Ссылки всё ещё важный фактор ранжирования?

links

Эрик Энж провёл исследование о факторах ранжирования, и делится своими результатами.

Наверняка, вы слышали такие фразы:

  1. “Так много факторов ранжирования!”
  2. “Главное — это качество контента!”
  3. “Вовлечённость аудитории важнее всего!!”
  4. “Сигналы из социальных сетей важны!”
  5. “RankBrain контролирует ранжирование!”

Пожалуйста, пощадите меня! В сегодняшней статье я собираюсь поделиться новыми фактами о ссылках как о факторе ранжирования. Этот отчёт демонстрирует, что ссылки продолжают играть важную роль в ранжировании. Мы делимся с вами данными, которые покажут, что разговоры о снижении важности ссылок как фактора ранжирования, сильно преувеличены.

Недавний комментарий от Google о главных факторах ранжирования

23 марта 2016 года я участвовал в конференции Hangout, которую проводил Андрей Липатцев (вместе с Рэндом Фишкином и Аммоном Джонсоном). Важные выдержки из разговора:

Аммон Джонс: Мы слышали, что RankBrain — третий по важности сигнал ранжирования. Полезно ли нам узнать о первых двух?

Андрей Липатцев: Да, несомненно. Я могу даже назвать их. Это контент и ссылки на ваш сайт.

Что показали исследования Moz и Searchmetrics

И Moz, и Searchmetrics провели инновационное исследование в области факторов ранжирования, и в каждом есть ссылки. Перейдите по следующим ссылкам, чтобы узнать больше:

  1. Moz Correlation Factors
  2. Searchmetrics Ranking Factors

На данном графике представлены общие данные:

moz-and-searchmetrics

Каждая из линий отражает связь между фактором и позициями в поиске. В обоих исследованиях соотношение количества ссылок высокое, но не выше остальных факторов. Если ссылки так важны, раз представитель из Google назвал их в числе двух самых важных факторов ранжирования, то почему это не отразилось в цифрах?

Цель исследований Moz и Searchmetrics — понимать, что ценят поисковые системы. Оба исследования направлены на анализ коммерческих поисковых запросов.

Мы решили провести более глубокий анализ ссылок и применили для этого новые подходы.

Результаты нашего исследования

Проконсультировавшись с парочкой экспертов (Пол Бергер и Пер Энге), я сделал вычисления, основываясь на среднеквадратическом значении. Причина, по которой я сделал это, — узнать уровень колебания коэффициента корреляции (где корреляционное значение — R, а квадратическая средняя величина — R в квадрате).

Значение R в квадрате имеет значение в статистике. Например, если R — 0.8, то R в квадрате равен 0.64. Можно сказать, что колебания в Y на 64% происходит за счёт X. Как объяснил мне Пол Бергер, нет смысла включать переменную корреляции R, но R в квадрате может многое рассказать о корреляционных взаимоотношениях.

Вот, как выглядел процесс подсчётов:

quadratic-mean-calcultation-640x500

Вдобавок к разным методам вычислений, я также использовал разные виды запросов. Мы протестировали коммерческие запросы, запросы с длинными фразами, а также информационные запросы. В общем 2/3 запросов являются информационными. Это одна из причин, почему нам показывали такие разные результаты:

basic-study-results

Общая корреляция ссылок была выше, чем корреляция Авторитетности домена и страницы как факторов ранжирования. Я спросил Рэнди Фишкина из Moz прокомментировать это:

Мы используем разные базы ключевых слов для генерирования алгоритмов PA/DA. Вот, почему разные виды ключевых слов имеют разный уровень корреляции. Интересно, что грубые подсчёты ссылок лучше работают для определённых запросов. Мы надеемся, что в будущем Moz сможет найти все виды корреляции для каждой группы ключевых слов.

Теперь давайте посмотрим, как цифры корреляции ссылок отличаются от цифр в исследовании Moz и Searchmetrics. Мы использовали разные методологии для подсчётов, но даже если бы мы использовали одну и ту же методологию, у нас бы были результаты выше:

Comparing-Total-Links-Scores-for-All-3-Studies

Время благодарностей: все наши данные были взяты из Moz API, и хорошие парни из команды Moz поддерживали нас во время всего исследования.

