Egy 2016os felmérés 23 millió megosztásról
Sok pletyka kering a kommentek, megosztások, kedvelések stb.., hatásáról a keresőoptimalizálásra általánosságban. Mégis a kérdés, amiről sok ember beszél, az valójában: ˝A közösségi jelzések rangsor tényezők?˝ Nagyon sok vita kering erről a témáról, ellene és mellette is, mégis néhány vizsgálatot még végeztek. Még semmi nem derült ki a témával kapcsolatban.
És bár azt gondoljuk, hogy a kutatás az egyik legizgalmasabb és leginkább kifizetődő foglalkozás, nekünk nagyon részletes tanulmányozást kell véghezvinnünk azért, hogy pontosan ezt tudjuk meg. Amit szerettünk volna látni azaz, hogy vajon van e bármilyen jó ok arra, hogy azt feltételezzük, hogy a közösségi hálózatoknak bármilyen kapcsolata van egy oldal rangsorolásához adomaszerű bizonyítékokon kívül. Azért, hogy ezt a kapcsolatot tanulmányozzuk, nagyon sok adatra van szükségünk, ezért figyelmeztetlek, hogy nagyon sok idővel és kávéval kell felfegyverkezned, mielőtt elolvasod a tanulmányunkat.
Módszertani megközelítés- hogyan készült a kutatás?
Nem akarunk untatni téged a szakmai részletekkel, amik a kutatáshoz kötődnek., de engedd meg, hogy bemutassuk a kutatás főbb lépéseit:
-A jelenlegi tanulmány azokon a közösségi jeleken alapszik, amelyek a Facebookból, a Google+ból, Pinterestből és a Linkedinből származnak. A Twittert nem tudtuk bevonni ebbe az elemzésbe a hatástalanított megosztások száma miatt.
-Figyelembe vettük az összes közösségi jelet a tartalom kb 300 000 db-jából, ami 34 000 véletlenszerűen kiválasztott kulcsszóból ered, amik 1-től 10-ig rangsorolva vannak a Google-on. Az összes kutatási adat 2016 májusában és júliusában lett összegyűjtve.
-A jelenlegi tanulmány megmutatja a kölcsönviszonyt a közösségi jelzések és a keresőmotor, a Google között. Mégis a kölcsönviszony nem jelent előidézést.
Az egyik módszertani felderítés, amit meg szeretnénk említeni az,hogy az átlagérték az összes belépésből lett kiszámolva, amik legalább egy, de kevesebb, mint 100 000 kedvelést, megosztást vagy kommentet kaptak (ezért nagyobb mint 0). A felső határ elméleti (a közösségi jelek megjelenése az említett szint felett hajlamosak csak ritkán szervesek lenni) és gyakorlati ( nagyságrendje, még az érték legkisebb száma a küszöbérték fölött hatással lehet a rang pontszámára és nem jellegzetessé teszi) szempontok szerint lett felállítva.
Erős megjelenés a közösségi hálózatokon kölcsönviszonyban áll a jobb rangsorolással
Átlagosan, a közösségi hálózatokon való megjelenés (ami tartalmazza a kedveléseket, megosztásokat és kommenteket a Facebook-on, a plusz megosztásokat a Google+-on, Linkedin-en és a Pinterest-en) negatívan kapcsolatban van az oldal rangsorolásával, és a kapcsolat közel lineáris (és tökéletesen lineáris az első 5 rangsorolásig). Ez azt jelenti, hogy általában minél kisebb a rangsorolási szám (így magasabb rangú az oldal) annál nagyobb a lehetőség arra, hogy az átlagos megjelenés a közösségi hálózatokon nagyobb.
