Google रैंकिंग में एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में प्रयोज्य संकेतों का उपयोग कर रहा है। Google शायद "बाउंस रेट" का उपयोग नहीं करता है, कम से कम Google Analytics द्वारा मापा नहीं जाता है। इसके बजाय, Google पर निर्भर करता है:
- दर (CTR) पर क्लिक करें - किसी साइट पर SERPs से क्लिक करने वाले लोगों की संख्या इस बात का अच्छा संकेत है कि साइट क्वेरी के लिए प्रासंगिक है या नहीं। जब किसी साइट को उस स्थिति के लिए इससे भी बदतर CTR मिल जाती है, जो उसकी स्थिति में है, तो उसकी रैंकिंग खराब हो जाएगी। जब किसी साइट को उस स्थिति में अन्य साइटों की तुलना में अधिक सीटीआर मिलती है, तो रैंकिंग बेहतर हो जाएगी।
- बाउंस बैक रेट (BBR) - उन लोगों की संख्या जो साइट से वापस बटन को SERPs पर क्लिक करते हैं और फिर अपने परिणामों से साइट को छिपाते हैं, दूसरी साइट पर क्लिक करते हैं या अपनी क्वेरी को परिष्कृत करते हैं। CTR की तरह, Google को समायोजन करने की संभावना है जब BBR उम्मीद से बेहतर या बहुत खराब है।
उछाल दर आमतौर पर आपके बीबीआर को मापने के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में उपयोग किया जा सकता है, लेकिन कुछ सीमाएं हैं:
- बाउंस दर को प्रतिशत एकल पृष्ठदृश्य सत्र के रूप में मापा जाता है। बाउंस बैक रेट वह नंबर है जो बैक बटन पर हिट होता है।
- बाउंस दर में वे लोग शामिल होते हैं जो आपकी साइट (विज्ञापनों सहित) पर बाहरी लिंक पर क्लिक करते हैं, बाउंस बैक रेट नहीं होता है।
- बाउंस दर में वे लोग शामिल होते हैं जो टैब या ब्राउज़र विंडो बंद करते हैं, बाउंस बैक रेट नहीं होता है।
- कुछ साइटें पूर्ण उत्तर प्रदान करती हैं जो उपयोगकर्ता किसी एक पृष्ठ में चाहते हैं। ऐसी साइटों में उच्च उछाल दर हो सकती है, लेकिन कम उछाल वाली वापस दरें।
- उछाल दर को लेखों को कई पृष्ठों में विभाजित करके प्राप्त किया जा सकता है। उस सामरिक चोट ने बाउंस बैक रेट को प्रभावित किया।
इसके अलावा, जैसा कि अन्य उत्तरों ने बताया है, Google के मैट कट्स ने कहा कि रैंकिंग एल्गोरिदम के हिस्से के रूप में उनके ज्ञान में उछाल दर का उपयोग नहीं किया गया है। उन्होंने कहा कि बाउंस बैक रेट के बारे में कुछ भी नहीं है (जो कि बिल्कुल अलग है)।
मुझे यकीन है कि Google इन संकेतों का उपयोग मेरे अनुभव के आधार पर उस साइट के साथ करता है जिस पर मैं एसईओ कर रहा था। यह एक प्रकार की उत्पाद साइट थी। हमने देखा कि हम केवल कुछ उत्पादों को अपने लक्षित खोजशब्दों के लिए रैंक करने के लिए नहीं पा सके, इसके बावजूद उनमें भारी मात्रा में आंतरिक पेजरन डाला गया। एक पैटर्न जो उभर कर आया वह यह था कि जिन उत्पादों की रैंकिंग नहीं हो रही थी उनमें रैंक की तुलना में कम सामग्री थी। सामग्री हमेशा बहुत सारे पाठ का मतलब नहीं थी, हमारे पास कई प्रकार की सामग्री थी:
- उत्पाद खरीदने के लिए स्थानों की एक सूची
- कई विक्रेताओं से कीमतें
- उत्पाद के बारे में उपयोगकर्ताओं द्वारा लिखित समीक्षा
- उत्पाद के पेशेवर चित्र
- उत्पाद के उपयोगकर्ता प्रस्तुतकर्ता चित्र
- उत्पाद के बारे में लेखों के साथ अन्य साइटों के बाहरी लिंक
- आप के पास उत्पाद कहां पाया जा सकता है, इसका एक नक्शा
हमने महसूस किया कि इस प्रकार की कई सामग्री Google के लिए सीधे मापना मुश्किल होगा। क्या यह वास्तव में पता था कि पृष्ठ पर एक नक्शा था? क्या यह कीमतों की उपस्थिति का पता लगाने की कोशिश कर रहा था? सभी उपयोगकर्ता समीक्षाएँ अपने स्वयं के पृष्ठों पर थीं, क्या यह वास्तव में बहुत सारे पृष्ठों को क्रॉल करके और कुल योग जोड़कर प्रत्येक उत्पाद से जुड़े पाठ की मात्रा को माप सकता था? हमने यह प्रमाणित किया कि Google के लिए यह मापना बहुत आसान होगा कि उपयोगकर्ता पृष्ठ पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं और उस पर रैंकिंग को समायोजित करने के बजाय सीधे सामग्री की मात्रा को मापने की कोशिश कर रहे हैं।
सबसे पहले, हमने कुछ बदलाव किए कि हमारी उछाल दर कैसे मापी गई। हमने "ईवेंट" लागू किया, ताकि जब उपयोगकर्ता बाहरी लिंक पर क्लिक करें, तो इसे एनालिटिक्स में मापा जाएगा। हम नक्शे को स्थानांतरित करने और पृष्ठ को नीचे स्क्रॉल करने जैसी वस्तुओं के लिए "ईवेंट" में भी डालते हैं। हमें लगा कि जब कोई उपयोगकर्ता पृष्ठ के साथ इंटरैक्ट करता है, तो उसे बाउंस के रूप में नहीं गिना जाना चाहिए, भले ही वह उपयोगकर्ता साइट पर एक से अधिक पृष्ठ नहीं देखता हो।
फिर हमने प्रत्येक उत्पाद के लिए सामग्री की मात्रा के साथ उछाल दर को सहसंबद्ध किया। परिणाम हम उम्मीद कर रहे थे की तुलना में बहुत अधिक नाटकीय थे। जिन उत्पादों में बोलने की सामग्री नहीं है, उनके लिए उछाल दर लगभग 90% थी। प्रत्येक प्रकार की बहुत सारी सामग्री वाले उत्पादों के लिए, बाउंस दर 15% से कम थी। बीच में कुछ सामग्री वाले उत्पाद गिर गए। हम इसका उपयोग यह देखने के लिए कर सकते हैं कि किस प्रकार की सामग्री उपयोगकर्ताओं को सबसे अधिक मूल्यवान लगी। हम एक लेख के पहले बाहरी लिंक को खोदने के लिए दसवें उपयोगकर्ता की समीक्षा की याचना करने पर एक मूल्य भी लगा सकते हैं।
इस उछाल दर के साथ रैंकिंग भी बहुत निकट से संबंधित है। हमें बहुत ही कम उछाल दर वाले पृष्ठों की ओर कम आंतरिक लिंक्स की आवश्यकता थी, ताकि वे मामूली उच्च उछाल दर वाले पृष्ठों की तुलना में # 1 रैंक प्राप्त कर सकें।
