• страницы товаров перелинкованы по кольцу и получают также попутный вес с внешних ссылок.
Одно только «но»: вышеописанная схема способствует эффективному продвижению посадочных страниц с товарами по НЧ-запросам, однако затрудняет продвижение главной страницы по СЧ– и ВЧ-запросам. В случае острой необходимости перелинковку впоследствии можно будет переделать на иной лад.
Наблюдение за действиями посетителей
Анализировать поведение посетителей на сайте крайне важно. Ведь нужно иметь представление о том, откуда приходит трафик и каков он, окупаются ли вложения в продвижение, какой процент посетителей проходит конверсионный сценарий полностью и почему происходят отказы. Чем выше конверсия и ниже цена привлечения одного покупателя, тем эффективнее продвижение.
Наблюдение за аудиторией обеспечивают счетчики. Самые распространенные – «Яндекс.Метрика», Google Analytics, LiveInternet. Они собирают и дают информацию по многим жизненно важным аспектам активности на сайте: по количеству посетителей, стоимости их привлечения, в том числе детальные данные по каждому ключевому запросу. Самостоятельно вычислить стоимость привлечения посетителя проблематично, но с помощью SeoPult это сделать довольно просто. Достаточно «скормить» SeoPult пароль и логин для счетчика LiveInternet, чтобы получить подробный отчет и рекомендации по внесению изменений в список ключевых запросов. Кроме того, в сводке можно будет проследить зависимость между позицией сайта в определенный период и тем, сколько посетителей в заданный отрезок времени наблюдалось на площадке.
Высокая конкуренция в электронной коммерции не должна препятствовать открытию вашего бизнеса в Сети. «Право на топ» есть у каждого, но в фаворитах у поисковых систем все-таки остаются качественные оптимизированные сайты. Ну а поскольку интернет-магазин предусматривает выполнение множества рутинных операций, в его продвижении незаменимы современные удобные инструменты, автоматизирующие SEO.
Поведенческие факторы ранжирования
При ранжировании ресурсов в выдаче поисковая система, в частности «Яндекс», стремится исходить из интересов пользователей, пытаясь оценить сайт так, как это сделал бы его посетитель. Ранжирования с точки зрения человеческого поведения «Яндекс» добивается двумя методами. Первый – это обучение MatrixNet силами асессоров, которые подробно изучают каждую страницу по многочисленным критериям и выносят свой вердикт относительно нее. Второй зиждется на поведенческих факторах, или на интерпретации действий реальных пользователей поисковой машиной.
В совокупности эти две технологии определяют уровень качества ресурса и решают вопрос его места в выдаче. Так или иначе, мнение модераторов преобладает над оценкой поведенческих факторов. Какой бы высокой ни была кликабельность сниппета, если ручная проверка выявит нарушения,