Jak wygląda rozkład kliknięć na stronach z wynikami wyszukiwania w wyszukiwarkach internetowych? Jaki procent kliknięć uzyskuje dany wynik względem swojego miejsca na stronie? Ile uwagi przyciąga pierwsza pozycja w porównaniu do drugiej? Jak często użytkownicy klikają na pozycje wymagające przewinięcia strony? Sposób, w jaki użytkownicy korzystają z wyników wyszukiwania, jest jednym z najczęściej poruszanych tematów w społeczności SEO (optymalizacji dla wyników wyszukiwania) oraz bardzo istotnym polem badań prowadzonych przez specjalistów zajmujących się wyszukiwarkami internetowymi. By móc odpowiedzieć na powyższe pytania, naukowcy przeprowadzili tzw. eksperyment okulograficzny, polegający na śledzeniu ruchu gałek ocznych (eye-tracking).

Badania okulograficzne
Celem badań okulograficznych jest lepsze zrozumienie tego, jak użytkownicy przeglądają poszczególne fragmenty tekstu oraz w jaki sposób wybierają linki. Wyniki badań okulograficznych dostarczają specjalistom od marketingu internetowego informacji na temat częstotliwości kliknięć, pozwalając tym samym przewidzieć zmiany w ruchu internetowym na podstawie większej lub mniejszej ilości kliknięć.
W celu rozpoznania wzorów interakcji użytkowników z wynikami wyszukiwania, obserwuje się liczne rodzaje zachowań wzrokowych za pomocą urządzenia zwanego kamerą CCD (ang. Charged Coupled Device), działającej na podobnej zasadzie co czytnik kodów kreskowych. Zachowania rozróżniane przez urządzenie to fiksacja, szybkie ruchy gałkami ocznymi, powolny poziomy ruch gałek podczas przeglądania, rozszerzanie źrenic. Fiksacją wzroku określa się nieprzerwane wpatrywanie się w punkt przez 200-300 milisekund, co świadczy o poświęcaniu uwagi poszczególnemu obszarowi strony wyników wyszukiwania. Rozszerzanie źrenic oraz zmiany w jej średnicy świadczą o poziomie zainteresowania poszczególną pozycją. Ta zmienna jest szczególnie istotna, ponieważ daje wgląd w relacje pomiędzy reakcjami użytkownika a trafnością prezentowanych wyników wyszukiwania.


Analiza Okulograficzna Zachowań Użytkowników Wyszukiwarek Internetowych Przeprowadzona Na Uniwersytecie Cornella
Jedno z najnowszych badań na polu okulografii zostało przeprowadzone na Uniwersytecie Cornella przez Laurę A.Granka, Thorstena Joachims oraz Geri Cay([1]). Poddali oni badaniu grupę studentów, których zadaniem było przeprowadzenie wyszukiwania dla 397 haseł w wyszukiwarce Google dotyczących dziedzin: film, podróże, muzyka, polityka, informacje lokalne oraz błahostki. Wyniki badania są następujące:
 

Rys. 1 Mapa cieplna rozkładu kliknięć i ilości poświęcanego czasu w wynikach wyszukiwania Google.

Wyniki Badań: Rozkład Kliknięć oraz Ilości Poświęcanego Czasu
Jak wyraźnie widać na poniższym diagramie (rys.2) oraz mapie cieplnej (rys.1) stworzonej na jego podstawie, większość uwagi użytkownicy poświęcają pierwszym dwu pozycjom, analizując zjawisko w kategoriach fiksacji. Podczas, gdy ilość uwagi poświęcanej pierwszej i drugiej pozycji jest zbliżona, różnica w ilości kliknięć pomiędzy nimi jest o wiele większa, bo ponad czterokrotna. Po drugiej pozycji fiksacja spada radykalnie.
Wyniki wyszukiwania od numeru 6 do 10 skupiają na sobie niemalże tyle samo uwagi. Interesujące jest to, że na pozycji 7 użytkownicy spędzają mniej czasu niż na następującej po niej pozycji 8. Jest to najprawdopodobniej rezultat przewijania strony. Pozycja 7 znajduje się często poniżej dolnej krawędzi ekranu i nierzadko jest pomijana, gdy użytkownik przewija stronę w dół (w trakcie badań pozycja 7 została kliknięta tylko raz). Na diagramie widoczna jest także pozycja 11 znajdująca się na drugiej stronie wyników wyszukiwania. Uzyskuje ona tylko 1% kliknięć oraz poświęca się jej 2,5 raza mniej uwagi niż najniżej ocenianemu wynikowi ze strony pierwszej.
 

Rys. 2 Czas spędzony na przeglądaniu każdego wyniku wyszukiwania w zestawieniu z ilością kliknięć. Źródło [1]

Za miernik pomyślności pozycjonowania, tzn. optymalizacji dla wyszukiwarek internetowych, uznaje się często dotarcie do pierwszej 10 wyników wyszukiwania Google. Najwyraźniej jest to duże uproszczenie. Pierwsza dziesiątka wyników wyszukiwania jest bardzo zróżnicowaną grupą stron z ilością kliknięć, która rośnie logarytmicznie do pozycji strony. Na przykład, pierwsza pięć pozycji skupia na sobie ponad 88% ruchu internetowego, a pierwsze trzy – 79%.

Wzory Przeglądania Wyników Wyszukiwania
Innym ciekawym odkryciem tego badania jest wzór przeglądania: sposób, w jaki użytkownicy przeglądają wyniki wyszukiwania. W celu oszacowania algorytmu przeprowadzania wyszukiwania, istotne jest zrozumienie tego, jak użytkownicy oceniają przedstawione im fragmenty przed kliknięciem na nie. Na przykład: czy użytkownik przed kliknięciem na trzecią pozycję zerknął na fragmenty powyżej i poniżej? Następujący diagram przedstawia, ile pozycji powyżej i poniżej wybranego przez użytkownika wyniku jest średnio przez niego przeglądana.

 

Rys. 3 Ilość przeglądanych wyników znajdujących się powyżej i poniżej wybranego fragmentu.

Wpływ ograniczonej widoczności na stronie jest także tutaj wyraźnie widoczny. Podczas, gdy użytkownicy kliknęli na pierwsze 5 pozycji po przeglądnięciu od 1 do 2,68 pozycji powyżej i poniżej, 7 pozycja została kliknięta dopiero po przeglądnięciu całej strony. Na pozycje wymagające przewinięcia strony klikano dopiero po przeglądnięciu pierwszych 4-5 pozycji. Można także zauważyć, że ilość przeglądanych pozycji znajdujących się powyżej wybranego fragmentu jest znacznie większa niż ilość pozycji znajdujących się poniżej. Świadczy to o tym, że użytkownicy przeglądają listę od góry w dół.

Reasumując
Podczas, gdy badanie to dotyczyło jedynie pierwszej strony organicznych wyników przeszukiwania, można założyć, że podobne wyniki można otrzymać dla kolejnych stron wyszukiwania, a nawet dla płatnych reklam znajdujących się na prawym pasku bocznym. Poza badaniami akademickimi prowadzi się także pewne badania okulograficzne do użytku komercyjnego. Badaniami najbardziej godnymi uwagi są Eyetools.com i Poynterextra (http://www.poynterextra.org/EYETRACK2004/index.htm)

Źródła:
Laura A. Granka, Thorsten Joachims, Geri Gay. „Eye-tracking analysis of user behavior in WWW search”, SIGIR, 2004

http://www.cs.cornell.edu/People/tj/publications/granka_etal_04a.pdf