Bing против Google: важность элементов ранжирования

На прошлой неделе во время конференции SMX Advanced в Сиэтле я представил некоторые данные корреляции вместе с Джанет Дрисколл-Миллер, Саси Партхасарати из Bing и Мэттом Каттсом из Google. Мэтт, в частности, весьма активно выразил желание увидеть дополнительные данные из нашего исследования, в первую очередь в отношении заметности / видимости определенных элементов в результатах. Этот пост призван помочь сделать это доступным.

Я должен сказать, что я не согласен с Мэттом в отношении важности необработанной видимости / подсчетов над корреляциями ранжирования. Мне кажется, что оптимизаторы поисковых систем в этих областях больше заинтересованы в ответе на вопрос: «Какие функции предсказывают, что результат будет выше или ниже на странице 1?» — а не более простой — «эта функция чаще появляется на странице 1 в Google или Bing?» Однако я, конечно, согласен, что и то, и другое актуально и интересно.

Если вы пытаетесь понять, как понять эти данные о известности / видимости по сравнению с нашими предыдущими данными о корреляции с рейтингом, вот как мы лучше всего это описали бы:

• Корреляция с данными рейтинга помогает ответить на вопрос: «Когда эта функция появляется в результатах на первой странице Google / Bing, кто ставит ее выше и на какую величину?» Эти числа корреляции были получены путем анализа вероятности того, что результат будет ранжироваться выше другого, если он будет содержать целевой атрибут.
• Видимость / заметность элемента помогает ответить на вопрос: «Вероятнее ли, что этот элемент появится на первой странице результатов Google / Bing?» Это просто смотрит на количество раз, когда мы видели результат (или несколько результатов) ранжирования на странице 1, содержащей целевой атрибут.

Мы рассмотрим последний в этом посте, но прежде чем мы углубимся, необходимо понять несколько важных моментов:

• Это не данные корреляции, и здесь нет стандартных ошибок или чисел отклонения. Это просто то, сколько раз мы видели элемент в полученных нами результатах, разделенное на общее количество результатов (поисковая выдача или URL-адреса в зависимости от диаграммы), чтобы получить процент.
• Эти данные взяты со страницы 1 результатов из 11 351 результатов поиска, собранных в категориях Google AdWords. Это означает, что термины и фразы несколько различаются по количеству поисковых запросов (от менее 100 запросов в месяц до десятков или сотен тысяч), но, как правило, имеют коммерческую направленность и намерения. Как правило, они не включают названия брендов, длинные фразы или поисковые запросы. В целом, мы выбрали их, потому что это именно те типы запросов, которые волнуют большинство SEO-специалистов, когда они проводят конкурентное SEO для своих компаний и клиентов. Мы также игнорируем второй результат в поисковой выдаче из того же домена, чтобы избежать эффектов результатов с отступом (что было важно для нашей предыдущей статистики, но не для статистики в этом посте).
• Результаты были собраны на неделе 31 мая и, таким образом, включают результаты поисковой выдачи после «Первомайского» обновления, а также вероятные результаты после запуска «кофеина» (хотя Google не объявил, когда именно произошло это развертывание — это может не иметь большого значения. поскольку кофеин предположительно является инфраструктурой, а не алгоритмическим изменением).
• Каждая функция содержит две круговые диаграммы, одна показывает процент результатов, содержащих хотя бы 1 URL-адрес с этой функцией, а другая показывает процент общего количества URL-адресов во всех результатах (102 296 для Google и 109 966 для Bing — обратите внимание, что некоторые результаты поиска будут колебаться в количестве стандартных веб-результатов они показывают на странице 1). Они помечены как «(функция) в поисковой выдаче» и «(функция) в URL-адресах» соответственно.

