В начале марта крупнейший поисковик Рунета поделился информацией о том, какие нововведения были проведены в системе в первые месяцы нового года.
1. Реализована программа поиска по социальному Интернету. Теперь пользователи смогут найти в Яндексе знакомых и друзей в любой социальной сети. Кроме того, Яндекс начал сотрудничество с Твиттером, благодаря которому поисковая система будет получать новые сообщения в режиме реального времени. Вдобавок в результаты поиска по событиям будет добавлен блок новых статей и видеороликов. Любой пользователь сможет посмотреть свежие ответы за последние три дня.
2. В мультимедийном поиске к информации о статьях и видеороликах добавилась дата создания. Теперь пользователи без труда найдут свежие картинки или видеофайлы, кроме того, смогут настроить показ контента, добавленного несколько дней, неделю, месяц назад.
В Яндекс.Картинках была запущена региональная формула ранжирования. Теперь пользователям будут показываться результаты, соответствующие их региону или стране (фотография мэра, флаг, столица и т.д.).
3. Начиная с января, Яндекс ввел персонализированные поисковые подсказки для зарегистрированных пользователей. Также система пополнилась двумя новыми колдунщиками. Первый показывает полезную информацию о лекарственных препаратах непосредственно в результатах поиска. Второй − музыкальные ответы для владельцев iPhone с возможностью прослушать запись прямо на странице с результатами поиска.
4. Поработали в Яндексе и над системой безопасности. Так, теперь из мобильных результатов поиска исключаются сайты, содержащие вредоносные редиректы. Пользователей предупреждают об опасности через Safe Browsing API. Также нужно отметить, что теперь база опасных сайтов Яндекса является одним из источников информации для проверки ресурсов в сервисе VirusTotal.com.
Так или иначе, у Яндекса наметился свой путь - предлагать решения задач. Мы первыми начали разбавлять однородный список ссылок на документы особыми ответами, позволяющими закончить начатое, не уходя с выдачи: послушать песню, выбрать фильм в прокате, уточнить, когда отключат горячую воду дома. Такие ответы мы называем колдунщиками. Вот несколько примеров:
Колдунщики имеют огромную популярность, и для многих сервисов являются основными точками входа. Если раньше Яндекс находил лишь документы, в которых встречается запрашиваемая фраза, то сейчас, если я спрашиваю [как добраться тверская 23], это вовсе не значит, что мне нужен сайт, где эта фраза встречается чаще всего; я тем самым сообщаю системе о своем желании выяснить маршрут и посмотреть на карту. И колдунщики в таких ситуациях до сих пор приходят на
помощь:
В определенный момент мы поняли, что пора наводить порядок на выдаче: она стала слишком неоднородной по структуре, а мы продолжаем пытаться уместить всё разнообразие в плоском списке. Так появились группировки однородных ответов - врезки. Мы по-прежнему отвечаем списком, но однородные ответы собираются в группы и отмечаются каким-нибудь общим выносным признаком. Например, врезка свежих результатов.
Или врезка Твиттера:
Но, как показала практика, врезки в том виде, в котором они были задуманы, не работают: не все люди понимают, где начало, а где конец, и что это вообще отдельный тип ответов. Были попытки отделять врезки линиями:
Это тоже ситуацию не исправило: исполосованная выдача не вносила дополнительной ясности для людей.
Тем временем, на подходе была группировка ответов с одного сайта, намечались связи подчинения между ответами. На поиск протискивалось все больше форм: стало возможным проложить маршрут, забронировать гостиницу или купить билет на самолет. Но тормозом в развитии системы так и оставалось списковое представление ответов на выдаче.
Нам стало очевидно, что интерфейс поиска требует полного переосмысления, если мы хотим жить и расти дальше.
Решение напрашивалось само собой и лечило многие родовые травмы, так что мы сразу начали примерять острова ко всем типам ответов, начиная с самых бедных и заканчивая самыми распухшими вариантами и формами бронирования столиков в ресторанах.
Как видите, все блоки достаточно разные, но каждый из них собран таким образом, чтобы наилучшим образом отработать свою функцию. И при всей неоднородности островов, их соседство не приводит к хаосу.
