A Google találati listák kattintási pozícióiról eddig is közszájon forgott a triviális sejtés: az előkelőbb helyezésű oldalakra több időt és figyelmet szánnak a felhasználók, illetve nagyobb aktivitásra (konverzió) bírhatók rá ezekben az esetekben.

Praktikusan a dolog annyit jelent, hogy aki egy elsőoldalas találati listában 3-4 hellyel van hátrébb, az nem csupán 3-4 hellyel van hátrébb, hanem soktíz százaléknyi minőségi forgalomnak is híján van.

Egyes piacvezető oldalak kimagasló eredményét általában ez okozza, a tökélyre fejlesztett elsőhelyesség. Ebből a pozícióból a látogató olyan bizalmi faktorral érkezik, amit a következő helyek már megközelíteni sem tudnak, abból már tizenkettő egy tucat.

 

Erről a régi sejtésről győződhet meg mindenki, ha a Longhand által importált Yoastos megoldást egy picit még tovább fejleszti úgy, hogy a User-Defined mezőben keletkező értékekre ráereszt egy olyan gruppolós filtert, ami csak a pozíciókat tartja meg (ld. Screenshot). Megijedni nem kell, a keywordök nem vesznek el, UD / Keyword cross-segmenttel lekérhetők maradnak.

 

Az igazi online áruházak immáron az árösszehasonlítók. Ezek a weboldalak igazítják el a vásárlókat, ők osztják szét őket egyes kasszákhoz; ők terelik a legjobb minőségű forgalmat (legjobban konvertáltathatót) az árusítóhelyek (boltok) felé. A vásárlók jobbára már nem az egyes webáruházakban, hanem a gyűjtősite-okon keresgélnek.

A Kirakat.hu és az Olcsóbbat.hu egy portfolióba kerülésével már tényleg világossá vált, hogy az erős piaci szereplők komoly potenciált látnak ebben a szegmensben. Olyan erős SEO pozíciókat foglaltak, melyeket a későn ébredőknek nagyon nehéz lesz még csak megközelíteni is.

Egy Kirakat-Olcsóbbat-jellegű találkozás SEO-szempontból is érdekes problémák elé állítja az egyszeri Sanomás tanácsadót. Hogyan lehet kihozni a két site legjobb eredőjét? A két site eddigi keresőoptimalizálási tevékenysége hol tartalmaz olyan átfedéseket, amelyeket szinergiába kell hozni? Nem kérdés, a válasz mindig: Analytics, Analytics, Analytics.

Tökéletesen összehasonlítható, könnyen olvasható és értelmezhető mérést kell csinálni a két oldalnak. Ez kimondani és leírni általában könnyebb, mint korrektül megvalósítani.

Az eCommerce piac fejlődése azonban ezen múlik: jól mérjük-e a mérhetőt?

* a szerző jelenleg a Kirakat.hu-t és az Olcsobbat.hu-t is kiadó Sanoma Budapest Zrt. tanácsadója

Egy rövid és tömör listát állítottam össze azoknak, akik komolyabban és mélyebben érdeklődnek a Google Analytics iránt, vagy olyan helyen használják, ahol a felhasználói viselkedés mély megértése nélkülözhetetlen.

