Факторы ранжирования SEO

1. обзор
2. Опрос
3. Корреляция
4. Хватит скучной методологии, мне нужны данные!
5. Якорный текст
6. На странице
7. Домен точного / частичного совпадения
8. Социальное
9. Еда на вынос и будущее поиска
10. Больше постов от нашей команды

SEOMoz, американская компания, считающаяся одной из самых информированных, когда речь заходит о SEO и Google, только что опубликовала результаты поискового рейтинга 2013 года после опроса более 120 экспертов SEO и получения их для ранжирования различных факторов поиска.

Чтобы проверить теории, SEOMoz использует поисковые корреляции для оценки того, что используется для алгоритма ранжирования Google, на основе характеристик сайтов с более высоким рейтингом по сравнению с сайтами с более низким рейтингом. Они используют более 14 000 ключевых слов из Google AdWords в нескольких категориях, а затем используют ключевые слова для извлечения 50 самых популярных результатов поиска в июне, после публикации «Пингвин 2.0».

Основные выводы подтверждают, что построение ссылок и оптимизация на странице по-прежнему являются наиболее важными факторами, и здесь, в Dental Design, мы, безусловно, будем это учитывать.

обзор

Каждые два года Моз проводит исследование «Факторы ранжирования», чтобы определить, какие атрибуты страниц и сайтов наиболее сильно связаны с высоким рейтингом в Google . Исследование состоит из двух частей: опроса профессиональных SEO-специалистов и большого корреляционного исследования.

Мы погрузимся в данные через минуту, но некоторые из ключевых выводов включают в себя:

1. Авторитет страницы коррелирует выше, чем любая другая метрика, которую мы измерили.
2. Социальные сигналы, особенно акции Google 1 и Facebook, сильно коррелируют.
3. Несмотря на Пингвина, якорные текстовые корреляции остаются такими же сильными, как и прежде.
4. Новые корреляции были измерены для schema.org и использования структурированных данных.
5. Больше данных было собрано по внешним ссылкам, ключевым словам и доменам с точным соответствием.

Опрос

Сайрус Шепард и Мэтт Браун организовали в этом году опрос 120 оптимизаторов. Через несколько недель мы опубликуем полные данные опроса. На данный момент, спасибо всем, кто принял участие! Это было бы невозможно без вашей помощи, и мы ценим время и усилия, которые вы потратили на ответы на вопросы.

В опросе респондентам было предложено оценить множество различных факторов по шкале от 1 до 10 в зависимости от того, насколько важными они считали алгоритм ранжирования Google. Мы представляем средний балл по всем ответам. Факторы с самым высоким рейтингом в нашем опросе имели в среднем 7–8 баллов, а менее важные факторы обычно варьировались от 4 до 6.

Корреляция

Чтобы вычислить корреляции, мы следовали тому же процессу, что и в 2011 году. Мы начали с большого набора ключевых слов из Google AdWords (14 000 в этом году), которые охватывали широкий диапазон поисковых запросов по всем категориям тем. Затем мы собрали 50 лучших результатов поиска в Google-US обезличенным способом. Все SERP были собраны в начале июня, после обновления Penguin 2.0.

Для каждого результата поиска мы извлекли все факторы, которые мы хотели проанализировать, и в итоге вычислили среднюю корреляцию Спирмена по всему набору данных. За исключением некоторых деталей, которые я буду обсуждать ниже, это тот же общий процесс, что оба Searchmetrics а также NETMARK недавно использовал в своих отличных исследованиях. Джерри Фенг и Майк О'Лири из команды Data Science в Мозе усердно работали над извлечением многих из этих функций (спасибо!):

При интерпретации результатов корреляции важно помнить, что корреляция не доказывает причинно-следственную связь.

Рэнд имеет хороший пост в блоге объясняя важность этого типа анализа и как интерпретировать эти исследования. Когда мы рассмотрим результаты ниже, я назову места с высокой корреляцией, которые могут не указывать причинно-следственную связь.

Хватит скучной методологии, мне нужны данные!

Вот первый набор, корреляции ссылок Mozscape:

Корреляции: уровень страницы

Корреляции: уровень домена

Page Authority это модель машинного обучения в нашем индексе Mozscape, которая предсказывает ранжирование по ссылкам, и это самый высокий коррелирующий фактор в нашем исследовании. Как и в 2011 году, показатели, отражающие разнообразие источников ссылок (C-блоки, IP-адреса, домены), также имеют высокую корреляцию. На уровне домена / субдомена корреляции субдомена больше, чем корреляции домена.

В опросе оптимизаторы также считали, что ссылки очень важны:

Опрос: Ссылки

Якорный текст

За последние два года мы видели, как Google подавляет чрезмерно оптимизированный якорный текст. Несмотря на это, якорные текстовые корреляции как для частичного, так и для точного соответствия также были довольно большими в нашем наборе данных:

Интересно, что опрошенные SEO-специалисты считали, что органическое распространение якорного текста (хорошее сочетание фирменных и небрендированных) важнее, чем количество ссылок:

Корреляции якорного текста являются одним из наиболее значительных различий между нашими результатами и исследованием Searchmetrics. Мы не уверены точно, почему это так, но подозреваем, что это потому, что мы включили навигационные запросы, в то время как Searchmetrics удалил их из своих данных. Многие навигационные запросы являются фирменными, и в них будет много привязанного текста, соответствующего фирменным условиям поиска, поэтому это может объяснить разницу.

На странице

Важны ли ключевые слова на странице?

Мы измерили взаимосвязь между ключевым словом и документом с помощью оценки TF-IDF и оценки языковой модели и обнаружили, что тег заголовка, тело HTML, мета-описание и теги H1 имеют относительно высокую корреляцию:

Корреляции: на странице

Смотрите мой блог на релевантность против рейтинга для глубокого погружения в эти числа (но обратите внимание, что в этом предыдущем посте используются более старые версии данных, поэтому корреляционные числа немного отличаются).

SEO также согласились с тем, что ключевое слово в заголовке и на странице было важным фактором:

Опрос: на странице

Мы также вычислили некоторые дополнительные корреляции на странице, чтобы проверить, имеет ли структурированная разметка (schema.org или Google автор / издатель) какое-либо отношение к рейтингу. Все эти корреляции близки к нулю , поэтому мы заключаем, что они не используются в качестве сигналов ранжирования (пока!).

Домен точного / частичного совпадения

Возможность ранжирования доменов с точным и частичным совпадением (EMD / PMD) в последнее время активно обсуждается оптимизаторами, и, похоже, Google все еще корректирует их ранжирование (например, это недавнее сообщение доктора Пита ). В наших данных, собранных в начале июня (до обновления от 25 июня), мы обнаружили, что корреляции EMD относительно высоки и составляют 0,17 (0,20, если EMD также является dot-com), примерно на уровне нашего исследования 2011 года:

Это было удивительно, учитывая данные MozCast, которые показывают, что процент EMD уменьшается, поэтому мы решили углубиться. Действительно, мы видим, что процент EMD снизился за последний год или около того (синяя линия):

Однако в корреляциях EMD (красная линия) мы видим закономерность, в которой они снизились прошлой осенью, а затем снова выросли в последние несколько месяцев. Мы приписываем снижение прошлой осенью обновлению EMD от Google ( как объявил Мэтт Каттс ). Увеличение корреляций между мартом и июнем говорит о том, что EMD, которые все еще присутствуют, имеют более высокий рейтинг в поисковой выдаче, хотя они и менее распространены. Может ли это быть, Google удаляет низкокачественные EMD?

Netmark недавно рассчитала корреляцию 0,43 для EMD, и это была самая высокая общая корреляция в их наборе данных. Это серьезное отличие от нашего значения 0,17. Тем не менее, они использовали ранг-бизерская корреляция вместо Корреляция Спирмена для EMD, утверждая, что более целесообразно использовать для двоичных значений (если они используют корреляцию Спирмена, они получают 0,15 для корреляции EMD). Они правы, ранг-бизериальная корреляция предпочтительнее Спирмена в этом случае. Тем не менее, так как ранг-бисериал это просто Корреляции Пирсона между переменными мы чувствуем, что это что-то вроде сравнения яблок с апельсинами, чтобы представить и Спирмена, и ранг-бисериана рядом. Вместо этого мы используем Spearman для всех факторов.

Социальное

Как и в 2011 году, социальные сигналы были одними из наших самых коррелированных факторов , поскольку Google вытеснил Facebook и Twitter:

С другой стороны, оптимизаторы не считают, что социальные сигналы очень важны в общем алгоритме:

Это одно из тех мест, где корреляция может быть объяснена другими факторами, такими как ссылки, и не может быть прямой причинно-следственной связи.

Еще в 2011 году, после того, как мы опубликовали наши первые социальные результаты, я показал, как Корреляции Facebook можно объяснить в основном ссылками , Мы ожидаем, что Google будет сканировать свой собственный контент Google, и ссылки на Google будут следовать, чтобы они передавали ссылки. Google также сканирует и индексирует публичные страницы в Facebook и Twitter.

Еда на вынос и будущее поиска

По словам респондентов нашего опроса, вот как общий алгоритм Google ломается:

Мы видим:

1. Ссылки по-прежнему считаются наиболее важной частью алгоритма (примерно 40%).
2. Использование ключевых слов на странице по-прежнему имеет фундаментальное значение, и считается, что помимо ссылок наиболее важным типом фактора.
3. Оптимизаторы не считают социальные факторы важными в алгоритме 2013 года (всего 7%), в отличие от высоких корреляций.

Заглядывая в будущее, оптимизаторы видят переход от традиционных факторов ранжирования (якорный текст, домены с точным соответствием и т. Д.) К более глубокому анализу воспринимаемой ценности сайта для пользователей, авторства, структурированных данных и социальных сигналов:

Наконец, мои слайды MozCon содержат еще несколько деталей и данных:

zp8497586rq

Больше постов от нашей команды

Вернуться ко всем новостям

Похожие

Комментарии