Когда мы более-менее разобрались с одиночными ответами, начали думать про врезки. Поскольку нас уже ничего не ограничивало, мы могли изолировано от всего остального спроектировать их внешний вид. Стержнем в рассуждениях была такая мысль: если это группа ответов одного типа, то по ее внешнему виду должно быть очевидным какого. Другими словами, мало разглядеть группу, нужно сразу понять, почему эти ответы собраны вместе. Так мы дали врезке табличную структуру, чтобы вынести в отдельный столбец общие те признаки, согласно которым сработала группировка.
Но этот шаг - разместить на классической выдаче самое важное справа - вызвал много споров внутри компании, потому что тепловые карты, описывающие поле зрения людей выглядели так:
Всяческие эксперименты также подтверждали, что правый край выдачи - слепая зона.
Но исследования нового поиска на живых прототипах показали то, что мы и ожидали увидеть: люди смотрят не в левый верхний угол экрана, а туда, где им что-то показывают:
Оставалась последняя проблема с блочной структурой - она выглядит избыточной на бедной выдаче, когда Яндексу кроме списка ссылок предложить нечего. Например, ответ по запросу [телепрограмма] в новом Яндексе проигрывает старому.
Поразмыслив, мы пришли к следующему: исходная выдача - это один остров. От общего острова отделяются колдунщики и врезки, образуя собственнные острова. Теперь бедная выдача выглядела так:
В целом, среднестатистический ответ нового Яндекса теперь выглядит так:
Но, как показывают приборы, мало кто пользуется этой возможностью. Поэтому верхнюю часть шапки мы называем слепой зоной - все внимание на себя принимает яркая стрелка. На другие вертикали люди в основном попадают либо через колдунщики, либо переходя на нужный сервис ещё до запроса по ссылкам с главной страницы.
Кстати, в качестве домашнего задания предлагаю порассуждать о том, по какому принципу упорядочены ссылки над поисковой стрелкой.
Делать строку ссылок более заметной в поиске не было никакого желания - это, так или иначе, путь в тупик: вертикалей у Яндекса меньше не становится, так что по каждому запросу пришлось бы предлагать один и тот же фиксированный бесконечно распухающий список с кнопкой «ещё».
Лояльные ребята должны быть в курсе, что в прошлом году Яндекс выпустил поисковое приложение для iPad.
Кстати, и здесь уже появляются блоки, но в упрощенном виде. Но интересно тут другое - способ переключения вертикалей. Это интерфейсное решение всем очень понравилось: оно было одновременно заметным, наглядным и не отвлекало от главного, того, что справа. Если поисковое приложение ищет только по трем-четырем вертикалям, оно может себе позволить иметь такой размашистый список. В основном поиске вертикалей гораздо больше, правда, далеко каждая из них отвечает текущему запросу. Поэтому мы решили очевидным образом развить эту идею: левая колонка должна содержать в себе только те вертикали, которые соответствуют заданному контексту. А контекст задается запросом пользователя.
Теперь все логично складывается: есть шапка с поисковой стрелкой - это область ввода, а все что ниже - область вывода. И область вывода полностью подчинена запросу, какие бы ответы мы в ней ни размещали. А список вертикалей тоже является своеобразным типом ответа. Кроме того, он ещё служит оглавлением основной выдачи.
Но люди, найдя пылесос на маркете, совершенно спокойно продолжали там же искать [одноклассники.ру]. И, надо признать, имели на это полное право: написано Яндекс, рядом знакомая поисковая стрелка и кнопка «Найти». Так что на данном этапе своего развития мы осознали, что никто не хочет и не должен изучать всю инфраструктуру Яндекса, что и где лучше искать, какими коридорами туда следует ходить. Теперь у Яндекса стрелка одна единственная, и спрашивать у нее можно что угодно и где угодно.
Всем-всем привет!
2017 год принес много нового в различные отрасли интернет-маркетинга, в частности в контекстную рекламу. Появились различные полезные функции, переосмыслены интерфейсы, доработаны инструменты — в общем есть о чем поговорить.
