Что такое поведенческие факторы сайта: PromoPult.ru. Error 403

Поведенческие факторы ранжирования — влияние поведенческих факторов при ранжировании сайта в поисковой системе Яндекс

Яндекс учитывает порядка полутора тысяч факторов при ранжировании сайтов в поисковой выдаче. Поведенческие факторы сайта являются лишь одним из критериев. Они показывают, как пользователь ведет себя при посещении ресурса и какого результата достигает. 

Поведенческие факторы важны и для позиций, и для роста конверсии и продаж. Если сайт неудобен и не вызывает желания остаться, пользователи быстро уйдут и ничего не купят. Поисковики увидят, что сайт не решает проблему пользователя, понизят его в выдаче. Сайт показывается ниже, посетителей приходит меньше. Если они опять не могут решить свою проблему, то быстро уходят. Продаж нет, а ресурс опускается еще ниже. Получается замкнутый круг. Чтобы из него выйти, улучшайте поведенческие факторы.

Проанализируйте поведенческие факторы 

Для анализа используйте системы аналитики Яндекс.Метрика или Google.Analytics. Выясните значения показателей, характеризующих поведение пользователей. Постарайтесь понять, почему они такие и как их улучшить. 

Отказы – уход пользователей с сайта после просмотра страницы входа. Доля отказов показывает, какой процент посетителей были на странице меньше одной секунды. Основная задача – понять, почему пользователи сразу закрывают сайт. Частая причина – нерелевантность тематики сайта и запроса пользователя. Допустим, человек ищет сравнение смартфонов, а попадает на сайт сравнения планшетов. Нужной информации для него нет, сайт сразу закрывается. 

Другая причина – отталкивающий дизайн, слишком яркий, запутанный или устаревший. PopUnder-ы и сразу всплывающие окна тоже отталкивают посетителей. Пользователь только зашел на сайт, а ему сразу предлагают подписаться, оценить или отправить запрос. Это раздражает, поэтому большинство уходит. 

Глубина просмотра

показывает количество страниц, которое в среднем просматривают посетители сайта. Чем их количество больше, тем лучше. Однако не создавайте искусственно дополнительные страницы и переходы, чтобы увеличить показатель. Если навигация на сайте будет затруднена или будет большая вложенность страниц, начнет расти процент отказов, потому что пользователи не захотят находиться на подобном ресурсе. Ограничьте вложенность страниц до 3 ссылок, включая главную страницу. 

Чтобы увеличить глубину просмотра, добавляйте полезный контент. Допустим, у вас информационный сайт. Тогда рядом со статьей, которую читает пользователь, размещайте ссылки на похожие темы или популярные материалы. В интернет-магазине рядом с карточкой товара показывайте сопутствующие товары и тематические статьи. Главное – задумайтесь, что еще будет интересно каждому пользователю, который находится на той или иной странице, и добавляйте соответствующий контент. 

Время на сайте

показывает, сколько времени находился каждый посетитель в течение одного визита. Оптимальное время зависит от вида ресурса. Для новостных и информационных сайтов время будет больше, для интернет-магазинов – меньше, особенно если сайт продает товары с коротким циклом принятия решения. Слишком длительное время от часа и дольше скорее всего говорит, что пользователь открыл страницу и забыл про нее. Такие визиты лучше не учитывать. 

Рассчитайте собственное оптимальное время для вашего сайта. Для этого отсортируйте в Яндекс.Метрике или Google.Analytics визиты, которые сконвертировались, и высчитайте для них среднее значение. Именно с этим значением сравнивайте время других посетителей. Чтобы увеличить время на сайте – добавляйте полезный контент, чтобы снизить – переделайте навигацию по сайту, может быть пользователь не может сразу найти нужное. Добавьте удобный поиск, подсказки и онлайн-консультирование. 

Прямые заходы показывают объем постоянной целевой аудитории. Это люди, которые приходят на сайт по закладке в браузере или вводя домен в адресную строку. Таких посетителей еще называют ядром сайта. Они хороши тем, что владельцам сайтов не нужно тратить деньги на их дополнительные визиты. Они приходят сами, потому что контент полезен и интересен им. Стремитесь, чтобы ядро постоянных посетителей было как можно больше. Для этого отдельно анализируйте действия посетителей, пришедших по прямому заходу. Найдите схожие черты в характеристиках и в поведении такой аудитории. Поймите, какой именно контент ее привлекает. 

Допустим, у вас информационный сайт. Вы выяснили, что по прямым заходам приходят в основном женщины в возрасте 40+ из небольших населенных пунктов. Их всех интересуют материалы про звезд. Тогда расширьте количество материалов на эту тему. Готовьте их больше и чаще добавляйте. Введите дополнительные рубрики со схожими интересами. Дополнительно запустите таргетированную рекламу на такую группу пользователей. С большой вероятностью они станут постоянными посетителями. 

Действия посетителей показывают вовлеченность. Сюда относятся переходы по страницам, рекламе и ссылкам на соцсети, заполнение форм, участие в опросах и обсуждениях и др. Действия анализируйте с помощью четырех инструментов в Яндекс.Метрике: «карта кликов», «карта ссылок», «карта скроллинга» и «Вебвизор». В Google.Analytics вам помогут разделы «Поведение», «В режиме реального времени», «Конверсии». 

Особенно удобно работать с вебвизором. В нем записываются все действия пользователя, как он двигал мышкой, куда нажимал, как скроллил. Включая проигрыватель в вебвизоре, вы проходите весь путь посетителя. Анализируйте выборочно, ищите слабые места на странице, пытайтесь понять логику, почему пользователь ушел, почему не мог найти ссылку и пр. 

Кликабельность сниппета. Сниппет — то, что пользователь видит под заголовком сайта на странице поисковой выдачи. Управляйте вниманием с помощью привлекательного описания. Если сниппет не прописать специально, то поисковый робот самостоятельно подтянет в него часть текста со страницы. Такие сниппеты не информативны и не отвечают на запросы пользователей. 

Используйте микроразметку, тогда информация в сниппете о сайте будет выглядеть структурировано. Для этого применяйте стандарты микроразметки Schema.org и другие. Подходит для сайтов с рецептами, фильмами, мероприятиями, товарами и др. Подробнее читайте в статье «Как проверить микроразметку сниппета: используем валидатор микроразметки от Яндекс». 

Для сайтов с высокой посещаемостью поисковики формируют быстрые ссылки, которые показываются под сниппетом и по которым пользователи могут сразу попасть в нужный раздел сайта. Повлиять на появление быстрых ссылок владельцы сайтов могут косвенно, выполнив требования Яндекса. Для этого: 

• разместите на главной странице ссылки на все основные разделы; 
• пропишите атрибут alt у изображений, которые используются как ссылки; 
• пропишите тег title для всех страниц; 
• проверьте, совпадает ли title с h2; 
• называйте страницы коротко и понятно.

 Быстрые ссылки в виде одной строки под сниппетом доступны только для ресурсов, входящих в топ-3. Для остальных они будут с описанием.

Составьте план действий 

В зависимости от результатов анализа подготовьте план будущих изменений. Под каждый поведенческий фактор составьте отдельный план действий. Все мероприятия разделите на три категории по степени важности: 

• категория А — срочное. Начинайте выполнять незамедлительно. 
• категория В — необходимое. Здесь должны быть важные изменения, но которые быстро не сделаешь. 
• категория С — желательное. 

Категория А	Категория В	Категория С
Устранение ошибок на страницах. Добавление необходимой информации: контакты, фотографии товаров, цены и подобное. Удаление дублей страниц.	Уменьшение скорости загрузки сайта. Переезд на https. Прописание всех мета-тегов.  Сжатие и оптимизация изображений Создание мобильной версии сайта.	Улучшение юзабилити UX дизайн.

Протестируйте изменения 

Когда улучшения сайта из категорий А и В сделаны, приходит время для изменений из категории С. Заранее нельзя точно спрогнозировать, как такие изменения повлияют на поведенческие факторы, поэтому тестируйте. При проведении тестов соблюдайте правила. 

Начинайте с больших изменений. Сначала тестируйте глобальные элементы, затем незначительные детали. Мелкие изменения не будут сильно влиять на поведение пользователей, поэтому сначала внедряйте глобальные варианты, которые смогут резко улучшить поведенческие факторы. 

Тестируйте одно изменение в рамках одного тестирования. Если вы поменяете одновременно карточку товара, меню и цветовое решение, то не сможете оценить влияние каждого изменения. Поэтому сначала поменяйте цвета, проведите тестирование и проанализируйте результаты. Затем меняйте следующий элемент. 

Отведите достаточно времени. Тестирование ограничивайте временем или количеством посетителей. Если трафик высокий, то определяйте время. Допустим неделя на тестирование цветовых решений или сутки – для формы кнопки в корзине. Когда посещаемость низкая, устанавливайте лимит по количеству пользователей. 

Не тестируйте просто так. Сайт – не место для экспериментов. Выдвигайте гипотезы и проводите изменения, чтобы подтвердить их. Допустим, вы хотите увеличить время на сайте. Вы выдвинули гипотезу, что посетители устают от яркого дизайна и быстро уходят. Чтобы подтвердить предположение, вы проектируете дизайн в спокойной цветовой гамме и размещаете его на сайте. Затем проводите тестирование и замеряете, увеличилось ли время на сайте или снизилось. Если увеличилось незначительно, то вероятно проблема была не в дизайне. Следует искать другую причину.

Поведенческие факторы: что это такое?

Поведенческие факторы — множество характеристик пользователей и их интереса, участвующих в оценке сайта при его ранжировании.

Первопроходец в работе с поведенческими факторами является поисковая система DirectHit, которая строит выдачу исключительно на основе поведенческих факторов.

BrowseRank — еще один показатель качества ссылки на основе числа переходов по ней. Этот показатель активно используется в поисковике Bing.

Период 2009-2010 можно считать отправной точкой в работе с поведенческими факторами посиковой системой Яндекс.

Начиная с этого времени поведенческие факторы начали увеличивать свое влияние на позиции сайта в выдаче, постепенно снижая роль ссылочного ранжирования.

Однако, говорить об исключении влияния ссылочного ранжирования на позиции не стоит. Это преждевременно.

Виды поведенческих факторов

1. Кликовые — количество переходов на страницы сайта из ПС по запросу:
 — глубина сессии пользователя по запросу,
 — CTR документа (страницы сайта) в выдаче.

2. Поведение пользователя на сайте — факторы, позволяющие оценить насколько содержание сайта отвечает интересам пользователя:
 — уровень отказов,
 — глубина просмотра,
— карта перемещений по сайту.

Кликовые показатели лучше всего мониторить через возможности Яндекс.Вебмастер, а информацию о поведении пользователя — в Яндекс.Метрике.

Стоит ли накручивать поведенческие факторы

Вопрос имеет однозначный ответ — накручивать поведенческие факторы не следует.

Опыт подобных действий у множества компаний на заре появления алгоритма по учету поведенческих факторов говорит о том, что поисковики без особого труда могут идентифицировать подобное «нарушение лицензии поисковой системы» и наказать за это сайт.

С другой стороны, подобная накрутка может стать оружием в конкурентной борьбе. Поэтому, если вы предполагаете что к вашему сайту применяется подобное влияние, то лучше всего получить доказательства этого и вступить в активную переписку с представителями поисковиков.

В нашей практике был случай, когда удалось выявить недобросовестную накрутку поведенческих факторов конкурентами, продвигаемого сайта и доказать непричастность к этому владельца сайта. Выявить подобные манипуляции довольно сложно, а доказать свою непричастность практически невозможно.

 

Разрабатывайте сайт для людей: удобный, понятный и информативный. Лишь в этом случае поведенческие факторы будут естественными и положительно влияющими на позиции вашего сайта.
 

 

P.S. На SEO-конференции  «All in Top Conf 2015», в ходе круглого стола представитель Яндекса, руководитель отдела борьбы со спамом Сергeй Певцов, ответил на вопросы оптимизаторов о фильтре за накрутку ПФ. Главной новостью стало заявление о том, что за накрутку поведенческих факторов бан составит минимум полгода.

«Многие крутят сайты и сильно рискуют своим бизнесом, позиция Яндекса жестка, относительно такого вида продвижения ресурсов» — Сергей Певцов посоветовал использовать белые методики продвижения сайтов.

Услуги, связанные с термином:

Что такое поведенческие факторы ранжирования сайта

Поведенческие факторы — это анализ действий посетителей сайта. Результаты анализа поведенческих факторов учитываются при ранжировании сайта в результатах поиска. Несмотря на то, что поведенческий фактор является одним из основных факторов, на которых строится SEO оптимизация и продвижение, оценить насколько велико влияние поведенческих факторов на ранжирование сложно. Поисковые системы комплексно используют различные факторы, такие как: ранжирование страниц по авторитетности (алгоритм Google PageRank), поведенческие факторы ранжирования сайта, машинное обучение (привет «Матрикснет» Яндекса).

Разные поисковые системы придают разное значение поведенческим факторам. Например, Яндекс заявил, что усиливает значение поведенческих факторов с 2014 года и снижает влияние внешних ссылок. Повышение юзабилити и улучшение поведенческого фактора, Яндекс обозначил как один из приоритетных факторов ранжирования. Из-за этого резко возрос спрос на SEO-аудит сайта для анализа юзабилити, оценки и повышения поведенческого фактора сайта. Давайте подробнее рассмотрим, что такое поведенческие факторы.

Поведенческие факторы — что это такое

Чтобы понять, что такое поведенческие факторы, стоит разобраться, как собирается информация о поведении посетителей на сайте.

1. Сервисы статистики. Любой, кто хочет знать статистику посещаемости своего сайта, знаком с такими популярными сервисами, как Яндекс.Метрика и Google Analytics. В обмен на возможность бесплатного пользования лучшими системами статистики, поисковики получают огромные объемы данных для анализа. Безусловно, эти данные используются не только для анализа поведенческих факторов.

2. Веб-браузеры. Сегодня каждый крупный поисковик имеет в своем распоряжении браузер, через который может черпать информацию о поведении и пристрастиях пользователей: Goole — Chrome, Яндекс — Яндекс.Браузер, Bing — Internet Explorer. Прочие браузеры щедро укомплектованы интегрированными поисковыми движками от тех же поисковых систем.

3. Расширения для браузеров (панели инструментов). Еще одно замечательное дополнение, облегчающее жизнь и усердно «сливающее» статистику посещаемости в родной центр обработки данных, наподобие прочих сервисов и приложений.

4. Прочие сервисы и приложения. Огромный набор приложений, которыми большинство людей ежедневно пользуется, собирают бесконечные объемы информации о поведении и жизни людей. Google, например, насильно вбивает свой Google+ во все, что только может. Сервисы вроде YouTube или Blogger также активно участвуют в сборе статистики. Сервисы с геолокацией неустанно передают данные о перемещении устройства пользователя. И таким примерам нет предела.

Например: что мешает Яндексу отследить посещение оффлайн магазина обычным среднестатистическим пользователем?
1. Вот мы заходим в Яндекс, вводим ключевой запрос, получаем результат поиска. Передали данные об устройстве, запросе и нашем примерном местонахождении.
2. Смотрим выдачу и кликаем на интернет-магазин. Передали данные о поведении и выборе в выдаче.
3. В интернет-магазине выбираем товар и решаем забрать его самовывозом. Если интернет-магазин подключен к Яндекс.Метрике, Яндекс в курсе каждой секунды, проведенной на сайте магазина, был ли оформлен заказ, произведен звонок, даже личных данных, введенных в форму.
4. Смотрим контакты магазина и ищем адрес через Яндекс.Карты. Отдаем Яндексу информацию о нашем желании посетить магазин, точное местоположение, маршрут движения и время прибытия.
5. Приезжаем в магазин, совершаем покупку, уезжаем. И вот, Яндекс знает, что мы прибыли по адресу магазина и примерное время, которое мы провели даже не на сайте, а в самом реальном магазине.

Куда уж более, чем полные данные о поведении посетителя и не только на сайте.

Список поведенческих факторов ранжирования

1. Отказы (bounce rate). В большинстве случаев, отказом считается уход с сайта после просмотра страницы входа. Доля посетителей, которые ушли, просмотрев не более одной страницы, (не совершили переходов на другие страницы) — это и есть процент отказов. Процент отказов показывает, насколько сайт соответствует тематике и насколько его страницы релевантны поисковым запросам. Причиной отказов может также служить плохой дизайн или невнятная ссылочная структура сайта. В независимости от источников трафика, большое количество отказов негативно влияет на конверсию посетителей в покупателей. А значит, даже самая эффективная контекстная реклама не даст нужного результата, если сам сайт отталкивает посетителей. В зависимости от целей сайта, можно настроить счетчик отказов так, чтобы при достижении цели на странице входа, выход с этой страницы не считался отказом. Это будет полезно для анализа отказов для landing page.

2. Глубина просмотра. Чем больше страниц просматривает каждый посетитель сайта — тем больше глубина просмотра. Зачастую, этот важный критерий пытаются «накрутить», усложняя структуру сайта, или разбивая одну статью на несколько страниц. Однако, не стоит забывать, что посетитель может не захотеть пользоваться сайтом с трудной структурой, или читать продолжение статьи на другой странице. В итоге, вместо большой глубины просмотров, сайт получит большой процент отказов.

3. Время на сайте. Время, которое посетитель провел на сайте, обычно рассчитывается как разница между временем первого и последнего просмотра страницы в рамках одного визита. Чтобы увеличить время которое посетитель проводит на сайте, достаточно дать ему что-то интересное, на изучение чего посетитель захочет потратить свое время. Главное — не отвлечь посетителя от цели визита, иначе пострадает конверсия.

4. Возвращение к поиску. Если посетитель после посещения сайта снова воспользовался поиском, значит он не нашел на сайте того, что искал. Чтобы посетители снова не уходили в поиск, необходимо повышать релевантность посадочной страницы запросам, поддерживать предложение в актуально конкурентоспособном состоянии. Однако, некоторые посетители сразу открывают много сайтов и потом выбирают. Как на это реагируют поисковики? Пишите ваши мысли в комментариях к посту.

5. Прямые заходы. Критерий, характеризующий наличие у сайта постоянной целевой аудитории. Пользователи, которые приходят на сайт напрямую, вводят адрес сайта в адресной строке браузера или переходят из закладок. Если сайт полезен — его запомнят, если нет — то и смысла навязывать добавление сайта в закладки нет.

6. Характер перемещения курсора мыши и схема движения посетителя по сайту. Кроме статистики по кликам, так же собирается и анализируется то, как посетитель водит курсором по сайту и перемещается по страницам сайта. На основе этих данных формируется «тепловая карта», «карта путей по сайту». Анализ движения посетителя по сайту позволяет выявить «популярные страницы» и рассчитать динамический вес страницы сайта. Подобная статистика позволяет видеть как посетитель ведет себя на сайте, с какими сложностями сталкивается. Это помогает устранить все преграды для посетителя на пути к цели — и повысить конверсию. Поисковые системы используют эти данные для выявления программ, имитирующих поведение пользователей, с целью накрутить поведенческий фактор.

7. Кликабельность быстрых ссылок (CTR сниппета). Спиппеты позволяют посетителям использовать быстрые ссылки для прямого перехода на необходимые страницы сразу из результатов поиска. Качественный сниппет позволяет пользователю получить ответ на свой запрос и быстрее достигнуть цели. Если кликабельность быстрых ссылок высока, значит сайт релевантен запросу, а значит и позиции сайта будут выше.

8. Кнопки социальных сетей. Популярность страницы и цитируемость сайта в социальных сетях — один из показателей положительного отношения посетителей к сайту. Если содержимым сайта можно поделиться — размещайте родные кнопки самих социальных сетей, мотивируйте посетителей ставить лайки и подписываться.

Накрутка поведенческих факторов

Накрутка поведенческих факторов — это имитация поведения посетителя. Как и многие другие попытки обмануть алгоритмы поисковых систем, они всегда были на вооружении тех, кто занимается продвижением. Для кого-то решением является собственная программа имитирующая поведенческий фактор или сторонний сервис накрутки поведенческого фактора. Безусловно, пока есть желающие быстро получить результат, не вкладывая сил, будут и те, кто может заработать на поведенческих факторах. Это и биржи поведенческих факторов, которые предлагают заработок на поведенческих факторах, где можно купить «реальных» посетителей, которые помогут накрутить поведенческий фактор. Встречаются даже курсы, обучающие тому, как накрутить поведенческий фактор.

Особенно страсти накалились после заявлений Яндекса о снижении значения ссылочной массы. На фоне паники продавцов ссылок, как грибы после дождя, стали вылезать биржи и сервисы накрутки поведенческих факторов. Поисковые системы уже достаточно объективно и качественно анализируют поведение посетителей, и их алгоритмы продолжают совершенствоваться. И это заставляет задуматься — действительно ли их алгоритмы сервисов и программ по накрутке поведенческого фактора лучше алгоритмов Гугла или Яндекса по отлову последних? Неужели Яндекс или Google не знает как отличить реальных посетителей, от тех, кто пытается сымитировать поведение пользователя и накрутить поведенческий фактор?

