28 октября в Харькове прошла первая всеукраинская конференция по digital-маркетингу — Ukraine Digital Conference 2016. Организатор — агентство комплексного интернет-маркетинга Webline Promotion, которое входит в состав ГК «Ремарка». В рамках мероприятия прозвучало 20 практических докладов, состоялся активный нетворкинг.

Актуальным и запоминающимся стало выступление Тараса Гущи, руководителя компании SEO.ua (Киев). Презентация была посвящена построению графов для выявления влияния на ссылочное ранжирование целого ряда различных факторов.

Прежде всего, Тарас Гуща отметил, что графы — это точки или узлы, связанные между собой определенным образом. В свою очередь, теория графов — это раздел дискретной математики, изучающий свойства графов. Графы здесь представляются как множество узлов, соединённых рёбрами. В строгом определении графом называется такая пара множеств: G= (V,E), где V — подмножество любого счётного множества, а E — подмножество V * V.

graf_1

Эту теорию можно с успехом применять на сайтах, которые ссылаются друг на друга. Соответственно, при определенных обстоятельствах можно моделировать ситуации, а потом уже на их примерах отслеживать эффективность чего-либо.

Основываясь на этих гипотезах, спикер решил провести небольшой эксперимент и выяснить, как влияют ссылки на ранжирование сайта при различных вариантах их простановки. Результаты оказались следующими: с точки зрения ранжирования при простановке ссылок релевантность оказывается ключевым фактором. Более того, она гораздо важнее тематичности. Таким образом, дискуссия о тематичности площадок — удел оптимизаторов, которые привыкли наблюдать за индексом цитирования.

Гипотеза, которую предстояло проверить в ходе эксперимента, предполагала несколько допущений:

● Чем выше страница находится в SERP, тем больше ссылочного веса она передает по этому же запросу.
● Чем больше трафика на сайте, странице и/или по ссылке, тем больше веса передает ссылка
● Релевантность страниц прямолинейно положительно влияет на передачу ссылочного веса.

Не все эксперименты оказались успешными, однако определённые вывод сделать, все же, удалось:

● Переходы по ссылкам не оказали никакого значимого влияния на ранжирование страниц. Таким образом, попытки «накрутить» переходы по ссылкам могут оказаться бессмысленными.
● Трафик на сайте или страницах также не продемонстрировал никакого значимого результата с точки зрения ранжирования.
Другой эксперимент позволил сделать обоснованное предположение о том, что с релевантных страниц работают ссылки на релевантные документы.

Также удалось обосновать следующие предположения:

1. Если сайт находится в ТОПе выдачи, то вряд ли его владелец будет ставить ссылку на конкурента. Хотя, именно эта ссылка и окажется наиболее весомой.
2. Страницы в ТОПе уже имеют однозначный вес по этому запросу, иначе они бы там не находились.
3. Вероятность работы линков с сайтов, которые не находятся под фильтром, выше, чем с любых других площадок.

Для обоснования перечисленных выше предположений было решено построить на координатах значимую репрезентативную модель влияния. В качестве конечной цели эксперимента было необходимо получить график с гиперболой или линейную зависимость. Если результаты будут соотноситься со статистическими данными, то эксперимент можно считать удачным. В ходе исследования команда специалистов построила множество вариантов перелинковок сайтов. Схемы по структуре напоминали собой принципы взаимодействия химических элементов.

Для анализа использовались следующие типы сайтов:

● Недавно зарегистрированные сайты в самой доступной дешевой зоне (.ru) в количестве 100 единиц.
Ни один из этих сайтов не имел веса, они были приблизительно одинаковы по всем показателям и мало отличались друг от друга по ключевым характеристикам.
● Однотипные многостраничники — объемом 100 страниц каждый.

Ни один из ресурсов не «прокачивали» специально, только написали уникальные тексты с тем, чтобы каждый из них проиндексировался.

Далее под каждый сайт создавали уникальный контент, объемом 1000+-30 символов. Ресурсы не продвигали за счет социальных и поведенческих факторов.
Все внутренние страницы были доступны в один клик с главной. Это делалось для того, чтобы вложенность не повлияла на ранжирование.

Также на сайтах разместили уникальные 10-символьные униграммы, которые намеренно расположили на разных страницах в разных местах (TITLE, BODY, ALT, TABLE). В том числе, и на главных страницах. Это делалось для того, чтобы проверить, влияет ли размещение униграммы в определенном месте на ранжирование страницы. Параллельно проводились и некоторые другие эксперименты.

