Мы проанализировали 1 миллион результатов поиска Google. Вот что мы узнали о SEO

Содержание

Сегодня у нас перевод крупного исследования от Брайна Дина, автора блога Беклинко. Данный анализ позволит вам узнать корреляцию между известными поисковыми факторами ранжирования в гугл и характеристиками документов находящихся в топе поисковых результатов. Рекомендую запастись чаем и ознакомиться с ними:)
<search_engine_ranking_factors_study_banner и наших партнеров по предоставлению данных 1 мы обнаружили интересные результаты.

И сегодня я собираюсь поделиться с вами тем, что мы нашли.

Краткое изложение наших основных выводов

  1. Обратные ссылки остаются чрезвычайно важным фактором ранжирования в Google. Мы обнаружили, что число доменов, ссылающихся на страницу, коррелирует с ранжированием больше, чем любой другой фактор.
  2. Наши данные также показывают, что общий авторитет ссылок на сайт (измерено с помощью Ahrefs Domain Rating) значительно влияет на ранжирование.
  3. Мы обнаружили, что контент, получивший оценку «тематически релевантный» («topically relevant») (по оценкам MarketMuse), по результатам поисковой выдачи значительно превосходит контент, который недостаточно глубоко охватывает тему. Поэтому публикация контента, раскрывающего одну тему, может способствовать увеличению ранжирования.
  4. На основании анализа данных поисковой выдачи от SEMRush мы обнаружили, что более длинный текст, как правило, ранжируется выше в результатах поиска Google. Средняя длина текста страниц на первой странице результатов поиска составляет 1890 слов.
  5. Протокол https имел достаточно сильную корреляцию с попаданием на первую страницу выдачи. И это неудивительно, так как Google подтвердил, что HTTPS является сигналом ранжирования.
  6. Несмотря на ажиотаж вокруг микроразметки Schema, наши данные показывают, что ее использование не коррелирует с более высоким ранжированием.
  7. Контент, имеющий по меньшей мере одно изображение, обошел контент без изображений. Тем не менее, мы не обнаружили, что добавление дополнительных картинок может влиять на ранжирование.
  8. Мы нашли очень незначительную взаимосвязь между оптимизацией ключевых слов в теге Title и ранжированием. Эта корреляция была намного меньше, чем мы ожидали, что может свидетельствовать о переходе Google к семантическому поиску.
  9. Скорость загрузки сайта имеет значение. На основе данных от Alexa, страницы сайтов, имеющих высокую скорость загрузки, получают более высокие позиции по сравнению со страницами медленно загружающихся сайтов.
  10. Несмотря на многочисленные обновления алгоритма Penguin, анкорный текст с точным соответствием оказывает сильное влияние на ранжирование.
  11. Используя данные SimilarWeb, мы обнаружили, что низкий показатель отказов коррелирует с более высокими позициями сайта в выдаче Google.

Ниже предоставлены подробные данные и информация о наших выводах.

 

Количество ссылающихся доменов имеет очень сильное влияние на ранжирование

Возможно, Вы слышали о том, что получение обратных ссылок с одного и того же домена уменьшает их эффективность.

Другими словами, лучше получить 10 ссылок с 10 разных сайтов, чем 10 ссылок с одного домена.

Согласно нашему анализу, это соответствует действительности. Мы обнаружили, что разнообразие доменов существенно влияет на ранжирование.

<05_Number-of-Referring-Domains_line) сильно связан с ранжированием в Google:

<08_Domain-Link-Authority-AHREFs-Domain-Rating_line (Hummingbird), Google понимает тему каждой страницы.

К примеру, когда Вы ищите «кто был режиссером назад в будущее»…

<google-search-for-hummingbird для анализа 10 тыс. адресов из набора данных для анализа «Тематического траста».

И мы обнаружили, что контент, глубоко раскрывающий указанную тему, ранжировался выше, чем более поверхностный.

<07_Content-Topic-Authority-MarketMuse-Data_line.

Эта корреляция может быть обусловлена тем, что более объемным контентом значительно чаще делятся в социальных сетях.

Также преимущество объемного контента может отражать лишь тот факт, что владельцы сайтов заботятся о публикации качественного контента. Так как это исследование посвящено корреляции, мы не можем сказать, почему объемный контент лучше ранжируется.

Однако если Вы соедините нашу информацию со своей собственной, Вы увидите полную картину, которая покажет, что использование объемного контента лучше для SЕО.

Вывод: Объемный контент лучше ранжируется в результатах поиска Google, чем короткий. Среднее количество слов на первой странице результатов поиска Google – 1890 слов.

 

HTTPS умеренно коррелирует с более высоким ранжированием

В прошлом году Google призывал веб-мастеров сменить протокол сайтов на защищенный HTTPS. Они даже назвали HTTPS «сигналом ранжирования«.

Что говорят об этом наши данные?

Хотя эта корреляция не была очень сильной, мы обнаружили, что наличие HTTPS коррелирует с высокими позициями сайта на первой странице выдачи Google.

<11_Use-of-HTTPS_line.

Вывод: Так как корреляция между HTTPS и ранжированием не так уж сильна, и ввиду того, что смена протокола является достаточно ресурсоемкой задачей, мы не рекомендуем реализовывать эти изменения исключительно ради SЕО. Но при запуске нового сайта лучше иметь HTTPS с самого начала.

 

Корреляция между разметкой Schema и ранжированием отсутствует

Ранее было много шума вокруг разметки Schema и SEO.

