Информационные сигналы и поисковые машины | Контекстная реклама: Бегун, Директ и Adsense. Поисковая оптимизация

Информационные сигналы и поисковые машины 4 Август 2009

Продолжение материал Влияет ли время загрузки страницы в браузере на ранжирование в поисковых системах?

Информационные сигналы и поисковые машины

Когда поисковая машина ранжирует страницы в поисковых результатах, то она исследует сигналы, которые показывают насколько страницы релевантны запросам, по которым их могут искать. Например, такими сигналами может быть использование на страницах тех же слов, что и в запросе. Так же поисковая машина может исследовать сигналы, показывающие качество веб-страниц в поисковых результатах.

Мера вроде PageRank должна быть индикатором скорее качества, чем релевантности, так как она базируется на количестве и «важности» ссылок, указывающих на страницу, при вычислении значимости страницы. Есть и другие сигналы качества, которые могут использовать поисковые машины. Примерами таких сигналов может быть количество текста на странице, читаемость текста, наличие битых ссылок и сотни других факторов.

Поисковая машина стремится выдать в результате поиска страницы, которые обладают и релевантностью и высоким качеством.

Еще одним набором сигналов или факторов, который может учитывать поисковая машина, может быть то, как пользователи взаимодействуют с найденными в сети страницами. К таким сигналам могут относиться: переход пользователя по ссылке из результатов поиска по запросу, количество времени, проведенное пользователем на выбранном сайте до возвращения к поисковой машине; как далеко вниз пользователи прокручивают страницу, сохраняют ли они ее, заносят в закладки и т.д.

Данный патент фокусируется на том, как страницы могут соответствовать «ожидаемому пользователями опыту», анализируя производительность веб-страниц и взаимодействие с ними пользователей. В патенте говорится:

При столь большом количестве доступных сайтов и страниц и различных конфигураций программного и аппаратного обеспечения может быть полезным иметь возможность определить, какие документы ведут к ожидаемому пользовательскому опыту, а какие - к нежелательному.

На примерах в некоторых ситуациях было бы полезно определить (классифицировать, ранжировать, дать характеристику), какие документы не соответствуют ожиданиям пользователя по производительности или другим показателям при переходе к ним из поисковой машины. Эта производительность может, к примеру, зависеть от сервера, сети, клиента, файла и/или процессов и/или программного обеспечения, прошивки, аппаратного обеспечения и других, связанных с ней, ресурсов.

Как только веб-документы идентифицированы соответствующим образом, полученная информация об опыте пользователя может быть учтена при генерации результатов поиска.

Характеристики опыта пользователя

Патент рассматривает возможность учета гораздо большего количества факторов, чем скорость загрузки страницы в браузере, и влиять это может не только на ранжирование страниц.

В патенте описывается система интеграции информации, которая может использоваться поисковыми машинами, порталами по поиску работы, сайтами поиска товаров, приложениями RSS и другими видами страниц, где она может рассматриваться минимум с трех позиций:

Доступ – Насколько быстро можно получить доступ к странице или документу, от отправки запроса до получения страницы или документа. Измерение доступа может означать рассмотрение таких характеристик производительности, как производительность сервера и файла. Может учитываться скорость загрузки для посетителей с различной скоростью доступа (широкополосный или dialup). Программа кроулинга поисковой машины может симулировать соединение с различными скоростями для определения скорости загрузки страницы на разных каналах.

Рендеринг – Как быстро страница начинает отображаться в браузере (может эмулироваться несколько различных браузеров), как страница загружается браузером, сколько времени занимает отображение полной страницы или ее части в браузере. Учитываются случаи, когда страница может быть очень большой и содержать много контента, но верхняя ее часть рендерится быстро, чтобы пользователь мог приступить к чтению и просмотру контента до полной загрузки.

Могут также учитываться такие вещи как «разница в сложности, размер, количество файлов, механизмы пользовательского интерфейса, встроенные секции (видео, аудио и т.д.) и тому подобное».

Опыт пользователя – Как люди используют сайты, как они реагируют на различный доступ и рендеринг на разных сайтах?

Разные люди обладают различным терпением, на некоторых сайтах они могут предпочитать подождать отображения контента дольше, чем на других.

Примеры других «характеристик производительности связанных с пользователями» могут включать реакцию пользователей на такие вещи на страницах:
• Страница не загружается или не рендерится за приемлемое время,
• Страница автоматически воспроизводит видео или аудио,
• Страница содержит рекламу в формате pop-up или pop-under,
• Страница замедляется из-за загрузки дополнительных файлов, дополнительной обработки и т.д. Это может включать в себя Javascript, Flash, встроенный контент, плагины или ссылки на объекты с других сайтов.

Как может быть использовано измерение времени ожидания и других параметров опыта пользователя

Изобретатели указывают минимум три возможных способа использования оценки производительности сайта на основе доступа, рендеринга и опыта пользователей для поисковых машин. Это ранжирование, классификация и кроулинг.

Ранжирование – Собранная информация может быть использована для фильтрации, продвижения или снижения рейтинга веб-документов с целью улучшения опыта пользователей.

Классификация – Информация может быть использована для классификации страниц. Внешний вид страницы может демонстрировать, что сайт содержит определенные типы контента, что позволит отнести его к определенному типу сайтов. В патенте говорится:

Например, сайты, связанные с финансами, часто показывают изменяющиеся данные бирж, новостные сайты также показывают часто изменяемый контент, и некоторые страницы могут использовать фреймы или таблицы, которые могут быть полезны при классификации документов.

Кроулинг – Когда у поисковой машины есть список адресов, которые еще не были посещены или которые требуют повторного посещения, можно учесть несколько факторов для определения какие адреса стоит посетить раньше. Информация об опыте пользователей может помочь принять решение просмотреть определенный контент на страницах, который раньше не учитывался поисковой машиной. Вот что по этому поводу написано в патенте:

Например, информация о том, уходит ли пользователь со страницы или ждет ее отображения, может быть полезна при определении некоторых факторов качества или релевантности документа. Также может быть полезна информация о том, что пользователь целенаправленно ждет загрузки и отображения встроенного контента или внешних объектов.

В некоторых случаях такая информация, например, может быть использована для определения стоит ли кроулеру или другому подобному процессу также запустить встроенный контент или внешний объект для определения параметров производительности, и т.д.

Заключение

Поисковая машина может симулировать или вычислять время, необходимое странице для загрузки и рендеринга в браузере, и фиксировать отношение пользователей к этому времени для последующего влияния на ранжирование страницы, ее классификации или кроулинга и индексирования, включая javascript или flash.

Неизвестно, используют ли сейчас поисковые машины методы, описанные в патенте, но, по крайней мере, мы знаем, как они могут их использовать.

А вы обращаете внимание на время ожидания на вашем сайте?

Переводной материал, источник Seobythesea

Рекомендую к прочтению:

Все партнерские программы Бегуна

Определение релевантности по связанным запросам. Часть 1
Определение релевантности по связанным запросам. Часть 2.

Как поисковые машины формируют подсказки для поиска. Часть 1.
Как поисковые машины формируют подсказки для поиска. Часть 2.

Автоматическая сегментация страниц, польза для дизайна и SEO. Часть 1.
Автоматическая сегментация страниц, польза для дизайна и SEO. Часть 2.