Фактор поведения пользователей  - это один из основных критериев оценки сайта, который слаживается на основе статистики действий пользователей сети в поисковой выдаче. То есть для того же Яндекса имеет значение выбор пользователя, зашедшего в выдачу поисковика по определённому запросу и предпринявшего определённые действия. Поисковые системы учитывают количество посещений сайтов, а также время визитов и глубину просмотра ресурсов, частично исходя из этих показателей, производят градацию сайтов в таком важном сегменте для любого оптимизатора, как поисковая выдача, которая даёт на сайт хороший трафик.

Вот мои показатели отказов за месяц:

Показатель отказов блога Zegeberg

Влияние поведенческого фактора

👀 Все эти действия поисковой системы в целом можно перенести и на конкретный сайт, когда важными для Яндекса являются показатели

  1. - Отношения количества заходов на ресурс к общему количеству его показов в поисковой выдаче, то есть так называемый CTR,
  2. - Количества переходов пользователя по страницам сайта, а значит и уровня его удовлетворённости ресурсом. Соответственно, ценятся сайты с наибольшим количеством внутренних переходов, так как это показывает, что ресурс представляет интерес для посетителей.
  3. - Общего времени, проведённого  визитёром на проекте.
  4. - Процент отказов от просмотра страницы - это говорит, что страница не отвечает запросу и спорить с этим трудно,
  5. - Возвраты на сайт и в выдачу для продолжения поиска.

✔ Для получения данной информации поисковая система Яндекс использует собственную систему статистики Метрика, если она, установлена на сайте, но и без неё есть инструменты контроля и учёта, например, Я Браузер и его надстройки в бругих браузерах. Многие пользователи, имея некачественный ресурс, специально не устанавливают на сайт систему статистики, чтобы не давать доступа поисковой системе к анализу поведения пользователей.

Но это далеко не лечение болезни, так как в этом случае и сам оптимизатор лишается возможности получения подробных данных о поведении визитёров на проект, а у Яндекса есть и другие способы отслеживать (пусть и не с такой точностью ПФ). Как следствие он лишается возможности нормального анализа сайта в целом и фактора поведения пользователей в частности, что лишает оптимизатора возможности улучшения качественности ресурса, а значит и уменьшает возможности грамотного продвижения проекта за счёт такого важного элемента, как поисковая выдача.

☝ Таким образом, если есть желание продвигать свой сайт согласно всем правилам и предложениям поисковых систем, то упускать из виду ПФ нельзя никак. Скорее наоборот его надо внимательно изучать и делать на его основе закономерные выводы о том, как привлечь максимальное количество посетителей и убедить их максимально долго задерживаться на сайте.

Такой подход позволит заслужить уважение поисковых систем и поднять уровень ранжирования ими своего сайта, которое обязательно скажется на результатах в поисковой выдаче.

Метрики ПФ

Конечно, Яндекс при расчёте поведенческого фактора оперирует более сложными метриками, из которых можно отметить:

  • - 90thDwellTime – персентиль среднего времени пребывания посетителя на сайте,
  • - 10thDwellTime – соответственно, нижний персентель (оба используются для отсева накруток и усреднения данных),
  • - QDwellTimeDev – стандартная девиация, исчисляемая от среднего времени визита по запросу,
  • - QDwellTime – соответственно усреднённое время визита на документе по запросу и т д.

👀 Сии метрики взяты не из больной головы, а из официального доклада Яндекса «Through-the-Looking Glass: Utilizing Rich Post-Search Trail Statistics for Web Search», однако, они требуют особого изучения и для общего понимания влияния ПФ можно ограничиться стандартными метриками исчисления.



Яндекс.Метрика