Теория звучит примерно так:

разметка Schema позволяет поисковым системам лучше понимать, о чем Ваш контент. Это понимание подтолкнет их к тому, чтобы показывать Ваш сайт большему количеству людей.

Например, Вы можете использовать тег структурированных данных . Тем самым Вы даете Google понять, что когда Вы используете словосочетание «Звездные войны», Вы имеете в виду оригинальное название фильма, а не франшизу в целом:

<schema-markup-example-21.

Однако согласно нашему анализу, наличие на сайте структурированной информации не имеет никакого отношения к ранжированию в Google.

<14_Presense-of-Schema-Markup_line, после 5 слов в Вашем URL:

«алгоритм [Google] придает меньше веса этим словам».

 

И наши данные подтверждают эффективность использования более коротких URL-адресов.

<06_URL-Length_line (21 действенная SЕО-техника, которую можно использовать прямо сейчас) представляет собой просто ключевое слово:

<google-url и им чаще делятся в социальных сетях.

Это говорит о том, что добавление графики в контент может способствовать росту репостов, которые должны повысить ранжирование в Google.

Для измерения влияния изображений на ранжирование мы смотрели на наличие или отсутствие картинок в теле страницы (другими словами, в контенте страницы).

Согласно нашим данным, использование по меньшей мере одного изображения в контенте значительно лучше, чем отсутствие изображений вообще.

<03_Content-Contains-At-Least-1-Image_line.

Мы обнаружили, что использование ключевых слов в теге заголовка все еще немного коррелирует с ранжированием. Тем не менее, эта взаимосвязь меньше, чем мы ожидали.

<15_Keyword-Appears-in-Title-Tag-Exact-Match_line.

Но нам было интересно:

насколько сильно скорость загрузки сайта влияет на ранжирование?

Мы использовали скорость домена Alexa, чтобы проанализировать среднее время загрузки 1 миллиона доменов из нашего набора данных. Иными словами, мы не измеряли напрямую скорость загрузки отдельных страниц сайтов в выборке. Мы просто анализировали среднюю скорость загрузки всего домена.

И мы обнаружили сильную корреляцию между скоростью загрузки сайта и ранжированием в Google:

<01_Average-Page-Load-Spead-for-URLs-domain_line API для определения общего количества обратных ссылок, указывающих на каждую страницу из нашей базы.

Мы обнаружили, что страницы с наибольшим количеством обратных ссылок лучше всего ранжируются в Google.

<13_Total-External-Backlinks_line2, многие SEO-специалисты советовали избегать использования обратных ссылок с точным соответствием анкорного текста по ключевому слову. Однако несколько исследований ранжирования в поисковых системах выявили, что анкорный текст все еще важен.

Именно поэтому мы хотели выявить, является ли до сих пор анкорный текст важным сигналом ранжирования.

Наши исследования показали, что точное совпадение анкорного текста сильно коррелирует с ранжированием.

В самом начале развития SЕО построение обратных ссылок с точным соответствием анкорного текста было очень эффективно. Например, если Вы хотите ранжироваться по ключевому слову «online flower delivery», нужно убедиться в том, что анкорный текст выглядят так:

<example-of-exact-match-anchor-text1, начиная с выхода обновления алгоритма Пингвин. По этой причине мы не рекомендуем использовать в анкорном тексте ссылки с точным соответствием ключевому слову, несмотря на то, что это оказывает сильное влияние на ранжирование.

Вывод: обратные ссылки с анкорами с точным соответствием четко коррелируют с ранжированием. Однако из-за риска попадания под фильтр мы не рекомендуем использовать их как тактику SEO.

 

Низкий показатель отказов имеет сильную связь с высокими позициями сайта в поисковой выдаче Google

Многие SЕО-специалисты считают, что Google использует сигналы, связанные со взаимодействием с пользователем (например, показатель отказов, время нахождения на сайте и процент возвратов в выдачу) в качестве факторов ранжирования.

Чтобы проверить эту теорию, мы взяли 100000 сайтов из нашей группы и проанализировали их в SimilarWeb.

В частности мы проанализировали три сигнала взаимодействия с пользователем: показатель отказов, время нахождения на сайте и процент возвратов в выдачу.

Мы обнаружили, что сайты с низким средним показателем отказов сильно коррелируют с высокими позициями.

<12_Bounce-Rate_line). Или, возможно, качественный контент делает людей более вовлеченными. Поэтому низкий показатель отказов — это побочный продукт высококачественного контента, который Google измеряет.

Опять же, так как это лишь корреляционное исследование, данную связь сложно выявить наверняка.

Вывод: Google может использовать показатель отказов как сигнал ранжирования. Или это может быть случай корреляции, когда корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.

 

Заключение

Выражаем особую благодарность нашим партнерам: SEMRush, AhrefsMarketMuse и SimilarWeb, благодаря которым это исследование стало возможным.

Я также хочу поблагодарить Эрика Ван Баскирка из ClickStream (руководитель проекта), Зака Рассела (ведущий разработчик) и Ци Чжао (ведущий специалист по обработке и анализу данных) за их вклад.

Если Вы хотите узнать больше о том, как мы собирали и анализировали данные, вот ссылка на наши методы исследования.

Теперь я бы хотел услышать от Вас: какие выводы удивили вас (или не удивили)? Или, может быть, у Вас есть вопросы касательно чего-то в нашем исследовании.

Оставьте комментарий и дайте нам знать об этом.