Значимость, преимущества и недостатки корреляционных зависимостей в SEO

| Просмотров:
Время чтения: 4 мин.

Сегодня мы поговорим о корреляционных зависимостях в области SEO-продвижения, а также попытаемся определить степень их значимости в рамках оптимизации поисковой стратегии.

SEO – это направление, в пределах которого показатели эффективности принятых мер выявляются при помощи анализа актуальных факторов ранжирования в поисковых системах. Такой точки зрения придерживается большинство SEO-оптимизаторов.

Доля здравого смысла в подобном подходе действительно присутствует, ведь никто не может с уверенностью сказать, что необходимо для продуктивного продвижения сайта в ТОП-5 поисковой выдачи. Однако безапелляционно доверять любой обнаруженной корреляционной зависимости нельзя. По крайней мере, без досконального исследования всех причинно-следственных связей так делать уж точно не стоит.

В этом материале мы проанализируем самые популярные мифы о корреляционных зависимостях в SEO. Вторая часть статьи будет посвящена разбору техник корректного применения данных такого типа. Итак, приступим.

взаимосвязи в SEO-исследованиях

Взаимосвязи в SEO-исследованиях

В чем заключается суть выполнения так называемого корреляционного анализа? Берется большой объем поисковых результатов (речь идет об исследовании одного или даже нескольких регионов), после чего осуществляется их детальное изучение. Результат исследования обычно звучит так:

по завершении анализа 50000 (например) поисковых результатов и параллельного разбора актуальных факторов ранжирования (они заранее были распределены по группам A, B, C и D) мы выявили конкретные корреляции, демонстрирующие взаимосвязь между характеристиками поисковых машин (относящихся, например, к группам A и C) и высокими позициями площадки в выдаче.

При этом итог исследования (чаще всего) свидетельствует о необходимости проведения безотлагательной оптимизации сайта/web-страницы под эти конкретные факторы.

Мифы и фактические доказательства: разбираемся, что к чему

1. Корреляционная зависимость не указывает направление, в рамках которого обнаруженная взаимосвязь эффективно функционирует.

Разъяснение: корреляция не поможет нам выяснить, что на что оказывает влияние: характеристика A на процесс ранжирования или первые строчки в выдаче на характеристику A.
Показательный пример – число репостов в соцсети Facebook. Можно ли утверждать, что поисковые результаты, хорошо ранжируемые в Google, получают максимальное количество репостов в Facebook по причине их многократного показа широкой целевой аудитории? Скорее всего, да. Однако сегодня доказать это невозможно.

Объективные выводы:

  • корреляционная зависимость не является прямым доказательством того, что репосты в Facebook оказывают влияние на ранжирование в Google (возможно, именно поисковые алгоритмы определяют динамику репостов);
  • можно также предположить, что существует дополнительный (третий) фактор, который воздействует на указанные выше параметры;
  • нельзя исключать того, что на практике связь между ними вообще отсутствует.

2. Корреляционная зависимость – это не причина, а всего лишь SEO-ориентир. То есть речь идет о получении данных для тех аспектов поискового продвижения, на которых необходимо сконцентрироваться в первую очередь.

3. SEO-корреляция – это информация, которая определенно заслуживает внимания. Она ничего не доказывает, она не свидетельствует о прямой взаимосвязи. Однако последующее исследование потенциала выявленных гипотез в любом случае должно быть осуществлено.

4. Корреляционная зависимость может указать на успехи и недочеты сайтов-конкурентов. Вернемся к примеру с репостами в Facebook. В этой ситуации в принципе не следует говорить о прямых/косвенных факторах ранжирования в Google. Правильный подход заключается в корректной обработке и продуктивном использовании сторонней ресурсной базы (в нашем случае ею является результат исследования «разделы сайта, которые получили максимальное число репостов в Facebook, функционируют лучше, чем другие его страницы»).

Что нужно сделать:

  • выяснить, каким образом/с помощью чего конкуренты вышли в ТОП;
  • разработать стратегию по внедрению конверсионно-вирусного наполнения (текстового контента, видеоматериалов и т. д.) на свой сайт с целью его продвижения в пределах органической поисковой выдачи.

5. Корреляционная зависимость – это не самый эффективный практический инструмент. То есть результаты анализа такого типа нельзя рассматривать в качестве объективно сформированного технического задания.

Для решения каких задач могут понадобиться корреляционные зависимости?

1. Для выявления структурных элементов, функционирующих на топовых сайтах/web-страницах.

2. Для отслеживания изменений в процессе увеличения/снижения влияния определенных факторов в рамках интересующей нас взаимосвязи. Пример: мы занимаемся оценкой эффективности внешней ссылочной массы с целью изучения ее воздействия на качество ранжирования нашей площадки.

Если нами будет обнаружено существенное падение корреляционного коэффициента, то мы выдвинем следующую гипотезу: «Возникла необходимость в повторном исследовании влияния ссылочного материала». Что нам это даст?

Мы сможем понять:

  • действительно ли снизилось влияние внешней ссылочной массы на ранжирование;
  • или же следует говорить исключительно об уменьшении корреляционной зависимости.

3. Для корректного сравнения подборок поисковых результатов с целью выявления показателей, реально воздействующих на процесс ранжирования.

корреляции в SEO

Пример

Стартовые данные:

  • рассматриваемый параметр: авторитет домена сайта;
  • исследуемые интернет-ниши: SEO-продвижение и флористика.

Для первой ниши этот показатель будет более значимым ввиду специфики, целевого назначения web-площадок, а также необходимого для их высокой посещаемости информационного наполнения. В случае с флористикой авторитет домена определяющей роли не играет, поэтому небольшие и молодые web-ресурсы с большей степенью вероятности смогут попасть в ТОП в течение ограниченного промежутка времени.

2 анекдота в рассылке Гарантированно!
А также получайте всевозможные бонусы, бесплатные билеты и скидки на конференции!