Об отмене ссылочных факторов в ранжировании Яндекса по коммерческим запросам

Содержание

5 декабря на конференции IBC Russia 2013 Александр Садовский (Яндекс) заявил о введении в начале 2014-го года нового алгоритма ранжирования по коммерческим запросам, который не будет учитывать ссылок. На следующий день Яндекс опубликовал сообщение на эту тему в своём блоге для вебмастеров и тот же Садовский дал интервью сайту Search Engine Land. Данное решение Яндекса вызвано якобы тем, что ссылочные сигналы очень сильно зашумлены, а эксперименты показали, что после отказа от учёта ссылок качество поиска не ухудшается. В связи с этим возникает несколько вопросов:

  • В модели ранжирования Яндекса MatrixNet новый фактор добавляется в том случае, если он улучшает качество выдачи. Поэтому утверждение о том, что из модели убрали большое число факторов и качество не ухудшилось выглядит сомнительным.
  • По заявлению Садовского, убирается 50 факторов из примерно 800. Но факторов, зависящих каким-то образом от ссылок, в Яндексе примерно 130, почти в три раза больше. Т.е. убираются не все?
  • На конференции Садовский уклонился от ответа на вопрос, будут ли влиять внутренние ссылки и пэйджранк. Значит ли это, что не будут учитываться только внешние ссылки?

До тех пор, пока новый алгоритм не выложен, нет смысла рассуждать о том, что же конкретно имел ввиду Яндекс, т.к. трактовок может быть довольно много. Поэтому в данной статье будет рассмотрен граничный случай – все ссылки учитываться не будут, все факторы, на которые влияли ссылки, из модели удалили. Для такого случая будут показаны методы продвижения и рассмотрены их основные проблемы.

1. Текстовые факторы при ранжировании без ссылок

Каждый из примерно 800 факторов ранжирования Яндекса оказывает какое-то влияние на релевантность документа запросу. В том случае, если мы удаляем большое число факторов из модели, в среднем следует ожидать усиления влияния оставшихся факторов. Это безусловный плюс нового алгоритма для оптимизаторов, так как на текстовые факторы влиять можно проще и быстрее.

Ранжирование по формуле MatrixNet обладает некоторыми свойствами, неизвестными его разработчикам. Эти свойства часто зависят от запроса и устойчивы к изменениям формулы, которое происходит примерно один раз в квартал. Для нахождения таких свойств хорошо подходят методы, позволяющие выявлять и анализировать различные зависимости: множественный корреляционно-кластерный анализ (МККА), множественный корреляционно-регрессионный анализ (МКРА), спектральный анализ, сингулярный анализ и пр. При текущих алгоритмах ранжирования подобные методы работают хуже, т.к. ссылочные факторы для всех сайтов выдачи точно посчитать невозможно. При этом они оказывают влияние на ранжирование, и будучи неучтенными, сильно «зашумляют» исходные данные, искажая результаты анализа. В случае полной отмены ссылочных факторов «шумовая» составляющая заметно уменьшится, и точность указанных методов возрастет, что упростит решение задачи по улучшению позиций. Это так же безусловный плюс нового алгоритма.

2. Проблемы: выбор релевантного ответа на запрос и дорвеи.

Если сайт тематичен поисковому запросу, то на нём, как правило, есть несколько страниц с хорошей текстовой релевантностью этому запросу. Поисковик выбирает лучшую из них по своим формулам, задача оптимизатора – сделать лучшей для поисковика нужную страницу, которая больше соответствует целям сайта (например – страницу с лучшей конверсией). Рассмотрим простой пример при условии отключения ссылочных факторов.

Для примера возьмём сайт Яндекс.Маркета, запрос [телевизор Samsung UE40F6400 отзывы] и два ответа на него – листинг телевизоров Samsung4 и страницу с отзывами на данный телевизор5. Очевидно, что страница с отзывами – оптимальный ответ, но страница листинга имеет преимущество практически по всем текстовым факторам ранжирования. Разница между этими страницами в ссылках – на листинг нет ссылок со словом «отзывы» в анкорах, но ссылочные факторы отменили. Таким образом, в выдаче может оказаться не та страница сайта, которую оптимизировали под запрос, а страница с большей текстовой релевантностью, например листинг. У некоторых сайтов конверсия с листингов лучше, чем с товарных страниц и им такая «фича» будет в плюс, но у других выше конверсия с товарных страниц. В случае полной отмены ссылочных факторов, решение проблемы «нужной страницы в выдаче» сильно усложнится.

