Пример из практики: Как Penguin 4.0 повлиял на оптимизацию якорного текста

1. Пингвин тогда и сейчас
2. Текст привязки к определенной нише
3. Когда кошка ушла, мыши выходят играть
4. Так что же случилось, когда Пингвин вернулся и работает 24/7?
5. Методология тестирования: определение ниши для конкретного целевого текста привязки
6. Пример 1: Партнерская ниша с высокой конкуренцией в сфере благоустройства дома
7. Реакция SERP после разворота пингвинов
8. диагностика
9. Пример из практики 2: Иностранный филиал (Бразилия) в сфере здоровья и хорошего самочувствия
10. Реакция SERP после выхода пингвина
11. диагностика
12. Пример 3: Партнерская ниша среднего конкурса в пространстве красоты
13. Реакция SERP после выхода пингвина
14. диагностика
15. Пример из практики 4: Партнерская ниша для средних конкурентов в пространстве красоты (внутренняя страница...
16. Реакция SERP после выхода пингвина
17. диагностика
18. Тематическое исследование 5: Локальный поиск в сфере здоровья и хорошего самочувствия
19. Реакция SERP после выхода пингвина
20. диагностика
21. Результаты
22. Что делать, если на вас повлиял Penguin 4.0
23. Ссылки низкого качества
24. Неестественный якорный текст

Примечание.

Это гостевой вклад в блог Ahrefs. Авторские взгляды полностью свои и не всегда отражают взгляды команды Арефс. Последний выпуск 4.0 Penguin потрясло поисковую выдачу многих ниш, отрегулировав их средние коэффициенты привязки текста. В этой статье я покажу 5 тематических исследований, затронутых этим обновлением. Вы увидите роль, которую сыграла якорная оптимизация текста в их смещениях SERP, и точные шаги, которые были предприняты для восстановления их рейтинга.

Пингвин тогда и сейчас

23 сентября 2016 года лицо SEO изменилось, так как Google выпустил постоянно работающую версию алгоритма Пингвина: версию 4.0.

В то время как многие веб-мастера радовались тому, что теперь у нас есть круглосуточный сотрудник полиции, чтобы наказать наших непослушных конкурентов, другие пострадали от изменения рейтинга ... и не все хорошо.

Пингвин был первоначально разработан, чтобы помочь устранить спам, пытаясь выявить неестественные внешние SEO-сигналы.

А именно ...

• Распределение текста привязки, отправляемого на данную страницу, должно выглядеть естественно (подробнее об этом позже).
• Качество источников ссылок, ссылающихся на страницу, должно быть высоким.

Интересная вещь о Penguin состоит в том, что исторически это запускалось периодически:

• Пингвин 1.0 - 24 апреля 2012
• Пингвин 1.1 - 26 мая 2012
• Пингвин 1.2 - 5 октября 2012
• Пингвин 2.0 - 22 мая 2013 г.
• Пингвин 2.1 - 4 октября 2013 г.
• Пингвин 3.0 - 17 октября 2014
• (Текущая версия) Penguin 4.0 - 23 сентября 2016 г.

По сути, будут огромные пробелы (иногда дольше, чем год), когда Пингвин не будет бежать, и люди смогут сойти с рук (из-за отсутствия лучшего слова), используя чрезмерно агрессивный якорный текст и некачественные ссылки ,

То есть, пока Пингвин не развернулся и не пришло время расплачиваться.

Самый большой разрыв, который мы видели, был между нашим текущим выпуском 4.0 Пингвина и предыдущим выпуском 3.0 с промежутком времени между итерациями примерно два года.

Так что же на самом деле произошло за этот двухлетний перерыв?

Текст привязки к определенной нише

Внешняя оптимизация по сути, сводится к тому, насколько естественным выглядит входящий якорный текст для данной веб-страницы, в то же время оптимизируясь для предполагаемых ключевых слов.

Пытаясь оптимизировать для Google (или любой другой поисковой системы в этом отношении), вы могли бы сказать, что мы играем в покер с нашими конкурентами, но мы можем видеть их руки.

Позволь мне объяснить…

Многие люди пытаются решить, как оптимизировать свой якорный текст, используя «эмпирические правила», основываясь на том, что, по их мнению, выглядит как средняя разбивка типов якоря.

Обычно это может выглядеть примерно так:

• Цель: 10%
• LSI: 10%
• URL: 25%
• Марка: 25%
• Тема: 20%
• Разное: 10%

Эти цифры являются полностью гипотетическими и чаще всего, почти не отражают якорное распределение вашего соревнования - которое уже привело их к # 1.

Таким образом, вместо того, чтобы гадать, просто перепроектируйте лучшие сайты рейтинга и определите среднюю привязку текстового распределения для ниши.

Когда кошка ушла, мыши выходят играть

Как упоминалось ранее, Пингвин - полицейский, который просматривает якорный текст и наносит ущерб исполнителям его правил. Примерно два года Пингвин находился в отпуске.

Это долгое время в эволюции поисковой выдачи.

В течение двух лет среднее распределение якорных текстов по нишам постепенно менялось.

Чаще всего они становились все более агрессивными, поскольку люди появлялись в поисковой выдаче с высокой долей целевого привязанного текста.

Это был SEO 2010 года, но эй, это сработало.

Так что же случилось, когда Пингвин вернулся и работает 24/7?

Прошло несколько месяцев с тех пор, как вышел Penguin 4.0, и пыль улеглась, поэтому давайте посмотрим, как это изменило внешнюю оптимизацию якорного текста.

В этом тематическом исследовании я рассмотрю 5 ниш и рассмотрю, как изменилось идеальное распределение текста привязки для данной ниши в среде до и после Пингвина 4.0.

Каждая из этих ниш содержит живые рейтинговые сайты, которыми мы управляем в моей компании. LeadSpring , Тестовый набор включает в себя как партнерские сайты разных размеров (в том числе более 1000 страниц), так и локальный поисковый сайт.

Методология тестирования: определение ниши для конкретного целевого текста привязки

Я сделаю сравнение среднего распределения якорных текстов в каждой нише до и после Пингвина 4.0.

Методология может быть кратко изложена следующим образом ...

Шаг 1. Загрузите якорные текстовые данные для сайта в позиции № 1 от Ahrefs Обозреватель сайта

Пример: кетогенная диета

Классифицируйте каждый якорь по количеству ссылающихся доменов и типу

Шаг 3. Создайте круговую диаграмму разбивки распределения якорного текста

Шаг 4. Повторите для сайтов № 2–5
Примечание: для сайтов, которые скрывают обратные ссылки, я просто пропустил их для целей данного исследования.

Шаг 5. Вычислите среднее число сайтов № 1–5, чтобы определить среднее распределение якорей для ниши
Текст привязки целевой ниши затем сравнивался до и после даты выпуска Penguin 4.0.

Пример 1: Партнерская ниша с высокой конкуренцией в сфере благоустройства дома

Реакция SERP после разворота пингвинов

Эта ниша была довольно сильно потрясена, когда Пингвин в конце концов выкатился в эту нишу 29 октября 2016 года.

Наш сайт стабильно занимал первое место в течение предыдущих 2 месяцев и сразу же резко упал до 6 места, где он оставался в течение нескольких недель, пока мы диагностировали проблему.

Новый сайт, который заменил наш, фактически ранее находился на # 5. Сайты, которые ранее были в слотах № 3 и № 4, полностью исчезли со страницы 1.

Сравнивая средние показатели распределения якорного текста до и после развертывания, начали появляться некоторые определенные закономерности.

• Огромное снижение среднего количества целевых якорей: -15%
• Незначительное увеличение использования синонимов LSI: + 4%
• Марка + ключевые слова URL значительно увеличились: + 8%
• Небольшое увеличение тематических якорей: + 3%

диагностика

Мы можем видеть, что этот результат поисковой выдачи остро нуждался в визите пингвинов.

Веб-сайты, в том числе и наши, ушли с агрессивного 52% целевого якорного текста более года. Я, честно говоря, не удивился, когда мы заправились.

Сайты, ранее занимавшие # 3 и # 4, о которых я упоминал ранее, были полностью удалены со страницы 1, имели целевые коэффициенты привязки текста 62% и 68% соответственно. Эти два плохих парня были в значительной степени ответственны за сброс среднего показателя предыдущего распределения.

Как только Пингвин остановился, эта агрессия была ослаблена в пользу LSI, бренда и URL-привязок.

Мы последовали его примеру, удалив наши агрессивные ссылки из ссылок, к которым у нас был доступ, и заменили их новыми ссылками LSI, бренда и URL.

Пример из практики 2: Иностранный филиал (Бразилия) в сфере здоровья и хорошего самочувствия

Реакция SERP после выхода пингвина

Пингвин догнал эту нишу в конце раската (13 ноября 2016 г.).

Откровенно говоря, мы были крайне удивлены, увидев какие-либо колебания в этой нише, поскольку специфическое для ниши распределение якорного текста было хорошо округлено до развертывания.

