Раскрутка: секреты эффективного продвижения сайтов - Михаил Боде

Ну а куда же устроиться, держа в уме личностные перспективы? Если вы хотите бурно развиваться, то, вне всякого сомнения, оптимальное для вас – влиться в компанию, где это развитие будет для вас более или менее ясно очерчено. Перед тем как сделать выбор, вам следует вычислить, сколько времени в среднем проводят сотрудники, которые только устроились в эту организацию, до момента перевода на более высокую должность, на позицию с более интересными задачами. Вам важно быть осведомленным о том, как в компании построены процессы обучения, нужен ли на присмотренной вами позиции человек, который просто будет выполнять все инструкции, или ищут того, кого будут «прокачивать» до ранга специалиста, способного продвигать сложные проекты. Наконец, рекомендую вам изучить в подробностях оргструктуру компании. Если в фирме существует, к примеру, отдел аналитики, если она в полной мере задействует автоматизацию, то в ней априори куда больше возможностей для вашего роста, да и, вероятно, в ней гораздо более высокий уровень качества работы с клиентами, чем у компании без таких особенностей. Также заслуживает внимания сама модель накопления знаний, стратегия повышения квалификации сотрудников: откуда они черпают новые знания, есть ли какая — то внутренняя энциклопедия, наработаны ли компанией некие уникальные технологии продвижения. Изучив все эти данные, вы составите достаточно полное представление о том, способна ли эта конкретная компания послужить вам подходящей площадкой для развития. Ведь вас интересует развитие? Деньги — то, как я сказал в самом начале, приложатся. Есть они в SEO, есть.

SEO и алгоритмы поисковых систем: ключи, отмычки, кувалды

Их служба и опасна, и трудна, и бессонна. SEO-аналитики – белая кость и красные глаза оптимизации. Вопреки расхожему мнению, они не «взламывают “Яндекс”», а пробуют разгадать механизмы его работы, его «предпочтения». Они не пифии — предсказательницы, а кадровые разведчики, занимающиеся тяжелой исследовательской работой в поле чистой эмпирики. Из скудных данных им нужно выцедить ответы на тьму вопросов: какие факторы ранжирования сайтов доминируют сегодня и в какой пропорции, могут ли алгоритмы «Яндекса» выйти из — под контроля, что происходит с технологией машинного обучения MatrixNet, противоречат ли отдельные требования «Яндекса» и Google друг другу? Свою точку зрения на эти и прочие вопросы в дискуссии с авторами книги высказал Сергей Людкевич, начальник отдела аналитики системы WebEffector.

Как продвигать сайты при ныне действующем алгоритме «Яндекса» MatrixNet? Ведь если степень влияния того или иного фактора меняется в зависимости от региона и запроса, нельзя точно знать, как действовать. Неужели только методом проб и ошибок?

Сергей Людкевич: Нужно учитывать следующие свойства запроса:

• коммерческий или некоммерческий характер;

• регион;

• геозависимость или геонезависимость.

Именно по перечисленным параметрам алгоритмы существенно разнятся. Например, для коммерческих запросов все еще вполне неплохо работают коммерческие ссылки. Для некоммерческих они практически бесполезны. Но сайты все — таки, как правило, продвигаются именно по коммерческим запросам.

Гораздо острее ситуация в случае с региональностью запросов. В разных регионах

– различные алгоритмы (формулы) для геозависимых запросов. Отдельно для Москвы, отдельно для Санкт — Петербурга, отдельно для каждого из городов релиза «Арзамас+16», отдельно для всех остальных – так называемая общероссийская выдача с бонусом для сайтов из данного региона. А все геонезависимые запросы ранжируются общероссийским алгоритмом. Он очень сильно отличается от алгоритма для Москвы и от алгоритмов для городов релиза «Арзамас+16». Все это, естественно, вносит дополнительные сложности в продвижение. Ну а метод проб и ошибок всегда был на вооружении у оптимизаторов.

Формула для остальных регионов не учитывает множества факторов или их значимость очень мала, правильно? Это сделано скорее потому, что в регионах еще не настолько сильная конкуренция и сами сайты недостаточно хороши или же просто невозможно за всеми уследить?

С. Л.: Я не думаю, что формулы для регионов не учитывают каких — то факторов, которые, к примеру, есть в формуле для Москвы. Скорее всего, они строятся по другой обучающей выборке с преобладанием сайтов данного региона.