Magasabb rangsorolás összefüggésben van a Facebook-kal, Google+-szal, Linkedin és Pinterest magas számú megosztásaival együttesen
Ez igaz majdnem az összes egyéni közösségi hálózatra is, habár a kapcsolat linearitása változik. A Facebook (teljes tevékenység, ami tartalmazza a kedveléseket, kommenteket, megosztásokat) és a Google+ vannak a legközelebb a tökéletesen lineáris kapcsolathoz, mindkettő 2-vel tér el az elvárt értéktől. Linkedin kapcsolata az oldal rangsorolással határozottan kevésbé lineáris, habár az általános tendencia még mindig érvényes. Az egyetlen oldal, ami szembeötlik az a Pinterest, mert egyáltalán nincs semmiféle linearitás és azért is, mert ez az egyetlen közösségi platform, ahol a megosztások legmagasabb száma nem kapcsolható össze az első rangsorral.
Top 4 rangsorolási pozíció, amiknek jelentősen több a Facebook tevékenysége
Még a Facebooknál is, a dolgok kissé komplikáltabbak. A kedveléseknél, a linearitás megtörik a második rangsorolástól, kivéve hogy ez igaz az első 5 rangsorolásra és a top 3-nak jelentősen magasabb a számuk mint a maradéknak.
Több megosztás magasabb rangsorolással kapcsolódik össze ( így tehát az alacsonyabb rangú számok) egyértelmű módon az első 7 rangsorolásnál és megint az első 3 rangsorolás jelentősen nagyobb mint a maradék ( az első lényegesen magasabb mint a következő kettő).
A kommentek linearitást tanúsítanak az első 6 rangsorolásnál és az első rangsorolásnak jelentősen magasabb száma van, mint az összes többinek, ami követi. Általánosságban, amíg semmilyen okozati viszony nem bizonyítható, több megjelenés a Facebook-on egyértelműen összekapcsolható magasabb ranggal a keresési listán.
Az átlagos Google+ megosztások az első rangsorolásnál lényegesen magasabbak
A Google+-nál, a linearitás még mindig megfigyelhető, általában, de a legtöbb inkább zárójelesen. Van egy tisztán látható vonal az első rangsorolástól a negyedikig, aztán egy másik az ötödiktől a nyolcadikig. Továbbá, az átlaga az első rangsorolásnak jelentősen nagyobb, mint a többi érték, ahogyan a különbség az első két rangsorolás átlagértéke között, bármilyen másik két rangsorolás különbségéhez hasonlítva.
A Linkedin tevékenységek és rangsorolások között nem tudunk közvetlen kölcsönviszonyt kialakítani
A Linkedin-nél nincs valami nagy linearitás, kivéve, azt az egyet, ami a hatodik rangsortól a nyolcadikig látható (de ahhoz hogy felvázoljunk bármilyen következtetést az összes tíz rangsorolásnak egy szakaszban kellene lenni). Amit lehet mondani teljes bizonyossággal az az, hogy az első rangsorolás átlaga magasabb, mint bármely más rangsorolásé. Ennek ellenére nehéz bármit is állítani az ezek mögötti kapcsolatokról, mivelhogy a második legmagasabb átlagérték megfelel a tízedik rangsorolásnak, amíg a legalacsonyabb átlag a nyolcadik rangsorolásnak felel meg.
Pinterest nagyszámú megosztásai nincsenek kölcsönviszonyban a magas rangsorolással
Pinterest az egyik olyan közösségi hálózat, ami 2 ok miatt tűnik ki. Az egyik az, hogy nincs semmilyen egyértelmű linearitás (legalábbis nem ugyanaz a kapcsolat irányába, mint amit a Facebook és a Google+ esetében láttunk). A második ok az az, hogy ezúttal a megosztások legmagasabb átlagértéke még az első rangsorolással sincs kapcsolatban. A két legmagasabb érték a nyolcas és hetes rangsorolással illetőleg van kapcsolatban. Valójában az átlag az első rangsorolásnál kiderült, hogy a kilencedik legmagasabb (és ironikusan, az egyetlen átlag, ami kisebb a kilencedik rangsorolásnál). Ez nem azt jelenti, hogy nem kellene megpróbálnod annyi megosztást szerezned Pinterest-en amennyit csak lehet, hanem azt, hogy valószínűleg nem lesznek jó mutatója a teljes kutatási eredmények rangsorolásának.
