كيف يؤثر سلوك المستخدم في نتائج البحث؟

يشرح هذا المنشور نوع إشارات سلوك المستخدم التي تستخدمها محركات البحث باستخدام أمثلة وتطبيقات محددة.

في عصر البحث هذا، لا يكفي معرفة عوامل الترتيب التي قد تكون أو لا تعمل، وتحتاج أيضًا إلى فهم البيئة التي تعمل فيها هذه الإشارات.

سيبحث هذا الفصل في كيفية استخدام محركات البحث لسلوك المستخدم، وسيعتمد هذا المنشور على أمثلة وتطبيقات أكثر تحديدًا.

سيناقش معظم هذا الفصل Google لأنهم هم الرائدون في هذا المجال، ولكن يمكن أيضًا تطبيق المبادئ على Bing.

إشارات سلوك المستخدم التي لا تستخدمها المحركات

قبل أن نتعمق في كيفية تأثير سلوك المستخدم على البحث، دعنا نتأكد من أننا جميعًا واضحون بشأن سلوك المستخدم الذي لا يؤثر.

Google Analytics

لا يؤثر وجود Google Analytics على موقعك على البحث بطريقة أو بأخرى، فلا يستخدم جميع مالكي مواقع الويب / مشرفي المواقع / محترفي تحسين محركات البحث Google Analytics.

إذا استخدمت Google منصة التحليلات الخاصة بها لتحديد مقاييس النجاح والفشل لموقعك على وجه التحديد، فستقوم بشكل أساسي غير متساوية، فلا يتم استخدام مقاييس المستخدم الفردي كما تم الإبلاغ عنها أو اكتشافها بواسطة Google Analytics بشكل خاص لصالحك أو ضدك.

الإعجابات والمشاركة والتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي

تم دحض فكرة أن عدد الإعجابات والمشاركات والمتابعين وما إلى ذلك على Facebook أو Twitter أو Instagram أو أي منصة وسائط اجتماعية أخرى) مرارًا وتكرارًا من قبل Google.

مرة أخرى، هذا منطقي تمامًا، حيث صرحت Google بوضوح أن الإشارات الاجتماعية تؤدي للاتي:

من السهل جدا التلاعب بها.
غير موثوق لأنه من المستحيل الحصول باستمرار على كل المحتوى / البيانات المتاحة من هذه الأنظمة الأساسية.

ابتعد عن جميع ممارسات التلاعب على جوجل في تصدر نتائج البحث من خلال قراءة هذا الدليل المتكامل حول تصدر شركات مكافحة الحشرات الصفحات الأولى على جوجل بالرغم من المنافسة القوية، وكن واحدًا منهم اليوم.

لكي أكون متوازناً، أحتاج إلى الإشارة إلى دراسة Hootsuite من 2018 والتي وجدت علاقة بين وسائل التواصل الاجتماعي ونتائج البحث، واقتصرت هذه الدراسة على موقع تويتر و90 صفحة من المحتوى مقسمة إلى ثلاث مجموعات، وكانت النتيجة:

في الأساس، أظهرت كلتا المجموعتين من الصفحات التي تم التغريد عليها تحسينات أقوى في الترتيب في الأطر الزمنية التي كانت أقصر من أن تُؤثر على الروابط.

قالت Google إنها لا تستخدمه كمقياس وهذا صحيح على الأرجح، فكيف يمكن أن يكون الدليل أعلاه يوضح العكس؟

أولاً، البيانات ليست قاطعة على نطاقها، ومن المرجح أن ما نراه هنا ليس تأثير Twitter على الترتيب، بل تعزيز صلة الكيان، علامات التصنيف والكلمات الرئيسية المرتبطة بكيان ما ثم يتم ربطها بالصفحة المشار إليها في التغريدة.

تحقيقًا لهذه الغاية، لم يكن الأمر يتعلق بتويتر أو أي موقع آخر، إنه ببساطة نشهد تعزيزًا لكيانًا غير قائم على الارتباط يؤدي إلى تحسين الترتيب.

سلوكيات المستخدم التي يمكن أن تستخدمها محركات البحث

الآن بعد أن غطينا سلوكيات المستخدم التي لا تستخدمها المحركات (أو على الأقل بعض الجوانب الأساسية التي سمعتها تمت مناقشتها بشكل منتظم)، فلنلقِ نظرة على نوع إشارات سلوك المستخدم التي يمكن لمحركات البحث استخدامها.

النقرات وسلوك ما بعد النقر

بينما صرحت Google بشكل صحيح أنها لا تستخدم Google Analytics لجمع إشارات لاستخدامها في ترتيب الصفحة، فهذا لا يعني أنها لا تستخدم إشارات ما بعد النقر على الإطلاق.

Google تعرف الاتي:

المواقع التي ينقر عليها المستخدمون في نتائج البحث.
ما هي المدة التي قضاها المستخدم في الموقع المستهدف قبل عودته إلى Google.
ما فعله المستخدمون بعد ذلك.