25 января 2017 года в Яндекс.Директ дали старт статусу «Мало показов», который присваивается группе объявлений, где используемые ключевые фразы не могут по своей природе набрать должного количества показов, из-за чего показы объявлений этой группы прекращаются. Эта новость всполошила многих интернет-маркетологов, так как пришлось изменить подход к созданию рекламных кампаний в Яндекс.Директ.
Благо опытные специалисты нашли выход из данной ситуации и предложили сразу несколько решений данной проблемы, суть которых одна — группировка фраз. Более подробно об этом Вы можете почитать .
В начале года в Директе вместо минус-слов появились минус-фразы. Теперь в список запрещенных можно добавлять фразы длиной от 2-х до 7-ми слов.
Операторы для уточнения фраз также доступны. Подробнее о сборе минус-слов (теперь уже фраз) можно почитать .
22-го марта в Яндекс.Директ изменился размер минимального платежа. Если раньше можно было ограничиться 300-ми рублями, то сейчас минимум 1000. В принципе, это правильно, так как в большинстве тематик 300-т рублей хватает только на несколько кликов.
К тому же, как я думаю, это отсечет тех, кто решил получить хороший результат за 500 рублей.
В мае появилась возможность назначать корректировки ставок по регионам, то есть с пятого месяца года у нас появилась возможность повысить или понизить ставку на определенный процент для конкретного региона. Данная функция будет очень полезной для тех, кто рекламируется сразу в нескольких регионах страны: с помощью аналитики можно выявить регионы с самой высокой конверсией и сделать на них повышающую корректировку, а для менее конверсионных наоборот — понижающую.
Назначить корректировку можно в параметрах кампании при назначении геотаргетинга.
Опять-таки в мае Директ обзавелся еще одной важной и очень удобной функцией — добавление минус-фраз или новых поисковых запросов через отчет «Поисковые запросы». Теперь в данном отчете можно выделить нецелевые фразы и заминусовать их прямо тут же. С целевыми запросами точно также: выделяем и добавляем в семантическое ядро рекламной кампании.
Честно говоря, данное нововведение упростило работу по оптимизации кампаний для специалистов, но реализация пока немного хромает, как мне кажется. Дело в том, что при большом объеме данных интерфейс начинает сильно «глючить», что вызывает неудобства при работе.
Летом, а если быть точнее, то в июне, в поисковую выдачу по запросу пользователя добавили новую позицию в блок «Спецразмещение»: для десктопов — 4-е спецразмещение, для мобильных устройств — 3-е специразмещение. Правда, распространяется это нововведение всего лишь на 2-3% запросов пользователей, но что-то мне подсказывается, что гораздо больше.
Назначить ставки на новую позицию Вы можете через Директ Коммандер, в основном же интерфейсе Директе все остается по-прежнему.
В этом же месяце (июне) произошла настоящая сенсация — Яндекс.Директ лишили одной из самых популярных стратегий — «Показ в блоке по минимальной цене». Отключение происходило плавно, чтобы не было неприятных инцидентов.
Предсказать это можно было еще когда вводился новый аукцион, когда на поиске появилось определение «охват аудитории». Дело в том, что с позиции распределили между собой охват целевой аудитории — объявление на 1-м спецразмещении теперь показывается 100% аудитории, а рекламодатели ниже получают на 10-15% меньше охвата вышестоящего, то есть 2-е спец-е — 85%, 3-е — 75% и так далее.
С тех пор использование этой стратегии стало немного не выгодным.
Также теперь не учитываются знаки препинания при подсчете количества символов в элементах объявлений — до 15 знаков препинания можно использовать без зазрения совести, но только в пределах разумного.
Кроме этого, в конце октября специалисты из Яндекс.Директ запустили эксперимент с описаниями для быстрых ссылок. Если раньше описания отображались только для навигационных запросов, то теперь будут и для обычных.
В конце октября запустилось открытое бета-тестирование нового Директ Коммандера. Узнать подробнее о новом инструменте Вы можете . Изменений очень много, но лично мне новый вариант программы показался не очень удобным. Думаю, что в ближайшее время все изменится.
В начале ноября открылось бета-тестирование нового дополнения к объявлениям — видеодополнения. Дополнение доступно только текстово-графических объявлений. Есть возможность использования собственных видео-материалов, а также использования уже готовых креативов.
