W związku z wprowadzeniem nowych wyników wyszukiwania Miejsc Google pod koniec października zespół SEOmoz postanowił zebrać i przeanalizować dane, aby ustalić korelację poszczególnych współczynników z pozycją w SERP. W listopadzie zostały zebrane dane z 220 zapytań – 20 amerykańskich miast i 11 rodzajów działalności.

Tak jak w przypadku poprzednich analiz tego rodzaju, należy pamiętać, że:

  1. Korelacja ≠ Przyczyna – nie zawsze dany wysoko skorelowany wskaźnik musi być przyczyną wysokich pozycji.
  2. Znaczenie statystyczne – 0.0 oznacza brak korelacji, a 1.0 jest idealną korelacją. Wg autorów dla algorytmu, w którym jednocześnie brane są pod uwagę setki wskaźników, wynik w przedziale 0.05-0.1 jest interesujący, a w przedziale 0.1-0.3 prawdopodobnie zasługujący na znaczną uwagę.
  3. Korelacja pozycji – korelacje porównują strony, które osiągały wyższe pozycje z tymi rankującymi gorzej. W raporcie ujęte zostały średnie korelacje dla całego zestawu danych.
  4. Zdrowy rozsądek jest niezbędny – dane te powinny być używane jako przewodnik, a nie jako reguły.

Zestaw danych

Miasta: Indianapolis, Austin, Seattle, Portland, Baltimore, Boston, Memphis, Denver, Nashville, Milwaukee, Las Vegas, Louisville, Albuquerque, Tucson, Atlanta, Fresno, Sacramento, Omaha, Miami, Cleveland

Rodzaje działalności: Restaurants, Car Wash, Attorneys, Yoga Studio, Book Stores, Parks, Ice Cream, Gyms, Dry Cleaners, Hospitals

Wyniki, które zostały zebrane wydają się wskazywać, że algorytm Miejsca Google nie różni się specjalnie dla różnych miast (jest taki sam), ale co ciekawe wyniki wskazują na to, że Google zmienia sposób obliczania pozycji w zależności od segmentu działalności w zapytaniu.

Analizy danych dokonał doktor matematyki stosowanej Matthew Peters. Korelacja danych w raporcie dotyczy tylko wyników z Miejsc Google.

Wskaźniki popularności linków do strony

Wskaźniki popularności linków do strony

Z wyjątkiem PageRank wszystkie dane pochodzą z API Linkscape.

Uwaga: W tych danych mozRank i PageRank nie różnią się znacząco od zera.

Wskaźniki popularności linków do domeny

Wskaźniki popularności linków do domeny

Uwaga: Dla tych danych wszystkie miary są znaczące.

Wskaźniki użycia słów kluczowych

Wskaźniki użycia słów kluczowych

Wszystkie dane pochodzą bezpośrednio z wynikowej strony lub wpisu w Miejsca Google. Słowo kluczowe działalności odnosi się do typu, jak „ice cream” lub „hospital” podczas, gdy słowo kluczowe miasta odnosi się do lokalizacji, np „Austin” lub „Portland”. Stosunkowo duża negatywna korelacja dla słowa kluczowego miasta w adresie URL jest wyjątkiem. Rand Fishkin próbuje to wyjaśnić tym, że ogólnokrajowe witryny starające się rankować podstronami nakierowanymi na poszczególne miasta, nie radzą sobie tak dobrze jak witryny lokalne, a zawierają często nazwę miasta w URL. Ale to tylko przypuszczenie.

Uwaga: W tych danych korelacja słowa kluczowego działalności w adresie URL i słowa kluczowego miasta w tytule strony nie różnią się znacząco od zera.

Wskaźniki wpisów w Miejsca Google, ocen i recenzji

Wskaźniki wpisów w Miejsca Google, ocen i recenzji

Wszystkie dane pochodzą bezpośrednio ze strony Miejsca Google dla wyniku.

Uwaga: W tych danych wszystkie miary są znaczące.

Interesujące wnioski i notatki z tego badania

  • W wynikach Miejsc wskaźniki popularności linków na poziomie domeny wydają się bardziej znaczące niż te dotyczące konkretnej podstrony. Słyszeliśmy o tym, że linki nie są tak ważne w wyszukiwaniu lokalnym i wyniki wydają się to potwierdzać, ale nie są całkowicie bezużyteczne, szczególnie na poziomie domeny.
  • Używanie słowa kluczowego miasta i typu działalności w tytule strony oraz w nazwie we wpisie Miejsca może przynieść pozytywny impuls. Wyniki używające tych słów kluczowych wydają się często pokonywać konkurencję, np.
    SERP - używanie słowa kluczowego miasta i typu działalności
  • Więcej prawie zawsze znaczy lepiej w przypadku wszystkiego związanego z wpisem w Miejsca Google – więcej powiązanych map, więcej opinii, więcej wyników „Więcej informacji na temat tego miejsca”, itd. Jednak te miary nie wyglądają na tak znaczące jak wstępnie zakładano. Możliwe, że brak „spójności” w dużym stopniu był przyczyną, że te korelacje nie były wyższe.
  • Niektóre rzeczy, które nie zostały zmierzone w tym raporcie są szczególnie interesujące, w tym:
    • odległość od „centrum” (trudne do zebrania dla każdego wyniku),
    • spójność wpisów (podobno najważniejszy element układanki wyników lokalnych) pod względem adresu, numeru telefonu, nazwy firmy, rodzaju,
    • obecność specyficznych źródeł wpisów.
  • Dane nie odbiegają bardzo od Local Search Ranking Factors, co jest dobrym znakiem.

W przyszłości być może pojawią się analizy dla większego zestawu danych i większej liczby wskaźników.

(Źródło: http://www.seomoz.org/blog/google-places-seo-lessons-learned-from-rank-correlation-data)