За несколько лет существования в MatrixNe добавилось множество новых факторов. А поменялся ли сам алгоритм? Если да, то как?

С. Л.: Суть текущего подхода «Яндекса» к построению алгоритма ранжирования – машинное обучение. MatrixNe был революционным в том смысле, что позволил без больших вычислительных затрат учитывать в ранжировании существенно больше факторов, чем предыдущий алгоритм машинного обучения. Вместе с тем факторы добавляются, но машинное обучение как таковое остается. Гораздо более значимая революция совершилась во времена релиза «Магадан» (или чуть раньше), когда произошел переход от аналитической формулы к машинному обучению.

Но, кроме построения формулы с помощью машинного обучения, есть куча предфильтров и постштрафов: создаются новые, модифицируются старые. Развитие алгоритма на текущий момент, с моей точки зрения, заключается преимущественно в создании «костылей» и «подпорок» к тому, что выдало машинное обучение. Дело в том, что в результате машинного обучения получается формула, не имеющая физического смысла. И трудно понять, что нужно подправить на входе, чтобы на выходе получались осмысленные результаты. Поэтому кое — что приходится править с помощью надстроек – фильтров и штрафов.

Оптимизаторы часто слышат о появлении новых факторов ранжирования сайтов. А какие факторы ушли в прошлое? На что «Яндекс» перестал обращать внимание?

С. Л.: Например, на содержимое метатега keywords, учет которого имел место в начале 2000 — х. А если серьезно, дело в том, что алгоритм машинного обучения может счесть часть факторов незначащими и присвоить им в конечной формуле нулевые веса. Сегодня набор незначащих факторов будет одним, завтра, после пересчета формулы по новой обучающей коллекции, другим. Наверняка разработчики отслеживают, какие факторы остаются незначащими на протяжении нескольких пересчетов, и впоследствии принимается решение об их физическом исключении из алгоритма. Но извне достоверно определить, с каким весом тот или иной фактор участвует в формуле, практически невозможно.

Предположим, наша задача – проверить влияние того или иного фактора. Как правильно поставить эксперимент, чтобы не принять совпадение за тенденцию? Каким должен быть объем выборки?

С. Л.: Многое зависит от того, какой именно фактор вы собираетесь исследовать. И есть ли вообще он в алгоритме. Увы, сейчас проверить влияние большинства факторов нельзя ввиду невозможности убрать шум, даже если вы наверняка знаете, что представляет собой тот или иной фактор. Дело в том, что для чистой проверки работы одного фактора необходимо зафиксировать все остальные, включая временные. Иначе говоря, создать достаточное количество одинаковых тестовых страниц, которые будут различаться между собой значением одного — единственного изучаемого фактора, практически полных копий. Но зачастую и этого мало, так как результат может зависеть от комбинации искомого фактора с каким — то другим, причем вам неизвестно каким. И при разных значениях второго фактора исследуемый будет вести себя по — разному. Также нужно понимать, что, изменяя значение проверяемого фактора, вы можете изменить значение других факторов, которые вы обязаны зафиксировать. Все это сильно зашумляет эксперимент, обычно приводя к недостоверности результатов. Те же факторы, которые поддаются проверке с достаточной степенью достоверности, должны быть настолько мощными, чтобы шум не мешал их анализу. Пример – кликовые факторы.

Значит, по вашим наблюдениям, кликовые факторы играют значительно большую роль, чем многие другие? А не преувеличивает ли «Яндекс» степень их влияния?

С. Л.: Да, они играют колоссальную роль по сравнению с прочими. По крайней мере, я не знаю другой группы факторов, которая в одиночку позволяла бы, несмотря на значения всех остальных, довольно быстро выводить сайты в топ из ниоткуда. И, на мой взгляд, здесь налицо явный дисбаланс, да еще эти факторы имеют положительную обратную связь. Происходит «консервация» топов, и это еще не худшее. Худшее – то, что кликовые факторы весьма уязвимы по отношению к внешнему искусственному влиянию.

Должен ли «Яндекс» использовать только действительно нужные факторы, или можно добавлять бесконечное количество даже, казалось бы, бесполезных метрик (условно говоря, «количество гласных букв в слове»). Может ли из — за этого алгоритм выйти из — под контроля?