На мой взгляд, очень интересное дополнение, но судить о его эффективности я не стану, так как пока нигде не тестировал.
Загрузка сайтов на мобильных устройствах должна происходить моментом, без каких-либо задержек. К сожалению, еще не все сделали быстрые и удобные адаптивные варианты своих сайтов, но в Яндексе придумали решение этой проблемы — турбо-страницы.
Такая страница будет находиться на серверах Яндекса.
Поучаствовать в бета-тестировании можно написав сотрудникам Яндекса.
Как видите, 2017 год был очень содержательным на нововведения. Можно с полной уверенностью сказать, что Яндекс.Директ потихоньку догоняет Google Adwords по функционалу, так что со временем мы получим очень качественный, функциональный и удобный инструмент для привлечения максимально целевого трафика на сайт.
Ну а на этом у меня все, дорогие друзья!
До скорых встреч на страницах блога !
Предыдущая статья22 августа 2017 Яндекс запустил новую версию поискового алгоритма – «Королёв». Максимально кратко и емко можно описать его суть словами из пресс-релиза Яндекса:
Запуск алгоритма состоялся в Московском планетарии и сопровождался докладами разработчиков алгоритма, торжественным нажатием кнопки запуска и даже звонком на МКС и прямым эфиром с космонавтами.
Полное видео презентации можно посмотреть прямо здесь, а ниже мы рассмотрим основные изменения и ответы на частые вопросы. Информацию мы будем сопровождать комментариями сотрудников Яндекса в блоге компании, а также цитатами из официальных источников.
«Королев» – это продолжение алгоритма «Палех », представленного в ноябре 2016 года. «Палех» был первым шагом в сторону семантического поиска, задача которого – лучше понимать смысл страниц.
«Королев» же теперь умеет понимать смысл всей страницы, а не только заголовка title, как было после анонса «Палеха».
Алгоритм должен улучшить выдачу по редким и сложным запросам.
Документы могут не содержать многих слов запроса, поэтому традиционные алгоритмы определения текстовой релевантности не справятся с этой задачей.
Выглядит это примерно так:
В Google работает аналогичный алгоритм – RankBrain:
Область действия алгоритма «Королев» распространяется на все запросы, в том числе на коммерческие. Однако больше всего влияние заметно именно на многословных запросах. Яндекс подтвердил, что алгоритм работает на всем поиске.
Конечно, целью алгоритма было улучшение качества выдачи по редким и сложным вопросам. Проверим на редких и сложных коммерческих запросах, связанных как раз с названием предмета.Например, в этом случае Яндекс действительно понимает, о чем идет речь. Правда, в выдаче в основном обзоры и статьи, а не коммерческие сайты.
А в этом случае поисковик понял, что меня, скорее всего, интересует дрон или квадрокоптер. Конечно же, выдача начинается с Яндекс.Маркет:
Но в некоторых случаях Яндекс бессилен…
Разберем подробнее презентацию нового алгоритма. Ниже будут только выдержки самых интересных моментов с нашими комментариями и слайды из презентации.
Новая версия поиска основана на нейронной сети. Она состоит из большого количества нейронов. У нейрона есть один выход и несколько входов, он умеет суммировать полученную информацию и после преобразования передавать ее дальше.
Нейронная сеть может выполнять гораздо более сложные задачи и ее можно обучить понимать смысл текста. Для этого нужно дать ей много обучающих примеров.
Работу в этом направлении Яндекс начал с модели DSSM, состоящей из двух частей, соответствующих запросу и странице. На выходе была оценка, насколько они близки по смыслу.
Для обучения нейросети нужно много обучающих примеров.
Отрицательные – это пара текстов, не связанных по смыслу.
Положительные – пары «текст-запрос», связанные по смыслу.
