Материал подготовлен Аленой Селивановой, экспертом по управлению онлайн-присутствием RocketData.io, на основе исследования, проведенного компанией getSTAT .
В конце 2017 года специалисты Google поделились наблюдением: доля локальных поисковых запросов без отметки «рядом со мной» выросла на 150%.
Безусловно, сегодня пользователи все еще используют уточнения типа «ближайший», чтобы находить интересующие места поблизости, но наблюдается тенденция исключения квалификаторов местоположения из поисковых запросов. Пользователи уверены: результаты будут автоматически релевантны их местоположению. Потому что поисковики научились находить ключевые слова, которые позволяют это определить.
Рассмотрим на конкретных примерах, как Google интерпретирует неявный локальный поиск, и чем выдача по таким запросам отличается от выдачи по локальным запросам с уточняющими масками.
Возьмем запросы [суши поблизости] и [суши в ванкувере]. Первый может означать, что для пользователя важна непосредственная близость заведения, в то время как второй говорит о заинтересованности в конкретном городе. А просто [суши] выглядит так, будто пользователю нужна общая информация об этом блюде. И как быть с запросом [лучшие суши], где качество может иметь приоритет над территориальной близостью?
Мы видим совершенно разные блоки локальной выдачи, основанные на том, как Google интерпретирует подобные запросы. И в каждом отдельном случае на формирование локального блока влияют разные элементы.
Заметим, что персонализация результатов минимальна (если пользователи, находящиеся в одном и том же месте, вводят один и тот же запрос на одном языке). Но разное местоположение и язык запроса влияют на поисковую выдачу куда сильнее, чем может показаться.
Местоположение пользователя является отправной точкой, которую Google использует для выбора подходящих результатов локальной выдачи. По сути, в приоритете то, где пользователь находится, и только потом то, о чем он спрашивает (уточняет).
Практически вся поисковая выдача сегодня является локальной, поэтому любой организации следует обращать внимание на этот момент. Даже если вы отправляете товары по всему миру, продаете только в интернете или стремитесь привлечь новых пользователей, слабые показатели присутствия в локальной выдаче приведут к снижению трафика и конверсии.
Геозависимость сегодня является важным (если не самым важным) фактором, на основании которого Google фильтрует поисковые результаты.
Геозависимые и геонезависимые запросы
Геозависимый запрос — это поисковый запрос, выдача по которому отличается для пользователей из разных регионов. В этом случае устройство пользователя автоматически предоставляет поиску данные о местоположении, как часть поискового запроса.
Так, обрабатывая запросы вида [заказать пиццу], [сегодня в кино], [снять комнату], поисковая система ставит в преференцию местные сайты по умолчанию, и выдача для каждого пользователя будет отличаться, в зависимости от его геолокации.
Геонезависимый запрос — поисковый запрос, выдача по которому совпадает для пользователей из всех регионов, так как пользователь сам указывает место (область поиска) в своем поисковом запросе. К примеру, [лучшие пляжи в Новом Южном Уэльсе в Австралии]. Google называет это «явно определенным местоположением».
Часто в сети геонезависимые запросы называют информационными (ответ на которые не зависит от региона, в котором находится пользователь). Например, при поиске фильма, рецепта или исторического факта учитывать регион не нужно. В контексте данной статьи, во избежание путаницы, мы будем называть геонезависимые запросы геомодифицированными.
Сегодня любое устройство — будь то смартфон, планшет, ноутбук или ПК — автоматически определяет и передает данные, относящиеся к GPS, вышкам сотовой связи, Wi-Fi, IP-адресам, поисковому провайдеру. Поэтому нет необходимости уточнять свое местоположение вручную.
Однако геозависимый запрос не всегда говорит о том, что пользователь хочет найти именно локальные товары или услуги. Геомодифицированный же (с уточнением места), напротив, является показателем именно локального поиска.
Как, формируя результаты выдачи, Google различает типы таких запросов, или он действует по одному универсальному плану?
Составив высокосегментированный список ключевых слов из 19 отраслей, чьи продукты и услуги можно охарактеризовать как местные, эксперты getSTAT проанализировали, как будет меняться выдача.
Подбор базовых ключевых слов проходил в три этапа. На первом этапе в качестве ключевого слова использовались общие определения той или иной области/сферы услуг, например, «ресторан», «мастерская», «парикмахерская».
На втором этапе там, где это применимо, добавлялись подходящие по смыслу прилагательные: [китайский ресторан], [автомобильная мастерская], [женская парикмахерская].
На третьем этапе применялись еще более конкретные уточнения, в результате чего появились запросы вида [самый лучший китайский ресторан], [автомобильная мастерская порше], [недорогая женская парикмахерская].