В выдаче Яндекса по коммерческим запросам до сих пор находится много дорвеев – поискового спама с очевидно плохой релевантностью, но с отличной текстовой оптимизацией под поисковые алгоритмы. Такие документы сегодня имеют шанс попасть выдачу только по низкочастотным запросам, т.к. по запросам с большей частотностью всю выдачу формируют оптимизаторы, в том числе и с помощью покупных ссылок. В случае отмены ссылок преимущество хороших документов резко уменьшится и следует ожидать дорвеи в выдаче по высокочастотным запросам. Это ещё один повод для улучшения текстовой оптимизации на страницах хороших, не спамных сайтов.

3. Накрутка поведенческих факторов.

При отмене ссылок вырастет сила не только у текстовых факторов, но и у поведенческих, основанных на кликах. Такие факторы были подробно описаны в статье «Поведенческие (кликовые) факторы в информационном поиске. Обзор». У многих возникает естественное желание «накрутить» эти факторы, тем более, что для этого в последнее время появилось несколько активно рекламирующихся сервисов. В этом случае не следует забывать, что накрутки – зло, и Яндекс пообещал наказывать таких накрутчиков. Так же следует помнить, что независимо от того, как вы накручиваете сайт, ботами или с помощью живых людей, эти накрутки легко отловить, а поисковые логи хранятся вечно. Т.е. если вас не наказали за накрутку сегодня, это могут сделать и через год.

4. Продвижение сайта в Яндексе при условии отмены ссылок.

Как уже было отмечено выше, в случае отмены ссылок возрастает роль текстовых и поведенческих факторов. И если с текстовыми факторами всё более-менее ясно, то на вопрос «как повысить поведенческие факторы без искусственных накруток, если сайт не в топе?» многие затрудняются ответить. На самом деле ответ достаточно очевиден. Основные поведенческие факторы в Яндексе, имеющие наибольшую силу основаны на переходах из выдачи поисковых систем. Причем из описания факторов следует, что многие из них учитывают не только переходы из поиска Яндекса, но и переходы из других поисковиков. Примеры таких факторов даны в таблице 1.

Таблица 1. Некоторые кликовые факторы Яндекса

Фактор Описание
YabarHostSearchTraffic Доля трафика из поисковых систем
QueryUrlYabarVisitors Кол-во уникальных посетителей из поисковиков по конкретному запросу
LiruSearchTraffic1 Поисковый трафик – переходы с поисковых систем на сайт 1-я формула (считается по метрике, раньше считался по LI)
LiruSearchTraffic2 Поисковый трафик – переходы с поисковых систем на сайт 2-я формула (считается по метрике, раньше считался по LI)
DomPhraseYabar Переходы на сайт из поисковиков по отдельным словам, по данным бара

Таким образом, для продвижения сайта в Яндексе, можно продвинуть сайт в других поисковых системах, что невозможно без покупки ссылок. В случае попадания сайта в топ-3 (а желательно в топ-1) в Гугле и Мейл.ру вы гарантированно повысите большинство важных кликовых факторов в Яндексе и получите реальные шансы на попадание в топ этого поисковика. Соответственно, вместо отказа от ссылок, будет работать увеличение их закупок под другие поисковые системы.

Так же не стоит забывать и про «спектральную примесь» в выдаче Яндекса. Как правило, спектральный ответ – не коммерческий, ранжирование по нему учитывает ссылки. Что является ещё одним поводом для продолжения закупки ссылок, как минимум в прежних объемах.

5. Выводы.

В случае, если Яндекс полностью отменит учёт ссылок по коммерческим запросам, для продвижения сайтов будут необходимы следующие действия:

  • Текстовая оптимизация страниц, основанная на анализе выдачи по конкретным запросам, с применением современных математических методов.
  • Увеличение закупки качественных ссылок, с целью выхода в топ-3 Гугла и Мейл.ру
  • Закупка ссылок и текстовая оптимизация страниц по информационным запросам «спектральной примеси»