Согласно презентации, Яндекс использовал для обучения массив данных о поведении пользователей на выдаче и считал связанными по смыслу запрос и страницу, на которую часто кликают пользователи в выдаче. Но как позже пояснил Михаил Сливинский, удовлетворенность пользователя результатами поиска меряются не только кликами:
Как ранее рассказывал в презентации "Палеха" Александр Садовский, наличие клика не говорит о том, что документ релевантен, а отсутствие, что не релевантен. Модель Яндекса предсказывает, задержится ли пользователь на сайте и учитывает множество других метрик удовлетворенности пользователя.
После обучения модель представляет текст в виде набора 300 чисел – семантического вектора. Чем ближе тексты по смыслу, тем больше сходство чисел векторов.
В поиске Яндекса нейронные модели использовались давно, но в алгоритме «Королёв» увеличено влияние нейронных сетей на ранжирование.
Теперь при оценке смысловой близости алгоритм смотрит не только на заголовок, но и на текст страницы.
Параллельно Яндекс работал над алгоритмом сравнения смыслов запросов на основании нейронных сетей. Например, если для одного запроса поисковая система точно знает лучший ответ, а пользователь ввел запрос, очень близкий к нему, тогда результаты поиска должны быть похожи. В качестве иллюстрации такого подхода Яндекс приводит пример: «ленивая кошка из монголии» – «манул». ()
В «Палехе» нейронные модели применялись только на самых поздних стадиях ранжирования, приблизительно на 150 лучших документов. Поэтому на ранних стадиях ранжирования часть документов терялась, а они могли быть хорошими. Это особенно важно для сложных и низкочастотных запросов.
Теперь вместо вычисления семантического вектора во время исполнения запроса Яндекс делает вычисления заранее – при индексации. «Королёв» проводит вычисления на 200 тыс. документов на запрос, вместо 150, которые были раньше при «Палехе». Сначала такой метод предварительного расчета был испытан на «Палехе», это позволило сэкономить на мощности и находить соответствие запросу не только заголовка, но и текста.
Поисковик берет полный текст на этапе индексации, проводит нужные операции и получает значение. В итоге для всех слов и популярных пар слов формируется дополнительный индекс со списком страниц и их предварительной релевантностью запросу.
Команда Яндекса, которая занималась проектированием и внедрением нового поиска, запускает его.
Запуск алгоритма:
В Яндексе уже много лет задачей сбора данных для машинного обучения занимаются асессоры, которые оценивают релевантность документов запросу. С 2009 по 2013 год поисковик получил более 30 млн таких оценок.
За это время появился поиск по картинкам, по видео, внутренние классификаторы и алгоритмы: количество проектов Яндекса выросло.
Так как все они работали на технологиях машинного обучения, требовалось больше оценок и больше асессоров. Когда асессоров стало больше 1500, Яндекс запустил краудсорсинговую платформу «Толока» , где может зарегистрироваться и выполнять задания любой человек.
Например, вот такие задания встречаются в «Толоке»:
Или такие:
Если хотите подробнее узнать, как пользователи оценивают релевантность ответов, чтобы понимать, какие параметры выдачи оцениваются, рекомендуем почитать инструкции по заданиям или даже попробовать пройти обучение.
За несколько лет в сервисе собралось более 1 млн человек, которые сделали более 2 млрд оценок. Это позволило Яндексу сделать огромный рывок в масштабировании и объеме обучающих данных. Только в 2017 году задания выполняли более 500 000 человек.
Среди заданий есть:
Задания для настройки речевых технологий голосового поиска.
Правила, которым Яндекс хочет научить алгоритм, открыты всем зарегистрированным пользователям в виде инструкций для работников «Толоки». По некоторым заданиям просто собирается субъективное мнение людей.
Вот выдержка из инструкции о том, как Яндекс определяет релевантность документа:
Яндексу очень важно качество оценок. Оно может быть субъективно, поэтому задания даются сразу нескольким людям, а потом математическая модель оценивает распределение голосов с учетом степени доверия к каждому работнику и экспертизы каждого участника. Для каждого «толокера» хранятся данные о точности оценок по каждому проекту и сводятся в единый рейтинг.
Именно поэтому нельзя сетовать на то, что необъективность асессоров погубила ваш сайт.
Таким образом, в Яндексе появилась дополнительная группа факторов:
Алгоритм предположительно был запущен несколько раньше презентации и, если верить сторонним сервисам (например, https://tools.pixelplus.ru/updates/yandex), изменения в выдаче начались еще в начале августа, но неизвестно, связано ли это с алгоритмом «Королев».