Вы все еще верите волшебным общаниям с красивых посадочных страниц всевозможных сервисов вывести ваш сайт в топ без вложения сил и средств? Пишите в комментариях.

Улучшаем поведенческие факторы

Вместо того, чтобы думать, как накрутить поведенческий фактор, гораздо эффективнее и безопаснее улучшать поведенческие факторы ранжирования естественным путем. Улучшение качества сайта позволит не только привлечь трафик, но и увеличить конверсию сайта. Естественный поведенческий фактор сделает продвижение сайта более эффективным, быстрым и никакой апдейт поведенческих факторов будет не страшен. Продвижение сайта поведенческими факторами должно быть частью комплекса мер по раскрутке сайта. Для этого стоит уделить внимание статистике посещаемости и поведения посетителей на сайте. Однозначного ответа на вопрос как улучшить поведенческие факторы — нет. В каждом случае, улучшение поведенческих факторов индивидуально и зависит от целей и возможностей ресурса.

В любой ситуации, первое с чего стоит начать — это анализ поведенческих факторов через сервисы статистики по таким параметрам как: отказы, глубина просмотра страниц, время на сайте, прямые заходы, тепловая карта внимания, карта путей по сайту. Создавайте и точно настраивайте в статистике цели. Возможно, для настройки потребуется создание дополнительных страниц. Настройка статистики позволит собирать более точную и подробную информацию, что позволит взять управление поведенческими факторами в свои руки. Освоив статистику, оптимизация поведенческих факторов станет прозрачной задачей, где раскрутка поведенческими факторами займет свое место среди прочих важных SEO технологий.

А пока, добавляйте сайт в избранное, ставьте лайки, делитесь этой статьей в социальных сетях, подписывайтесь на блог и пишите в комментариях ваше мнение о том, как увеличить поведенческие факторы ранжирования сайта.

 

Поведенческие факторы ранжирования сайтов – База знаний Timeweb Community

Материал подготовлен командой сайта для подбора сервисов для бизнеса и продвижения Trustland.ru

Что такое поведенческие факторы?

Поведенческие факторы — это совокупность действий посетителей на вашем сайте.

Поисковые системы анализируют поведение пользователей и на основе этой информации повышают или понижают позиции в поиске. Сейчас эти факторы стали наиболее важными в seo-продвижении.

Кроме топовых позиций в поисковиках, результатом хороших поведенческих факторов становится высокая конверсия ресурса, возвращение посетителей к вам снова и снова, и другие показатели успеха сайта.

Все, кто как-то причастен к seo продвижению, неоднократно слышали, что важно создавать качественный контент, увеличивать скорость загрузки страниц, делать площадки удобными и много других вещей. Но все это, как правило, не является самостоятельными факторами ранжирования.

Результатом всех этих действий становится улучшение поведенческих факторов. Благодаря качественному контенту, удобной структуре сайта, быстрой загрузке страниц, люди дочитывают статьи до конца, интересуются вашими предложениями, проводят больше времени на площадке и возвращаются к нему в будущем.

Виды поведенческих факторов

Виды поведенческих факторов ранжирования можно условно разделить на 2 группы: “кликовые” и внутренние.

«Кликовые» факторы

«Кликовые» поведенческие факторы показывают, как пользователи ведут себя в поисковой выдаче по отношению к вашему проекту.

• Кликабельность(ctr) сниппета. Сниппет — это то, как ваша страница отображается в поисковой выдаче. Ниже на картинке я привел пример сниппета сайта Timeweb по запросу “хостинг провайдер”. Соответственно, чем привлекательнее по требуемым запросам сниппет вашего ресурса, тем выше у него CTR(по нему больше переходят), и тем выше будут позиции в поиске по этим запросам.​

• Возвращение в поиск. Поисковые системы отслеживают, как ведет себя пользователь после перехода на страницу, вернется ли он к поиску по этому запросу позже, или его полностью удовлетворит информация, которую он получил. Это очень важный фактор, т.к. с помощью него поисковые системы понимают, контент на каких сайтах пользователей удовлетворяет, а на каких нет. Чем реже пользователи возвращаются в поиск, тем выше ваш сайт будет ранжироваться.

Внутренние поведенческие факторы

К внутренним факторам ранжирования относятся:

• % отказов;
• среднее время, проведенное на площадке;
• глубина просмотра;
• активность посетителей, взаимодействие с какими-либо элементами на сайте;
• возвращение пользователей на ваш сайт через какое-то время и прочие подобные нюансы

Эти факторы нельзя воспринимать отдельно, их необходимо рассматривать как совокупность. Нельзя увеличить глубину просмотра страниц, не уменьшив % отказов на сайте или не увеличив среднее время, проведенное на сайте. Точнее можно, но это крайне редкие случаи, не меняющие суть.

Совокупность факторов показывает, насколько качественный и интересный контент, насколько сайт удобен, и как проработана перелинковка.

Стоит отметить важный нюанс, процент отказа не обязательно должен быть равен нулю, а время, проведенное на сайте — очень большим. Поисковики понимают, как посетитель себя ведет на ресурсах, которые удовлетворяют его потребность в различных нишах. Если человек ищет номер телефона такси, то он, скорее всего, зайдет на сайт, запишет номер и закроет его.

В этом случае это и будет положительным, с точки зрения поисковиков, поведением пользователя на сайте. Но это редкие ниши, как правило, надо стараться минимизировать % отказов и увеличивать остальные показатели в этой группе.

Накрутка поведенческих факторов

Сейчас много говорят про накрутку поведенческих факторов. Такие услуги оказывают различные сервисы и отдельные специалисты. Суть, как правило, одинаковая — боты или реальные пользователи вводят поисковые запросы, по которым вам необходимо подняться в топ, долистывают выдачу до вашего сайта и переходят по нему. Затем проводят какое-то время на страницах, делают на нем какие-то действия и после не возвращаются в поисковую выдачу по этому запросу. Таким образом они показывают поисковикам, что якобы именно ваш ресурс самый полезный для пользователей по этим запросам.

Такие манипуляции могут краткосрочно увеличить ваши позиции в выдаче, но поисковики научились вычислять подобные действия, и за это они наносят фильтры на сайт, сильно снижая его в выдаче. Выйти из таких санкций очень сложно, поэтому мы не советуем заниматься такой деятельностью.

Как улучшить поведенческие факторы?

Улучшение “кликовых” факторов

Чтобы улучшить “кликовые” поведенческие факторы на сайте, надо создавать  привлекательные сниппеты. Заголовок сниппета обычно берется из мета-тега title. Соответственно, title надо делать ярким, с использованием уточняющей информации, чтобы привлекать внимание пользователей.

Как правило, кликабельность сниппетов увеличивают цифры с какими-то фактами в заголовке и описании. К примеру, для страницы со статьей(обзором smart-часов) подойдет такой снипет “Обзор 10 популярных smart-часов 2018 года. Отзывы пользователей”.

В данном примере мы дали понять о чем статья, указали количество часов в обзоре и год, дав понять, что обзор актуальный. Часто вебмастера, при наступлении следующего года, во всех своих статьях меняют год на новый. Это не очень этично, но это работает.

Также поисковые системы часто ставят заголовки сниппетов из заголовков в тексте. Описание сниппетов берется или из мета-тега description, или из текста статьи. Соответственно description надо всегда писать на страницах, часто владельцы ресурсов этого не делают. Он, как и title, должен заинтересовать потенциальных посетителей и раскрывать тему страницы.

В сниппетах нельзя врать и обещать того, о чем у вас на странице нет информации. Посетители увидят, что нужных сведений у вас нет, быстро покинут ее, и поисковые системы поймут, что с данной страницей что-то не так.

Улучшение внутренних поведенческих факторов

Для улучшения внутренних поведенческих факторов необходимо улучшать вовлеченность посетителей на сайте. В первую очередь контент должен быть качественным и удовлетворять потребность пользователей, которые вводят нужные вам поисковые запросы. Если это статья, то она должна:

• раскрывать тему, обозначенную в заголовке;
• быть понятно и качественно написана, не стоит использовать сложные термины, если они непонятны вашей целевой аудитории;
• кроме текста содержать другие полезные элементы: навигацию, подходящие картинки, таблицы, видео, цитаты;
• содержать ссылки на другие полезные страницы вашего сайта или даже на внешние ресурсы.

Чтобы создавать качественный контент, советуем изучать материалы конкурентов, которые находятся в топе поисковой выдачи. У конкурентов вы сможете увидеть, как они раскрывают тему, на кого ссылаются, и какие полезные элементы находятся в их материалах.

Кроме полезного контента ваш сайт должен:

• быстро загружаться: если страница не сразу открывается, пользователь может уйти на другие сайты, не дождавшись загрузки;
• быть адаптивным, сейчас пользователи больше проводят время в Интернете не с компьютеров, а со смартфонов;
• иметь приятный дизайн и понятную структуру.

Всеми этими действиями вы будете улучшать контент вашего проекта. Как следствие, вовлеченность пользователей начнет расти, поисковые системы это заметят и будут ставить ваш сайт выше в выдаче.

Поведенческие факторы сайта — как улучшить поведенческие факторы сайта

Продолжаем знакомить вас со способами SEO-оптимизации сайта. Сегодня речь пойдет о поведенческих факторах. Поисковые роботы “Яндекса” считают это параметр приоритетным при ранжировании. Хотите его улучшить и продвинуться в поиске? Тогда вам сюда.

Как работают поведенческие факторы

Перечень поведенческих факторов

Отказ (bounce rate)

Фактически имеется в виду отказ от просмотра сайта. Выглядит это так: посетитель заходит на сайт, но с первых секунд понимает, что попал не туда. Он видит, что содержимое страницы не отвечает тому запросу, который он ввел в строке поиска или, говоря научным языком, нерелевантен ему. Помимо этого пользователь может уйти с ресурса из-за плохого дизайна, неудобного меню и тому подобных факторов. Мелкий шрифт, картинки в плохом разрешении и даже неудачно подобранные цвета могут сыграть на отказ. Даже если контент неплохой, человек не станет ломать глаза и поищет что-то поудобнее.

Пример:

Посетитель попал на сайт по запросу “создать интернет-магазин”. Его цель — найти платформу для создания. Но вместо этого он видит на сайте статьи о том, как это сделать. Человеку это не интересно, он уже владеет информацией. Поэтому пользователь закрывает страницу и продолжает поиск. Об этом — следующий поведенческий фактор.

Возврат к поиску

Ситуация та же: пользователь открыл страницу из поисковой выдачи, только на этот раз его все устроило. Удобный и функциональный сайт и с первого взгляда понятно, что информация адекватна ключевому запросу. Допустим, это какая-то статья на интересующую его тематику. Человек дочитывает материал до конца, после чего понимает, что информация не была исчерпывающей: он не получил ответы на все интересующие вопросы. Что делает посетитель? Он закрывает вкладку и продолжает искать информацию на других источниках.

Это тоже учитывает поисковый алгоритм. Он понижает ранжирование сайтов, после посещения которых, посетители вновь пользуются поиском. Если поиск продолжен — задача не решена или решена не полностью.

Как поисковики собирают информацию

Пример:

Человек набирает ключевой запрос “замена тормозных колодок на “Рено Логан”. Он заходит на одну из страниц выдачи и начинает изучать материал. Все годно, но вот беда: на портале написано только про замену передних тормозных колодок этого автомобиля. О задних нет ни слова, а пользователю эта информация нужна. Посетитель дочитывает до конца, закрывает вкладку и идет на другой ресурс.

Там он находит информацию о замене как передних, так и задних колодок, но не видит видео, как это сделать вживую. Человек идет на третий сайт, где все это есть. Он читает материал, смотрит видео, после чего прекращает поиск и закрывает браузер. Последний сайт, при прочих равных условиях, будет у поисковика в приоритете.

Длина сессии

Это попросту время, проведенное посетителем на страницах сайта. Тут все относительно просто: чем больше времени он находился на ресурсе, тем лучше. Это значит, что материалы ему интересны, и пользоваться сайтом удобно. А если человек при этом еще и “гуляет” по страницам, переходя из раздела в раздел, это еще лучше. Следующий поведенческий фактор — как раз об этом.

Глубина сессии

Показывает, сколько страниц сайта посетил пользователь. В общем случае — чем больше, тем лучше. Фактор показывает не только то, что материалы интересны в принципе, но и то, что ресурс удобен для серфинга.

Зачастую, чтобы увеличить глубину сессии, веб-мастера искусственно усложняют структуру сайта, например, размещают продолжение статей на других страницах, делают избыточное меню и так далее. Делать этого не стоит: пользователи будут уходить с порталов со сложной структурой, потому, что ими неудобно пользоваться. А это значит, что возрастет процент отказов.

Внутренние поведенческие факторы на примере Яндекс Метрики

Наличие у сайта прямого трафика

Если посетители набирают в строке поиска не ключевой запрос, а сразу название конкретного сайта, он получает прямой трафик. То же самое касается случаев, когда пользователи проходят на сайт из закладок, папки “избранное”, журнала или персонального ТОПа (визуальных закладок). Этот фактор говорит о двух вещах. Во-первых, у ресурса есть своя постоянная целевая аудитория. Во-вторых, сайт просто известен большому количеству людей — у него мощный бренд.

Пример:

Посетитель набирает в строке поиска “купить телефон” и переходит на некий сайт из поисковой выдачи. В этом случае ресурс получает поисковый трафик. Если пользователь сразу набирает, к примеру, “Связной” или “Евросеть”, то это уже прямой переход. Чем больше таких переходов — тем выше позиция сайта в поисковой выдаче.

Тепловая карта сайта

Этот параметр поисковые алгоритмы используют для того, чтобы вычислить динамический вес страницы и распознать искусственную накрутку поведенческих факторов. Робот анализирует движение курсора мыши по странице. При попытке накрутить показатели движения будут примитивными и однотипными. Реальный пользователь водит курсором более хаотично. Чуть ниже мы подробнее расскажем о накрутке поведенческих показателей.

Тепловая карта сайта: элементы страницы, привлекающие больше всего внимания посетителей

Кликабельность ссылок из сниппета

Если пользователи часто переходят к интересующим разделам сайта прямо по ссылке из поиска, это тоже повышает ранжирование сайта роботами. Фактор говорит, во-первых, о том, что информация релевантна целевому запросу. Во-вторых, посетитель быстрее находит нужную информацию: он не пользуется меню и даже не открывает главную страницу, а сразу переходит к нужному разделу.

CTR кнопок социальных сетей

Поисковики учитывают и то, насколько активно пользователи делятся контентом в социальных сетях. Это тоже говорит о том, что информация на сайте полезна и интересна.

Что делать, чтобы улучшить поведенческие факторы на сайте

Ответ прост: создавать сайты, которые быстро и качественно решают задачи пользователей. Вот что нужно для этого делать:

• публиковать качественный контент. Если это статьи, то они должны быть написаны простым и понятным языком и давать исчерпывающую информацию по запросу. Не стесняйтесь давать больше данных. Иногда можно услышать мнение, что в интернете неохотно читают большие куски текста. Это правда только отчасти, и в большей степени касается социальных сетей. Когда вы пишете материал на серьезную тему — не бойтесь давать читателю больше данных. Во-первых, так снижается риск отказа, а во-вторых, увеличивается время сессии;
• делайте сайт удобным. Что толку от хорошей статьи, если ее никто не найдет и не прочитает? Проработайте usability и UX характеристики, сделайте удобное меню. Настройте адекватный поиск по сайту: так посетители будут быстрее находить нужную информацию;
• поработайте над дизайном. Сейчас в тренде большое количество “воздуха” — свободного места на страницах. Делайте читаемые заголовки, которые сразу бросаются в глаза и считываются беглым взглядом. Фон текста должен быть максимально контрастным. Если все сливается и от этого рябит в глазах, пользователь покинет сайт, даже если там полезный контент;
• сделайте оптимальную структуру и меню. Не забывайте про правило трех кликов: пользователь должен дойти до цели через 3-5 щелчков по кнопке мыши;

Правило трех кликов

• займитесь брэндингом и повышайте узнаваемость сайта — так вы получите больше прямого трафика. Люди, которым у вас понравилось, добавят сайт в закладки или будут заходить на портал по прямым запросам;
• размещайте ссылки на социальные сети и кнопки “поделиться”. Чем больше будет репостов, тем выше сайт поднимется в результатах поисковой выдачи;
• проработайте описание сайта — метатеги title и description и разместите в них быстрые ссылки;
• продвигайтесь по релевантным запросам. Времена, когда в текст вставляли ключевые слова на сторонние темы для увеличения трафика, давно прошли;
• используйте внутреннюю перелинковку на другие страницы сайта. Так пользователь будет переходить к заинтересовавшим его материалам кликая по ним прямо в тексте и, не обращаясь к меню или поиску.

Еще один момент: поведенческие факторы не работают по отдельности и всегда нужно учитывать их сочетания. Улучшение одного показателя может негативно отразиться на другом. Например, вы захотели увеличить глубину и время сессии за счет избыточной структуры. Но это может поднять процент отказов, а также продолжение поиска. Человек просто покинет неудобный ресурс, где нужно постоянно что-то переключать, искать и делать много лишних действий. Ваша задача — найти оптимальный баланс поведенческих факторов.

Интересный факт. Между SEO-шниками и веб-мастерами идут споры о том, что лучше: открывать разделы сайта в текущей вкладке, или перенаправлять пользователя на новую. Готового рецепта здесь нет. С одной стороны, если все происходит в одном окне, это увеличивает длину и глубину сессии. С другой, переход с текущей вкладки на новую может быть расценено роботом как отказ или продолжение поиска. К тому же, пользователю не всегда удобен такой формат: он бы хотел сначала дочитать текущий материал, но если нажать на ссылку в теле текста, у него это не получится — тут же откроется новый раздел. Потом придется возвращаться и дочитывать, или искать в тексте ссылку после прочтения.

Составляющие качественного сайта

Ирония судьбы в том, что никто до конца не знает, как работают алгоритмы поиска. Поэтому однозначный ответ дать сложно. Все зависит от индивидуальных особенностей сайта.

Почему не стоит накручивать поведенческие факторы

Термин SEO (search engine optimization — оптимизация под поисковые машины) возник почти одновременно с появлением поисковых систем. Создатели сайтов пытались подогнать свои детища под алгоритмы роботов, чтобы улучшить позиции в поиске. Сначала это было относительно просто: напихал в текст побольше ключей, и сайт выходил в ТОП. Ранжирование по ключевым словам — первый и единственный алгоритм “Яндекса”, который применялся в самом начале работы системы. Не будем говорить, к чему это привело.

Сейчас, по заверениям самого “Яндекса”, поисковик учитывает 800 различных параметров и их сочетаний. Все они сводятся к одному: сайт в топе должен максимально удовлетворять запросы пользователей.

Кроме того, отечественный поисковик нещадно наказывает за любые попытки искусственной накрутки любого из параметров. Не являются исключением и поведенческие факторы.

Если еще несколько лет назад (до 31 августа 2018) можно было продвинуть сайт за счет покупных ссылок, то теперь агентства по созданию и продвижению сайтов предлагают новую услугу — накрутка поведенческих факторов. Созданы десятки бирж, где исполнителям за небольшое вознаграждение предлагают создать видимость движухи на том или ином ресурсе.

Выглядит это так: некий заказчик размещает на сайте простое задание — зайти на определенный сайт и совершить на нем какие-то действия. Например, открыть нужный раздел, кликнуть по указанным ссылкам и так далее. При этом исполнитель должен провести на ресурсе определенное время. Расчет понятен: чем больше пользователей зайдет на сайт и задержится там на какое-то время, тем лучше поведенческие. И все было бы хорошо, если бы не одно “но”. Поисковые машины давно научились распознавать такие манипуляции.

Предупреждение о нарушениях и угрозах безопасности на сайте

Помните про тепловую карту сайта? У заказного посетителя движения курсора слишком шаблонны и однообразны. Робот сразу это видит и расценивает как попытку искусственной оптимизации. За это сайт могут понизить в результатах выдачи и даже наложить фильтр.

Заключение

Значит ли это, что создатели поисковых систем переиграли недобросовестных SEO-шников? Пожалуй, да. Зато все те, кто работают честно, от этого только выиграли. В выигрыше остался и конечный пользователь. Теперь он с большей долей вероятности получит действительно качественный материал, а не подогнанное под работу роботов творение, которое не решит его задачу. Делайте сайт удобным, размещайте качественный контент и занимайте свое заслуженное место в ТОПе выдачи. Успехов в продвижении!

Улучшение поведенческих факторов ранжирования сайта в Яндекс и Google

Поведенческие факторы стали одними из ключевых в SEO-продвижении. Если несколько лет назад можно было закупить ссылок на бирже, то сейчас такой способ может сыграть злую шутку с вашим сайтом и он попадет в бан поисковой системы.

Яндекс и Гугл стараются постоянно улучшать свою поисковую выдачу, заполнять ее релевантными запросу пользователя сайтами. Именно поведенческие факторы помогают поисковым системам сделать вывод о качестве сайта.

