Компания Moz представила результаты исследования факторов ранжирования Google за 2015 год. Данное исследование помогает определить, какие характеристики сайта и страниц больше всего связаны с высокими позициями при ранжировании в Google. Исследование состоит из двух частей: опрос SEO-экспертов и большое исследование корреляций. Исследование корреляций Важное уточнение по исследованию корреляций: оно показывает, какими характеристиками обладают страницы и сайты, которые высоко ранжируются в Google, но не указывает наверняка, что эти факторы учитываются в алгоритме Google. В данной части представлено исследование выдачи по 17 600 запросов в поиске Google (US). Все корреляции оценивались по шкале от -1 (не оказывает прямого влияния) до 1 (сильное влияние). Page Level Keyword Usage — использование ключевых слов на уровне страницы Аналитики Moz отмечают низкую корреляцию между использованием ключевых слов на странице и позициями в выдаче. Page Level Keywords Agnostic — характеристики страницы, не связанные с ключевыми словами и внешними ссылками В то время как длина страницы, общее число внутренних ссылок показывают умеренную корреляцию с позициями в Google, корреляция для HTTPS очень мала. Page-Level Link-Based Features - авторитетность ссылок на уровне страницы Данные продолжают демонстрировать высокую корреляцию между числом внешних ссылок на страницу и ее позициями в Google. Domain-Level Keyword Usage Features - использование ключевых слов на уровне домена Несмотря на то что есть вполне достойная корреляция между точным вхождением ключевика в название домена и высокими позициям, наиболее вероятно, что в таких случаях алгоритм все-таки больше смотрит на использование ключевых слов, анкоров и другие сигналы, нежели на сами домены. Domain-Level Keyword-Agnostic Features - характеристики домена, не связанные с ключевыми словами и внешними ссылками Исследование выявило небольшую связь между типом домена верхнего уровня и позициями. Domain-Level Link-Authority Features - авторитетность ссылок на уровне домена В целом наблюдается высокая корреляция между ссылочным профилем сайта и его позициями в Google. Anchor Text Features - тексты ссылок на уровне домена Использование ссылок с частичным вхождением анкоров показывает высокую корреляцию с позициями в выдаче Google. Social and Brand Features - социальные показатели на уровне страницы Положительная корреляция отмечается у такого фактора, как число расшариваний в соцсетях. Spam Flags - Спам Метрики, которые используются в Moz для определения спамных сайтов. Ссылочные характеристики (Ahrefs) Данные относятся к ссылочным характеристикам из сервиса Ahrefs. Характеристики домена Данные взяты из сервиса DomainTools. Мнение SEO-экспертов В 2015 году в опросе Moz приняли участие 150 SEO-экспертов. Они оценили группы факторов в соответствии с уровнем влияния от 1 (не влияет) до 10 (сильно влияет): Также участники опроса выбрали факторы ранжирования, влияние которых усилится в будущем: уровень оптимизации под мобильные устройства (88%), ценность, которую несет сайт или страница (81%), количество/качество моментальных ответов, предлагаемых в SERP (79%), данные по использованию сайта – CTR, время на сайте (67%), юзабилити (67%), структурированные данные (65%), связь с мобильными приложениями и их популярностью(64%), скорость сайта (58%), HTTPS (56%). Также SEO-эксперты отметили, что эффективность использования платных ссылок и анкорного текста в ближайшее время уменьшится. Источник: seonews
Статья хорошая, было бы вообще классно, если бы кто-нибудь сделал вытяжку основных характеристик, положительно влияющих на ранжирование. То есть некий список обязательных к выполнению пунктов для увеличения рейтинга сайта. Нужно бы собрать наиболее высокие показатели из этих графиков. я сейчас занимаюсь тем же, только для яндекса. Кстати, очень важно, что здесь в графиках большая часть показателей ориентирована на US и зону ком.
Так это и есть факторы, положительно влияющие на ранжирование. Смотри внимательно диаграммы. Очень интересно. Поделишься?
Здесь указаны и положительные и бесполезные. Я говорю о том, чтобы взять к примеру по три первых пункта из каждого графика и сбить в кучу (три из каждого графика)+дать комментарий к тому как выполнять каждый пункт.