1. Regexpet készségszinten megtanulni.
2. Amikor filterezésről beszélünk, akkor általában Advanced Filterezésről beszélünk, azaz nem a homokozós include/exclude toolokról. Az cutting-edge okosságok kivétel nélkül itt vannak.
3. Advanced filterezésnél az egyes mezők overwrite-olása tartogat meglepetéseket.
4. Filterezéssel majdnem mindent meg lehet oldani, de a mérőkódok menő paraméterezésével még a mindennél is többet.
5. Vizualizációval vigyázni: idősoros megjelenítője hiányos sorozatok esetén bugos és magyar nyelvű kezelőfelületről nem elérhető(!).
6. Ha az alapprofilunk önmagára nézvést már tartalmaz filtereket, azokat az abból filterezett profilok nem veszik át. Ezek a származtatott profilok a nyers mérőkódos adatokból dolgoznak.
7. Segments-et csak akkor használunk, ha a tendenciák tendenciái iránt érdeklődünk épp.
8. A User-Defined mező egy mérőkódból is írható mező, amivel nagyon elegánsan lehet szegmentálni a látogatottságot, hiszen olyan információt lehet bevinni a rendszerbe, amelyekről a GA alapból nem tudhat. (vö. Analytics __utmv cookie)
9. Ecommerce-mérés használatánál az UD-mezőhöz hasonlatosan ki lehet okosan használni a SKU mezőt.
10. A nyers alapprofilon próbálgatni a filterezést botor dolog, a nyersanyag integritásának megőrzése nagyon fontos feladat.
11. Egy alapprofilhoz mérettől, funkcionalitástól függően akár 3-10 származtatott profil is létrejöhet (sőt, általában kell is ennyi).
12. Ha standard paraméterezett UTM_SOURCE-os linkeket kapunk, akkor official URL-es CANONCIAL-t mindenképpen teszünk a [HEAD]-be (ügyesebbek AllowHash-t használnak) (vö. Analytics „__utmz” cookie)
13. Egyes reportok bookmarkolásának legegyszerűbb módja, hogy a kívánt speciális reportot létrehozzuk browse-olással, majd azt a Dashboard-ra téve, az ott keletkező direkt linket bookmarkoljuk el. Ezek a linkek általában a PDR változóban tartalmaznak egy időintervallum-definíciót, melyet kitörölve szépen elbookmarkolható, utolsó 30 napos reportot kapunk (regexpes kulcsszavas szűkítések nem minden esetben mennek át az URL-ben, azzal jó vigyázni.

+1. Managementnek mindig állítsunk össze sokfülecskés Custom Reportot, ne kelljen bányászniuk a default felületen (logikus dropdown felépítés, adatsor-hegyek: 10 különböző értéket lehet betolni egy sorba a default 5 helyett)

Nagy látogatottságoknál nehéz feladat a forgalom mély megértése; ebben segít a Google Analytics magasszintű használata, illetve egy konkrét funkciója, az ún. filterezés.

Könnyű összetéveszteni a Filter fogalmát a Szegmenssel, pedig működésük alapvetően más. A Filter a komplett logot osztályozza logikai szabályok szerint, a Szegmens pedig „based on sampled data”, azaz közepes-rossz mintavételezésekkel dolgozik (néhol nagyságrendi tévedésekkel). Előnye azonban, hogy instant megoldás, időben visszamenőleg is alkalmazható, ellentétben a Filterrel-funkcióval.

A Filter szépsége nem csupán a mérés pontosságában van, hanem hogy jóval komplexebb feladatokra is használható.

Kíváncsi lehetek rá, hogy egy-egy redizájn hogyan változtatja meg a látogatói viselkedést, mely áramlási utak változtak meg, mely oldaltípusok elosztó szerepe nőtt vagy csökkent éppen.

Honnan jönnek egy-egy sitecsoportnál az új látogatók és melyek saját portfolión belül utaztatottak?

Érdekelhet a bejelentkezett felhasználóinak tartalomfogyasztási szokásrendszere, a regisztrációkor megadott profilok szerint, pl.: milyen tartalmakat fogyasztanak a 30-35 év közötti fővárosi hölgyek.

Ilyen és ehhez hasonló méréseken és azok eredményeinek visszacsatolásán keresztül vezet az út az üzleti logika tökéletesre csiszolásáig; érdemes tehát nagyon komolyan venni.

Néhány tanács a filterek (szűrők) használatához:
 

• Mindig külön profilba filterezzük át a dolgokat, ne az eredetibe dolgozzunk
   
• Ezen új profilokban a GOAL-ok használatának egészen új távlatai nyílnak meg
   
• Regexp-mágiát lehet próbálni megúszni, de nem lehet
   
• Minden aprónak tűnő változtatást ellenőrizzünk vissza, ami a filter beállítását érinti
   
• Nem feltétlenül fontos minden egyes mérendő adatnak külön profilt létrehozni; meglehetősen szórakoztató és tanulságos „szürreális” profilokban értelmezni az adatokat, ahol a pl. a kulcsszavak helyén a találati oldal száma áll (ahonnan az átkattintás történt – de ez a könnyebb áttekinthetőség kedvéért a referer mezőbe is kerülhet), az URL helyén az az oldaltípus (amelybe az adott URL esik: egybefilterezve pl. a cikkoldalak)
   
• Az Advanced Filteren belüli Lookup Table funkció még nem használható, de ha funkciója az Excel-klasszikusnak számító hasonló nevű függvényével lesz azonos, akkor még sokat hallunk majd róla

 

A másik tihanyi előadásomban a forrástartalmakat előállítók felől kapargattam meg a keresőoptimalizálást:

 

Az idei Média Hungária SEO workshopjának egyik prezentációjában a Google-felhasználók tartalomfogyasztási szokásait igyekeztem vizsgálni.

