Факторы ранжирования — 2019. Финансы

В прошлый раз мы рассмотрели особенности ранжирования в сфере электронной коммерции — т. е. по тем запросам, по которым продвигаются интернет-магазины. Мы отметили, в частности:

• тенденцию высоко ранжировать самые крупные магазины, даже если в конкретной области они не блещут;
• важность коммерческих факторов, специально придуманных для оценки «качества» интернет-магазинов — таких, как наличие доставки (особенно локальной), акций и распродаж, телефона 8-800;
• важность ссылочных факторов и соцсетей;
• особенности текстового ранжирования: SEO-текст в Яндексе становится скорее обузой, а вот весь остальной текст страницы (включая карточки товаров) критически важен.

Общую картину факторов ранжирования и описание методики нашей работы можно найти в  отчетах Факторы-2018 и Факторы-2017, которые в целом остаются актуальными: алгоритмы ранжирования меняются не слишком быстро.

 Здесь мы не ставим перед собой цели описать все параметры, которые могут влиять на ранжирование, в том числе, и по «финансовым» запросам. Нас будут интересовать, чем ранжирование по таким запросам отличается от «общекоммерческого» и что важно учитывать при продвижении сайтов банков, микрофинансовых организаций, ломбардов, страховщиков, брокеров и агрегаторов их услуг. Подробнее всего мы остановимся на том, как для финансовых сайтов «преломляются» коммерческие параметры.

Весь отчет в виде pdf-файла можно скачать по ссылке.

Наша методика в вопросах и ответах

Обсуждение нашего отчета по e-commerce в SEO-чате в Телеграме, а также в соцсетях показало, что мы зря полагались на то, что все желающие легко найдут описание методики наших исследований в  опубликованных ранее материалах, на которые мы сослались. (Правда, большинство критиков судило о наших выводах по их пересказам на SeoNews и VC.ru.) Поэтому мы решили во втором отчете серии дать ответы на основные вопросы и возражения, которые приходится слышать и читать. Надеемся, что этот FAQ отчасти заменит подробное описание нашей методики, которое здесь всё-таки было бы неуместно. Курсивом даны реальные (иногда немного сокращенные или отредактированные) формулировки наших уважаемых критиков, за которые им большое спасибо. Те, кто хорошо знаком с нашей методикой, могут пропустить это раздел, тем более, что он получился довольно объемным.

Как можно судить о формуле ранжирования, если сами разработчики ее не знают?

«Алгоритм ранжирования в Яндексе — пьяная обезьяна с гранатой, по поведению которой сеошники пытаются сделать выводы.»

Не стоит преувеличивать. Разработчики поисковых машин регулярно тестируют новые параметры, робот проверяет, какой эффект они могут дать, и если достигается хотя бы небольшое локальное улучшение, фактор вводится в  формулу ранжирования. Конкретные коэффициенты устанавливаются и корректируются автоматически, но они для нас и не важны.

Владельцу сайта или оптимизатору достаточно понимать в общих чертах, что на сайте может влиять на ранжирование, а что вряд ли, чтобы знать, в каком направлении двигаться. Такое понимание можно получить, сравнивая страницы в топе между собой и со страницами, которые в топ не попали.

И не факт, что точная формула помогла бы развивать сайт сильно больше, чем эти приблизительные знания.

Опять эти корреляции!?

Да, опять. Но не только они.

Силу связи между значением параметра и позицией действительно удобно оценивать с помощью коэффициента корреляции — в этом качестве мы используем ранговый критерий Спирмена.

Но мы обязательно контролируем его при помощи других статистических метрик — точного теста Фишера и U-критерия Манна-Уитни. Грубо говоря, если различия в значениях параметра между верхушкой топа (топ-3 и/или топ-10) и оставшимися результатами могут быть случайными, мы корреляции не верим.

Но главное, связь (корреляция) между параметром и позицией внутри топ-30 — это только полдела. Вторая половина — связь между значением параметра и попаданием в топ-30 (Никакой магической значимости именно у топ-30 (а не топ-20 или топ-50) нет. Просто нужно было выбрать какой-то диапазон для изучения.) Ее мы оцениваем, сравнивая при помощи точного теста Фишера значения параметра на двух выборках: 1)  топ-30 исследуемого поисковика (например, Яндекса) и 2)  «фон» — сайты из топ-30 двух других поисковиков (в данном случае, Google или Mail.ru), не попавшие в топ-30 исследуемого.

Например, в Google есть сильная корреляция между позицией и наличием у интернет-магазина локализации в Москве (на нашей стандартной выборке коммерческих запросов в марте 2019 года при выкачке из Москвы) — т.  е. московского офиса, телефона и т.  п. А для Яндекса такой корреляции не видно. Значит ли это, что для Яндекса этот параметр безразличен? Нет — наоборот, здесь он важнее, чем в Google!

Всё дело в том, что Яндекс просто не пускает в топ «не локализованные» магазины. В топ-30 московской коммерческой выдачи Яндекса лишь 6% сайтов не имеют локализацию в Москве, против 23% сайтов из «фона».

Поэтому мы всегда стараемся ответить на два разных вопроса: есть ли для параметра корреляция с позицией и есть ли связь с попаданием в топ. Ответы на них не слишком связаны между собой — возможны любые комбинации: да/да, да/нет, нет/да и нет/нет.

Правда, если корреляция с позицией не зависит от других поисковиков, то связь с попаданием в топ может маскироваться более сильной связью с попаданием в топ у других поисковых машин. То, что мы не видим связи с попаданием в топ, например, для Google с его 77% «локализованных» сайтов в топ-30, не означает, что такой связи нет. 

Как отличить то, что действительно влияет на позицию, от случайных совпадений?

«Корреляция одних параметров с другими — это как история про то, что двигатели внутреннего сгорания прямо влияют на пиратство в Средиземном море. С тех пор, как их стало больше, пиратов в Средиземном море поубавилось.»

Действительно, наличие статистически значимой связи между значением параметра и попаданием в топ или позицией еще не означает, что Яндекс (Google) прямо учитывает данный параметр при ранжировании. Могут учитываться какие-то другие параметры, которые коррелируют с данным.

Важно, насколько они близки или далеки друг от друга. Если близки, то разница между ними может оказаться просто несущественной. Например, если поисковые машины учитывают ассортимент магазина, то не так уж и важно, как они его оценивают: увеличение ассортимента всё равно так или иначе скажется на ранжировании. Если далеки, то «работа над параметром» не даст прямого эффекта.

Это обидно — но дело в том, что и заведомо «правильные» мероприятия по поисковой оптимизации тоже могут не дать прямого эффекта. Некоторые факторы могут быть необходимыми, но никакой сам по себе не окажется достаточным.

Всякое действие в рамках поисковой оптимизации приходится оценивать по нескольким шкалам: насколько оно необходимо, насколько трудоемко (или дорого в иных отношениях), насколько быстро его можно реализовать, насколько улучшится (или ухудшится) от этого сайт для пользователей. Наши выводы о связях между параметрами и ранжированием — лишь дополнительные гирьки на весы, при помощи которых вам нужно выбрать, за что браться в первую очередь и за что потом.

Всегда выбирайте то, что полезно не только для роботов, но и для пользователей. Это беспроигрышная стратегия — даже если прямого влияния на ранжирование не будет, улучшение пользовательских метрик в конечном итоге отразится и на позициях в поиске.

