Обучение яндекс метрике: Курс Яндекс.Метрика. Оценка эффективности сайтов и аналитика рекламы в «Специалист»

Яндекс.Метрика для бизнеса — полный курс по анализу данных

Что можно сделать с помощью «Яндекс.Метрики»?

• Отфильтровать нецелевой трафик и повысить конверсию с запущенной рекламной кампании.
• Сегментировать аудиторию по полу, возрасту, количеству просмотренных страниц, географии, чтобы настроить эффективный ретаргетинг и направить рекламу на лояльных клиентов.
• Проанализировать аудиторию по разным рубрикам и собрать подробную статистику по каждой единице контента.
• Отследить самые кликабельные и конверсионные элементы (кнопки, формы, конкретные страницы) и оптимизировать юзабилити сайта.

Что вы получите?

• 6 лекций по 1,5 часа от специалистов топового интернет-агентства рунета.
• Систематизированные знания по сквозной аналитике, электронной коммерции и настройке отчетов в «Яндекс. Метрике».
• Диплом, который можно будет предъявить вашему работодателю.
• Доступ ко всем лекциям и дополнительным материалам в течение года.

Программа курса

Мы даем информацию строго по делу: никакой воды и отвлеченных рассуждений. Несколько подробных и интенсивных лекций, практические задания – и вы уже готовы налаживать виджеты, следить в вебвизоре за пользователями и собирать подробную аналитику.

Главное о «Яндекс.Метрике». Для чего она нужна бизнесу и какие задачи решает. Обзор интерфейса и основных функций. Регистрация и настройка «Яндекс.Метрики». Создание аккаунта и его настройка. Проверка работы счётчика.

Анализ базовых данных. Пример маркетингового отчёта. Общий трафик. Источники трафика. Поисковый трафик. Брендированные запросы. Поисковые запросы. Страницы входа.

Анализ эффективности конверсий на сайте. Что такое электронная коммерция и как её подключить. Что такое код отслеживания событий и как его подключить. Как отслеживать конверсию: основные способы. Как анализировать транзакцию на сайте. Как проверить эффективность рекламы и переходов.

Аудит поведенческих метрик. Как подключить вебвизор. Анализируем поведение людей на сайте, улучшаем поведенческие метрики. Карта скроллинга. Карта кликов. Анализ контента на сайте.

Сквозная аналитика. «Яндекс.Звонки» и коллтрекинг, синхронизация их с «Яндекс.Метрикой».

Практикум. Совместное решение задач «Яндекс.Метрики». Ответы на вопросы.

Подарите именной сертификат на обучение
1. Оплатите курс в нужном тарифе
2. Напишите на [email protected] ФИО и почту получателя подарка
3. Получите сертификат в электронном виде на вашу почту

Кому подойдет этот курс?

Начинающим интернет-маркетологам

Без «Яндекс.Метрики» вы как без рук. Самое время освоить сквозную аналитику, научиться эффективно тратить бюджет на рекламу и разобраться, как оптимизировать любой сайт.

Диджитал-специалистам

Неважно, настраиваете вы рекламу или занимаетесь SEO-оптимизацией: «Яндекс.Метрика» поможет вам углубить профессиональные знания, повысить квалификацию и начать больше зарабатывать.

Владельцам бизнеса

Если вы самостоятельно продвигаете свой сайт, но не понимаете, за что хвататься и как проконтролировать подрядчиков, навыки обращения с «Яндекс.Метрикой» решат ваши проблемы.

Наглядно о том, почему «Яндекс.Метрика» полезна

Prev slide

Next slide

К нам пришел клиент. Смотрим статистику – показатель отказов 80 %. Начали думать, с чем это связано. Оказалось, на сайте установлен счетчик «Метрики» с неправильными параметрами, из-за чего он выдавал неверные показатели. Поправили счетчик – показатель отказов упал до нормальных 18 %.