 

Lassan aktuális megújulása apropóján közel egy éve dolgozom a Lap.hu csoporttal. Az április 25-i hétvégén (képek, videó) abba a szerencsés helyzetbe kerültem, hogy a lap.hu szerkesztőinek beszélhettem a keresőoptimalizálásról és a keresőoptimalizálókról.

Az alábbi prezentáció nem tudja tökéletesen visszaadni a szóban elhangzottakat, pláne nem azt a szakmai élményt, amit a szájtcsoport volumene és tartalmi heterogenitása ad a látogatottsági adatok elemzése során.

  

A ’90-es évek legelején járunk. C64-en és Amigán megy az intrózás-demózás (PC még sehol); raszterhurkák overload, smoothscrolling, stb. - fiatal csávók önmegvalósítása. Szénné optimalizált assembly kódok; nemhiába, egy raszterbe nem sok fér ezen az órajelen. Pixel-by-pixel készült képek (Photoshop még sehol), és rajzolt hullámformák a zenéhez (a 8bites, kevéskilohertzes mélyekről le kellett rajzolni a zajt, szűrők még sehol, Cubase is még csak ATARIn).

 

 

Már többen is beharangozták az első igazi hazai webes alapművet, amelyet a hazai internetipar Gerényi Gábor nevű intézménye Internetes tartalomszolgáltatás címmel írt meg és adott ki. E könyv 9. fejezetét teszi ki a keresőoptimalizálás (88-97. old.), melynek szöveghű közlésére kaptam engedélyt a szerzőtől.

Fel-fel bukkanó téma a Magyar Keresőgép; egyetlen dolgot tennék hozzá. Azt a véleményt, hogy egy keresőgép ufótechnológia, melynek fejlesztéséhez nem lehet az utcáról csapatot toborozni.

Olyan adatmennyiséggel kell dolgozni, amekkorát a legtöbben még leírva sem láttak. Ebből következően olyan komoly erőforrásoptimalizálásra van szükség, hogy az egyik legfontosabb dolog a megfelelően gépközeli nyelv(ek) ismerete és gyakorlata lesz.

Egyes core alkalmazások a rendszeren belül olyan (kódszintű) optimalizáltságot követelnek meg, amelyek csak kevés helyen ismeretesek nemcsak a hazai, hanem általánosan a fejlesztői kultúrában. Szinte külön oprendszert (célrendszert: fájlrendszert, lemezkezelést és memóriakezelést, hálózatkezelést) kell hozzá írni.

Ez külön emberanyagot igényel; 100 fejlesztőből jó ha 1 csinált már ilyet, ráadásul nem egyet. Mert az igazi művészet és hatékonyság itt van. Az ekkora gépigényű projekteknél nem mindegy, hogy 300 millió Ft alá a vas, vagy 50.

Sokan sokfélét írnak a SEO-ról idehaza. Ám kevesen vannak, akik valódi, nagyságrendi tapasztalatok alapján írnak; a leüllepedett lényegről és nem a friss uszadékfáról. Jó pár site-tal a hátuk mögött, nem az egyszeri orosztanár módjára, aki egy leckével jár a diákjai előtt.

A többség saját sikertelenségéből kiindulva szerencsejátéknak/pókernek láttatja a kereőoptimalizálást, ami annak tudatában nem meglepő, hogy tapasztalat híján lépéseiket nem tudják egy szálra felfűzni, véletlenszerűen bolyonganak ide-oda. Hitetlenkedve fogadják, hogy a SEO tervezhető-becsülhető.

A másik népszerű civil nézet szerint minden SEO-szakember a Google szemetelője és piócája is egyben – egy személyben ők tehetők felelőssé minden rosszért, ami a találati listákon előfordulhat.