Разумеется, мы стараемся понять, случайны ли выявленные нами закономерности. Сравниваем разные выборки, оцениваем корреляцию между параметрами, слушаем, что говорят разработчики поисковых систем; наконец, просто применяем здравый смысл. Но гарантий не даем — какие из наших результатов учитывать, а какие игнорировать, всегда решать вам.

В обратную сторону это работает хуже: чем слабее связь между параметром и позицией (или попаданием в топ), тем менее заметна она будет на малых выборках.
  

Вы предлагаете подражать тем, кто в топе?

Кстати, это не самая плохая стратегия. И не самая редкая. Например, все сервисы, дающие рекомендации по текстовой оптимизации страниц, продвигаемых по тем или иным запросам, основывают их на изучении лексического наполнения страниц конкурентов, которые уже попали в топ.

Но мы-то как раз не предлагаем копировать — мы пытаемся разобраться, «почему они там» и чего не хватает их конкурентам.

Выборка слишком маленькая?

«356 запросов в 2019 году — это несерьезно, тем более для компании уровня АиП.»

Мы работаем с разными выборками — и с совсем маленькими (десятки запросов), и с довольно большими (тысячи). Они могут быть трех типов — исследовательские, коммерческие и метавыборки.

Коммерческие состоят из запросов, по которым продвигаются сайты наших клиентов. По ним строятся отчеты с практическими рекомендациями — сайт клиента сравнивается с конкурентами по тем параметрам, которые мы считаем важными; выявляются его сильные и слабые стороны, формируется персональный план поисковой оптимизации.

Исследовательские выборки подбираются специально для изучения факторов ранжирования — мы стараемся сделать их по возможности сбалансированными. Их размеры ограничены ресурсами, которые мы можем (или считаем целесообразным) на них потратить. Самый дорогой из этих ресурсов — «ручная» оценка коммерческих факторов, которую выполняют наши асессоры. При этом если коммерческие выборки обычно «одноразовые», то к исследовательским мы возвращаемся снова и снова.

Наконец, метавыборки составляются из запросов разных проектов за какой-либо период — обычно за несколько месяцев. Мы используем их для проверки тех выводов, которые получены на относительно небольших исследовательских выборках.

Средние значения параметра на разных выборках могут заметно различаться, но если на малой выборке выявлена корреляция с позицией или связь с попаданием в топ, на большой выборке они, скорее всего, подтвердятся. В обратную сторону это работает хуже: чем слабее связь между параметром и позицией (или попаданием в топ), тем менее заметна она будет на малых выборках. 

С точностью до того, что у выборок — и у маленьких, и у больших — могут быть особенности, существенно влияющие на ранжирование. Например, если в  выборке много информационных запросов, коммерческие факторы для нее могут «не срабатывать», а то и давать обратный эффект.

Один из статистических инструментов, с которыми мы работаем, — точный тест Фишера — специально предназначен для работы с небольшим количеством данных. Поэтому даже выборки из десятков запросов для него обычно вполне достаточно.

Выборка не показательная?

«В эту выборку попали по большей части мастодонты электронной коммерции.»

Хотя исследовательские выборки и разбавлены низкочастотными запросами, в  них всё-таки преобладают высоко- и среднечастотные.

Во-первых, потому, что продвижение по высокочастотным запросам имеет большее практическое значение. Во-вторых, потому, что в исследовательских целях лучше работать с теми запросами, по которым много релевантных результатов.

 Именно на этом основано сравнение топ-30 с фоном: мы должны быть уверены, что результаты, не попавшие в топ (но выбранные другими поисковиками) отвергнуты не из-за того, что они просто нерелевантны, а по каким-то более тонким причинам.

Если в выборке преобладают низкочастотные запросы, все показатели, связанные с «качеством» сайтов, в среднем будут ниже. Но, как мы уже отмечали, это обычно не сильно влияет на значимость параметров — хотя и она иногда тоже немного ослабляется.

Почему параметров именно 600? Зачем так много? (Или почему так мало?)

«С абзаца о том, что «самая заметная тенденция «коммерческого» ранжирования в Google и особенно в Яндексе — при любой возможности отдавать предпочтение крупным сайтам перед мелкими» перестал читать, в силу того, что все 600 параметров анализа от «Ашманов и партнеры» стоят столько же, сколько и этот абзац.»

Начиналось всё примерно с сотни коммерческих параметров; дальше добавились технические, ссылочные, текстовые, «социальные», трафиковые, поведенческие. В результате недавно общее количество параметров превысило 600. Мы просто собираем всё, что получается собрать, — и дальше стандартным образом оцениваем связь с позицией и с попаданием в топ.

Разумеется, далеко не для всех параметров такая связь видна, не все даже гипотетически можно назвать «факторами ранжирования». Для некоторых гипотеза о том, что они важны для ранжирования, просто не оправдалась. Некоторые выполняют чисто техническую роль — например, учитываются при подсчете комплексных параметров, таких, как риск «Баден-Бадена».

Так ли эти факторы ранжирования важны?

«Если, например, крупный агрегатор, который стоит в топе Яндекса, сейчас уберет у себя ссылки на соцсети, он что, исчезнет из топа?»

Формула ранжирования любого современного поисковика учитывает множество факторов. Влияние любого отдельно взятого фактора ограниченное; если он «выпадет», принципиальных изменений в ранжировании, скорее всего, не будет

Из этого правила есть исключения: некоторые факторы всё-таки могут оказаться критическими и исключить попадание в топ. Например, отсутствие локализации в регионе запроса или недостаточное количество слов запроса на странице может стать непреодолимым препятствием. А вот без многих коммерческих факторов, ссылок, групп в социальных сетях, при всей их важности, вполне можно обойтись, «выехав» на чём-то другом.

К тому же, если сайт уже попал в топ по запросу (например, в результате «подкидывания» алгоритмом Яндекса « многорукий бандит»), он может в нём закрепиться — при условии, что анализ поведения пользователей показал, что такой ответ на запрос их устраивает.

Вообще, поисковым машинам не нужно вычислять ответы на частые запросы каждый раз заново. Они могут обработать их заранее, накопить статистику реакций пользователей на предложенные им варианты ответов, изучить ее, скорректировать результаты в соответствии с этими реакциями, закэшировать результаты. Именно поэтому, кстати, выдача по низкочастотным запросам нередко бывает значительно хуже, чем по высоко- и среднечастотным, подвергшимся предобработке. На исследование факторов ранжирования это (как и персонализация ответов) почти не влияет, так как на больших выборках усредняется. Но на выдачу по конкретному запросу может повлиять очень сильно.

Что это вы какие-то тривиальные вещи пишете?

«Про популярность это, спасибо кэп, будь популярным и станешь в топе. То есть не используйте инструменты, влияющие на знание бренда, повышающие лояльность, нет, примитивное «популярность»»

Многие истины тривиальны, но это не делает их менее важными. Так, наличие связи между популярностью сайта (количеством переходов от всех источников трафика) и ранжированием — вещь довольно очевидная.

Но полезно понимать, например, что разрыв между «богатыми» и «бедными» сайтами сейчас усиливается. И что чтобы преодолеть этот разрыв, нужно запустить положительную обратную связь: рост трафика (от рассылки, социальных сетей, даже от рекламы) положительно влияет на позиции, а они, естественно, на трафик, и дальше по кругу.

А вот вам контрпример!?