При сборе этих данных мы не оптимизировали, чтобы делиться ими таким образом. Фактически, мы с Беном считаем, что если мы хотим сделать это таким образом, мы должны собрать первые 3-5 страниц результатов, а не только первую страницу. Кстати, можно было бы сравнить подсчеты на странице 1 с подсчетами на странице 2. Однако, поскольку у нас есть данные, и Мэтт, Саси и несколько других людей проявили интерес, мы все равно делимся. Надеюсь, в будущем мы сможем сделать больше в этом направлении.

Давайте нырнем!

---

Домены с точным соответствием

Это домены, которые точно соответствуют ключевым словам в запросе — например, для запроса «собачьи ошейники» будет включен только домен, соответствующий * .dogcollars. *.

Вы можете видеть, что у Bing несколько более точных совпадений доменов, появляющихся по крайней мере в одном результате собранных нами результатов поисковой выдачи и в общем количестве результатов (все URL-адреса из всех выдач).

Точное соответствие доменов .com

Подобно доменам с точным соответствием, домены с точным соответствием .com должны содержать точный запрос в доменном имени и иметь расширение .com.

Опять же, Bing продемонстрировал небольшое предпочтение отображению результатов с этих сайтов в наблюдаемых нами результатах поиска и URL-адресах.

Точное совпадение доменов .net

То же, что и выше, но замените «.com» на «.net».

Сходство гораздо ближе по количеству общих URL-адресов, которые мы видели с точным совпадением .net, но Bing показывает предпочтение при подсчете результатов поиска.

Точное соответствие доменов .org

В TLD .org мы начинаем видеть то, что мы наблюдали в данных корреляции ранжирования:

Это первый домен верхнего уровня с точным соответствием, в котором у Google действительно было больше результатов поиска, содержащих результат этого типа. Bing, однако, имел очень небольшое количество дополнительных URL-адресов с этой функцией.

Домены с точным переносом слов

Одна из жалоб Мэтта Каттса была связана с тем, как Google и Bing обрабатывают домены с точным переносом через дефис. Когда мы наблюдали их корреляции ранжирования, оказалось, что, когда Google внес их в список, они оценили их выше, чем Bing, когда они появлялись на этой первой странице результатов. Тем не мение…

Как я отмечал в презентации и в предыдущем посте, у Bing есть еще несколько поисковых запросов, в которых появляются домены с точным соответствием, а также несколько больше URL-адресов. Это еще одна точка данных, которая должна заставить нас всех хорошенько подумать об ошибке предположения, что корреляция = причинная связь. Bing может иметь предпочтение для доменов с точным переносом через дефис, но корреляция ранжирования подсказывает мне, что здесь происходит нечто большее — может быть, что-то связано с текстом привязки или где эти типы сайтов имеют тенденцию получать ссылки, или что-то еще, что мы не рассматривали?

Очень важно помнить, что мы рассматриваем здесь только отдельные факторы, а не пытаемся объяснить, почему они существуют или коррелируют (по крайней мере, не в данных).

Результаты, включающие все ключевые слова в доменное имя

Здесь мы искали домены, содержащие запрос по ключевому слову в домене, даже если соответствие не было точным. Например, mydogcollar.com теперь будет соответствовать фразе «ошейник для собак».

Опять же, именно Bing показывает в своих результатах большее количество доменов этого типа.

Результаты, включающие все ключевые слова в имя поддомена

Ранее мы приводили некоторые данные, предполагающие, что субдомены могут иметь некоторое влияние на ранжирование, но не в такой степени, как корневые домены (это было сделано с использованием нашего процесса моделирования ранжирования / машинного обучения). Вот некоторые необработанные данные о том, сколько раз мы наблюдали поддомены с соответствием ключевых слов:

Возможно, неудивительно, что Bing снова показывает больше этих результатов в своих результатах поиска и отдельных URL-адресах.

.com Домены

Для этой функции и всех перечисленных ниже TLD мы просто смотрим на любой URL-адрес с расширением домена.

Похоже, у Bing немного больше доменов .com по сравнению с Google.

