News Archives

Распределение показов по длине запроса

Любопытное наблюдение от liveuser’а: можно эксплуатировать тот факт, что wordstat склеивает одинаковые термины запроса. Из этого следует логичное решение — несколькими запросами к wordstat’у мы легко получаем распределение запросов по длине в нужной тематике!

Простой пример: запрос «мебель». В регионе «Москва и область» запрос «мебель» демонстрирует 12636 показов, «мебель мебель» — 282687 показов, «мебель мебель мебель» — 313147 показов и т.д. Приведенные цифры соответствуют числу показов 1,2 и 3-словных запросов, содержащих слово мебель. Сумма показов запросов, состоящих из 1-50 слов, равна общему числу показов запроса мебель (1035820).

Конечно, логичен вопрос — одинаково ли распределение для различных тематик? Проверил первые пришедшие в голову однословники:

Сравнивать абсолютные величины некорректно, поэтому я нормализовал число показов на общее количество показов запроса:

Очевидно, различие есть.

Вывод: оценка распределения показов по длине запроса полезна при формировании семантического ядра.

Мы (я имею в виду команду Wikimart), вероятно, автоматизируем сбор этих данных. Возможно, публичные сервисы также обзаведутся этим функционалом. Александру Люстику, идеологу Key Collector, уже отписал :)

Зависимость внутрисайтовой конверсии от длины и особенностей запроса

В конце ноября я привел данные, свидетельствующие о росте CTR в выдаче поисковых систем при увеличении длины запроса. Предлагаю свои наблюдения по зависимости внутрисайтовой конверсии от длины и некоторых свойств запроса.

Зависимость конверсии от длины запроса по данным Рэнда Фишкина и Oneupweb

Поводом для этого мини-исследования стал фрагмент доклада Рэнда Фишкина на Web 2.0 Expo, прошедшей в Сан-Франциско. Рэнд привел зависимость внутрисайтовой конверсии от длины запроса со ссылкой на OneUPweb. Lawrence Lampton из OneUPweb прислал мне полную версию исследования. Из него видно, что эффективность трех- и четырехсловных запросов демонстрирует чудеса, а однословники практически бесполезны. Некоторая логика в этом есть, но слишком эффектно выглядит график. Я решил проверить эти наблюдения на примере он-лайн торгового центра Wikimart.

Выборка достаточно обширна — десятки тысяч запросов, генерирующие суммарный трафик в несколько миллионов. Количество слов в запросе считал двумя способами: а) используя разделитель пробел, б) используя разделители пробел, точка, запятая, дефис. Разница оказалось несущественная, на уровне нескольких процентов. В графиках приведены значения коэффициентов конверсии, взвешенные на среднее по выборке значение. Итак, найденные закономерности:

Видно, что витальные запросы прилично влияют на конверсию в срезе по однословным запросам. Это понятно и логично, поэтому в дальнейших расчетах я исключил из выборки витальные запросы (название компании и домен во всевозможных начертаниях).

Второй любопытный момент — трафикогенерация запросов. Исследователи из OneUpweb заметили, что влияние длины запроса на конверсию зависит от частотности запроса. Я выделил группу наиболее частотных запросов (примерно 1% запросов, которые генерируют четверть трафика выборки), вот результат:

Действительно, для ВЧ запросов зависимость конверсии от длины запроса  выражена более явно, особенно, на больших длинах запросов. Нужно отметить, что последние пара точек (5 и 6-словные запросы) сомнительны ввиду небольшого количества запросов, попавших в этот набор.

Очевидно существенное отличие в 1-3 словных запросах: по данным OneUpweb это «мертвая зона». По нашим данным однословники, 2 и 3-словные запросы нормально «продают», причем независимо от частотности запроса. Таким образом, целесообразно продвижение по 1-4 словным ВЧ запросам, и по 1-5 словным СЧ/НЧ запросам.

Оказалась интересна зависимость конверсии от длины запроса для Яндекса и Google:

Видно, что более интересен трафик из Google по коротким запросам, а из Яндекса — по более длинным. Конечно, в этих кривых зарыто множество факторов, в числе которых — и отличия в ранжировании 😉

В трафикогенерации видна похожая зависимость:

Ну и, «на закуску», влияние на внутрисайтовую конверсию некоторых слов:


Это, пожалуй, тема для отдельного исследования, но уж коли данные собраны — грех не обсчитать :-)

Честно говоря, недооценивал слово «Москва», считая его существенно накрученным ушлыми сеошниками. Был неправ, признаю 😉 Видно, что хорошо работают «купить|куплю», прочие варианты не дают выигрыша.

Удачи, и продающих запросов!

Практика юзабилити: лучшее не враг хорошего ;)

Удобство восприятия можно и нужно улучшать бесконечно.

