Являются ли CTR (рейтинг кликов) и данные о кликах факторами ранжирования Google?

В мире поисковой оптимизации (SEO) понимание того, как Google использует кликабельность (CTR) и данные о кликах, важно для понимания важного элемента рейтинга веб-сайтов.

Хотя использование кликов в качестве сигналов ранжирования может включать в себя различные факторы, такие как CTR, длинные клики и зависание, важно отметить, что эти сигналы не существуют изолированно.

В этой статье рассматриваются различные способы использования кликов Google и подчеркивается важность данных обучения кликам при формировании стратегий SEO.

Типы форм данных о кликах

Когда дело доходит до данных о кликах, существуют различные формы и показатели, которые Google использует для получения ценной информации о поведении пользователей. Понимание этих различных типов может обеспечить более глубокое понимание того, как клики влияют на рейтинг в поисковых системах.

Google имеет доступ к данным о поведении пользователей по различным каналам, что позволяет им собирать информацию о длинных кликах и других показателях взаимодействия. Вот как Google получает доступ к этим данным:

1. Страницы результатов поисковой системы (SERP): Когда пользователь выполняет поисковый запрос в Google, поисковая система предоставляет список результатов поиска в поисковой выдаче. Google отслеживает взаимодействие пользователей с этими результатами поиска, включая клики, которые пользователи совершают по отображаемым ссылкам.
2. Гугл Аналитика: Владельцы веб-сайтов могут интегрировать свои веб-сайты с Google Analytics, службой веб-аналитики, предоставляемой Google. Внедрив необходимые коды отслеживания на своих веб-сайтах, владельцы веб-сайтов могут собирать данные о поведении пользователей, включая продолжительность пользовательских сеансов, просмотры страниц и другие показатели взаимодействия.
3. Браузер Chrome: Браузер Google Chrome широко используется пользователями Интернета. Chrome позволяет Google собирать данные о поведении пользователей, включая веб-сайты, которые они посещают, и время, проведенное на каждом веб-сайте. Эти данные анонимизируются и агрегируются для обеспечения конфиденциальности пользователей.
4. Консоль поиска Google: Владельцы веб-сайтов также могут зарегистрировать свои веб-сайты в консоли поиска Google — инструменте, который позволяет узнать, как их веб-сайт отображается в результатах поиска Google. Search Console предоставляет данные о кликах пользователей, показах и средней позиции в результатах поиска.

Посредством этих каналов Google может собирать и анализировать данные о поведении пользователей.

Вот несколько ключевых форм данных о кликах:

1. Рейтинг кликов (CTR)

Рейтинг кликов (CTR) — один из наиболее распространенных показателей кликов. Он представляет собой отношение пользователей, которые нажимают на определенный результат поиска, к общему количеству пользователей, просматривающих этот результат. CTR часто используется как показатель релевантности и привлекательности результатов поиска для пользователей. Более высокий CTR обычно предполагает, что результат более привлекателен и удовлетворяет запросу пользователя.

Показатель кликабельности в Google можно найти в вашем Консоль поиска Google.

2. Длинные клики

Длинные клики относятся к случаям, когда пользователь проводит значительное количество времени на веб-сайте после нажатия на результат поиска. Более продолжительные посещения веб-сайта указывают на то, что пользователь нашел контент ценным и интересным.

Google учитывает продолжительность этих длинных кликов как показатель удовлетворенности и актуальности пользователей. Увеличение количества длинных кликов может положительно повлиять на рейтинг в поисковых системах.

3. Пого-прилипание

Залипание происходит, когда пользователь нажимает на результат поиска, быстро возвращается на страницу результатов поиска и нажимает на другой результат.

Такое поведение предполагает, что результат первоначального щелчка не оправдал ожиданий пользователя и не соответствовал его намерению запроса. Залипание может указывать на то, что контент или веб-сайт недостаточно актуальны, интересны или авторитетны.

Google использует «пого-залипание» как сигнал, позволяющий понять разрыв между ожиданиями пользователей и фактически предоставленным контентом. Анализируя закономерности застревания, Google может усовершенствовать свои алгоритмы, чтобы предоставлять более точные и релевантные результаты поиска.

4. Время выдержки

Время ожидания — это количество времени, которое пользователь тратит на активное взаимодействие с контентом веб-сайта после нажатия на результат поиска. Это показатель того, как долго пользователь остается на веб-сайте, прежде чем вернуться к результатам поиска. Более длительное время ожидания предполагает, что контент информативен, привлекателен и соответствует намерениям пользователя.

