СТАТЬИ
Уравнение баланса трафика
В этой статье вы сможете узнать, почему посещаемость некоторых сайтов растет, а некоторых падает, и почему это происходит. С помощью простейшей математической модели трафика, будут сформулированы важные качественные характеристики любого интернет-сайта и показана их взаимосвязь.
Каждый вебмастер, развивающий свой сайт, рано или поздно сталкивается с тем, что трафик на его сайте перестаёт расти, или того хуже – падает, без видимых на то причин. Это явление, становится ночным кошмаром, источником мигреней, и других болезней, вредных для вебмастерского здоровья. Отчего так происходит, многие из нас интуитивно понимают, но выразить ничем, кроме общих слов, не могут. Ясно, что нужно что-то делать: улучшать сайт, проводить редизайн, менять концепцию подачи информации, увеличивать приток свежего трафика с поисковых систем или сайтов партнёров. Всё это так, но мы редко задумываемся о том, что эти параметры связаны друг с другом. Пусть не очевидно, и не однозначно, но связь между различными характеристиками сайта есть.
Размышления на эту тему навели меня на мысль, что можно построить простейшую модель трафика на сайте, и с помощью неё понять, почему какие-то сайты «стоят на месте», а какие-то бурно растут. Перед тем, как начать строить эту модель, давайте сделаем некоторые допущения, которые помогут построить уравнения, характеризующие состояние любого сайта.
Допустим, что у нас есть сайт, трафик на котором равен T, и он слабо меняется в течение какого-то длительного периода времени. Это может быть неделя, месяц, или больший период. Такое состояние характерно для многих сайтов, особенно зрелых, и может быть названо стабильным. Очевидно, величина общего трафика T, складывается из двух частей: постоянный трафик p (букмарщики) , и свежий трафик t. Источниками свежего трафика, как правило являются поисковые системы, каталоги, ссылки с сайтов, с которыми вы обмениваетесь ссылками, и т.д.
Итак, T = t+p
Далее, введем два параметра, характеризующих увеличение или уменьшение аудитории на сайте:
B – коэффицент конвертации (bookmarkability) новых посетителей в постоянных посетителей (букмарщиков).
L – коэффицент убытия аудитории.
Ежедневное увеличение постоянной аудитории, будет равно t*B . Уменьшение (или естественная убыль) аудитории будет равна p*L. Чтобы сделать эти выражения более наглядными, я опишу их смысл более детально.
Букмарщики могут появиться лишь из числа свежих посетителей сайта. Их число пропорционально величине свежего трафика, ежеднено проходящего через сайт, и некоего коэффицента B привлекательности (bookmarkability) данного сайта для этих свежих посетителей. Коэффицент B обычно лежит в пределах от долей процента, до единиц процентов и зависит как от таргетированности свежего трафика, так и от качества самого сайта. В самом деле, ничто не заставит посетителя мгновенно переключиться на другую тему и начать изучать ваш сайт, если он искал информацию на другую тему. Пусть ваш сайт даже будет идеально сделан, но если человек хочет найти обзор какого-то фильма, его не заинтересуют в этот момент таблетки для увеличения пениса. Точно так же, даже самый целевой посетитель не будет останавливаться на плохо сделанном и неудобном сайте.
Помимо прибавления аудитории ,есть процессы ведущие к уменьшению постоянной аудитории на сайте. Причины , по которым аудитория «размывается», могут быть разными. Это и появление сайта-конкурента, и долгосрочная потеря интереса к вашему сайту со стороны посетителя. Это могут быть и более глобальные процессы, например устаревание формата подачи информации. Вспомните, хотя бы, сайты по рефератам. Они перестают быть нужны студентам сразу после окончания вуза, и они туда больше никогда не возвращаются. Очевидно, естественная убыль аудитории, в первом приближении, пропорциональна размеру постоянной аудитории. Чем больше круг ваших постоянных посетителей, тем большее их число ежедневно и навсегда исчезают с вашего сайта. Для сайтов с ядром аудитории в 1000 человек, ежедневная убыль может исчисляться единицами, для больших сайтов, типа Yandex или Yahoo, ежедневные потери могут составлять сотни и тысячи посетителей. Таким образом, если коэффицент убытия аудитории равен L , то ежедневное убытие равно p*L .
Вернемся к нашему допущению о том, что общий трафик сайта (T) , остается относительно стабильным. Это говорит о том, что ежедневный прирост аудитории приблизительно равно ежедневному убытию. Таким образом, мы можем сформулировать второе уравнение, характеризующее сайт в состоянии равновесия:
t*B-p*L=0
Рассмотрим систему полученных уравнений:
T = t+p
t*B-p*L=0
Из неё легко получить простое выражение: T=t*(1+B/L)
Это параметрическое уравнение, показывающее зависимость трафика в состоянии равновесия (то есть максимально возможного трафика, если другие параметры неизменны) от других характеристик сайта. Попробуем проанализировать это выражение. Для начала, исследуем, как будет меняться трафик сайта, если варьировать коэффициент B.
Допустим, ежедневный приток свежего трафика t будет равен 1000 посетителей, коэффициент убытия L положим равным 0,01 или 1%, а коэффициент B, будем варьировать в диапазоне 0,001-0,02 с шагом в 0,0005, или если перевести в процентную шкалу: 0,1%-2%, с шагом в 0,05%
Данные приведены в таблице №1. По ним построена диаграмма №1, из которой видна линейная зависимость трафика сайта от показателя B, характеризующего конвертацию новых посетителей в букмарщиков.
