Почему на статейниках падает трафик из десктопной выдачи Яндекса?

В конце января — начале февраля Яндекс ес несколько апдейтов выдачи. Многие вебмастера заметили просадка трафика и позиций.

Уже 4 февраля я начал получать вопросы ото владельцев информационных сайтов (см. комментарии к статье о порогах срабатывания «Баден-Бадена»). Быстро видеть, что проблема очень серьезна. Будем хавать.

Основные наблюдения, гипотезы и предположения

Прежде чем перелопачивать новое явление в поиске, я всегда стараюсь понять, сколько о нем уже известно. Вот главные тезисы с обсуждений на форумах и в сообществах SEO-специалистов:

• Симптомы похожи бери «Баден-Баден»: срезает часть трафика на посадочной странице, купон остается.
• Падает посещаемость с выдачи на настольных компьютерах; пробка с мобильных стабилен.
• Алгоритм затронул в основном контентные проекты. С разный стороны, есть ряд сообщений и о просадке на коммерческих сайтах.
• (и) еще как часто среди пострадавших упоминаются медицинские статейники, а вот и все информационные сайты в смежных нишах (ЗОЖ, похудение).
• Просевшие сайты злоупотребляли тизерной иль контекстной рекламой. На подозрения наводит близость числом дате к блокировке агрессивной рекламы Яндекс.Браузером.
• Проблемы наблюдаются в первую участок на старых сайтах; некоторые давние лидеры ниш потеряли значимую рубрика видимости.
• Техподдержка Яндекса не комментирует изменения, называя их немного обычного процесса совершенствования алгоритма.
• Дополнительные предположения: появился с молоточка алгоритм ранжирования по текстовым факторам (на мобильные часа) могли просто не выкатить); просто тест выдачи, в ту же линию Бандиту; наказание за длинные тексты; наказание следовать тизеры.

Напоминаю, что это еще не мои выводы, а запись 30 страниц обсуждений на Серче, постов в соцесетях и приватного общения с владельцами пострадавших сайтов. Пишущий эти строки будем их проверять и уточнять.

Выборка для изучения

В настоящий раз собрать пул пострадавших оказалось очень легко и просто. Очевидно, проблема действительно масштабная. Выделить проекты, выигравшие с нововведений, было чуть сложнее — на них результат более «смазанный».

Всего к настоящему моменту я вручную изучил 43 пострадавших и 22 выигравших сайта. Побольше чем достаточно для первого этапа исследования, си как выборка достаточно чистая. Как всегда, я сурово фильтрую сайты, где нельзя с высокой степенью уверенности вычеркнуть влияние других факторов. Смотрите далее примеры безвыгодный вошедших в выборку (в блоке про коммерческие сайты).

Все еще не будем выдвигать никакой гипотезы, чтобы безвыгодный впадать в ловушку подтверждения предвзятости. Давайте просто соста с ситуацией и собирать факты. Поехали.

Трафик действительно снижается не больше и не меньше из десктопной версии поиска

Основной симптом: пробка с настольных ПК упал на 40% и более, а с мобильных остался в том же уровне или подрос.

Типичная кэсы:

Трафик с планшетов падает вместе с десктопным

Еще Вотан типичный пример:

Таких случаев в выборке подавляющее подавляющая, хотя не всегда можно наблюдать четкую обоснованность, так как объем посещаемости с планшетов в целом незначительный для достоверных выводов (если было в день 50 заходов, а из чего явствует 35 — не факт, что имеем дело с проблемами).

Текстовые факторы ни возле чем

Этому есть несколько свидетельств.

Во-первых, текстовые характеристики у ряда выпавших и у тех, кто именно занял их место в ТОП, очень близки. Жрать примеры, когда статьи, зашедшие в ТОП и выпавшие с него, сильно схожи:

• и по классическим факторам текстовой релевантности;
• и по мнению показателям спама, которые я выявил в исследовании «Баден-Бадена»;
• и ровно по новым характеристикам, которые я тестирую (все, кто показывал проблемные сайты вдобавок в прошлом году — я о вас помню, и дело потихоньку двигается).

Безоговорочно, в своем анализе я могу упускать метрики, которые использует Яндекс (и инда, скорее всего, это так). Но значимые различия, после которые стоит наказывать — скорее всего, как-ведь отразились бы на результате.

Во-вторых, и сие гораздо важнее, есть ряд примеров, когда падают позиции у сайтов, которые содержат всего копипаст, растиражированный по сотням сайтов. В выдаче всплывает ровным счетом такой же копипаст с аналогичных проектов.

Под раздачу попали сайты разного возраста и разных тематик

Не суметь говорить, что проблемы только у старых. Часть таблички с проверкой возраста домена (проблемные):

А видишь результаты для группы сайтов, где прирост самый заметен (более 40% прибавки):

Другие косвенные свидетельства о возрасте сайта (даты публикации статей, первые заходы в статистике, нашаривание с ограничением по дате) также подтверждают высокое диверсификация возрастов.

В выборки не попали совсем молодые сайты, что ни говорите это объяснимо. Я брал для изучения только сайты с шабаш большим объемом трафика, чтобы делать достоверные выводы. В (летах (почтенных, точнее, время нахождения в индексе — важный фактор ранжирования (см. моего доклад на BDD). Недавно созданному проекту сложно накопить начальный уровень трафика, достаточный для попадания в выборку.

За поводу тематики — в выборках действительно много «женских» и медицинских сайтов. Чай хватает и других. Примеры тематик: литература, гаджеты, ателье. Да и контент сайтов, ориентированных на прекрасный настил, весьма разнообразен: от садоводства до психологии.

Коммерческие сайты в массе своей никак не задеты

Мне попалось несколько сообщений о том, что-что коммерческие сайты тоже пострадали от апдейта. Все же нет оснований считать, что здесь поработал оный же самый алгоритм. Приведу пару примеров — и горазд понятно, почему.

Кейс №1. Позиции на смартфоне то ли дело, чем на десктопе. Однако динамика трафика отнюдь не меняется. А среди конкурентов есть сайты, не адаптированные почти мобильные.

Кейс №2. То же самое, только лакомиться еще есть слабая недостоверная просадка трафика (посещаемость в целом небольшая). Же на сайте месяц назад проводились работы со структурой.

Кейс №3. А на) этом месте падает и мобайл, и смартфоны. Динамика посещаемости немного различается, что-что и сбило оптимизатора, однако укладывается в недельный цикл (в выходные со смартфонов сидят превыше).

То есть симптомы иногда бывают похожими, а копнешь чуть глубже — и понимаешь, что дело чисто в другом.

Корень проблем — поведенческие факторы

Я уверен в этом получи 90%. Не на сто, потому что всё ещё не завершил исследование (впереди главный этап — пахота всего массива данных, анализ количественных показателей). Только доводов очень много:

Во-первых, информации о поведенческих у оптимизатора дешевле всего, это подводная часть айсберга ранжирования. Полные по части кликам на выдаче в конкретную сессию пользователя усиживать только у поисковой системы. Неудивительно, что общие тенденции обратить внимание сложно. Пострадавшие сайты наверняка похожи — но в скрытом через нас пласте факторов.

Во-вторых, в выборке выросших проектов пожирать сайты с обилием рекламы и в целом не слишком качественной структурой (ни на грош не лучше тех, что просели). Однако у них ужасно незначительный объем поискового трафика до апдейта. Окончательно логично выглядит гипотеза, что это тоже кандидаты нате пессимизацию, но по ним пока не набралось стоит статистики по ПФ.

В-третьих, сам факт разного ранжирования держи разных устройствах намекает, что причина — разный пользовательский умудренность. Показательно, что планшеты приписали к настольным компьютерам. Верно, дело не в каких-то глубоких принципах (кажется «пользователи переносных устройств обычно в дороге, а не в офисе — им нужен кто-нибудь другой контент»), а именно в статистике взаимодействия с контентом на экранах разного размера.

В-четвертых, лопать первые результаты по анализу именно поведенческих метрик; заслуги по ним в выборках присутствуют. Подробнее напишу в следующей статье. В эту пору могу сказать только, что модель вырисовывается довлеет чему что сложная. Никаких примитивных правил, вроде «банят вслед за 20% отказов и выше» или «время на сайте у десктопных посетителей меньше» туточки не будет.

Проседает сайт целиком, а не отдельные страницы

Заметка: почему важно знать, на каком уровне работает алгорифм

Разбираться в том, факторы какого уровня (хост? сторона? страница-запрос?) повлияли на ухудшение позиций — благодатно для практики. Понимание позволяет нащупать стратегию борьбы и дальнейших инвестиций в чертеж:

• уровень запроса — анализируем конкурентов;
• уровень страницы — анализируем конкурентов после широкому ядру, решаем технические проблемы и повышаем точки соприкосновения качество документа;
• уровень хоста — оцениваем рентабельность реанимации по части сравнению с созданием нового проекта, выполняем в первую участок массовые доработки и т.д.

Откуда вывод о влиянии на уровне сайта?

Перед всего, пострадавшие проекты показывают изменение трафика, сходное с динамикой сайтов по-под хостовым фильтром. Типичный пример:

(Скриншот обновленного инструмента пользу кого анализа изменения трафика в bez-bubna.com, см. анонс).

Мелочёвка видеть, что:

• максимальные потери из-за снижения трафика в ряде страниц;
• при этом страниц, где затор исчез, в 3 раза больше, чем тех, где дьявол появился.

Картина хорошо согласуется с гипотезой, что изменения затронули трендец подряд — и частотные, и «случайные» запросы. (Если вам непонятна логика в этом моменте — дело хозяйское подробнее о диагностике по соотношению страниц с разной динамикой).

Тем не менее не исключены и альтернативные объяснения. Например, алгоритм работает сверху уровне страниц, а пострадали шаблонные сайты, где у всех статей как стертый медный пятак поведенческие факторы.

Как отличить одно от другого, в случае если от нас скрыта большая часть данных числом поведенческим? Не так уж и сложно:

• Если в февральском шторме повинен фактор уровня страницы, то молодые документы, идеже мало статистики по ПФ, не будут задеты.
• В случае если же мы имеем дело с хостовыми проблемами, так недавно добавленные страницы тоже потеряют трафик. А опубликованные истечении (года) апдейта будут с трудом его набирать.

Что ты да я видим в реальности? К счастью, на 4 сайтах обнаружилось немало много молодых страниц со слабой сезонностью спроса. Гляди как на них меняется объем визитов с десктопа:

А гляди так — с мобильных:

Трафик с настольных компьютеров падает, с мобильных растет или — или стабилен. Все как и в целом по сайту. Таким образом, винить в проблемах нужно факторы сверху уровне всего сайта.

Теоретически возможны и другие объяснения, только они мало что меняют для практики. Действительно, 4 сайта — еще недостаточно для полной уверенности, что полное сходство динамики на них оставляет невыгодный так много сомнений. В любом случае на следующем этапе исследования пора и честь знать больше данных и больше ясности.

Если у вас кушать еще примеры проблемных сайтов с 20 или побольше страницами в возрасте до 3 месяцев — пожалуйста, пришлите ми пример для изучения.

Резюме

1. Изменения коснулись порядком большого числа информационных сайтов; коммерческие не затронуты. Отката по (по грибы) полторы недели не произошло. Похоже, это маловыгодный временный «глюк», а новая реальность, к которой владельцам информационных сайтов нужно идти куда ветер дует.
2. Обновление повлияло на проекты разных тематик, возраста и структуры.
3. Текстовые факторы в данном случае малограмотный оказывают на просадку или прирост прямого влияния.
4. Побуждение понижения — слабые поведенческие факторы на уровне сайта; они ухудшают позиции в книжка числе новых страниц. Добавлять статьи на пострадавшие сайты значит менее выгодно.

Ну что же. Некоторая доказатель появилась, теперь остается самое интересное: на какие как факторы обращать внимание и что делать для их улучшения. Об этом я напишу в нижеупомянутый раз, когда завершу изучение собранных данных. Удлинение. Ant. сужение следует!

Источник: Блог Алексея Трудова о SEO, веб-аналитике и продажах

Источник: www.seonews.ru