Megosztó tevékenységek a rangsorolással és a tartalom hosszúságával kapcsolatban
Egy előző tanulmányban, ami egy kognitív laborban lett megszervezve, rájöttünk arra, hogy a rövidebb cikkek általában magasabb rangsorolással köthetők össze. De ez egy kapcsolat a posztok hosszúságán, a megosztások számán és a rangsoroláson belül? (fontold meg az átfogalmazást). Ezzel az értékes adattal, ami a rendelkezésünkre áll, eldöntöttük, hogy megnézzük, hogy van e kapcsolat a tartalmak hosszúsága, a megosztások száma és a rangsorolások között.
Kategóriákba csoportosítottuk az összes 300 000-nél kevesebb szavas posztot, ami 1-ről indul és 10 000 szóig tart. Azt a két kategóriát hangsúlyoztunk, amit lényegesebbnek találtunk.
-Tartalom 1-50 szó között. Alapvetően mikro-tartalmakat vizsgálunk itt. Azért választottuk ki ezt a kategóriát, hogy megvitassuk, mint ahogy általában az első dolog, ami eszünkbe jut, amikor arról beszélünk, hogy a közösségi média rövid tartalmú.
-Tartalom 1001-5000 szó között. Kiválasztottuk ezt a kategóriát, mint a tartalom hosszúság nyertesét a rangsorolással kapcsolatosan, ahogyan azt láthatod a lenti ábrán.
Tartalom 1-50 szóig, ami magas Facebook tevékenységgel és az első rangsorolással kapcsolható össze
Az előrejelzés szerint, amikor a mikro-tartalomról van szó, egy hatalmas különbséget láthatunk az első pozíció és az összes többi között. Még akkor is, ha összeadjuk a többi kilenc pozíció megosztásainak számát, akkor sem kapjuk meg a kedvelések, megosztások és kommentek olyan magas számát, mint amit az első rangsor mutat.
Nincs semmilyen kapcsolat a Facebook tevékenységek és rangsorolások között, amikor egy hosszabb tartalmat vizsgálunk
Amikor azokról a posztokról beszélünk, amik általában sikeresek a szavak száma szerint ítélve,nem mondhatjuk azt, hogy ugyanaz a sikeres ismétlődik meg, amikor a Facebook tevékenységek számára kerül a sor az első rangsorolásnál. Itt a Facebook kedvelések, megosztások és kommentek együttes összegéről beszélünk. Mégis, egy közvetlen kölcsönviszony van a Facebook tevékenységek és a tartalom rangsorolása között, ami 1001-5000 szó között nem készíthető.
Mikro-tartalom, ami az első helyen van, kölcsönviszonyban van a magas Google+ megosztásokkal
A Facebook esetében a mikro tartalom úgy tűnik, hogy egy igazi áttörést mutat. Mégis, habár egy magas kölcsönviszonyt láthatunk az első pozíció és a Google+ megosztásainak száma között, nem jelentkezik ugyanaz a linearitás a maradék pozícióknál. Például, majdnem ugyanannyi megosztás van a második pozíciónál, mint a hetediknél. Habár, egy erős kölcsönviszony található a mikro tartalom, a magas Google+ megosztások és az első rangsorolási pozíció között.
Csekély mértékű linearitás a Google+ megosztások és rangsorolások között hosszú tartalomnál
Amikor az 1001-5000 szavas tartalomról beszélünk, egyfajta linearitást láthatunk, ami, habár nem következetes, de mégis jobb, mint a Facebook esetében. Zárjuk ki a harmadik pozíciót, az első hat pozíció úgy tűnik, hogy egyfajta állandóságot követ, amikor a Google+ megosztások és rangsorolások közötti kapcsolatról beszélünk.