Одноклассники не велись, просто дублировали контент для поддержания жизни в сообществе. Готовили отчет, зашли на метрику и увидели, что кол-во переходов выше или почти наравне, касаемо других соцсетей. К тому же там самая большая глубина просмотра. Так и поняли, что нужно развивать эту соцсеть. Разработали концепцию «Сделай сам» и стали публиковать уникальный контент.

На сайте резко упал поисковый трафик. Начали выяснять причину. Залезли в robots.txt, а там… барабанная дробь… сайт закрыт от индексации – забыли открыть, когда завершили работу по переносу сайта на другой движок. Поменяли одну строчку кода, и трафик вернулся на свои показатели.

Наши преподаватели

Prev slide

Next slide

Иван Смирнов

Project-менеджер

Проектный менеджер TexTerra. Опыт работы в интернет-маркетинге — более четырёх лет. Личный рекорд по увеличению поискового трафика — 149 млн до 182 млн за один год.

Павел Антипов

Project-менеджер

Эксперт по SEO-оптимизации сайтов и контекстной рекламе. Знает всё о «Яндекс.Метрике». Вырастил месячный поисковый трафик «Ароматного Мира» более чем в 4 раза. Ведущий специалист на курсе «Контекстная реклама в «Яндекс.Директ»».

Светлана Шульман

Маркетолог TeachLine

Ведущий специалист по ведению соцсетей и таргетированной рекламы. Знает всё о платных методах продвижения и обучает, как продвигаться в разных социальных сетях. А также организовывает и ведет корпоративные обучения в TeachLine.

Курсы Яндекс Метрика | 4 лучших курсов Яндекс Метрики онлайн

О категории

3 курса по Яндекс.Метрике
10 дней — средняя длительность программы

Мы собрали лучшие школы с обучением онлайн по Яндекс.Метрике.
Подобрать курс можно по цене, отзывам, условиям рассрочки и рейтингу из 2 компаний.

Сменить категорию

Найдено 4 курса

9 уроков по освоению базовой веб-аналитики в интернет-маркетинге. Курс длится 1 месяц. Подходит новичкам. Способствует продвижению в профессии digital-маркетологов. В программе: основы аналитики в маркетинге, изучение особенностей Яндекс.Метрики и Google Analytics, настройка целей, отслеживание звонков и отчёты в системах веб-аналитики. Личное курирование, общение с коллегами в закрытом чате. Выдаётся сертификат об окончании обучения.

Изучение аналитики в «Яндекс.Метрике» в течение 6 лекций, которые помогут увеличить конверсию. Занятия проходят по 1,5 часа в онлайн-режиме. Подходит интернет-маркетологам, диджитал-специалистам, владельцам бизнеса. Студенты смогут отфильтровать нецелевой трафик, сегментировать аудиторию, отслеживать кликабельные элементы и оптимизировать юзабилити сайта. Общение с преподавателями и много практических заданий. Диплом о получении квалификации и рекомендательное письмо.

5 модулей по изучению инструментов аналитики и оценки эффективности сайтов с помощью Яндекс. Метрики. Занятия длятся 18 часов и предназначены для таргетологов, аналитиков, владельцев онлайн-бизнеса, фрилансеров. По окончании студенты смогут выполнять детальную настройку аккаунта, работать с основными отчётами, контролировать корректность собираемых данных. В конце обучения выдаются удостоверение и свидетельство о повышении квалификации и сертификат международного образца.

Курс по изучению основ веб-аналитики и установки счётчиков Google Universal Analytics и Яндекс.Метрики. Содержит 2 модуля. Предназначен для владельцев онлайн-бизнеса, фрилансеров, инициаторов стартапов. Участники научатся строить план аналитики, определять основные параметры и показатели анализа, контролировать корректности собираемых данных. В конце обучения выдаются удостоверение и свидетельство о повышении квалификации и сертификат международного образца.

