Апдейты поисковых систем Яндекс и Google: пошаговый анализ

1. Введение. Зачем нужен анализ апдейта?
2. Три вопроса при анализе апдейта
3. Исходные данные
4. План проведения анализа апдейта
5. Примеры выводов по апдейту
6. Заключение

1. Введение. Зачем нужен анализ апдейта?

Процесс продвижения сайтов можно разбить на следующие этапы:

1. Анализ заявки клиента, выбор запросов для продвижения, согласование запросов с клиентом.
2. Распределение запросов по страницам сайта, технические и текстовые доработки по сайту.
3. Оценка конкуренции по запросам, определение количества необходимых ссылок.
4. Составление текстов ссылок, обмен ссылками, покупка платных ссылок.
5. Мониторинг позиций, анализ изменений позиций после поисковых апдейтов, корректировка методики продвижения, возврат к п.3.

  Итак, видно, что анализ изменений, т.е. фактически, апдейта выдачи – одно из самых важных звеньев в процессе продвижения сайта. Не найдя вопроса на ответ, почему одни запросы поднимаются вверх, а другие падают, Вы никогда не сможете эффективно продвигать сайты. Конечно, некоторые причины лежат на поверхности, например, в большинстве случаев изменения позиций можно объяснить изменением в количестве ссылок на сайты. Однако, чтобы максимально эффективно заниматься продвижением, нужно стараться извлечь как можно больше информации из анализа апдейтов.  

Анализатор апдейтов Яндекс

Дата

Тип апдейта

Шторм

20.04.2013

Текстовый апдейт

18%

19.04.2013

Текстовый апдейт

11%

10.04.2013

Текстовый апдейт

15%

03.04.2013

Текстовый апдейт

12%

www.rookee.ru

2. Три вопроса при анализе апдейта

Анализ апдейта, по мнению автора, должен ответить на три основных вопроса:

1. Каковы причины, повлекшие за собой изменения позиций?
2. Какие тенденции прослеживаются?
3. Что можно ожидать в ближайшем будущем?

Рассмотрим подробнее эти вопросы.

1. Причины изменений позиций

Итак, первоочередная задача – понять, почему изменились позиции сайтов в результате поискового апдейта Яндекса, Гугла или других поисковых систем.  
Таких причин может быть несколько:

• действия конкурентов
• изменения в алгоритме Яндекса
• изменения ресурсов
• изменения на продвигаемых сайтах

Конкуренция особенно заметна в тех тематиках, где есть богатые клиенты и как следствие большие бюджеты под продвижение. Например, «недвижимость», «пластиковые окна», «автомобили», «кондиционеры», «туризм». Конкуренция вынуждает постоянно наращивать ссылочную базу, т.е. фактически покупать все больше и больше платных ссылок. Из-за этого позиции сайтов в данных тематиках нестабильны.
Изменения в алгоритме Яндекса происходят довольно-таки редко. Отследить их еще труднее. В основном, можно говорить об изменениях в общем, например, «произошло усиление влияния текстовой составляющей в алгоритме оценки релевантности» или «платные ссылки стали действовать менее эффективно». Стоит добавить, что может меняться не сам алгоритм, а могут добавляться или убираться фильтры. В качестве примера фильтра - «песочница» Google – прежде чем, ссылка начнет действовать, должно пройти 3-4 недели.
Изменения ресурсов, т.е. страниц, ссылающихся на наши сайты, выражается в изменении их качества – PR, тИЦ, количества исходящих ссылок (актуально для платных ссылок).
Но все же основная причина изменения позиций – это изменения на самих продвигаемых сайтах. Прежде всего, меняется количество ссылок, реже происходят изменения контента на сайте. Так как работы над продвигаемым сайтом производятся самим оптимизатором, такие изменения легко отследить.

2. Поиск тенденций (проблем)

Тенденция - сравнительно устойчивое направление развития определенного явления или процесса.
Изменения, произошедшие в результате отдельно взятого апдейта, не могут точно характеризовать картину происходящего. Это возникает по той причине, что за период между двумя апдейтами не все изменения на сайтах могут быть зафиксированы Яндексом. Например, проведя ряд экспериментов, Вы решили на всех сайтах поменять заголовок title. Однако робот-индексатор Яндекса оказался не таким быстрым, чтобы оперативно проиндексировать все изменения. Произошел апдейт выдачи, часть сайтов, где были зафиксированы изменения, улучшила свои позиции, а другая часть – нет. Ясно, что в такой ситуации для получения корректных выводов эффект нововведений нужно оценивать за несколько апдейтов.
В конце концов, причины изменений могли возникнуть случайно, например, произошли технические сбои в Яндексе. Поэтому важно анализировать поисковые апдейты в совокупности, за некоторый период, и искать закономерности в изменениях.

3. Прогноз

На основе выявленных тенденций делается прогноз. В данном случае количественный прогноз сделать будет довольно сложно. Однако, сопоставив дальнейшую стратегию продвижения сайтов и сложившиеся тенденции, можно, в общем, предсказать ближайшее будущее.
Например, при сохранении существующих бюджетов в области покупки платных ссылок для продвижения по среднечастотным запросам можно сказать, что в ближайшем будущем позиции по таким запросам будут постепенно расти.

3. Исходные данные

Итак, какие же данные нам потребуются, чтобы оценить изменения, прошедшие в результате апдейта?

1. Позиции проектов по запросам

В первую очередь нам потребуется знать позиции продвигаемых страниц. Позиции можно собрать вручную, но сейчас существует достаточное количество сервисов, позволяющих сделать это автоматически, т.е. намного быстрее.