أربع احتمالات أساسية يمكن أن تستخدمها Google لفهم سلوك المستخدم :

ينقر الباحث على موقعك في نتائج البحث ويعود بسرعة إلى المحرك وينقر على الرابط التالي، وقد يكون هذا مؤشرًا واضحًا على أن الباحث يعتقد أن الاستعلام صحيح وأن النتيجة خاطئة ويرسل إشارة صلة سلبية إلى محرك صفحتك من حيث صلتها بهذا الاستعلام.
ينقر الباحث على موقعك في نتائج البحث، ويستمر لفترة طويلة، ثم يعود إلى المحرك وينقر على الرابط التالي لنفس الاستعلام، ومن المحتمل أن يرسل هذا إشارة إيجابية إلى Google بخصوص هذا الاستعلام ويشير إلى أن المستخدم وجد محتوى مثيرًا للاهتمام ويبحث ببساطة عن معلومات أو خيارات إضافية.
يقوم الباحث بالنقر فوق موقعك في نتائج البحث وبعد فترة زمنية طويلة أو قصيرة يعود إلى المحرك، ويقوم بتنقية استعلامه والبحث مرة أخري، وقد يشير هذا للمحرك إلى أن المستخدم نفسه ربما لم يكن محددًا بالقدر المطلوب ولا يطبق صلة جيدة أو سيئة على موقعك.
ينقر الباحث على موقعك في نتائج البحث، وبعد فترة زمنية طويلة أو قصيرة، يعود إلى المحرك ويغير استعلامه بالكامل، ويشير هذا إلى أنهم وجدوا ما كانوا يبحثون عنه وانتقلوا إلى مهمة مختلفة، وهذا من شأنه أن يمر علاقة إيجابية مع هذه الإشارة.

في حين أن هذه الإشارات ستعتمد بشكل واضح على عوامل مثل نوع الاستعلام وأنماط سلوك المستخدم، فإن هذا بمثابة توضيح لأنواع الإشارات التي يمكن الحصول عليها من بيانات النقر الخاصة بك.

يمكننا أن نتوقع رؤية الكثير من هذا مع زيادة تعقيد أنظمة التعلم الآلي، ولن أتفاجأ إذا أصبحت إشارة أساسية لمواقع الترتيب حيث لا يمكن لأي شيء آخر تأكيد نجاح أو فشل SERP أيضًا.

المراجعات

لن تكتمل أي مناقشة حول سلوك المستخدم كإشارة تصنيف بدون ذكر المراجعات.

استخدام موقعك كمراجعة ومراعاة ما إذا كنت قد اجتزت أنشطة تجارية أخرى تقدم نفس الخدمة أو المنتج وتقوية قيمة تلك الإشارة إذا فعلت ذلك.

تأثير Google Analytics

أعلم أنني أشرت أعلاه إلى أن Google قالت إنها لا تستخدم Google Analytics كعامل تصنيف وهذا صحيح، ولكن هذا لا يعني أنهم لا يستخدمونها لإنشاء إشارات الترتيب.

يمكن أن تستخدم Google Analytics لفهم كيف يتم الاتي:

يتم استخدام المواقع الإلكترونية.
يتم تنظيم الموقع الناجح مقارنة بالموقع غير الناجح.
يتفاعل المستخدمون مع موقع الويب، ثم يطبقون هذا الفهم كإشارات على مستوى العالم.

حتى لو لم يستخدموها اليوم بسبب التعقيد، فمن المؤكد أن القليل من التعلم الآلي يمكن أن يجعله ممكنًا ويساعد Google على التنبؤ بدرجة أعلى من اليقين بما إذا كانت صفحة ويب جديدة أو موقع ويب سوف يرضي نية الباحث.

سيو ماستر

كان الغرض من هذه السلسلة التي قدمتها لكَ شركة سيو هو إلقاء نظرة ثاقبة على النهج الذي تتبعه محركات البحث للبحث وكيفية ترتيب الصفحات، وليس لمناقشة استراتيجيات محددة.

إذا كان بإمكان المحرك فهم ما هي نية المستخدم، وأن الاحتمال هو أن يتم تلبية هذه النية من خلال صفحة ويب أو موقع ويب معين، حيث رأينا كيف يمكن للمحرك (أو في بعض الحالات ببساطة) استخدام سلوك الزائر كإشارة بحث، ولكن من الواضح أن هذا هو الهدف النهائي.

ما نحتاج إلى القيام به الآن هو فهم كيف يمكن قياس كل إجراء للمستخدم وتثمينهن فإذا كان من الممكن القيام بذلك بطريقة يمكن تطبيقها على الصعيد العالمي، فمن شبه المؤكد أنه سيتم استخدامها كإشارة في بعض القدرات.

للقيام بذلك، عليك التفكير في: