Оптимизация по-английски: доклады с конференции BrightonSEO — часть 1

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Введите e-mail

Я подтверждаю свою дееспособность и даю согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с соглашением

Подписаться

13 сентября состоялась большая конференция по SEO в Великобритании - BrightonSEO. На ней выступали представители известных сервисов, руководители SEO-агентств и частные специалисты. Мы перевели первую часть выжимок из докладов.

Если владеете разговорным английским, то вот запись всех докладов:

Сегодня вы узнаете:

Greg Gifford - Сущности и будущее в SEO

О чем говорили

Greg Gifford, вице-президент Wikimomotive рассказал об эволюции алгоритма Google — от простого сопоставления ключевых слов до понимания текущих сущностей и процессов, сигналов.

Что усвоить

• Сущность — наиболее важная концепция в SEO. Они — основа всех задач, которые мы решаем в рамках поисковой оптимизации.
• Google начинает использовать реальные сигналы, которые нельзя подделать при ранжировании сайта.
• Для достижения наилучших результатов в SEO, предоставляйте наилучший ответ для пользователя, соответствующий его интенту.

Что такое сущность?

Сущность — это нечто большее, чем просто некий объект. Но не обязательно это человек или предмет. Дата, время цвет, идея, инсайт — тоже сущности. Google понимает это как “вещь или понятие”, которое является единичным, уникальным, четко определенным и различимым.

Это означает, что сущности — наиболее важная концепция в SEO, они составляют основу каждой задачи, которую мы выполняем, и тактики, которую мы используем. Кроме того, расширенные сниппеты в SEO, поля ответов, нулевая позиция — основаны на сущностях, подкрепленных ссылками, отзывами и локальным SEO.

Как эволюционировали поисковые сущности

Ранее Google просто сопоставлял запросы с ключевыми словами, рассматривал шаблоны, а не реальные нужды пользователей. Введение Графа Знаний в 2012 стало первым шагом к созданию основы для поиска сущностей. В компании объявили: “Мы переходим от ключевых слов к реальным знаниям о сущностях и их взаимосвязи”.

В 2013 году последовало обновление Hummingbird. Поисковая система сделала акцент на понимании семантики. А теперь совершенно ясно, что Google сосредоточен на поиске среди сущностей, а не слов. Так, в 2015 году компания запатентовала схема ранжирования на основе показателей объектов, а в 2016 — систему ответов на основе связей неструктурированных данных между собой. В 2018 году они обновили эту технологию, добавили машинное обучение.

Как это влияет на будущее SEO

Во-первых, ранжирование будет основываться в большей степени на реальных сигналах, которые невозможно подделать. Вместе с ними — оффлайн-действия, основанные на бизнес-сущностях.

Голосовой поиск будет полностью сосредоточен на разговорных запросах, которые помогут Google понять, какие объекты следует ранжировать. Мобильный поиск продолжит развиваться и сделает локальное SEO важным для всех.

Поэтому поисковая оптимизация отойдет от текстового контента, а большее внимание придется уделять именно на предоставлении лучшего ответа (не текста!), релевантного нуждам пользователей.

Что нужно перестать делать

Хотя ссылки всегда будут иметь значение, теперь они станут менее важными, потому что система научится лучше понимать сигналы сущностей. Сопоставление ключевых слов и концентрация запросов на отдельных страницах станут менее важны.

Что делать в итоге

В будущем Google поймет все, что связано с сущностью, которую описывает ключевое слово. Поэтому обратите внимание на то, как она связана с другими объектами.

Локальное SEO станет ключом к успеху для многих компаний, поскольку Google My Business превратится в прямую базу данных о вашем бизнесе. Поэтому обратите внимание на вашу страничку, фотографии, отзывы, вопросы и ответы.

Tim Soulo — Переосмысление основ исследования ключевых слов с учетом Big Data

О чем говорили

Tim Soulo — директор по маркетингу и продуктам в Ahrefs. Рассказал о традиционной схеме исследования ключевых слов и поделился своим трехэтапным подходом к сбору семантики, с учетом как поискового трафика, так и бизнес-потенциала ключевых слов.

Что усвоить

• Каждая тема в поиске имеет собственную кривую спросы на результаты поиска. Общий потенциал есть у каждого запроса, он зависит от количества и частотности, а также способа поиска, который использует человек.
• Не сосредотачивайтесь только на частотности, анализируйте страницы с высоким рейтингом, смотрите, по каким ключам они ранжируются в выдаче.
• Секрет первой позиции заключается в поиске. Это значит, вы предоставляете контент, соответствующий запросам пользователей.