Linkedin magas megosztások kölcsönviszonyban vannak a mikro-tartalmú első rangsorolásokkal
Ha nem tudunk meghatározni egy erős kölcsönviszonyt a rangsorolások és a Linkedin tevékenység között amikor a teljes mintáról beszélünk, amikor pedig 1-50 szavas tartalmat keresünk, akkor határozottan kimondhatjuk, hogy kölcsönviszony van a Linkedln megosztások, a mikro-tartalom és az első rangsorolás között. Aztán megint, csakúgy mint az előző esetekben, nincs közvetlen kölcsönviszony amikor más rangsorolási pozíciókról beszélünk, mégis az első pozícióval való kapcsolat olyan erős hogy növelheti az érdekeltséget.
1001-5000 szavas tartalomnál, a Linkedin úgy tűnik, hogy a kölcsönviszonyban van a rangsorolással úgy mint általában.. vagy jobban mondva, nem. Csak azzal, hogy egy pillantást teszünk a lenti diagramra ki tudjuk találni, hogy nem egy erős kölcsönviszony van a Linkedin megosztások, a közepes hosszúságú tartalmak és a rangsorolások között.
Pinterest megosztások nincsenek kölcsönviszonyban a rangsorolásokkal, amikor a mikro-tartalmat vizsgáljuk
A Pinterest továbbra is ugyanazt a jellegzetes viselkedést mutatja, nem számít a tartalom és a rangsorolások mintája, amit vizsgálunk. Valóban a rangsor első mikro-tartalom jóval több Pinterest megosztással rendelkezik, még sincs semmiféle linearitás, ahogy az összes többi pozíciónál is látszik. Csak azzal, hogy megnézzük a lenti diagramot, észrevesszük, hogy a kölcsönviszony vagy a linearitás nem a legmegfelelőbb szavak ebben a szövegkörnyezetben használni.
Lineáris kölcsönviszony a Pinterest megosztások és rangsorolások között, amikor a hosszú tartalmat vizsgáljuk
Ahogy előbb is említettem, a Pinterest sajátosnak mutatkozik, amikor az 1001-5000 szavas posztokról beszélünk, csak hogy ebben az esetben, a közösségi hálózatnak valószínűleg a legtisztább linearitása van a megosztások száma és a rangsorolások között, amikor a közepes tartalomról beszélünk.
Még egy kis módszertani felderítés
Kérlek járj a kedvünkbe amíg elmagyarázzuk, miért választottuk csak azokat a közösségi jelzéseket vizsgálatra, amik a top 10 eredményeként jöttek létre. A keresőmotor oldalakon, ez általában azt jelenti, hogy a webes keresésnek csak az első oldalát vizsgáljuk. Azért választottuk, hogy így csináljuk, mert őszintén szólva, ha nem vagy a top 10 között, akkor a felhasználónak nagyon kis esélye van arra, hogy megtalálja a weboldalad a keresés során. Számos tanulmány van ezzel kapcsolatban és az eredmények különbözhetnek, de töméntelen különbség van aközött ha az első vagy a második oldalon vagy. Ahogy a lenti ábrán is láthatod, még a legkonzervatívabb becsléseknél is, a különbség aközött, hogy az első vagy a második oldalon vagy elég megdöbbentő.
Az oldalakkal kapcsolatban, az Optify tanulmány azt állítja, hogy az első oldal eredményei az eredmények kb. 89,69%-át söprik be, amíg a Chitika 1 szerint ez a szám 91,5%. A Moz tanulmány viszonylag 52,4%-ra teszi ezt a számot, ami egy sokkal alacsonyabb szám. Ez szintén a legújabb tanulmány, ezért lehetséges, hogy némileg pontosabb.
