<стр.>Получите информацию о воздействии основных обновлений на обычный трафик. Узнайте о нюансах намерений пользователей и рейтинге результатов поиска.
Повышайте свои навыки с помощью еженедельной статистики Growth Memo’ Подпишитесь бесплатно!
Сайты могут потерять значительный органический трафик из-за основных обновлений без очевидных закономерностей при анализе изменений рейтинга. Одной из скрытых причин являются тонкие изменения намерений.
Две устаревшие модели не позволяют нам увидеть, что происходит на самом деле.
Во-первых, мы часто считаем намерения пользователя транзакционными, навигационными, информационными и коммерческими. Но сегодня намерения пользователя гораздо изощреннее и конкретнее.
Во-вторых, не все места в результатах поиска одинаковы. Google разделяет лучшие результаты на доминантные, общие и второстепенные.
Если мы не говорим о длинных ключевых словах с очень четким намерением, ключевые слова могут иметь несколько значений. Некоторые люди, которые ищут “ai ecommerce,” например, хотят знать, как ИИ используется в электронной коммерции, в то время как другие хотят знать, как электронная коммерция изменяется благодаря ИИ. Тонкий, но другой.
В результате Google показывает смесь результатов, стараясь как можно лучше ответить на каждое из этих намерений.
Google изменяет рейтинг результатов поиска во время основных обновлений, когда обнаруживает изменения в намерениях пользователей, что может быть особенно жестким если влияют на доминирующее намерение и первые 3 результата.
В большой схеме вещей небольшие изменения ранга часто кажутся незначительными и хаотическими. Но то, что мы видим, — это эффект бабочки: небольшое изменение оказывает огромное влияние.
Автор изображения: Lyna ™
Эффекты бабочки от изменения намерений
Не зная, на что обращать внимание, трудно выявить и понять тонкие изменения ранга из-за изменения намерений пользователя (эффекты бабочки).
Наше понимание значения ключевого слова часто слишком статическое. Темы постоянно меняются.
На одном конце спектра у вас есть ключевые слова, связанные с новостями, которые подпадают под фильтры запроса заслуживают свежести (QDF). Просмотрите новости за день, и вы увидите, как быстро может измениться значение ключевого слова.
С другой стороны, у вас есть вечнозеленые ключевые слова, которые почти не изменяют значение.
Возьмем пример “ecommerce ai.” С начала февраля до середины апреля доминирующее намерение пользователя изменилось с “информации о ИИ в электронной коммерции” “как искусственный интеллект меняет индустрию электронной коммерции”
Автор изображения: Кевин Индиг
На снимке экрана ниже я обозначил разные типы намерений цветом, чтобы подчеркнуть, насколько тонкими могут быть отличия.
Автор изображения: Кевин Индиг
Это имеет смысл. ИИ быстро меняется, как и его влияние. Люди узнают об этом и задают новые вопросы. Когда (доминирующее) намерение пользователя изменяется, ранги следуют этому примеру.
Взвешивание намерений, показанных в результатах поиска для ключевых слов, также может изменяться. Доминирующее намерение пользователя может стать обычным и обычным второстепенным.
Изменение намерений является причиной того, почему Google говорит, что владельцы сайтов не всегда делают что-то не так, когда выходит обновление, и что “не исправлять” и что вы не можете “восстановить” по обновлению алгоритма. Хорошо.
Еще больший вызов возникает, когда намерения изменяются, и два URL-адреса внезапно уничтожают друг друга.
Например, когда статья охватывает вступление к теме (“что такое&help;”), а другая охватывает более исчерпывающий справочник по теме, обе они могут получить рейтинг в то же время или внезапно соревноваться.
Автор изображения: Кевин Индиг
Как найти Butterfly Effects? Когда органический трафик падает после основного обновления, обратите внимание на ключевые слова, выпавшие с первых 3 позиций. Здесь больше всего болит. Даже падение одной позиции оказывает негабаритное влияние.
Чтобы количественно определить изменения намерений, вы можете проанализировать заголовки рейтинга результатов до и после обновления. Заголовки — это не конец, но они дают важную информацию о намерениях пользователя.
В большом масштабе вы можете использовать выбранный LLM для категоризации заголовков с помощью следующих подсказок:
- “Об'соедините следующие заголовки в одну из следующих групп: {намерение 1}, {намерение 2}, {намерение 3} и т.д. ~
- “Какое намерение могут иметь пользователи, щелкая следующий результат поиска?”
Для очень популярных запросов мы можем пойти дальше и проанализировать тенденцию поиска в Google Suggest, чтобы увидеть, растет или уменьшается объем поиска.
Быстрый рост поискового спроса на связанное ключевое слово может изменить доминирующее, общее или второстепенное поисковое намерение для корневого ключевого слова.
Обратите внимание, что мы не знаем всех ключевых слов с растущим объемом поиска или для которых пороговое значение Google для определения намерений пользователя для изменения ключевых слов. Также присутствует фактор времени, поскольку некоторые ключевые слова быстро изменяют свое значение (вспомните “День независимости” и “Ухань”).
Как действовать относительно изменения намерения? Когда вы определили, что намерение изменилось для ключевого слова, у вас есть три варианта:
- Исправить потенциальную каннибализацию (удалить или консолидировать).
- Переписать пострадавшие статьи в соответствии с новыми намерениями пользователя.
- Создание нового содержимого на основе измененных намерений пользователя.
Обновление ядра многогранные
Уточнение намерений пользователя — это не все, что производят основные обновления. Они стали кухонными мойками для различных систем:
- Классификатор полезного содержимого интегрирован с основными обновлениями (ссылки).
- Другие системы качества, такие как Panda и Penguin, были интегрированы с основными обновлениями несколько лет назад.
- 15% поисковых запросов, которые получает Google, являются чистыми новыми, а это значит, что Google должна проверить исходную смесь результатов и выполнить итерацию на основе сигналов пользователей.
Все эти влияния делают основные обновления многогранными, сложными и непредсказуемыми. Однако рассмотрение различных форм намерений пользователя и тонких изменений дает нам путь от путаницы к решению проблемы.