Почему статейниках падает трафик с десктопной выдачи Яндекса? Первые выводы по апдейт 30 января | topinup.pro - 2018

Почему статейниках падает трафик с десктопной выдачи Яндекса? Первые выводы по апдейт 30 января

Почему статейниках падает трафик с десктопной выдачи Яндекса? Первые выводы по апдейт 30 января

В конце января — начале февраля Яндекс сделал несколько апдейтов выдачи. Многие вебмастера заметили проседание трафика и позиций.

Уже 4 февраля я начал получать вопросы от владельцев информационных сайтов (см. Комментарии к статьи о порогах срабатывания Баден-Бадена ). Легко видеть, что проблема очень серьезная. Будем разбираться.

Основные наблюдения, гипотезы и предположения

Прежде чем изучать новое явление в поиске, я всегда стараюсь понять, что о нем уже известно. Вот главные тезисы из обсуждений на форумах и в сообществах SEO-специалистов:

  • Симптомы похожи на Баден-Баден: срезает часть трафика на посадочной странице, часть остается.
  • падает посещаемость по выдаче на настольных комп & # 39; компьютеров; трафик с мобильных стабильное.
  • Алгоритм затронул в основном тематические проекты. С другой стороны, есть ряд сообщений и о проседания на коммерческих сайтах.
  • Очень часто среди пострадавших упоминаются медицинские статейники, а также информационные сайты в смежных нишах (ЗОЖ, похудения).
  • просевшими сайты злоупотребляли тизерной или контекстной рекламой. На подозрения наводит близость по дате к блокированию агрессивной рекламы яндекс.браузер.
  • Проблемы наблюдаются в первую очередь на старых сайтах; некоторые давние лидеры ниш потеряли значительную часть видимости.
  • Техподдержка Яндекса не комментирует изменения, называя их частью обычного процесса совершенствования алгоритма.
  • Дополнительные предположения: с & # 39; появился новый алгоритм ранжирования по текстовым факторов (на мобильные пока могли просто не выкатить) просто тест выдачи, аналогично бандитов; наказание за длинные тексты; наказание за тизеры.

Напоминаю, что это еще не мои выводы, а конспект 30 страниц обсуждений на Серче, постов в соцесетях и личного общения с владельцами пострадавших сайтов. Мы будем их проверять и уточнять.

Выборка для изучения

В этот раз собрать пул пострадавших оказалось очень легко. Очевидно, проблема действительно масштабная. Выделить проекты, которые выиграли от нововведений, было немного сложнее — их эффект более «смазанный».

Всего на данный момент я вручную изучил 43 пострадавших и 22 выигравших сайта. Более чем достаточно для первого этапа исследования, так как выборка достаточно чистая. Как всегда, я жестко фильтрую сайты, где можно с высокой степенью уверенности исключить влияние других факторов. Смотрите дальше примеры не вошли в выборку (в блоке о коммерческих сайты).

Пока не будем выдвигать никакой гипотезы, чтобы не впадать в ловушку подтверждение предвзятости . Давайте просто знакомиться с ситуацией и собирать факты. Поехали.

Трафик действительно снижается именно с десктопной версии поиска

Основной симптом: трафик с настольных ПК упал на 40% и более, а с мобильных остался на том же уровне или подрос.

Типичная картина:

Трафик с планшетов падает вместе с декстопним

Еще один типичный пример:

[19659016] Таких случаев выборке подавляющее большинство, хотя не всегда можно наблюдать четкую закономерность, так как объем посещаемости с планшетов в целом небольшой для достоверных выводов (если было в ден ь 50 мероприятий, а стало 35 — не факт, что имеем дело с проблемами).

Читайте также:   Кейс: как 50000 визитов из соцсетей за неделю повлияли на позиции поисковый трафик

Текстовые факторы ни при чем

Этому есть несколько свидетельств.