Живой пример с сайта Яндекс.Директ:

Так выглядит страница, открывающаяся после переноса денег между рекламными кампаниями.  Если пользователь хочет продолжить переводы, он должен кликнуть по ссылке. Мне удобно платить на одну кампанию, а потом распределять деньги на другие кампании по необходимости. Кампаний много. Думаю, это вполне типовая ситуация для многих.

Вопрос — зачем лишний клик?

Все считается. Берем срез пользователей, совершивших хотя бы одну операцию по переносу денег за сессию. Считаем, сколько переносов денег они совершили. Если среднее близко к единице — отправляйте пользователей к списку кампаний. Если заметно больше — возвращайте клиента к странице продолжения переводов.

Просто и эффективно. Лишних кликов станет меньше :)

Можно пойти дальше и не просто повысить «пользовательское счастье среднего пользователя», а порадовать буквально каждого. Это просто: делаем пользовательскую настройку («куда идти после платежа»), а первоначальное значение определяем для каждого пользователя, исходя из статистики его переводов.

Собирайте данные, придумывайте метрики, анализируйте!

Пользователи оценят 😉

PS. В скриншот попала кампания номер 330, работает с 2005 года… Уже история :)

Отзыв на очередное издание Ашмановской «Оптимизации…»

По случаю купил 3-е издание «Оптимизации сайта в поисковых системах» Игоря Ашманова и Андрея Иванова. Собственно, купил племяннику, который хочет освоить профессию оптимизатора. Ну действительно, зачем тратить время и сажать голос, объясняя азы, когда можно просто дать почитать книжку? 😉

Выдалось пятнадцать минут, бегло пролистал. Странно, но от издания к изданию эволюции не видно. Много ляпов, например:

  • «… поискать предлог «в»… — хороший способ прикинуть объем индекса поисковика, поскольку предлог «в» есть в любом русскоязычном тексте»

    Угу, отличный  способ для тех, кто не боится ошибиться, ибо «в» демонстрирует 782М документов из 2962М. И даже если ограничить выдачу только русскоязычными документами, все равно за миллиард (1029М).
  • в описании процесса подбора запросов для семантического ядра не обсуждаются такие «пустяки», как  морфология или сезонность запроса. В самом деле, зачем нужна реальная оценка трафика и продвижение по реально существующим запросам? Зато не обойден вниманием Ашмановский сервис Маремото. Чудо, а не сервис. Умеет чуть-чуть от того, что умеет куча других сервисов.
  • и т.д. и т.п.

В общем, если совсем «азы» совсем «чайникам» — да, сойдет. Но не более того.

PS. При всем уважении к авторам, без шуток.

Хороший пример плохой рекламы: Genser, разбор полетов

Сегодня Сергей Кошкин, владелец Smartseo, подкинул хороший пример низкопробной рекламной кампании. Компания Genser пытается навязчиво рекламировать автомобили в Директе, не соответствующие запросу. Выглядит это так:

Сначала я подумал, что это просто недочет специалиста по контексту. Скажем, хотели открутить рекламу по запросу «седан» и забыли отминусовать ненужные запросы. Однако пара дополнительных запросов не оставили сомнений — это объявление показывается именно по этому запросу. Еще пример:

Более грубые ошибки сложно себе представить:

  • Текст объявления ни в коей мере не релевантен запросу. Нет даже попытки связать объявление и запрос. Результат — CTR ниже плинтуса. А следовательно — высокая, чрезвычайно высокая стоимость клика.
  • Попробуйте угадать, куда ведут ссылки с объявлений. На описание модели? На складские остатки? На комплектации? Нет. На новость о скидках :) Видимо, у рекламистов есть желание не только угробить конверсию из выдачи, но и получить минимум возможного в рамках сайта. Конверсия в клиентов ужасающе низка.

И, напоследок, еще одна головоломка. Самое смешное, что на сайте genser.ru есть и условно неплохие входные страницы, и — внимание! — те модели автомобилей, по которым показываются не релевантные объявления!

Учитесь на чужих ошибках, и удачных вам объявлений!

Зарубежное seo — вебинар от Сюзанны Инарейос

В целом, добротный западный подход. Зарабатывают на консалтинге, смотрят на проблемы и возможности весьма широко, думают о клиенте. Думаю, вопросы ее здорово позабавили :) Не спросили разве что про Сеопульт :)

тренды в интернет-маркетинге

Полезная ссылка: отчет BCG о электронной коммерции в России.

Наполеон: на 80% император, на 20% торт :)

Это не шутка, это факт. По крайней мере, именно так выглядит ТОП10 Яндекса по запросу «наполеон» после ввода нового алгоритма анализа запросов под названием «Спектр».