Это видно и из исходного уравнения, однако я показал это на цифрах, чтобы результаты были видны наглядно.
Каждый вебмастер, развивающий свой сайт, рано или поздно сталкивается с тем, что трафик на его сайте перестаёт расти, или того хуже – падает, без видимых на то причин. Это явление, становится ночным кошмаром, источником мигреней, и других болезней, вредных для вебмастерского здоровья. Отчего так происходит, многие из нас интуитивно понимают, но выразить ничем, кроме общих слов, не могут. Ясно, что нужно что-то делать: улучшать сайт, проводить редизайн, менять концепцию подачи информации, увеличивать приток свежего трафика с поисковых систем или сайтов партнёров. Всё это так, но мы редко задумываемся о том, что эти параметры связаны друг с другом. Пусть не очевидно, и не однозначно, но связь между различными характеристиками сайта есть.
Размышления на эту тему навели меня на мысль, что можно построить простейшую модель трафика на сайте, и с помощью неё понять, почему какие-то сайты «стоят на месте», а какие-то бурно растут. Перед тем, как начать строить эту модель, давайте сделаем некоторые допущения, которые помогут построить уравнения, характеризующие состояние любого сайта.
Допустим, что у нас есть сайт, трафик на котором равен T, и он слабо меняется в течение какого-то длительного периода времени. Это может быть неделя, месяц, или больший период. Такое состояние характерно для многих сайтов, особенно зрелых, и может быть названо стабильным. Очевидно, величина общего трафика T, складывается из двух частей: постоянный трафик p (букмарщики) , и свежий трафик t. Источниками свежего трафика, как правило являются поисковые системы, каталоги, ссылки с сайтов, с которыми вы обмениваетесь ссылками, и т.д.
Итак, T = t+p
Далее, введем два параметра, характеризующих увеличение или уменьшение аудитории на сайте:
B – коэффицент конвертации (bookmarkability) новых посетителей в постоянных посетителей (букмарщиков).
L – коэффицент убытия аудитории.
Ежедневное увеличение постоянной аудитории, будет равно t*B . Уменьшение (или естественная убыль) аудитории будет равна p*L. Чтобы сделать эти выражения более наглядными, я опишу их смысл более детально.
Букмарщики могут появиться лишь из числа свежих посетителей сайта. Их число пропорционально величине свежего трафика, ежеднено проходящего через сайт, и некоего коэффицента B привлекательности (bookmarkability) данного сайта для этих свежих посетителей. Коэффицент B обычно лежит в пределах от долей процента, до единиц процентов и зависит как от таргетированности свежего трафика, так и от качества самого сайта. В самом деле, ничто не заставит посетителя мгновенно переключиться на другую тему и начать изучать ваш сайт, если он искал информацию на другую тему. Пусть ваш сайт даже будет идеально сделан, но если человек хочет найти обзор какого-то фильма, его не заинтересуют в этот момент таблетки для увеличения пениса. Точно так же, даже самый целевой посетитель не будет останавливаться на плохо сделанном и неудобном сайте.
Помимо прибавления аудитории ,есть процессы ведущие к уменьшению постоянной аудитории на сайте. Причины , по которым аудитория «размывается», могут быть разными. Это и появление сайта-конкурента, и долгосрочная потеря интереса к вашему сайту со стороны посетителя. Это могут быть и более глобальные процессы, например устаревание формата подачи информации. Вспомните, хотя бы, сайты по рефератам. Они перестают быть нужны студентам сразу после окончания вуза, и они туда больше никогда не возвращаются. Очевидно, естественная убыль аудитории, в первом приближении, пропорциональна размеру постоянной аудитории. Чем больше круг ваших постоянных посетителей, тем большее их число ежедневно и навсегда исчезают с вашего сайта. Для сайтов с ядром аудитории в 1000 человек, ежедневная убыль может исчисляться единицами, для больших сайтов, типа Yandex или Yahoo, ежедневные потери могут составлять сотни и тысячи посетителей. Таким образом, если коэффицент убытия аудитории равен L , то ежедневное убытие равно p*L .
Вернемся к нашему допущению о том, что общий трафик сайта (T) , остается относительно стабильным. Это говорит о том, что ежедневный прирост аудитории приблизительно равно ежедневному убытию. Таким образом, мы можем сформулировать второе уравнение, характеризующее сайт в состоянии равновесия:
t*B-p*L=0
Рассмотрим систему полученных уравнений:
T = t+p
t*B-p*L=0
Из неё легко получить простое выражение: T=t*(1+B/L)
Это параметрическое уравнение, показывающее зависимость трафика в состоянии равновесия (то есть максимально возможного трафика, если другие параметры неизменны) от других характеристик сайта. Попробуем проанализировать это выражение. Для начала, исследуем, как будет меняться трафик сайта, если варьировать коэффициент B.
Допустим, ежедневный приток свежего трафика t будет равен 1000 посетителей, коэффициент убытия L положим равным 0,01 или 1%, а коэффициент B, будем варьировать в диапазоне 0,001-0,02 с шагом в 0,0005, или если перевести в процентную шкалу: 0,1%-2%, с шагом в 0,05%
Данные приведены в таблице №1. По ним построена диаграмма №1, из которой видна линейная зависимость трафика сайта от показателя B, характеризующего конвертацию новых посетителей в букмарщиков.
Диаграмма №1 (для просмотра диаграммы кликните на изображении).
Это видно и из исходного уравнения, однако я показал это на цифрах, чтобы результаты были видны наглядно.
обсудить (35)