Содержание

Влияние поведенческих факторов на SEO и ранжирование

Что относится к поведенческим факторам

1. Кликабельность сниппета в поисковой выдаче
2. Единственный переход из поиска
3. Количество прямых запросов
4. Трафик по брендовым запросам
5. Социальные сигналы

Внутренние поведенческие факторы

1. Время на сайте
2. Глубина просмотра
3. Показатель отказа

Улучшение поведенческих факторов

Почему не стоит накручивать поведенческие факторы?

Вывод

Поведенческие факторы – это ряд характеристик поведения пользователей на сайте. Яндекс и Гугл отслеживают разные факторы. Гугл смотрит больше на то, как пользователи ведут себя в поисковой выдаче. А  Яндекс, помимо внешних поведенческих показателей, учитывает и действия на самом веб-ресурсе. Но обо всем по порядку.

Влияние поведенческих факторов на SEO и ранжирование

В алгоритме ранжирования Яндекса поведенческие показатели играют одну из ключевых ролей. Еще в 2011 году Яндекс выпустил статью о юзабилити сайта и о том, на что стоит обратить внимание.

Основные проблемы юзабилити сайтов — это отсутствие хорошей навигации, сложная или запутанная структура, неудачное расположение элементов сайта, неуместное использование рекламы. Чтобы пользователи поиска могли легко получить ответ на свой вопрос, мы начинаем учитывать при ранжировании сайтов их удобство.

В 2017 Яндексом году был запущен алгоритм « Королев», в котором большую роль играют сигналы от пользователей.

Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят. Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, — то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример. Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.

Яндекс сам подсказывает пользователям, насколько сайт популярен с помощью специальных знаков в сниппетах.

Специальные знаки Яндекса

Представители поисковика Google прямо не говорят, какие именно поведенческие факторы наиболее влияют на ранжирование сайта. Однако, есть ряд показателей, на которые стоит обратить внимание.

• Mobile first indexing – удобство использования на мобильных устройствах;
• Скорость загрузки страниц;
• Page Experience – оценка сайтов с учётом того, как пользователи взаимодействуют с ним.

Все эти факторы напрямую связаны с поведением пользователей, а следовательно, и с поведенческими показателями.

Что относится к поведенческим факторам

Известно несколько факторов, которые оказывают прямое влияние на ранжирование сайта. Их можно разделить на внешние (работают на странице выдачи поисковой системы) и внутренние (работают на сайте). Рассмотрим подробнее каждый их этих факторов.

Внешние поведенческие факторы

1. Кликабельность сниппета в поисковой выдаче

С помощью этой метрики поисковик делает вывод, какой сайт больше интересен пользователям. По сниппету можно понять, что за контент размещен на странице, поэтому информация в нем должна быть релевантной. Кликабельность быстрых ссылок из сниппета в Яндексе также важный показатель. Он говорит о релевантности ответа запросу пользователя.

Сниппет сайта с быстрыми ссылками в Яндексе

2. Единственный переход из поиска

Этот показатель говорит о том, что пользователь нашел информацию, которая удовлетворяет полностью  его потребностям и у него больше нет необходимости просматривать остальные результаты поисковой выдачи. К такому результату стоит стремиться.

Причины, по которым пользователь может вернуться обратно в поиск:

• страница не релевантна запросу;
• пользователь нашел не всю необходимую информацию;
• контент релевантен, но не интересен по другим причинам — например, из-за сильно завышенной цены на товар;
• сайтом неудобно пользоваться (низкая скорость загрузки, сложная навигация, не адаптирован под мобильные устройства).

Все эти факторы приводят к тому, что пользователь будет рассматривать другие сайты в поиске.

3. Количество прямых заходов

Пользователь может сразу попасть на сайт в нескольких случаях:

• когда вводит домен сайта в адресную строку;


• когда переходит по ссылке из закладок;


• когда переходит по ссылке, которую ему кто-то отправил.

Все эти переходы говорят о популярности и качестве ресурса. Вряд ли вы добавите в закладки неинтересный и спамный сайт или посоветуете его друзьям.

4. Трафик по брендовым запросам

Когда пользователи совершают много запросов, используя название компании или бренда, для поисковых систем это сигнал, что организация пользуется спросом и выполняет свои услуги качественно. Поэтому ранжироваться сайт компании будет выше менее востребованных конкурентов.

Пример брендового запроса

5. Социальные сигналы

Под социальными сигналами понимается количество ссылок на контент вашего сайта в соцсетях.

Пример социальных сигналов сайта

Проверить ссылки из соцсетей можно любым сервисом для анализа сайта, например pr-cy.ru.

Внутренние поведенческие факторы

1. Время на сайте

Чем интереснее и полезнее контент на сайте, тем больше времени пользователь проводит на нем. Сложная навигация по сайту может негативно повлиять на данный показатель. Время, проведенное пользователем на сайте, в разных тематиках может отличаться.

Средний показатель времени на сайте

2. Глубина просмотра

Этот параметр показывает, сколько страниц просмотрел пользователь за один сеанс взаимодействия с сайтом. Здесь, как и со временем на сайте, нужно увлечь пользователя интересным контентом, а также не использовать сложную навигацию и структуру сайта.

Средний показатель глубины просмотра

3. Показатель отказа

Яндекс.Метрика и Google Analytics считают показатель отказа по-разному. Метрика принимает за отказ сеанс, который длился менее 15 секунд, а счетчик Google – если пользователь посетил только одну страницу сайта, не переходя на другие.

В Яндекс.Метрике в разделе «Сводка» можно посмотреть различные данные, собираемые счетчиком. В том числе и те, что описаны выше. Можно задавать временные промежутки, чтобы отслеживать изменения показателей за определенный период.

Раздел «Сводка» в Метрике

На вкладке «Отчеты» – «Стандартные отчеты» – «Источники» – «Источники, сводка» можно посмотреть количество визитов, посетителей, процент отказа, глубину просмотра и длительность посещения в зависимости от источника трафика.

Вкладка «Источники, сводка»

В Google Analytics показатель отказов, количество просмотров страниц, средняя длительность просмотра страницы можно увидеть в подразделе «Обзор» отчета «Поведение».

Вкладка «Обзор» в Google Analytics

Также можно посмотреть статистику и по отдельным страницам.

Статистика по отдельным страницам

Улучшение поведенческих факторов сайта

Теперь поговорим о том, как улучшить поведенческие факторы. Начнем с технических параметров сайта.

Технические параметры

На что стоит обратить внимание:

• Высокая скорость загрузки;
• Адаптив под мобильные устройства;
• Корректно настроенная страница с 404-ошибкой;
• Удобная навигация, понятная структура сайта;
• Наличие поиска и дополнительных рекомендуемых блоков.

Все это помогает пользователю без затруднений найти ответ на свой запрос, особенно если его время на поиск чем-то ограничено. У посетителя не возникнет желания закрыть сайт и перейти на другой, тем самым повысив процент отказа.

Если сайт хорошо грузится и у него логичная структура, пользователь сможет посетить больше страниц, что хорошо скажется на среднем времени на сайте и количестве просмотренных страниц. Оцените свой сайт глазами обычного посетителя, просмотрите логику и структуру сайта, проверьте скорость загрузки (например, с помощью бесплатного сервиса Google PageSpeed Insights), настройте страницы с 404-ошибкой так, чтобы пользователь продолжил работу с сайтом, а не закрывал его.

На процент отказа негативно влияет не адаптированный под мобильные устройства сайт. Уже больше половины пользователей выходят в интернет именно с мобильных телефонов, поэтому стоит подумать об адаптиве сайта, если он не настроен. Проверить адаптивность страниц можно при помощи бесплатного сервиса Mobile-Friendly Test от Google.

Работа с контентом

Составляющими интересного контента являются структурированные, уникальные, экспертные, грамотные тексты, фото- и видеоматериалы. Благодаря им посетитель может задержаться на сайте и положительно повлиять на поведенческие показатели сайта.

Какой именно и в каком количестве контент размещать зависит от тематики, ассортимента и вашей экспертности в этой области. Лепить просто «чтобы было» не стоит, ведь материал должен нести в первую очередь пользу посетителю и отвечать его запросу в полной мере.

Например, если пользователь перешел на ваш сайт по запросу «потолочная люстра цена», то в каталоге как минимум должно быть несколько вариантов люстр с фото и ценой.

Пример товаров с ценой

Рекомендуем добавить материалы, формирующие доверие у посетителей. Фото команды или организации, разбор различных кейсов, ваши награды. Особенно полезно если вы оказываете сложную услугу. Это поможет не только задержать пользователя на сайте, но и принять ему решение в пользу вашей компании.

Пример страницы с фото команды Веб-Центра

Работа над удобством (юзабилити) страниц сайта

Дизайн – это то, что первым делом пользователь видит, зайдя на сайт. Достаточно считанных секунд, чтобы у посетителя сложилось первое впечатление о вашей компании. В первую очередь нужно исходить из целей и задачей бизнеса и целевой аудитории, которая придет на сайт. Дизайн это не только правильно подобранные цвета, но и полное оформление вашего веб-ресурса, которое должно пользователям помогать при просмотре, совершении действий.

В целом сайт должен быть удобным для пользователя. Перейдя на посадочную страницу посетитель за одну секунду должен понять о чем эта страница и полезна ли она ему. Поэтому первый экран прокрутки нужно делать максимально информативным.

Не нужно перегружать сайт всплывающими окнами, это отталкивает, особенно если эти окна мешают просмотру контента страницы.

Обязательно нужен поиск по сайту. Если пользователь не нашел нужную страницу или информацию, то поиск поисковая строка на сайте поможет ему и человек не покинет сайт.

Отследить поведение посетителей можно с помощью инструмента «Вебвизор» в Яндекс.Метрике.

Вкладка «Вебвизор» в Яндекс.Метрике

Работа со сниппетом в поисковой выдаче

Именно сниппеты сайтов видит пользователь после того, как получает ответ на свой запрос к поисковой системе. Он дает пользователю представление о содержимом страницы. От привлекательности сниппета в значительной степени зависит, перейдет ли пользователь на сайт.

Сниппет из ПС Яндекс

Сниппет из ПС Google

Поисковые системы формируют сниппеты самостоятельно. Но возможно повлиять на это и помочь ПС сделать сниппет корректно.

Основу любого сниппета составляют грамотно прописанные теги title и description в коде страницы. Самые главные требования к ним – наличие ключевых слов и релевантность контенту на этой странице. Но спамить ключевыми словам не стоит, это может негативно сказаться на продвижении сайта. Следует учитывать ограничение по количеству символов. Например, в title оптимальным будет значение до 60, а в description в среднем до 200 в зависимости от поисковой системы.

Выделить ваш сайт на фоне конкурентов помогут следующие составляющие сниппета:

• Favicon — маленькая иконка слева от названия сайта в выдаче Яндекса;
• «Хлебные крошки» – навигация, которая ведёт от главной страницы сайта до текущего раздела;
• Быстрые ссылки – подобные сниппеты создаются поисковыми роботами Яндекса для наиболее популярных разделов сайта.

Контекстная реклама

Качественно настроенная контекстная реклама приводит посетителей на сайт, а точнее, на релевантные целевые страницы. Как следствие – повышается глубина просмотра и среднее время на сайте, уменьшается показатель отказов.

Здесь важно понимать, что никакая контекстная реклама не поможет сайту, если контент на нем не уникальный и не полезный для пользователей.

Пример контекстной рекламы в поиске

Активность в соцсетях

Мы постоянно делимся чем-то новым и интересным со знакомыми или друзьями и это влияет на поведенческие показатели сайта. Если пользователи активно делятся вашими статьями или товарами в социальных сетях, размещают ссылки на ваш ресурс – для поисковых систем это сигнал о качестве вашего сайта. Поэтому важно на страницах сайта размещать кнопки социальных сетей.

Кнопки «Поделиться» в статье в нашем блоге

Развивайте сообщества, аккаунты и страницы компании во всех популярных соцсетях: Вконтакте, Instagram, Facebook, YouTube, Telegram. Создавайте и публикуйте контент хотя бы раз в неделю, чтобы поисковики видели активность и появление новых ссылок на сайт.

Если человек на выдаче видит, что компания присутствует во многих соцсетях, то это еще больше вызывает доверие.

В идеале нужно использовать SMM-продвижение компании в социальных сетях. Это положительно скажется на поведенческих факторах для поисковиков, даже позволит ранжировать ваши аккаунты в поиске и получать дополнительный трафик. Кстати, у нас можно заказать SMM-продвижение в соцсетях.

Пример ранжирования сайта и аккаунтов в соцсетях

Почему не стоит накручивать поведенческие факторы?

Здесь важно понимать всего один момент – поисковые системы понимают, когда их обманывают. Подтверждение тому – массовое применение санкций к сайтам-накрутчикам ПФ в сентябре 2020-го года.

Сначала вы увидите положительное влияние этой накрутки, но после получите санкции от поисковых систем. Понадобится от 8 до 12 месяцев, чтобы избавиться от последствий этих санкций. Поэтому такой метод «улучшения» поведенческих показателей мы не рекомендуем.

Вывод

Подведем итог, какие основные поведенческие показатели сайта можно отслеживать:

В Google Analytics:

• Показатель отказов;
• Количество просмотров страниц;
• Средняя длительность просмотра страницы;
• Глубина просмотра;

В Яндекс.Метрике:

• Показатель отказов;
• Время на сайте;
• Глубина просмотра.

Благодаря этим показателям можно делать вывод о качестве и полезности страниц сайта. В первую очередь поисковые системы думают о пользователях и удовлетворении их запросов. Периодически проверяя метрики, можно своевременно вносить какие-либо изменения в сайт для его улучшения.

Если хотите больше узнать об интернет-маркетинге, подписывайся на наш блог, Телеграм и канал на Ютуб. Там всегда можно узнать что-то новое и интересное.

Поведенческие факторы

Поведенческие факторы – совокупность действий посетителей на конкретном сайте.

Примеры поведенческих факторов

К поведенческим факторам относят:

• вход, возвращение на сайт;
• время пребывания на ресурсе;
• глубину просмотра;
• показатели отказов и др.

Влияние на поисковое продвижение

Сегодня поисковые машины демонстрируют ориентацию на поведенческие факторы при ранжировании страниц. Анализ таких факторов становится значительной частью SEO-оптимизации. «Google», «Яндекс» максимально лояльны к тем сайтам, которые отличаются хорошей посещаемостью, привлекают уникальных пользователей, являются хорошо структурированными и удобными.

Работа с поведенческими факторами является целевым направлением интернет-маркетинга, связанным с оценкой психологических, социальных критериев посетителей, подбором целевой аудитории. Поисковые системы создают технологии, которые дают возможности для точного отражения поведенческих факторов. «Яндекс», например, наряду с их учетом, использует и технологию «Матрикснет», позволяющую определять релевантность сайта на основе его ручной оценки реальными пользователями.

Накрутка поведенческих факторов

Методы накрутки

• Создание ботнета, эмулирующего действия пользователей на протяжении длительного времени.
• Распространение и использование программ, которые имитируют действия пользователей.
• Привлечение на сайт пользователей с помощью специальных сервисов.

По каким критериям поисковые машины определяют накрутку?

1. Накрутка осуществляется только по коммерческим запросам.
2. Используется один источник накрутки (внезапно увеличивается трафик с одной поисковой системы).
3. Трафиковый режим дня (утренний и вечерние всплески, нулевая посещаемость после вечернего всплеска) не соответствует действительности.
4. Накрутка дальних позиций (определяется по статистике ситиаров).
5. Несоответствие географическим данным (сайт виден в Москве, но трафик поступает даже из Украины, например).

Последствия накрутки

В поисковой системе «Яндекс» использование различных методов накрутки может привести как к потере позиций в выдаче, так и к снижению репутации.

SEO поведенческих факторов — как снизить процент неудач до 12%

Поведенческие факторы постепенно становятся все более важным фактором для поисковых систем, и одним из наиболее важных показателей, которые входят в их число, является частота отказов. Важно не только отследить это, но и попытаться повлиять. Чем он ниже, тем лучше будут поведенческие метрики, выше конверсия и ряд других факторов, особенно важных для коммерческих проектов, таких как услуги по предоставлению исследований или помощь в научных публикациях.

Какова частота отказов?

Частота отказов фиксирует случаи, когда посетитель «отскакивал» от вашего сайта, как теннисный мяч от стены. Неудача засчитывается только в том случае, если пользователь посетил страницу и покинул ее, никуда не заглянув. Некоторые сервисы веб-аналитики считают отказом слишком мало времени, проведенного на сайте (около 5 секунд), даже если за эти секунды ему удалось открыть еще 1-2 страницы.

«Веб-разработка» по Kit8

Показатель отказов — самый печальный показатель для администратора сайта.Высокий процент отказов говорит о том, что посетитель, скорее всего, не получил нужную ему информацию, и у него нет никакого желания знакомиться с другими страницами вашего сайта. Это своего рода характеристика меры интереса к сайту. Чем ниже процент отказов, тем глубже люди взаимодействуют с сайтом. Высокий процент, например 65%, означает, что 65% посетителей сочли ресурс неинтересным, не заслуживающим изучения.

Если перейти в реальный магазин из виртуального, то это такая ситуация, когда покупатель зашел внутрь, осмотрелся на входе и пошел обратно.Что может быть печальнее для продавцов?

Почему вам нужно над этим работать?

Дело в том, что для часто посещаемого сайта или отдельных страниц этот показатель чрезвычайно важен. Это одна из метрик, влияющих на конверсию, оптимизация которой — цель номер один любого коммерческого проекта. Страницы с низким процентом отказов побуждают посетителей взаимодействовать с сайтом, увеличивая отдачу от задействованного трафика. Простой пример — каталог в интернет-магазине.Чем больше его страниц просматривает потенциальный покупатель, тем больше вероятность, что он решит купить здесь.

основных причин, по которым посетители могут покинуть ваш сайт за 1-3 секунды

• Устаревшая конструкция;
• Безответственный подход к выбору шрифта;
• На сайте используются устаревшие плагины;
• Обилие рекламы;
• Автовоспроизведение видео или музыки;
• Неудобная и непонятная навигация, сбивающая с толку посетителей;
• Требования к регистрации слишком сложны и навязчивы;
• Сайту не хватает «индивидуальности»;
• Сайт загружается медленно;
• Пользователь не понимает преимуществ вашего продукта;
• На сайте нет призыва к действию;
• Ваш контент или продукт не соответствуют обещаниям;
• Сайт не оптимизирован для мобильных устройств;
• Вы не используете технологию намерения выхода;
• Ваш сайт взломан;
• Всплывающие окна;
• Сайт давно не обновлялся;
• Устаревшая информация;
• Неграмотные статьи;
• На сайте нет онлайн-консультанта;
• Длительный срок службы.

Как уменьшить показатель отказов?

Независимо от того, где пользователи переходят на ваш сайт, если процент отказов невелик, то вы можете быть уверены, что им предоставили именно ту информацию, которую они ожидали увидеть. Хотя абсолютно успешных советов не существует и многое зависит от ниши и других факторов, есть несколько способов повлиять на процент неудач, чтобы уменьшить его. Вы можете использовать любой из них для реализации на своем сайте.

Привлекайте нужное движение

Важно, чтобы страница не просто создавалась в соответствии с определенными ключевыми словами, но и достаточно раскрывала тематику, решая проблему, интересующую посетителя.Убедитесь, что целевые запросы соответствуют создаваемому вами контенту. Анализ трафика может показать, что переходы осуществляются не очень релевантными ключами. Значит, нужно переосмыслить лендинги, дополнить или обновить их содержимое.

Повторное связывание и рекомендации

Сколько внутренних ссылок на другие материалы сайта находится внутри вашего контента? Не игнорируйте такую ​​простую вещь, как внутренние ссылки, размещение ссылок с новых страниц на уже существующие и наоборот.

Еще один важный момент — рекомендации актуального контента на информационных сайтах и ​​аналогичных товарах в карточке товара в Интернет-магазине. Это бонус к качеству навигации и стимул для пользователя продолжить изучение сайта.

Структурированное содержимое

Никому сейчас не интересно читать сплошные листы текста на нескольких экранах. Современный пользователь читает «по диагонали», и это уже доказанный факт. Он использует скроллинг, в поисках интересных моментов, на которые стоит обратить внимание.

Используйте субтитры, выделения, списки, цитаты и другие элементы форматирования для улучшения структуры содержимого. По возможности добавьте графику и видео, сделайте страницу визуально более насыщенной. Разумное разнообразие не помешает.

Структурирование контента с использованием различных элементов форматирования делает его более понятным, позволяет читателям быстро «сканировать» текст и определять точки, в которых находится контент, которые наиболее точно соответствуют его запросу.

Работа над качеством контента

Частично эта точка пересекается с предыдущей, но в любом случае такой анализ займет больше времени.Если вы хотите, чтобы посетители вашего сайта оставались и видели более одной его страницы, сделайте это стоящим потраченного времени.