Más lényeges tanulmányok és Google pozíciók
Ahogy már ezelőtt is említettük, nagyon sok vita, sőt tanulmány született a közösségi jelek fontosságáról a rangsorolásban. Miközben egy részük, mint a Moz tanulmány, azt állítja, hogy jó okunk van azt hinni, hogy a Google nem használ közösségi megosztást, ami közvetlenül az algoritmusába számít bele, vannak más álláspontok is, mint a Neil Patels, amely kiemeli azt a tényt, hogy egy erős kapcsolat lehet a kettő között ( úgy mint ahogy láthatjuk a lenti képernyőképen, ami a Quick Sprout’s Gifographic-ról lett leszedve)
Természetesen még a Google –nak, Matt Cutt-on át ( jelenleg egy hosszabb kihagyás az állásából, mint a Google webes spam csapat) volt valami mondanivalójuk ezzel kapcsolatban. Hogy rövid legyek, amit a keresőmotor közölt 2014-ben az az, hogy a Google úgy kezelte a Facebook és Twitter posztokat, mint ahogy más weboldalakat keresésre, de nem rangsor tényezőként. És miért tették ezt? Mivel, ahogy a Google is mondja, ők nem fognak jeleket használni ahhoz, hogy befolyásolják a keresés sorrendjét hacsak nincs nem bíznak a jelek jelentésében.
Cutt szerint, egynek aktívnak kellene lennie a közösségi hálózatokon sok jó okért, mégis, a magas rangúság nincs ezek között. John Mueller, aki Webmester Trend Elemző a Google-nél, szintén azt bizonygatta, hogy nincs közvetlen rangsorolás a Google rangsor algoritmusában.
Nem tudunk egyetérteni többet azzal, hogy egynek meg kellene jelennie a közösségi médián nem a sorrendekért, hanem azért, hogy felépítsék a márkájukat és minősitett kereskedést vezessenek. Mégis a jelenlegi tanulmány kíváncsivá tett minket, hogy mi van akkor, ha a Google valóban azt csinálja, amit prédikál és mi van akkor, ha a Google mérnökök nem teszik törvényes fizetőeszközzé a közösségi jeleket.
Befejezésként
Most, hogy minden csoport meg van, fontos hogy tisztázzuk a dolgot. A régi tudományos mottó: a kölcsönviszony nem vonja maga után az előidézést. Hogy tisztességes legyek, soha sem állítottuk azt, hogy mi megpróbáltuk bizonyítani (vagy megcáfolni) azt, hogy a magasabb jelenlét a közösségi hálózatokon magasabb helyhez vezet a keresőmotor rangsorban. Mi csupán csak megfigyeltük, hogy a kettő között egyfajta kapcsolat van, noha a pontos jelleg valószínűleg sokkal bonyolultabb és nem biztos, hogy ugyanaz érvényes az összes közösségi hálózatra.
Még ha a tesztek, amiket az adatokon végeztünk csupán a kölcsönviszony erősségének a létrejöttét célozzák meg, és nem az okozati összefüggés irányítottságát. Tehát tudjuk, hogy egyfajta kapcsolat van a megosztások és a rangsor lista pozíciói között, csak abban nem vagyunk biztosak, hogy vajon a megosztások vezetnek jobb pozícióhoz vagy a magasabb pozíciójú oldalak kapnak több megosztást.
Mindezek ellenére, valószínűleg megéri említeni azt a mai szállóigét, ami a XKCD internetes képregény készítőtől ered, ami azt mondja: „a kölcsönviszony nem vonja maga után az előidézést, de sugallóan mozgatja a szemöldökét és titokban gesztikulál, míg azt motyogja ’nézz oda’.” Ami azt jelenti, hogy csak azért, mert nem tudjuk határozottan állítani, hogy több megosztás a közösségi hálózaton a rangsor listán magasabb pozícióhoz vezet, nem jelenti azt hogy nem történhet meg. Csak más szempontokat is figyelembe kell vennünk.