Внешняя оптимизация / стратегия ссылочного продвижения
Внешние факторы
Внешние факторы — сигналы которые поисковая система извлекает уже не из нашего сайта, а из сторонних ресурсов. Но это информация о нашем сайте или компании.
Разделим внешние факторы на три основных группы:
Быстро проверить количество упоминаний можно с помощью команды
«domen.com» -site:domen.com
И здесь мы увидим все упоминания интересующего нас сайта на других ресурсах. В последнее время, поисковая система смотрит не сколько на упоминания, сколько за структурированными упоминаниями.
Структурированные упоминания — это не только наличие информации о нашем сайте, но и какая-то информация о нашей компаний. То есть от туда могут быть извлечены какие либо структурированные данные. Например: отзывы или рейтинги, обязательно размеченные микродатой.
Поисковая система воспринимает структурированные упоминания под каждую тематику по разному, например под информационный сайт — упоминания толком вообще ничего не дадут, а вот под коммерческий сайты, особенно это касается регионального бизнеса— вполне.
Из выше написанного вытекает вопрос
Как быть, если сайт молодой и про нас еще нет никаких отзывов?
С помощью команды «domen.com» -site:domen.com анализирует выдачу конкурента, и смотрим на каких площадках о нем оставляются отзывы. Собираем пул и регистрируемся на них далее у нас два варианта
Вариант А: Накрутить отзывы
Вариант B: Взаимодействовать с клиентами и провоцировать их на оставления отзывов — в хорошем смысле.
Трафик которые приносят соц.сети — крайне положительный фактор. Сайты которые находятся в топе, чаще всего имеют несколько источников трафика. Поэтому подключение SMM на этом этапе очень занимательная мысль. Остановимся на этой идеи подробней.
Лучшим трафиком с социальных сетей является органический трафик. То есть, трафик не с таргетированной рекламы, а прямые переходы с постов в органике. Поисковая система вообще якобы не очень сильно оценивает трафик с таргетированной рекламы, но на практике складывается впечатление, что у поисковой системы не совсем это получается. Ставили опыты, и тестировали таргетированную рекламу на сайт — результат, страницы быстрее индексировались и росли позиции. Важный момент, любой трафик должен оставлять хорошие поведенческие.
Сразу отметим, что контекстная реклама не дает никаких + для seo.
Ко всему выше сказанному еще добавлю такие вещи как ретаргетинг, ремаркетинг — это когда реклама гоняется за пользователем и прайс агрегаторы — если работаем с интернет магазином, добавляем свои товары в прайс агрегаторы типо яндекс маркета.
Стоит упомянуть еще про одну возможность, а именно: Разметка Open Graph
Open Graph — это набор тегов которые формирует социальный сниппет. Так как я непосредственно сам работаю с smm , очень люблю эту разметку, выглядит красиво, но на практике толку от нее в seo особо нет. Держите весьма примитивный пример.
1. Алгоритм PageRank — авторитет
С появлением алгоритма PageRank ссылки начали учитываться как рекомендации, и на основе этого у поисковой системы появилась возможность рассчитать рекомендательный вес. Рекомендательный вес — это показатель вероятности пребывания пользователя на странице. Поисковая система пытается рассчитать шанс пребывания пользователя на странице в контексте если люди ходят только по ссылкам. Логика простая, если допустим нет поисковой системы, а есть только ссылки, то каким образом человек попадет на интересующий его сайт? Естественно ему его кто-то должен посоветовать, собственно это и есть рекомендация, и есть суть алгоритма pagerank.
Рассчитать Pagerank достаточно просто, все патенты открыты и в общем доступе. Ручками считать конечно мы не будем, да и учиться применять формулы нет смысла. Есть куча сервисов которые все это сделают за нас.
Что важно понять из pagerank?
Важно не количество ссылок, а вероятность, что по этим ссылкам человек попадет на нашу страницу, давайте разберемся на примере:
Cравним страницу E со страницей C, у страницы E 6 ссылок, в то время как у страницы С 1 ссылка и все же страница С больше страницы E, почему? Все просто, источник единственной ссылки на страницу C более авторитетней чем все вместе взятые входящие ссылки на страницу E.
Вывод: важно не только количество ссылок, а так же авторитетность источника.
Поэтому одна ссылка с одного хорошего источника может дать больший эффект, чем 30 ссылок с мелких и ничтожных источников.
Идем дальше. Итак, мы выяснили, что ссылки дают нам вес. И теперь мы можем двигать этот вес, собственно это и есть продвижение. Когда мы работаем внутри сайта, мы занимаемся оптимизацией — улучшаем ее в надежде, что поисковая система заметит улучшения и начнет лучше к нам относится. И она будет лучше к нам относится, даст нам почетное 15 место и скажет: «Оля-ля, друг, вот твое место, сиди здесь», но нас же это не устраивает, и тогда мы можем усилить страницу ссылками, тем самым увеличить ее ссылочный рейтинг и за счет этого спровоцировать ее дальнейший рост в позициях.
2. Алгоритм Hits — региональный и тематический рейтинг.
Давайте разберемся с этой разницей. Классический Pagerank не зависит от тематики, и ему не важно вообще от куда идет ссылка. Главное, что ссылка есть и она передает вес. Создатели Hits решили подойти с другого конца, а конкретно они поставили вопрос: «А зачем нам знать какая страница самая авторитетная во всем интернете?» Это нам не нужно, нам нужно знать какая страница самая авторитетная в определённой тематике или в определенном регионе. Логика hits следующая:
В самом начале формирует корневой набор. Корневой набор — это пул страниц посвящённой одной теме или принадлежащие к одному региону. Потом этот корневой набор расширяется до базового набора. Базовый набор — это страницы которые посвящены не только выбранной теме, но и страницы которые связанные с этой темой.
Давайте рассмотрим на примере: есть сайты тематики продвижения сайтов — корневой набор, далее этот корневой набор расширяется до базового и вбирает в себя такие сайты сопутствующие теме, например какие-нибудь сервисы которые не являются тематическими, но часто ссылающиеся на сайты корневого набора.
Базовый набор уже содержит в себе не только тематические сайты, но и сайты которые на них ссылаются и так же получаются обратные ссылки с стороны корневого множества. На основе этого базового набора считается рейтинг и вычисляется какая страница среди всех, была самая рейтинговая. Такой подход позволяется поисковой системе рассчитывать тематический и региональный рейтинг.
3. Анкорная реливантность
Здесь работает все по следующей аналогии — поисковая система смотрит с какими словами пользователи ссылаются на нашу страницу. Анкорный текст выглядит вот так : О анкорной реливантности (https://uspei.com/seo-prodvizhenie-...-takoe-i-zachem-on-nuzhen-poiskovym-sistemam/).
Поисковая система собирает анкорные тексты ссылок и отправляет в свою базу данных. С собранной информации поисковая система анализирует какие слова содержаться в ссылках на странице и в каком количестве.
Предположим у нас есть пул слов: скачать 1, тут 1, софт 1, бесплатно 1. Если пользователь запрашивает запрос, скачать сеошный хороший софт бесплатно — поисковик смотрит, на странице встречалось слово «сеошный» , думает: «так, на странице есть слово «сеошный» а в тексте ссылок страницы есть слова: скачать, софт, бесплатно» и поисковик использует анкорный текст ссылок как дополнительную текстовую зону нашей страницы.
Благодаря текстам ссылок, странице можно присвоить внешнюю релевантность. И не важно, является ли сама ссылка с страницы нашего сайта или же с страницы внешнего сайта. Даже если эта ссылка находится внутри нашего сайта между страницами — она может передавать анкорную релевантность и благодаря правильным ссылкам внутри сайта мы можем влиять на релевантность страницы — это называется анкорная перелинковка.
Когда стоит усиливать страницы ссылками?
Если мы занимаемся активным ссылочным продвижением, то стоит двигать страницы которые уже попали в поисковую выдачу. По идеи, если мы провели на отлично всю техническую и внутреннюю оптимизацию, то наши страницы должны заниматься минимум 30-40 позиции и далее мы усиливаем эти позиции ссылками. Если же страницы наши за 100ей поисковый выдачи, даже не пытаемся заниматься ссылочным продвижением.