По этим данным можно выдвинуть гипотезу, что уменьшение доли главных страниц в топ-100 и уменьшение возраста документов в пределах топ-100 связано с новым алгоритмом, который помогает получить больше релевантных ответов.
Правда, при этом заметных изменений в топ-10, топ-20 или топ-50 не видно. Возможно, их там нет либо они незначительны. Мы также не заметили существенных изменений выдачи по продвигаемым запросам.
Текстовая релевантность в стандартном понимании никуда не делась. Подборки и более широкие ответы по многословным запросам содержат большое количество страниц с вхождениями слов запроса в title и текст:
Свежесть результатов поиска тоже имеет значение. Пример из презентации Яндекса содержит ряд свежих результатов с искомой фразой целиком.
Хотя, учитывая тот факт, что алгоритм проводит расчеты сразу при индексации, «Королев» теоретически может влиять и на подмешивание результатов быстроботом.
Скорее наоборот: чем больше поисковик учится определять смысл текста, тем меньше требуется вхождений ключевых слов и тем больше требуется смысла. Но принципы оптимизации не меняются.
Например, еще в 2015 году Google рассказал об алгоритме RankBrain, который помогает поиску лучше отвечать на многословные запросы, заданные на естественном языке. Он неплохо работает, что отметили пользователи в многочисленных публикациях сравнения поиска Яндекса и Google после анонса новой версии алгоритма.
Это не сопровождалось масштабной презентацией и сильно не повлияло на работу специалистов. Никто целенаправленно не занимается «оптимизацией под RankBrain», поэтому и в Яндексе это никак глобально не меняет работу специалиста. Да, появился тренд на поиск и включение в текст так называемых LSI-ключей, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.
В алгоритме также заявлено, что анализируется смысл и других запросов, по которым пользователи попадают на страницу. Опять же, в перспективе это должно дать одинаковую или похожую выдачу по синонимичным запросам, так как сейчас результат анализа выдачи порой показывает, что пересечений по синонимичным запросам в выдаче нет. Будем надеяться, что алгоритм поможет устранить подобные несоответствия.
Но Яндекс пока не может найти (или плохо находит) документы, близкие по смыслу к запросу, но вовсе не содержащие слов запроса ().
Советы:
Убедитесь, что страница отвечает на запросы, под которые она оптимизирована и по которым переходят пользователи.
Убедитесь, что страница все же включает слова из поисковых запросов. Мы не говорим про прямые вхождения, просто проверьте, есть ли слова из запросов в любой форме на странице.
Тематические слова могут придать странице дополнительную релевантность, но это явно не просто часто повторяющиеся слова на страницах конкурентов. Ожидаем развития SEO-сервисов в этом направлении.
Для ключевых фраз, по которым страница сайта хорошо ищется, проверьте, не выбивается ли показатель отказов из среднего показателя по сайту. Если по запросу сайт находится на высокой позиции и пользователь находит то, что ему нужно, сайт может быть показан по сходным по смыслу ключевым фразам (если такие есть).
Клики на поиске показывают удовлетворенность пользователя результатом. Это не ново, но стоит еще раз проверить сниппеты по ключевым запросам. Возможно, где-то получится повысить кликабельность.
Для сайтов, у которых нет ярко выраженной сезонности, вы можете сравнить количество низкочастотных ключевых фраз, по которым переходили на сайт до запуска алгоритма и после. Например, взять неделю в июле и неделю в августе.
Выбираем «Отчеты – Стандартные отчеты – Источники – Поисковые запросы».
Выбираем визиты из Яндекса:
И фильтром оставляем только те запросы, по которым был 1 переход. Дополнительно стоит исключить фразы, содержащие название бренда.
Также можете посмотреть наличие поисковых фраз, слов из которых у вас нет в тексте. В целом, такие фразы присутствовали среди НЧ-запросов и раньше, просто сейчас их может стать заметно больше.
Поисковик сможет еще лучше находить документы, близкие по смыслу к запросу. Наличие вхождений станет еще менее важным.