Категория

Аналитика

Веб-аналитика

Google Analytics Яндекс. Метрика

Фильтры

Топ рейтинга Топ бестселлеры

Уровень

Начальный

Средний

Высокий

Похожие категории

Google Analytics (6)

Популярные курсы

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Начальный уровень

5

Основы веб — аналитики и установки счётчиков Google Universal Analytics и Яндекс Метрика Яндекс.Метрика. Аналитика и оценка эффективности сайтов Аналитика в «Яндекс.Метрике»

Курсы Яндекс Метрика

Школы

Laba

Компания основана в 2015 году. Мы собрали и проверили более 112 отзывов об онлайн курсах Laba.

Содержание

Курсы Яндекс МетрикаШколы

Новые отзывы

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Начальный уровень

Получил навыки и собрал портфолио с гик брейнс Отзывы знакомых об обучении в geekbrains на Web-аналитика помогли мне определиться с тем, какую digital-профессию в итоге выбрать. Чуть больше 4 месяцев, демократичная стоимость и портфолио с отметкой от mail — не может не звучать привлекательно. Но как же обучение обстоит на деле? Это, в первую очередь, качественные вебинары с настоящими экспертами. Это правда — люди не только знают, о чем говорят, но и говорят интересно, умеют завлечь. Но теория была бы бессмысленной без практики. И в Гик Брэйнс нас научили владеть кучей инструментов: от простейшей метрики до овер-сложного для меня раньше тэг менеджера)) Еще на сайте было указано о зарплате в 80+. На своей должности после выпуска я пока получаю чуть поменьше, но намного больше, чем раньше, так как портфолио позволило уйти с YouDo в нормальную компанию! Словом — хороший курс всем советую)

Отзыв взят с сайта mooc. ru

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Начальный уровень

История, как стать конкурентоспособным специалистом. Приветствую всех читающих. Недавно закончила обучение в гикбрейнс на интернет-маркетолога и хочу сказать несколько теплых слов. Во-первых, обучение мне просто субъективно понравилось — во всех аспектах. Во-вторых, в гикбрейнс дают отличную практику. Не загружают теорией и записями вебинаров, а заставляют применять на практике знания: анализировать, считать конверсии, продумывать стратегию для бренда и многое другое. Не было претензий за все время к организации занятий. Была пара переносов, конечно, но после этого курс выровнялся, шел столько, сколько и должен. Проверка дз — важный для меня момент, ты в тонусе постоянно, не позволяешь себе расслабиться и пустить все на самотек, хотя раньше за мной такое водилось) Ну и главное, что в итоге ты выпускаешься конкурентоспособным специалистом. Я знаю потому, что наконец устроилась в компанию мечты, это считаю своей победой и заслугой курсов в том числе.

Отзыв взят с сайта mooc.ru

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Начальный уровень

Работаю интернет-маркетологом и периодически прохожу обучение, чтобы быть в теме. Закончил обучение на веб-аналитика от Гик брейнс. Не буду распространятся об организации учебы-здесь все почти хорошо. Почти, потому что нет возможности работать с телефона и слушать занятия. И по началу было сложно понять интерфейс сайта. Что куда нажимать, чтоб прикрепить дз. Расписание тоже не сразу нашел. Не знаю может я один такой. От результата учёбы доволен больше, чем от организации. Много работы с аналитиками, usability-исследования, стала лучше понятна сквозная аналитика. Учат использовать широкий инструментарий для исследований. После курса моя работа стала значительно эффективней и выполняется быстрей. Руководство это довольно быстро отметило

Отзыв взят с сайта mooc.ru

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Начальный уровень

Неустаревающие навыки от geekbrains Знаете, что самое важное на курсах гик брэйнс? Тебя учат не только тому, что есть, но и тому, что может появиться в будущем. Объясню. Сейчас у нас есть метрики, аналитикс, тэг менеджер. И разобраться в них не методом тыка, а с полным пониманием — это совсем иной опыт. И вот когда ты понимаешь, как устроены все алгоритмы и механизмы, то любой новый софт будет тебе по зубам. А эксперты geekbrains по профессии Web-аналитика — это именно такие ребята. Они учат не тому, что едва умеют, а тому, во что погружены с головой. И разбор кейсов с педагогами превращается в занимательный экспириенс, а не хвастовство какое-нибудь. Собственно, потому я бы и рекомендовала курс тем, кто хочет освоить инструменты веб-аналитики и дальше двигаться в этой теме) Свернуть Достоинства: Отличные учителя, хорошее качество обучения, много полезной и бесплатной информации. Недостатки: не нашла

Отзыв взят с сайта mooc.ru

На WeChoose.PRO представлено 1490 курсов в разделе Яндекс.Метрика.

Обучение в интернете — это удобно. Вы сможете обучаться в любое время, совмещать с работой или учебой

Мы собрали для вас курсы удаленного формата обучения в форме вебинаров и видео уроков

Из всех имеющихся 1490 от 114 организаций мы нашли лучшие, опираясь на данные 889 отзывов. Вы можете выбрать курсы по рейтингу, отзывам или цене

регрессии CatBoost за 6 минут. Краткое практическое введение в… | Саймон Тисен

Краткое практическое введение в регрессионный анализ CatBoost в Python

Фото Маркуса Списке из Unsplash -Kit Узнать библиотеку.

1. Знакомство с CatBoost
2. Приложение
3. Заключительные замечания

CatBoost — относительно новый алгоритм машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный в 2017 году компанией Яндекс. Яндекс — российский аналог Google, работающий в рамках поисковых и информационных сервисов [1].

Одним из основных преимуществ CatBoost является его способность интегрировать различные типы данных, такие как изображения, аудио или текстовые функции, в одну структуру. Но CatBoost также предлагает своеобразный способ обработки категориальных данных, требующий минимального преобразования категориальных признаков, в отличие от большинства других алгоритмов машинного обучения, которые не могут обрабатывать нечисловые значения. С точки зрения разработки функций преобразование нечислового состояния в числовые значения может быть очень нетривиальной и утомительной задачей, и CatBoost делает этот шаг устаревшим.

CatBoost основан на теории деревьев решений и повышения градиента. Основная идея бустинга состоит в том, чтобы последовательно объединить множество слабых моделей (модель работает немного лучше, чем случайный случай) и, таким образом, с помощью жадного поиска создать сильную конкурентную прогностическую модель. Поскольку повышение градиента соответствует деревьям решений последовательно, подобранные деревья будут учиться на ошибках прежних деревьев и, следовательно, уменьшать ошибки. Этот процесс добавления новой функции к существующим продолжается до тех пор, пока выбранная функция потерь не перестанет быть минимизированной.

В процедуре выращивания деревьев решений CatBoost не следует аналогичным моделям повышения градиента. Вместо этого CatBoost выращивает забывчивые деревья, что означает, что деревья выращиваются путем наложения правила, согласно которому все узлы на одном уровне проверяют один и тот же предиктор с одним и тем же условием, и, следовательно, индекс листа можно вычислить с помощью побитовых операций. Процедура забывчивого дерева позволяет использовать простую схему подгонки и эффективность на ЦП, в то время как древовидная структура работает как регуляризация, чтобы найти оптимальное решение и избежать переобучения.

Сравнительная вычислительная эффективность:

Скорость обучения, Яндекс [2]

Согласно тенденциям Google, CatBoost все еще остается относительно неизвестным с точки зрения поисковой популярности по сравнению с гораздо более популярным алгоритмом XGBoost.

Google Trends (2021) [3]

CatBoost до сих пор остается довольно неизвестным, но алгоритм предлагает огромную гибкость благодаря своему подходу к обработке разнородных, разреженных и категориальных данных, при этом поддерживая быстрое время обучения и уже оптимизированные гиперпараметры.

Цель этого руководства — дать практический опыт регрессии CatBoost в Python. В этом простом упражнении мы будем использовать набор данных Boston Housing для прогнозирования цен на жилье в Бостоне. Но прикладная логика к этим данным применима и к более сложным наборам данных.

Итак, приступим.

Во-первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки вместе с набором данных:

 импортировать catboost как cb 
 импортировать numpy как np 
 импортировать pandas как pd 
 импортировать seaborn как sns 
 Импорт Shap 
 Import Load_boston 
 из Matplotlib import pyplot в качестве Pltfrom sklearn.datasets 
 от Sklearn.Model_Selection Import_test_split 
 от Sklearn. metrics import_squard_error 
 от Sklearn.ment.ment.ment.matry.ment.ment.matry.ment.ment.ment.matormon -raiplers.memport.memport.ment.metricsemporse raillers.memport.ment.metricsemon. pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) 

Исследование данных

Всегда считается хорошей практикой проверять любые значения Na в вашем наборе данных, так как это может запутать или, в худшем случае, снизить производительность алгоритма. .

 boston.isnull().sum() 

Однако этот набор данных не содержит Na.

Этап исследования данных и разработки функций является одним из наиболее важных (и трудоемких) этапов при создании проектов по науке о данных. Но в данном контексте основной упор делается на внедрение алгоритма CatBoost. Следовательно, если вы хотите глубже погрузиться в описательный анализ, посетите EDA и прогноз стоимости дома в Бостоне [4].

Обучение

Далее нам нужно разделить наши данные на 80% тренировочного и 20% тестового набора.

Целевой переменной является «MEDV» — медианная стоимость домов, занимаемых владельцами, в 1000 долларов.

 X, y = load_boston(return_X_y=True)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state=5) 

Для обучения и оптимизации нашей модели нам необходимо использовать CatBoost интегрированный в библиотеку инструмент для объединения функций и целевых переменных в набор данных для обучения и тестирования. Это объединение позволяет вам точно определить целевые переменные, предикторы и список категориальных признаков, в то время как конструктор пула объединит эти входные данные и передаст их в модель.

 train_dataset = cb.Pool(X_train, y_train) 
 test_dataset = cb.Pool(X_test, y_test) 

Далее мы представим нашу модель.

 model = cb.CatBoostRegressor(loss_function='RMSE') 

Мы будем использовать показатель RMSE в качестве нашей функции потерь, потому что это задача регрессии.

В ситуациях, когда алгоритмы адаптированы к конкретным задачам, может помочь настройка параметров. Библиотека CatBoost предлагает гибкий интерфейс для встроенных методов поиска по сетке, и если вы уже знакомы с функцией поиска по сетке Sci-Kit, вы также будете знакомы с этой процедурой.

В этом руководстве будут включены только наиболее распространенные параметры. Эти параметры включают количество итераций, скорость обучения, регуляризацию листьев L2 и глубину дерева. Если вы хотите узнать больше о возможностях настройки гиперпараметров, ознакомьтесь с документацией CatBoost здесь.

 сетка = {'итерации': [100, 150, 200], 
 'learning_rate': [0,03, 0,1], 
 'глубина': [2, 4, 6, 8], 
 'l2_leaf_reg': [0,2 , 0.5, 1, 3]}model.grid_search(grid, train_dataset) 

Оценка производительности

Теперь мы выполнили обучение нашей модели и, наконец, можем перейти к оценке тестовых данных.

Посмотрим, как работает модель.

 pred = model.predict(X_test) 
 rmse = (np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred))) 
 r2 = r2_score(y_test, pred)print("Производительность тестирования") 
 print('RMSE: {: . 2f}'.format(rmse)) 
 print('R2: {:.2f}'.format(r2)) 

Производительность теста

Как показано выше, мы получаем R-квадрат 90% на нашем тестовом наборе, который неплохо, учитывая минимальную разработку функций.

С точки зрения логических выводов, CatBoost также предлагает возможность извлекать графики переменной важности. Следовательно, график важности переменных может выявить основные структуры данных, которые могут быть невидимы человеческому глазу.