Начнем с внутренних ссылок, так как на их примере проще разобраться. Да и вообще в целом процесс работы, что внутренних, что внешний весьма схож.
Внутренние ссылки — перелинковка
Перелинковка на основе Pagerank — распределения внутреннего веса.
Идея заключается в том, что мы считаем Pagerank по внутренним ссылкам и смотрим где вес накапливается, где вес теряется. После, стараемся перераспределить вес внутри сайта таким образом, чтобы наши основные продвигаемые страницы получали больше веса, а не важные страницы получали меньше веса.
Как перераспределяется вес?
Нам потребуется какой-нибудь сканер, чтобы посмотреть все внутренние ссылки, ну что же? Начнем
В сайте аналайзере как раз есть такой отчет, называется Pagerank. Найти его можно сверху, на скриншоте показан курсором. К тому же у сайт аналайзера есть замечательная функция подсчета Pagerank. Кликаем правой кнопкой и выбираем — рассчитать.
Сортируем по возрастанию и смотрим, что у нас вышло. На нашем примере, ребята действительно этим занимались, и вес распределен не равномерно. Основные страницы получают больше всего внутреннего ссылочного веса, и все в целом хорошо. Но что если бы ситуация была абсолютно противоположная?
Самый простой способ для влияния на распределение внутреннего веса — является сквозная навигация. Идея максимально элементарная, дело в том, что сквозная навигации расположена абсолютно на всех страницах — что в свою очередь значит, что на каждой странице есть ссылка. Если в меню есть не нужная нам страница, исключаем ее из меню, а еще лучше вообще от нее избавится. Выгодно держать в навигации самые полезные страницы сайта, стараемся при работе с небольшими сайтами в навигацию вставлять не более 100ссылок.
Более продвинутый варианты расчёта внутреннего ссылочного веса.
Нам понадобится Xena и программа для анализа ссылочных графов Gephi.
Ссылочный граф — это математическая модель в виде ребер графа ( гиперсылок) и вершин ( URL ). Мы уже видели пример графа, но для наглядности давайте еще раз посмотрим. Собственно PageRank и есть алгоритмы расчета узлов графа. Так сложилось, что структуру ссылочных связей очень легко представить в виде графов.
Не смотря, что Xena древний сканер в нем есть функция экспорта файла графа.
Экспортируем файл в Gephi и получаем таблицу
Теперь нам надо ее немного почистить перед тем как считать pagerank идем в фильтры и удаляем все css,js,jpg,png,svg.hph строки, должны остаться только html страницы.
После переходим в обработку и в обработке можем уже увидеть наш граф.
Далее заходим в статистику и нажимаем рассчитать Pagerank
Возвращаемся обратно в лабораторию данный, сортируем по убыванию и анализируем то что у нас получилось.
Выделяем мусорные страницы и ставим галочку, что нам от них нужно избавится.
Перейдем к более частным случаям
Начнем с того, что Pagerank считается только по уникальным ссылкам. То есть, если мы разместим 3 ссылки одного содержания на одной странице, лишь одна из них будет учитываться. Сейчас гугл не особо смотрит на положение ссылки по коду, а выбирает самую важную ( более вероятную для перехода ) и как правило эта ссылка должна находится в зоне основного контента.
Классические методы влияния на распределение внутреннего ссылочного веса
Мы пониманием, что главная страница очень важная, и на главной странице мы можем делать подборки в зоне основного контента и раздавать ссылки на интересующие нас страницы, разделы.
Хабы мы можем создавать искусственно. Пример искусственно созданного хаба — это создание html карты сайта
html карта сайта — это просто хаб созданный для перелинковки. Реализуется путем создания страницу на который содержится список анкорных текстов с ссылками которые мы хотим прокачать. Чтобы этот хаб стал эффективным, необходимо добавить сквозную ссылку например в футер. Таким образом, на нем накапливается вес и после распределяется по нужным нам внутренним страниц. Хабы очень крутая штука — если нам надо прокачать ограниченный объем контента, который не вмещается в сквозную навигацию
В чем суть? Ссылочная структура этого вида линковки ( кольцо ) выглядит следующим образом:
Смысл в том, что мы объединяем пул элементов последовательной связью, таким образом чтобы каждый элемент ссылался на следующий и предыдущий.
Обычно встречается на каких нибудь блогах где есть перелистывание : следующая статья — предыдущая статья. Кольцевая линковка на самом деле плохо справляется с задачей, и ее улучшенная версия — звездная линковка.
Тут уже интересней, помимо последовательной связи, каждая страница еще ссылается друг на друга. Куда бы не упал ссылочный вес в элементы звезды , ссылочный вес будет распределяться равномерно. Типичный пример линковки звездой это наша сквозная навигация. Если подумать, то линковать звездой мы можем ссылки в одном контентом блоке. Этот контентный блок будет отображаться на каждой из линкуемых страниц — тем самым отражать непосредственно структуру, что на картинке выше. Тоже самое можно делать с товарами.
Звезды работают хорошо до 15 страниц по моему опыту. Если страниц больше, обычно это на товарных сайтах, используем блоки: похожие и сопутствующие товары ( будет куча перекрестных ссылок). Это конечно уже далеко не звезда, но напоминает чем то структуру. Такая же схема работает на больших новостных сайтах с блоками: похожие статьи, новости.
Расширения анкорного листа
Этот алгоритм работает как с точки зрения внешний ссылок так и внутренних.
Поисковая система учитывает анкорные тексты внутренних ссылок, практически так же как ианкорные тексты внешних ссылок. Как следствие, мы должны этим пользоваться, и расширять семантику путем перелинковки. Но есть нюансы, опять же… Для того, чтобы ссылка срабатывала — она должна быть уникальной.
Как работает анкорная линковка?
Мы должны выяснить по каким словам и словосочетаниям мы хотим улучшить релевантность нашей посадочной страницы. Предположим у нас есть посадочная страница « Заказать smm продвижение в инстаграм » и у нас есть блог статей, и в блоге есть статья «Введение аккаунту инстаграм», с помощью внедрения в статью анкорных текстов мы можем усилить нашу посадочную страницу. Как это выгладит?
Нам потребуется кусок семантики
Теперь берем и раскладываем кластер на слова формирующие его.
Вспоминаем, что на странице должны быть уникальные ссылки.
По этому, идем искать другие страницы где мы можем засунуть анкор
Предположим, что наш сайт — тот на котором мы проводили наши тесты.
Нам нужно найти страницы на котором встречается следующее слово из списка: Продвижение
Нашли примерно нужную нам страницу, я выбрал «смм продвижение — цены».
Заходим на нее и ищем нужное нам слово
Вставляем внутрь ссылку, быть может даже дополняем анкорный текст доп.текстом и продолжаем таким образом расширять анкорный лист.
Коммерческие слова — лучше не использовать, так как есть вероятность получить санкции со стороны поисковой системы.
Благодаря такому подходу, мы усилим наше ранжирование по низко-частотным и средне-частотным запросам. Стоит учесть, что такая линковка работает — если продвигаемой страницы нет в сквозном меню.
Ссылочное продвижение
Итак, мы подошли к самому интересному и вкусному блоку в концепте наших двух первых книг на форуме, а именно к продвижению проекта внешними ссылками.
Слегка пройдемся по уже реализованным пунктам оптимизации и продвижения сайта в поисковой системе, дабы ничего не упустить и удержать фокус на картине в целиком.
Уложили это в голове, и едем дальше…
Для начала нам необходимо познакомится с инструментами анализа ссылочной массы. Что касается тех сайтов, что принадлежат нам, здесь все достаточно просто. Тут или Яндекс вебмастер, или Google search console — раздел ссылки. Конкретно в этих разделах мы можем найти большую часть необходимой нам информации касательно состояния нашей ссылочной массы продвигаемого ресурса. Но за частую этого просто не достаточно, чтобы составить хоть какую-то внятную стратегию ссылочного продвижения, т.к нам необходимо больше данных ; особенно по топам интересующей нас выдачи.
К сожалению информацию по конкурентам мы не найдем в инструментах вебмастеров, поэтому стоит воспользоваться сторонними сервисами. Есть несколько ресурсов которые дают нам эту возможность, и лидером среди них является Ahrefs. На нем и остановимся
Возьмем какой-нибудь крупный сайтик с топ выдачи по сео, нам нужен инструмент site-explorer в Ahrefs, добавляем урл и смотрим инфу. На что нужно базово обращать внимание
Стратегия ссылочного продвижения
За основу возьмем ключ «заказать сео продвижение» и соберем конкурентов из выдачи. Для целой картины спарсим топ 5 сайтов по этому запросу в гугле, а так же глянем что там происходит в выдаче яндекса.
Google топ выдачи по мск
1. https://www.mibok.ru
2. https://kokoc.com
3. https://dgtl-media.ru
4. https://serenity.agency
5. https://www.ashmanov.com
Yandex топ выдачи по мск
1. https://texterra.ru
2. https://cinar.ru
3.https://seosafe.ru
4. https://top10studio.ru
5. https://kokoc.com
Видим одно пересечение, я думаю будет интересно сравнить показатели ссылочной массы сайтов которые занимают топ гугла и яндекса соответственно. Ну что же, поехали…
Для начала создадим документ и соберем все беки и все доноры
Готово, теперь нам необходимо узнать сколько беков ссылается на главную страницу сайта, для этого идем в раздел — лучшие страницы
Ага, есть контакт. Собираем инфу из этой вкладки и отправляем в док-
По этой же аналогии нам необходимо выяснить все сочные посадочные страницы, на которые линкуют внешние ссылки
Я сделал выборку небольшую, с учетом главной — 5 страниц, для примера более чем достаточно. Более ясная картина будет с выгрузкой 10-15 основных продвигаемых страниц, где-то больше — все в зависимости от нищи.
Теперь мы будем рассчитывать доли. Нам необходимо понять процентное соотношение ссылок которые идут на все посадочные страницы.
Суммируем все бэки и выносим информацию в отдельный столбик. Прицепом захватываем так же кол-во доменов.
Итог мы получили общую сумму всех ссылок + домены
Дальше нам необходимо рассчитать доли
Суммируем все ссылки на главную и делим на общее кол-во ссылок, чтобы зафиксировать формулу на все ячейки, вставляем $
Пример: (a1+b1+c1)/d$1
Итак, мы выяснили процентное соотношении ссылок на интересующие нас страницы конкурентов, теперь мы можем вычислить примерное кол-во ссылок которые необходимы нам для продвижения наших страниц.
Берем общую сумму и вычисляем среднеарифметическое.
Итак, мы знаем общее кол-во ссылок которые нам необходимы, на основе общего кол-ва бэков мы можем рассчитать кол-во бэков на каждую страницу.
Для этого берем среднее значение — фиксируем строку через $ и умножаем на долю которая должна получать страница.
Итог, мы выяснили общее кол-во ссылок и доноров, а так же выяснили необходимое кол-во ссылок на продвигаемые нами страниц
С этим закончили. Следующие факторы которые нас интересуют это:
1. Тенденции наращивания ссылок ( 1месяц/квартал/полгода/год )
2. Анкор-лист ( тот самый который мы разбирали в прошлой статье )
И на втором пункте мы остановимся более подробно.
Я думаю ни для кого не секрет, что наращивание ссылочной массы сеошниками - условно серая оптимизация. Поисковые системы очень внимательно следят за манипуляциями в этой области, поэтому наша задача создать как можно более естественный ссылочный профиль, дабы нас не заподозрили в чем-то нехорошем.
Примеры ссылок:
Брендовые ссылки : https://domen/url
Безанкорные ссылки : Здесь, тут, подробнее и т.д
Анкорные ссылки : SEO-Продвижение / Поисковая оптимизация сайта
Собственно, для чего все это? Стоит понимать, что естественный ссылочный профиль не может быть собран исключительно из анкорных ссылок, именно здесь важно процентное соотношения разных типов ссылок к продвигаемому ресурсу. Запомнили и отложили где-то в голове, нам необходим создавать разнообразный ссылочный профиль — чтобы нас не спалили!
Вернемся к динамики роста ссылочной массы
В ахревс нас интересует вкладка новые доноры
Берем показатели за 30 дней, при более глубоком анализе квартал/полгода/год и вычисляем среднее
Собираем все необходимые значения и приступаем к расчету временных диапазонов ссылочной стратегии. Для этого берем общее среднее значение и делим на среднее значение темпа роста, и получаем кол-во месяцев
Итог — мы получили временные диапазоны, то кол-во времени которое нам потребуется для создания подобного ссылочного профиля нашего сайта.
Следующим шагом будет анализ анкоров листов конкурентов, для анализа нам необходимо их скачать, ну что же — приступим
Выгружаем анкор листы конкурентов и объединяем их.
У меня при выгрузке анкор листов, общее кол-во анкоров улетело за 3к, это достаточно много и тратить время на их анализ не вижу смысла. Покажу концепцию на примере небольшого анкор-листа
Эти столбцы можем удалить. Остальное переносим в наш файл гугл таблиц
Ставим фильтр и фильтруем по алфавиту, дальше вспоминаем какие типы анкорных ссылок бывают и начинаем маркеровать ссылки.
Под мусором подразумеваем ссылки которые непонятного содержания и т.д, которые требуют более глубокого анализа, т.к возможно сайт взломан, или эти ссылки дело рук конкурентов, вариантов множество, сейчас тратить на них время не будем.
Проставили все маркеры
Дальше мы будем использовать цифры из головы, т.к здесь смысл рассказать принцип, а не проделать всю работу целиком. Мы будем вычислять доли анкоров, а так же все типы ссылок включая dofollow и nofollow ссылки
Выделяем столбец с ссылающимся донорами и в правом нижнем углу видим сумму (подгоним под наши значения в док-те и умножим допустим на 3— т.к я взял всего один анкор лист, а не 5 )
Условно у нас получилось 4653 ссылающихся доменов, а общее кол-во доменов исходя из статистики конкурентов 3953 — разница обусловлена тем, что с одного донора может быть >1 анкора, и это нормально. Собственно у нас есть общее значение от которого мы можем отталкиваться, возвращаемся во вкладку — Анкор лист. Ставим фильтр на нужный нам тип, и фильтруем док-т.
Дальше снимаем сумму с колонки ref.domains и подставляем в нужную нам графу, опять берем цифры из головы и едем дальше
Специально выделил строки красным, чтобы меня заклевали за подобные выходки, но да ладно. Общее кол-во есть, и есть частные показатели, теперь можем рассчитать доли
Стоит учитывать что мы высчитывали доли исходя из общего кол-ва уникальных доменов, а не беков. Для более продвинутого анализа, делаем все тоже самое, только из расчета беков.
Взяли среднее значение доменов и умножили на доли = профит.
Из дополнительных показателей мы не учли dofollow nofollow ссылки, собственно логика здесь абсолютно такая же, за исключением, что это ссылки нужно будет собирать в два разных док-та и считать по отдельности. В ахревс нас интересует все так же вкладка - анкоры, только с фильтрами по ссылкам
Экспортируем, объединяем и вычисляем доли. По тоже аналогии, что описана выше.
И последнее, что можно отнести к продвинутому анализу — это источники ссылок. Для этого необходимо анализировать всех доноров и маркеровать их по категория.
Экспортируем всех доноров конкурентов — объединяем — удаляем лишнее
Переносим в гугл таблицы — чистим дубликаты и начинаем маркировать по типу сайтов… Согласен, задрота полная, но что поделать)
Ох и ах, сколько дерьма можно накопать. Парни явно хотят все здесь и сейчас)
Собираем инфу, вычисляем доли и используем эту информацию в своих целях.
Сразу отмечу, что все значения будут эмпирические, по факту собранная информация будет отражать суть около темы, т.к или иначе — это лучше чем ничего. В конечном счете у вас должен получится такой файл
+ссылочный план ( не плохо бы указать дату проставления ссылки )
Забыли совсем про Яндекс, давайте быстренько глянем, что там с яндексом и разберемся почему яндексу почти плевать на ссылки, или не плевать?
Сразу выделим господ — https://seosafe.ru , 100% накрутка пф, почти нет ссылок, топ 5 выдачи яндекса. Но так или иначе, считать что яндекс не учитывает ссылки и они не нужны, это не совсем правильно. Да, яндекс иначе относится к ссылочной массе, все разница с гуглом заключается в следующем…
Гугл считает ссылку как потенциальный переход, в то время как яндекс учитывает непосредственно сами переходы. При этом последний приоритет отдает не ссылочному профилю, а поведенческому фактору.
Ссылочный план
Итак, мы спарсили кучу информации и при анализе ссылочных профилей мы видим огромный разброс в кол-вах ссылках. У нас есть явные лидеры и полные аутсайдеры - но все они занимают топ 10 поисковой выдачи, разница между пиками достаточно большая, посмотрим на примере:
Будем сравнивать конкретно доноров, давайте выпишем эти значения
201, 660, 60, 390, 840
60, 210, 390, 660, 840
Самое низкое значение в данной выборке - 60, самое высокое 840, это наши пики, между данными из этого ряда чисел мы можем выделить медиану, а именно сумму второго конкурента и четвертого ( 210+660 ) далее нам необходимо поделить это на два и мы получаем ( 210+ 660) / 2 = 870/2 = 435, сравним этот показатель с тем, что нам выдало среднеарифметическое
Здесь мы имеем среднее значение 430, при прочих равных высчитывая медиану мы получили 435. Если честно второе числовое значение мне нравится куда больше и сдается мне, что оно отражается действительность куда точнее, но для более глубокого анализа - медиана не совсем подходит, в связи с этим лично я накидываю 25-30% к числу которое вышло из среднеарифметического и отталкиваюсь от него.
Хочу заметить что для расчеты медианы удобно брать четное кол-во анализируемых групп, я специально выкинул третьего конкурента при расчете чтобы не работать с нечетной группой чисел. Для любителей математики, при расчеты медианы с нечетной группой чисел, берется среднее число и просто делится на два, при расчете ссылочной массы - это дерьмо не работает.
Теперь разберем частный случай, когда может пригодиться конкретно медиана и ничего кроме. Назовем это турбо-режимом анализа ссылочной массы.
Идем в ахревс и ищем инструмент keywords Explorer, внутри утилы вбиваем интересующие нас ключи
Получаем выдачу
Здесь мы видим основные показатели которые в целом тоже очень кстати, но сейчас нас интересует вкладка SERP - открываем
Итак, у нас есть условно кластер ( настройка и введения контекстной рекламы ) мы взяли самый жирный ключ и закинули его в тул, дальше смотрим серп, и что мы там видим? Мы видим выдачу с кучей инфы которую мы можем анализировать, в данном случае нас интересует доноры и медиана этих доноров. Берем 6 конкурентов с топ 10
20 - 9 - 5 - 14 - 61 - 16
расставляем в порядке возрастания
5 - 9 - 14 - 16 - 20 - 61
Медиана в этой последовательности чисел будет сумма 14 и 16
(14+16)/ 2 = 15 ссылок
Итог, на страницу «настройка и введения контекстной рекламы» нужно 15 ссылок.
Все, что касается ссылок - это пальцем в небо. Изучая ссылочные профили конкурентов - мы хотя бы рисуем какой то контур, выделяем сектора - что лучше чем ничего, и все же - вся эта работа не отражает полноценную действительность. В лучшем случае точность ахревса составляет 70% и к сожалению это единственный способ проанализировать ссылочную массу конкурентов, если у вас конечно нет непосредственного доступа к их серч консоли. Кроме ахревса есть и другие сервисы, но лучше пока ничего не придумали. Имхо
Возвращаемся к нашему ссылочному плану
Через турбо режим посчитали кол-во ссылок, теперь нам нужна сумма. Вычислили сумму, возвращаемся в вкладку с стратегией и забираем показатель темпа роста
13 ссылок в месяц, ну для диджитал этого маловато - давайте возьмем 20 ссылок в месяц.
Далее нам необходимо рассчитать кол-во ссылок, возвращаемся в наш ссылочный план и вычисляем доли
Теперь рассчитаем кол-во ссылок исходя из пропорций, что мы получили.
П-Профит, мы знаем сколько строить нам ссылок в месяц. Данный способ работает если нам нужно прям ну очень быстро, организовать ссылочный план, немного разбодяжим его методом тыка и получим следующее
Почему именно так? Отвечаю на вопрос - здесь у нас нет цели педантично разработать ссылочную стратегию и ссылочный план, задача донести сущность процесса и объяснить как все устроено. Итак, мы получили турбо план - возьмем теперь какой-нибудь сайт для примера, хм - ну пусть будет mibok т.к у него есть все необходимые нам страницы. Представим, что это наш сайт
Вспоминаем про типы анкоров, о которых упоминалось в статье выше, и добавим к этому, что вся эта движуха - прямая манипуляция с алгоритмами поисковой системы - наша задача не спалиться. По этому ссылочный профиль, делаем максимально естественным - к задаче под * добавим следующее: разбираться в алгоритме Google Penguin
Прописываем анкоры, сразу держим в голове, что процент брендовых анкоров должен быть в районе 70% от общей массы ссылок, возвращаемся в наш документ
Так, ну тут я чуток из космоса цифры взял, давайте их слегка поправим
Раз на бренд у нас идет по 70% ссылок, на безанкор пустим 20%, на анкор 10%
Угу, получилось следующее
И остались еще контентные блоки - это допустим, видео и картинки, накинем по 1 проценту с анкорных и безанкорных - анкоров.
Это уже больше похоже на правду, естественно если строите ссылочную стратегию как чертовы фрики, вы выясните точное соотношение всех типов анкоров к общему числу ссылок. А так же соотношение dofollow and nofollow ссылок - оставим эту на ваше свободное время.
Выдергиваем с этого документа непосредственно сами доли анкоров и переносим в наш ссылочный план
Посчитали доли, получили пропорции конкретных анкор - ну и поехали строить ссылочный план
Нам надо 14 анкоров, окей, прописываем 14 анкоровов
Отлично, теперь давайте эти брендовые анкоры чуток изменим
Отлично, наша задача сделать максимально естественный ссылочный профиль, держим эту мысль на протяжении всего строительства.
Переходим к безанкорным ссылкам, нам нужно их 4
Теперь нам необходимо вписать анкоры, хочу акцентировать внимание - вписывать прямое вхождение ключа - не стоит, хотя... иногда можно
Смотрим, нам надо вписать 2 анкора, берем ключ - Создание интернет магазина под ключ
Теперь самое интересное, надо как то разбить этот ключ на несколько частей и вписать его в рамках своего кластера
Допустим пусть будет так, и у нас осталась последняя ссылка под картинку или видос, отправляем ее в контент
Далее рандомезируем ссылочный план с помощью вкладки Данные - перемешать ячейки диапазона - и получаем
Приведем это в человеко-понятный вид и наконец то получим ссылочный план
По хорошему необходимо рассчитать еще доли dofollow и nofollow ссылок, если вы такой же фанатик как я - делайте, к плану я бы еще добавил тип сайта и непосредственно источник от куда пришла ссылка. Наша команда разрабатывает ссылочную стратегию вместе с планом - параллельно с семантическим ядром, и по факту с этих документов стартует сео оптимизация с последующим продвижением.
Внешние факторы
Внешние факторы — сигналы которые поисковая система извлекает уже не из нашего сайта, а из сторонних ресурсов. Но это информация о нашем сайте или компании.
Разделим внешние факторы на три основных группы:
- Упоминания
Быстро проверить количество упоминаний можно с помощью команды
«domen.com» -site:domen.com
И здесь мы увидим все упоминания интересующего нас сайта на других ресурсах. В последнее время, поисковая система смотрит не сколько на упоминания, сколько за структурированными упоминаниями.
Структурированные упоминания — это не только наличие информации о нашем сайте, но и какая-то информация о нашей компаний. То есть от туда могут быть извлечены какие либо структурированные данные. Например: отзывы или рейтинги, обязательно размеченные микродатой.
Поисковая система воспринимает структурированные упоминания под каждую тематику по разному, например под информационный сайт — упоминания толком вообще ничего не дадут, а вот под коммерческий сайты, особенно это касается регионального бизнеса— вполне.
Из выше написанного вытекает вопрос
Как быть, если сайт молодой и про нас еще нет никаких отзывов?
С помощью команды «domen.com» -site:domen.com анализирует выдачу конкурента, и смотрим на каких площадках о нем оставляются отзывы. Собираем пул и регистрируемся на них далее у нас два варианта
Вариант А: Накрутить отзывы
Вариант B: Взаимодействовать с клиентами и провоцировать их на оставления отзывов — в хорошем смысле.
- Социальные сигналы
Трафик которые приносят соц.сети — крайне положительный фактор. Сайты которые находятся в топе, чаще всего имеют несколько источников трафика. Поэтому подключение SMM на этом этапе очень занимательная мысль. Остановимся на этой идеи подробней.
Лучшим трафиком с социальных сетей является органический трафик. То есть, трафик не с таргетированной рекламы, а прямые переходы с постов в органике. Поисковая система вообще якобы не очень сильно оценивает трафик с таргетированной рекламы, но на практике складывается впечатление, что у поисковой системы не совсем это получается. Ставили опыты, и тестировали таргетированную рекламу на сайт — результат, страницы быстрее индексировались и росли позиции. Важный момент, любой трафик должен оставлять хорошие поведенческие.
Сразу отметим, что контекстная реклама не дает никаких + для seo.
Ко всему выше сказанному еще добавлю такие вещи как ретаргетинг, ремаркетинг — это когда реклама гоняется за пользователем и прайс агрегаторы — если работаем с интернет магазином, добавляем свои товары в прайс агрегаторы типо яндекс маркета.
Стоит упомянуть еще про одну возможность, а именно: Разметка Open Graph
Open Graph — это набор тегов которые формирует социальный сниппет. Так как я непосредственно сам работаю с smm , очень люблю эту разметку, выглядит красиво, но на практике толку от нее в seo особо нет. Держите весьма примитивный пример.
- Ссылочные
1. Алгоритм PageRank — авторитет
С появлением алгоритма PageRank ссылки начали учитываться как рекомендации, и на основе этого у поисковой системы появилась возможность рассчитать рекомендательный вес. Рекомендательный вес — это показатель вероятности пребывания пользователя на странице. Поисковая система пытается рассчитать шанс пребывания пользователя на странице в контексте если люди ходят только по ссылкам. Логика простая, если допустим нет поисковой системы, а есть только ссылки, то каким образом человек попадет на интересующий его сайт? Естественно ему его кто-то должен посоветовать, собственно это и есть рекомендация, и есть суть алгоритма pagerank.
Рассчитать Pagerank достаточно просто, все патенты открыты и в общем доступе. Ручками считать конечно мы не будем, да и учиться применять формулы нет смысла. Есть куча сервисов которые все это сделают за нас.
Что важно понять из pagerank?
Важно не количество ссылок, а вероятность, что по этим ссылкам человек попадет на нашу страницу, давайте разберемся на примере:
Cравним страницу E со страницей C, у страницы E 6 ссылок, в то время как у страницы С 1 ссылка и все же страница С больше страницы E, почему? Все просто, источник единственной ссылки на страницу C более авторитетней чем все вместе взятые входящие ссылки на страницу E.
Вывод: важно не только количество ссылок, а так же авторитетность источника.
Поэтому одна ссылка с одного хорошего источника может дать больший эффект, чем 30 ссылок с мелких и ничтожных источников.
Идем дальше. Итак, мы выяснили, что ссылки дают нам вес. И теперь мы можем двигать этот вес, собственно это и есть продвижение. Когда мы работаем внутри сайта, мы занимаемся оптимизацией — улучшаем ее в надежде, что поисковая система заметит улучшения и начнет лучше к нам относится. И она будет лучше к нам относится, даст нам почетное 15 место и скажет: «Оля-ля, друг, вот твое место, сиди здесь», но нас же это не устраивает, и тогда мы можем усилить страницу ссылками, тем самым увеличить ее ссылочный рейтинг и за счет этого спровоцировать ее дальнейший рост в позициях.
2. Алгоритм Hits — региональный и тематический рейтинг.
Давайте разберемся с этой разницей. Классический Pagerank не зависит от тематики, и ему не важно вообще от куда идет ссылка. Главное, что ссылка есть и она передает вес. Создатели Hits решили подойти с другого конца, а конкретно они поставили вопрос: «А зачем нам знать какая страница самая авторитетная во всем интернете?» Это нам не нужно, нам нужно знать какая страница самая авторитетная в определённой тематике или в определенном регионе. Логика hits следующая:
В самом начале формирует корневой набор. Корневой набор — это пул страниц посвящённой одной теме или принадлежащие к одному региону. Потом этот корневой набор расширяется до базового набора. Базовый набор — это страницы которые посвящены не только выбранной теме, но и страницы которые связанные с этой темой.
Давайте рассмотрим на примере: есть сайты тематики продвижения сайтов — корневой набор, далее этот корневой набор расширяется до базового и вбирает в себя такие сайты сопутствующие теме, например какие-нибудь сервисы которые не являются тематическими, но часто ссылающиеся на сайты корневого набора.
Базовый набор уже содержит в себе не только тематические сайты, но и сайты которые на них ссылаются и так же получаются обратные ссылки с стороны корневого множества. На основе этого базового набора считается рейтинг и вычисляется какая страница среди всех, была самая рейтинговая. Такой подход позволяется поисковой системе рассчитывать тематический и региональный рейтинг.
3. Анкорная реливантность
Здесь работает все по следующей аналогии — поисковая система смотрит с какими словами пользователи ссылаются на нашу страницу. Анкорный текст выглядит вот так : О анкорной реливантности (https://uspei.com/seo-prodvizhenie-...-takoe-i-zachem-on-nuzhen-poiskovym-sistemam/).
Поисковая система собирает анкорные тексты ссылок и отправляет в свою базу данных. С собранной информации поисковая система анализирует какие слова содержаться в ссылках на странице и в каком количестве.
Предположим у нас есть пул слов: скачать 1, тут 1, софт 1, бесплатно 1. Если пользователь запрашивает запрос, скачать сеошный хороший софт бесплатно — поисковик смотрит, на странице встречалось слово «сеошный» , думает: «так, на странице есть слово «сеошный» а в тексте ссылок страницы есть слова: скачать, софт, бесплатно» и поисковик использует анкорный текст ссылок как дополнительную текстовую зону нашей страницы.
Благодаря текстам ссылок, странице можно присвоить внешнюю релевантность. И не важно, является ли сама ссылка с страницы нашего сайта или же с страницы внешнего сайта. Даже если эта ссылка находится внутри нашего сайта между страницами — она может передавать анкорную релевантность и благодаря правильным ссылкам внутри сайта мы можем влиять на релевантность страницы — это называется анкорная перелинковка.
Когда стоит усиливать страницы ссылками?
Если мы занимаемся активным ссылочным продвижением, то стоит двигать страницы которые уже попали в поисковую выдачу. По идеи, если мы провели на отлично всю техническую и внутреннюю оптимизацию, то наши страницы должны заниматься минимум 30-40 позиции и далее мы усиливаем эти позиции ссылками. Если же страницы наши за 100ей поисковый выдачи, даже не пытаемся заниматься ссылочным продвижением.
Начнем с внутренних ссылок, так как на их примере проще разобраться. Да и вообще в целом процесс работы, что внутренних, что внешний весьма схож.
Внутренние ссылки — перелинковка
Перелинковка на основе Pagerank — распределения внутреннего веса.
Идея заключается в том, что мы считаем Pagerank по внутренним ссылкам и смотрим где вес накапливается, где вес теряется. После, стараемся перераспределить вес внутри сайта таким образом, чтобы наши основные продвигаемые страницы получали больше веса, а не важные страницы получали меньше веса.
Как перераспределяется вес?
Нам потребуется какой-нибудь сканер, чтобы посмотреть все внутренние ссылки, ну что же? Начнем
В сайте аналайзере как раз есть такой отчет, называется Pagerank. Найти его можно сверху, на скриншоте показан курсором. К тому же у сайт аналайзера есть замечательная функция подсчета Pagerank. Кликаем правой кнопкой и выбираем — рассчитать.
Сортируем по возрастанию и смотрим, что у нас вышло. На нашем примере, ребята действительно этим занимались, и вес распределен не равномерно. Основные страницы получают больше всего внутреннего ссылочного веса, и все в целом хорошо. Но что если бы ситуация была абсолютно противоположная?
Самый простой способ для влияния на распределение внутреннего веса — является сквозная навигация. Идея максимально элементарная, дело в том, что сквозная навигации расположена абсолютно на всех страницах — что в свою очередь значит, что на каждой странице есть ссылка. Если в меню есть не нужная нам страница, исключаем ее из меню, а еще лучше вообще от нее избавится. Выгодно держать в навигации самые полезные страницы сайта, стараемся при работе с небольшими сайтами в навигацию вставлять не более 100ссылок.
Более продвинутый варианты расчёта внутреннего ссылочного веса.
Нам понадобится Xena и программа для анализа ссылочных графов Gephi.
Ссылочный граф — это математическая модель в виде ребер графа ( гиперсылок) и вершин ( URL ). Мы уже видели пример графа, но для наглядности давайте еще раз посмотрим. Собственно PageRank и есть алгоритмы расчета узлов графа. Так сложилось, что структуру ссылочных связей очень легко представить в виде графов.
Не смотря, что Xena древний сканер в нем есть функция экспорта файла графа.
Экспортируем файл в Gephi и получаем таблицу
Теперь нам надо ее немного почистить перед тем как считать pagerank идем в фильтры и удаляем все css,js,jpg,png,svg.hph строки, должны остаться только html страницы.
После переходим в обработку и в обработке можем уже увидеть наш граф.
Далее заходим в статистику и нажимаем рассчитать Pagerank
Возвращаемся обратно в лабораторию данный, сортируем по убыванию и анализируем то что у нас получилось.
Выделяем мусорные страницы и ставим галочку, что нам от них нужно избавится.
Перейдем к более частным случаям
Начнем с того, что Pagerank считается только по уникальным ссылкам. То есть, если мы разместим 3 ссылки одного содержания на одной странице, лишь одна из них будет учитываться. Сейчас гугл не особо смотрит на положение ссылки по коду, а выбирает самую важную ( более вероятную для перехода ) и как правило эта ссылка должна находится в зоне основного контента.
Классические методы влияния на распределение внутреннего ссылочного веса
- Сквозная линковка (сквозная навигация )
- Хабы ( распределительные страны )
Мы пониманием, что главная страница очень важная, и на главной странице мы можем делать подборки в зоне основного контента и раздавать ссылки на интересующие нас страницы, разделы.
Хабы мы можем создавать искусственно. Пример искусственно созданного хаба — это создание html карты сайта
html карта сайта — это просто хаб созданный для перелинковки. Реализуется путем создания страницу на который содержится список анкорных текстов с ссылками которые мы хотим прокачать. Чтобы этот хаб стал эффективным, необходимо добавить сквозную ссылку например в футер. Таким образом, на нем накапливается вес и после распределяется по нужным нам внутренним страниц. Хабы очень крутая штука — если нам надо прокачать ограниченный объем контента, который не вмещается в сквозную навигацию
- Кольца и звезды
В чем суть? Ссылочная структура этого вида линковки ( кольцо ) выглядит следующим образом:
Смысл в том, что мы объединяем пул элементов последовательной связью, таким образом чтобы каждый элемент ссылался на следующий и предыдущий.
Обычно встречается на каких нибудь блогах где есть перелистывание : следующая статья — предыдущая статья. Кольцевая линковка на самом деле плохо справляется с задачей, и ее улучшенная версия — звездная линковка.
Тут уже интересней, помимо последовательной связи, каждая страница еще ссылается друг на друга. Куда бы не упал ссылочный вес в элементы звезды , ссылочный вес будет распределяться равномерно. Типичный пример линковки звездой это наша сквозная навигация. Если подумать, то линковать звездой мы можем ссылки в одном контентом блоке. Этот контентный блок будет отображаться на каждой из линкуемых страниц — тем самым отражать непосредственно структуру, что на картинке выше. Тоже самое можно делать с товарами.
Звезды работают хорошо до 15 страниц по моему опыту. Если страниц больше, обычно это на товарных сайтах, используем блоки: похожие и сопутствующие товары ( будет куча перекрестных ссылок). Это конечно уже далеко не звезда, но напоминает чем то структуру. Такая же схема работает на больших новостных сайтах с блоками: похожие статьи, новости.
- Устранение тупиков
Расширения анкорного листа
Этот алгоритм работает как с точки зрения внешний ссылок так и внутренних.
Поисковая система учитывает анкорные тексты внутренних ссылок, практически так же как ианкорные тексты внешних ссылок. Как следствие, мы должны этим пользоваться, и расширять семантику путем перелинковки. Но есть нюансы, опять же… Для того, чтобы ссылка срабатывала — она должна быть уникальной.
Как работает анкорная линковка?
Мы должны выяснить по каким словам и словосочетаниям мы хотим улучшить релевантность нашей посадочной страницы. Предположим у нас есть посадочная страница « Заказать smm продвижение в инстаграм » и у нас есть блог статей, и в блоге есть статья «Введение аккаунту инстаграм», с помощью внедрения в статью анкорных текстов мы можем усилить нашу посадочную страницу. Как это выгладит?
Нам потребуется кусок семантики
Теперь берем и раскладываем кластер на слова формирующие его.
Вспоминаем, что на странице должны быть уникальные ссылки.
По этому, идем искать другие страницы где мы можем засунуть анкор
Предположим, что наш сайт — тот на котором мы проводили наши тесты.
Нам нужно найти страницы на котором встречается следующее слово из списка: Продвижение
Нашли примерно нужную нам страницу, я выбрал «смм продвижение — цены».
Заходим на нее и ищем нужное нам слово
Вставляем внутрь ссылку, быть может даже дополняем анкорный текст доп.текстом и продолжаем таким образом расширять анкорный лист.
Коммерческие слова — лучше не использовать, так как есть вероятность получить санкции со стороны поисковой системы.
Благодаря такому подходу, мы усилим наше ранжирование по низко-частотным и средне-частотным запросам. Стоит учесть, что такая линковка работает — если продвигаемой страницы нет в сквозном меню.
Ссылочное продвижение
Итак, мы подошли к самому интересному и вкусному блоку в концепте наших двух первых книг на форуме, а именно к продвижению проекта внешними ссылками.
Слегка пройдемся по уже реализованным пунктам оптимизации и продвижения сайта в поисковой системе, дабы ничего не упустить и удержать фокус на картине в целиком.
- Мы создали сайт, реализовали всю техничку, а так же разобрались с индексацией
- Провели маркетинговое исследование, создали полноценное семантическое ядро
- На базе семантического ядра перешли к генерации релевантного контента и созданию дополнительных посадочных страниц
- Не упустили из виду коммерческие факторы, а так же подумали над юзабилити и предприняли действия по улучшению поведенческих факторов
- Распределили внутренний ссылочных вес сайта исходя из приоритетов продвигаемых страниц.
- Ссылки это в основном про гугл.
- Положительная/отрицательная динамика ссылочной массы
Уложили это в голове, и едем дальше…
Для начала нам необходимо познакомится с инструментами анализа ссылочной массы. Что касается тех сайтов, что принадлежат нам, здесь все достаточно просто. Тут или Яндекс вебмастер, или Google search console — раздел ссылки. Конкретно в этих разделах мы можем найти большую часть необходимой нам информации касательно состояния нашей ссылочной массы продвигаемого ресурса. Но за частую этого просто не достаточно, чтобы составить хоть какую-то внятную стратегию ссылочного продвижения, т.к нам необходимо больше данных ; особенно по топам интересующей нас выдачи.
К сожалению информацию по конкурентам мы не найдем в инструментах вебмастеров, поэтому стоит воспользоваться сторонними сервисами. Есть несколько ресурсов которые дают нам эту возможность, и лидером среди них является Ahrefs. На нем и остановимся
Возьмем какой-нибудь крупный сайтик с топ выдачи по сео, нам нужен инструмент site-explorer в Ahrefs, добавляем урл и смотрим инфу. На что нужно базово обращать внимание
- Backlinks
- Referring domains
- UR — рейтинг урла ( Pagerank рассчитанный по собственной формуле Ahrefs )
- DR — рейтинг домена ( Совокупный рейтинг всего домена )
Стратегия ссылочного продвижения
За основу возьмем ключ «заказать сео продвижение» и соберем конкурентов из выдачи. Для целой картины спарсим топ 5 сайтов по этому запросу в гугле, а так же глянем что там происходит в выдаче яндекса.
Google топ выдачи по мск
1. https://www.mibok.ru
2. https://kokoc.com
3. https://dgtl-media.ru
4. https://serenity.agency
5. https://www.ashmanov.com
Yandex топ выдачи по мск
1. https://texterra.ru
2. https://cinar.ru
3.https://seosafe.ru
4. https://top10studio.ru
5. https://kokoc.com
Видим одно пересечение, я думаю будет интересно сравнить показатели ссылочной массы сайтов которые занимают топ гугла и яндекса соответственно. Ну что же, поехали…
Для начала создадим документ и соберем все беки и все доноры
Готово, теперь нам необходимо узнать сколько беков ссылается на главную страницу сайта, для этого идем в раздел — лучшие страницы
Ага, есть контакт. Собираем инфу из этой вкладки и отправляем в док-
По этой же аналогии нам необходимо выяснить все сочные посадочные страницы, на которые линкуют внешние ссылки
Я сделал выборку небольшую, с учетом главной — 5 страниц, для примера более чем достаточно. Более ясная картина будет с выгрузкой 10-15 основных продвигаемых страниц, где-то больше — все в зависимости от нищи.
Теперь мы будем рассчитывать доли. Нам необходимо понять процентное соотношение ссылок которые идут на все посадочные страницы.
Суммируем все бэки и выносим информацию в отдельный столбик. Прицепом захватываем так же кол-во доменов.
Итог мы получили общую сумму всех ссылок + домены
Дальше нам необходимо рассчитать доли
Суммируем все ссылки на главную и делим на общее кол-во ссылок, чтобы зафиксировать формулу на все ячейки, вставляем $
Пример: (a1+b1+c1)/d$1
Итак, мы выяснили процентное соотношении ссылок на интересующие нас страницы конкурентов, теперь мы можем вычислить примерное кол-во ссылок которые необходимы нам для продвижения наших страниц.
Берем общую сумму и вычисляем среднеарифметическое.
Итак, мы знаем общее кол-во ссылок которые нам необходимы, на основе общего кол-ва бэков мы можем рассчитать кол-во бэков на каждую страницу.
Для этого берем среднее значение — фиксируем строку через $ и умножаем на долю которая должна получать страница.
Итог, мы выяснили общее кол-во ссылок и доноров, а так же выяснили необходимое кол-во ссылок на продвигаемые нами страниц
С этим закончили. Следующие факторы которые нас интересуют это:
1. Тенденции наращивания ссылок ( 1месяц/квартал/полгода/год )
2. Анкор-лист ( тот самый который мы разбирали в прошлой статье )
И на втором пункте мы остановимся более подробно.
Я думаю ни для кого не секрет, что наращивание ссылочной массы сеошниками - условно серая оптимизация. Поисковые системы очень внимательно следят за манипуляциями в этой области, поэтому наша задача создать как можно более естественный ссылочный профиль, дабы нас не заподозрили в чем-то нехорошем.
Примеры ссылок:
Брендовые ссылки : https://domen/url
Безанкорные ссылки : Здесь, тут, подробнее и т.д
Анкорные ссылки : SEO-Продвижение / Поисковая оптимизация сайта
Собственно, для чего все это? Стоит понимать, что естественный ссылочный профиль не может быть собран исключительно из анкорных ссылок, именно здесь важно процентное соотношения разных типов ссылок к продвигаемому ресурсу. Запомнили и отложили где-то в голове, нам необходим создавать разнообразный ссылочный профиль — чтобы нас не спалили!
Вернемся к динамики роста ссылочной массы
В ахревс нас интересует вкладка новые доноры
Берем показатели за 30 дней, при более глубоком анализе квартал/полгода/год и вычисляем среднее
Собираем все необходимые значения и приступаем к расчету временных диапазонов ссылочной стратегии. Для этого берем общее среднее значение и делим на среднее значение темпа роста, и получаем кол-во месяцев
Итог — мы получили временные диапазоны, то кол-во времени которое нам потребуется для создания подобного ссылочного профиля нашего сайта.
Следующим шагом будет анализ анкоров листов конкурентов, для анализа нам необходимо их скачать, ну что же — приступим
Выгружаем анкор листы конкурентов и объединяем их.
У меня при выгрузке анкор листов, общее кол-во анкоров улетело за 3к, это достаточно много и тратить время на их анализ не вижу смысла. Покажу концепцию на примере небольшого анкор-листа
Эти столбцы можем удалить. Остальное переносим в наш файл гугл таблиц
Ставим фильтр и фильтруем по алфавиту, дальше вспоминаем какие типы анкорных ссылок бывают и начинаем маркеровать ссылки.
Под мусором подразумеваем ссылки которые непонятного содержания и т.д, которые требуют более глубокого анализа, т.к возможно сайт взломан, или эти ссылки дело рук конкурентов, вариантов множество, сейчас тратить на них время не будем.
Проставили все маркеры
Дальше мы будем использовать цифры из головы, т.к здесь смысл рассказать принцип, а не проделать всю работу целиком. Мы будем вычислять доли анкоров, а так же все типы ссылок включая dofollow и nofollow ссылки
Выделяем столбец с ссылающимся донорами и в правом нижнем углу видим сумму (подгоним под наши значения в док-те и умножим допустим на 3— т.к я взял всего один анкор лист, а не 5 )
Условно у нас получилось 4653 ссылающихся доменов, а общее кол-во доменов исходя из статистики конкурентов 3953 — разница обусловлена тем, что с одного донора может быть >1 анкора, и это нормально. Собственно у нас есть общее значение от которого мы можем отталкиваться, возвращаемся во вкладку — Анкор лист. Ставим фильтр на нужный нам тип, и фильтруем док-т.
Дальше снимаем сумму с колонки ref.domains и подставляем в нужную нам графу, опять берем цифры из головы и едем дальше
Специально выделил строки красным, чтобы меня заклевали за подобные выходки, но да ладно. Общее кол-во есть, и есть частные показатели, теперь можем рассчитать доли
Стоит учитывать что мы высчитывали доли исходя из общего кол-ва уникальных доменов, а не беков. Для более продвинутого анализа, делаем все тоже самое, только из расчета беков.
Взяли среднее значение доменов и умножили на доли = профит.
Из дополнительных показателей мы не учли dofollow nofollow ссылки, собственно логика здесь абсолютно такая же, за исключением, что это ссылки нужно будет собирать в два разных док-та и считать по отдельности. В ахревс нас интересует все так же вкладка - анкоры, только с фильтрами по ссылкам
Экспортируем, объединяем и вычисляем доли. По тоже аналогии, что описана выше.
И последнее, что можно отнести к продвинутому анализу — это источники ссылок. Для этого необходимо анализировать всех доноров и маркеровать их по категория.
Экспортируем всех доноров конкурентов — объединяем — удаляем лишнее
Переносим в гугл таблицы — чистим дубликаты и начинаем маркировать по типу сайтов… Согласен, задрота полная, но что поделать)
Ох и ах, сколько дерьма можно накопать. Парни явно хотят все здесь и сейчас)
Собираем инфу, вычисляем доли и используем эту информацию в своих целях.
Сразу отмечу, что все значения будут эмпирические, по факту собранная информация будет отражать суть около темы, т.к или иначе — это лучше чем ничего. В конечном счете у вас должен получится такой файл
+ссылочный план ( не плохо бы указать дату проставления ссылки )
Забыли совсем про Яндекс, давайте быстренько глянем, что там с яндексом и разберемся почему яндексу почти плевать на ссылки, или не плевать?
Сразу выделим господ — https://seosafe.ru , 100% накрутка пф, почти нет ссылок, топ 5 выдачи яндекса. Но так или иначе, считать что яндекс не учитывает ссылки и они не нужны, это не совсем правильно. Да, яндекс иначе относится к ссылочной массе, все разница с гуглом заключается в следующем…
Гугл считает ссылку как потенциальный переход, в то время как яндекс учитывает непосредственно сами переходы. При этом последний приоритет отдает не ссылочному профилю, а поведенческому фактору.
Ссылочный план
Итак, мы спарсили кучу информации и при анализе ссылочных профилей мы видим огромный разброс в кол-вах ссылках. У нас есть явные лидеры и полные аутсайдеры - но все они занимают топ 10 поисковой выдачи, разница между пиками достаточно большая, посмотрим на примере:
Будем сравнивать конкретно доноров, давайте выпишем эти значения
201, 660, 60, 390, 840
60, 210, 390, 660, 840
Самое низкое значение в данной выборке - 60, самое высокое 840, это наши пики, между данными из этого ряда чисел мы можем выделить медиану, а именно сумму второго конкурента и четвертого ( 210+660 ) далее нам необходимо поделить это на два и мы получаем ( 210+ 660) / 2 = 870/2 = 435, сравним этот показатель с тем, что нам выдало среднеарифметическое
Здесь мы имеем среднее значение 430, при прочих равных высчитывая медиану мы получили 435. Если честно второе числовое значение мне нравится куда больше и сдается мне, что оно отражается действительность куда точнее, но для более глубокого анализа - медиана не совсем подходит, в связи с этим лично я накидываю 25-30% к числу которое вышло из среднеарифметического и отталкиваюсь от него.
Хочу заметить что для расчеты медианы удобно брать четное кол-во анализируемых групп, я специально выкинул третьего конкурента при расчете чтобы не работать с нечетной группой чисел. Для любителей математики, при расчеты медианы с нечетной группой чисел, берется среднее число и просто делится на два, при расчете ссылочной массы - это дерьмо не работает.
Теперь разберем частный случай, когда может пригодиться конкретно медиана и ничего кроме. Назовем это турбо-режимом анализа ссылочной массы.
Идем в ахревс и ищем инструмент keywords Explorer, внутри утилы вбиваем интересующие нас ключи
Получаем выдачу
Здесь мы видим основные показатели которые в целом тоже очень кстати, но сейчас нас интересует вкладка SERP - открываем
Итак, у нас есть условно кластер ( настройка и введения контекстной рекламы ) мы взяли самый жирный ключ и закинули его в тул, дальше смотрим серп, и что мы там видим? Мы видим выдачу с кучей инфы которую мы можем анализировать, в данном случае нас интересует доноры и медиана этих доноров. Берем 6 конкурентов с топ 10
20 - 9 - 5 - 14 - 61 - 16
расставляем в порядке возрастания
5 - 9 - 14 - 16 - 20 - 61
Медиана в этой последовательности чисел будет сумма 14 и 16
(14+16)/ 2 = 15 ссылок
Итог, на страницу «настройка и введения контекстной рекламы» нужно 15 ссылок.
Все, что касается ссылок - это пальцем в небо. Изучая ссылочные профили конкурентов - мы хотя бы рисуем какой то контур, выделяем сектора - что лучше чем ничего, и все же - вся эта работа не отражает полноценную действительность. В лучшем случае точность ахревса составляет 70% и к сожалению это единственный способ проанализировать ссылочную массу конкурентов, если у вас конечно нет непосредственного доступа к их серч консоли. Кроме ахревса есть и другие сервисы, но лучше пока ничего не придумали. Имхо
Возвращаемся к нашему ссылочному плану
Через турбо режим посчитали кол-во ссылок, теперь нам нужна сумма. Вычислили сумму, возвращаемся в вкладку с стратегией и забираем показатель темпа роста
13 ссылок в месяц, ну для диджитал этого маловато - давайте возьмем 20 ссылок в месяц.
Далее нам необходимо рассчитать кол-во ссылок, возвращаемся в наш ссылочный план и вычисляем доли
Теперь рассчитаем кол-во ссылок исходя из пропорций, что мы получили.
П-Профит, мы знаем сколько строить нам ссылок в месяц. Данный способ работает если нам нужно прям ну очень быстро, организовать ссылочный план, немного разбодяжим его методом тыка и получим следующее
Почему именно так? Отвечаю на вопрос - здесь у нас нет цели педантично разработать ссылочную стратегию и ссылочный план, задача донести сущность процесса и объяснить как все устроено. Итак, мы получили турбо план - возьмем теперь какой-нибудь сайт для примера, хм - ну пусть будет mibok т.к у него есть все необходимые нам страницы. Представим, что это наш сайт
Вспоминаем про типы анкоров, о которых упоминалось в статье выше, и добавим к этому, что вся эта движуха - прямая манипуляция с алгоритмами поисковой системы - наша задача не спалиться. По этому ссылочный профиль, делаем максимально естественным - к задаче под * добавим следующее: разбираться в алгоритме Google Penguin
Прописываем анкоры, сразу держим в голове, что процент брендовых анкоров должен быть в районе 70% от общей массы ссылок, возвращаемся в наш документ
Так, ну тут я чуток из космоса цифры взял, давайте их слегка поправим
Раз на бренд у нас идет по 70% ссылок, на безанкор пустим 20%, на анкор 10%
Угу, получилось следующее
И остались еще контентные блоки - это допустим, видео и картинки, накинем по 1 проценту с анкорных и безанкорных - анкоров.
Это уже больше похоже на правду, естественно если строите ссылочную стратегию как чертовы фрики, вы выясните точное соотношение всех типов анкоров к общему числу ссылок. А так же соотношение dofollow and nofollow ссылок - оставим эту на ваше свободное время.
Выдергиваем с этого документа непосредственно сами доли анкоров и переносим в наш ссылочный план
Посчитали доли, получили пропорции конкретных анкор - ну и поехали строить ссылочный план
Нам надо 14 анкоров, окей, прописываем 14 анкоровов
Отлично, теперь давайте эти брендовые анкоры чуток изменим
Отлично, наша задача сделать максимально естественный ссылочный профиль, держим эту мысль на протяжении всего строительства.
Переходим к безанкорным ссылкам, нам нужно их 4
Теперь нам необходимо вписать анкоры, хочу акцентировать внимание - вписывать прямое вхождение ключа - не стоит, хотя... иногда можно
Смотрим, нам надо вписать 2 анкора, берем ключ - Создание интернет магазина под ключ
Теперь самое интересное, надо как то разбить этот ключ на несколько частей и вписать его в рамках своего кластера
Допустим пусть будет так, и у нас осталась последняя ссылка под картинку или видос, отправляем ее в контент
Далее рандомезируем ссылочный план с помощью вкладки Данные - перемешать ячейки диапазона - и получаем
Приведем это в человеко-понятный вид и наконец то получим ссылочный план
По хорошему необходимо рассчитать еще доли dofollow и nofollow ссылок, если вы такой же фанатик как я - делайте, к плану я бы еще добавил тип сайта и непосредственно источник от куда пришла ссылка. Наша команда разрабатывает ссылочную стратегию вместе с планом - параллельно с семантическим ядром, и по факту с этих документов стартует сео оптимизация с последующим продвижением.