Всего было получено более 100 000 ключевых слов (без указания конкретного местоположения). После чего, к каждому базовому ключевому слову/фразе были добавлены гео-уточнения «поблизости», «в портленде» и «в нью-йорке». В результате база пополнилась такими запросами, как [ресторан поблизости], [автомобильная мастерская порше в нью-йорке], [женская парикмахерская в портленде] и пр.
Результаты выдачи по этим запросам были сведены в графики:
Явно локальные ключевые слова дают меньше блоков локальной выдачи
Влияние геозависимых и геонезависимых запросов (геомодификации) на блок локальной выдачи
Рассмотрим, насколько геозависимые и геомодифицированные запросы влияют на изменения блока локальной выдачи. Придает ли Google большее значение тому, о чем пользователь спрашивает, или тому, где он находится в момент запроса? И как эти два фактора воздействуют друг на друга?
Мы уже знаем, внешний вид блока локальной выдачи может зависеть от используемого геомодификатора (уточнение конкретного местоположения). Понимание этой взаимосвязи позволит нам определить, какие геомодификаторы следует использовать и почему.
Для того, чтобы оценить только влияние геомодификации, мы сравнили блоки локальной выдачи для поисковых запросов с одним и тем же местоположением, но разными геомодификаторами (дополнительными уточнениями места поиска). К примеру, два соседа по комнате ищут варианты, как можно провести время в Нью-Йорке.
Один из них ищет наиболее близко расположенные варианты — [дешевые ночные клубы поблизости], а другого интересует весь город в целом — [дешевые ночные клубы в нью-йорке]. Насколько будут отличаться их блоки локальной выдачи, можно увидеть ниже:
Как видим, друзья видят практически идентичные результаты, из чего можно сделать вывод, что одни лишь геомодификаторы не влияют в значительной степени на уникальность блока локальной выдачи.
Исследование подтвердило, что использование геомодификаторов привело к изменению результатов в блоках локальной выдачи приблизительно на 20% (это меньше, чем ожидалось).
Теперь включим в процесс местоположение пользователя — то есть, рассмотрим геозависимые запросы (когда пользователь не конкретизирует место поиска) и посмотрим, как они влияют на блок локальной выдачи.
Сравним блоки локальной выдачи для поисковых запросов с разным местоположением (и почтовым индексом), но одной и той же формулировкой. В этом случае пользователи находятся в разных частях города и ищут [дешевые ночные клубы поблизости]:
В этом случае уже наблюдается меньше сходства, свидетельствующее о том, что фактическое местоположение пользователя оказывает на блоки локальной выдачи гораздо большее влияние, чем применяемые геомодификаторы.
Помимо прочего, местоположение по-разному повлияло и на геомодификаторы. Результаты стали более уникальными, а, следовательно, и более локализованными по мере приближения к пользователю (поблизости), и менее уникальными по мере отдаления от него (в [название города]).
По сути, если два пользователя, находясь в разных частях города, начнут искать [суши поблизости], то увидят существенные отличия в блоках локальной выдачи. Однако если они будут искать просто [суши], при этом находясь в пределах своих районов, то их удаленность друг от друга будет иметь меньшее значение при формировании блока локальной выдачи.
Если же пользователи начнут поиск с указанием города, то результаты запросов окажутся даже более похожими, чем те, что были приведены в первом примере.
А что же по поводу органической выдачи?
Несмотря на то, что главным предметом исследования являются блоки локальной выдачи, было бы упущением не обратить внимание на результаты органики.
Сравнивая эффект геомодификации в изоляции (когда пользователи находились в одном и том же месте и использовали разные геомодификаторы, как в ранее приведенном примере), не было замечено большого количества сходств, как в случае с блоками локальной выдачи, где количество аналогичных результатов составляло 80%.
В этом случае геомодификация способствовала изменению результатов на 60-80%. Это говорит о том, что Google рассматривает три разных запроса с намерениями локального поиска как отличающиеся друг от друга. Больше всего совпадений (почти 40%) обнаружилось у запросов с ключевыми словами и запросами «поблизости».
Что касается вопроса о том, насколько местоположение пользователя может изменить органическую выдачу (когда поисковой запрос с одним и тем же модификатором, но из разных локаций), то здесь можно заметить, что результаты гораздо больше пересекаются, чем в предыдущем случае.
Когда речь идет об органической выдаче, для Google важнее то, что именно спрашивает пользователь, а не то, откуда он это делает.
Вывод:
Основываясь на полученных результатах, можно сказать, что местоположение пользователя является главным фактором, отправной точкой, которую Google использует для выбора подходящих блоков локальной выдачи.
Затем, именно намерение пользователя определяет (те самые уточняющие параметры: например, [японский ресторан] или [автомобильная мастерская порше]), насколько отдаленные от него места Google будет выбирать, формируя выдачу.
Словом, блоки локальной выдачи отдают приоритет тому, где пользователь находится, а уже затем тому, о чем он спрашивает. А в органической выдаче — наоборот.
Источник: searchengines.ru