Google рассматривает время пребывания как показатель качества и релевантности контента. Веб-сайты с более длительным временем пребывания рассматриваются как предоставляющие пользователям ценную информацию и, вероятно, получат повышение рейтинга в поисковых системах.

5. Глубина прокрутки

Глубина прокрутки показывает, насколько далеко пользователь прокручивает веб-страницу после нажатия на результат поиска. Это помогает Google понять, сколько контента потребляют пользователи и считают ли они контент достаточно интересным для прокрутки.

Более высокая глубина прокрутки указывает на то, что пользователи активно взаимодействуют с контентом и считают его актуальным. Google может использовать глубину прокрутки в качестве сигнала для определения качества и полезности веб-страницы, что потенциально влияет на ее рейтинг в поисковых системах.

Рассматривая эти различные формы данных о кликах, Google получает представление о поведении пользователей, их релевантности и удовлетворенности. Это позволяет поисковой системе постоянно совершенствовать свои алгоритмы и предоставлять пользователям наиболее точные и ценные результаты поиска.

Как Google использует данные о кликах

Google использует данные о кликах для обучения своих систем ранжирования, таких как BERT и Rankbrain, улучшая понимание намерений пользователей и уточняя результаты поиска. Кроме того, Google использует данные о кликах для персонализации результатов поиска в режиме реального времени, адаптируя рейтинг к индивидуальным предпочтениям пользователей и улучшая общее качество поиска.

1. Пользовательские и обучающие данные

В ходе недавнего антимонопольного дела Google Эрик Леман, бывший член команды Google по обеспечению качества поиска, выявил существенное различие между пользовательскими и обучающими данными.

Это понимание проливает свет на то, как Google включает данные о кликах в свои алгоритмы ранжирования.

Во-первых, Google использует данные о кликах для обучения своих систем, включая BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers) и Rankbrain.

Эти системы используют методы машинного обучения для понимания и интерпретации поисковых запросов, обеспечивая более релевантные результаты поиска.

Данные о кликах играют важную роль в обучении этих систем, позволяя им постоянно улучшать понимание намерений пользователей и уточнять результаты поиска, которые они предоставляют.

Однако использование данных о кликах не ограничивается только обучением. Google вносит изменения на основе этих данных во время обновлений алгоритма.

Это означает, что поведение пользователей при нажатии влияет на эволюцию поисковых алгоритмов Google, гарантируя, что они адаптируются и развиваются для обеспечения лучшего поиска.

Используя данные о кликах в обновлениях алгоритмов, Google стремится повысить релевантность результатов поиска и общую удовлетворенность пользователей.

По сути, это всегда цель Google. Чтобы предоставить пользователю лучшие результаты поиска.

Помимо систем обучения и обновлений алгоритмов, Google использует данные о кликах в режиме реального времени для персонализации результатов поиска для отдельных пользователей.

Персонализация включает в себя анализ поведения пользователей по кликам и соответствующую корректировку рейтинга. Например, если пользователь часто нажимает на определенные типы контента, алгоритмы Google могут отдать приоритет этим типам результатов для этого пользователя при будущих поисках. Целью такой персонализации является адаптация результатов поиска к индивидуальным предпочтениям и улучшение общего пользовательского опыта.

2. Особенности поисковой выдачи и намерения пользователя

Google использует данные о кликах для определения отображения функций SERP (страницы результатов поисковой системы).

Функции поисковой выдачи включают в себя такие элементы, как избранные фрагменты, панели знаний, карусели изображений, и более. Эти функции предоставляют пользователям быструю информацию и расширяют возможности поиска.

Пример функций поисковой выдачи

‍

Анализируя данные о кликах, Google может понять, какие типы функций поисковой выдачи наиболее актуальны и полезны для пользователей.

Например, если пользователи часто нажимают на определенную функцию в результатах поиска, Google может определить приоритет этой функции для связанных запросов, чтобы заранее предоставить ценную информацию. Это гарантирует, что отображаемые функции поисковой выдачи будут соответствовать предпочтениям пользователя, что повышает общую полезность результатов поиска.

Кроме того, данные о кликах служат ценным индикатором намерений пользователя. Анализируя шаблоны кликов, Google может получить представление о том, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, и уточнить их намерения.

Например, если пользователи постоянно нажимают на разные результаты после переформулирования поисковых запросов, это говорит о том, что первоначальные результаты поиска не отвечали их потребностям. Эта информация помогает Google корректировать свои алгоритмы, чтобы результаты поиска лучше соответствовали намерениям пользователя, что в конечном итоге обеспечивает более релевантный и удовлетворительный поиск.

