Методы борьбы за позиции в поисковых системах совершенствуются вместе с алгоритмами самих поисковых систем. На данный момент наиболее популярны решения, использующие трафик (поведенческие факторы): переходы в Директ, отказы при переходах из результатов поиска, массовые жалобы на домен в Яндексе и т.д. Эти методы, помимо сомнительной производительности, имеют главный недостаток: они требуют взаимодействия с сайтом-жертвой и оставляют «след» злоумышленника.
Представленный ниже метод не предполагает ни одного контакта с сайтом-жертвой и полностью опирается на уязвимость алгоритмов Яндекса.
Автор документа категорически осуждает любые методы недобросовестной конкуренции. Представленный материал необходимо позиционировать как помощь в диагностике возможных санкций со стороны ПС.
Отличительной особенностью этого метода является перспектива не только выбить сайт конкурента из топ-10 Яндекса, но и собрать дополнительные лиды с поисков по ключевым запросам.
В основе метода лежит один из старейших фильтров Яндекса — принадлежности.
Партнерский фильтр или принадлежность сайта – это санкции, применяемые поисковой системой к группе сайтов, которые не позволяют двум и более сайтам одной группы одновременно находиться в первых результатах поиска в пределах одного региона.
Этот фильтр является «фантомным»: в панели Вебмастера Яндекса нет уведомления о наличии санкций на домене, поддержка поисковых систем отрицает наличие санкций.
Аффилиация может применяться как вручную сотрудниками поисковой системы (читай, путем набора текста), так и алгоритмически, что в контексте описываемой задачи представляет собой уязвимость.
За счет применения фильтра некоторые сайты группы могут сохранять позиции в топ-10 результатов поиска по запросу, а другие сайты будут находиться на 3-й (реже 2-й) странице поиска и далее.
К основным факторам, влияющим на алгоритмическую принадлежность сайтов, относятся:
- пересечение контактной информации: адреса, телефоны, реквизиты;
- уникальность контента;
- уникальность товарной матрицы (для коммерческих площадок);
- «отпечатки пальцев» в коде страницы: идентичность движка/макета/дизайна;
- пересечения по данным WHOIS: идентификатор хостинга/регистратора/IP;
- пересечения в аккаунтах Яндекс: Директ, Метрика, Вебмастер, Бизнес;
- наличие перекрестных ссылок и/или наличие перекрестного трафика.
Чтобы попасть под партнерский фильтр, не обязательно соблюдать все перечисленные пункты. При этом наличие веских аргументов в пользу группировки сайтов в виде отдельных организаций в сервисе «Яндекс Бизнес» не означает аффилированности.
Подготовка
Первое, что делает злоумышленник, — создает поддельный веб-сайт, связанный с сайтом жертвы. Это довольно просто сделать, исходя из факторов, изложенных выше.
Автор материала напоминает: тексты, логотип, дизайн и другие элементы сайта являются интеллектуальной собственностью. Неуклюжее копирование чужой интеллектуальной собственности может вызвать волнение со стороны (контролирующих) органов.
Важно учитывать, что аффилированность — это фильтр «запрос по запросу»: мы можем подвергнуть санкциям определенные страницы сайта, не обязательно дублируя весь контент сайта-жертвы.
Верным признаком аффилированности может быть отсутствие топ-10 запросов с сайтом-жертвой. Между тем, для важных запросов и для непересекающихся запросов фиктивный сайт может иметь видимость.
Далее в тексте аллегория будет использоваться как «защита от дурака».
секретный соус
После того как Яндекс сгруппировал сайт-жертву и фейковый сайт, применив фильтр групповой принадлежности, необходимо подать сигнал, который подскажет поисковой системе, какой из группы сайтов является «основным».
Объем «соуса», который нужно залить на фейковый сайт, должен в несколько раз превышать среднесуточный объем на сайте-жертве. Экспериментально добиться желаемого результата, распределяя «соус» равномерно по времени, не удалось; во всех случаях работал только метод «кучи».
После завершения манипуляций должна произойти перестановка запросов: сайт-жертва «падает» сверху, освобождая место для фейкового сайта.
График видимости двух сайтов: зеленый — видимость фейкового сайта, фиолетовый — видимость сайта-жертвы
В результате видимость атакованного сайта по партнерским запросам снизилась на 3-5%, уступив лидирующие позиции фейковому сайту.
Также на графике можно увидеть симметричные экстремумы относительно оси X:
Аналогичная картина характерна и для партнерских сайтов: при увеличении позиций одного домена позиции второго снижаются.
Можно отметить еще один интересный момент: видимость фейкового сайта после атаки ниже, чем видимость сайта-жертвы до атаки (50% против 75%). Это связано с тем, что в среднем позиции фейкового сайта ниже позиций, занимаемых сайтом-жертвой. Такая разница может быть связана с такими факторами, как возраст сайта, наличие ссылок на сайт, релевантность текста и т.д.
Диагностика
Поводом для беспокойства может стать резкое падение из топ-10 по запросу или группе запросов с длительным пребыванием за пределами первой страницы результатов поиска. В большинстве случаев сайт появляется на 3-й странице результатов поиска (21-30 позиции); по запросам с небольшим количеством документов в индексе сайт может находиться на 11-20 позициях.
Для правильной диагностики атаки необходимо регулярно фотографировать результаты в системе отслеживания положения и анализировать «новых» действующих лиц субъекта. Если изображений нет и есть подозрение, что сайт атакован, можно воспользоваться поисковыми архивами, например, Мегаиндекс хранит изображения по определенным запросам.
В качестве дополнительного инструмента можно использовать отчет «Статистика запросов» в аккаунте «Вебмастера» Яндекса: после атаки на сайт он может содержать следы «соуса», использованного злоумышленниками.