Общий потенциал поискового трафика

Страницы никогда не будут оцениваться только по одному ключевому слову. Согласно исследованию, страница топ-1 по одному запросу ранжируется, в средем, по 100 других ключей.

Это связано с тем, что каждая тема поиска имеет собственную кривую спроса. А некоторые термины — долгосрочную кривую.

Общий потенциал поискового трафика, который вы получите для каждой темы, зависит от количества способов ее поиска. Все мы ищем информацию по-разному. Кроме того, Google может теперь понимать интент запросов, поэтому будет также отображать страницы с теми терминами, которые сочтет необходимыми.

Как это применить

Не смотрите только на объем поиска по ключевым словам. Проанализируйте страницы с наиболее высоким рейтингом ключевых слов, по которым вы хотите выйти в топ. Вычислите, по скольким запросам они также ранжируются, обратите внимание на запросы с длинным хвостом.

Бизнес-потенциал

Одно дело — получить трафик на сайт. Другое — убедиться, что вы его конвертируете. Оценивание семантики с точки зрения бизнес-задач поможет расставить приоритеты и выбрать те фразы, которые принесут наибольший эффект.

Тим предлагает расставить приоритеты в следующем порядке:

• 3 — ваш продукт практически незаменим;
• 2 — ваш продукт помогает решить проблему, но не обязателен;
• 1 — лучший способ решить проблему.

Потенциал в ранжировании

Цель большинства людей — занять первое место в выдаче. Но Тим объяснил, что значение первой позиции переоценено. И топ-1 не может гарантировать больший трафик.

Исследование, которое провел Ahrefs, показало, что самая высокая позиция получает самый высокий трафик только в 49% случаев (для анализа использовали выборку из 100 тыс. запросов).

Что делать вместо достижения топ-1

Секрет в том, чтобы сосредоточиться на поисковом интенте, охватить широкую тему и добиться большего числа обратных ссылок.

Becky Simms — Будущее поиска в понимании человеческой психологии

О чем говорили

Becky Simms — управляющий директор в Reflect Digital. Она рассказала, как оптимизаторам меньше сосредотачиваться на роботах, алгоритмах и больше думать о людях, которые каждый день пользуются гуглом.

Что усвоить

• Google подражает сейчас людям лучше, чем когда-либо, благодаря алгоритму RankBrain и постоянным обучениям ИИ. Это позволяет создавать контент, ориентированный на человека.
• Нам нужно начать думать о человеке, который вводит запрос в поиске, чтобы получить ответную реакцию.
• Язык, который мы используем в контенте, нуждается в сочетании визуального, аудио и кинестетического факторов, поскольку у всех разные предпочтения.

Понимание людей сделает SEO лучше

Экономисты осознали, что люди не всегда реагируют рационально. Как мы можем ожидать влияния факторов “цена + качество”, когда миром правят эмоции? Не принимая во внимания эмоции людей и их мотивацию при подготовке контента, мы теряем наших пользователей.

Поэтому поговорим о людях

Показатели в интернет-маркетинге стали измеримыми и точными. Но стоят ли они того, чтобы создавать контент ради них, а не людей? Благодаря алгоритму и достижениям в области машинного обучения, Google способен имитировать поведение человека сильнее, чем когда либо прежде.

Это позволяет нам создавать контент, ориентированный на человека, а не на роботов поисковых систем.

Получение реакций от людей

Чтобы стать хорошим SEO-специалистом, нам нужно поощрять действия со стороны посетителей сайта. Это начинается с размышлений о человеке по ту сторону экрана. Не секрет, что как настоящие оптимизаторы, мы смотрим на алгоритмы, апдейты и анализируем их. Но у нас есть все возможности создать для человека качественный пользовательский опыт.

Сила слов

В интернете очень много неинтересного, сухого контента. Он не запоминается, не вызывает у читателей эмоции. Найдите баланс между эмоциональностью и рациональностью.

Не пытайтесь в сотый раз рассказывать, что у вас на коммерческой странице и кому полезна ваша услуга. Покажите, как она решит текущие проблемы людей.

Баланс между сухим и эмоциональным изложением — ключевой аспект подготовки статьи. Контекст слов несет силу для конечного читателя.

Визуальный, аудиальный и кинестетический язык

У всех у нас свои предпочитаемые способы получения информации. Кто-то читает, кто-то слушает.

• “Я вижу, что ты имеешь в виду”.
• “Я слышу, о чем ты говоришь”.
• “Мне кажется, что …”.

Вот 7 советов, как использовать особенности нашего восприятия в контенте:

• Информативность и веселая манера изложения.
• Эмоции в статье, которую вы пишете.
• В первую очередь — проблемы аудитории, потом — что вы можете сделать.
• Внимание на контекст, потом — на факты.
• Используйте все типы и форматы контента.
• Следите за тем, чтобы с одной стороны давать лучший пользовательский опыт, с другой — верные сигналы для Google.
• Помните, у вас есть реальная возможность влиять на манеру поведения пользователей.

