Влияние количества товаров на странице интернет-магазина на видимость в поисковых системах: мини-исследование

от автора

Всем привет! Меня зовут Юрков Сергей, я Head of SEO в SEO&ROI. Сегодня мы обсудим, как количество товаров на странице интернет-магазина влияет на ее видимость в поисковых системах и, как следствие, на объем трафика и потенциальные продажи. Проведем мини-исследование на основе анализа одного сайта в e-com и рассмотрим, существует ли зависимость между числом товаров на странице и показателями видимости в поиске.

1. Исходные данные для мини-исследования

Для исследования был выбран один интернет-магазин, из которого были проанализированы данные по 1 800 URL-адресам. Такой подход обеспечивает однородность факторов на уровне сайта, позволяя сосредоточиться на различиях между отдельными страницами.

Основные параметры:

  • Количество товаров на странице: число товаров, представленных на каждой странице каталога.

  • Показатели видимости: данные о том, по какому количеству запросов страница отображается в топ поисковой выдачи (топ-1, топ-3, топ-5, топ-10, топ-50).

  • Видимость: прогнозный показатель трафика, рассчитываемый как сумма показов по всем запросам, умноженная на CTR позиций по этим запросам.

2. Предварительная обработка данных

Перед проведением анализа была выполнена предварительная обработка данных для удаления выбросов и обеспечения надежности результатов.

Шаги обработки:

  1. Расчет первого (Q1) и третьего (Q3) квартилей для данных по количеству товаров на страницах.

  2. Вычисление межквартильного размаха (IQR)

  3. Определение границ для выявления выбросов:

  4. Фильтрация данных, выходящих за пределы установленных границ.

В результате обработки были удалены страницы с аномально большим или малым количеством товаров, что позволило сосредоточиться на основной массе данных и избежать искажения результатов.

3. Проведение статистических тестов для определения наличия зависимости

Формулировка гипотез

  • Нулевая гипотеза (H0). Корреляция между количеством товаров на странице и показателями видимости равна нулю (нет зависимости).

  • Альтернативная гипотеза (H1). Корреляция отличается от нуля (существует зависимость).

Проверка значимости коэффициента корреляции Спирмена

Для определения степени зависимости использовался коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Были рассчитаны коэффициенты корреляции и соответствующие p-значения для различных показателей видимости.

Результаты:

  1. Видимость от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.325

    • p-значение: 3.633

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

  1. Количество запросов в топ-50 от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.214

    • p-значение: 2.561

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

  1. Количество запросов в топ-10 от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.299

    • p-значение: 8.005

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

  1. Количество запросов в топ-5 от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.372

    • p-значение: 7.404

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

  1. Количество запросов в топ-3 от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.360

    • p-значение: 1.149

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

  1. Количество запросов в топ-1 от числа товаров на странице:

    • Коэффициент корреляции Спирмена: 0.254

    • p-значение: 4.103

    • вывод: корреляция значима на уровне значимости 0.05.

Графики распределения данных показывают, что с увеличением количества товаров на странице наблюдается определенная тенденция к росту показателей видимости и количества запросов в топовых позициях. Однако значительная часть страниц имеет низкие показатели видимости независимо от числа товаров.

4. Итоговые выводы по мини-исследованию

Обнаруженная зависимость

  • Слабая положительная зависимость между количеством товаров на странице и показателями видимости в поисковых системах.

  • Коэффициент корреляции около 0.3 указывает на слабую связь, но статистически значимую.

Оценка мощности теста постфактум

  • Мощность теста при коэффициенте корреляции 0.3, объеме выборки 1 820 и уровне значимости 0.05 составляет 1.0.

  • Интерпретация: это означает, что при данных параметрах тест практически гарантированно обнаружит значимую корреляцию, если она реально существует.

Практическая значимость

  • Слабая положительная зависимость означает, что при увеличении количества товаров на странице число запросов, по которым страница отображается в топе, незначительно увеличивается.

  • Коэффициент корреляции 0.3 говорит о том, что изменения в одном факторе (количество товаров) объясняют небольшую часть изменений в другом факторе (число запросов в топ). В данном случае это около 9% общей вариации (0.3^2 = 0.09) в числе запросов, попадающих в топ-10, которые можно объяснить количеством товаров на странице.

  • Остальные 91% вариации обусловлены другими факторами. То есть 91 % других запросов в топ находятся из-за других факторов.

Выводы и рекомендации

  • Статистическая значимость корреляции подтверждена, но практическая значимость невелика. В вашем случае, хотя корреляция статистически значима, она объясняет нахождение в топ, лишь небольшой части запросов.

  • Другие факторы, такие как качество контента, поведенческие факторы, оптимизация страницы и внешние ссылки, вероятно, оказывают большее влияние на видимость страниц в поисковых системах.

  • Рекомендация. Для улучшения видимости необходимо комплексное улучшение страницы включая увеличение числа товаров на странице, оптимизацию контента, технические аспекты и улучшение пользовательского опыта.

Заключение

Проведенное мини-исследование показало, что увеличение количества товаров на странице интернет-магазина имеет слабую, но статистически значимую положительную связь с видимостью в поисковых системах. Однако влияние этого фактора невелико, и для достижения значимых результатов в SEO необходимо учитывать и оптимизировать множество других параметров.

Будущие исследования могут быть направлены на анализ влияния других факторов на видимость страниц, а также на проведение аналогичных исследований для других поисковых систем, таких как Google.


Подписывайтесь и задайте вопросы в комментариях. 


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/850964/