Как это сделать? Возьмите список страниц сайта с высоким показателем отказов и сравните с результатами из топ-10 выдачи на ресурсах конкурентов. Найдите ответ на вопрос, который может повысить ценность вашего контента. Возможно, не хватает цифр или фактов, иллюстраций, может стоит добавить комментарий эксперта и т. Д.

Увеличьте скорость загрузки страниц

Многие люди не хотят ждать больше нескольких секунд, чтобы загрузить страницу, которую они посетили.Убедитесь, что сайт работает быстро. Найдите решение, как увеличить его скорость.

Иногда владельцы сайтов считают, что если показатель отказов высок, то проблема заключается в уровне содержания страницы. На самом деле серьезная проблема в том, что человек даже не может ее прочитать, потому что все загружается слишком медленно.

Адаптивный дизайн

Число людей, которые выходят в Интернет со своих смартфонов и планшетных компьютеров, постоянно растет. Если вы не оптимизируете сайт под мобильный трафик, то потеряете его.Если несколько лет назад это было еще терпимо, то сейчас вряд ли кто-то будет использовать сайт с мелкими кнопками и шрифтом, мириться с необходимостью масштабирования и использования прокрутки в поисках нужной информации.

Изменения в алгоритмах поиска, учитывающие уровень оптимизации сайтов при выдаче мобильных — еще один аргумент в пользу такого решения. Реализуйте адаптивную версию дизайна. Не лишним будет убедиться, что сайт работает правильно, проверив его со своего смартфона.

Не отвлекать внимание

Маркетинговые приемы, такие как всплывающие окна, хороши только при правильном использовании. И стоит задуматься, не возник ли соблазн разместить что-то более навязчивое, например, анимированный баннер.

Пользователи негативно реагируют на то, что отвлекает их от потребления необходимой информации, или слишком агрессивно пытается привлечь их внимание. Реакция большинства на такие раздражители — как можно скорее закрыть вкладку браузера.

Используйте призывы к действию

Если у вас нет контентного проекта, вам нужно, чтобы посетитель совершил определенное действие-конверсию при посещении сайта. Иногда ему это интересно, но он не совсем понимает, что и как делать дальше. Скажите ему, используя различные призывы к действию.

Для кредитования это может быть заполнение формы и отправка заявки, для интернет-магазина — покупка, для другого проекта — подписка на рассылку новостей, переход на определенную страницу и т. Д.Только не переусердствуйте. Не перегружайте пользователя десятками призывов к действию, сосредоточьтесь на действительно важных вещах.

Обновить устаревшую информацию

Если ваша статья не теряет популярности третий год подряд, то отлично! Если информация устарела, посетители покинут сайт. Например, были изменения в законодательстве или появилось что-то совершенно новое среди продуктов или технологий.

Если при продвижении сайта вы делаете ставку на «вечнозеленый» контент, то не лишним будет время от времени выделять время на анализ публикуемых материалов.Будет полезно обновить информацию. Всегда есть вероятность, что актуальность некоторых статей со временем снизится.

Обеспечивает кроссбраузерную совместимость

Случилось так, что многие владельцы сайтов преследуют пользователей, которые упорно не хотят использовать для серфинга какие-либо другие браузеры, кроме Internet Explorer (версия десятилетней давности). И тут ничего не поделаешь, таких людей не переубедишь.

Поэтому не забывайте об этом, и не лишним будет убедиться, что сайт нормально отображается во всех браузерах.Для этого воспользуйтесь соответствующим отчетом в аналитике, и если в каком-либо из браузеров средний процент на 20% выше остальных, может быть проблема.

Оцените дизайн свежим взглядом

Плохо спроектированный, неудобный сайт с запутанной навигацией может стать настоящим наказанием для посетителя. Когда совершенно непонятно, как найти нужную информацию, неудивительно, что люди уходят.

Заключительные замечания

Как видите, тема работы над повышением показателя отказов довольно обширна.Хотя здесь нет ничего сложного, и при внесении изменений на сбор и интерпретацию данных уйдет больше времени, чем на работу над самим сайтом. Тем не менее, приступим к делу уже сегодня!

Как поведение пользователя влияет на SEO

На рейтинг в обычном поиске сильно влияют данные о поведении пользователей. Если вы хотите оставаться на вершине рейтинга основных поисковых систем и делать свой бренд заметным в Интернете, вы должны понимать своих пользователей.

Оптимизация вашего контента — лучший подход к сбору и использованию данных о поведении пользователей для улучшения вашего рейтинга в поисковых системах.

Большинство SEO-специалистов и контент-маркетологов не интегрируют пользовательские данные в свои контентные кампании. Они сосредотачиваются только на ключевых словах в поисковом запросе или поисковом запросе.

Изменения в алгоритмах поисковых систем привели к большему вниманию к пользователю. Да, ключевые слова и метаописания по-прежнему важны, потому что поисковик их использует. Однако на самом деле важно не только ключевое слово — это намерение, стоящее за данным ключевым словом, поскольку оно относится к алгоритму.

Когда дело доходит до изучения пользователей, помните, что люди могут забыть, что вы сделали или о чем написали, но они никогда не забудут, что вы заставляли их чувствовать. Когда вы читаете контент, который вас взволновал, вы чувствуете, что на все ваши вопросы были даны ответы и проблемы решены.

Данные о поведении пользователей постоянно меняются. По мере того, как их знания растут, пользователи становятся лучшими поисковиками.Вот почему вы должны знать, как и почему стоит конкретное ключевое слово. Вот что показывает, почему у одного ключевого слова больше поисковых запросов, чем у другого.

Что происходит, когда пользователь ищет в Google определенный поисковый запрос? Почему они выбрали поиск по ключевому слову заголовка вместо ключевого слова с длинным хвостом ?

В этой подробной статье вы получите углубленное понимание данных о поведении пользователей, их влияния на рейтинг в основных поисковых системах и о том, как вы можете использовать это понимание для улучшения своей стратегии поисковой оптимизации (стратегии SEO).

1. Как поисковые системы собирают и интерпретируют опыт пользователей

Поисковые системы используют сложные алгоритмы поиска для ранжирования веб-страниц. Маркетологи могут не полностью понимать эти алгоритмы, потому что они не инженеры, а также потому, что основные поисковые системы не собираются отказываться от своего конкурентного преимущества. Фактически, существует более 200 факторов ранжирования поиска, но все они указывают на одну важную метрику: пользовательский опыт.

Как поисковые системы собирают и интерпретируют данные о пользователях? Возможно, это не один из обычных вопросов поисковой оптимизации (SEO), но его стоит рассмотреть, потому что долгосрочная устойчивость органического рейтинга зависит от ваших знаний о современном SEO в том, что касается намерений пользователей.

Несмотря на то, что сами алгоритмы поиска являются проприетарными, Google немного заглянул изнутри в то, как работает его поисковая система и как компания собирает данные от пользователей.

Процесс начинается с поисковых пауков, которые сканируют и индексируют веб-страницы. Это постоянная работа, учитывая рост Интернета. В 2013 году в сети было 30 триллионов уникальных индивидуальных веб-страниц. В 2008 году эта цифра составляла всего 1 триллион. Сегодня оба эти числа ушли в прошлое.

У Google есть индекс (как и база данных), в котором хранится обновленная информация об отдельных страницах веб-сайтов, которые находят пауки.Для хранения этих данных Google требуется эквивалент 100 миллионов гигабайт или 1000 терабайт.

Что происходит, когда вы вводите поисковый запрос или поисковый запрос? Как поисковые системы определяют, какую информацию вы хотите за доли секунды?

Вот как это работает: Когда вы вводите термин поискового запроса в Google, вы отправляете запрос в индекс Google. Но прежде чем он вернет искомый результат, он должен сначала запустить алгоритм, который в основном представляет собой пошаговую процедуру решения проблемы.

Затем вы получаете миллионы результатов, возвращаемых вам в ранжированном списке — и все это часто занимает меньше секунды.

Так что же произошло при поиске по ключевому слову «имена мальчиков» выше?

Во-первых, Google пытается выяснить, что именно означает мета-ключевое слово — не только буквальное значение, но и то, что имел в виду пользователь. Первоначальный поиск запускает блок-схему, которую Google использует для оценки качества контента.

Помните, что пользователь не новичок. Если я ввожу ключевое слово в поисковую систему, это означает, что у меня есть некоторый уровень знаний или информации о нем, хотя я все еще не понимаю всего, что хочу знать.

Например, если я ищу лучшую акустическую гитару , я могу не быть профессиональным гитаристом на акустической гитаре, но я знаю, что это музыкальный инструмент, на котором я могу научиться играть с практикой.

Во-вторых, алгоритм проверяет орфографию, синонимы и понимание поисковых запросов в отрасли, к которой, по их мнению, принадлежит ключевое слово.

Другими словами, ключевое слово « аренда квартиры в Лос-Анджелесе » относится к сфере недвижимости. Поисковая система будет искать контент сайта в этой области, а не в несвязанной отрасли, такой как развлечения или здоровье.

Свежесть, актуальность и качество — это новые правила SEO, которые Google использует, чтобы определить, какая страница должна быть первой в органических списках.

В тот момент, когда поисковая система будет уверена в ваших потребностях, основываясь на значении, намерении, контексте или отрасли, связанной с ключевым словом, она извлечет релевантные результаты поиска с этих 30 триллионов страниц.

На этом этапе Google готов продемонстрировать результаты поиска, но сначала ему нужно выяснить, как ранжировать все эти страницы. Это определение основано на более чем 200 факторах ранжирования, включая возраст домена, актуальность контента, текст привязки, метатег, описание страницы, пользовательский контекст, такой как история поиска, географическое положение и многое другое.

Google затем предоставляет пользователю результаты поиска. Вся эта работа невидима для поискового пользователя, потому что не видит алгоритм.Это просто набор программ, которые постоянно обновляются для стабильного ранжирования веб-страниц в органических списках.

Данные о поведении пользователей, на которые опирается Google, включают рейтинг кликов, продолжительность на веб-странице, коэффициент конверсии, показатель отказов, частоту посещений, канал навигации и многое другое. Мы рассмотрим каждый из этих пунктов позже.

Другие поисковые системы, такие как Mamma.com, Duckduckgo.com и Yandex.com, классифицируются как мета-поисковые системы, поскольку они используют мета-данные других поисковых систем для определения релевантности поиска.

Понимание рейтингов релевантности: Поисковые системы, такие как Google, используют «рейтинги релевантности» для сортировки своих результатов.

Цель состоит в том, чтобы показать страницу, которую Google считает наиболее актуальной для пользователей, вверху списка. Вы заметите, что в факторах персонализированного ранжирования Google важна релевантность.

Когда дело доходит до сбора данных о поведении пользователей, вы должны понимать релевантность, потому что это ключ .

Допустим, ваша тема — «Apple.«Google попытается понять, что вы имели в виду. Вы хотите, чтобы Google оценивал вашу страницу для продуктов Apple или яблок, фруктов? Используя правильные ключевые слова и релевантность, вы правильно направите поисковые роботы к вашему содержанию.

В конце концов, поисковые системы похожи на младенцев, которых нужно кормить с ложечки. Поисковая система хочет понять используемые вами ключевые слова.

2. Данные о поведении пользователей, влияющие на поисковый рейтинг

Поисковые системы легче понимают, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом, если вы регулярно добавляете свежий контент.Контент — король и источник жизненной силы вашего онлайн-бизнеса. Это также ключ к повышению рейтинга поисковых систем в Google.

Спрос на полезный актуальный контент будет только расти, поэтому опытные маркетологи вкладывают деньги и время в создание контента. Институт контент-маркетинга обнаружил, что 86% маркетологов B2B сообщили об использовании контент-маркетинга, а 70% создают больше контента, чем годом ранее.

Создание привлекательного контента — ключ к выживанию в любой конкурентной сфере.

И недавняя статистика показывает, что маркетологи, которые постоянно создают высококачественный контент с помощью блогов, генерируют на 126% больше потенциальных клиентов, на 97% больше входящих ссылок и существенно увеличивают доход.

В этом разделе мы рассмотрим данные о поведении пользователей, которые влияют на рейтинг в поисковых системах. Помните, что для стратегии SEO нет никаких основополагающих правил. Независимо от того, сколько данных вы извлекаете из этих показателей, они не могут сравниться с первоначальным исследованием рынка и глубоким пониманием вашей целевой аудитории.

Допустим, вы блогер, чей органический трафик постоянно растет. Может быть, больше людей узнают о вас через социальные сети.

Но знаете что? Вы по-прежнему теряете время, если ваш контент не решает серьезную проблему для ваших пользователей. . Когда люди заходят на вашу веб-страницу из результатов поисковой системы, они ищут одно: полезную информацию и контент, релевантный якорному тексту.

Конечно, профессиональный дизайн сайта может привлечь внимание людей. Но их поддерживает ценность вашего контента.

Давайте быстро рассмотрим показатели, которые Google использует для сбора данных о поведении пользователей на вашем сайте, и то, как каждый из этих показателей влияет на вашу поисковую оптимизацию.

а). CTR: Прежде чем идти дальше, вы должны понять, что CTR — это показатель, который Google использует для сбора данных о поведении пользователей.

Когда эти данные собраны, они оцениваются с помощью алгоритма, прежде чем использоваться для влияния на поисковый рейтинг.Это эквивалентно поведению пользователя.

Так почему Google заботится о рейтинге кликов? Что ж, каждый переход означает «голосование пользователя».

Это означает, что поисковые пользователи обнаружили полезную страницу, которую следует повысить. Пользователи считают, что результат поиска наиболее релевантен их поисковому запросу на основе заголовка, текста привязки и метаописания, и они голосуют, щелкая.

Концепция рейтинга кликов проста. Он отслеживает, что происходит со ссылкой, с ее якорным текстом и метаописанием в органических списках поиска и как пользователи переходят с веб-страницы.

CTR — это мощный поисковый показатель, который измеряет общее количество поисковых пользователей, которые нажимают на ссылку, по сравнению с общим количеством веб-пользователей, которые открыли ссылку, но не нажали. Простая формула CTR:

По сути, если ваша веб-страница занимает место в обычных списках и 15% пользователей поиска, которые просматривали эту страницу результатов поисковой системы, нажимают на ссылку, это означает, что ваш CTR составляет 15%.

Есть вещи, которые вы можете сделать, чтобы улучшить свой CTR, будь то поисковая реклама, платная реклама или призыв к действию.Это неотъемлемая часть любой стратегии SEO на странице. Например, Qualaroo изменила текст призыва к действию с « Запросить цену » на « Запросить цену » и провела эксперимент сплит-теста A / B, чтобы определить, какой из них генерирует больше кликов.

Помните, что цель состоит в том, чтобы помочь Google извлечь правильные данные о поведении пользователей для вашей веб-страницы, увеличив ваш CTR . Многие оптимизаторы поисковых систем не верят, что CTR является фактором ранжирования. Вместо этого они сосредотачиваются на создании большего количества ссылок, а не на улучшении CTR.

Дэвид Гарри ответил на этот вопрос в сообщении, опубликованном в Search News Central, под названием «Являются ли показатели кликабельности жизнеспособным фактором ранжирования?»

Как отмечает Дэвид,

Кажется логичным, что поведенческие данные, тесно связанные с кликами, будут влиять на ранжирование. Но есть также список факторов, которые следует учитывать, а именно:

Я могу утверждать, что CTR — это показатель, улучшающий пользовательский опыт на страницах результатов поиска.

Это означает, что если ваш CTR высок и ваши пользователи действительно проводят больше времени на вашей странице, Google заключает, что пользователи находят информацию на вашей веб-странице полезной, что делает ее эффективной стратегией SEO на странице.

Google поднимет ваш рейтинг на вершину, что сделает вас заметнее и внимательнее. Согласно Search Engine Watch, «страницы, на которые нажимают больше, могут получить повышение в поисковой выдаче по этому конкретному ключевому слову».

Google также использует рейтинг кликов в качестве основного определяющего фактора в платном поиске для расчета показателя качества. Более высокий показатель качества продвинет ваше объявление на вершину рейтинга при одновременном снижении цены за клик (CPC).

Google — это, по сути, машина, которая извлекает данные от пользователей в зависимости от их поведения, когда они попадают на вашу веб-страницу из результатов поиска.Несколько компаний и брендов поместили огромное количество данных о поведении пользователей в индекс Google в результате их рейтинга кликов.

Лично я заметил, что новая страница со свежим контентом и метаописанием изначально будет иметь высокий рейтинг в поисковой выдаче (скажем, позиции 4, 5 или 7). После первой недели он либо скатывается вниз в органическом листинге, либо поднимается вверх.

Определяющим фактором является количество кликов, которые результаты поиска генерируют в день, и среднее время пребывания на сайте при условии, что на веб-страницу не было построено значительного количества ссылок.

Данные о поведении пользователей стали актуальными для поиска, потому что они помогают людям находить лучшие результаты.

Последовательно работая над этим, вы будете предоставлять много полезных данных о поведении пользователей, которые Google сможет использовать для понимания вашего сайта, ваших клиентов и вашего бренда.

Если вы хотите повысить свой CTR, вам помогут эти ресурсы:

б). Путь навигации: В исследовании под названием «Активное исследование рейтингов на основе данных по переходам», которое проводили Филип Радлински и Торстен Йоахимс из факультета компьютерных наук Корнельского университета, исследователи сообщили, что рейтинги основываются на данных обучения, собранных у пользователей. .

Они признали, что полезные данные по поисковой оптимизации могут быть собраны из журналов переходов, которые будут оцениваться на основе алгоритма. Даже в электронном маркетинге журналы переходов по ссылкам используются в качестве основы для проверки поведения пользователей в течение определенного периода времени.

Точно так же и поисковые системы отслеживают пути навигации. Путь навигации — это просто канал, по которому поисковые пользователи попали на ваш сайт, и путь их ухода.

Когда вы находитесь на определенной веб-странице, поисковые системы хотят знать, как вы туда попали.Например, вы сначала посетили домашнюю страницу, прежде чем перейти на внутренние страницы (например, популярные сообщения)?

Изучив Google Analytics, вы получите представление о пути навигации. В свою очередь, вы можете использовать эту информацию, чтобы увеличить свой органический трафик , поисковый рейтинг и рейтинг кликов.

Например, если вы хотите знать, с каких страниц пользователи заходили на ваш сайт и какие метаописания и текст привязки влияют на них, это легко найти в Google Analytics.Просто следуйте по этому пути:

Войдите в свою учетную запись Google Analytics, затем выберите> Поведение> Целевые страницы:

.

Затем щелкните вкладку «Пути входа», чтобы увидеть целевые страницы, с которых пользователи заходили на ваш сайт:

На скриншоте выше видно, что «блог» сгенерировал 87 сеансов за последние 30 дней. Процент сеансов составляет 33,21%, что выше, чем на главной странице 63 сеанса.

Есть несколько причин, по которым блог получил больше просмотров от пользователей.Одна из них заключается в том, что по блогу было легко ориентироваться, и все, что хотел пользователь (например, сообщения в блоге, руководства, видео), можно было легко увидеть.

Когда дело доходит до пути навигации, вам нужен простой канал, по которому ваши клиенты могут перемещаться по вашему сайту, не задавая лишних вопросов. .

Два важных показателя, которые следует учитывать при рассмотрении пути навигации:

Целевые страницы: Это страницы, с которых пользователи заходили на ваш сайт при поиске.Вам необходимо сначала определить ваши самые популярные целевые страницы (страницы, через которые пользователи заходили на ваш сайт) и поисковые запросы, введенные пользователями, а затем работать над их оптимизацией.

Здесь вы решаете, как написать лучший заголовок, разработать лучшую тему блога или протестировать цвет фона на фоне фонового изображения, чтобы определить, какой из них лучше конвертируется.

Чем больше целевых страниц пользователи обнаруживают на вашем сайте, тем больше Google вознаградит вас органическим трафиком.

Помните, что это сильно отличается от типичной целевой страницы, используемой для создания списка адресов электронной почты.Эти целевые страницы оптимизированы для превращения посетителей в подписчиков электронной почты или покупателей.

Здесь мы говорим о целевых страницах, которые на самом деле представляют собой сообщения в блогах, и о других страницах, оптимизированных для пользователей поиска. Ключевые слова используются намеренно, и эти страницы структурированы таким образом, чтобы направлять пользователей прямо в вашу воронку.

Страницы выхода: В пути навигации, сразу после целевых страниц, вы также должны учитывать страницы выхода.

Это последние страницы посещения пользователем.Если у вас есть интернет-магазин, вы заметите, что на вашей странице оформления заказа высокий процент выхода. Это потому, что в тот момент, когда покупатель добавляет товар в корзину и оформляет заказ, он, скорее всего, уйдет, не предприняв никаких дальнейших действий.

Однако вы хотите уменьшить количество страниц выхода и увеличить количество целевых страниц. Другими словами, вы должны стремиться вести посетителей на другие ваши страницы и удерживать их, когда они переходят на ваш сайт через любую из ваших целевых страниц.

Причина проста: если они пришли из поисковых систем, данные о поведении пользователей отслеживаются, и их время на сайте будет записано.

в). Поведенческие данные, на которые влияет позиция в поиске: В исследовательской работе под названием «За пределами предвзятости позиции: изучение привлекательности результатов как источника предвзятости представления данных о переходах по кликам» Раджан Патель и Хайн Рериг дают обзор состояния кликов.

Они сказали, что нужно проявлять осторожность при интерпретации кликов, поскольку на поведение пользователей могут влиять различные источники предвзятости представления.

Я полностью согласен с выводами этого исследования.Поскольку пользователи должны решить, нажимать ли на результат поискового запроса, основываясь на его сводке (например, заголовке, метаописании, якорном тексте и URL-адресе), можно ожидать, что щелчки будут отдавать предпочтение «более привлекательным» результатам.

Но, судя по тому, что мы видели, это не работает. Ваша позиция на страницах результатов поисковой системы во многом определяет, сколько кликов и сколько органического трафика получит ваш бренд, а не метаописание и якорный текст.

Ваш результат поиска может быть очень привлекательным, но если вы находитесь на 7-й позиции, в то время как мой явно посредственный результат поиска находится на 2-й или 3-й позиции, я получу более высокий CTR.В общем, не пытайтесь просто повысить рейтинг своей поисковой системы — вместо этого сосредоточьтесь на CTR.

г). Как привлекательные результаты привлекают больше кликов: 93% онлайн-опыта начинаются с поисковой системы.

Некоторые из этих онлайн-сервисов вовлекают ваших идеальных клиентов. Если вы хотите привлечь этих клиентов на свой сайт, вам нужно сделать результаты поиска привлекательными.

Без сомнения, клиенты счастливы, когда находят решение своих проблем.Точно так же, когда пользователи ищут ключевое слово, они ищут не только результаты с ключевыми словами в заголовке или метаописании, но и нужную информацию.

При прочих равных условиях, если вы сможете увеличить количество обычных кликов, вы определенно привлечете больше клиентов в свой бизнес, потому что потенциальные клиенты поисковой оптимизации имеют высокую степень таргетинга.

Сделайте ваши результаты поиска интерактивными через заголовок: Конечно, первое, что вам нужно сделать, чтобы сделать ваши результаты интерактивными, — это написать эффектные заголовки .

Если вы пользователь WordPress, вы можете легко указать Google, что отображать на страницах результатов поиска (SERP) в качестве заголовка.

Все, что вам нужно сделать, это установить All-In-One SEO Pack или плагины Yoast SEO. Затем, после форматирования сообщения, прокрутите до области настроек и установите тег заголовка — ничего страшного, если вы сделаете его немного отличным от заголовка статьи. Вот как добавить заголовок SEO, если вы используете Yoast:

Давайте быстро смоделируем некоторые заголовки, которые уже занимают высокие места в топ-10 результатов Google, чтобы создать более интерактивные заголовки, которые повысят наш рейтинг кликов.

Выполните следующие простые шаги:

Шаг № 1: Найдите наиболее эффективные заголовки контента. Предположим, вы хотите написать о «стратегиях согласования . ”Сначала перейдите в поиск Google и введите ключевое слово в качестве поискового запроса:

Шаг № 2: Проанализируйте заголовки. Возьмите первые 3 заголовка с высокой ссылочной популярностью. Изучите, как они устроены. Затем создайте лучший.

На скриншоте выше 3 названия, которые превзошли другие:

Стратегии переговоров: семь ловушек, которых следует избегать

Шесть удивительных тактик переговоров, которые принесут вам лучшую сделку

Успешные переговоры: основные стратегии и навыки

Итак, какие стратегии вы можете использовать, чтобы сделать свои заголовки более привлекательными и привлекающими внимание?

i).Добавьте нечетные числа: Добавление чисел — желательно нечетных — в заголовок определенно выделит его среди остальных. Что еще более важно, это повысит его ценность.

Давайте перепишем 3 заголовка выше, добавив в них нечетные числа:

Стратегии переговоров: семь ловушек, которых следует избегать

7 стратегий ведения переговоров и ловушек, которых следует избегать

Шесть удивительных тактик переговоров, которые принесут вам лучшую сделку

5 удивительных тактик переговоров, которые принесут вам лучшую сделку

Успешные переговоры: основные стратегии и навыки

13 эффективных стратегий и стратегий ведения переговоров для вас

ii).Используйте формулу «с практическими рекомендациями»: Некоторые из SEO-заголовков и заголовков, которые стали вирусными, на самом деле были написаны в стиле «с практическими рекомендациями», который имеет тенденцию генерировать множество репостов в социальных сетях. Вы только посмотрите:

Эти огромные публикации в социальных сетях произошли за последние 12 месяцев. Людей естественно привлекают эти заголовки, потому что они кажутся полезными, и каждый может прочитать и применить советы.

Давайте смоделируем 3 наиболее эффективных заголовка выше, чтобы создать лучший, используя стиль «с практическими рекомендациями»:

Стратегии переговоров: семь ловушек, которых следует избегать

Как легко избежать 7 ловушек при переговорах

Шесть удивительных тактик переговоров, которые принесут вам лучшую сделку

Как заключить наилучшую сделку, используя 6 неожиданных приемов переговоров

Успешные переговоры: основные стратегии и навыки

Как я использую трехэтапный процесс ведения переговоров как профессионал

Когда эти названия имеют высокий рейтинг в Google, они привлекают внимание пользователей и побуждают их нажать.

Другие типы данных о поведении пользователей, используемые Google, включают продолжительность и частоту посещений. Но прежде всего при разработке веб-страницы сосредоточьтесь на удобстве использования, потому что это самое главное.

3. Долгосрочное поддержание вашего поискового рейтинга

Как быстро меняется SEO? Я думаю, что изменения происходят быстро. Независимо от того, являетесь ли вы контент-маркетологом B2B или B2C, эти быстрые изменения будут по-прежнему влиять на Интернет, потому что Google владеет большей частью поискового рынка.

Для большинства маркетологов целью является получение достойного долгосрочного рейтинга в поисковых системах.

Прежде всего, если вы хотите добиться устойчивого ранжирования в органическом поиске, вам следует уделить особое внимание оптимизации на странице.

Одно исследование показало, что 70% факторов ранжирования Google находятся на месте. Это означает, что то, что вы делаете перед тем, как создавать авторитетные ссылки на свои веб-страницы, оказывает сильное влияние на вашу будущую эффективность поиска.

Контент — это ключ к вашей SEO-кампании.Если вы хотите преуспеть и построить настоящий онлайн-бизнес, который привлекает квалифицированных клиентов и клиентов из поисковых систем, единственный способ добиться успеха — это постоянно создавать и продвигать правильный контент.

Почему содержание так важно? Вот преимущества полезного и практичного контента:

а). Это движет вашим блогом: Без свежего контента, который привлекает ваших клиентов, вам будет сложно развивать свой онлайн-бизнес, даже если вы не заинтересованы в органическом трафике.

б). Контент привлекает естественные редакционные ссылки: Больше всего вам нужны входящие редакционные ссылки.

Это ссылки, которые вы не создавали сами. Скорее, люди предпочли ссылаться на вас в своих сообщениях, потому что ваш контент был отличным и полезным. Вот пример редакционной ссылки:

Не забывайте, руководство Google для веб-мастеров требует, чтобы любая ссылка, указывающая на ваш сайт, была естественной. В противном случае вы зависите от обновлений Google Panda и Penguin.

в). Контент поощряет социальные сигналы: Google изменил все, что касается построения ссылок. Некоторое время назад Мэтт Каттс оспаривал даже ссылки на гостевые блоги (хотя позже он пояснил, что имел в виду только некачественные посты в гостевых блогах, которые не представляют большой ценности для пользователей).

Маркетинг в социальных сетях предназначен не только для знаменитостей и крупных корпоративных брендов. Это также для вас, если вы хотите доказать, что заслуживаете более высокого рейтинга в Google. Google заботится о сигналах от Facebook, Twitter, LinkedIn и других.

Конечно, эти сигналы не могут напрямую улучшить ваш рейтинг, но они определенно улучшат узнаваемость вашего бренда и авторитетность ссылок. Затем Google вознаградит вас соответствующим образом.

Заключение

Данные о поведении пользователей — не сложная тема. Но это важно, потому что это помогает вам лучше видеть свою целевую аудиторию и общаться так, как они ее понимают.

Часто мы забываем, что пользователи поиска на самом деле являются людьми. У людей все время возникают вопросы.Некоторые из них могут просыпаться среди ночи, чтобы искать в Google ответы на вопросы, которые не дают им уснуть.

Итог: Сосредоточьтесь на своих пользователях. Узнавайте их такими, какие они есть, а не такими, какими вы хотите их видеть.

Независимо от того, сосредоточены ли вы на создании ссылок, маркетинге по электронной почте или маркетинге взаимоотношений — или, возможно, на чем-то еще — в тот момент, когда вы поймете, что контент — это то, что обеспечивает «эффективное соединение» в Интернете, вы начнете привлекать больше органического трафика, получите реферальный трафик, зарабатывайте авторитетные ссылки на свои веб-страницы и увеличивайте свой доход.

Как всегда, мне нужен ваш вклад. Какие еще типы данных о поведении пользователей, по вашему мнению, используют Google для ранжирования веб-страниц?

Узнайте, как мое агентство может привлечь огромное количество трафика на ваш веб-сайт

• SEO — разблокируйте огромное количество SEO-трафика. Смотрите реальные результаты.
• Контент-маркетинг — наша команда создает эпический контент, которым будут делиться, получать ссылки и привлекать трафик.
• Paid Media — эффективные платные стратегии с четкой окупаемостью инвестиций.

Заказать звонок

границ | Факторы поведенческого риска и соблюдение профилактических мер: данные, полученные на ранних стадиях пандемии COVID-19

Введение

2020 год был однозначно отмечен появлением нового коронавируса и последующей глобальной пандемией (1), которая повлияла на повседневную жизнь во всем мире и на население. Представители органов здравоохранения, а также Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) дали строгие рекомендации следовать руководящим принципам поведения и гигиеническим мерам: держаться на расстоянии от других, сокращать контакты, оставаться дома, мыть и дезинфицировать руки, а также носить повязки для рта и носа ( 2).Хотя вакцинация в настоящее время проводится в ряде стран, рекомендуемые меры по-прежнему являются центральной частью ответных мер на пандемию, поскольку они представляют собой наиболее доступную форму предотвращения инфекции. В настоящем исследовании используются данные исследования COVID-19, проведенного в рамках Обследования состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (SHARE) (3), чтобы выяснить, играют ли поведенческие факторы риска (BRF), такие как курение и рискованное употребление алкоголя, значительную роль в соблюдение мер профилактики COVID-19 среди населения в возрасте 50 лет и старше.Как будет дополнительно обсуждено ниже, дополнительный риск такого поведения может привести к более защитному поведению, то есть более строгому соблюдению вышеупомянутых мер. Однако, учитывая то, что мы знаем о побочных эффектах рискованного поведения, приверженность может быть ниже у респондентов, участвующих в BRF.

В то время как инфекции COVID-19 представляют собой потенциально серьезную угрозу для здоровья всего населения, люди пожилого возраста и люди с уже существующими заболеваниями, по-видимому, подвергаются наибольшему риску тяжелых и летальных исходов инфекции.Представители общественного здравоохранения и представители медицинского сообщества также выразили серьезную озабоченность по поводу BRF (4). Недавнее когортное исследование, проведенное в Великобритании, показало дозозависимую связь между образом жизни, исследованным в настоящем исследовании, и инфекциями COVID-19. Лица в возрасте от 40 до 69 лет, которые курили, злоупотребляли алкоголем, мало двигались или страдали ожирением, были с большей вероятностью госпитализированы из-за COVID-19. Риск госпитализации увеличивался с увеличением количества проявлений поведения (5).Кроме того, курение связано с более серьезными симптомами, а также с более длительными госпитализациями (6–8) и более высокой смертностью из-за COVID-19 (9). Точно так же рискованное употребление алкоголя было связано с неблагоприятными исходами инфекции COVID-19. Wang et al. (10) исследовали вероятность заражения COVID-19 у пациентов с диагнозом расстройства, связанного с употреблением психоактивных веществ, и обнаружили, что люди с расстройством, связанным с употреблением алкоголя (AUD), имели большую вероятность развития COVID-19, чем люди без расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, в операционной. из 7.7. Ожирение, а также сопутствующие заболевания, такие как сахарный диабет, являются, помимо старости, одним из факторов риска, выявленных на ранней стадии нынешней пандемии. Фактически, для пациентов, получавших лечение от COVID-19, в ряде исследований сообщалось, что ожирение является независимым фактором более серьезной инфекции (11, 12), более длительных госпитализаций (13), а также более частой потребности в вентиляции (14). .

Предыдущие исследования также проливают свет на связь более тяжелых исходов COVID-19 и BRF, изучая их влияние на иммунные ответы при других вирусных инфекциях.Питание обсуждалось в связи с инфекциями COVID-19, поскольку оно связано с такими факторами риска, как ожирение и сахарный диабет (15, 16). Таким образом, несоблюдение рекомендаций по здоровому питанию может подвергнуть людей большему риску тяжелых исходов от инфекции COVID-19. Регулярные упражнения могут благотворно влиять на иммунную систему, позволяя ей лучше бороться с инфекциями, включая грипп и острую респираторную инфекцию; отказ от регулярной физической активности может, следовательно, повлиять на иммунные реакции организма таким образом, что представляет собой повышенный риск тяжелых исходов инфекции (17).

Таким образом, можно согласиться с тем, что участие в BRF создает дополнительный риск серьезных неблагоприятных исходов инфекций COVID-19 и что защитное поведение особенно важно для этой группы населения. Ощущение повышенного риска связано с более строгим соблюдением профилактических мер во время нынешней пандемии. Исследование Bíró et al. (18) обнаружили, что респонденты SHARE с ранее существовавшими заболеваниями считали себя подверженными большему риску заражения и также с большей вероятностью принимали меры профилактики, в частности, реже участвовали в деятельности, в которой участвовали другие люди, т.е., встречи с людьми, покупки или прогулки. Дальнейшие международные исследования подчеркивают роль страха перед COVID-19 в повышении приверженности определенным профилактическим мерам во время текущей пандемии (19, 20). Это согласуется с большинством теорий поведения в отношении здоровья, в которых восприятие риска играет важную роль в выявлении моделей поведения в отношении здоровья у людей (21–23). Из предыдущих пандемий, таких как пандемия атипичной пневмонии в 2003 году и пандемия H5N1 и h2N1 в 2012 году, мы узнали, что предполагаемая восприимчивость оказала значительное влияние на использование масок, в том числе за пределами пандемии (24).Таким образом, мы можем предположить, что повышенный риск заболеваемости и смертности от инфекций COVID-19, связанный с поведением, описанным выше, может привести к большей приверженности профилактическому поведению.

Однако, хотя такое рискованное поведение часто оценивается изолированно, оно редко встречается как таковое. Так называемое поведение SNAP, то есть курение, нездоровое питание, употребление алкоголя и отсутствие физической активности, как правило, сопутствует друг другу. Было обнаружено, что курение и рискованное употребление алкоголя образуют альянс рискованного поведения (25, 26), но другие исследования также обнаружили, что все четыре типа сочетаются друг с другом.Также было обнаружено, что они возникают при дополнительных нездоровых привычках, таких как незащищенный половой акт и проблемный режим сна (27). Долан и Галицци (28) описывают такое нездоровое поведение как способствующее распространению поведенческого эффекта, демонстрируя склонность к риску для здоровья людей, которые участвуют в BRFs. Следовательно, участие в BRFs может быть связано с повышением риска и в контексте текущей пандемии может привести к меньшему участию в превентивных формах поведения. Это было продемонстрировано в двух японских исследованиях, в которых изучались факторы, связанные с защитным поведением во время текущей пандемии, и выяснилось, что потребление алкоголя и курение (29, 30) были связаны с более низким соблюдением профилактических мер COVID-19.Такое распространение нездоровых привычек может также предсказывать менее сознательное поведение в отношении здоровья во время глобальной пандемии, то есть несоблюдение защитного поведения.

Улучшение соблюдения защитных мер — одна из важнейших задач во время глобальной пандемии, особенно среди тех, кто наиболее уязвим к тяжелым исходам из-за инфекции. Тем не менее, что может привести к большей или меньшей приверженности, в настоящее время в значительной степени неизвестно. В этом исследовании изучается, будут ли люди, принимающие BRF, с большей или меньшей вероятностью участвовать в рекомендуемых профилактических мерах по гигиене рук, прикрывании кашля и чихания, ношении маски для лица, сохранении дистанции, избегании встреч более чем с пятью людьми, избегании походов по магазинам или посещения семьи. или друзья.

Данные и методы

Мы использовали Обследование здоровья, старения и пенсионного обеспечения в Европе (SHARE) в качестве основы для наших данных. SHARE — это лонгитюдное исследование населения старше 50 лет в 27 европейских странах и Израиле. Дополнительную информацию об исследовании можно найти на сайте Börsch-Supan et al. (31) и на веб-странице проекта (http://www.share-project.org/organisation/share-eric.html). Кроме того, Оксфордский правительственный трекер реагирования на COVID-19 (OxGRT) (32) использовался для сбора данных на уровне страны о датах блокировки, масках и количестве подтвержденных случаев на миллион.

Образец и данные

В текущем исследовании использовались предварительные данные бета-версии 0 волны 8 SHARE и опроса SHARE COVID-19. Волна SHARE 8 проводилась с использованием компьютерных личных интервью (CAPI) в панельных домохозяйствах и для повторных выборок с октября 2019 года по март 2020 года. В связи с пандемией COVID-19 и введением мер изоляции во всем мире полевой этап подошел к концу. раннее проведение в марте 2020 года. Следовательно, компьютерные телефонные интервью (CATI) были проведены (опрос SHARE COVID-19) в панельных домохозяйствах с июня по август 2020 года.

В общей сложности 32 625 респондентов приняли участие как в опросе SHARE COVID-19, так и в восьмой волне SHARE. Окончательный набор данных включал 23 европейские страны (Германия, Швеция, Испания, Италия, Франция, Дания, Греция, Швейцария, Бельгия, Чешская Республика, Польша, Люксембург, Венгрия, Словения, Эстония, Хорватия, Литва, Болгария, Кипр, Финляндия, Латвия, Румыния и Словакия) и Израиль. Португалия, Мальта, Австрия и Нидерланды были исключены из исходных данных для целей анализа.Португалия не собрала достаточно данных по волне 8, чтобы гарантировать включение. Сроки сбора данных в Австрии во время опроса COVID-19 отличались от сроков в других странах, что затрудняло их сопоставимость и, таким образом, было исключено. Отсутствующие данные приводят к исключению Мальты (нет данных на уровне страны в наборе данных OxGRT) и Нидерландов (нет данных о показателях личности). Кроме того, выборка была ограничена участниками, которые сообщали, что время от времени покидали свой дом, поскольку это подчеркивало необходимость принятия превентивных мер.Осталась выборка из 29 911 респондентов, участвовавших как в восьмой волне SHARE, так и в опросе SHARE COVID-19. Учитывая отсутствие пропущенных значений по всем рассматриваемым переменным, окончательная выборка в нашем анализе состоит из 17 588 человек в возрасте от 50 до 99 лет.

Меры переменных

Сначала мы опишем переменные, фиксирующие превентивное поведение. Респондентов в опросе SHARE COVID-19 спросили, как часто они носят маски и соблюдают дистанцию, когда выходят из дома.Соблюдение профилактических мер учитывалось, если в ответах указывалось, что они всегда или часто носили маску или соблюдали физическую дистанцию. Несоблюдение режима учитывалось, когда респонденты указали, что только иногда или никогда не носили лицевую маску и лишь иногда соблюдали физическую дистанцию. Респондентов также спросили, мыли ли они руки на чаще, чем обычно, на , использовали ли они дезинфицирующие средства для рук или дезинфицирующие жидкости на чаще, чем обычно, на чаще, чем обычно, или уделяли ли они особое внимание прикрыванию кашля и чихания по сравнению с тем, что было до пандемии.Подтверждение этих вопросов свидетельствовало о приверженности профилактическим мерам. Кроме того, респондентов спросили, как часто они ходили по магазинам, встречались более чем с пятью людьми за пределами своей семьи или навещали других членов семьи с момента вспышки пандемии. Для этих трех пунктов мы построили дополнительные бинарные исходы. Соблюдение превентивных мер рассматривалось, если в ответах указывалось, что вышеупомянутые формы поведения использовались меньше или были полностью прекращены с начала пандемии.Напротив, если респонденты ответили, что их поведение, связанное с покупками, встречами с более чем пятью людьми вне их домохозяйства или посещением членов семьи, увеличилось или не изменилось с начала пандемии, регистрировалось несоблюдение режима лечения. В целом, соблюдение каждой меры профилактики кодировалось как двоичная переменная, принимающая значение 1, когда проводилась профилактика, понимаемая как соблюдение рекомендаций органов здравоохранения (2).

