Корреляционное исследование Google «Факторы ранжирования»

1. Что говорит коэффициент корреляции?
2. Как рассчитываются показатели SEO
3. Подводя итоги

Исследования факторов ранжирования в поисковых системах всегда вызывали повышенный интерес у цифровых маркетологов и владельцев веб-сайтов. Последнее исследование корреляции, проведенное Мос а также searchmetrics являются безусловно лучшими примерами таких исследований.

То, что делает их выдающимися, - факт, что эти трудные исследования были выполнены настоящими профессионалами на внушительно больших объемах данных. Тем не менее, им удалось представить результаты в простой и понятной форме.

Возможно, единственным очевидным недостатком является название, которое в обоих случаях включает в себя факторы ранжирования фразы. Это сбивает с толку многих маркетологов и заставляет их неправильные выводы ,

Конечно же, включение рейтинговых факторов 2013 в заголовок вместо менее привлекательного и немного скучного «исследования корреляции» вынуждает многих читателей открывать статью. Есть большая вероятность, что вы читаете мой пост благодаря этой маленькой уловке.

Во всяком случае, эти исследования великолепны. Что делает исследования MOZ еще лучше, так это то, что они подробно объяснили методологию и опубликовали ссылку на полный архив данных (таблица 420 МБ, помещенная в архив 160 МБ), что позволило некоторым сумасшедшим маркетологам, в том числе и мне, провести собственное исследование. Итак, давайте поиграем с данными и посмотрим, какие скрытые драгоценные камни мы можем там найти.

Оригинальные данные исследований можно скачать здесь http://moz.com/search-ranking-factors/methodology , Эта работа лицензирована в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ ,

Что говорит коэффициент корреляции?

Если вы посмотрите на верхний ряд таблицы корреляционных данных поисковой системы MOZ, вы увидите, что Page Authority - абсолютный победитель битвы метрик.

Прежде всего, что такое PA (Page Authority)? Это показатель SEO, отражающий способность страницы получать высокие рейтинги. Вы можете видеть, что коэффициент корреляции для PA равен 0,39 , что, несомненно, очень хорошо для метрики на основе ссылок.

Забегая вперед, я должен сказать, что отношения между рейтингом в поисковых системах и показателями не являются линейными, но я буду использовать линейную функцию в качестве простого примера того, как выглядят диаграммы рассеяния данных с различными коэффициентами корреляции.

Первая диаграмма рассеяния имеет чисто линейную функцию Y = 10 + 2X. Все значения Y можно рассчитать по X, и, таким образом, коэффициент корреляции равен 1. Три других графика представляют два отдельных набора данных с корреляцией 0,75, 0,39 и 0,23.

Вы можете видеть, что корреляции 0,75 и 0,39 могут быть очерчены (поэтому, если бы на графиках не было синей линии регрессии, вы могли бы нарисовать ее самостоятельно). Но если мы уберем синюю линию регрессии с последнего графика, корреляция между Y3 и X не будет легко обнаружена.

Теперь, когда вы увидите, что корреляция, например, между количеством лайков в Facebook и рейтингом равна .23, вы вспомните последний примерный график и поймете, что во многих случаях рейтинг не может быть «предсказан» по количеству нравится.

Давайте теперь посмотрим на соотношение между рейтингом в поисковых системах и средним арифметическим PA и DA (полномочия домена MOZ), рассчитанными в каждой позиции.

Согласно графику, вы можете видеть, что чем выше рейтинг, тем больше разрыв между PA и DA веб-страниц, соседних на одной и той же выдаче. Исследования MOZ охватывают относительно большой объем данных, полученных из 50 лучших результатов для более чем 14 000 ключевых слов.

Тем не менее, имейте в виду, что масштаб значений метрик сильно зависит от ниши, объема поиска, типа запроса и так далее. В целом, чем более конкурентной является ниша, тем выше показатели страниц в поисковой выдаче.

Например, давайте возьмем две разные SERP с корреляцией PA около 0,39 (я выбрал результаты поиска для запросов пакетов медового месяца против стоковой фотографии ) и две другие SERP с корреляцией DA 0,27 ( игры на одевание против рецепта клюквенного соуса ). Нажмите, чтобы увидеть увеличенное изображение.

Я думаю, что графики говорят сами за себя и подтверждают утверждение о шкале значений метрик для разных SERP. Также обратите внимание на довольно большое значение стандартного отклонения 0,18 для PA и DA, представленное в полной таблице результатов на moz.com. Не забывайте, что, например, just-another-crap-site.blogspot.com и high-quality-blog.blogpost.com имеют один и тот же DA.