.org Домены

Давайте посмотрим, что происходит с доменами .org, вспомнив очевидное предпочтение Google для них в корреляциях ранжирования.

Как ни странно, Bing, похоже, снова имеет больше страниц .org в поисковой выдаче и URL-адресах.

.net Домены

URL-адреса с .net, вероятно, вас не сильно удивят:

И снова Bing показывает немного больше, чем их конкуренты Googly.

.edu Домены

Вспомните, как в данных корреляции числа были небольшими (иш), но коррелировали отрицательно? Посмотрим, что показывает количество результатов:

В соответствии со стереотипом, Google немного опережает по количеству доменов .edu в результатах поиска и URL-адресах.

.gov Домены

Учитывая предыдущие графики, этот, вероятно, вас не удивит:

У Google есть больше .edus и больше .gov.

Ключевые слова в элементе заголовка

Неудивительно, что почти в каждом наборе результатов выдачи был хотя бы один результат, в котором тег заголовка содержал ключевые слова:

Bing показывает больше результатов, содержащих тег заголовка для соответствия ключевому слову. Стоит упомянуть, что мы наблюдали не за заголовками, которые двигатели выбрали для отображения, а за заголовками страниц из самих результатов. Следовательно, если результат показывал название DMOZ или название бренда (которое Goole иногда вставляет), мы игнорировали их и просто видели элемент заголовка на самой странице.

Ключевые слова в URL

Это действительно удивило меня, хотя бы потому, что результатов с ключевыми словами в URL было еще меньше, чем в заголовке!

Bing снова дает больше результатов с URL-адресами с сопоставлением ключевых слов, хотя помните, что некоторые из них, вероятно, также получены из доменов с сопоставлением ключевых слов.

Ключевые слова в H1

Корреляции ранжирования показали, что тег H1 не является важным отличительным признаком, но многие люди по-прежнему им доверяют:

Результаты подтвердят, что это гораздо менее частый элемент, чем URL-адреса или заголовки для тех, кто ранжируется на странице 1. Однако Bing, похоже, показывает их больше, чем Google.

Ключевые слова в атрибуте Alt

Атрибуты Alt выглядели интересными прошлой осенью, когда мы собирали информацию о ранжировании и еще раз показали, что стоит взглянуть на данные корреляции из SMX Advanced. Посмотрим, что показывают сырые коуты:

Bing показывает их немного больше, но если положительная корреляция что-то означает, эти числа определенно предполагают, что есть много возможностей для хорошей практики использования атрибутов alt.

Домашние страницы

Кто больше перечисляет домашние и глубокие страницы в результатах?

Мое слово! Это Google с хорошим отрывом. Отображение внутренних страниц Bing меня немного удивляет, хотя, возможно, это старый стереотип, который мне нужно разрушить.

На этом мы закончили!

---

Следует отметить один важный момент: я не включил данные о результатах ссылок, поскольку их будет сложно интерпретировать и, вероятно, они бесполезны. На каждой странице результатов были страницы со ссылками на них, и почти каждый отдельный URL-адрес ранжирования также имел ссылки (хороший знак для индекса Linkscape, но не очень ценный как точка данных). Было несколько других подобных фрагментов данных, которые здесь не имели бы смысла (известность ключевого слова в теге тела, токены слов в теге тела, длина доменного имени и т. Д.) И поэтому были исключены.

Я провел меньше анализа этих результатов в целом, так как я думаю, что данные немного менее идеальны для этой цели, но все же они интересны и, надеюсь, иллюстрируют общую известность. Я с нетерпением жду ваших интерпретаций и обсуждения!

ps Если вы напишете Бену в SEOmoz dot org, он пришлет вам много чисел в TSV, который для каждого запроса является метрикой для каждого результата, который мы использовали в этих сообщениях. Вы также можете найти необработанные результаты в общедоступной электронной таблице Google здесь. Не стесняйтесь экспериментировать и дайте нам знать, если вы увидите что-нибудь еще крутое и интересное.