«Мой скромный сайтец конкурирует на равных с теми, кого посещают вдесятеро чаще.»

Из того, что в топ-3 средний возраст домена — одиннадцать с половиной лет, а в третьей десятке результатов поиска — шесть с половиной, не следует, что сайт, которому без году неделя, не может пробиться в топ или попасть на одно из первых мест. Ему просто объективно труднее это сделать, чем «заслуженным» сайтам.

То же самое и с посещаемостью, и с ассортиментом — сайты со скромными показателями по этим параметрам могут «выехать» на чём-то другом и обогнать более мощных конкурентов.

И конечно, наличие на первых позициях некоторого количества сайтов с низким значением параметра не означает, что этот параметр не влияет на ранжирование.

Какая польза от средней температуры по больнице?

«Так товары-то какие? Телевизоры и телефоны это одна среда конкуренции, трусы и чулки — другая... Зависит от того, как перегрето всё.»

В этой серии отчетов мы как раз и пытаемся перейти от самой общей картины ранжирования к отдельным тематическим и «жанровым» срезам и посмотреть, какие параметры для них важнее, а какие теряют силу.

Многие факторы ранжирования не универсальны — они работают только для определенных типов запросов, интентов пользователя, жанров сайтов и т.  п. Особенно это относится к коммерческим факторам — что прекрасно видно и на примере финансовой выборки.

Анализ общекоммерческих выборок может только показать, что тот или иной параметр распределен не случайно, что он может быть фактором ранжирования. Это, естественно, не значит, что он важен для любого запроса (в том числе и из той выборки, на которой для него видна сильная связь с позицией или попаданием в топ).

Есть простой принцип, позволяющий скорректировать оценки важности параметров в конкретном контексте; мы активно используем его при построении отчетов для наших клиентов. Если продвигаемый сайт не сильно отличается по какому-то параметру от своих конкурентов, занимающих высокие позиции по запросу (или группе запросов), значит, этот параметр для продвижения по этому запросу (или запросам) не слишком важен.

Например, наличие на сайте описание предоставляемых гарантий — важный фактор. Но если по каким-то причинам среди ваших конкурентов много таких, которые о гарантии ничего не пишут, значит, и для вас это не главное.

А что это вы слона-то и не приметили?

«Конкретно можно по ушам настучать за умолчание Минусинска.»

Раз в год мы готовим детальный аналитический отчет, в котором стараемся рассказать более или менее обо всём, что видно на наших радарах и при этом важно для ранжирования. «Отраслевые» отчеты на универсальность не претендуют: в них мы пишем о том, чем выделяется конкретная область, — например, об особенностях ранжирования интернет-магазинов или финансовых сайтов.

Конкретно про «Минусинск» мы подробно писали в Факторах-2017 и не видим смысла повторяться — тем более, что с тех пор ничего нового не произошло и о  каких-либо «отраслевых» особенностях применения этого фильтра нам ничего не известно.

А если ваши рекомендации для меня не подходят?

«Интересно. Вот у меня есть проект, где нельзя указывать цены: промышленное оборудование — подбор комплектации индивидуально менеджером. Без цен же не айс, да?»

Главный принцип использования наших рекомендаций — их надо применять в комплекте со здравым смыслом. И тут, как обычно, может помочь оглядка на конкурентов. Если у них тоже нет цен (телефона 8-800, микроразметки, ...), то нет повода волноваться. Если вы от них отстаете, стоит подумать, как подтянуться.

А эксперименты вы проводили?

И да, и нет. С одной стороны, SEO-департамент компании «Ашманов и партнеры» активно и успешно использует наши отчеты при продвижении сайтов клиентов, и их позиции растут. С другой — специальных контролируемых экспериментов по влиянию отдельных параметров на ранжирование мы не проводили. Дело это трудоемкое, и на сайтах клиентов особо не поэксперементируешь. Если вы готовы провести такие эксперименты, это интересно, давайте это обсудим.

Почему Яндекс вас не слушается?

«Ваш «Тургенев» не работает: в топе полно сайтов с критическими баллами, и ничего, не жалуются.»

Технологии, которые мы разрабатываем, моделируют работу роботов Яндекса и Google, но работают иначе, реализованы на других принципах. В частности, алгоритмы распознавания проблем в текстах основаны не на машинном обучении, а на словарных данных и статистических моделях — именно благодаря этому, кстати, у нас и получается выдавать подробную диагностику и рекомендации по исправлению.

« Тургенев» оценивает качество текстов иначе, чем Яндекс, — где-то хуже, а где-то, по-видимому, и лучше. Поэтому вполне возможно, что какие-то страницы, для которых мы считаем риск критическим, для Яндекса «прокатывают». Но посмотрите на них — вам эти тексты нравятся? Они полезны для тех, кто их решит прочитать?

С другой стороны, если вы не под фильтром сегодня, это еще не значит, что вы не будете под ним завтра. Как и в случае с «Минусинском», Яндекс отправляет сайты в «Баден-Баден» постепенно и осторожно — чтобы не обвалить качество поиска, разом зафильтровав весь топ.

Вас пока не трогают? Воспользуйтесь этим для того, чтобы решить проблему некачественных текстов: лучше принять профилактические меры заранее, чем потом мучительно выбираться из-под фильтра.

Химерный поиск

На первый взгляд, финансовая выборка запросов какая-то неправильная: коммерческие факторы на ней практически не работают, с текстовыми всё как-то невнятно. Давайте разберемся, в чём тут дело.

Один из «именных» алгоритмов Яндекса — «Спектр» — был выпущен для улучшения работы с неоднозначными запросами. Он позволяет собирать результаты поиска в некоторой пропорции из двух или более разных выдач — например, по запросу суши в выверенной пропорции смешивались результаты поиска для тех, кто хотел купить суши и для тех, кто хотел их приготовить

Это пример из блога Яндекса за 2010 год, и он с тех пор несколько устарел: сейчас первая страница результатов поиска по запросу суши состоит из коммерческих предложений разнообразных сетей и точек общепита. 

Такие результаты поиска можно назвать химерными: к голове одной поисковой выдачи приделано тело другой, лапы третьей и крылья четвертой, а хвост при этом опять от первой. (На самом деле результаты поиска из разных источников не собраны в блоки, а могут свободно чередоваться.) Судя по всему, с поиском по финансовым запросам происходит нечто похожее.

Прежде всего, в нём очень большой процент результатов от агрегаторов. В выдаче Яндекса агрегаторы составляют почти две трети от всех коммерческих сайтов, в выдаче Google — около трети. И то, и другое в несколько раз выше обычных показателей. При этом чем ближе к первой позиции, тем агрегаторов больше. (Финансовая выборка, март 2019: 59% в топ-30 Яндекса, 69% в топ-3; 31% в топ-30 Google. 48% в топ-3. Стандартная «общекоммерчекская» выборка, март 2019: 18% в топ-30 Яндекса, 20% в топ-3; 12% в топ-30 Google, 16% в топ-3.)

Если посмотреть на агрегаторы и остальные коммерческие сайты («не-агрегаторы») по отдельности и оценить, какие параметры для них важны, мы увидим две не похожие друг на друга, но достаточно логичные картины.