В этом примере мы сортируем массив в порядке возрастания и строим горизонтальную гистограмму функций с наименее важными функциями внизу и наиболее важными функциями вверху графика.

 sorted_feature_importance = model.feature_importances_.argsort() 
 plt.barh(boston.feature_names[sorted_feature_importance], 
 model.feature_importances_[sorted_feature_importance], 
 color='turquoise') 
 plt.xost90 Feature("CatBoost90 Feature("Cat.xost90 Feature) График переменной важности 
 Согласно иллюстрации, перечисленные выше признаки содержат ценную информацию для прогнозирования цен на жилье в Бостоне.  Наиболее влиятельными переменными являются среднее количество комнат в жилище (RM) и процент населения с более низким статусом (LSTAT). 
 
 Диаграммы аддитивных объяснений Шепли (SHAP) также являются удобным инструментом для объяснения результатов нашей модели машинного обучения путем присвоения значения важности каждой функции для данного прогноза. Значения SHAP позволяют интерпретировать, какие функции определяют прогноз нашей целевой переменной. 
 
 объяснитель = shap.TreeExplainer(модель) 
 shap_values ​​= объяснение.shap_values(X_test)shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names = boston.feature_names[sorted_feature_importance]) 
График SHAP
 На графике SHAP объекты ранжируются на основе их среднего абсолютного SHAP, а цвета представляют значение объекта (красный высокий, синий низкий). Чем выше значение SHAP, тем выше атрибуция предиктора. Другими словами, значения SHAP отражают ответственность предсказателя за изменение выходных данных модели, т. е. предсказание цен на жилье в Бостоне. Это показывает, например, что более высокий RM связан с ростом цен на жилье, в то время как более высокий LSTAT связан со снижением цен на жилье, что также интуитивно понятно.
 Если вы хотите узнать больше о графиках SHAP и CatBoost, вы найдете документацию здесь.
 Итак, в этом руководстве мы успешно создали регрессор CatBoost с использованием Python, который способен предсказывать 90% изменчивости цен на жилье в Бостоне со средней ошибкой 2830 долларов. Кроме того, мы рассмотрели графики переменной важности и функции, связанные с прогнозами цен на жилье в Бостоне. Если вы хотите узнать больше, я рекомендую вам также попробовать другие наборы данных и углубиться в множество подходов к настройке и оценке вашей модели.
 Спасибо за прочтение!
 Источники 
 [1] Яндекс, Описание компании, (2020), https://yandex.com/company/
 [2] Catboost, Обзор CatBoost (2017), https://catboost.ai/
 [3] Google Trends (2021 г. ), https://trends.google.com/trends/explore?date=2017-04-01%202021-02-18&q=CatBoost,XGBoost
 [4] A. Bajaj, EDA и Прогноз стоимости дома в Бостоне (2019 г.), https://medium.com/@akashbajaj0149/eda-boston-house-cost-prediction-5fc1bd662673
 Как оптимизировать сайт для Яндекса, часть 1 - 
 На следующей неделе Majestic выступит спонсором Саммита экспертов Яндекса, который состоится 22 июня. В свете этого спонсорства мы хотели дать вам обзор поисковой системы и объяснить, как вы можете оптимизировать свой сайт для Яндекса в серии из двух частей.
 В этой статье я объясню, почему вам нужно настроить таргетинг на Яндекс, если вы продвигаете свой бизнес на российском рынке. Google контролирует огромные рынки в США, ЕС, Индии, Бразилии и почти во всем остальном мире. Так зачем беспокоиться о других поисковых системах?
 В большинстве случаев наличия Google под рукой более чем достаточно. Но если вы планируете продвигать свой бизнес, скажем, в России или Китае, Google — не идеальная поисковая система для использования. На этих огромных рынках доминируют другие поисковые системы — Яндекс и Baidu соответственно.
 Что нужно знать о Яндексе 
 Для начала важно отметить, что Яндекс — это не просто поисковая система. Это многонациональная ИТ-компания, которая предлагает широкий спектр услуг и продуктов B2B и B2C, включая:
