Исследование: факторы ранжирования интернет-магазинов в поисковых системах в 2019 году

Поисковые системы стараются показать покупателям самые привлекательные предложения. Но как им понять, что нам понравится, а что нет?

Лаборатория поисковой аналитики "Ашманов и партнеры" выпустила аналитический отчет по поисковому ранжированию интернет-магазинов. Если вы развиваете ecommerce-проект, есть смысл уделить время и ознакомиться с его выводами и рекомендациями. Ниже приводим некоторые из них.

Покупатели не хотят переплачивать, и теоретически поисковые машины могли бы положить это в основу стратегии ранжирования. Но сравнивать по цене имеет смысл только в точности одинаковые товары, а с этим легко ошибиться. Ещё можно нарваться на подделку, отсутствие в продаже, неудобную доставку или на обман.

Зато можно выбрать самые надежные предложения. И тут всё просто: выбирай самый большой, самый популярный магазин — если у него миллионы пользователей, они не могут ошибаться. Если бы цены в популярном магазине были слишком высокими, сервис плохим, а доставка — неудобной, то этот магазин просто не стал бы популярным!

Чем больше у вас посетителей, тем лучше поисковые системы вас ранжируют.
Трафиковые факторы — одни из самых сильных в Яндексе. Даже для ссылок в эпоху их абсолютного господства (когда можно было просто купить ссылки и выйти в топ) корреляции были заметно слабее. Это относится прежде всего к «ранговым» параметрам (SimilarWeb Global Rank, SimilarWeb Country Rank, Alexa Rank).

В Google, который отрицает использование трафиковых факторов в ранжировании, корреляции с позицией для них не такие сильные. Но зато трафиковые факторы сильнее, чем в Яндексе, влияют на попадание в топ.

В топ-3 Яндекса сайты (магазины и агрегаторы) с широким ассортиментом занимают в зависимости от выборки запросов 90–98% мест. Больше половины из них, 45–60% — сайты с огромным ассортиментом. На долю сайтов со средним или узким ассортиментом не остается почти ничего.

Казалось бы, если запрос про какой-нибудь товар задан в Москве, какая разница, работает ли магазин в Питере и в других городах? Однако наличие локализации в Санкт- Петербурге для Яндекса — один из сильных параметров.

Дело здесь снова в размере: магазин, который работает только в одном городе, недостаточно большой, а значит, недостаточно надежный.

Примерно так же работают и другие параметры, связанные с регионами, адресами и телефонами: несколько регионов и много регионов; несколько адресов и много адресов, много телефонов. Всё это, судя по всему, маркеры того, что магазин имеет серьезную офлайновую проекцию — а значит, ему, скорее всего, можно доверять.

Именно им при поисковом продвижении интернет-магазинов приходится уделять особое внимание.

Страница раздела должна включать:

Количество и качество подчиненных ей страниц товаров тоже очень важны.

Вот некоторые параметры, отвечающие за качество товарных страниц:

Это сильный признак того, что магазин маленький. В Яндексе доля таких сайтов в топ-3 составляет всего 1%.

Сайты с бесплатным для пользователя, но дорогим в обслуживании телефоном 8-800 занимают в топ-3 «товарной» выборки запросов примерно две трети. Не исключено, что поисковики воспринимают наличие такого телефона как дополнительное свидетельство наличия бизнеса в нескольких регионах.

А вот присутствие номера телефона на каждой странице, похоже, преимуществ не дает — достаточно, чтобы он был на странице контактов.

Скорее всего, дело в том, что поисковые машины предпочитают выдавать локальные магазины, из которых можно быстро получить купленный товар (или забрать его самостоятельно).

Спецпредложения, акции и скидки могут быть важны не только для привлечения клиентов и мотивации их на совершение покупки, но и для поисковой оптимизации.
Поисковые машины хорошо умеют распознавать указание в дополнение к актуальной цене товара еще одной, перечеркнутой, более высокой.

Если на магазин ведет много ссылок, значит, он большой и надежный. При этом количество ссылок на сайт (или ссылающихся на сайт доменов) гораздо важнее, чем количество ссылок на конкретную страницу.

Важны не только количество ссылок и «вес» ссылающихся сайтов, но и характер ссылочного профиля: хорошо, если доля ссылок, ведущих на главную страницу, не слишком велика — то есть ссылки на сайт достаточно разнообразны.

Но не стоит их просто убирать, потому что:

Самое дешевое решение — закрыть SEO-текст тегом <noindex>, не дожидаясь, пока сайт попадет под «Баден-Баден».

Разумеется, такой подход решает только одну проблему — избежать негативного влияния SEO-блока на ранжирование в Яндексе (включая опасность попадания под фильтр). Текст, во всей его неприглядности, остается на месте.

Более сложное, но и более правильное решение с текстами — комплексное:

Похоже, текстовую релевантность Яндекс оценивает на ранних этапах ранжирования, при быстром предварительном отборе кандидатов, — а при окончательном ранжировании текстовые факторы если и учитываются, то с низким весом.

Для интернет-магазинов это вполне логично. Какая разница, сколько раз название товара встречается на странице — главное, чтобы он действительно был в продаже, не был подделкой, чтобы его вовремя доставили, предоставили гарантию, и чтобы цена была разумная.

В Google текстовые параметры обычно коррелируют с позицией. Это означает, что Google учитывает тексты при ранжировании примерно так же, как учитывает другие факторы — например, ссылочные или коммерческие.

Результаты отчета основаны на статистическом анализе данных по топ-30 Яндекса, Google и Mail. ru по специально подобранным выборкам запросов.

Для каждого найденного сайта (страницы) мы получаем значения более чем 600 параметров. Большая часть этих значений вычисляется автоматически или берется у сторонних сервисов (MegaIndex, SimilarWeb, Alexa, Яндекс, Facebook и др.); по сотне коммерческих параметров мы используем «ручные» оценки от наших асессоров.

Основная выборка на этот раз — «товарная»: это 356 запросов, подобранных так, что среди результатов поиска по ней много интернет-магазинов. Для 71 запроса из этих 356 есть асессорские оценки по «ручным» параметрам. Мы работаем с этой выборкой первый раз, поэтому пока не можем сказать, что в ней изменилось, например, за год. Но зато полученные результаты можно сравнить с данными по «общей» коммерческой выборкой, по которой уже четыре года ведется мониторинг.

При помощи стандартных методов математической статистики мы оцениваем, насколько значения того или иного параметра коррелируют с позицией: чем выше корреляция, тем больше вероятность того, что параметр прямо или косвенно учитывается при ранжировании (хотя всегда могут найтись и другие объяснения). Но еще важнее, чем корреляция, может быть разница между топ-30 поисковика и «фоном» — то есть страницами, попавшими в топ-30 двух других поисковиков, но не данного. Если она велика, это может быть свидетельством того, что параметр учитывается уже на ранних стадиях отбора кандидатов на ранжирование (а значит, его влияние сильнее).

Часто в Яндексе и в Google один и тот же параметр может учитываться по-разному: например, в Яндексе — связь с попаданием в топ-30, а в Google — корреляция с позицией.