Накрутка поведенческих факторов: дорого, сложно, но можно. Если очень хочется
Тема накрутки поведенческих факторов является одной из обсуждаемых в рунете за последние два года. Все SEO-специалисты слышали об этом способе продвижения, но не каждый пробовал его на практике.
Мы решили попробовать накрутку ПФ на собственном продукте компании и запустили ее в июне 2023 года. Методом проб и ошибок нам удалось добиться хороших результатов.
В этой статье расскажу, что мы делали, с какими проблемами столкнулись и как попали в топ-3 выдачи.
С чего начинали?
Наш сайт был полностью оптимизирован, но казалось, что ему не хватает чего-то важного, чтобы подняться на более высокие позиции в поисковых результатах. Многие группы запросов держались на 10-20 местах, что сделало наш сайт идеальным кандидатом для накрутки поведенческих факторов.
Для получения ответов на вопросы: С чего начать? Как крутить? Какие риски? – занялись ресерчем информации. Читали статьи, просмотрели десяток видео на YouTube, нашли подходящий курс, который дал основное понимание о методах накрутки поведенческих факторов. Но даже после этого оставалось много вопросов. И на практике оказалось, что не все так просто.
Для накрутки выбрали сервис Webvisitor CDT, который позволяет:
- эмулировать поведение пользователя в сети;
- создавать профили пользователей и прокачивать их на протяжении заданного периода;
- совершать заходы на сайт из поисковых систем (Яндекс и Google) по заданным ключевым словам и дополнительным параметрам (в том числе региональным);
- рандомно эмулировать действия пользователей на сайтах (клики, плавные движения мыши, прокрутка, выделения текста);
- совершать клики по заданным элементам на сайте с последующим заполнением случайных форм и настраиваемым поведением.
Программа имеет мануал с описанием принципа работы и информацией о настройках. Но также можем отметить минусы программы:
- Для работы программы требуется сервер на Windows, который обычно стоит дороже сервера на Linux.
- Программа требует значительного количества свободной внутренней памяти. Кроме того, она забивает оперативную память, но не освобождает ее автоматически, поэтому приходится использовать стороннюю программу для очистки оперативной памяти.
- Иногда в логах программы могут возникать ошибки, причины которых не всегда можно понять.
Готовим задание
Далее нужно определить количество ресурсов для запуска программы и ее корректной работы. Для этого:
- выбрали запросы из топ 5-20, по которым будет осуществляться накрутка;
- определили диапазон количества переходов в день для каждого запроса, где максимальное значение – это точная частота запроса в месяц, деленная на 30 дней и умноженная на коэффициент;
- указали диапазон количества конкурентов. Ссылки на нах будут скликиваться профилем перед заходом на сайт;
- назначили регион, по которому будет проходить поиск.
Итоговое задание сформировали в файл, который содержит все представленные данные. Он выглядел следующим образом:
Например, строка site.com;извлечь страницу из pdf файла;1,3;0,2;0;
Каждый элемент разделен:
- 1 элемент – название сайта,
- 2 элемент – ключевой запрос,
- 3 элемент – диапазон переходов по запросу в день
- 4 элемент – количество конкурентов, которые будет склеиваться перед заходом
- 5 элемент – регион, в нашем случае, оставили по умолчанию 0 (регион прокси).
Считаем ресурсы
На основании данных из задания, а именно значения минимального и максимального числа переходов в день, определили необходимое количество профилей для прокачки в рамках сформированного задания.
Получили среднее количество переходов в день по выбранным запросам – 200. Для прокачки нужно создать в 1,5–2,5 раза больше профилей, то есть 500.
Посчитали, что на это количество профилей нам понадобится:
- 8 мобильных публичных прокси,
- виртуальный сервер, CPU 4 ядра, RAM 8.
А также:
- доступ к сервису FingerprintSwitcher, который позволяет менять отпечатки браузера (свойства браузера, такие как: разрешение, список плагинов, шрифтов, свойства navigator, и т. д.);
- доступ к серверу для разгадывания капчи;
- база данных PostgreSQL; • программа Mem Reduct для автоматической очистки памяти.
Создаем и прокачиваем профили
Это важный этап, от качества выполнения которого зависит, будет ли поисковая система воспринимать переходы ботов на сайт как действие обычных пользователей.
Сперва подготовили список урлов для прокачки профиля. В этот список входят сайты, на которые будет заходить бот, имитируя поведение пользователей. Так нагуливаются cookies и формируется история посещения. Список таких урлов формировали исходя из возможных интересов пользователей сайта. Например, можно посмотреть долгосрочные интересы пользователей сайта в Яндекс Метрике (в разделе «Отчеты» – «Аудитория» – «Долгосрочные интересы»), выбрать полученные категории, распарсить их и на основе полученных ключей собрать урлы из выдачи.
Потом программа создает указанное количество профилей, прокачивает их по заданному списку урлов определенное количество дней. Можно указать количество сайтов для прокачки одного профиля, глубину просмотра и время на сайте.
Мы использовали следующие параметры:
Создание профилей
Прокачка профилей
Вот несколько рекомендаций, если пойдете нашим путем:
Запускаем переходы по ключам
После прокачки профилей запускаем файл с заданием (ключами, по которым нужно совершить переход на наш сайт). Но не весь сразу, а только его часть. Использовали треть запросов, ограничивая количество переходов для некоторых из них. Постепенно увеличивали количество запросов и кликов.