2. Данные об индексации обратных ссылок

Фактически нам нужны данные о том, какие ссылки были проставлены за период между апдейтами и какие из ссылок проиндексировались на момент апдейта. Ссылающихся может быть несколько типов – ссылающиеся на страницу просто и ссылающиеся на страницу с ключевым словом. Здесь также неплохо было бы иметь данные о качестве ссылающихся, хотя бы PR страницы и количество исходящих ссылок.

3. Качественные показатели продвигаемых страниц

Как показатель качества продвигаемой страницы используют данные о качестве оптимизации текста (здесь нужно считать хотя бы количество ключевых слов и «тошноту» страницы).
Также стоит выделить блок показателей технической стороны оптимизации страницы – корректность html-кода, проблемы с загрузкой страницы и прочее.

4. Позиции сайтов конкурентов и количество ссылающихся

Последний блок информации, необходимой нам для анализа, – данные о конкурентах. Учитывая, что здесь очень много информации, которую трудно собрать и обработать, можно предложить как вариант избирательный анализ данных. Фактически нам нужно знать:

• средний прирост новых сайтов по основным тематикам
• прирост обратных ссылок у конкурирующих сайтов по основным тематикам

Учитывая, что в общей массе конкуренция примерно стабильна, то можно использовать средние показатели за месяц или квартал, соответственно периодически корректируя их.
Отдельно стоит выделить показатель «конкуренция по запросу». Его обязательно нужно учитывать при анализе апдейта. Подробнее об этом показателе смотрим мастер-класс https://www.seonews.ru/masterclass/51/ «Методы расчета конкуренции и применение показателя конкуренции при продвижении сайта».

4. План проведения анализа апдейта

После того как все данные собраны, можно переходить к анализу.
Предлагаем план, позволяющий упорядочить действия по проведению анализа апдейта. Конечно, план не очень полный, так как в большинстве случаев подход должен быть индивидуальным. Это, скорее всего, алгоритм общей диагностики.

Общая идея технологии анализа апдейта следующая:
• Сначала сайты классифицируем по какому-либо критерию.
• Внутри каждой группы выявляем частные закономерности.
• Смотрим предыдущие анализы и выявляем общие тенденции.
• Строим прогноз и там, где надо, исправляем ситуацию.

Т.е. общая технология в точности соответствует целям анализа апдейта.

1. Классификация по определенному критерию

Прежде всего, необходимо определится с уровнем классификации - мы можем классифицировать
• сайты в целом,
• продвигаемые страницы,
• запросы и соответствующие им страницы
.

Лучше, конечно, анализировать отдельные запросы, однако в этом случае нужно учитывать прирост общей массы ссылок на страницу, а не только количество ссылок с ключевым словом. Анализ сайтов в целом можно провести быстро, однако он будет не очень точным.
После определения уровня классификации нужно ввести критерий. Оптимальным показателем в качестве критерия будет показатель изменения позиции страницы по запросу – все потому, что мы и должны ответить на вопрос – «почему изменились позиции?». Важная деталь – при формировании подгруппы по показателю «изменения позиций» нужно учитывать, что для запроса изменения позиций с 30-й на 20-ю не то же самое, что изменение с 10-й на первую, т.е. предварительно значение показателя «изменение позиций» нужно корректировать.
С точки зрения статистики, желательно проводить разбиение на группы числом не менее 40. Оптимальным было бы разбиение на группы «запросы выросли», «запросы не изменились», «запросы упали», «запросы появились», «запросы выпали из выдачи». В отдельную группу стоит выделить сайты/страницы, у которых были технические проблемы.
Конечно, можно было бы проводить не классификацию, а кластеризацию, чтобы автоматически сформировались однородные группы сайтов, однако реализовать такой подход будет сложно, и возможные затраты на реализацию вряд ли оправдают полученный результат.

2. Поиск сходств в изменении параметров сайтов

Итак, классифицировав запросы/страницы, пытаемся найти причины изменения позиций в каждой группе. Типичные причины мы уже перечисляли выше.
Далее, если

• Сходство обнаружено – переходим к п. 3
• Сходство не обнаружено – нужна дополнительная классификация по причинам или более подробный анализ.

5. Примеры выводов по апдейту

1. Часть страниц потеряла свои позиции из-за технических проблем с сервером.
2. Группа страниц не попала в выдачу, т.к. ссылки были поставлены, но еще не успели проиндексироваться Яндексом.
3. Не проиндексировалась часть поставленных ссылок, поэтому группа страниц, продвигаемых по высококонкурентным запросам, пока еще не попала в top50.
4. Для группы страниц наблюдался средний прирост ссылок 2%, однако, учитывая конкуренцию в тематических областях, данный прирост не позволил запросам сохранить свои позиции и как результат – падение в среднем на 2 позиции.
5. Группа запросов сильно подросла, так как проиндексировались хорошие платные ссылки.
6. Группа запросов подросла, так как были проведены работы по оптимизации текстов.

6. Заключение

Итак, мы рассмотрели общий алгоритм анализа апдейта. Конечно же, это не подробный план и не руководство к действию. Как уже было сказано, многое зависит от знаний эксперта, проводящего анализ апдейта. Именно его логика, а иногда и интуиция, в большей степени влияют на конечный результат.
Анализировать апдейт нужно, т.к. фактически это единственный источник оперативной информации, помогающий правильно принимать решения. Конечно, с первого раза анализ не получится удачным, однако затем, поднабравшись опыта, уже можно будет узнавать многое из анализа апдейта.