Кроме того, многие выдачи содержат много Википедии, Амазонки и других очень популярных страниц, которые также имеют большое влияние на средние значения. Это справедливо не только для MOZ PA и DA, но и для всех SEO-показателей, упомянутых в исследовании.

Как рассчитываются показатели SEO

Оптимисты старой школы по-прежнему используют панель инструментов PageRank в качестве основного показателя качества страницы, даже несмотря на то, что она редко обновляется (последнее обновление Google PR было в конце 2013 года и в феврале до этого) и имеет абсолютно нерепрезентативную шкалу.

Конечно, каждая компания, разрабатывающая программное обеспечение для SEO с собственной базой данных обратных ссылок, постарается найти собственную альтернативу PageRank, в то время как этот показатель популярен у начинающих маркетологов.

У МОЗ есть такая альтернатива, которая называется MozRank , Он имеет логарифмическую шкалу от 0 до 10 (но с 2 десятичными цифрами) и обновляется один раз в месяц. Коэффициент корреляции между MozRank и рейтингами составляет 0,26.

Алгоритм очень похож для расчета PageRank Таким образом, MozRank можно рассматривать как приблизительную оценку популярности ссылок.

Власть домена является более популярной метрикой и позиционируется как оценка способности домена ранжироваться. Итак, давайте посмотрим на уровень отношений между MozRank и DA.

Для большинства из вас не может быть неожиданностью, что существует сильная линейная зависимость Domain Authority от MozRank.

Однако вы можете видеть, что даже 0,95 корреляции недостаточно для простого расчета DA на основе только MozRank. Но каковы остальные 39 переменных, участвующих в Расчет полномочий домена ? Официальной информации об этом нет, но мы можем сделать некоторые предположения :

• Инструкции роботов - открыта ли страница для индексации?
• Возраст сайта - хотя в 100% случаев его невозможно обнаружить
• Домен верхнего уровня - как, например, ссылки из .gov и .edu имеют большую ценность, так как их труднее получить
• IP-адрес сайта - это надежный и выделенный?
• Номер URL сайта, упоминаемый в тексте, но без гиперссылки
• Скорость роста профиля обратных ссылок и качество вновь приобретенных обратных ссылок
• Социальные сигналы - могут использоваться в некоторой степени, но не обязательно, поскольку количество акций слишком легко манипулировать
• Длина доменного имени - чем меньше символов в имени домена, тем более вероятно, что за ним стоит узнаваемый бренд
• 31 другая метрика (согласно маркетинговым материалам МОЗ)

Не поймите меня неправильно, я не пытаюсь занизить сложность и качество показателей MOZ. Я использую их сам, так как они были выпущены несколько лет назад. Однако существует очень малая вероятность того, что в формуле используются такие вещи, как трафик веб-сайта, штрафы поисковых систем и сторонние метрики (Alexa Rank, SemRush Keywords и т. Д.).

И есть еще одна вещь ... Каждый поставщик обратных ссылок полагается на свой собственный индекс обратных ссылок, когда дело доходит до вычисления метрик. Давайте посмотрим на гистограмму ниже, которая представляет количество уникальных URL-адресов (в миллиардах) в четырех основных базах данных поставщиков обратных ссылок (Majestic SEO, WebMeUp, MOZ и Ahrefs).

Шея и шея, верно? Ну, я собираюсь испортить вечеринку, добавив Google

Нет, я не удалял столбики, они слишком малы по сравнению с 60 триллионами URL в индексе Google. Даже впечатляющие 186 миллиардов Majestic SEO в 320 раз меньше, чем у Google.

Подводя итоги

Исследования корреляции могут дать пищу для размышлений, но результаты не должны быть неверно истолкованы. Исследователи всегда ограничены вычислительными возможностями, поэтому они вынуждены выбирать относительно небольшие выборки по сравнению с вещественные числа , Что еще хуже, существует более 200 факторов ранжирования, и большинство из них трудно или невозможно принять во внимание.

Что касается показателей SEO, помните, что они не зависят от ключевых слов и рассчитываются с довольно большой задержкой по сравнению с Google, который может оценивать страницу через два часа после публикации, ранжировать ее и мгновенно начинать привлекать органический трафик на страницу. Тем не менее, корреляционные исследования показывают, что некоторые из этих показателей имеют смысл, когда речь идет о грубой оценке качества сайта.

Кредит Фотографии: alizinha / CrossFitNYC с помощью Flickr куб.см ,

Похожие

Комментарии