не решает – скоро решит) На данный момент в системе 500 000 запросов анализируются по видимости 300 000 запросов анализируется по метрикам 50 000 документов анализируется по метрикам суммарный поисковый трафик ~ 1 500 000 / день
  • 4. Мобильная выдача Яндекс Моб. Когда? Мобильное ранжирование?! Ахах ПК стал местами не похож на Моб. или наоборот Ура! Изменилось ранжирование Моб. Июль Август
  • 5. Мобильная выдача Раздел Моб.? Сменился раздел Среднее Моб. Среднее ПК Раздел №1 НЕТ 64% 14,3 11,1 Раздел №2 НЕТ 44% 15,9 11,8 Раздел №3 НЕТ 38% 10,8 7,5 Раздел №4 НЕТ 73% 11,6 12,0 Раздел №5 ДА 3% 5,6 10,1 Раздел №6 ДА 2% 6,1 10,5
  • 6. Мобильная выдача Большая выборка запросов из ecommerce проект с Моб. # Очевидное-невероятное 1. Ранжирование отличается 2. Мобильность важна в мобильном ранжировании 3. Конкуренция ниже Сменился URL Среднее Моб. Среднее ПК 7% 9,7 13,5
  • 7. Мобильная выдача В конце июля на одном большом проекте с Моб. и нет разделами в ПК выдаче: # Мысли вслух: Отделяются (-лись) ли «мобильные» поведенческие для выдачи ПК. Категория Моб.? отн. %ТОП10 отн. % "WS" ТОП10 Категория №1 НЕТ -15,09% -21,60% Категория №3 НЕТ -17,13% -11,15% Категория №4 НЕТ -15,31% -13,81% Категория №6 НЕТ -8,06% -2,83% Категория №7 ДА 1,06% 0,19% Категория №8 НЕТ -0,78% 3,16% Категория №9 ДА 0,05% 6,75% Категория №10 ДА 1,35% 7,09% Категория №12 ДА 1,22% 11,65% Категория №13 ДА 4,89% 9,88%
  • 8. Поведенческие артефакты Доля длинных сессия «3+ минут» FAIL = Минусинк. Месяца идут с пропусками. Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц Месяц Все ПС ПК 30% 30% 22% 22% 25% 26% Яндекс ПК 33% FAIL FAIL 23% 27% 29% Гугл ПК 25% 25% 23% 23% 23% 22% 20% 22% 24% 26% 28% 30% 32% 34%
  • 9. Поведенческие артефакты # Гипотеза 1. После выхода из Минусинск могут назначаться «дефолтные» поведенческие 2. Где они «не оправдывают» себя, происходит «вымывание» из выдачи 3. После «вымывания» возвращаемся на примерно исходное План действий 1. По сильным изменениями видимости попытаться вычислить апдейты поведенческих 2. Взять из семантики выборки документов, которые росли / падали по метрикам видимости в эти апдейты 3. Проверить, что можно сказать про поведенческие выборок из п.2 4. Попытаться вычислить паттерн поведения, хуже которого мы в зоне риска потери видимости
  • 10. Поведенческие артефакты Распределение поведения по подобранному паттерну Документы выросли поведение ОК поведение неОК Документы падают поведение ОК поведение неОК
  • 11. Что там в Гуглe? 2 самых популярных паттерна. На всех проектах со 2го слайда – был когда-то Пингвин.
  • 12. Что там в Гуглe? # Говорят 1. 2/09 все западные сервисы зафиксировали сильное изменение 2. Гугл заявил, что в первую неделю сентября «не трогали» Пингвин 3. 28/09 Гугл сообщил, что ближайшие несколько дней можно ожидать восстановления видимости сайтов в рамках части Пингвин 4.0
  • 14. Метрики vs Видимость 45% 66% 66% 43% 85% 42% 43% 75% 56% 63% 36% 84% Гугл
  • 15. ТА – со стороны Дано: 2 проекта При оптимизации используются «текстовые анализаторы по ТОПу» (разные). Семантика достаточно широкая. Проверим ряд моментов. Запросы не ТОП10 Я Есть в title Нет в title Запросы не ТОП10 Я Есть в тексте все леммы Нет в тексте всех лемм Запросы не ТОП10 Я Самой редкой леммы >= 3 Самой редкой леммы < 3
  • 16. При ТА – бди TR всей семантики! # Имхо автора: 1. ТА помогает экономить время, чтобы получить оценочные данные для ВЧ. 2. Для НЧ-СЧ большого смысла в этих данных, как правило, нет. 3. При большой семантике базовые метрики должны быть вперед. + решить с меню, синонимы, классификацию хостов, документов… Запросы не ТОП10 Я Есть в title Нет в title Запросы не ТОП10 Я Есть в тексте все леммы Нет в тексте всех лемм Запросы не ТОП10 Я Самой редкой леммы >= 3 Самой редкой леммы < 3
  • 17. Поведенческие ecommerce Документы с плохой видимостью Норм сессий > 3 мин. Мало сессий > 3 мин. Документы с плохой видимостью Норм сессий > 1 мин. Мало сессий > 1 мин. # Ожидания по типовым причинам: 1. Листинги – узость ассортимента. 2. Листинги – неудачное ранжирование товаров 3. Листинги – убогие фильтры или представление товаров 4. Карточки – нет в наличии 5. Карточки – бедный медиа контент 6. Карточки – убогое описание или характеристики
  • 18. Поведенческие ecommerce Листинги с поведение ОК Товаров больше 1 стр. Товаров меньше 1 стр. Листинги с поведение неОК Товаров больше 1 стр. Товаров меньше 1 стр. Товары с поведение неОК В наличии Не в наличии Товары с поведение ОК В наличии Не в наличии
  • 19. И тут пришел Бандит… # Задача: 1. Исследовать какие документы постоянно падают или растут. 2. Поделить их по типажу скачков. 3. Посмотреть метрики.
  • 20. В погоне за бандитом Документ Рос Падал Сумма Колбасер Упадчик Везунчик url 4 2 6 ДА url 3 3 6 ДА url 2 2 4 ДА url 3 2 5 ДА url 2 1 3 ДА url 4 4 8 ДА url 3 3 6 ДА url 3 2 5 ДА url 2 3 5 ДА url 2 1 3 ДА url 2 2 4 ДА url 4 3 7 ДА url 1 2 3 ДА url 3 3 6 ДА url 2 2 4 ДА url 2 3 5 ДА url 3 2 5 ДА url 2 2 4 ДА url 4 3 7 ДА Решение: 1. Выбрать 8 срезов (4 падения и 4 роста). 2. Посчитать сколько с каким документов происходило. 3. Поделить на «Колбасеры», «Упадчики» и «Везунчики». 4. Привязать метрики из аналитики.
  • 21. В погоне за бандитом Колбасеры Поведение ОК Поведение неОК Упадчики Поведение ОК Поведение неОК Везунчики Поведение ОК Поведение неОК # Мысли вслух: 1. Хорошее поведение не преграда для расколбаса. 2. Плохое поведение не особо вердикт для падения (от Бандита). 3. Хорошее поведение сильно поможет стать везунчиком.
  • 22. Давайте дружить ;) Буду рад обсудить! Есть идеи, но нет данных Есть данные, но нет идей Есть предложения по инструментарию
  • 23. Спасибо за внимание. Вопросы? stas@webit.ru fb.com/stas.polomar Поломарь Станислав Директор подразделения поискового маркетинга Руководитель платформы поисковой аналитики 4seo.work