Pembaruan Konten Bermanfaat Google: Apa yang Ditunjukkan Data Kami

Mari kita bicara tentang gajah di internet: Pembaruan Konten Bermanfaat Google bulan September.

Kami menggunakan data yang tersedia di lebih dari 10.000 situs untuk mencoba menentukan volume dampak dan potensi penyebab mengapa beberapa situs terkena dampak pembaruan ini.

Penting untuk dicatat bahwa kami menyajikan data ini kepada Anda sekarang — bukan dua minggu yang lalu — karena kami perlu menunggu hingga beberapa hal mereda. Menjalankan angka-angka ini saat pembaruan sedang berlangsung akan memberi kami hasil yang tidak lengkap dan memerlukan waktu untuk menganalisis data dan menjadikannya sesuatu yang dapat dibagikan.

Mari kita mulai, ya? Peringatan: Angka di depan.

Berapa Banyak Lokasi yang Terkena Dampak HCU?

Dari 10.302 situs yang diwakili oleh manajemen iklan Mediavine — saat artikel ini ditulis — 607 situs teridentifikasi terkena dampak negatif dari Pembaruan Konten Bermanfaat Google.

Itu berarti 5,8% situs.

Kami juga menemukan 1.170 situs yang mengalami peningkatan positif pada lalu lintas rujukan Google yang keluar dari HCU.

Kami tahu menjadi bagian dari 5% tersebut terasa sangat besar bagi mereka yang situsnya terkena dampak signifikan. Namun mengetahui apakah penurunan lalu lintas Anda disebabkan oleh HCU atau penurunan organik seiring berjalannya waktu akan membantu kami — dan Anda — merencanakan langkah selanjutnya.

Jadi, bagaimana kita mendefinisikan “yang terkena dampak signifikan”? Senang Anda bertanya.

Metodologi HCU kami

Kami memulai dengan melihat lalu lintas di seluruh situs penerbit Mediavine dari awal Q3 (jadi, 1 Juli). Setelah kami mengetahui tanggal mulai dan berakhir untuk Pembaruan Konten Bermanfaat, kami mengecualikan tanggal tersebut dari laporan. Hal ini penting untuk mendapatkan data yang bersih karena peluncurannya bersifat progresif di seluruh situs.

Kami juga melihat sumber lalu lintas rujukan lain dan mengidentifikasi situs yang keseluruhan lalu lintasnya dari semua sumber terus menurun sejak sebelum dimulainya HCU. Indikasi dalam kasus tersebut adalah, meskipun lalu lintas rujukan Google mungkin menurun, pembaruan bukanlah penyebab utamanya .

Kemudian kami melihat persentase kenaikan dan penurunan lalu lintas dan mengelompokkannya seperti ini:

• Tidak ada perubahan
• Meningkat (lebih besar dari 5%)
• Penurunan antara -5% dan -20%
• Penurunan antara -21% dan -50%
• Penurunan kurang dari -50%

Dalam hal ini, “lebih sedikit” berarti lebih banyak penurunan karena kita bergerak ke kiri pada garis bilangan.

(Memang membingungkan, tapi analis data kami meyakinkan saya bahwa ini akurat. Dan percayalah, saya bertanya apakah mereka yakin.)

Dari sana, kami memfilter situs yang menghasilkan pendapatan kotor di bawah $100 per minggu, bukan karena situs tersebut tidak penting, namun karena membandingkan penurunan pendapatan sebesar 50% pada situs yang menghasilkan $100 sangat berbeda dengan penurunan pendapatan sebesar 50% pada situs. menghasilkan $10.000.

Keduanya 50%, dan ya, kedua grup penerbit tersebut sangat berarti. Namun kumpulan data tersebut tidak dapat dibandingkan secara adil.

Sekarang mari kita bicara tentang pendapatan, karena penurunan lalu lintas juga berarti penurunan pendapatan, bukan?

Bagaimana HCU Mempengaruhi Pendapatan?

Di seluruh situs penayang, kami melihat penurunan lalu lintas rujukan dari Google sebesar 11%, namun kami belum melihat penurunan pendapatan yang serupa . Pendapatan tetap pada perubahan bersih 0%, kemungkinan besar disebabkan oleh waktu HCU.

Karena bertepatan dengan akhir Q3 dan awal Q4, pengiklan sudah siap untuk meningkatkan pembelanjaan mereka, dan data menunjukkan bahwa banyak situs yang kehilangan lalu lintas rujukan Google memperoleh lalu lintas dari sumber lain, seperti Pinterest atau Facebook, atau bahkan dari situs web lain.

Faktanya, 40 dari 607 situs yang disebutkan di atas mengalami perubahan pendapatan kotor yang positif meskipun terjadi penurunan lalu lintas yang berasal dari Google.

Relung Mana yang Terkena Dampak HCU?

Salah satu pertanyaan yang paling sering ditanyakan kepada kami setiap kali ditanya tentang data adalah “relung mana yang ____.” Masukkan apa saja mulai dari “paling menguntungkan” hingga “terkena dampak” di bagian kosong itu.