Алгоритм позволяет распределить запросы пользователей по категориям (сейчас их 60), а также поставить им в соответствие потребности, с которыми их часто ищут пользователи. Используя статистику запросов и анализ корпуса документов, «Спектр» выявляет процентное соотношение интересов пользователей. Это дает возможность скорректировать выдачу по неоднозначным запросам для наилучшего соответствия ожиданиям пользователей.

Идея правильная, спасибо разработчикам.

Расширение базы переколдовок

Яндекс давно использует колдунщики, расширяющие исходный запрос пользователя синонимами, а также аббревиатурами и их расшифровками. Сегодня Женя Трофименко заметил изменение выдачи, сопряженное с изменением подсветки слов в сниппетах. Очевидно, это свидетельствует об изменении (предположительно — расширении) базы переколдовок.

Например, запрос «продвижение сайта» дополняется следующими словами:

Колдунщик Яндекса в работе  :)

В общем, все больше резонов учитывать переколдовки в подготовке семантического ядра и текстов продвигаемых документов. Рекомендую делать.

Предмет этого патента я практически слово-в-слово изложил моему клиенту пару месяцев назад, отвечая на вопрос — «что такое траст и как это может работать». Понятно, это были мои догадки, сделанные на основе здравого смысла. 30-го ноября был опубликован патент Google, объясняющий их подход к этому вопросу.

Идея проста: учитывать авторитетность рекомендаций при ранжировании контента.

Изначально некоторое значение авторитета (траста) назначается верхнему (корневому) уровню. «Родитель» может делегировать некоторый траст своим «потомкам», соблюдая условие — суммарный переданный траст не может превышать собственный траст «родителя». Соответственно, любой участник может в какой-либо форме оценивать контент (статью, документ, исследование и т.п.). Чем авторитетнее участник — тем больший вклад в ранжирование получит документ.

Одна из иллюстраций патента, поясняющая сказанное:

Патент Google: рейтинг на основе делегирования траста

Передача траста между рекомендателями, патент Google

Интересно, что Google рассматривает несколько возможных реализаций алгоритма. Например:

  • может или нет корневой ресурс участвовать в оценке контента напрямую;
  • на рейтинг документа может влиять не только траст непосредственного рекомендателя, но и траст его «предка»;

Большой интерес представляют возможные циклические связи и передача траста между рекомендателями.

Очевидно, будут предусмотрены ограничения, поскольку в нынешнем виду мы наблюдаем систему с положительной обратной связью.

Разумеется, в патенте предусмотрен и отзыв переданного траста. Очевидно, разработчики Google сразу закладывают в модель защиту от накруток и спекуляций.

Предусмотрено несколько методик расчета рейтинга документа, вот основная:

Расчет рейтинга документа на основе оценок, патент GoogleДля приведенного примера оценка документа «Content e» (151) будет вычислена следующим образом:

R=(a1,2r1,2:e + a2r2:e + a3,1r3,1:e) / (a1,2 + a2 + a3,1)

Прочие подробности — в патенте (pdf-версия).

Думаю, описанные подходы либо уже реализованы ведущими поисковыми системами, либо будет реализованы в самое ближайшее время. Ведь одна из самых больших проблем в современной сети — отсутствие персонификации и достоверных оценок. И эта проблема может быть решена со временем.

Поводом для этой статьи стали рассуждения Bill Slawski о том, как изменится ранжирование при введении описанных алгоритмов. С моей точки зрения, использование таких методов позволит существенно повысить качество ранжирования. Представьте, что Википедия служит «корнем» этой системы и раздает траст. Замечательный дополнительный сигнал для ранжирования!

Зависимость стоимости продвижения от позиции

Мой тезис — разница между ТОП1 и ТОП10 невелика настолько, что экономически целесообразно доводить запросы до ТОП1, учитывая выигрыш в трафике. Понятно, что это субъективная оценка и сколь-нибудь разумная формализация вряд ли возможна. Но я верю в логичность рассуждений.

Глобально, стоимость продвижения — функция двух факторов: специфики продвижения и конкурентности выдачи. Под спецификой продвижения в данном случае я понимаю «черный ящик», учитывающий свойства сайта и документа, качество ссылочного, возраст домена и все прочие факторы, влияющие на ранжирование. Конкурентность выдачи определяется числом желающих присутствовать в ТОП’е.
В рассматриваемой ситуации «специфика продвижения» неизменна, остается конкурентность выдачи. В случае, если рынок сложился и представлен хотя бы несколькими десятками игроков — разница между ТОП1 и ТОП10 невелика. Если же рынок не оформился и участников мало — да, разница может быть заметной. Но таких ситуаций а) немного, б) продвижение по таким запросам в любом случае весьма дешево и нет смысла «экономить на спичках».
Страница 2 из 712345...Последняя »