Например, для не-агрегаторов в Яндексе и в Google наличие упоминаний «отзывов» на найденной странице не коррелирует с позицией и не связано с попаданием в топ-30 (или связано очень слабо). А вот для агрегаторов в обоих поисковиках есть и сильная корреляция, и сильная связь с попаданием в топ. При этом процент сайтов «с отзывами» среди агрегаторов значительно выше, чем для не-агрегаторов. Мы не станем объяснять, почему отзывы не слишком важны для банков и т.  п. — найти аргументы просто, но если бы картина была противоположной, аргументы тоже легко бы нашлись. Но вот с агрегаторами всё, кажется, понятно. Назначение агрегатора — помочь в выборе услуги (или организации, которая ее окажет). А что может быть полезнее, когда нужно что-то выбрать, чем отзывы?



На таких диаграммах отдельно для Яндекса и для Google показаны средние значения параметра (в данном случае, наличия упоминаний отзывов на странице) для топ-3, топ-30 и «фона» («не Яндекс», «не Google»). Контраст между фоном и топ-30 иллюстрирует связь с попаданием в топ — обычно чем он больше, тем она сильнее. Контраст между топ-3 и топ-30 иллюстрирует рост (или падение) значений параметра внутри топа; обычно чем он больше, тем сильнее корреляция между параметром и позицией. Наличие или отсутствие корреляции с позицией и связи с попаданием в топ-30 также отмечено специальными значками, см. пояснения под диаграммой. Стрелки вверх или вниз и знаки равенства показывают, как показатели для финансовой выборки отличаются от показателей для нашей стандартной «общекоммерческой» выборки за март 2019 года (это не динамика за год, как в других наших отчетах!).

Для разных запросов соотношение агрегаторов и других коммерческих сайтов в выдаче разное. Так, в Яндексе для запроса заявка на кредитную карту агрегаторы и сайты банков попадают в результаты поиска на равных; для запроса вклады в рублях преобладают агрегаторы, а по запросу деньги под залог  — банки и микрофинансовые организации (тогда как по похожему запросу деньги под залог под минимальный процент — опять агрегаторы). В Google для трех запросов из четырех в выдаче преобладают конкретные компании, и только для запроса деньги под залог под минимальный процент — агрегаторы.



Результаты поиска в Яндексе по двум очень близким запросам. Добавление под минимальный процент мало что меняет, поскольку задающий запрос деньги под залог, несомненно, заинтересован в том, чтобы процент был минимальным. Тем не менее, результаты очень разные. Слева — конкретные микрофинансовые организации, ср. наличие в снипетах адресов и телефонов, а также пиктограмм сертификации в ЦБ РФ. Справа — агрегаторы.

Рискнем предположить, что Яндекс (или Google) для каждого запроса по каким-то своим критериям решает, сколько агрегаторов и сколько «обычных» сайтов показать. Каждая из этих групп ранжируется отдельно, по своей формуле ранжирования, а затем результаты смешиваются в заданной пропорции. То есть выдача химерная — она механически собрана из двух полученных по отдельности наборов страниц, для которых даже снипеты формируются по-разному.

Информационные результаты

Есть и третья составляющая химеры — информационные результаты, «подмешиваемые» к в основном коммерческим результатам поиска. На нашей выборке она относительно небольшая, менее 20% результатов, и на ней мы подробно останавливаться не будем.

В нашей выборке есть несколько преимущественно информационных запросов, которые в основном совпадают в Яндексе и в Google — например, деньги на бизнес, где взять деньги, евро курс цб, ипотечный калькулятор досрочного погашения, онлайн котировки валют. Кроме того, в результатах поиска по многим запросам встречаются отдельные информационные сайты, более или менее равномерно распределенные по топ-30.

Информационные сайты, попадающие в результаты поиска, не слишком сильно отличаются от агрегаторов: и те, и другие рассказывают об имеющихся на рынке услугах и предлагают ими воспользоваться, только агрегаторы делают это напрямую, а информационные сайты — через рекламу. Нельзя исключить того, что поисковые машины проводят границу иначе, чем мы, и распространяют на часть информационных сайтов принципы ранжирования, применяемые для агрегаторов.



В среднем в Яндексе «информационность» результатов (параметр со значениями от –1 до 1; при ее оценке учитываются характеристики сайта, страницы и снипета) с приближением к первой позиции падает и достигает минимума примерно на пятой позиции, а в топ-3, и особенно для топ-1, снова возрастает. В Google информационность результатов последовательно падает вплоть до первой позиции.

Что делать

1. При продвижении по запросам учитывайте распределение результатов по группам — компании, агрегаторы, информационные сайты.
2. Сравнивайте продвигаемый сайт с сайтами своей группы.

Коммерческие факторы

Коммерческие факторы важны для сайтов компаний (банков, МФО, брокеров и др.) — что довольно естественно. А вот для агрегаторов многие из них «не работают» — что, если вдуматься, тоже не удивительно.

Назначение коммерческих факторов — оценивать качество сайта и особенно бизнеса, стоящего за сайтом. Очевидно, что бизнес финансовой компании (банка, фонда, ломбарда и т. п.) и бизнес агрегатора, зарабатывающего на рекламе или на приведении клиентов финансовым компаниям, — слишком разные, чтобы оцениваться по одинаковым критериям.

Сайт финансового агрегатора — почти информационный: его задача рассказать о том, какие услуги есть на рынке. Ему не нужен телефон, не нужен адрес, не нужны обратный звонок и чат с консультантом, оплата и гарантия, сертификаты и награды, и т. д. Если всё это и присутствует на сайте агрегатора, то обычно в описаниях банков и других организаций, услуги которых агрегатор представляет. С другой стороны, некоторые коммерческие параметры — например, широта ассортимента, подбор по параметрам, наличие калькулятора, — важнее как раз для агрегаторов.

Прежде чем перейти к обзору коммерческих факторов, мы должны предупредить, что по организационным причинам (из-за высокой загруженности асессоров по другим проектам) мы вынуждены были ограничиться совсем небольшой выборкой запросов для асессирования — всего 50. Поэтому результаты по этим факторам можно считать предварительными — хотя, по нашему опыту, выявленные корреляции обычно подтверждаются на больших выборках, и полученные данные согласуются с данными по «автоматическим» параметрам, которые считались для выборки значительно большего объема (400 запросов).

Поскольку в выборке для асессирования в среднем более частотные (а значит, конкурентные) запросы, можно ожидать, что на большой выборке коэффициенты корреляции были бы несколько ниже, а связь с попаданием в топ — несколько сильнее. Именно это мы и наблюдаем для автоматически обрабатываемых параметров — причем видно, что для них выборки в  50  запросов обычно было бы достаточно.



Эти диаграммы построены для автоматического параметра наличие упоминания оплаты в интерфейсе страницы. Он соотносится с «ручным» (оцениваемым асессорами) параметром наличие описания оплаты на сайте. Если «ручные» параметры оцениваются для небольшого числа запросов (в данном случае, всего 50), то автоматические — для значительно большего (в данном случае, 400, включающие эти 50 «ручных»). Когда выборка расширяется за счет менее частотных (а значит, и менее конкурентных) запросов, средние значения параметра и его разброс часто падают, коэффициент корреляции (ранговый критерий Спирмена) оказывается ниже. При этом из-за большего объема данных значения точного теста Фишера для топ-3 vs. топ-4–30, топ-10 vs. топ-11–30, топ-30 vs. фон оказываются ближе к нулю (или единице), т.  е. вероятность случайности оказывается меньше. Впрочем, и на совсем небольшой выборке (например, 50 запросов, как в данном случае) вероятность случайности часто оказывается очень небольшой, т.е. наличию значимой корреляции с позицией или связи с попаданием в топ-30 можно доверять.

Ассортимент и работа с регионами

Присутствие в нескольких или многих регионах гораздо больше распространено среди банков и других финансовых компаний, чем среди агрегаторов, но слабее коррелирует с позицией.

То же самое можно сказать и о наличии локализации в Санкт-Петербурге (при запросах из Москвы). Обычно, если уж агрегатор работает кроме Москвы и с Санкт-Петербургом, то и с другими регионами тоже — в топ-3 Яндекса процент работающих с Петербургом агрегаторов совпадает с процентом поли- и мультирегиональных.

С локализацией в Москве (в нашем случае это регион, из которого задавались запросы) у не-агрегаторов дела обстоят примерно так же, как и в общей выборке: сильная связь с попаданием в топ в Яндексе, сильная корреляция с позицией в Google. Для агрегаторов добавляется корреляция с позицией в Яндексе; правда, основная альтернатива локализации в Москве — не локализация в другом регионе, а просто отсутствие какой бы то ни было локализации (офлайновых контактных данных).

Банков и других финансовых компаний с широким ассортиментом меньше, чем в общей выборке, а агрегаторов — больше, и корреляция с позицией в Яндексе и Google для них сильнее. О финансовых компаниях с огромным ассортиментом говорить не приходится, а вот для агрегаторов это сильный параметр (сильнее, чем в общей выборке), и таких сайтов довольно много: в  Яндексе примерно столько же, а в Google — больше, чем в общей выборке.

Ситуация с брендами в финансовой сфере специфическая: все агрегаторы по определению работают с несколькими или многими брендами (чтобы судить о том, насколько важна для агрегаторов многобрендовость, у нас, похоже, не хватает данных), а банки и другие не-агрегаторы — монобрендовые. 

Исключения — это компании, работающие с разными брендами в других сферах, а кроме того, оказывающие финансовые услуги: например, автодилеры, предоставляющие кредиты на покупку автомобилей разных марок, или «Связной», на сайте которого есть сервис перевода денег с карты на карту.

Например, сайт expressonlinecredit.ru занимает первые позиции в Яндексе по многим конкурентным запросам, хотя никакой контактной информации, кроме электронной почты, на нём нет, и при этом у него низкий ИКС, нет групп в соцсетях (правда, довольно много «шеров»), на него ведет мало ссылок (правда, ссылок на конкретные страницы, попадающие в результаты поиска, довольно много), и почти весь трафик из поиска. Это пример того, что попасть в результаты поиска и закрепиться в них могут и сайты с невысокими показателями — правда, это всё-таки случается нечасто.

Связь с пользователем

Для банков и других не-агрегаторов наличие контактного телефона на сайте — по-видимому, почти необходимость. В Google он есть почти у ста процентов сайтов, попадающих в результаты поиска по нашей выборке, и видна связь с попаданием в топ. В Яндексе, где телефоны есть у 98% сайтов в топе, такая связь, по-видимому, тоже есть, хотя наши данные ее и не показывают. По-видимому, банк или микрофинансовая организация, у которых нет телефона, не имеют шанса попасть в поисковую выдачу, поскольку априори не заслуживают доверия.

Судя по всему, тот же принцип — предпочитать реальные компании, у которых есть телефон и адрес, — работает и для агрегаторов.

Оба параметра для агрегаторов очень сильные и в Яндексе, и в Google — тем не менее, и в топ-30, и в топ-3 обоих поисковиков вполне остается место и для агрегаторов без офлайновых контактных данных.

Например, сайт expressonlinecredit.ru занимает первые позиции в Яндексе по многим конкурентным запросам, хотя никакой контактной информации, кроме электронной почты, на нём нет, и при этом у него низкий ИКС, нет групп в соцсетях (правда, довольно много «шеров»), на него ведет мало ссылок (правда, ссылок на конкретные страницы, попадающие в результаты поиска, довольно много), и почти весь трафик из поиска. Это пример того, что попасть в результаты поиска и закрепиться в них могут и сайты с невысокими показателями — правда, это всё-таки случается нечасто.

При этом наличие телефона или адреса на странице с ранжированием никак не связано.

Наличие большого количества телефонов в обоих поисковиках важно и для банков и других финансовых компаний, и для агрегаторов, как показатель мультирегиональности: значения этого параметра практически такие же, как для параметра «много регионов». Наличие большого количества адресов актуально только для не-агрегаторов — и это тоже показатель мультирегиональности.

Телефон 8-800 — неожиданно сильный параметр для агрегаторов. Правда, скорее всего, за его относительно высокие значения в топ-3 Яндекса и Google «отвечают» всего несколько крупных агрегаторов вроде Sravni.ru — и судить о  том, помог ли им «правильный» телефон подняться наверх, достаточно сложно. Для не-агрегаторов параметр работает примерно так же, как и в общей выборке, но встречается значительно чаще.

Обратный звонок, похоже, не работает ни для банков и других финансовых компаний, ни для агрегаторов — в отличие от общей выборки.

То же самое можно сказать и о наличии онлайн-консультанта (формы чата). У агрегаторов они встречаются крайне редко; у не-агрегаторов — немного реже, чем в общей выборке.

Кнопки заказа, цены и скидки

«Кнопка заказа», позволяющая выполнить какое-либо действие, направленное на получение товара или услуги (например, подать заявку на кредит) есть почти на всех сайтах не-агрегаторов, и на наших данных для них видна только слабая связь с попаданием в топ. А вот для агрегаторов и в Яндексе, и в Google есть сильная связь с позицией — при том, что средние значения параметра значительно ниже (и, вероятно, в большой мере благодаря этому).

Примерно так же обстоит дело и с ценами на сайте и на странице. Для финансовых не-агрегаторов это достаточно слабые параметры, которые ведут себя примерно так же, как в общей выборке. Только значения в среднем ниже, и для цен на сайте в Яндексе вместо связи с попаданием в топ видна корреляция с позицией, (коэффициент корреляции высокий (0,12), но корреляция слабо подтверждается точным тестом Фишера для Y3 vs. Y4–30 и Y10 vs. Y11–30).  А вот для агрегаторов в обоих поисковиках налицо и сильная связь с попаданием в топ, и очень сильная корреляция с позицией: в топ-3 агрегаторов, умалчивающих о ценах, практически нет.

Наличие скидок, акций и спецпредложений для не-агрегаторов — более сильный параметр, и его средние значения выше, чем в общей выборке. Для агрегаторов средние значения выше, но параметр еще сильнее — особенно в  Google, где значения в топ-30 почти в два раза выше, чем в фоне. 

Параметры услуг

Как и у товаров, у услуг (в том числе финансовых) есть «технические характеристики», которые позволяют их сравнивать, подбирать подходящие услуги по параметрам и т. п.

Характеристики или параметры услуг рассматриваются практически на всех сайтах, попадающих в результаты поиска в Яндексе или Google в нашей финансовой выборке — редкий случай, когда значения для агрегаторов и не-агрегаторов очень близки.

Сравнение услуг чаще встречается у не-агрегаторов — для них и в Яндексе, и в Google есть сильная корреляция с позицией и связь с попаданием в топ-30. Впрочем, и для агрегаторов этот параметр достаточно сильный — примерно на уровне общекоммерческой выборки.

