Поведенческий фильтр поисковика Яндекс

Безусловно, одним из необходимых показателей, определяющих положение сайта в выдаче, является поведение посетителей на обозначенном ресурсе. Количество переходов по внутренней навигации, время проведенное за чтением какой-либо статьи, а также комплекс других параметров довольно сильно влияют на оценку качества того или иного портала в понимании Яндекса.

Естественно, в качестве превентивной меры в строй был введен так называемый «поведенческий фильтр» Яндекса, суть которого состоит в выявлении различных искусственных манипуляций, направленных на накрутки соответствующих характеристик.

Наверняка больше всего внимания при ранжировании поисковик уделяет показателям количества просмотренных страниц, отказов:

  • числа людей которые открыли сайт,
  • не нашли там ожидаемого ответа,
  • и сразу закрыли.

Также боты поисковика могут анализировать и другие характеристики.

Когда пользователь задерживается на сайте

Согласно логике поисковика, качественным будет считаться тот сайт, на котором посетитель, отдав должное найденной странице, перейдет еще, как минимум, по одной-двум внутренним. Соответственно и время, проведенное на данном ресурсе, должно быть больше минуты. Учитывая это, дается заключение, что ресурс, возможно, действительно содержит более-менее полезные материалы.

С целью заставить посетителя оставаться на ресурсе подольше, желательно прибегнуть к естественным методикам повышения информативности текста. Добавить картинок, таблиц, а еще сведений, которые встречаются на конкурирующих порталах.

Поведенческий фильтр Яндекса

Элементы накрутки поведенческих факторов

С другой стороны, оплатить просмотры сайта можно сторонними лицами. Однако в данном случае возрастает вероятность применения санкций со стороны поисковых систем.

«Во-первых, если накрутка выполняется программно, значит, возрастает вероятность вычисления неестественных закономерностей.»

Если же подобная работа отдается людям, то по причине незаинтересованности, поисковой алгоритм аналогично может вычислить и здесь некоторые «странности», из-за которых очень серьезно может пострадать данный ресурс.

Как правило, основными признаками, указывающими на воздействие «поведенческого фильтра», является некоторая пессимизация сайта по некоторым запросам.

Хотя всего пару лет назад за накрутку поведенческих факторов информационные ресурсы наказывались довольно строго. Происходило довольно сильное «проседание», из-за чего утраченные позиции приходилось позже восстанавливать месяцами. Однако, сейчас санкции несколько смягчились ввиду использования данного метода заинтересованными лицами с целью устранения конкурентов.

Google Analytics и Яндекс.Метрика

Риск наложения поведенческого фильтра резко возрастает, если на веб-сайте установлены скрипты сбора статистики типа Google Analytics либо Яндекс.Метрика. Просто явное недоумение, когда вебмастер пускает контролера на свой ресурс и при нем же пытается смухлевать. Остаться при этом добропорядочным сайтом очень сложно, чтобы не сказать — невозможно.

Тем более, что нет возможности иочно определить ту величину накрутки (в посетителях), которую Яндекс еще не способен выявить. То есть не возможно определить тот минимум, которым можно пользоваться не опасаясь схлопотать санкции.

«Экспертное мнение: При этом существует веноятность, что у Гугла поведенческий фильтр более продвинутый и, насколько известно, если на сайте установлен Гугл Аналитикс, поисковик реагирует на это адекватно, не то, что Яндекс.»

Если продвижением конкретного ресурса занимается сторонний SEO-специалист, то его предварительно следует спросить, будет ли он использовать на практике выше приведенную методику. Если да, то нужно готовиться к некоторым неприятностям.

Если же в качестве объекта раскрутки выступает коммерческий ресурс типа интернет-магазина или сайта-визитки, то применение накрутки поведенческих факторов недопустимо в силу чрезмерного риска в сравнении с призрачными выгодами.

С тем чтобы несколько улучшить поведенческие факторы естественными методами реально воспользоваться открытой статистикой, предоставляемой поисковыми системами. Например, можно уделить внимание:

  • анализу времени посещения ресурса;
  • ip-адресов юзеров;
  • и также некоторых других значений предоставляемых инструментом Вебвизор из набора Яндекс.Метрики.

При этом постоянно нужно следить за показателем CTR, среднем времени, проведенном пользователем за чтением статьи сайта, числом отказов, количеством переходов на веб-ресурс из социальных сетей, закладок и прочих источников. Все эти параметры, когда изучается внимательно и в комплексе дают весьма ясную подсказку, если существует риск попасть под поведенческого фильтра Яндекса.

.