В ходе практического исследования намеренно не учитывали случайное влияние поведенческих факторов. Сводили к минимуму и прочие незначительные различия в параметрах исследуемых сайтов, такие как: код, скорость загрузки и др.

Принцип размещения ссылок был следующим: взяли 50 сайтов-доноров и 50 реципиентов. Модели размещения ссылок при этом были самыми разнообразными. После этого строились специальные графики ссылочных моделей:

graf_2

graf_3

Результат эксперимента оказался следующим:

graf_4

Если бы схема не работала, то в ссылочных моделях царил хаос. Однако по итогам исследования график получился упорядоченным, а результаты оказались следующими:

● Выше всех ранжировались релевантные главные страницы со ссылками с релевантных главных.
● Самые низкие позиции занимали нерелевантные внутренние страницы с нерелевантными донорами. Это были страницы без прямого вхождения униграммы, однако на каждую такую страницу вели ссылки с анкором по униграмме, которую намеренно продвигали. Такие страницы тоже ранжировались, но занимали самые низкие позиции.
● Релевантные страницы лучше работают как доноры ссылок.
● Существует непрямолинейная зависимость влияния на ранжирование.
«Если вы хотите попасть в ТОП-1, то самое лучшее влияние будет оказывать ссылка из ТОП-2. Конечно, в таком случае вы можете попасть под фильтр аффилиатов, но факт остается фактом», — пояснил докладчик.

Заключительные выводы:

● Теперь фильтровать места под размещение ссылок можно по другим принципам.
● Появилась возможность выдвигать новые смелые предположения.
● Наконец-то можно экспериментировать правильно.
● А, общаясь на конференциях, помнить не только о практике, но и о теории.

Прокомментировать

8 Комментарий на "Построение графов по влиянию ссылочного ранжирования"

Notify of
Sort by:   newest | oldest | most voted
Евгений Тарасов
Гость

Автор ничего не слышал про измерение веса ссылки сервисом Левша Инструментс? (он как раз на графах и работает)

Евгений Тарасов
Гость

Заключительные выводы:
● Теперь фильтровать места под размещение ссылок можно по другим принципам.
эти выводы надо было делать еще 5 лет назад.

пользуйтесь сервисом измерения веса ссылок http://levsha-instruments.ru

shlackbaum
Гость
Эксперименты конечно любопытные… Но во-первых нахрена в статье вот эта картинка для «нагона научности»? Они же наверняка не отражают реальные схемы перелинковки, использованные в в экспериментах. А во-вторых многие допущения — являются именно допущениями. Понятное дело, что для долговременных экспериментов со статистической достоверностью нужно нерациональное количество денег, которое не окупится бонусом авторитетности и последующим ростом заказов от заявления подобных экспериментов (и их выводов) на конференциях. Но в то же время — стоит отметить, что многие (не все) вещи, описанные в экспериментах — неоднозначны. Эксперименты — хорошее дело. Но абсолютизировать статистически недостоверные выводы сделанные на сегментах с небольшим (а значит не… Read more »
Евгений Тарасов
Гость

«с точки зрения ранжирования при простановке ссылок релевантность
оказывается ключевым фактором. Более того, она гораздо важнее
тематичности. Таким образом, дискуссия о тематичности площадок — удел
оптимизаторов, которые привыкли наблюдать за индексом цитирования.» и что не так? кроме того, экспериментально это давно уже мной доказано и используется. Ты решил обговнять на редкость хороший материал, которых и так так мало на серче? Зачем?

Marian Popovych
Гость

Аж не верится, прям несколько здравых тезисов присутствует 🙂

Андрей Гусаров
Гость

Тарас молодец, комментарии как обычно

Kirill Nikolaev
Гость

«В ходе практического исследования намеренно не учитывали случайное влияние поведенческих факторов. Сводили к минимуму и прочие незначительные различия в параметрах исследуемых сайтов, такие как: код, скорость загрузки и др.»

Было бы крайне любопытно посмотреть на мощности серверов, точнее — ДЦ seo-компании seo.ua, а так же пообщаться с программистами, которые так ловко и умело смогли вычленить и уменьшить влияние остальных факторов в столь короткий период.

Евгений Тарасов
Гость

у меня есть серьезный пул «клумбовых» статичных сайтов с неменяющимся контентом, на которых практически нет трафика более 2-х лет (т.е. фактор поведенческих сведен к минимуму) и пр. факторы также неизменны и статичны. Выводы подтверждаю. А что вам так всем хочется опротестовать выводы? Вам они неудобны?

wpDiscuz