Лично мне нравится выходить за рамки, когда речь заходит об оптимизации, но для этой ниши я вел себя наилучшим образом.

После попадания Penguin наш сайт переместился с # 2 на # 4, и сайты, которые поднялись, имели одну огромную общность: большое количество местных ссылок.

диагностика

Мы диагностировали эту проблему как причинно-следственную связь между двумя алгоритмами.

Движок Google.com.br увеличил потребность в локально релевантных доменах. А именно, домены с расширением TLD .com.br, а также на португальском языке.

Два новичка в топ-5 результатов оба очень часто использовали деловые ссылки в своих профилях на главной странице. Эти цитаты обеспечивали как местную, так и языковую актуальность одновременно.

У одной компании было 13 деловых ссылок, а у другой - 19 - обе для Бразилии были очень высокими.

В результате средняя разбивка по нише привела к 15-процентному увеличению привязок URL (тип привязки, который чаще всего используется в ссылке на бизнес-каталог).

Наша игра: скопируйте то, что сработало.

Мы заставили нашу команду выйти и построить 20 деловых ссылок и немедленно проиндексировать этих плохих парней.

Пример 3: Партнерская ниша среднего конкурса в пространстве красоты

Реакция SERP после выхода пингвина

Как только «Пингвин» вышел в эту нишу, мы действительно ощутили повышение рейтинга. Выиграть.

Домашняя страница нашего домена частичного соответствия (PMD) в нише женской красоты заняла 6-е место по основному ключевому слову. После обновления мы взлетели до # 2.

Это было особенно удивительно, поскольку мы чувствовали, что мы были чрезмерно оптимизированы для этой ниши с целевым текстом привязки 6%, в то время как ниша запрашивала 3%.

диагностика

Как упоминалось ранее, Penguin представляет собой алгоритм из двух частей.

Первый аспект проверяет распределение привязки профиля обратной ссылки на наличие аномалий.

Второй проверяет ссылки низкого качества.

В этой нише ранее мы отмечали, что в верхних 2–4 слотах содержалось большое количество некачественных комментариев в блогах, как это показано в отчетах Ahrefs. Многие из этих ссылающихся URL имели более 50 связанных ссылок, делясь комментариями с «ugg boots», «louis vutton bags» и другими обычными подозреваемыми в спам-пространстве.

Как только Пингвин вышел из слотов 2–4 и пнул их обратно на страницу 3 и далее, у нас остался новый топ-5 с чистыми ссылками.

Эта новая топ-5 имела значительное уменьшение в якорной категории NA (-22%), что может быть связано с потерей ссылок на «имя автора», которые обычно заполняются в комментариях блога.

Кроме того, в новой пятерке оказались более агрессивные анкеры, чем раньше, что вполне подходило нашей домашней странице.

Пример из практики 4: Партнерская ниша для средних конкурентов в пространстве красоты (внутренняя страница примера из практики 3)

Реакция SERP после выхода пингвина

Интересная вещь о Penguin 4.0 состоит в том, что он применяется гранулярно, постранично.

Этот поиск, связанный с этой внутренней страницей Case Study # 3, имеет совершенно другое распределение якорного текста по сравнению с домашней страницей до и после развертывания.

Фактически, Пингвин догнал эту страницу намного позже, чем домашняя страница (27 октября 2016 г. против 2 октября 2016 г., соответственно).

Этот конкретный поиск является вашим типичным ключевым словом <product> review для партнеров Amazon. Мы сидели на # 3 и опустились на # 7 после того, как алгоритм нанес свой визит.

Мы нашли 3 новых игроков, которые попали в топ 5 этой ниши:

Если вы занимаетесь партнерским SEO, то вы знаете, что это довольно плохие новости. Авторитетные сайты такого масштаба сложно свергнуть.

диагностика

Как видно из круговых диаграмм, больше всего пострадали следующие основные категории:

• Целевые анкеры: -19%
• Марка: + 23%

Это очень типично, когда в вашей нише есть такие авторитетные сайты. Люди связываются с Amazon с помощью таких брендов, как «Amazon», «на Amazon» или «на Amazon».

Поскольку мы используем домен частичного соответствия (PMD), мы не обязательно получаем привязку к бренду. Лучшее, что мы можем сделать, это попытаться имитировать это увеличение на 23%, заменив голые якоря URL.

Тематическое исследование 5: Локальный поиск в сфере здоровья и хорошего самочувствия

Реакция SERP после выхода пингвина

Это тематическое исследование, следуя схеме, очень похожей на тематическое исследование № 1, несмотря на то, что эта ниша основана на местном уровне, а последняя является национальным поисковым партнером.