Tény, hogy véleményük néha mindennapi tapasztalatokból (illetve a velünk élő SEO-spamból) is táplálkozik, ám szögezzünk két dolgot:

1. ahol összeírható nagyságrendű a kulcsszavak száma, ott PPC-re van szükség, illetve
2. ahol nincs saját, hozzáadott érték, ott komoly SEO-nak nincs létjogosultsága.

A SEO-spam kényszerűen ott keletkezik, ahol valamelyik fenti két ökölszabályt nem tartják be. Irtása közös ügyünk, mondhatnám: Cosa Nostra.

A SEO-gaz elleni leghatékonyabb gyomirtószernek a nyilvánosság tűnik. Ha egy SEO-szakembernek nincs annyi nyilvános referenciája, mint amennyi véleménye, akkor esélyes, hogy azért nem vállalja azokat nyíltan, mert szakmai hátterének, eszközeinek minősítését akarja ezáltal megúszni. Értsd: jóesélyes SEO-gangxta. Másik lehetséges eset, hogy hivatkozásaik mindenféle titoktartásokra csupán pályakezdő mivoltukat hivatottak elfedni – ez más kérdés. Fontos lenne tehát látni, hogy mely ’kollégák’ állnak azon találalatok mögött, melyek spamnak ítélendők.

A SEO-spam feletti ítélethozatal azonban nehéz bíráskodás; nincs egyértelmű mérce, minden query más és más – márpedig ez a feladat csak konkrét queryk konkrét listáinak konkrét elemzésével lehetséges.

13 éves korában az ember a velencei vitorlástáborban még simán belecsavarja az augusztusi szárazgazt WC-papírba - így próbálja ki, mi is az a dohányzás. A Hoyo de Monterey azonban egy egészen más valami. Abból van összerakva, amiből kell – úgy, ahogy kell. Nem az eres darálékot csomagolja szép nagy levelekbe, és nem a kiváló dohányt hitvány cigarettapapírba.

Mindkét előbbi szélsőségnek akadnak itthon képviselői. Az első esetben értékes, saját tartalom híján a Google-t akarják keményvonalas SEO-val megfejni, a másodikban egyébként kiváló tartalmakat bőven javíthatóan adnak elő.

Alapvetően komoly keresőoptimalizálásnak csak az utóbbi esetben van létjogosultsága. Olyan helyeken, ahol a keresőoptimalizálandó alapanyag meglehetősen nagy és értékes. Pár dolgot azonban jó tudni az ilyen projektekről:

A Google Analyticsben új button jelent meg:

 

Minden számsormániás és trendanalista legszebb álma. A megadott időintervallumot vetíti le animált buborékgrafikonok formájában.

Egy állóképes példát másolok ide, szokás szerint iranymagyarorszag.hu-st. A grafikonon az október 17-i nap forgalmi forrásai látszanak. A buborékok magassága és mérete az adott forrásból jövő látogatók számával, színe a kikattintási-, víszintes pozíciója pedig a térképlátogatási hajlandósággal arányos.

 

Én megértőbb vagyok a látszólagos SEO-szürrealizmussal kapcsolatban. A legvadabb, és legszokatlanabb, legmerészebb megoldások hordozzák a legnagyobb új tapasztalati információcsomagot - és a legnagyobb lehetséges nyereséget.

A Blogter egy gyorsan mozgó tartalomszolgáltató, ahol fix pontokat, erős cölöpöket-pilléreket kell találni, azok alapozási-elkészítési idejét nem alábecsülni (lásd: a kvázimocsárra épült Kőröshegyi völgyhíd). Erre a blogműfajban a címlapon túl a címkék és a profiloldalak a legalkalmasabbak, így a rájuk történő gyúrás nem halott ötlet, sőt. Ha viszont ez a cél, akkor kivitelezésben maradtak még bőven hibák.

Hogy a nófóllózás hoz-e eredmény, gyorsan meglátjuk: ha jövőre is ott lesznek a kódban, akkor bejött – bár ha ebben a formában maradnak, akkor talán már a Mikulással sem fognak találkozni.

Bár keveset mondanak a szlájdok önmagukban, a lényeg az előadásban lett volna - ám C.S. Bernays művésznő Google-t idéző festményeit nem lehet eleget reklámozni.