А вот подбор услуг по параметрам значительно чаще встречается у агрегаторов, и для них это крайне важный параметр: в обоих поисковиках есть и очень сильная корреляция с позицией, и сильная связь с попаданием в топ. Для не-агрегаторов значения заметно ниже, чем на общей выборке, а значимость параметра — примерно такая же.

Наличие на сайте калькулятора стоимости услуг важно для агрегаторов и не связано с ранжированием для банков и других финансовых компаний — при том, что значения параметра у них выше, чем для общей выборки.

Гарантия, оплата

Многие коммерческие факторы важны для не-агрегаторов, а для агрегаторов неактуальны. Но при этом для агрегаторов может быть важно наличие подробной информации об услугах и организациях, которые их предоставляют. В частности, информация о предоставляемых ими гарантиях и о способах оплаты.

Информация о гарантии на сайте и в Яндексе, и в Google — довольно сильный параметр для банков и других финансовых компаний: коэффициенты корреляции выше, чем на общей выборке, и в обоих поисковиках есть связь с попаданием в топ-30 (в Яндексе слабее, в Google сильнее, чем для общей выборки).

А вот на сайтах агрегаторов информации о гарантии (которую давали бы они сами) практически не бывает. Правда, упоминания гарантии (которую дают банки и т.  п.) на страницах, попавших в результаты поиска, есть, и для них в Яндексе даже есть корреляция с позицией: чем больше информации о предлагаемых услугах, тем агрегатор лучше.

С информацией об оплате на сайте ситуация похожая. Для не-агрегаторов это достаточно сильный параметр — правда, только в Яндексе: есть сильная корреляция с позицией, хотя средние значения ниже, чем для общей выборки, и не видно связи с попаданием в топ. А вот для агрегаторов информация об оплате неактуальна или отсутствует.

Но при этом упоминания об оплате — достаточно сильный параметр как раз для агрегаторов, причем и в Яндексе, и, особенно, в Google.

Информация об оплате картой, Яндекс.Деньгами и т.  п. не актуальна ни для банков, ни для агрегаторов. То же самое можно сказать и о доставке.

Представление компании

Информация о компании важна для не-агрегатора, а агрегатору о себе много рассказывать незачем. Но зато агрегатору важно больше рассказать о компаниях, с которыми он работает.

Так, для банков и других финансовых компаний, как и для всех, кто предоставляет услуги, важно наличие на сайте рассказа о специалистах компании — это повышает доверие и «очеловечивает» сервис.

Для финансовых не-агрегаторов этот параметр сильнее, чем для общей выборки, где много товарных запросов, для которых «лица» компаний менее важны. А вот для агрегаторов наличие на сайте сведений о специалистах компании ожидаемо «не работает» — и даже наоборот, агрегаторы, представляющие свою команду, в обеих поисковых машинах ранжируются хуже.

Сертификаты, лицензии, награды для финансовых не-агрегаторов — более слабый параметр, чем для сайтов из общей выборки, несмотря на то, что его средние значения по выборке выше. В Яндексе не видно ни корреляции с позицией, ни связи с попаданием в топ-30; в Google корреляции с позицией тоже нет, но зато связь с попаданием в топ очень сильная.

Для агрегаторов этот параметр вроде бы тоже «работать» не должен, поскольку в данном случае речь идет о представлении самой компании, а не ее партнеров. Однако всего один сайт — Sravni.ru — всё меняет: он часто попадает на первые позиции, и у него на странице О компании перечислены полученные награды. Результат — сильные корреляции с позицией и связь с попаданием в топ-30 в обеих поисковых машинах.

Скорее всего, в данном случае сведения о наградах не оказали непосредственного влияния на ранжирование агрегатора Sravni.ru. И тем не менее, владельцам финансовых агрегаторов стоит брать пример со Sravni.ru и в этом вопросе. Наличие наград — знак того, что у сайта есть свое лицо, своя аудитория и свои источники трафика; они, среди прочего, выделяют сайт из серой массы агрегаторов, созданных для того, чтобы урвать свою долю переходов из поиска.

Наличие на сайте отзывов для не-агрегаторов важно примерно так же, как и для сайтов из общекоммерческой выборки, или слабее. А вот для агрегаторов они значительно важнее. (Учитываются любые отзывы, в том числе и на партнеров агрегатора). Не удивительно, что упоминание отзывов на странице и в интерфейсе для банков и т. п. «не работает», а для агрегаторов важно примерно так же, как и наличие отзывов на сайте в целом. Да и значения этих параметров для агрегаторов похожие: если отзывы в принципе есть, то они есть практически везде.

См. также диаграммы для упоминания отзывов в разделе Химерный поиск: там мы использовали этот параметр, чтобы проиллюстрировать различия в ранжировании сайтов банков и т. п. и агрегаторов. Разница между упоминанием отзывов и отзывами в интерфейсе страницы в том, что в первом случае учитываются любые упоминания маркерного слова, а во втором — только те из них, которые «обернуты» в определенные теги (например, div, li), то есть представляющие собой заголовки, пункты меню и т. п.

Сведения о клиентах, похоже, не влияют на ранжирование ни для финансовых компаний, ни для агрегаторов. 

 

Контент

Наличие на сайте видео очень важно и для не-агрегаторов, и для агрегаторов — причем для последних даже важнее. При этом видео на странице гораздо менее важно: для агрегаторов оно вообще «не работает», а для банков и т. п. видна только связь с попаданием в топ-30 в Яндексе.

Наличие на сайте ответов на вопросы (FAQ) и для банков и других финансовых компаний, и для агрегаторов — слабый параметр в Яндексе и более сильный — в Google.

Наличие на сайте справочных материалов (справочников, словарей) для банков и т.  п. и для агрегаторов проявляет себя по-разному: для первых видна сильная связь с попаданием в топ-30 в Google, а для вторых — сильная корреляция с позицией в Яндексе. При этом справочные материалы в интерфейсе важны для обоих типов сайтов в обоих поисковиках.

Рекомендации по выбору на сайтах банков и других финансовых компаний почти не встречаются, а для агрегаторов они очень важны — в отличие от рекомендаций по выбору на конкретной найденной странице.

Наличие на сайте статей и других публикаций важно и для не-агрегаторов, и для агрегаторов (для вторых параметр сильнее). А вот новости важны только для агрегаторов. 

Что делать 

1. При работе с коммерческими факторами всегда руководствоваться простой стратегией: начинать с того, что, как вам кажется, будет полезнее всего для пользователей.
2. Ориентироваться на своих прямых конкурентов: компаниям — на сайты компаний, агрегаторам — на сайты агрегаторов.
3. Для компаний — наращивать «офлайн» и, в частности, «региональную сеть». Кавычки здесь стоят потому, что поисковики ориентируются не на реальный офлайн, а в первую очередь на то, как он представлен на сайте; правда, важна и привязка к картам (Яндекса или Google).
4. Наращивать ассортимент услуг — и просто размер сайта тоже.
5. Для агрегаторов — демонстрировать присутствие в офлайне (в частности, наличие «физического» адреса и телефона).
6. Скидки, акции и спецпредложения важны для всех.
7. Разложить всё по полочкам и помочь подобрать услугу, которая устроит клиента, тоже важно для всех — и особенно для агрегаторов.

Обзор трафиковых, ссылочных и других факторов

Эти группы факторов приготовили для «финансового поиска» не так уж и много сюрпризов, поэтому мы ограничимся их очень кратким обзором.

Трафиковые факторы

Сайты, попадающие в финансовую выборку — и агрегаторы, и не-агрегаторы — в среднем имеют более высокую посещаемость, чем сайты из общей выборки. Поэтому для финансов выше среднее количество переходов на сайты (из любых источников), выше ИКС, ниже значения рангов.

«Индекс качества сайта» (ИКС), пришедший в Яндексе на смену тИЦ в качестве основной «пузомерки» для сайтов, — фактор по преимуществу трафиковый, см. Факторы-2018 (хотя он учитывает и другие параметры — и после апдейта 26 февраля их вес, судя по всему, вырос).

Переход от эпохи тИЦ к эпохе ИКС связан не только с падением роли ссылок после «Минусинска», но и с ростом значения трафиковых факторов; см. об этом в нашем аналитическом отчете по электронной коммерции.

«Богатые», у которых посетителей и так много, «богатеют», а «бедные» беднеют. Поисковые машины всё чаще отдают предпочтение крупным сайтам с большим трафиком.

Если для банков и других финансовых компаний ИКС — просто один из сильных факторов, то для финансовых агрегаторов этот фактор — сверхсильный. При этом в Google он даже сильнее, чем в Яндексе, за счет еще большего перепада между средними значениями для топ-30 и фона.

Аналогичная картина и с рангами — Alexa Rank, Similar Web Global, Country и Category Rank. Для Similar Web Category Rank в Яндексе для агрегаторов зафиксирован рекордный коэффициент корреляции: 0,55! (Для ранговых параметров чем ниже значение, тем лучше, поэтому значения в таблице при приближении к первой позиции уменьшаются.)

Картина с количеством посещений сайта для финансовых сайтов похожа на ту, которую мы видим для общей выборки. Но в Яндексе для банков и т. п. наряду с сильной корреляцией с позицией есть и сильная связь с попаданием в топ-30. А в Google кроме сильной связи с попаданием в топ налицо высокие коэффициенты корреляции с позицией: 0,34 для агрегаторов и 0,26 для не-агрегаторов против 0,05 для общей выборки.

Источники трафика и поведенческие факторы

Значимость поведенческих параметров — просмотры страниц за посещение, продолжительность посещения и процент отказов — особенно высока для агрегаторов.

У финансовых сайтов, и особенно у агрегаторов, с приближением к топ-1 быстрее падает доля поискового трафика и растет доля прямых переходов. Впечатляет разница в доле поискового трафика среди банков и других не-агрегаторов между топ-30 Яндекса и Google.

Ссылки на сайт и страницу

Ссылочные факторы для агрегаторов сильнее, и накопленная ссылочная масса у них в среднем больше, чем у банков и других не-агрегаторов.

Для всех основных сайтовых ссылочных параметров — количество ссылающихся на сайт доменов, общий LinkRank ссылок на сайт, количество уникальных ссылок на сайт и ссылающихся на сайт страниц — картина примерно одинаковая и достаточно похожая на то, что мы привыкли видеть на общей выборке. Для всех этих параметров в Яндексе есть сильная корреляция с позицией — для не-агрегаторов она слабее, для агрегаторов сильнее, чем в общей выборке. В Google корреляция с позицией для не-агрегаторов сильнее, для агрегаторов — примерно такая же, как в Яндексе, и добавляется сильная связь с попаданием в топ.

При этом с риском «Минусинска» даже у агрегаторов в среднем всё в порядке. Есть отдельные сайты, которые «ходят по острию ножа» с количеством ссылающихся доменов, ранее замеченных в торговле ссылками, более 300 и их долей более четверти. Но у большинства накопленная ссылочная масса уже «здоровая», восстановившаяся после массового удаления ссылок в эпоху «Минусинска».

Доля безанкорных ссылок на сайт у не-агрегаторов очень высока — более половины; у агрегаторов, как и на общей выборке, около 40%; с приближением к топ-1 она, как обычно, слабо падает. Доля ссылок на главную страницу сайта у банков и других не-агрегаторов выше, чем на общей выборке (40–50%), а у агрегаторов — сильно ниже (10–20%).

«Страничные» ссылочные параметры — количество ссылающихся на URL доменов, страниц и уникальных ссылок на URL — и для не-агрегаторов, и особенно для агрегаторов сильнее, чем в общей выборке. При этом количество ссылок на URL (при любом способе подсчета) у банков и других не-агрегаторов больше.

В Google, где страничные ссылочные параметры и на общей выборке почти так же сильны, как сайтовые, для финансовой выборки добавляется и сильная связь с попаданием в топ.

Тексты ссылок

Для ссылочно-текстовых параметров в финансовой выборке действуют всё те же принципы, о которых мы уже не раз писали (в том числе и в Факторах-2017 и 2018):

• «антибуквализм»: чем дальше параметр от точного запроса, тем он сильнее;
• важны не только слова запроса, но и их синонимы, и «спектральные» (указывающие на интент пользователя) слова, которые поисковики иногда выделяют в снипетах;
• причем слова, которые выделяет Яндекс, важны и для Google, и наоборот;
• ссылочно-текстовые параметры сильнее в Google, но в Яндексе тоже важны;
• в Яндексе ссылки на сайт важнее, чем ссылки на конкретную страницу, в Google — они важны практически одинаково;
• ссылки с доменов, которые продают (или ранее продавали) ссылки, имеют меньший вес.

К этому можно добавить, что на сайты банков и других финансовых не-агрегаторов, попавших в топ Яндекса, в среднем ведет немного больше ссылок со словами запроса, чем на сайты из общей выборки, однако сила ссылочно-текстовых параметров для них несколько ниже (зато в Google — немного выше, чем для общей выборки).

А вот для финансовых агрегаторов ссылки на сайт со словами запроса крайне важны: самих ссылок больше в среднем в несколько раз (иногда на порядок), а коэффициенты корреляции в обоих поисковиках значительно выше. Правда, большим количеством ссылок на конкретную страницу агрегаторы похвастаться не могут, и страничные текстово-ссылочные параметры для них не сильнее, чем в общей выборке.

Соцсети

Параметры, связанные с соцсетями, заметно сильнее в Google, чем в Яндексе. При этом в обеих поисковых машинах для агрегаторов они заметно сильнее, чем для не-агрегаторов.

Группы в соцсетях есть у 74% финансовых агрегаторов и у 88% банков и других не-агрегаторов, попавших в топ-30 Google. При этом в топ-3 этот показатель вырастает до 100% агрегаторов и 97% не-агрегаторов. (В топе Яндекса сайтов, имеющих группы в соцсетях, лишь немногим меньше.) Как видно уже из этих чисел, разброс значений внутри топа для агрегаторов выше, а параметры, связанные с группами в соцсетях, сильнее.

Для ссылок «Поделиться» в Яндексе не видно корреляции с позицией, но есть связь с попаданием в топ-30 — сильная для банков и других финансовых компаний, более слабая для агрегаторов. При этом доля сайтов с такими ссылками среди агрегаторов в полтора раза выше. В Google есть сильная корреляция с позицией, но связь с попаданием в топ-30 видна только для агрегаторов.