До Penguin 4.0 мы были №2 и опустились до №10 5 ноября 2016 года.

Основные изменения:

• Большое снижение среднего количества целевых якорей: -36%
• Незначительное увеличение использования синонимов LSI: + 8%
• Ключевые слова бренда + URL значительно увеличились: + 14%

диагностика

Несмотря на то, что наш сайт полностью обновился после этого обновления, он на самом деле помог нам ответить на давно нерешенный вопрос о параметрах оптимизации этой ниши.

Сайт, который мы пытаемся ранжировать, является студией йоги. Мы назовем бренд «Прана Йога» с целью иллюстрации. Мы пытались ранжировать по ключевому слову «<город> йога».

Большинство сайтов в нашей нише, включая нас самих, использовали основную часть того, что мы считали якорями бренда:

• «Прана Йога»
• «Прана Йога Студия»
• «Прана Йога»

Сайты, которые не использовали «йогу» в своих фирменных якорях, получили огромное вознаграждение в этом обновлении, и такие люди, как мы, были выбиты из топ-5.

Теперь мы видим, что якоря, подобные тем, которые мы использовали, должны были рассматриваться как целевые якоря, поскольку в них содержалось слово «йога», и они, по сути, были длиннохвостыми.

Наш план игры: удаление якорей и разбавление просто якорями «Праны».

Результаты

После корректировки коэффициентов привязки текста для каждого из наших сайтов мы обнаружили, что у нас было 80% (4 из 5) коэффициентов успеха при восстановлении каждой ниши.

Мы распределили удаление и замену якоря в течение 2–6 недель (в зависимости от того, сколько якоря нужно было отрегулировать) и обнаружили, что среднее время отклика составляло 16,4 дня с момента, когда последний якорь был исправлен до восстановления SERP.

Мы все еще работаем над последним тестовым сценарием (# 4), который еще не восстановлен. Наша гипотеза состоит в том, что мы могли бы быть «матом», поскольку мы не можем последовать примеру ниши в отношении большего количества якоря бренда, поскольку мы PMD.

Вы выигрываете, вы проигрываете.

Мы рассматриваем возможность перенаправления фирменного домена в этой же нише на этот URL-адрес, но это настолько далеко, что, вероятно, оно того не стоит. В любом случае, я сообщу с результатами.

Что делать, если на вас повлиял Penguin 4.0

Перво-наперво, выясните, какой аспект Пингвина мог вызвать ваше падение.

Ссылки низкого качества

Сделать полный аудит из входящих ссылок на ваш сайт.

Эти ссылки приходят с доверенных ресурсов?

Они приходят с соответствующих сайтов?

Если нет, либо удалите их, либо отключите инструмент дезавуации.

Неестественный якорный текст

Если вы получаете ссылки из надежных источников, вероятно, виновником является якорный текст.

На этом этапе вам необходимо оценить, что в настоящее время ожидает конкретное целевое распределение привязки текста для ваших ключевых слов.

Загрузите якорный текст ваших конкурентов с помощью средства сканирования обратных ссылок, такого как Ahrefs. Сортируйте эти якоря по категориям и найдите среднее значение для конкретной ниши.

Как только вы ясно увидите цель, пришло время изменить ваш дистрибутив, чтобы он следовал его примеру.

Это может быть связано с разбавлением вашего дистрибутива, зарабатывая больше якорей URL. Если это так, то небольшая работа по цитированию бизнеса может спасти день.

Если вам нужно уменьшить плотность целевых якорных текстов, я рекомендую удалить их, связавшись с владельцем ссылающихся доменов. Не беспокойтесь о том, чтобы якорные тексты менялись в существующих статьях.

Как видите, это обновление Penguin ориентировано на якорь. Исходя из среднего значения этих 5 тематических исследований, целевое использование якорного текста сократилось на 15%, в то время как использование якоря «Подушка» (бренд / URL / тема / разное) увеличилось на ту же величину.

Самое замечательное в живой версии алгоритма заключается в том, что восстановление может быть быстрым, если правильно поставить якорный текстовый диагноз и применить его к вашему собственному сайту.

Примечание редактора

Лассе Нильсен из Skjoldby & Co поделился с нами электронной таблицей, которая может легко создавать очень похожие круговые диаграммы для распространения якорного текста. Это очень пригодится для визуализации и отчетности.

Вам просто нужна учетная запись Ahrefs и установлен Microsoft Excel.

Вы можете скачать файл Вот ,

Похожие

Комментарии