Во-первых, текстовые характеристики в ряду выпали и у тех, кто занял их место в ТОП очень близки. Есть примеры, когда статьи, зашли в ТОП и выпали из него сильно похожи:

Разумеется, в своем анализе я могу выпустить метрики, которые использует Яндекс (и даже скорее всего это так). Но значимые различия, за которые стоит наказывать — скорее всего как-то отразились бы на исходе.

Во-вторых, и это гораздо важнее, есть ряд примеров, когда падают позиции у сайтов, которые содержат только копипаст, растиражированный по сотням сайтов. В выдаче всплывает точно такой же копипаст из аналогичных проектов.

Под раздачу попали сайты разного возраста

Нельзя говорить, что проблемы только у стариков. Часть таблички с проверкой возраста домена (проблемные):

А вот результаты для группы сайтов, где прирост наиболее заметный (более 40% надбавки):

Другие косвенные свидетельства о возрасте сайта (даты публикации статей, первые мероприятия в статистике, поиск с ограничением по дате) также подтверждают высокую разнообразие возраста.

в выборки не попало совсем молодых сайтов, однако это можно объяснить. Я брал для изучения только сайты с довольно большим объемом трафика, чтобы делать достоверные выводы. Возраст, точнее, время нахождения в индексе — важный фактор ранжирования (см. мой доклад на BDD ). Недавно созданном проекта сложно набрать начальный уровень трафика, достаточный для попадания в выборку.

Коммерческие сайты в массе своей не затронуты

Мне попалось несколько сообщений о том, что коммерческие сайты тоже пострадали от апдейта. Однако нет оснований считать, что здесь поработал тот же самый алгоритм. Приведу несколько примеров — и станет понятно, почему.

Кейс №1. Позиции на смартфоне лучше, чем на рабочем столе. Однако динамика трафика не меняется. А среди конкурентов есть сайты, которые не адаптированы под мобильные.

Кейс №2. То же самое, только еще есть слабая недостоверная просадка трафика (посещаемость в целом невелика). Но на сайте месяц назад проводились работы со структурой.

Кейс №3. А здесь падает и мобайл и смартфоны. Динамика посещаемости немного отличается, что и сбило оптимизатора, однако заключается в недельный цикл (в выходные со смартфонов сидят больше).

То есть: симптомы иногда бывают похожими, но копнешь чуть глубже — и понимаешь, что дело совсем в другом. [19659003] Корень проблем — поведенческие факторы

Я уверен в этом на 90%. Не на сто, потому что еще не завершил исследования (впереди главный этап — обработка всего массива данных, анализ количественных показателей). Но доказательств очень много:

Во-первых, информации о поведенческих у оптимизатора меньше, это подводная часть айсберга ранжирования. Полные по переходам на выдачу в конкретную сессию пользователя есть только у поисковой системы. Неудивительно, что общие тенденции выделить сложно. Пострадавшие сайты наверное похожи — но в скрытом от нас пласте факторов.

Во-вторых, в выборке выросли проектов есть сайты с большим количеством рекламы и в целом не очень качественной структурой (ничуть не лучше просадок). Однако у них очень незначительный объем поискового трафика в апдейта. Вполне логично выглядит гипотеза, что это тоже кандидаты на пессимизация, но по ним пока не набралось достаточно статистики по ПФ.

В-третьих, сам факт различного ранжирования на различных устройствах намекает, что причина — разный пользовательский опыт. Показательно, что планшеты приписали к настольным комп & # 39; компьютеров. Вероятно, дело не в каких-то глубоких принципах (вроде «пользователи портативных устройств обычно в дороге, а не в офисе — им нужен другой контент»), а именно в статистике взаимодействия с контентом на экранах разного размера.

В-четвертых, есть первые результаты по анализу именно поведенческих метрик; различия по ним в выборках присутствуют. Подробнее напишу в следующей статье. Пока могу сказать только, что модель вырисовывается достаточно сложная. Никаких примитивных правил, вроде «банят 20% отказов и выше» или «время на сайте в десктопных посетителей меньше» здесь не будет.

