Значимість, переваги і недоліки кореляційних залежностей в SEO

Сьогодні ми поговоримо про кореляційні залежності в області SEO-просування, а також спробуємо визначити ступінь їх значимості в рамках оптимізації пошукової стратегії.

SEO – це напрямок, в межах якого показники ефективності вжитих заходів виявляються за допомогою аналізу актуальних чинників ранжирування в пошукових системах. Такої точки зору дотримується більшість SEO-оптимізаторів.

Частка здорового глузду в подібному підході дійсно присутня, адже ніхто не може з упевненістю сказати, що необхідно для продуктивного просування сайту в ТОП-5 пошукової видачі. Однак безапеляційно довіряти будь-якої виявленої кореляційної залежності не можна. По крайней мере, без досконального вивчення всіх причинно-наслідкових зв’язків так робити вже точно не варто.

У цьому матеріалі ми проаналізуємо найпопулярніші міфи про кореляційних залежностях в SEO. Друга частина статті буде присвячена розбору технік коректного застосування даних такого типу. Отже, приступимо.

Взаємозв’язку в SEO-дослідженнях

В чому полягає суть виконання так званого кореляційного аналізу? Береться великий обсяг пошукових результатів (мова йде про дослідження одного або навіть декількох регіонів), після чого здійснюється їх детальне вивчення. Результат дослідження зазвичай звучить так:

по завершенні аналізу 50000 (наприклад) пошукових результатів і паралельного розбору актуальних чинників ранжирування (вони заздалегідь були розподілені по групах A, B, C і D) ми виявили конкретні кореляції, що демонструють взаємозв’язок між характеристиками пошукових машин (що відносяться, наприклад, до груп A і C) і високими позиціями майданчика у видачі.

При цьому загальний рейтинг дослідження (найчастіше) свідчить про необхідність проведення невідкладної оптимізації сайту / web-сторінки під ці конкретні чинники.

Міфи та фактичні докази: розбираємося, що до чого

1. Кореляційна залежність не вказує напрямок, в рамках якого виявлений взаємозв’язок ефективно функціонує.

Роз’яснення: кореляція не допоможе нам з’ясувати, що на що впливає: характеристика A на процес ранжирування або перші рядки у видачі на характеристику A.
Показовий приклад – число репоста в соцмережі Facebook. Чи можна стверджувати, що пошукові результати, добре ранжируваних в Google, отримують максимальну кількість репоста в Facebook через їх багаторазового показу широкої цільової аудиторії? Швидше за все так. Однак сьогодні довести це неможливо.

Об’єктивні висновки:

• кореляційна залежність не є прямим доказом того, що репости в Facebook впливають на ранжування в Google (можливо, саме пошукові алгоритми визначають динаміку репоста);
• можна також припустити, що існує додатковий (третій) фактор, який впливає на зазначені вище параметри;
• не можна виключати того, що на практиці зв’язок між ними взагалі відсутній.

2. Кореляційна залежність – це не причина, а всього лише SEO-орієнтир. Тобто мова йде про отримання даних для тих аспектів пошукового просування, на яких необхідно сконцентруватися в першу чергу.

3. SEO-кореляція – це інформація, яка безумовно заслуговує на увагу. Вона нічого не доводить, вона не свідчить про прямий взаємозв’язок. Однак подальше дослідження потенціалу виявлених гіпотез в будь-якому випадку повинно бути здійснено.

4. Кореляційна залежність може вказати на успіхи та недоліки сайтів-конкурентів. Повернемося до прикладу з репоста в Facebook. У цій ситуації в принципі не слід говорити про прямі / непрямі фактори ранжирування в Google. Правильний підхід полягає в коректній обробці та продуктивному використанні сторонньої ресурсної бази (в нашому випадку нею є результат дослідження «розділи сайту, які отримали максимальну кількість репоста в Facebook, функціонують краще, ніж інші його сторінки»).

Що потрібно зробити:

• з’ясувати, яким чином / с допомогою чого конкуренти вийшли в ТОП;
• розробити стратегію щодо впровадження конверсійно-вірусного наповнення (текстового контенту, відеоматеріалів і т. д.) на свій сайт з метою його просування в межах органічної пошукової видачі.

5. Кореляційна залежність – це не найефективніший практичний інструмент. Тобто результати аналізу такого типу не можна розглядати в якості об’єктивно сформованого технічного завдання.

Для вирішення яких завдань можуть знадобитися кореляційні залежності?

1. Для виявлення структурних елементів, що функціонують на топових сайтах / web-сторінках.

2. Для відстеження змін в процесі збільшення / зниження впливу певних факторів у рамках цікавить нас взаємозв’язку. Приклад: ми займаємося оцінкою ефективності зовнішньої посилальної маси з метою вивчення її впливу на якість ранжирування нашого майданчика.

Якщо нами буде виявлено суттєве падіння кореляційного коефіцієнта, то ми висунемо таку гіпотезу: «Виникла необхідність в повторному дослідженні впливу посилального матеріалу». Що нам це дасть?

Ми зможемо зрозуміти:

• чи дійсно знизився вплив зовнішньої посилальної маси на ранжування;
• або ж слід говорити виключно про зменшення кореляційної залежності.

3. Для коректного порівняння добірок пошукових результатів з метою виявлення показників, реально впливають на процес ранжирування.

Приклад

Стартові дані:

• розглянутий параметр: авторитет домену сайту;
• досліджувані інтернет-ніші: SEO-просування і флористика.

Для першої ніші цей показник буде більш значущим зважаючи на специфіку, цільового призначення web-майданчиків, а також необхідного для їх високої відвідуваності інформаційного наповнення. У випадку з флористикою авторитет домену визначальної ролі не грає, тому невеликі та молоді web-ресурси з більшим ступенем імовірності зможуть потрапити в ТОП протягом обмеженого проміжку часу.