Количество «шеров» в Facebook и ВКонтакте в Яндексе, похоже, «не работает» ни для не-агрегаторов, ни для агрегаторов. Зато в Google и для тех, и для других есть и достаточно сильная корреляция с позицией, и сильная связь с попаданием в топ-30.

Что делать (Спасибо, Кэп!)

1. Искать и находить источники непоискового трафика.
2. Добиваться хороших поведенческих факторов.
3. Наращивать ссылочную базу, в том числе со словами запроса, их синонимами и т. п.
4. Вести группы в соцсетях, продвигать в них свои услуги, акции и т. п.

Обзор текстовых факторов

В текстовом ранжировании химерный характер выдачи по финансовым запросам отражается, похоже, сильнее всего: и у сайтов банков и других финансовых компаний, и у агрегаторов есть свои характерные особенности, отличающие их от интернетмагазинов, — причем совершенно разные.

Давайте сначала вспомним, как устроено текстовое ранжирование в типовом случае интернет-магазинов — см. наш отчет по факторам ранжирования в e-commerce, а также Факторы-2018.

1. Для Яндекса характерна связь текстовых параметров с попаданием в топ-30 и лишь в отдельных случаях корреляция с позицией, а для Google — корреляция с позицией и лишь в отдельных случаях связь с попаданием в топ.
2. Чем дальше мы уходим от точного запроса, тем параметры сильнее («антибуквализм» ранжирования). Для запроса в точной форме они слабее всего; для запроса в произвольной форме («с точностью до форм слов») — немного сильнее; для «неточного запроса» (все или почти все значимые слова запроса в произвольном порядке недалеко друг от друга) — еще сильнее; для слов запроса отдельно друг от друга — самые сильные.
3. Сила параметров может еще немного вырасти, если кроме слов запроса учитывать их синонимы, а также слова, которые поисковые машины выделяют в снипетах.
4. Кроме основного набора параметров для текста страницы, можно рассмотреть аналогичные параметры для title, h1, других заголовков, элементов списков и т. д. — т. е. для различных зон документа. Параметры для них обычно слабее, чем для текста страницы, — но в некоторых случаях могут быть и сильнее.
5. Картина, которую мы наблюдаем по сравнительной «силе» разных зон документа не всегда соответствует ожиданиям: так, для Яндекса заголовки h1 и, в меньшей мере title кажутся не слишком важными для текстового ранжирования, а выделения жирностью (b, strong) — намного «слабее», чем выделения курсивом (i, em).
6. Из этого правила есть одно устойчивое исключение: только в Google вхождение запроса в точной форме в title сильно связано с попаданием в топ.
7. Если рассмотреть в качестве отдельных зон документа «SEO-текст» (для интернет-магазинов самый большой блок текста на странице обычно именно эту роль и выполняет) и оставшуюся часть текста страницы (оптимизаторы часто называют ее «текстовыми фрагментами»), то оказывается, что для SEO-текста в Яндексе если и есть связь с ранжированием, то только отрицательная, «с обратным знаком». А для оставшейся части текста, наоборот, многие параметры сильнее, чем для текста в целом. Как ни странно, для Google подобный эффект тоже проявляется, хотя и слабее: параметры для SEO-текста ослаблены, а для оставшейся части текста — усилены.

Текстовое ранжирование для нашей финансовой выборки в целом соответствует этим принципам, но с важными отклонениями. Причем эти отклонения совершенно разные для агрегаторов и не-агрегаторов — так что если смотреть на выборку в целом, без этого разделения, картина получается сильно смазанной.

Для банков и других финансовых компаний текстовое ранжирование в Яндексе вполне типичное, а вот в Google — заметно ослабленное: те параметры, которые у интернет-магазинов и на нашей общей выборке сильно коррелируют с позицией, здесь показывают слабую корреляцию или не показывают никакой. Более того, в некоторых случаях корреляция для них обратная: чем выше позиция, тем ниже значения параметра.

У агрегаторов, напротив, в Google всё более или менее как обычно — а вот в Яндексе некоторые зоны резко «усилены»: к сильной связи с попаданием в топ добавляется корреляция с позицией, которая тоже может быть довольно сильной. И в то же время другие зоны резко ослаблены, вплоть до обратной корреляции с позицией.

При этом, как ни странно, для агрегаторов в полной мере выполняется
принцип «подавления» SEO-текста (причем не только в Яндексе, но и в Google) и усиления значимости оставшейся части текста.

Для банков и других не-агрегаторов этот принцип тоже выполняется, но в несколько ослабленном варианте: обычная для Яндекса связь с попаданием в топ для SEO-текста сохраняется, но на нее накладывается обратная корреляция с позицией (а для текста страницы за вычетом SEO-текста — прямая). 

При этом значения этого и других параметров высокие: слов запроса в title набирается почти точно на один запрос, с синонимами — на 1,15 запроса. Просто в других поисковиках чуть больше.

Что делать 

1. Следить, чтобы на странице было достаточно слов запроса — иначе она может
упустить шанс на хорошее ранжирование.
2. По возможности обходиться без SEO-текстов.
3. Не стараться впихнуть в текст побольше вхождений запроса — но вот в title
запрос в точной форме как раз нужен.
4. Не забывать про синонимы слов запроса и слова, которые поисковики выделяют
в снипетах, — особенно если у вас агрегатор.

Общие выводы

i. Для того, чтобы понять, как устроено ранжирование для запросов, связанных с финансами, нам пришлось разделить коммерческие сайты на две группы — агрегаторы и все остальные. Каждая из этих двух групп живет по своим законам.

ii. Внутри каждой из этих групп принципы (и результаты) ранжирования у двух разных поисковых машин — Яндекса и Google — достаточно похожи друг на друга. Так, связь с попаданием в топ и/или высокая корреляция с позицией часто есть и одновременно в Яндексе, и в Google.

iii. И в Яндексе, и в Google для агрегаторов характерны более высокие коэффициенты корреляции, чем для не-агрегаторов. Но и для не-агрегаторов многие параметры сильнее, чем для нашей стандартной общекоммерческой выборки.

iv. Это объясняется в первую очередь тем, что финансовая выборка весьма «контрастна»: в ней доминируют крупные сайты с хорошими показателями по многим важным параметрам, а большинство остальных сайтов, участвующих в ранжировании, значительно «слабее» и имеют гораздо худшие показатели. Особенно контрастна выдача по высокочастотным запросам, и особенно среди агрегаторов.

v. К сожалению, высокая контрастность выборки затрудняет анализ факторов ранжирования: некоторые из эффектов, которые мы наблюдаем, могут объясняться случайными (или не случайными, но прямо на ранжирование не влияющими) особенностями немногих игроков «высшей лиги». vi. Некоторым из более слабых сайтов удается закрепиться в выдаче на высоких позициях, в том числе и по высококонкурентным запросам, — иногда благодаря хорошим пользовательским качествам, иногда без видимых на то причин.

vii. В этих условиях у владельцев сайтов (особенно агрегаторов) есть две потенциально выигрышных стратегии: серьезные инвестиции, которые в конечном итоге позволят преодолеть разрыв и попасть в высшую лигу, — либо дешевое производство сайтов низкого или среднего качества, которые могут кормиться на низко- и среднечастотных запросах, а при удачном стечении обстоятельств откусить и от более крупного пирога.

Весь отчет в виде pdf-файла можно скачать по ссылке.

Исследование подготовил Михаил Волович, руководитель Лаборатории поисковой аналитики «Ашманов и партнеры».