К текущему алгоритму будет добавлена персонализация.
В перспективе хорошие материалы, отвечающие на вопрос пользователя, могут получить еще больше трафика по микрочастотным, редким или семантически похожим запросам.
По низкочастотным ключевым фразам может увеличиться конкуренция за счет большей релевантности неоптимизированных документов.
Гипотеза. С помощью подобных алгоритмов Яндекс может лучше оценивать, насколько семантически связаны страницы, ссылающиеся на другие, и учитывать это для оценки внешних ссылок. Если это может быть значимым фактором с учетом слабого влияния ссылок в Яндексе.
Нам стоит ожидать дальнейших изменений, связанных с нейросетями, и в других сервисах Яндекса.
Вопрос : так как Яндекс оценивает клики, значит ли это, что накрутка поведенческих факторов будет набирать обороты?
Вопрос : связан ли «Королев» с «Баден-Баденом»?
Вопрос : как включить новый поиск Яндекса?
Ответ : в блоге Яндекса и в поисковых запросах часто встречались вопросы, как включить или установить новый поиск. Никак . Новый алгоритм уже работает и никаких дополнительных настроек делать не нужно.
8 июня вебмастера заметили, что у сайтов изменился один из самых известных показателей – тематический Индекс Цитируемости (тИЦ) . Яндекс в блоге для вебмастеров подтвердил обоснованность наблюдений, опубликовав сообщение об изменениях в алгоритме расчета тИЦ.
Что касается непосредственно изменений, то тут Яндекс был как всегда краток и лаконичен. Понятно одно: что-то изменилось в алгоритме, но что именно – осталось загадкой.
Обновление показателя тИЦ отметили многие сервисы, анализирующие выдачу. Вот такое сообщение появилось на Tools.promosite.ru :
Интересные наблюдения с форумов о том, что тИЦ подрос на сайтах, где ничего не делалось уже достаточно длительный срок:
Также сообщается, что замечены существенные увеличения тИЦ для некоторых ресурсов СМИ и для Яндекс.Каталога:
Мы отметили изменение тИЦ для наших клиентов, проанализировав показатель для сайтов, работы с которыми были закончены в мае 2016 по услуге «Поисковое продвижение », тариф «Продвинутый».
Общее настроение после июньского апа в целом хорошее. Большинство сообщений на форумах о том, что тИЦ вырос. Это же подтверждают и наши наблюдения. По сравнению с апом в апреле, этот был более удачным. При нашей проверке тИЦ изменился у 77% сайтов. И в положительную сторону у 58%.
Скачок выше 10 пунктов был отмечен у 33% сайтов из всех ресурсов с положительной динамикой. Максимальный рост составил 390 пунктов.
Отрицательная динамика наблюдалась в 19% случаев, из них потеряли свыше 10 пунктов только 28% ресурсов. Максимальное падение составило 70 пунктов.
В среднем график изменения тИЦ после апрельского апдейта для сайтов выглядит следующим образом: сначала падение позиций в апреле, потом подъем после обновления в июне. Это же неоднократно отмечалось и в Сети.
Для большинства ресурсов с положительной динамикой мы получили подобные графики изменений в позициях по тИЦ:
Если у вас коммерческий сайт, и вы не занимаетесь продажей ссылок, то, скорее всего, рост или падение тИЦ не играет для вас никакого значения.
Конечно, приятно, что показатель, о котором пишет чуть ли не весь Интернет, у вашего сайта вырос. Но если вы не понимаете, какая от этого польза, и при его изменении с сайтом решительно ничего не происходит, скажем, не меняется количество людей на сайте, позиции в поиске, процент конверсии, размер выручки и т.д., то можно особо и не заострять внимание на колебаниях этого индекса. Вот Google вообще недавно отменил обновление своей пузомерки (PR). Теперь никто не знает, сколько она составляет, насколько упала или выросла, а занимаются продвижением ресурсов.
Собственно, и вам советуем работать над комплексным продвижением сайта , а не над тИЦ. Следить не за пузмерками, а за изменением в большую сторону реальных KPI , по которым вы определяете эффективность своего бизнеса в Сети.
