Иван Севостьянов - SEO для клиента

Название «поисковый маркетинг» уже не отражает истинного положения вещей, поскольку большинство SEO-компаний, задействованных в Рунете, используют для продвижения сайтов комплексный подход. Это тоже примета времени.

На сегодняшний день нельзя сказать, что на рынке поискового маркетинга все идеально. С одной стороны, не все оптимизаторы готовы предоставить клиентам максимум информации о том, что предстоит сделать с уже существующим или разрабатываемым с нуля сайтом. Предлагаемая ими отчетность, как правило, либо минимальная, собранная по статистике, озвученной сеошниками, либо слишком объемная, перенасыщенная узкоспециальными данными.

С другой стороны, клиенты оптимизаторов – потенциальные заказчики продвижения – настроены на реализацию собственных амбиций в обход ряда существенных технических и поведенческих факторов. Они по-прежнему недооценивают лаконичность структуры сайта и показатели юзабилити. Залог индексации сайта поисковыми роботами – его пригодность для нужд пользователей Сети. Поэтому веб-ресурсы не только оптимизируются под запросы поисковой системы, но и соотносятся с ожиданиями реальных людей, делающих покупки. Иначе конвертировать в клиенты будет попросту некого.

Некоторые игроки рынка предпочитают давать гарантии. В этом свете любая гарантия – не более чем маркетинговый ход для успокоения бдительности заказчика, поскольку гарантировать конкретный результат мероприятий по SEO в принципе невозможно. А вот договориться на берегу можно. Например, оговорив заранее компенсацию в случае форс-мажоров. Что такое результат? Для кого-то это попадание в топ-10 «Яндекса» по высокочастотному запросу, для кого-то – реальное увеличение числа продаж. Пока что унифицировать и стандартизировать подобные моменты не представляется возможным.

Нынешний ассортимент оптимизаторов широк, но достаточно однообразен. Главный козырь конкурентной борьбы внутри рынка – разного рода комплексные предложения. За ними будущее. И в этом будущем на клиента станут слаженно работать социальные сети, медиареклама, вирусный маркетинг, сайты будут изначально построены по идеально удобной для пользователя схеме… Утопия, как ни крути. На сегодняшний день лишь немногие профессионалы способны предложить по-настоящему комплексный подход к продвижению, мероприятия которого направлены одновременно на улучшение внешних и внутренних факторов работы сайта. Но в топ вам нужно уже сегодня, правда?

Рынок растет и будет расти в ближайшей перспективе – это радует. И только вы решаете, на какого из игроков ставить, чтобы прорваться к цели.

9. Правильные вопросы и полезные ответы

Как работают поисковые машины?

Поисковая система – это программа с веб-интерфейсом, которая позволяет пользователю успешно искать информацию, расположенную на колоссальном количестве сайтов в Сети. Разберемся, как это работает. Сразу же отметим, что не будем углубляться в детали, коснемся данного вопроса поверхностно, чтобы возникло понимание работы (без уточнения технических моментов, ненужных простому обывателю).

Для того чтобы показывать пользователю в ответ на запросы ссылки на сайты, содержащие нужную информацию, поисковой системе необходимо достоверно знать, что находится на страницах сайтов. Чтобы получить информацию, требуется посетить все страницы всех сайтов и скачать информацию. Но как это сделать? Где взять список всех сайтов?

Проблемы на самом деле не существует. Интернет – это сеть, состоящая из страниц, которые ссылаются друг на друга. Поисковой системе достаточно знать небольшое количество адресов крупных рейтингов и каталогов сайтов, чтобы по ним составлять списки страниц для скачивания.

То есть первая задача поисковой системы – составить что-то наподобие предметного указателя, в котором будут адреса всех страниц Интернета. Нужно понимать, что, если о вашем сайте никто не знает, на него никто не ссылается, то поисковой системе будет очень сложно отыскать и проиндексировать его.

Когда составлен список страниц, поисковой системе необходимо скачать всю информацию со всех страниц. Данный процесс называется индексацией. Специальные программы скачивают новые данные или обновляют уже скачанные, удаляя мусор и помещая информацию в базу данных. Сканирование Интернета идет круглосуточно семь дней в неделю.

Программы, которые постоянно сканируют сайты, собирают новые данные в отдельное временное хранилище; когда новой информации набирается достаточное количество, производится апдейт. По сути, это обновление основной базы данных, в которой хранится вся информация поисковой системы. То есть в нее вносятся изменения на основе данных, которые собрали программы-сканеры.

Каждая поисковая система хранит в своем индексе несколько миллиардов документов. Когда пользователь задает запросы, поисковая машина из базы данных выбирает те документы (страницы), которые подходят для ответа. Для простоты будем считать, что из базы данных изымаются адреса, на страницах которых содержатся заданные пользователем ключевые слова.

В результате работы программы получается достаточно большой список страниц, которые могут удовлетворять запросу пользователя. Возникает вопрос: какие страницы показывать выше, а какие – ниже? К списку страниц применяется алгоритм ранжирования, определяющий те из них, которые дадут наиболее качественный ответ на запрос пользователя. Именно такие страницы будут показываться на первых местах в поисковой системе.

В последнее время поисковыми системами используется машинное обучение для ранжирования сайтов в результатах выдачи. Давайте рассмотрим работу данного алгоритма на абстрактном примере.

Представим, что нам нужно научить робота определять, какие яблоки спелые (хорошие), а какие – нет (плохие). Робот умеет определять некоторые свойства яблока (рис. 9.1).

Рис. 9.1. Свойства яблока

Роботу даются для анализа два яблока: хорошее и плохое. Робот анализирует их свойства. Далее мы учим робота, прописываем, что у хорошего яблока должен быть красный цвет, оно должно быть твердым, содержать много сахара и т. п. Так же рассказываем роботу, что плохое яблоко содержит мало сахара, оно нетвердое, маленькое, содержит много кислоты.

В результате мы получаем алгоритм, на основе которого, анализируя свойства яблока, робот может с высокой долей вероятности отнести то или иное яблоко к хорошему или плохому. Теперь роботу можно давать любые яблоки – и он, делая замеры, будет сортировать их на хорошие и плохие.