 Яндекс Браузер
 Яндекс Почта
 Яндекс Карты
 Яндекс Диск
 Яндекс Такси
 Яндекс Переводчик
 Вот как выглядит главная страница Яндекса:
 Множество предлагаемых услуг гарантирует, что Поиск Яндекса (название поисковой системы Яндекса) ежедневно принимает десятки миллионов посетителей. Сегодня более 60% интернет-пользователей в России используют Яндекс для поиска в Интернете.
 Стоит также отметить, что Яндекс является довольно заметной поисковой системой среди русскоязычных сообществ в Беларуси, Украине, Казахстане и Турции и является четвертой по величине поисковой системой в мире по данным comScore.
 Принимая во внимание эти факты, давайте перейдем к Яндекс SEO.
 Google и Яндекс: ключевые отличия 
 По сути, Google и Яндекс не так уж отличаются, и если вы хорошо оптимизируете свой сайт для Google, освоить поисковую оптимизацию Яндекса не составит труда. Тем не менее, есть некоторые различия, о которых вы должны знать. Вот наиболее важные различия между двумя поисковыми системами:
 #1 Local SEO 
 Одно из наиболее заметных различий между Google и Yandex заключается в том, что последний более зависим от географического положения. Пользователи из разных регионов и городов практически всегда увидят в поиске разные результаты.
 В Google геотаргетинг также играет важную роль, но результаты поиска не зависят от региона. Например, если вы ищете клинику физиотерапии в Нью-Йорке, вам нужно будет ввести «физиотерапевтическая клиника в Нью-Йорке» в строке поиска, чтобы получить желаемый результат.
 С другой стороны, в Яндексе ваш IP-адрес из Нью-Йорка сделает всю работу за вас. Введите «физиотерапевтическая клиника» более чем достаточно, чтобы получить результаты для конкретного региона на первой странице. Возможно, это делает Яндекс лучшим вариантом для локального поиска SEO, чем Google. С другой стороны, в Яндексе сложнее настроить таргетинг на несколько местоположений.
  Примечание  : Google плохо ориентируется на определенные регионы в странах СНГ. Например: если вы хотите вести бизнес, скажем, в Киеве или Одессе, вам придется настроить таргетинг на всю Украину, потому что Google рассматривает ее как единый регион. В этом случае Яндекс — более разумный выбор для результатов поисковой системы.
 #2 Ссылочная ценность и построение ссылок 
 Ссылки по-прежнему играют ключевую роль в определении рейтинга веб-сайтов в Google, но, похоже, это не относится к Яндексу. Хотя российская поисковая система не обесценивает ссылки полностью, она отдает приоритет факторам поведения пользователей и фактическому трафику для определения рейтинга.
 Давайте представим, что ваш сайт получает обратную ссылку из блога Majestic. Как это повлияет на ранжирование в Google и Яндексе?
 Google сосредоточится на авторитетности блога, профиле ссылок и трафике, чтобы рассчитать ценность ссылки на целевую страницу.
 Однако Яндекс может не принять ссылку, пока не направит трафик на целевую страницу. Если никто не переходит по ссылке, она считается бесполезной, независимо от того, насколько надежным является ресурс. Нужно помнить, что эта функция не распространяется на сайты без установленного инструмента Яндекс.Метрика.
  Примечание : не зацикливайтесь на органическом трафике. Яндекс учитывает множество факторов поведения пользователей, чтобы определить, представляет ли та или иная ссылка реальную ценность. Например, если пользователи нажимают на ссылку для доступа к вашему сайту, а она возвращается обратно, ссылка не будет считаться качественной.
 #3 Показатели поведения и вовлеченности пользователей 
 Яндекс абсолютно одержим поведением пользователей, и плохие показатели вовлеченности, такие как показатель отказов и среднее время на сайте, могут решить вашу SEO-кампанию.
 Google также учитывает вовлеченность, но далеко не так, как это делает Яндекс. Российская поисковая система непреклонна в том, что сайты с более высоким вовлечением должны занимать более высокие позиции в поисковой выдаче, чем сайты с низким вовлечением.