3. Эксперименты и сигналы взаимодействия

Google активно использует данные о кликах для проведения экспериментов и совершенствования своих алгоритмов поиска.

Подобно другим контентным платформам, таким как TikTok и YouTube, Google признает важность сигналов взаимодействия, включая клики, для понимания предпочтений пользователей и оптимизации поиска.

Например, Google может проводить эксперименты, сравнивая показатели вовлеченности различных результатов поиска.

Если результат получает значительно больше кликов, чем тот, который занимает более высокий рейтинг, это может побудить Google сравнить два результата друг с другом и определить, какой из них должен иметь более высокий рейтинг на основе значимого взаимодействия.

Этот процесс гарантирует, что результаты поиска отражают предпочтения пользователей и помогают им быстро найти наиболее релевантный контент.

Более того, данные о кликах дают ценную информацию о поведении пользователей, позволяя Google выявлять новые тенденции. Анализируя шаблоны кликов в более широком контексте, Google может обнаружить изменения в намерениях пользователей и соответствующим образом адаптировать свои алгоритмы. Например, если наблюдается увеличение количества кликов по определенному типу контента, связанному с актуальной темой, Google может скорректировать свои алгоритмы, чтобы расставить приоритеты этого типа контента для релевантных запросов. Такая оперативность гарантирует, что намерения пользователя точно учитываются в результатах поиска.

Используя данные о кликах для экспериментов и сигналов взаимодействия, Google стремится постоянно совершенствовать и улучшать свои алгоритмы поиска, предоставляя пользователям наиболее релевантные и полезные результаты поиска.

Последствия для SEO-специалистов

Использование данных обучения кликам в системах ранжирования Google усиливает существующие стратегии SEO, а не требует полного пересмотра.

Учтите следующие последствия:

1. Цель поиска полезного контента

Создание полезного и релевантного контента, соответствующего поисковым запросам пользователей, имеет важное значение для привлечения кликов и повышения рейтинга. Понимание конкретных потребностей и запросов вашей целевой аудитории и создание контента, отвечающего этим потребностям, может значительно повысить рейтинг кликов и вовлеченность пользователей.

2. Уделяйте внимание дизайну и пользовательскому опыту

Инвестиции в дизайн веб-сайта и оптимизацию пользовательского опыта становятся еще более важными, поскольку эти факторы напрямую влияют на удержание пользователей. Поощрение пользователей вернуться на веб-сайт способствует более высокой вовлеченности и потенциально увеличению рейтинга кликов.

3. Оптимизируйте фрагменты для кликов

Хотя Google может переписывать заголовки в результатах поиска, постоянная оптимизация фрагментов увеличивает шансы на привлечение кликов пользователей.

Создание убедительных и информативных фрагментов значительно повышает шансы на привлечение кликов пользователей. Оптимизация фрагментов с использованием релевантных ключевых слов, привлекательного текста и точных описаний побуждает пользователей нажимать на результат поиска, что в конечном итоге повышает рейтинг кликов.

4. Повысьте узнаваемость бренда

Повышение узнаваемости бренда имеет решающее значение для повышения доверия пользователей и стимулирования кликов по вашему домену в результатах поиска. Инвестиции в стратегии повышения узнаваемости бренда обеспечивают большую видимость и возможности перехода по кликам. Вы также можете сосредоточиться на старом активе — вашем значке — и сможете ли вы начать создавать узнаваемость бренда.

—

В заключение, кликабельность (CTR) и данные о кликах играют важную роль в алгоритмах ранжирования Google и общем поисковом опыте. Понимание различных типов данных о кликах и того, как Google использует эту информацию, дает ценную информацию для специалистов по SEO. Анализируя шаблоны кликов, Google может усовершенствовать свои алгоритмы, персонализировать результаты поиска, а также повысить релевантность и удовлетворенность результатов поиска для отдельных пользователей.

Для специалистов по SEO важно сосредоточиться на создании полезного и релевантного контента, оптимизации дизайна веб-сайта и пользовательского опыта, а также создании привлекательных фрагментов для привлечения кликов пользователей и улучшения рейтинга. Кроме того, повышение узнаваемости бренда способствует повышению доверия пользователей и увеличению количества кликов. Оставаясь в курсе последних событий в области данных о кликах и соответствующим образом адаптируя стратегии, специалисты по SEO могут быстрее создавать высококачественный контент и достигать более высоких позиций в поисковых системах.