Связаны ли показы и клики в Search Console?

Перед выпуском обновления от августа 2024 года я просматривал данные своего веб-сайта в GA4. Теперь для тех, кто хорошо разбирается, общеизвестно, что позиции в поисковой выдаче падают в выходные дни и немедленно восстанавливаются в следующие будние дни.

Существует несколько распространенных теорий, пытающихся объяснить такое поведение поисковой выдачи. Однако ни одно из них нельзя считать окончательным объяснением. С растущим любопытством я занялся тем, что у меня получается лучше всего: просмотреть данные и посмотреть, есть ли что-нибудь стоящее.

Но прежде чем погрузиться в кроличью нору, на которую я потратил пару недель, позвольте мне объяснить, почему я сделал то, что сделал.

Падение выходного дня

Все графики производительности GA4 выглядят примерно так в большинстве ниш (пожалуйста, если у вас это не так). Как будто имитируя органический пульс в течение целой недели.

Первоначально кажется, что CTR и показы падают из-за падения органического поиска. У вас может сложиться впечатление, что по выходным ваши KW ищут меньше людей.

Хотя ты не единственный. Я тоже предполагал, что так оно и есть.

Я начал сомневаться в этом после того, как заметил, что падение не остается постоянным, а увеличивается вместе с верхним пределом трафика в будние дни.

Например, когда мой сайт получил 500 трафика по понедельникам, соответствующий трафик в субботу упал до уровня ниже 200. Считайте это падением примерно на 60% в выходные дни.

Однако когда трафик по понедельникам увеличился до 800, трафик на выходных также увеличился примерно до 320. Это отражает падение на 60%, но в целом приводит к большему количеству кликов и показов.

Если падение на выходных связано только с поведением пользователей, то как устойчиво сохраняется это падение на 60%? Я имею в виду, разве поведение пользователя не должно быть более динамичным и хаотичным?

Пришло время действительно начать в этом разбираться.

По мнению SEJ, такое поведение результатов поиска объясняется ошибкой в ​​алгоритме поиска. Если предположить, что это так, то о таком поведении сообщили многие. Бездействие Google в отношении этой так называемой «ошибки» кажется немного странным.

Данные GA4 указывают на нечто ещё более странное

Теперь составление кейса на основе одного сайта далеко не является всеобъемлющим. Итак, я начал расспрашивать коллег об их данных GA4.

Во-первых, все они работают в одной нише и, что неудивительно, испытали одинаковый спад на выходных. Хотя процент выпадения варьировался в зависимости от будних и выходных. Но график был там, демонстрируя ту же картину.

Как видно, из 6 сайтов, которые я проанализировал, средние позиции самого популярного контента на всех упали в выходные дни. Теперь возникает животрепещущий вопрос: какой фактор является причиной снижения трафика? Падение органического объема поиска? Или повышение средней позиции?

Принимая это во внимание, я начал собирать статистику корреляции между показами и средними позициями в выходные и будние дни, чтобы увидеть, действительно ли объем поиска был ниже или контент снижался в выходные дни и повышался обратно в будние дни.

Я взял данные о трафике и средней позиции за понедельник и следующую субботу для 6 веб-сайтов. Вот как выглядит наклон корреляции для четырех сайтов.

Эти 4 сайта показали отрицательную корреляцию между показами и средними позициями на основе одних и тех же данных в одни и те же даты. Чего и следовало ожидать, поскольку численно по мере улучшения позиций значения падают.

Странности начинаются, когда мы анализируем более крупные сайты из шести. Вот два больших:

Видите подъем вверх? Это означает, что позиции и впечатления положительно коррелируют. Это означает, что количество показов увеличивается по мере увеличения позиции (ниже рейтинг в поисковой выдаче). Я не могу дать этому абсолютно никакого хорошего объяснения. Не говоря уже о том, что это противоречит здравому смыслу.

Поэтому, чтобы убедиться, я провел корреляционное исследование на одном из меньших и на одном из крупных сайтов с данными за этот год (24 января – июль 24). Склоны остаются верными, как вы могли видеть раньше. Меньший сайт следует логическому соглашению об отрицательной корреляции.

С другой стороны, более крупный сайт показывает положительную корреляцию, что опять же не имеет смысла при большем размере данных.

Извлечь данные

Вот что я нашел. Даже в одной и той же нише и при внешне похожем поведении трафика тенденции могут идти в противоположных направлениях.

Я надеялся получить ответы, но вместо этого у меня осталась эта мерзость анализа данных и еще более нелепые вопросы. Может ли кто-нибудь объяснить, как сайт может получать больше показов по мере снижения его рейтинга?

Что еще более важно, как такой органический показатель, как поведение пользователей, заставляет людей вести себя настолько последовательно, что спад на выходных сохраняется независимо от изменения трафика.

Декларации

Для создания этих графиков я использовал экспортированные файлы CSV из GA4. После выполнения некоторой очистки данных из массового экспорта я запустил скрипт Python, чтобы сначала организовать данные в пользовательские фреймы данных. По этим данным были построены графики корреляции и регрессии.

Используемые модули Python:

 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import pearsonr

Помимо указанных модулей и источников данных, никаких других манипуляций с исходным набором данных не производилось.

Точки данных:

Я использовал соотношение Показов и Среднего. Сравнение позиций, чтобы найти корреляцию между ними. Точки данных: понедельник и суббота в июле. Наряду с этим для графиков крупных сайтов я использовал данные о показах и средней позиции за 2024 год с января по июль.

Соглашение о неразглашении:

Графики, как вы заметили, не содержат опорных маркеров на оси. Это делается для того, чтобы сохранить конфиденциальность данных, предоставленных моими коллегами. Если кто-то захочет проверить данные из первых рук, это будет зависеть от согласия подписать соглашение о неразглашении.

В противном случае, это лучшее, что я могу предоставить для рассмотрения этого дела.

Подведение итогов

Этот небольшой эксперимент на самом деле не претендует на какие-либо существенные претензии. Тем не менее, это показывает, что существуют несоответствия в том, как Google поддерживает свой алгоритм поиска. Отсутствие объяснения поведения на выходных и полное игнорирование проблемы заставляют меня скептически относиться к приоритетам Search.