Chris Liversidge — Как машинное обучение использовать в SEO (на примере кейса с 20кратным увеличением ROI)

О чем говорили

Chris Liversidge, основатель QueryClick, рассказал про объединение аналитических данных, важности атрибуции и о том, как машинное обучение влияет на SEO.

Что усвоить

• Машинное обучение — для понимания связей, которые люди осознать не могут.
• Прогнозирующие модели можно использовать для анализа поведения, конверсий и влияния на маркетинговые активности автономно.
• Модели машинного обучения можно использовать для просчета тенденций в трудно измеримых рынках, а также выявления каннибализации между органикой и рекламной выдачей.

Как использовать машинное обучение

Машинное обучение нужно для понимания связей, которые человек не всегда в состоянии понять, а еще для моделирования данных, которые нам недоступны.

Например, когда оптимизаторы обучают алгоритм, они могут получить недоступные ранее данные. С ними есть возможность выполнять тесты бесконечное число раз, пока не получите необходимый результат.

Машинное обучение для моделей атрибуции

Многие аналитики используют неверные модели атрибуции — не заданные ключевые слова, несовместимые источники трафика, отсутствие геолокации. От этого страдает маркетинг и SEO, в частности.

Используя МО, Крис получил на 334% больше данных о своих клиентов, чем аналитическая программа, которую они использовали. Так они поняли, что зря потратили 48 миллионов фунтов.

Использование предиктивных моделей

Такие модели могут помочь с рядом задач по оптимизации, а также найти полезные данные. Например, Крис реализовал такую модель для одного из своих клиентов. Она проанализировала данные о конверсиях, рассчитала, как на них влияют активности оффлайн-маркетинга.

Машинное обучение поможет выявить тенденции на трудно измеримых рынках, посмотреть на платную и органическую выдачу — нет ли каннибализации.

Dixon Jones — Как на самом деле работает PageRank

О чем говорили

Амбассадор бренда Majestic Dixon Jones объяснил, как работает алгоритм PageRank, поделился своей формулой и немного рассказал про математику, которая стоит за алгоритмом.

Что усвоить

• В 2006 Google изменил свой алгоритм ранжирования, чтобы получить результаты, аналогичные предыдущей версии алгоритма, но гораздо быстрее.
• При расчете PR результаты будут колебаться для каждой из итераций прогона алгоритма.
• PageRank разработали для использования на уровне страницы, а не на уровне домена. Результаты могут существенно отличаться при расчете для каждой страницы.

Что такое PageRank

Это ранняя версия машинного обучения. Алгоритм учитывает количество ссылок, как входящих, так и исходящих, а также отношение между страницами вашего сайта.

Как вычисляется вес страницы

PageRank рассчитывает количество обратных ссылок на страницу. В примере Диксона было количество обратных ссылок, указывающих на страницу. Отсюда он вычислял коэффициент для каждой. Это определяется умножением коэффициента на 0,85 и поделенное на 0,85. Затем применяется коэффициент демпфирования.

У Диксона есть удобный документ с формулой для вычисления PageRank, доступ можно получить, если написать ему на почту talk@dixonjones.com с темой PageRank.

Результаты

PageRank работает с универсальным набором данных. Во время вычислений алгоритму нужно проделать несколько итераций, потому что:

• каждый отдельный сигнал мал;
• индивидуальная оценка сигнала повышает риски ошибиться;
• при масштабировании влияние ошибок уменьшается;
• увеличивается доверие.

При расчете результаты будут колебаться на каждой итерации, прежде чем алгоритм выдаст окончательное число.

Работа на уровне страницы

PageRank используют для каждой страницы сайта. Если использовать его на уровне домена, можно получить совершенно другой результат. Это связано с тем, что для расчета нужно получить определенный уровень детализации данных. Поэтому PR вычисляет силу одной страницы, а не всего домена.

Обновления PageRank

В 2006 году Google внес поправки в работу алгоритма. Основная задача — алгоритм должен выдавать тот же результат, но тратить меньше времени на его получение.

Разумный метод обхода от Google также можно использовать вместе с этой сложной математикой. Новая модель учитывает и ссылки, и данные о поведении пользователей на сайтах, связанных с этой ссылкой. Так подтверждается мнение, что не все ссылки работают одинаково.

Если мы увидим, что вам интересно, как оптимизируют сайты в англии, о чем говорят британские SEOшники, мы переведем еще два материала об этой конференции.

Источник.