Tampaknya ceruk gaya hidup paling terkena dampaknya, tetapi itu karena kategori gaya hidup mendominasi inventaris Mediavine. Inilah hasil yang kami harapkan dapat dilihat di sini.

Oleh karena itu, pengelompokan 10 niche teratas yang terkena dampak – positif dan negatif – adalah sebagai berikut:

Ada kalanya kita dapat mengatakan, secara pasti, bahwa beberapa ceruk pasar terkena dampak lebih parah dibandingkan yang lain.

Situs perjalanan setelah pandemi, misalnya.

Ini bukanlah saat-saat seperti itu.

Tiga ceruk teratas di kelompok dampak positif dan negatif adalah sama dan mewakili tiga dari empat ceruk dengan lalu lintas paling tinggi di internet.

Tidak ada banyak bukti yang mendukung klaim bahwa situs-situs di niche tertentu terkena dampak lebih besar dibandingkan situs lain setelah kita mengakui bahwa niche yang paling terkena dampak juga merupakan yang paling melimpah.

Apakah Pengaturan Kepadatan Iklan yang Lebih Tinggi Terkait dengan HCU?

Berdasarkan data yang tersedia bagi kami di lebih dari 10.000 situs, kami tidak memiliki alasan untuk meyakini bahwa situs yang menjalankan lebih banyak iklan Mediavine — atau lebih sedikit — lebih terkena dampak Pembaruan Konten Bermanfaat.

Data tentang kepadatan iklan dan HCU cukup agnostik.

Situs yang menjalankan semua konfigurasi pengaturan kepadatan iklan terkena dampaknya, dan situs yang menjalankan pengaturan kepadatan yang direkomendasikan terkena dampak pada tingkat yang sama (12%) di pengaturan Desktop dan Seluler — meskipun masing-masing mewakili 54% dan 93% penerbit.

Mari kita bahas sejenak tentang kepadatan iklan.

Kepadatan iklan, menurut Coalition for Better Ads, adalah soal kepadatan , bukan kuantitas . Artinya, jumlah iklan yang ditayangkan di situs Anda harus disesuaikan dengan panjang konten Anda.

Jika konten Anda pendek, Anda akan menayangkan lebih sedikit iklan. Jika konten Anda lebih panjang, Anda akan menayangkan iklan yang proporsional dengan panjang konten Anda.

Setelan kepadatan iklan yang kami rekomendasikan untuk Seluler adalah 28% (20% di Desktop). CBA merekomendasikan pembagian 70/30 antara konten dan iklan, dan rekomendasi kami untuk iklan dalam konten Desktop sebenarnya lebih rendah dibandingkan saran CBA karena memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Apa pun frekuensi yang Anda pilih di Dasbor Mediavine Anda, kami tidak akan pernah menjalankan lebih banyak iklan daripada yang dapat didukung oleh konten Anda, di Desktop atau Seluler.

Pembaca dan pendapatan Anda adalah prioritas utama kami.

Jadi apa yang kita lakukan sekarang?

Singkatnya, tidak ada yang drastis.

Ini Q4 .

Kami masih mempelajari HCU dan memantau dampaknya, sama seperti industri lainnya. Ditambah lagi, ada dua pembaruan tambahan yang berjalan secara bersamaan saat ini.

Sekarang bukan waktunya untuk menyesuaikan pengaturan kepadatan iklan karena pembelanjaan iklan meningkat. Dan ketika Anda mengubah sesuatu seperti jumlah iklan yang Anda tayangkan — terutama jika Anda menurunkan kepadatan karena seseorang yang tidak memiliki data mengklaim bahwa terlalu banyak iklan adalah penyebab masalah Anda — Anda mengurangi potensi penghasilan Anda dari semua lalu lintas lainnya sumber di luar sana.

Blog Google tentang apa yang dimaksud dengan konten bermanfaat dan cara mengevaluasi situs Anda adalah referensi yang bagus, namun hal ini memerlukan evaluasi konten Anda secara objektif. Terkadang, kita terlalu dekat dengan konten kita sendiri sehingga tidak dapat mengevaluasinya secara efektif.

Di sinilah alat pengoptimalan konten atau kelompok rekan dalang bisa berguna. Membiarkan alat atau orang lain yang Anda percayai memberi Anda masukan yang tidak memihak dapat menghilangkan beberapa kesulitan yang kami alami saat mengedit dan mengevaluasi konten kami sendiri.

Saat pembaruan seperti ini terjadi dan situs Anda terkena dampaknya, wajar jika Anda ingin mengetahui alasannya . Tidak ada seorang pun yang ingin kerja kerasnya hilang dalam semalam.

Kecuali jika Google sendiri mengatakan “kami mengunjungi situs Anda”, dan memberikan alasannya, banyak bukti yang disajikan mengenai alasan beberapa situs terkena dampak bersifat anekdot, mengingatkan saya pada ungkapan penting dalam statistik: korelasi tidak berarti sebab-akibat .

Kami memiliki tim khusus yang akan terus memantau dan mendiagnosis HCU dan pembaruan lainnya, dan kami mempelajari data kami secara mendalam untuk melihat apakah ada kesamaan yang pasti di seluruh lokasi.