  Примечание  : Яндекс учитывает поведение пользователей не только на вашем сайте, но и после его посещения. Если пользователи продолжают нажимать на страницы, связанные с запросом, после посещения вашего сайта, это сигнализирует Яндексу, что ваш сайт не предоставил пользователю достаточной ценности при первоначальном посещении. Отсутствие добавленной стоимости означает более низкий рейтинг.
 #4 Возраст и авторитет домена 
 Это просто. Для Яндекса возраст домена означает авторитет. Добиться высоких показателей поисковой выдачи для недавно зарегистрированного сайта довольно сложно. Это особенно актуально в высококонкурентных нишах, таких как розничная торговля, юриспруденция, медицина и электронная коммерция.
 #5 Контент и методология защиты от спама 
 Качество контента важно как для Google, так и для Яндекса, но последний применяет гораздо более строгую политику, особенно в отношении дублирования контента, оптимизации и спама. Обновления алгоритмов, такие как Minusinks и Baden-Baden, могут помочь Яндексу упростить этот процесс.
 В обоих случаях главное — контент. Размещайте высококачественный контент и избегайте чрезмерной оптимизации, чтобы добиться высокого рейтинга в обеих поисковых системах.
 #6 Юзабилити, пользовательский опыт и другие факторы ранжирования 
 Дизайн сайта, юзабилити и пользовательский опыт имеют огромное влияние на поисковую выдачу в Яндексе, особенно для запросов с так называемым «коммерческим намерением». Яндекс требует, чтобы все интернет-магазины предоставляли своим посетителям качественный поиск. Это означает предоставление клиентам удобных контактных форм, интеллектуальных поисковых фильтров и простых в использовании корзин для покупок.
 Подход Google к UX немного отличается. Он не требует ничего конкретного, но отдает приоритет факторам, связанным с удобством использования, таким как скорость сайта, мобильная оптимизация, структура сайта и использование структурированных данных. Хотя все эти факторы актуальны и для Яндекса, российскую поисковую систему гораздо больше волнует общее качество обслуживания.
 #7 Время оптимизации 
 Google — мощная поисковая система с десятками центров обработки данных, поддерживающих ее работу по всему миру. Яндекс не работает с такими мощностями, поэтому, естественно, Яндексу требуется время, чтобы сканировать и индексировать изменения на сайтах в своей сети.
 Когда вы начнете работать над поисковой оптимизацией Яндекса, приготовьтесь подождать от нескольких дней до месяца, прежде чем вы заметите заметную разницу в результатах поиска. Независимо от типа серьезного обновления, просто будьте готовы немного подождать, прежде чем результаты поступят сами. Мало того, что правила жесткие, так еще и Яндекс не такой умный, как Гугл. В результате Яндекс часто наказывает за не очень серьезные ошибки (например, неверные фрагменты HTML и CSS).
  Помните  : Яндекс очень серьезно относится к SEO-факторам на странице. Убедитесь, что код и структура вашего сайта, заголовки и метатеги, описания и метаописания, контент и URL-адреса максимально чисты. Даже одна ошибка на конкретной странице может резко снизить рейтинг вашего сайта на 10-20 позиций.
 #9 Русский против английского 
 Наконец, есть разница в языковых предпочтениях между двумя поисковыми системами. Google лучше сканирует и индексирует англоязычные сайты, а Яндекс не имеет себе равных в индексации русскоязычных сайтов.
 Если вашей целью является таргетинг на англоязычную аудиторию в СНГ и вы планируете размещать контент на английском языке, придерживайтесь Google. Если ваш целевой язык — русский, выберите вместо него Яндекс.
 Сохранить
 Сохранить
 Сохранить
 Автор
 Последние сообщения
 Сергей Грибняк
 Основатель Opporty
 Сергей Грибняк — основатель Opporty и агентства цифрового маркетинга Clever Solution.
No related posts.