Дополнительно настроили интенсивность переходов по времени, ориентируясь на данные пользовательской активности из Яндекс Метрики. Это нужно для того, чтобы активность кликов соответствовала реальному поведению пользователя.
Настройка интенсивности выполнения задания
Накрутка поведенческих запросов из одной группы влияет на ранжирование всего кластера, поэтому можно использовать несколько средне- и низкочастотных запросов, чтобы подтянуть высокочастотный ключ.
Например, в этой группе прокачивались только запросы, отмеченные зеленым тегом. Как видно из позиций, это повлияло в целом на ранжирование группы запросов:
Динамика ранжирования группы запросов
Аналогичная ситуация. Запросы, по которым происходила накрутка отмечены красным:
Динамика ранжирования группы запросов
Тестируем гипотезы
Да, результат был, но многие запросы после первого месяца накрутки не поднимались выше пятой позиции. Видимость также хорошо подросла, но только для мобильных устройств, а на десктопе не было таких результатов. А наш приоритет – увеличение трафика именно с десктопов, так как большинство пользователей приходят на сайт с ПК.
Решили эту проблему так: поменяли фингерпринт прокси на виндовс (для мобильных используется Linux), установили в настройках переходы из ПК. А также настроили активные действия на странице – добавили клик по кнопке.
В результате этих действий видимость по запросам, для которых была настроена накрутка, поднялась до 90%.
На графике первая точка – начальный запуск программы без активных действий.
Вторая точка – добавление кликов по кнопке.
С какими проблемами столкнулись
Недостаточно системных ресурсов
Первое, с чем столкнусь при запуске программы, это постоянная ошибка в логе, которая возникла из-за недостаточного количества свободных ресурсов сервера.
Решение: подключение виртуальной базы данных PostgreSQL для хранения данных профилей и установка программы MemReduct для автоматической очистки оперативной памяти.
Заполнение встроенной памяти
Постоянно получали ошибку в логе «SequelizeConnectionError: the database system is not yet accepting connections». Программа хранит временные профили в папке prof, папка заполняется и со временем забивается все свободное место.
Решение: настроили алерты, которые сообщали, что осталось менее 20 ГБ встроенной памяти на сервере, затем чистили вручную папку. Позже подготовили файл формата .bat, который помогает автоматически очищать папку. Для того, чтобы запланировать выполнение команд в Windows 10, нужно воспользоваться планировщиком задач. Здесь небольшая инструкция и пример команды.
Недостаточно информации о методе
Пришлось потратить много времени и ресурсов команды на поиск информации, ее фильтрацию и структуризацию. Для этого пересматривали и выбирали из различных источников годную информацию по накрутке поведенческих факторов. В итоге нашли хороший курс, который стал нашей базой. А дальше учились уже на своем опыте, которым теперь делимся с вами )
Решение: в основе нашего подхода со всеми новыми инструментами лежит метод тестирования гипотез, характерный для Agile-подхода. Он хорошо подходит и для продуктовой разработки, и при запуске стартапов, и в интернет-маркетинге.
Результаты эксперимента
Рост позиций и трафика
Первый запуск программы вместе с кликами по ключевым запросам осуществили в начале июля, далее были заметны небольшие положительные изменения, но результат был незначительным. Однако после добавления активных действий (клик по кнопке) при переходе по запросу, видимость взлетела до 90%, что также отразилось на трафике.
Видимость
Прирост трафика составил 50% или 6000 визитов, 30% из которых – это профили накрутки, остальное – реальный прирост.
Трафик
После остановки накрутки в начале ноября 2023 года видим, что запросы держат свои позиции и остаются в топ-5.
Столько стоит накрутка поведенческих метрик
Переходим к самому важному вопросу – сколько все это стоит.
Денежные расходы в месяц:
- Лицензия программы – 3500 руб.
- Мобильные прокси 8 шт. – 4000 руб.
- Ключ fingerprint – 1800 руб.
- Аренда сервера ВПС 4 ядра, RAM 18 – 3250 руб.
Итого каждый месяц мы тратим 13550 руб. на накрутку.
Ресурсы сотрудников:
- В первые 2 месяца мы тратили по 10-15 часов в месяц.
- После настройки программы на ее поддержание уходит 2-3 часа в месяц.
Если рассчитывать на максимально возможное количество кликов по представленным выше параметрам, то это будет 300 кликов в день, то есть 9 тыс. в месяц. Общая частота запросов, которые можно охватить при таком количестве кликов, будет равняться 27 тыс. (если при определении количества переходов берем 1/3 от частоты ключа за день). В идеальной ситуации при попадании в топ-5 ключи с такой частотой могут принести плюс-минус 30% трафика от спроса, это 8 тыс. без учета переходов за счет накрутки.
Стоимость клика при этом получается 1,7 руб.
Обязательно посчитайте экономику!
Трафик может просто не окупиться или контекст будет дешевле.
Итог
Проведя собственный эксперимент можем сделать вывод, что накрутка поведенческих точно работает, но для этого нужно немного терпения, времени и ресурсов. А также еще много метрик для исследования, которые нам интересно проверить на своем опыте, поэтому не останавливаемся)
Как долго продлится эра накрутчиков? Не понятно. Поэтому считаем, что все-таки первоочередной должна быть базовая SEO-оптимизация сайта под требования поисковых систем, а накрутка поведенческих – как толчок, чтобы подняться немного выше.
Точка зрения автора может не совпадать с позицией редакции.
Источник: www.seonews.ru