Что касается интересующего нас регрессора, мы теперь опишем операционализацию индекса BRFs.BRFs включали курение, рискованное употребление алкоголя, нездоровое питание, отсутствие физической активности и показатель ИМТ из восьмой волны SHARE. Курение оценивалось путем опроса респондентов, курят ли они в настоящее время. Если да, то переменная «Курение в настоящее время» принимает значение 1. Нездоровое питание определяется как потребление фруктов и овощей реже, чем ежедневно. Если да, то переменная «Прием нездоровой пищи» принимает значение 1. Рискованное употребление алкоголя характеризовалось как употребление шести или более единиц алкоголя за один раз, по крайней мере, еженедельно за последние 3 месяца.Если да, то переменная «Рискованное употребление алкоголя» принимает значение 1. Физическая активность оценивалась путем опроса респондентов, как часто они занимались высокими физическими нагрузками, такими как спорт, тяжелая работа по дому или работа, связанная с физическим трудом. Возможные ответы: чаще одного раза в неделю, еженедельно, от одного до трех раз в месяц и ни разу . Переменная «Отсутствие физической активности» принимала значение 1, если человек занимался высокой физической активностью до 3 раз в месяц (т.е.д., отвечает « один-три раза в месяц, » или «никогда»), в противном случае он оценивался в 0 (« еженедельно, » или «, чаще одного раза в неделю, »). ИМТ был рассчитан на основе веса и роста респондентов и разделен на две группы: человек с избыточным весом или ожирением, (ИМТ ≥ 25) или нет (ИМТ <25). Все BRF, закодированные как дихотомические, были объединены в совокупный индекс («индекс BRF»), суммирующий количество BRF: 0 BRF, 1 BRF, 2 BRF и 3 + BRF .Мы используем последнюю переменную в нашем основном анализе, но приводим оценки дезагрегированных показателей в Приложении.

Мы получили связанные с пандемией данные об ограничениях и подтвержденных случаях COVID-19 из Оксфордского правительственного трекера реагирования на COVID-19 (OxCGRT). Чтобы учесть продолжительность мер изоляции, мы рассчитали количество дней с момента начала первой «блокировки». Несмотря на неоднородность мер, принимаемых правительствами, и их правоприменительных возможностей, мы рассматривали «изоляцию» как периоды, в течение которых переменная «оставаться дома» составляет не менее 1, т.е.е., что были озвучены хотя бы рекомендации оставаться дома. Аналогичным образом мы рассчитали количество дней с момента начала рекомендаций по ношению масок. Обе переменные были рассчитаны с учетом даты интервью (3) и, следовательно, варьировались на индивидуальном уровне (предиктор уровня 1). В случае накопленных случаев на миллион этот показатель варьировался на национальном уровне и, таким образом, считался прогностическим фактором уровня 2. Накопленная сумма случаев была рассчитана с учетом случаев до 27 мая 2020 года, что совпало с самыми ранними интервью в рамках полевого исследования SHARE COVID-19.

Что касается управляющих переменных, мы учитываем следующее. Пол, образование, совместное проживание и положение на работе были включены в качестве социально-демографических характеристик. Уровень образования оценивался по международной стандартной классификации образования (МСКО) (33) и сгруппирован по трем категориям: 0 начальное, 1 среднее и 2 высшее образование. Для оценки статуса совместного проживания была создана бинарная переменная. Один указал, что респондент проживает в домохозяйстве вместе со своим супругом или партнером, а 0 указали, что респондент либо холост, разведен, вдовец, либо живет отдельно от своего супруга или партнера.Ситуация с работой респондентов была определена как 0 пенсионеров, 1 занятый / самозанятый и 2 другие рабочие ситуации . Кроме того, оценивалось, проживали ли респонденты в маленьком городе или в сельской местности или в городской местности. Респондентов также спрашивали, есть ли у них хронические заболевания, испытывают ли они депрессию и как они оценивают свое состояние здоровья субъективно. Депрессия измерялась по 12-балльной шкале EURO-D (34). Затем мы создали двоичную переменную «При риске депрессии», которая принимала значение 1, если показатель EURO-D был равен или больше 4.Что касается субъективного состояния здоровья, респонденты могли оценить свое состояние здоровья как 0 удовлетворительное / плохое состояние здоровья или как 1 хорошее / очень хорошее / отличное здоровье . Кроме того, инвентарь Большой пятерки из 10 пунктов (35) использовался для оценки баллов респондентов по параметрам личности Большой пятерки: открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм. Каждая из этих личностных переменных была преобразована из исходной 5-балльной шкалы со значениями от 1 до 5 в 10-балльную шкалу со значениями от 1 до 10.

Процедура анализа данных

Набор результатов, которые нас интересовали, содержал восемь пунктов, описанных ранее как превентивные меры. Чтобы уменьшить размерность анализа, мы выполнили анализ главных компонентов (PCA) на этом наборе, введя матрицу полихорической корреляции, чтобы учесть порядковый характер переменных. Были извлечены три основных компонента с собственными значениями больше 1, которые вместе объясняют 69,83% дисперсии. Элементы с высокой загрузкой (> 0.3) по первому компоненту были те, которые были связаны с походом по магазинам, знакомством с более чем 5 людьми за пределами домохозяйства и посещением членов семьи. Мы назвали этот компонент «Социальная изоляция». В случае второго компонента, который мы назвали «Гигиенические меры», более высокие нагрузки были связаны с предметами, связанными с мытьем рук, использованием дезинфицирующих средств и покрытий от кашля / чихания. Наконец, третий компонент «Регулируемые меры» характеризовался в основном ношением маски и соблюдением физической дистанции.В этом исследовании три компонента использовались в качестве переменных результата. Однако, учитывая асимметрию оценок в их непрерывной форме, они были дихотомизированы, принимая значение 1, если оценка была больше или равна средней оценке выборки.

Чтобы изучить, отличается ли соблюдение превентивных мер от участия в BRF в международной выборке (двухуровневой), были проведены многоуровневые логистические регрессии со смешанными эффектами. В частности, мы оценили модель, представленную в уравнении (1), где y _ij было бинарным результатом для каждого индивидуума i в стране j и каждого β (β ₁ .β _p ) соответствовал коэффициенту фиксированных предикторов индивидуального уровня (включая наш интересующий предиктор BRFsIndex ). γ соответствует коэффициенту предсказателя z уровня 2, который будет объяснен ниже. u _j были нормально распределенными случайными эффектами для конкретной страны. Индивидуальные ошибки распределяются как логистические и независимые от u _j . Многоуровневый анализ может корректировать стандартные ошибки, которые могут быть смещенными, если иерархическая структура вложенных данных игнорируется в простых регрессионных моделях (36, 37).

logit [Pr (yij | xij, zj)] = β0 + β1BRFsIndexij +… + βpxpij + γzj + uj (1)

Мы начали наш анализ с оценки модели только перехвата или нулевой модели, т. Е. Исключения предикторов и контрольных переменных, чтобы оценить, различается ли соблюдение превентивных мер в разных странах. Во-вторых, были проведены модели с фиксированными предикторами и случайными перехватами, которые включали переменные-предикторы на индивидуальном уровне и их прямую связь с переменными результата.В-третьих, в модель были включены переменные-предикторы, основанные на информации макроуровня; одна из этих переменных, количество смертей на миллион, варьировалась только на уровне страны. Соответствие моделей оценивалось с использованием двух критериев согласия: информационного критерия Акаике (AIC) и байесовского информационного критерия (BIC). Чем меньше значение, тем лучше подходит модель.

Вся статистика и оценки были получены с использованием калиброванных весов для учета неполучения ответов и ошибок истощения, которые включены в модуль «gv_weights» данных SHARE.Анализы были выполнены с использованием Stata 14 SE (Stata Corp LP, College Station, TX).

Требования к определенному типу статей см. В разделе «Типы статей» на любой странице журнала Frontiers. Пожалуйста, также обратитесь к Руководству для авторов для получения дополнительной информации о том, как организовать вашу рукопись в требуемых разделах или их эквивалентах для вашей области.

Результаты

Статистика суммарной выборки

В таблицах 1, 2 ниже представлены основные сводные статистические данные по категориальным и непрерывным переменным, использованным в этом исследовании.Аналитическая выборка составила 17 588 человек. В столбцах 3 и 4 таблицы 1 указаны невзвешенные и взвешенные показатели распространенности, соответственно. В целом соблюдение трех групп профилактических мероприятий составило около 60%. Что касается BRF, около 80% респондентов сообщили, что участвовали как минимум в одном. Мы также включили дезагрегированное поведение. Менее половины выборки относились к категории лиц с избыточным весом или ожирением (~ 25%), в настоящее время курили (~ 15%), ели фрукты и овощи реже, чем ежедневно (~ 25%) или демонстрировали рискованное употребление алкоголя (7%) .Около 50% респондентов занимались низкой физической активностью. Что касается контрольных переменных, большинство респондентов составляли женщины (60,2%), а самая большая возрастная группа (почти 54%) — респонденты в возрасте 65–79 лет. Более половины респондентов жили со своим партнером или супругом. Что касается образования, большинство (почти 62%) закончили среднюю школу. Двадцать процентов выборки сообщили, что работают или работают не по найму; 69% на пенсии. Большинство респондентов не проживали в городах (почти 60%).Что касается здоровья, 32,6% были обследованы как подверженные риску депрессии, в то время как подавляющее большинство сообщают, по крайней мере, о хорошем самоуверенном состоянии здоровья (~ 73%). Как можно понять из общего сравнения взвешенных и невзвешенных цифр, состав выборки и состав населения существенно не различаются.

Таблица 1 . Описательная статистика аналитической выборки для категориальных переменных.

Таблица 2 . Описательная статистика аналитической выборки для непрерывных переменных.

Что касается переменных, которые мы считали непрерывными, в таблице 2 приведены значения среднего и стандартного отклонения (SD). В среднем респонденты сообщили об одном хроническом заболевании. Наконец, что касается информации, связанной с пандемией, в среднем интервью проводились примерно через 84 дня в условиях «изоляции» и примерно через 60 дней с рекомендациями или правилами ношения масок. Взвешенные цифры существенно не отличались.

Принимая во внимание распространенность каждой превентивной меры на уровне страны, в таблицах A1, A2 в Приложении указывается общий высокий уровень соблюдения этих мер (более 65%).Самая низкая приверженность ношению масок была обнаружена в Швеции (~ 2%), Финляндии (~ 5%) и Дании (~ 3%). По сравнению с ношением маски, общее соблюдение физической дистанции (~ 95%), мытья рук (~ 90%), использования дезинфицирующего средства для рук (~ 85%) и прикрытия от кашля / чихания (~ 85%) казалось выше. Что касается поведения социальной изоляции (Таблица A2 в Приложении), большинство участников сообщили, что они проявляли такое поведение «реже», особенно из-за «встречи с пятью людьми» (~ 87%) и «посещенных людей» (~ 83%). ).В случае «ходили по магазинам» больше респондентов сообщили, что их участие в этой деятельности увеличилось или осталось неизменным, однако категория «реже» по-прежнему включает большую часть выборки (~ 69%) в большинстве стран, за исключением Дании ( ~ 49%), Болгарии (~ 47%) и Словакии (~ 45%).

Таблица A3 в Приложении показывает распространенность каждого поведенческого риска на страновом уровне. Самые высокие показатели распространенности избыточного веса или ожирения наблюдаются в Латвии (~ 38%), Венгрии (~ 33%) и Эстонии (~ 33%).Швейцария (~ 14%), Италия (~ 15%) и Израиль (~ 18%) имели самые низкие показатели распространенности избыточного веса и ожирения в выборке. Примерно четверть выборки сообщили, что в настоящее время курят в Хорватии (~ 25%) и Польше (~ 24%). Швеция (~ 6%) и Финляндия (~ 10%) были странами с самым низким уровнем распространенности курения. В Болгарии (~ 66%), Румынии (~ 55%) и Словакии (~ 58%) более половины респондентов продемонстрировали нездоровые привычки питания, тогда как в Люксембурге (~ 13%), Франции (~ 10%), и Словения (~ 13%) около одной десятой выборки сообщили о нездоровых привычках питания.В Венгрии (~ 64%), Кипре (~ 64%) и Испании (~ 64%) большая часть выборки была физически неактивной. Самые низкие показатели распространенности отсутствия физической активности были обнаружены в Финляндии (~ 33%), Дании (~ 36%) и Латвии (~ 39%). Рискованное употребление алкоголя было самым высоким на Кипре (~ 21%) и Болгарии (~ 16%), а самым низким — во Франции (~ 3%), Польше (~ 2%) и Израиле (~ 2%). В таблице A3 также представлены эквивалентные нормы с использованием калиброванных гирь, которые существенно не различались.

Результаты о социальной изоляции

Как показано в Таблице 3, компонент дисперсии для модели только перехвата компонента социальной изоляции был статистически значимым, что указывает на то, что соблюдение мер социальной изоляции различается между странами (AIC = 23,210.96, BIC = 23 226,51). ICC выявил, что 9% дисперсии компонента социальной изоляции можно объяснить различиями между странами.

Таблица 3 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий приверженность социальной изоляции ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

На индивидуальном уровне вторая модель в таблице 3 показывает, что не было значимой связи между компонентом социальной изоляции и индексом BRFs. Этот результат также можно просмотреть графически на левой панели рисунка 1.На макроуровне количество случаев инфекции (OR = 1.0002; 95% CI: 1.0001–1.0003) было значительно связано с более высоким соблюдением профилактических мер в отношении социальной изоляции. При включении переменных на индивидуальном и макроуровне соответствие модели улучшилось по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 22 414,68; BIC = 22 601,28).

Рисунок 1 . Связь поведенческих факторов риска с профилактическими мерами. Оценки основаны на логистической регрессии со смешанными эффектами с учетом социально-демографических переменных и показателей состояния здоровья, собранных до начала пандемии ( n = 17 588).Данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

Когда BRF были включены индивидуально (таблица A4), курение (OR = 0,73; 95% ДИ: 0,62–0,86) и нездоровые привычки питания (OR = 1,14; 95% ДИ: 1,05–1,25) были связаны с более низкой и высокой приверженностью к мерам социальной изоляции соответственно. В таблице A5 представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов каждой из превентивных мер, связанных с социальной изоляцией (столбцы 6–8).

Результаты гигиенических мероприятий

В Таблице 4 приведены оценки для второго результата — соблюдения мер гигиены.Компонент дисперсии для модели «только перехват» был статистически значимым, что указывало на то, что соблюдение мер гигиены различается в разных странах (AIC = 21 033,30, BIC = 21 048,85). ICC выявил, что 6% вариаций этого результата можно объяснить различиями между странами.

Таблица 4 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий соблюдение мер гигиены ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

При включении набора средств контроля индивидуального уровня (уровень 1) респонденты с хотя бы одним поведенческим фактором риска были связаны с более низким соблюдением профилактических гигиенических мер по сравнению с респондентами, которые не принимали ни одного из них [1 BRF: OR = 0 .86; 95% -CI = (0,78; 0,94), 2 BRF: OR = 0,85; 95% -CI = (0,74; 0,97), 3+ BRF: OR = 0,72; 95% -CI = (0,59; 0,88)]. Эти оценки уменьшались по мере увеличения количества BRF. Средняя панель на рисунке 1 иллюстрирует взаимосвязь. Мы проверили значимость различий между коэффициентами этих категорий. Результаты теста Вальда показывают, что коэффициент для категории «2 BRF» существенно не отличается от коэффициента для категории «1 BRF» (χ ² = 0,01, p = 0.90). Однако разница между коэффициентом «3 или более BRF» и коэффициентом «1 BRF» была значительной (χ ² = 3,43, p = 0,06), как и разница между коэффициентом «3 или более» BRFs »и« 2 BRFs »(χ ² = 6,05; p = 0,01).

На макроуровне последние два столбца в таблице 4 показывают, что количество дней в изоляции (OR = 1,01; 95% ДИ: 1,00–1,02) было связано с более высоким соблюдением профилактических мер в отношении гигиены.В случае количества дней с правилами ношения масок (OR = 1,005; 95% ДИ: 0,99–1,01) и случаев на миллион (OR = 1.000; 95% ДИ: 0,99–1,00) результаты указывают на прямую связь значимо на альфа-уровне 0,1. Модель с фиксированными предикторами и случайными перехватами на индивидуальном и макроуровнях улучшилась по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 20 366,57; BIC = 20 545,39).

Когда BRFs были включены индивидуально, курение (OR = 0,87; 95% CI: 0,79–0,97) показало отрицательную связь с компонентом гигиены (Таблица A4 в Приложении).В Таблице A5 в Приложении представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов каждой из профилактических мер, связанных с гигиеной (столбцы 3–5).

Результаты регулируемых мероприятий

Как показано в Таблице 5, компонент дисперсии для модели только перехвата результатов регулируемых показателей был статистически значимым, что указывает на то, что соблюдение регулируемых мер различается между странами (AIC = 11 584,59, BIC = 11 600,14). ICC выявил, что 48% различий в соблюдении регулируемых мер можно объяснить различиями между странами.

Таблица 5 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий соблюдение регулируемых мер ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

На индивидуальном уровне не было значимой связи между компонентом регулируемых мер и индексом BRF. На макроуровне последние два столбца в Таблице 5 сообщают, что количество дней в условиях блокировки (OR = 1,02; 95% ДИ: 1,00–1,04) и количество дней, в течение которых применялось принудительное ношение масок (OR = 1,01; 95% CI: 1.00–1.01), оба значимо связаны с более строгим соблюдением регулируемых мер. Модель с фиксированными предикторами и случайными перехватами на индивидуальном и макроуровне улучшилась по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 11 243,15; BIC = 11 421,97).

Когда BRF были включены по отдельности и не объединены в качестве индекса, таблица A4 в приложении показывает, что нездоровое питание (OR = 0,75; 95% CI: 0,56–0,99) было связано с более низким соблюдением регулируемых мер. В Таблице A5 в Приложении представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов ношения маски и соблюдения физического расстояния (столбцы 1 и 2).

Испытания на устойчивость

В таблице A6 приложения мы приводим оценки для альтернативных моделей с использованием тех же переменных результата, что и в таблицах 3-5. Панель A представляет собой обзор результатов, описанных выше, с отображением оценок только для индекса BRF. Панель B представляет эквивалентные оценки для уравнения (1) без весов, тогда как панели C и D представляют оценки логистической регрессии с фиксированными эффектами страны и многоуровневой линейной регрессией, соответственно.В целом результаты не различаются в зависимости от модели. При тестировании различий между коэффициентами («2 BRF против 3+ BRF» и «1 BRF против 3+ BRF») они значимы при альфа-уровнях 0,05 и 0,1 на панелях A, B и D. Тесты на устойчивость показывают одинаковые результаты по протестированным моделям.

Обсуждение

Настоящее исследование дает важное представление о превентивном поведении некоторых из наиболее уязвимых групп населения во время глобальной пандемии. Только из-за своего возраста респонденты подвержены высокому риску заболеваемости и смертности в результате инфекции COVID-19.Дополнительное участие в поведенческих рисках, таких как курение, рискованное употребление алкоголя, нездоровые привычки питания, отсутствие физической активности и ожирение, еще больше повышает риск. В этом контексте выявление различий в соблюдении рекомендованных мер профилактики имеет жизненно важное значение для улучшения соблюдения и снижения риска заражения вирусом в первую очередь.

В целом приверженность профилактике соответствует массиву эмпирических данных, полученных в других странах, изучающих пандемию.Что касается всех трех результатов профилактики, женщины, более образованные и страдающие хроническими заболеваниями, сообщают о более высокой приверженности профилактическому поведению (38, 39). Что касается вопроса нашего исследования, результаты показывают значительную связь между поведенческими факторами риска и профилактикой, связанной с мерами гигиены, поскольку люди, принимавшие хотя бы один BRF, реже мыли руки, продезинфицировали руки или прикрывали кашель и чихание чаще, чем до начала пандемии. Интересно, что другие формы поведения, такие как соблюдение дистанции и ношение маски, а также сокращение контактов с другими, не были связаны с вовлечением в BRF.

В отличие от того, что можно было ожидать, люди с BRF не сообщали о более высоком соблюдении регулируемых мер или рекомендаций по социальной изоляции, несмотря на их повышенную уязвимость к тяжелым исходам инфекции COVID-19. Механизмом, который мог объяснить более строгое соблюдение указанных мер, мог быть более высокий самооценка риска инфекции. Обзорное исследование Sim et al. (24) использовали модель веры в здоровье (21), устоявшуюся теорию поведения в отношении здоровья, чтобы объяснить влияние на поведение, связанное с ношением лицевых масок, в ответ на предыдущую пандемию атипичной пневмонии.Исследование показало, что предполагаемая восприимчивость к инфекции увеличивает вероятность ношения лицевой маски. В контексте этой пандемии эмпирические исследования уже подтвердили, что большее понимание личного риска или страха перед вирусом привело к большей вероятности принятия превентивных мер в ряде стран (39–42). Это влияние не нашло отражения в наших выводах. Респонденты, которые участвовали хотя бы в одном BRF, были не более склонны придерживаться этих профилактических мер, чем респонденты, которые этого не делали.Интересно, что в анализе исследования SHARE Corona Survey Биро и др. (18) обнаружили, что респонденты с уже существующими заболеваниями с большей вероятностью будут придерживаться профилактических мер, особенно тех, которые касаются других, например, походы по магазинам, встречи с другими людьми и прогулки. Это показывает, что осознание своей восприимчивости важно для ее влияния на защитное поведение у людей с сопутствующими заболеваниями. В этом смысле осведомленность о повышенном риске заболеваемости и смертности от инфекций COVID-19, создаваемых BRF, отсутствует.Из-за дополнительной нагрузки на иммунные реакции и общее состояние здоровья BRF также могут считаться уже существующими состояниями, даже если их эффекты, возможно, еще не проявились в болезни.