Ценность ссылок как фактора ранжирования

Я думаю, что и вычисление индивидуальных соответствий, и вычисление квадратичной средней величины —  действенные способы, но у каждого из них есть предел: результат с маленьким значением с обратной корреляцией может негативно повлиять на общее значение.

По этой причине я использовал несколько других подходов для более полного анализа. Первый из них — измерить ссылки более детально. Чтобы сделать это, мы унифицировали количество ссылок. Затем, взяли общий результат из поисковой выдачи и вот, что получили:

link-total-calculation-1

Мы хотели ослабить влияние обратной корреляции другим способом. И вот, что получилось:

aggregated-link-total-correlation

Я ещё раз посмотрел на результаты. Я продолжил использовать стандартный набор ссылок, но сгруппировал их по 10. Т.е. я суммировал стандартный набор ссылок для ТОП-10, сделал тоже самое для позиций с 11 по 20, с 21 по 30, и так далее. Потом я посчитал корреляции, чтобы посмотреть как они зависят от номера позиции. Подсчёты выглядели следующим образом:

block-10-calculation-1

Этот метод позволяет анализировать позиции более детально. Какие результаты мы получили:

block-10-correlation

Что здесь происходит

Мы провели анализ 100 результатов, чтобы понять, какой процент результатов не зависит от ссылок. Что это за результаты?

  1. Локальные (не результаты с карты, а которые учитывают местоположение пользователя)
  2. Разные варианты одного запроса
  3. Содержательные статьи

Как бы то ни было, важнее понять, какое значение имеет качество контента. Так как Google назвал два самых важных факторов ранжирования — контент и ссылки, нужно свести всё к простой формуле: умножить “сумму ссылок” на “сумму контента”.

Чисто гипотетически сумма контента имеет большее значение, чем сумма ссылок. Если контент не релевантный, он не будет ранжироваться. В этом есть смысл.

Что мы получаем:

content-score-times-link-score-750x278

На картинке выше мы видим, что в ситуации номер 2 позиции в поиске будут выше, даже если “сумма ссылок” значительно ниже. Теперь представьте, что сумма ссылок может варьироваться в пределах от 1 до 100, при этом контент будет нерелевантным или некачественным. Значит, ссылки не будут эффективны.

Если ваш контент не релевантный и не конкурентоспособный, ссылки не помогут ранжированию. И, наоборот.

Конкретные примеры

Мы провели сильную кампанию по продвижению контента для 500 компаний. И вот результаты:

Sample-Content-Marketing-Results

Результаты показали, что ссылки не могут спасти плохой контент. Хоть и все из них были размещены на авторитетных сайтах.

Заключение

Алгоритм Google продолжает развиваться, и мы видим, как он влияет на трафик из поисковых сетей. Как сейчас выглядит поиск:

  1. Больше места для контекстной рекламы
  2. Больше контента из разных источников: картинки, YouTube и другие
  3. Меньше 10 ссылок на страницу
  4. Больше результатов, не зависящих от количества ссылок: локальные результаты, разнообразные результаты, содержательные статьи

Получается, что в поисковой выдаче есть менее 10 результатов, которые не зависят от количества ссылок. Но это не значит, что ссылки вообще не участвуют в ранжировании этих страниц.

Наше исследование показало, что ссылки играют важную роль в ранжировании. Если у вас нет проблем с качеством и релевантностью контента, то ссылки будут влиять на позиции в поиске.

Исследование показало, что если ваш контент релевантный и качественный, то ссылки — мощный фактор ранжирования.

На заметку: если в исследовании мы показали корреляцию, основанную на количестве ссылок, это еще не значит, что качество не имеет значение. И даже не думайте о том, чтобы покупать ссылки.

Итог:

  1. СОЗДАВАЙТЕ отличный контент и привлекайте пользователей.
  2. РЕКЛАМИРУЙТЕ свой бизнес, чтобы люди писали о нем и ссылались на вас.

ОБЕ эти вещи НУЖНО делать.

А теперь посмотрите видео о результатах исследования здесь

Оставьте ответ

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *