Пользовательская активность и Google

Поговорим о том, как Google анализирует и дает интерпретацию разнообразной информации, после запуска алгоритма «Панда». На недавно прошедшей презентации Эрика Энга в Остине на PubCon, он заметил, что с момента запуска алгоритма пользовательские показатели были «накручены» до 20%.
Таким образом, Google подстраивается под современные требования, которыми сейчас правят социальные медиа и пытается сделать максимальный анализ пользовательских параметров, учитывая демографическую, психологическую и поведенческую обстановку. Проанализировав сложившуюся ситуацию можно составить список источников информации, которые используются Google как сигналы.

Под метрикой пользовательской активности подразумевается агрегатный индекс поведения пользователей, легко совместимый с данными об успешном поиске, который может применяться как мощный способ аналитики для разнообразных сайтов. Скорее всего, со временем именно данная метрика будет определять качество сайта, заменяя постепенно Page Rank. И эта метрика, с которым Google рассчитывает улучшить качество поиска - алгоритм Панда.
Пандой определяется куча параметров еще до того, как пользователем будет набран интересующий запрос в Google:

1. Как пользователь оказался в Google?

• Зашел через тулбар (тулбар Google или другой).
• Используя какой - либо партнерский сайт (Aul и тому подобное).
• Какой тип браузера был использован: десктопный, мобильный, планшетный либо другой.
• Через ссылки с других сайтов.
• При помощи ссылки с социальных сетей (Orkut или Twitter, либо, к примеру, используя контрольную панель Wordpress).

2. Где пользователь расположен?

• Его IP адрес.
• GPS сведения, если таковые есть (в зависимости от навигационного устройства).
• Информация о расположении пользователя через тулбар Google.
• Сведения о сети WiFi, мобильном телефоне или иная информация о провайдере интернета.

3. Характеристики браузера

• Его вид, платформа и прочее.
• Набор разрешенных протоколом http файлов: java, gzip, flash и другое.
• Параметры экрана.
• Метрика тулбара и история его установки, а также похожая информация, к примеру, о том, какая версия тулбара применяется.

4. Анализ сайтов и рекламы

• Отслеживание сайта, с которого пришел пользователь и что он делал там (может быть, что на этом сайте был установлен код Google Analytics либо код другой метрики Google)?
• Общая информация о статистике Google Analytics, а также AdSense (при каждом посещении сайта, на котором установлен код Google, пользователь сообщает о себе разную дополнительную информацию).
• В дальнейшем к этой метрике будут прибавлены сведения, полученные от использования кнопок +1 data представленные новым одноименным сервисом Google.

5. Куки

• Google Properties или My Googlе, Youtube, Gmail и другие.
• Определение сайтов, где вы были авторизованы, просматривали рекламу Google от DoubleClick либо AdSense. В том случае, если пользователь зашел в свою панель Wordpress используя "foofoo.com", а затем просмотрел рекламу AdSense на этом сайте, то Google получает дополнительный сигнал, при помощи которого его можно отследить.

Сбор этих данных дает Google 70-75% сведений о вашем поведении в интернете, остальные 15-25% информации вычисляются по вышеуказанным данным. Даже при наличии динамического IP и будучи не авторизованным ни в одном из вышеупомянутых сервисов, Google определит Ваш профиль и сопоставит всю собранную информацию. Таким образом, у Google имеются сведения о 90% пользователей с разных уголков мира. А остальные 10% можно будет вычислить в перспективе, после создания учетной записи в одном из сервисов Google (к примеру, Gmail).
Когда пользователем вводится запрос в поисковую строку Google (если поиск происходит не через тулбар или партнерский сайт) Панда уже может определить некоторые параметры:

Запрос:

• При помощи психографики или того, как пользователь формулирует запрос в поисковой строке, получаются сведения об образованности и разных других социальных и демографических признаках.
• Такие данные, как: язык, орфография, синтаксис, форматирование и прочее дают представление о пользователе, и что он ожидает от поиска.

Поведение на СЕРП:

• Действия пользователя после того как он навел мышкой на превью результатов поиска?
• Если пользователь наводит мышкой на название сайта или его описание, то это трактуется как его намерение и в метрике это учитывается.
• Определение мультивариативной метрики при тестировании ( Google достаточно регулярно на своем СЕРП проводит тестирование).

Внешняя метрика Google.com.

Теперь рассмотрим фактор клика на результат.

• Какая используется Реклама: AdSense или DoubleClick?
• Имеется ли код Google Analytics?
• Куда кликает пользователь на сайте? В скором времени можно будет учитывать информацию с сервиса +1.
• Какое количество времени пользователь находится на входящей странице?
• Осуществляется ли пользователем переход на другие страницы сайта?
• Используется ли пользователем кнопка «Назад» в браузере и возвращение на СЕРП Google либо при переходе он использует другие ссылки?
• Информация из тулбара. Подписан ли пользователь на какие – либо сайты, имеются ли заблокированные сайты.

Недостаточно известные параметры

• В Google используется разные необычные источники данных, собранные в местах, которые посещают массовые пользователи. К примеру, Captcha, которая определяет поврежденные слова в проекте Google при сканировании книг. Но у Google имеются и другие разнообразные способы сбора информации о пользователях.

Подведя итоги, можно сказать, что поступающая с помощью Панды информация определяет количественные характеристики пользователей и условное местоположение любого запроса относительно общей иерархии.
Применение алгоритма Панда вызывает ряд дополнительных вопросов:

• Заинтересован ли Google, чтобы пользователи покидали подходящий, найденный по интересующему их запросу сайт, и вернулись бы обратно на Google.com?
• При успешном результате поиска в Google, будет ли пользователь продолжать пользоваться Google?
• Действия Google при перенаправлении ответных запросов?
• Влияет ли персонализация на метрику Google?
• Изменяются ли сами результаты алгоритма при отслеживании метрики Панда?
• Не изменяется ли сама информация от метода ее сбора?

При использовании данного метода сбора и анализа вышеуказанных сведений и использование этих сведений в рамках алгоритма, в результате получается завышенное количество довольных пользователей. Может быть, именно данный факт послужил для Google началом обновления алгоритма Панда: использование количественных характеристик качественного контента, который дает низкую степень отказов и значительную активность пользователей, дало высокие результаты при запуске начальной версии Панды. Сможет ли новая Панда решить эти вопросы?

Источник