Новинки SEO-автоматизации 2015

Новинки SEO-автоматизации 2015РАССКАЗЫВАЕТ АЛЕКСЕЙ ЧЕКУШИНKOKOC.COMJUST-MAGIC.ORG

Что появилось в 2015 году?-Большие базы запросов.

-Кластеризация по топам.

-Анализ текстов на вхождения.

-И на тематичность.

АЛЕКСЕЙ ЧЕКУШИН, JUST-MAGIC.ORG

Большие базы запросов

У кого нет миллиарда,

могут идти в ….


Метод исследования-15 выборок по ключевым словам из каждой базы-Проверка Wordstat “!” каждого запроса (регион – Россия).-Наличие каждого запроса в подсказочнике.

Запрос считаем реальным, если

Wordstat “!” > 0 и он присутствует в подсказочнике.


Ограничения метода.1) Сезонные запросы.

2) Ошибки подсказочника-порно-классификатор-автодополнения.

Решение: исключение тематик с порно-лексикой, сезонных тематик, отлов автодополнений.


Результаты исследованияБазы объемом свыше 1 млрд запросов:

- Средний результат – 18% живых запросов.

- Максимальный результат - 24% «живых» запросов.


Кластеризация запросовОбъединение запросов на основании топ-10 поиска.

Решаемые задачи:-Группировка запросов по смыслу (интенту).-Проверка совместимости продвигаемых запросов.


Две методики

Soft-кластеризация Hard-кластеризация


Как оценивать кластеризацию?

Точность

Полнота

Подходящие Не подходящие


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

22%

49%

92%95%

98% 100% 100% 100% 100% 100%

9%

21%

61%

74%

89%

97%100% 100% 100% 100%

Точность

Точность - hard Точность - soft

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

100%

81%

40%

25%

16%

6%2% 1% 0% 0%

100% 100% 100%

46%

23%

9%3% 1% 0% 0%

Полнота

Полнота - hard Полнота - soft

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

9%

21%

61%

74%

89%

97% 100% 100% 100% 100%100% 100% 100%

46%

23%

9%3% 1% 0% 0%

Soft - кластеризация

Точность - soft Полнота - soft

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

22%

49%

92%95%

98% 100% 100% 100% 100% 100%100%

81%

40%

25%

16%

6%2% 1% 0% 0%

Hard - кластеризация

Точность - hard Полнота - hard

Точность - hard Точность - soft Полнота - hard Полнота - soft

92%

61%

40%

100%95%

74%

25%

46%

98%89%

16%23%

100% 97%

6% 9%

Сравнение методов кластеризации

3 урла 4 урла 5 урлов 6 урлов

Итоги сравненияSoft-кластеризацияХорошая полнота при низкой точности.

Hard-кластеризацияВысокая точность при средней полноте.


Применимость методов

Soft – кластеризация: трафиковые проекты.

Hard – кластеризация: позиционные проекты.


Текстовая релевантность-Подсчеты отдельных метрик (BM25)

-Анализ топа на вхождения.

-Оценка тематичности текста.


BM25 vs Анализ вхождений

Методика исследования- 5 сайтов разных тематик.

- Видимость в диапазоне 15-30% (по топ-10).

- Отсутствие или давнее (>180 дней) неизменность ссылочного.

- Измерение дельты видимости через 2 апдейта после попадания изменений в индекс


НК СК ВК

31%

14%

7%

33%

-2%

-16%

Дельта видимости

Текстовый анализ Вхождения по BM25

Итоги сравненияОба метода показывают хороший результат при применении к НК-запросам.

BM25 практически не дает результата для СК запросов и дает отрицательный для ВК.

Анализ топа эффективен по всем видам запросов, но эффект снижается с ростом конкурентности.


Насколько важна тематичность текста?

Метод анализа:

2х и 3х словные запросы.

100 запросов в каждой выборке: ВК, НК, СК.

8 тематик.

Оценка тематичности при помощи «Акварели» (just-magic.org).


АЛЕКСЕЙ ЧЕКУШИН, JUST-MAGIC.ORGВК СК НК

78%

57%

43%

Медианная тематичность

Итоги сравнения

Тематичность текстов по ВК-запросам в целом достаточно высокая и равномерная.

Тематичность по СК- и НК-запросам низкая и сильно флуктуирует внутри топа.


Fin

Ваши вопросы?

Алексей Чекушин[email protected]

[email protected]


mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

Internet

Новинки SEO-автоматизации 2015