В отличие от профилактических правил гигиены, которые являются полностью добровольными защитными мерами, были сформированы правила, касающиеся ношения масок, социального и физического дистанцирования. Что касается мер социального дистанцирования, во многих странах были ограничения на количество людей, которым разрешено встречаться, а также на работу магазинов или часы работы.В совокупности реализации такого рода сделали превентивную меру, заключающуюся в том, чтобы избегать покупок или ограничивать общественные встречи недобровольными. Точно так же напоминания о физическом расстоянии присутствуют в ряде мест или применяются иным образом, например, разрешая только определенное количество людей. Интересно, что исследование Sim et al. (24) также обнаружили, что ношение лицевой маски было связано с так называемыми сигналами к действию, то есть с факторами окружающей среды, которые влияют на выбор человека в отношении профилактического поведения.Регламенты повседневной жизни, как это видно в ответных мерах на пандемию, можно рассматривать как экологические сигналы к действию. Обязательное ношение масок было введено в большинстве европейских стран (32), включенных в это исследование, и является убедительным предиктором их использования (43). Следовательно, несоблюдение режима лечения может привести к штрафам до 1000 евро (44), что свидетельствует о мотивации, которую нельзя легко применить к профилактической гигиене. Кроме того, требования о масках применяются к ряду общественных мест, таких как магазины, рестораны или общественный транспорт, и доступ в эти места может быть запрещен, если маска не надета, что свидетельствует о дальнейших социальных последствиях несоблюдения правил проживания в местах или только занимая каждый второй столик в ресторанах.Однако нормативные меры — не единственные факторы окружающей среды, которые могут влиять на защитное поведение. Насколько вероятно распространение вируса в окружающей среде (45), может иметь влияние, а также социальные нормы. Несоблюдение мер социальной изоляции, таких как встречи и посещения других, а также нахождение очень близко к другим, также зависит от приверженности (или фактически несоблюдения) терпимости других лиц к такому поведению и, следовательно, является под влиянием внешних факторов окружающей среды.Исследование Barceló и Sheen (46) показало, что начало добровольного ношения масок наиболее вероятно в тех местах, где ношение масок уже было популярным, что подчеркивает важность социальных норм в этом конкретном профилактическом поведении. Это также согласуется с нашим выводом о том, что чем дольше действовали правила использования масок, тем больше вероятность того, что респонденты соблюдали эту меру. Проще говоря, несколько внешних факторов, по-видимому, лежат в основе наших выводов в отношении отсутствия связи между BRF и регулируемыми или социальными мерами дистанцирования, которые включают закон и правоприменительную деятельность, основанную на социальных мотивах.

Результаты исследования также демонстрируют, что участие в нескольких BRF увеличивает вероятность несоблюдения профилактических мер гигиены. Это согласуется с предыдущими исследованиями, которые подтверждают, что BRF не только сопутствуют друг другу, но и связаны с другими видами поведения, связанными с риском для здоровья, включая вождение в нетрезвом виде, интоксикацию или незащищенный половой акт, меньшее количество часов сна и, конечно же, неправильное использование вещества, кроме никотина и алкоголя (27). Это не только подтверждает, что несоблюдение профилактического поведения также представляет собой нездоровые привычки, вызванные этим распространением риска, но также предполагает, что такое поведение относится к определенной группе риска.

Чтобы оценить, опосредуют ли специфические для пандемии факторы связь между BRF и превентивными мерами, мы включили в модель следующие переменные: количество случаев на национальном уровне на миллион и продолжительность регулируемых мер (изоляция и маски) до даты интервью. Более низкая приверженность профилактическим мерам с течением времени с начала пандемии была подтверждена в разных странах, таких как Великобритания (47) и Бразилия (48). Основные механизмы объясняются множеством факторов, включая ухудшенные жизненные обстоятельства и отсутствие обновленной официальной информации, а не просто снижение мотивации.В этом исследовании более высокая приверженность гигиене и регулируемым мерам с течением времени предполагает иной сценарий для пожилого населения европейских стран. Это может отражать расширенную финансовую помощь, предоставленную во время пандемии, но также и более высокий уровень правоприменения, поскольку в конечном итоге были введены денежные штрафы. В случаях подтвержденных случаев на миллион высокий уровень инфицирования может вызывать недозволенное беспокойство или большее восприятие угрозы. Учитывая установленную связь между предполагаемым риском и профилактикой, это может служить объяснением увеличения приверженности профилактическим мерам с увеличением числа случаев инфекций в стране.Однако важно отметить, что тот факт, что оценки индекса BRF изменяются лишь минимально при введении этих переменных, предполагает, что связь между BRF и профилактическими гигиеническими мерами не опосредована факторами, связанными с пандемией.

Исследование предоставляет важные идеи, которые могут принести пользу усилиям общественного здравоохранения, направленным на реагирование людей на угрозы текущей и, возможно, будущей пандемии, особенно с учетом соблюдения рекомендованной профилактики передачи вирусов.Важным определяющим фактором этого может быть повышение осведомленности о рисках, связанных с BRF, посредством эффективного информирования о рисках. Heydari et al. (49) обнаружили, что информирование о рисках оказывает существенное влияние на профилактическое поведение против инфекций COVID-19 в иранской выборке как прямо, так и косвенно, увеличивая восприятие риска, что, в свою очередь, улучшает защитное поведение. Кроме того, эффективность такого информирования о рисках повышается, если сообщения адаптированы для целевой аудитории (50, 51).Наши результаты могут также поддержать усилия по адаптации, составив более четкое представление о популяции, то есть лиц в возрасте 50 лет и старше, участвующих в нескольких BRF, а также о наименее наблюдаемом защитном поведении, например, мытье рук, дезинфекция рук и прикрытие кашля и чихания. Дальнейшие знания о возможном влиянии комбинации BRF на защитное поведение могут предоставить более подробную информацию, которая может быть использована при настройке коммуникаций.

Необходимо принять во внимание некоторые соображения.Информация о превентивном поведении была собрана летом 2020 года. Таким образом, полученные данные можно рассматривать как моментальный снимок ранних поведенческих реакций на вспышку пандемии. В частности, следует учитывать, что большинство стран пострадали более серьезно в ходе последующих волн, при этом показатели подтвержденных случаев и смертей превысили показатели, зарегистрированные в апреле-мае 2020 года, а также возможную усталость от принятых мер. Понимание того, как поведение эволюционировало вместе с пандемией, может быть достигнуто с помощью последующих исследований с использованием преимущества панельной характеристики опроса SHARE.Во-вторых, наш анализ основан на поведении, которое подвержено предвзятости социальной желательности. Мы утверждаем, что наличие такой предвзятости будет работать в противоположных направлениях (занижение поведенческих факторов риска и завышение сведений о профилактических мерах), потенциально маскируя статистически значимую связь. В нашем случае предполагаемая связь будет недооценена. В-третьих, попытки реально собрать межстрановые данные из согласованного вопросника основывались на изменении режима между интервью SHARE w8 (CAPI) и опросом SHARE COVID-19 (CATI).Эта адаптация могла ограничить участие потенциальных респондентов и, следовательно, состав выборки неслучайным образом. Однако изменение режима было реализовано одинаково во всех странах SHARE.

Мы предоставили оценки с использованием данных проекта SHARE, международного панельного исследования, которое имеет ряд преимуществ. Выборка является репрезентативной, и потенциальная недопредставленность из-за неполучения ответов была устранена путем включения калиброванных весов. Кроме того, мы можем использовать размер панели в пользу нашего исследования.Поскольку наши меры по BRF и профилактике были собраны в разные моменты времени, мы смогли зафиксировать BRF вне контекста пандемии, что отражает гораздо более типичное поведение в нашей выборке. Аналогичным образом, панельное измерение и согласование анкеты по странам создают основу для последующих исследований, заинтересованных в характеристике обнаруженных ассоциаций во времени. В частности, в этом отношении исследование SHARE Corona Survey 2, которое планируется провести летом 2021 года, предоставит дополнительные данные для сопоставления наших результатов на более поздней стадии пандемии.

Заключение

Наши результаты показывают, что BRF играют роль в применении добровольных защитных мер, то есть гигиенических мер, и что это более выражено у людей, которые участвуют в нескольких BRF. Эта характеристика превентивного поведения представляет собой моментальный снимок немедленных ответных мер на эту глобальную чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения, и ее следует дополнительно отслеживать по мере продолжения пандемии. Вклад нашего исследования по крайней мере в три раза. Во-первых, мы добавляем к растущему массиву работ, документирующих краткосрочные ответные меры на пандемию, чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения, которая все еще развивается по мере написания этих строк.Во-вторых, наши результаты подчеркивают риски для здоровья среди очень уязвимого населения. В-третьих, основываясь на предыдущих исследованиях здоровья, в которых сообщалось о совместном возникновении поведенческих факторов риска, мы расширяем это понимание, анализируя эти виды поведения в тандеме. Поэтому он подчеркивает важность пропаганды профилактического поведения среди населения высокого риска. Исследование может быть использовано в качестве основы для индивидуализированной коммуникации риска и использовано заинтересованными сторонами в сфере общественного здравоохранения для изучения роли BRFs в уязвимости к заболеваемости и смертности из-за инфекции COVID-19, особенно среди пожилых людей.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Все данные, использованные в нашем исследовании, доступны бесплатно всем научным пользователям во всем мире после индивидуальной регистрации (http://www.share-project.org/data-access/user-registration.html). Данные SHARE — это зарегистрированные наборы данных DOI (http://www.share-project.org/data-documentation/share-data-releases.html). Каждой волне и каждому выпуску присваивается постоянный DOI. В нашей статье мы используем данные SHARE из волн 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8 (DOI: 10.6103 / SHARE.w1.710, 10.6103 / SHARE.w2.710, 10.6103 / SHARE.w3.710, 10.6103 / SHARE.w4.710, 10.6103 / SHARE.w5.710, 10.6103 / SHARE.w6.710, 10.6103 / SHARE.w7.711, 10.6103 / SHARE.wXcvr.710, 10.6103 / SHARE.w8cabeta.001), которые полностью доступны без ограничений.

Заявление об этике

Исследование SHARE подлежит постоянной этической проверке. Во время волн с 1 по 4 SHARE был рассмотрен и одобрен Комитетом по этике Университета Мангейма. Четвертая волна SHARE и продолжение проекта были рассмотрены и одобрены Советом по этике Общества Макса Планка.Для получения дополнительной информации см. Http://www.shareproject.org/fileadmin/pdf_documentation/MPG_Ethics_Council_SHARE_overall_approval_29.05.2020__en_.pdf. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

M-JM-J, T-VH и JA в равной степени внесли свой вклад в концептуализацию, методологические соображения и выводы. T-VH провел теоретические размышления. M-JM-J и JA провели обработку данных, а также анализ.Все авторы внесли свой вклад в написание статьи, прочитали и утвердили окончательную рукопись.

Финансирование

Сбор данных SHARE финансировался Европейской комиссией в рамках FP5 (QLK6-CT-2001-00360), FP6 (SHARE-I3: RII-CT-2006-062193, СРАВНИТЬ: CIT5-CT-2005-028857, SHARELIFE: CIT4-CT-2006-028812), FP7 (SHARE-PREP: GA № 211909, SHARE-LEAP: GA № 227822, SHARE M4: GA № 261982, DASISH: GA № 283646) и Horizon 2020 (SHARE- DEV3: GA № 676536, ОБЩИЕ СВЯЗИ: GA № 870628, SERISS: GA № 654221, SSHOC: GA № 823782) и DG по занятости, социальным вопросам и вовлечению.Дополнительное финансирование от Министерства образования и исследований Германии, Общества Макса Планка по развитию науки, Национального института старения США (U01_AG09740-13S2, P01_AG005842, P01_AG08291, P30_AG12815, R21_AG025169, Y1-AG-4553-01, IAG_BSR06- 11, OGHA_04-064 и HHSN271201300071C) и из различных национальных источников финансирования. Исследование в этой статье является частью проекта h3020 SHARE-COVID19 (грантовое соглашение № 101015924).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2021.674597/full#supplementary-material

Сноски

Список литературы

1.Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). Вступительное слово Генерального директора ВОЗ на брифинге для СМИ по COVID-19-11 марта 2020 г. . Женева, Швейцария: Всемирная организация здравоохранения (2020 г.).

3. Börsch-Supan A. Исследование здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (ПОДЕЛИТЬСЯ) Волна 8. Исследование COVID-19 1. Версия выпуска: 0.0.1. бета . SHARE-ERIC. Набор данных (2020 г.). DOI: 10.6103 / SHARE.w8cabeta.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

4. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). Реагирование на неинфекционные заболевания во время пандемии COVID-19 и после нее . Женева: Всемирная организация здравоохранения и Программа развития Организации Объединенных Наций (2020 г.).

Google Scholar

5. Хамер М., Кивимяки М., Гейл С.Р., Бэтти Г.Д. Факторы риска, связанные с образом жизни, воспалительные механизмы и госпитализация COVID-19: когортное исследование 387 109 взрослых в Великобритании. Brain Behav Immun. (2020) 87: 184–7. DOI: 10.1016 / j.bbi.2020.05.059

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

6.Alqahtani JS, Oyelade T., Aldhahir AM, Alhamdi SM, Almehmadi M, Alqahtani AS и др. Распространенность, тяжесть и смертность, связанные с ХОБЛ и курением, у пациентов с COVID-19: быстрый систематический обзор и метаанализ. PLoS ONE. (2020) 15: e0233147. DOI: 10.1371 / journal.pone.0233147

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Редди Р.К., Чарльз В.Н., Склавунос А., Датт А., Сид П.Т., Хаджурия А. Влияние курения на тяжесть COVID-19: систематический обзор и метаанализ. J Med Virol. (2021) 93: 1045–56. DOI: 10.1002 / jmv.26389

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Ван Кью, Кельбер, округ Колумбия, Сюй Р., Волков, Северная Дакота. Риск и исходы COVID-19 у пациентов с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ: анализ электронных медицинских карт в США. Mol Psychiatry. (2021) 26: 30–9. DOI: 10.1038 / s41380-020-00880-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

11. Тамара А, Тахапары Д.Л.Ожирение как предиктор плохого прогноза COVID-19: систематический обзор. Diabetes Metab Syndr Clin Res Rev. (2020) 14: 655–9. DOI: 10.1016 / j.dsx.2020.05.020

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

14. Симоннет А., Четбоун М., Пуасси Дж., Раверди В., Нулет Дж., Дюамель А. и др. Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной искусственной вентиляции легких. Ожирение. (2020) 28: 1195–9.DOI: 10.1002 / oby.22831

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

15. Забетакис И., Лордан Р., Нортон С., Цупрас А. COVID-19: связь воспаления и роль питания в потенциальном смягчении последствий. Питательные вещества. (2020) 12: 1466. DOI: 10.3390 / nu12051466

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Джаявардена Р., Соорияараччи П., Чурдакис М., Дживандара С., Ранасинге П. Повышение иммунитета при вирусных инфекциях, с особым акцентом на COVID-19: обзор. Diabetes Metab Syndr. (2020) 14: 367–82. DOI: 10.1016 / j.dsx.2020.04.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

17. Дамиот А., Пинто А. Дж., Тернер Дж. Э., Гуалано Б. Иммунологические последствия отсутствия физической активности среди пожилых людей во время пандемии COVID-19. Геронтология. (2020) 66: 431–8. DOI: 10.1159 / 000509216

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Биро А., Браньички Р., Элек П. Временные рамки профилактического поведения в отношении здоровья во время фазы ослабления пандемии COVID-19 в Европе . ПОДЕЛИТЬСЯ Серии рабочих документов 57-2021. Мюнхен: Мюнхенский центр экономики старения (MEA). (2021 г.).

Google Scholar

19. Санд Дж., Бристл Дж. Взаимосвязь восприятия угроз и оптимистического отношения с защитным поведением в период кризиса COVID-19 . ПОДЕЛИТЬСЯ Серии рабочих документов 64-2021. Мюнхен: Мюнхенский центр экономики старения (MEA) (2021 г.).

Google Scholar

20. Шиина А., Ниитсу Т., Кобори О, Идемото К., Хашимото Т., Сасаки Т. и др. Восприятие и беспокойство по поводу инфекции COVID-19 и рискованного поведения для распространения инфекции: международное сравнение. Ann Gen Psychiatry. (2021) 20:13. DOI: 10.1186 / s12991-021-00334-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. Розеншток ИМ. Модель веры в здоровье и профилактическое поведение в отношении здоровья. Моногр. Санитарного просвещения. (1974) 2: 354–86. DOI: 10.1177 / 10

17400200405

CrossRef Полный текст | Google Scholar

22. Rogers RW. Когнитивные и психологические процессы при обращении к страху и изменении отношения: пересмотренная теория мотивации защиты. В: Cacioppo JT, Petty R, редакторы. Социальная психофизиология: Справочник . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press (1983). п. 153–76.

Google Scholar

24. Sim SW, Moey KSP, Tan NC. Использование масок для предотвращения респираторных инфекций: обзор литературы в контексте модели убеждений о здоровье. Singapore Med J. (2014) 55: 160–7. DOI: 10.11622 / smedj.2014037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Мидер Н., Кинг К., Мо-Бирн Т., Райт К., Грэм Х., Петтикрю М. и др. Систематический обзор кластеризации и сочетания нескольких видов рискованного поведения. BMC Public Health. (2016) 16: 657–66. DOI: 10.1186 / s12889-016-3373-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст

27. Ноубл Н., Пол К., Турон Х., Олдмидоу К.Какие поддающиеся изменению модели поведения, связанные с риском для здоровья, связаны? Систематический обзор кластеризации факторов риска для здоровья, связанных с курением, питанием, алкоголем и физической активностью («SNAP»). Prevent Med. (2015) 81: 16–41. DOI: 10.1016 / j.ypmed.2015.07.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

28. Долан П., Галицци ММ. Как рябь на пруду: поведенческие побочные эффекты и их значение для исследований и политики. J Econ Psychol. (2015) 47: 1–16.DOI: 10.1016 / j.joep.2014.12.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Муто К., Ямамото И., Нагасу М., Танака М., Вада К. Поведенческие изменения и готовность японских граждан к COVID-19: онлайн-опрос на ранней стадии пандемии. PLoS ONE. (2020) 15: e0234292. DOI: 10.1371 / journal.pone.0234292

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

30. Уддин С., Имам Т., Хуши М., Хан А., Мони М.А. Как социально-демографический статус и личные качества повлияли на соблюдение профилактического поведения COVID-19 во время ранней вспышки в Японии? Уроки управления пандемией. чел. Индивидуальный разн. (2021) 175: 110692. DOI: 10.1016 / j.paid.2021.110692

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

31. Бёрш-Супан А., Брандт М., Хунклер С., Кнайп Т., Корбмахер Дж., Мальтер Ф. и др. Профиль ресурсов данных: исследование здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (ПОДЕЛИТЬСЯ). Int J Epidemiol. (2013) 42: 992–1001. DOI: 10.1093 / ije / dyt088

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

32. Хейл Т., Ангрист Н., Кэмерон-Блейк Э., Халлас Л., Кира Б., Маджумдар С. и др. Оксфордский трекер реагирования правительства на COVID-19 . Оксфорд, Великобритания: Школа государственного управления им. Блаватника (2020).

Google Scholar

34. Принц MJ, Reischies F, Beekman AT, Fuhrer R, Jonker C, Kivela SL, et al. Разработка шкалы EURO-D — инициатива Европейского Союза по сравнению симптомов депрессии в 14 европейских центрах. Br J Психиатрия. (1999) 174: 330–8. DOI: 10.1192 / bjp.174.4.330

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

35.Rammstedt B, Kemper C, Klein MC, Beierlein C, Kovaleva A. Eine kurze skala zur messung der fünf dimensionen der persönlichkeit: big-five-inventory-10 (BFI-10). Methoden Daten Analysen. (2013) 7: 233–49. DOI: 10.12758 / mda.2013.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

36. Hox JJ. Многоуровневый анализ: методы и приложения , 2-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: Routledge / Taylor & Francis Group (2010). п. х, 382-х.

Google Scholar

37.Raudenbush SW, Bryk AS. Иерархические линейные модели: приложения и методы анализа данных . Таузенд-Оукс: Мудрец (2002).

