Яндекс и покупные ссылки
Отношение Яндекса к покупным ссылкам давно обрасло мифами и домыслами. Предположение про отмену учета платных ссылок, как правило, высказывается оптимизаторами одним из первых при каждой смене алгоритма. Про то, как именно Яндекс отличает платные ссылки от естественных, тоже есть много разных мнений – одни считают, что Яндекс просто парсит базы известных бирж, другие – что продажность ссылки определяется ее расположением на странице (отсюда миф про то, что статьи рулят, так как ссылки размещены внутри текта). Ясность в вопрос о покупных ссылках вносит Мадридский доклад Яндекса про идентификацию платных ссылок. Интересно, что на момент его публикации (около года назад) алгоритм, описанный в докладе, еще не работал. Похоже, впервые он был применен только через полгода с запуском релиза Арзамас, когда запросы стали делиться на геозависимые и геонезависимые (дочитав статью до конца вы поймете, почему это так). Доклад написан на научном языке и ссылается на другие источники, но там есть ответы на основные вопросы о том, как Яндекс идентифицирует покупные ссылки, как определяет продающие площадки и главное, как он применяет полученный результат для ранжирования. Излагаю кратко, по шагам, стратегию определения покупных ссылок Яндексом.
1. Определяется уровень оптимизированности текста анкора
По мнению Яндекса (цитирую):
Текст дорогой платной ссылки всегда содержит ключевые слова и выражения из семантического ядра сайта.
Классификатор “SEO-text” разделяет тексты ссылок на оптимизированные и неоптимизированные. Исходя из разъяснений в докладе, логично предположить, что оптимизированными текстами ссылок считаются те, которые содержат часто употребляемые формулировки коммерческих запросов. Ссылки, которые не содержат ключевых слов вообще, вероятно считаются естесственными – по мнению Яндекса, оптимизаторы не будут платить большие деньги за размещение ссылки без ключевой привязки в анкоре.
2. Определяется тематика оптимизированных анкоров
Классификатор “SEO-topic” анализирует тематику анкоров тех ссылок, которые в результате работы “SEO-text” предположительно являются оптимизированными. Это необходимо для следующего шага.
3. Определяется “продажность” страницы-донора
По мнению Яндекса (цитирую):
Документ, ссылающийся на сайты разных тематик, весьма вероятно продает ссылки.
Иными словами, если на одной странице есть несколько внешних ссылок на разные ресурсы с оптимизированными текстами разных тематик, считается, что эта страница продает ссылки. Тоесть при определении продажности площадки есть два ключевых момента:
а) тексты внешних ссылок должны быть оптимизированными;
б) тексты внешних ссылок должны принадлежать к разным тематикам.
Определение “продающих” страниц осуществляется алгоритмами “SEO-in” и “SEO-out”, вот схема его работы из доклада:
4. Определяется вероятность “платности” ссылки
На основании собранных данных про уровень оптимизированности текста входящей ссылки и “продажности” донора, с которого она ссылается, делается вывод о том, может ли эта ссылка быть покупной (платной). На основании данных о “платности” каждой отдельной входящей ссылки, сопоставляется общая картина ссылочной массы каждого сайта. Делается вывод о том, покупаются ли ссылки для его продвижения и какую долю составляют платные ссылки в общей ссылочной массы.
Зачем это нужно Яндексу?
Согласно заключению Яндекса, алгоритм определения платных ссылок работает с точностью более 90%. А используются эти данный следующим образом:
С помощью классификатора платных ссылок можно по-разному рассчитывать факторы ссылочной релевантности для коммерческих и некоммерческих запросов. Например, учитывать и использовать для улучшения коммерческого ранжирования платные ссылки или не учитывать. Использование классификатора в формуле ранжирования позволит улучшить качество поиска, уменьшить влияние чрезмерной оптимизации на некоммерческие запросы и повысить разнообразие поисковой выдачи.
Основное я выделила жирным и подчеркнула. Умея разделять запросы на коммерческие и некоммерческие и идентифицировать платные ссылки, Яндекс имеет возможность не учитывать эти ссылки для некоммерческих запросов, что мы сейчас и наблюдаем, сталкиваясь с продвижением геонезависимых (читай – некоммерческих) запросов.
Какие можно сделать выводы из Мадридского доклада Яндекса?
1. Яндекс умеет определять платные ссылки. Это факт.
2. Само наличие платных ссылок не считается спамом. Цитирую:
… мы отделяем их от обычных спам-ссылок, так как платные ссылки часто встречаются на авторитетных страницах, соседствуют с естественными полезными ссылками на одном документе и указывают на полезные коммерческие сайты..
Следовательно, если вы ссылаетесь (даже за деньги) исключительно на хорошие, авторитетные ресурсы, вероятность наложения на сайт АГС-ов и прочих фильтров практически равна нулю.
3. Платные ссылки по-разному учитываются при ранжировании сайтов по коммерческим (геозависимым) и некоммерческим (геонезависимым) запросам. Можно говорить о том, что для продвижения по некоммерческим запросам такие ссылки не работают, и в таких случаях нужно сосредотачивать свое внимание на внутренней оптимизации и естественных ссылках.
4. Поскольку “оптимизированными” ссылками считаются те, в анкорах которых содержатся популярные ключевые слова, ссылки с текстами без ключевых слов (с URL в анкоре, например) вероятнее всего считаются естесственными.
5. Что б площадка не была классифицирована как продающая ссылки, нужно либо ссылаться всегда сугубо только на сайты одной тематики, либо ставить ставить ссылки без ключевых слов.
Очевидно, что Яндекс все более тщательно подходит к учету ссылок для ранжирования страниц. Вот совсем недавно было замечено, что он перестал учитывать ссылки с rel=nofollow, что упраздняет значение ссылок с большинства блогов, форумов и соцзакладок для продвижения сайта. Качество сайта становится первостепенным фактором ранжирования, и я уже не раз писала об этом.
Мадридский доклад Яндекса на русском языке можно почитать здесь, скачать на английском – здесь.
Удачи в продвижении, Оптимизаторша.
| Tweet |
|
Просмотров: 4,138 |
Kamskaya (591)
TiamatInc (20)
Сергей Кокшаров (18)
Александр (17)
SEOinSoul (14)