Сайт проседает целиком, а не отдельных страниц

Ремарка: почему важно знать, на каком уровне работает алгоритм

Разбираться в том, факторы какого уровня (хост? Страница? Страница-запрос?) Повлияли на ухудшение позиций — полезно для практики. Понимание позволяет нащупать стратегию борьбы и последующих инвестиций в проект:

  • уровень запроса — анализируем конкурентов;
  • уровень страницы — анализируем конкурентов по широкому ядру, решаем технические проблемы и повышаем общее качество документа;
  • уровень хоста — оцениваем рентабельность реанимации по сравнению с созданием нового проекта, выполняем в первую очередь массовые доработки и т.д.

Откуда вывод о влиянии на уровне сайта?

Прежде всего, пострадавшие проекты показывают изменение трафика, похожее на дина Икойи сайтов под хостовой фильтром. Типичный пример:

(Скриншот обновленного инструмента для анализа изменения трафика в bez-bubna.com, см. анонс ).

Легко видеть, что:

  • максимальные потери из-за снижения трафика на ряде страниц,
  • при этом страниц, где трафик исчез, в 3 раза больше, чем тех, где он с & # 39; явился.

Картина хорошо согласуется с гипотезой, что изменения затронули все подряд — и частотные и «случайные» запросы. (Если вам непонятна логика в этом моменте — смотрите подробнее о диагностике по соотношению страниц с разной динамикой ).

Однако не исключены и альтернативные объяснения. Например, алгоритм работает на уровне страниц, а пострадали шаблонные сайты, где во всех статей похожи поведенческие факторы.

Как отличить одно от другого, если от нас скрыта большая часть данных по поведенческим? Не так уж и сложно:

  • Если в февральском шторме должен фактор уровня страницы — то молодые документы, где мало статистики по ЧФ, не будут затронуты.
  • Если же мы имеем дело с хостовой проблемами — то недавно добавленные страницы тоже потеряют трафик. А опубликованы после апдейта будут с трудом его набирать.

Что мы видим в реальности? К счастью, на 4 сайтах обнаружилость достаточно много молодых страниц со слабой сезонностью спроса. Вот как на них меняется объем визитов с рабочего стола:

А вот так — с мобильных:

Трафик с настольных комп & # 39; компьютеров падает, с мобильных растет или стабильное. Все как и в целом по сайту. Таким образом, обвинять в проблемах нужно факторы на уровне всего сайта.

Теоретически возможны и другие объяснения, но они мало что меняют для практики. Конечно, 4 сайта — еще недостаточно для полной уверенности, хотя полное сходство динамики на них оставляет не так много сомнений. В любом случае, на следующем этапе исследования будет больше данных и больше ясности.

Если у вас есть еще примеры проблемных сайтов с 20 или более страниц в возрасте до 3 месяцев — пожалуйста, пришлите мне пример для изучения.

Резюме

  1. Изменения коснулись достаточно большого числа информационных сайтов; коммерческие затронуты. Отката за полторы недели не произошло. Похоже, это не временный «глюк», а новая реальность, к которой владельцам информационных сайтов нужно приспосабливаться.
  2. Обновление повлияло на проекты различных тематик, возраста и структуры.
  3. Текстовые факторы в данном случае не оказывают на проседание или прирост прямого воздействия.
  4. Причина снижения — слабые поведенческие факторы на уровне сайта; они ухудшают позиции в том числе новых страниц. Добавлять статьи на пострадавшие сайты стало менее выгодно.

Ну что же. Некоторая ясность с & # 39; появилась, теперь остается самое интересное — на какие именно факторы обращать внимание и что делать для их улучшения. Об этом я напишу в следующий раз, когда завершу изучения собранных данных. Продолжение следует!

Опубликовано topinup / Февраль 12, 2018
Рубрики: SEO
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...


Заказ сайта на WordPress

Заполните форму, и наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время для создания сайта на выбранной теме WordPress.

Будьте в курсе последних новостей.

Подписывайтесь на наши страницы в соцсетях и на канал в Telegram.

Заказ бесплатной консультации

Ваше имя (обязательно)

Ваш телефон (обязательно)

Ваш e-mail (обязательно)