Google Scholar

38. Андерсон К.М., Стокман Дж. К.. Пребывание дома, дистанцирование и маски для лица: профилактика COVID-19 среди американских женщин в исследовании COPE. Int J Environ Res Public Health. (2020) 18: 180. DOI: 10.3390 / ijerph28010180

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

39. Bruine de Bruin W, Bennett D.Взаимосвязь между первоначальным восприятием риска COVID-19 и защитным поведением в отношении здоровья: национальный опрос. Am J Prev Med. (2020) 59: 157–67. DOI: 10.1016 / j.amepre.2020.05.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

40. Бордало П., Коффман К. Б., Дженнаиоли Н., Шлейфер А. Пожилые люди менее пессимистичны в отношении рисков для здоровья, связанных с Covid-19. В: Серия рабочих документов NBER . Кембридж, Массачусетс: Национальное бюро экономических исследований. (2020).п. 27494.

Google Scholar

41. Драйхерст С., Шнайдер С.Р., Керр Дж., Фриман А.Дж., Реккья Г., ван дер Блес А.М. и др. Восприятие риска COVID-19 во всем мире. J Risk Res. (2020) 23: 994–1006. DOI: 10.1080 / 13669877.2020.1758193

CrossRef Полный текст | Google Scholar

42. Harper CA, Satchell LP, Fido D, Latzman RD. Функциональный страх предсказывает соответствие общественного здравоохранения пандемии COVID-19. Int J Ment Health Addict .(2020) 1–14. DOI: 10.1007 / s11469-020-00281-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

43. Аджода Д., Динакар К., Чинацци М., Фрайбергер С.П., Пентланд А., Бейтс С. и др. Связь между результатами COVID-19 и маскировкой мандатов, приверженности и отношения. medRxiv . (2021 г.). DOI: 10.1101 / 2021.01.19.21250132. [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

45. Кочча М. Индекс для количественной оценки экологического риска воздействия будущих эпидемий COVID-19 и аналогичных вирусных агентов: теория и практика. Environ Res. (2020) 191: 110155. DOI: 10.1016 / j.envres.2020.110155

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

46. Barceló J, Sheen GC-H. Добровольное принятие поведения, способствующего повышению социального благополучия: ношение маски в Испании во время вспышки COVID-19. PLoS ONE. (2020) 15: e0242764. DOI: 10.1371 / journal.pone.0242764

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

48. Петерик А., Кира Б., Барберия Л., Фурст Р., Гольдшмидт Р., Лучано М. и др.Борьба Бразилии с COVID-19: риски, политика и поведение. Рабочий документ BSG, серия . (2020) 36: 1–49.

Google Scholar

49. Heydari ST, Zarei L, Sadati AK, Moradi N, Akbari M, Mehralian G, et al. Влияние информирования о риске на превентивное и защитное поведение во время вспышки COVID-19: посредническая роль восприятия риска. BMC Public Health. (2021) 21:54. DOI: 10.1186 / s12889-020-10125-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

50.Кройтер М.В., Рэй Р.Дж. Индивидуальная и целенаправленная коммуникация по вопросам здоровья: стратегии повышения актуальности информации. Am J Health Behav. (2003) 27: S227–32. DOI: 10.5993 / AJHB.27.1.s3.6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

51. Lustria MLA, Ноар С.М., Кортез Дж., Ван Стил С.К., Глюкауф Р.Л., Ли Дж. Метаанализ индивидуальных вмешательств по изменению поведения в отношении здоровья, предоставляемых через Интернет. J Health Commun. (2013) 18: 1039–69. DOI: 10.1080 / 10810730.2013.768727

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Департамент здравоохранения штата Техас, домашняя страница BRFSS

Техасская система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS) , инициированная в 1987 году, представляет собой проводимое на федеральном уровне обследование стационарных и сотовых телефонов, которое собирает данные о жителях Техаса в отношении их рискованного поведения, связанного со здоровьем, хронических состояний здоровья и использования профилактических услуг. . Texas BRFSS — важный инструмент для принятия решений в DSHS и в сообществе общественного здравоохранения.Должностные лица государственного и частного здравоохранения на федеральном, государственном и местном уровнях полагаются на BRFSS для выявления проблем общественного здравоохранения, определения приоритетов и целей, разработки политики и мероприятий, а также для оценки долгосрочного воздействия этих усилий.

Это наблюдение может использоваться для контроля Цели «Здоровые люди на 2020 год» в отношении курения, ожирения, высокого кровяного давления, физических упражнений и физической активности, вакцинации от гриппа и пневмонии, обследований на холестерин и рак, использования ремней безопасности, а также других факторов риска.

BRFSS администрируется под руководством Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), поэтому методы обследования и большая часть анкет стандартизированы для всех обследований BRFSS в 50 штатах, трех территориях и округе Колумбия. В результате можно проводить сравнения между штатами и нацией.

CDC предоставляет основной вопросник, который штаты могут выбрать для дополнения дополнительными модулями и вопросами, добавленными штатами. Ежемесячные файлы подвергаются обширному редактированию и собираются в годовой файл вскоре после окончания календарного года.Оценки распространенности факторов риска, показателей здоровья и профилактических мероприятий могут быть получены с использованием Система запросов Texas BRFSS.

Время от времени Центр статистики здравоохранения DSHS работает с сообществом общественного здравоохранения штата Техас, чтобы увеличить выборку их территории в BRFSS по всему штату или организовать и способствовать проведению специальных обследований состояния здоровья на определенный момент времени. Основное внимание в этих усилиях в последние годы уделялось сбору данных для оценки и принятия решений на местном уровне.Данные из дополнительных выборок Texas BRFSS также можно получить с помощью Система запросов избыточной выборки Texas BRFSS.

MDHHS — Исследование поведенческих факторов риска

Система надзора за поведенческими факторами риска штата Мичиган

Фон

Система наблюдения за поведенческими факторами риска штата Мичиган (MiBRFSS) состоит из ежегодных телефонных опросов на уровне штата жителей штата Мичиган в возрасте 18 лет и старше. Эти ежегодные опросы на уровне штата, также известные как обследования поведенческих факторов риска в штате Мичиган (MiBRFS), выступают в качестве единственного источника популяционных оценок распространенности различных форм поведения, заболеваний и методов профилактической медицинской помощи в штате Мичиган. Взрослые.Результаты MiBRFS используются агентствами общественного здравоохранения, академическими учреждениями, некоммерческими организациями и другими организациями для разработки и оценки программ, направленных на укрепление здоровья граждан Мичигана.

Национальная система надзора за поведенческими факторами риска (BRFSS) состоит из ежегодных обследований (т. Е. BRFS), проводимых независимо штатами, округом Колумбия и территориями США, и координируется посредством соглашений о сотрудничестве с Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC). ). Ежегодные опросы в Мичигане следуют протоколу телефонного опроса CDC для BRFSS, и используется ежегодный стандартизированный основной вопросник.Кроме того, Мичиганский BRFS включает около 25 вопросов, добавленных штатами каждый год.

Персонал системы наблюдения за поведенческими факторами риска штата Мичиган

Мичиган Координатор системы надзора за поведенческими факторами риска / эпидемиолог: Ян ​​Тянь, доктор философии, MS.

Публикации

В нижеследующих разделах вы найдете ежегодные вопросники BRFS штата Мичиган, а также годовые и многолетние данные эпиднадзора за BRFS штата Мичиган с упором на поведение, сопряженное с риском для здоровья, показатели здоровья и хронические заболевания как на уровне штата, так и на местном уровне.Эти разделы также включают различные отчеты, посвященные специальному анализу, проведенному с использованием данных BRFS штата Мичиган.

Ежегодные вопросники BRFS состоят из основных вопросов CDC, дополнительных модулей и вопросов, добавленных государством.

В годовых отчетах BRFS освещаются основные виды поведения, связанные с риском для здоровья, показатели здоровья и болезни в Мичигане.

Стандартные таблицы MiBRFSS представляют оценки распространенности рискованного поведения для здоровья, показателей здоровья и заболеваний из Мичиганского BRFS по возрастным группам, полу, расе, уровню образования и уровню доходов домохозяйств.

Таблицы расы / этнической принадлежности MiBRFSS предоставляют оценки распространенности основных видов поведения, сопряженных с риском для здоровья, показателей здоровья и болезней для основных расовых / этнических групп населения Мичигана.

Оценки распространенности рискованного поведения для здоровья, профилактических мероприятий и хронических состояний по регионам и местным департаментам здравоохранения рассчитываются с использованием комбинированного набора данных MiBRFSS за три-пять лет, что позволяет максимально увеличить доступный размер выборки.

MiBRFSS Surveillance Brief — это ежеквартальный информационный бюллетень, в котором освещаются новые актуальные данные из MI BRFSS. Разные отчеты BRFS включают другие отчеты и презентации, созданные с использованием данных BRFSS.

• Мичиган BRFSS Особенности

В следующих презентациях представлены краткие сводки основных выводов последних исследований поведенческих факторов риска в штате Мичиган.

Другие исследования штата Мичиган

• Обследования состояния здоровья меньшинств

  Департамент здравоохранения и социальных служб штата Мичиган, Отдел по сокращению неравенства в отношении здоровья и охране здоровья меньшинств финансировал другие отдельные исследования, посвященные определенным расовым / этническим группам населения в штате Мичиган.
  

• Мичиганский опрос по обратному звонку на астму

  Мичиганский обратный звонок по астме проводится ежегодно с 2005 года совместно с Мичиганским BRFSS. Стандартные таблицы, основанные на этих данных, доступны ниже.

  Обратный звонок для взрослых при астме

Запросы данных

• Если у вас есть какие-либо вопросы относительно информации, содержащейся в вышеуказанных публикациях, или вы хотите отправить запрос на получение дополнительной информации о BRFS Мичигана, которая не включена в эти публикации, отправьте электронное письмо нашему персоналу BRFSS из Мичигана по адресу MIBRFSS @ michigan.губ.

Часто задаваемые вопросы для респондентов опроса и пользователей данных

Ссылки

Штат Мичиган

Центры по контролю и профилактике заболеваний

Для правильного просмотра документов PDF необходимо установить Adobe Acrobat Reader. Вы можете получить бесплатную копию этого программного обеспечения, посетив веб-сайт Adobe.

(PDF) Факторы, влияющие на восприятие надежности конфиденциальности веб-сайта и покупательские намерения пользователей: перспектива поведенческой экономики

Факторы, влияющие на восприятие конфиденциальности веб-сайта и покупательские намерения

: теоретико-прикладной журнал

Electronic Commerce Research

ISSN 0718–1876 Электронная версия

ТОМ 14 / ВЫПУСК 3 / СЕНТЯБРЬ 2019 / 89-125

© 2019 Universidad de Talca — Чили

Этот документ доступен в Интернете по адресу

www.jtaer.com

DOI: 10.4067 / S0718-1876201

00107

[76] Д. Ким и И. Бенбасат, Доверие в интернет-магазинах: основа для оценки, Journal of

Electronic Commerce Research, vol. 4, вып. 2, pp. 49-64, 2003.

[77] H.-W. Ким, Ю. Сю и С. Гупта, Что важнее в интернет-покупках: предполагаемая цена или доверие?

Исследования и приложения электронной торговли, т. 11, вып. 3, стр. 241-252, 2012.

[78] М.-J. Ким, Н. Чанг и Ч.-К. Ли, Влияние воспринимаемого доверия на электронную торговлю: Интернет-магазины

туристических продуктов и услуг в Южной Корее, Управление туризма, т. 32, нет. 2, pp. 256-265, 2011.

[79] D.-G. Ко, Л. Дж. Кирш и В. Р. Кинг, Антецеденты передачи знаний от консультантов клиентам при внедрении систем предприятия

, MIS Quarterly, vol. 29, pp. 59-85, 2005.

[80] Д. Коэн, Природа и условия онлайн-доверия, Journal of Business Ethics, vol.43, нет. 1-2, pp. 3-19,

2003.

[81] А. Кост (2012) Женщина заплатила за публикацию пятизвездочного отзыва в Google. Новости ABC7. [Онлайн]. Доступно:

http://bit.ly/SnOzRi

[82] Э. Л. Крупка и Р. А. Вебер, Определение социальных норм с помощью координационных игр: Почему в игре «диктатор»

различается совместное использование? Журнал Европейской экономической ассоциации, т. 11, вып. 3, pp. 495-524, 2013.

[83] H.-H. Куан и Г.-В. Бок, Передача доверия в розничных продавцах по принципу «кирпич и клик»: исследование фазы посещения до онлайн-

, Информация и управление, т.44, нет. 2, pp. 175-187, 2007.

[84] А. Ланг, Модель ограниченной пропускной способности опосредованной обработки сообщений, Journal of Communication, vol. 50, нет.

1, pp. 46-70, 2000.

[85] Р. ЛаРоуз и Н. Дж. Рифон, Продвижение i-безопасности: влияние предупреждений о конфиденциальности и печатей конфиденциальности на риск

Оценка

и поведение в отношении конфиденциальности в Интернете, Журнал по делам потребителей. , т. 41, нет. 1, pp. 127–149, 2007.

[86] Т. В. Лауэр и Х. Денг, Построение доверия в сети с помощью методов обеспечения конфиденциальности, Международный информационный журнал

Безопасность, вып.6, вып. 5, pp. 323-331, 2007.

[87] Р. С. Лауфер и М. Вулф, Конфиденциальность как концепция и социальная проблема: многомерная теория развития,

Journal of Social Issues, vol. 33, нет. 3, pp. 22-42, 1977.

[88] Б. Лю, Анализ настроений и извлечение мнений, Лекции по синтезу технологий человеческого языка, вып. 5,

нет. 1, pp. 1-167, 2012.

[89] К. Лю, Дж. Т. Марчевка и К. Ку, американские и тайваньские представления о конфиденциальности, доверии и

поведенческих намерениях в электронной торговле, Journal of Global Information Management ( JGIM), т.12, вып. 1,

pp. 18-40, 2004.

[90] C. Liu, J. T. Marchewka, J. Lu, and C.-S. Yu, Beyond беспокойство — модель намерения конфиденциальности, доверия и поведения в электронной коммерции

, Информация и управление, т. 42, нет. 2, pp. 289-304, 2005.

[91] П. Б. Лоури, Г. Муди, А. Вэнс, М. Дженсен, Дж. Дженкинс и Т. Уэллс, Использование подхода вероятности детализации

для лучшего понимания убедительность подсказок по обеспечению конфиденциальности веб-сайтов для онлайн-потребителей,

Журнал Американского общества информационных наук и технологий, том.63, нет. 4, pp. 755-776, 2012.

[92] ПБ Лоури, А. Вэнс, Г. Муди, Б. Бекман и А. Рид, Объяснение и прогнозирование влияния брендинга

альянсов и качества веб-сайтов на начальное доверие потребителей к веб-сайтам электронной коммерции, Journal of Management

Information Systems, vol. 24, вып. 4, pp. 199-224, 2008.

[93] ПБ Лоури, Д. Чжан, Л. Чжоу и Х. Фу, Влияние культуры, социального присутствия и состава группы на доверие

в решениях, основанных на технологиях. группы создания, Информационные системы, журнал, т.20, нет. 3, pp. 297-315,

2010.

[94] X. Луо, Проблемы создания доверия и конфиденциальности в Интернете: структура, основанная на маркетинге взаимоотношений

и теории социального обмена, Industrial Marketing Management, vol. 31, нет. 2, pp. 111-118, 2002.

[95] Н. К. Малхотра, С. С. Ким и Дж. Агарвал, Проблемы конфиденциальности информации пользователей Интернета (IUIPC): конструкция,

шкала, и причинная модель, Информация Системные исследования, т. 15, вып.4, pp. 336-355, 2004.

[96] Р. Н. Майер, Дж. Ха и Б. Дж. Куд, Признаки достоверности и ценовые характеристики веб-сайтов сравнения страхования жизни

, Journal of Consumer Affairs, vol. 39, нет. 1, pp. 71-94, 2005.

[97] Д. Майзлин, Рекламный чат в Интернете, Marketing Science, vol. 25, нет. 2, pp. 155-163, 2006.

[98] Д.Х. Макнайт, В. Чоудхури и К. Какмар, Влияние первоначального доверия потребителей на намерения совершить сделки с веб-сайтом

: модель построения доверия, Журнал стратегических информационных систем, т.11, вып. 3, pp. 297-323,

2002.

[99] DB Meinert, DK Peterson, JR Criswell и MD Crossland, Заявления о политике конфиденциальности и готовность потребителя

предоставить личную информацию, Journal of Electronic Commerce in Organizations, т. 4, вып. 1, pp.

1-17, 2006.

[100] W. Melicher, M. Sharif, J. Tan, L. Bauer, M. Christodorescu и PG Leon, (Do Not) Следите за мной иногда:

Контекстные предпочтения пользователей для веб-отслеживания, Privacy Enhancing Technologies, vol.2, pp. 135-154, 2015.

[101] Ф. Мескаран, Р. Абдулла и М. Газали, Концептуальная основа иранского потребительского доверия в электронной B2C-коммерции

commerce, Computer and Information Science, vol. 3, вып. 2, pp. 126-139, 2010.

[102] Ф. Мескаран, З. Исмаил и Б. Шанмугам, Намерение покупки в Интернете: эффекты доверия и восприятия безопасности,

Австралийский журнал фундаментальных и прикладных наук, вып. 7, вып. 6, pp. 307-315, 2013.

[103] М. Дж. Мецгер, Влияние характеристик сайта, поставщика и потребителя на доверие и раскрытие информации на веб-сайте,

Communication Research, vol.33, нет. 3, pp. 155-179, 2006.

[104] М. Дж. Мецгер, А. Дж. Фланагин и Р. Б. Меддерс, Социальные и эвристические подходы к оценке достоверности

онлайн, Journal of Communication, vol. 60, нет. 3, pp. 413-439, 2010.

[105] М. Д. Одом, А. Кумар и Л. Сондерс, Веб-печати: как и почему они влияют на решения потребителей

, Journal of Information Systems, vol. 16, нет. 2, pp. 231-250, 2002.

[106] Т. О’Донохью и М.Рабин, Экономика немедленного удовлетворения, Journal of Behavioral Decision

Making, vol. 13, вып. 2, pp. 233-250, 2000.

Департамент здравоохранения штата Вашингтон

Что такое BRFSS?

Департамент здравоохранения штата Вашингтон помогает жителям штата Вашингтон оставаться здоровыми. Чтобы собрать необходимую для этого информацию, Департамент в партнерстве с Центром по контролю и профилактике заболеваний (CDC) проводит Систему наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS).

BRFSS — это ежегодное исследование, которое измеряет изменения в состоянии здоровья людей в нашем штате. Это самый продолжительный непрерывный телефонный опрос в мире. Этот опрос является важным источником данных, связанных со здоровьем. Это единственное обследование, которое собирает информацию об определенных факторах здоровья, таких как употребление табака и страховое покрытие.

ICF International, исследовательская компания в области здравоохранения, свяжется с выбранными домохозяйствами от имени Департамента здравоохранения штата Вашингтон. С вами можно связаться по телефону или по почте.Идентификатор вызывающего абонента укажет, что звонок от ICF.

Зачем принимать участие в опросе?

Участие в опросе полностью добровольное и конфиденциальное л. Если вы примете участие, вы окажете ценную общественную услугу своей семье, сообществу и государству. Ваше участие помогает представить результаты опроса всех взрослых жителей Вашингтона.

жителей штата Вашингтон выбираются случайным образом из числа как указанных, так и неуказанных телефонных номеров по всему штату. У каждого домохозяйства в штате есть шанс быть выбранным.Ваши ответы объединены с ответами других людей. Эта информация используется для руководства программами общественного здравоохранения, измерения степени изменений в состоянии здоровья и оценки политики и программ общественного здравоохранения по всему штату.

Как это работает?

В ходе опроса вам задают вопросы о вашем здоровье, факторах риска (например, курите ли вы) и таких состояниях, как астма или артрит. У вас не будут запрашивать личную информацию, которая может идентифицировать вас. Мы не знаем и не спрашиваем ваше имя.

Вам не нужно отвечать на вопросы, на которые вы не хотите отвечать.Вы можете возобновить, перенести или завершить опрос в любое время. Если мы позвоним вам в неудобное время или вы не сможете пройти собеседование, вы можете назначить другое время для его завершения.

Сколько времени это займет?

Опрос занимает около 25 минут. Это может занять меньше или больше времени в зависимости от количества заданных вопросов и того, сколько времени у вас уйдет на ответ.

Спасибо!

Мы высоко ценим ваше желание принять участие в этом важном обзоре общественного здравоохранения.Если у вас есть вопросы, свяжитесь с нами по телефону 866-871-5405.

Заказать файлы данных BRFSS

файлов данных BRFSS с 2000 по 2017 год доступны для загрузки. Для работы с этими файлами данных необходимо использовать программное обеспечение для работы с электронными таблицами, базами данных или статистическое программное обеспечение, которые не предоставляются.