Длинный хвост запросов

Происхождение и история термина

Экономика ассортимента. Выражение «длинный хвост» (The Long Tail) ввёл редактор журнала Wired Крис Андерсон в статье, опубликованной в октябре 2004 года; на эту статью как на источник термина ссылаются исследователи MIT, изучавшие продажи онлайн-магазинов ^[10]. В 2006 году Андерсон развернул идею в книгу «The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More» ^[8]; русский перевод вышел в 2012 году под названием «Длинный хвост. Эффективная модель бизнеса в Интернете» ^[7]. Смысл концепции: интернет-магазин не ограничен полкой, поэтому множество нишевых товаров, каждый из которых продаётся редко, в сумме даёт заметную часть выручки.

Эмпирической опорой стали работы Эрика Бриньолфссона, Юя (Джеффри) Ху и Майкла Смита. В статье 2003 года в Management Science они оценили выгоду покупателей от широты ассортимента онлайн-книжных: по их расчётам, число наименований на Amazon более чем в 23 раза превышало ассортимент типичного супермаркета Barnes & Noble, а выигрыш потребителей от разнообразия в 2000 году составил от 731 млн до 1,03 млрд долларов — минимум впятеро больше, чем от снижения цен ^[9]. В статье 2006 года в MIT Sloan Management Review те же авторы показали, что 30–40 % продаж книг на Amazon приходится на наименования, которых обычно нет в офлайн-магазине, и назвали поисковые инструменты и рекомендательные системы теми механизмами спроса, которые помогают покупателю добраться до ниши ^[10]. Граница хвоста в этой работе показана на графике: его подпись — доля продаж Amazon за пределами 100 000-й позиции рейтинга ^[10].

Распределение поисковых запросов. Неравномерность поискового спроса описали раньше, чем появился сам термин. В анализе журнала запросов поисковой системы AltaVista за 43 дня (2 августа — 13 сентября 1998 года, около 575 млн непустых запросов) Крейг Силверстайн, Ханнес Маре, Моника Хенцингер и Михаэль Мориц выяснили, что 63,7 % уникальных запросов встретились ровно один раз, а 25 самых частых запросов дали 1,5 % всего потока; средняя длина запроса составила 2,35 слова ^[13]. Это исторические данные одной поисковой системы конца 1990-х, их нельзя переносить на современный поиск. Бернард Янсен в рецензии на книгу Андерсона отмечал, что распределения типа «длинный хвост» наблюдались, в частности, в употреблении поисковых терминов ^[12].

Противопоставление «голова — хвост» в науке об информационном поиске использовала, среди прочих, работа Дуга Дауни, Сьюзен Дюмэ и Эрика Хорвица «Heads and Tails» (SIGIR 2007), где сравнивалось поведение пользователей на частых и редких запросах ^[14].

В поисковых системах. Яндекс в 2016 году, представляя алгоритм «Палех», описал распределение запросов образом птицы: частые запросы — «клюв», запросы средней частоты — «туловище», низкочастотные — «длинный хвост» ^[1]. Google в 2019 году, объявляя о применении модели BERT, связал её с пониманием длинных разговорных запросов и напомнил, что 15 % ежедневных запросов система видит впервые ^[16].

В SEO и контекстной рекламе выражение употребляют в двух смыслах. Первый — сами запросы: в отраслевом руководстве Search Engine Journal ключевые слова длинного хвоста определены как «highly targeted search phrases that specifically serve searcher intent» («узконаправленные поисковые фразы, которые точно отвечают намерению пользователя») ^[21]. Второй — стратегия работы с ними: то же руководство говорит о «long-tail SEO strategy» ^[21]. Андерсон в книге обсуждал и рынок спонсируемого поиска — Янсен упоминает его рассказ о происхождении поисковой рекламы Google ^[12]. Значение хвоста для поисковой рекламы проверяли и научно: Бернд Скиера, Йохен Эккерт и Оливер Хинц (2010) изучали, насколько успех рекламных кампаний зависит от редких ключевых слов ^[22] (подробнее — в разделе о спорных вопросах). В источниках, использованных для этой статьи, дата появления термина в лексике оптимизаторов не указана.

Суть и механизм

Форма распределения

Если упорядочить все запросы за период по убыванию частоты, получится резко падающая кривая: в начале — немногие запросы с огромной частотой, дальше — длинный пологий участок из множества редких формулировок. Именно этот участок и называют хвостом. У AltaVista в 1998 году это проявлялось в том, что 25 запросов давали 1,5 % потока, а почти две трети уникальных формулировок встретились лишь однажды ^[13].

Частота
запроса
  │█
  │█
  │██          «голова» (head) — немного очень частых запросов
  │███
  │█████        «туловище» (body, torso) — запросы средней частоты
  │█████████▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
  │                     «длинный хвост» (long tail) — множество редких запросов
  └──────────────────────────────────────────────────────────────────▶
                         Ранг запроса (от самого частого к самому редкому)

  Условная схема, не данные: числовых значений на осях нет.
  Площадь под хвостом может быть сопоставима с площадью под «головой».

Почему хвост такой длинный

Одну и ту же потребность можно выразить множеством способов. Дауни и соавторы подчёркивали различие между частотой запроса и распространённостью информационной потребности, которой он служит: редкая формулировка не обязательно означает редкую потребность ^[14]. Яндекс, описывая хвост, выделил среди редких запросов, например, обращения детей, которые пишут поисковику как живому собеседнику, и попытки найти фильм или книгу по запомнившемуся эпизоду — вроде запроса [фильм про человека который выращивал картошку на другой планете] ^[1]. Google отмечал, что люди часто пишут «keyword-ese» — набор слов, который, как им кажется, поймёт поисковик, — а модель BERT особенно помогает с длинными разговорными запросами, где важны предлоги ^[16].

Пример. К базовому слову «кроссовки» пользователи добавляют модель, размер, город, цену, назначение, вопросительное слово; появляются новые товары и имена, опечатки и разговорные формулировки. Каждая комбинация встречается редко, но число комбинаций огромно.

Что это значит для поисковой системы

Для частых запросов поисковик может опираться на накопленную статистику поведения пользователей. Яндекс прямо пишет, что такой подход работает лишь для повторяющихся запросов, по которым уже есть статистика, а её нехватку можно восполнить анализом контента ^[2]. В материале о «Палехе» сказано, что запросы хвоста обычно сложнее для поисковой системы, что по редким запросам поведенческой статистики может не быть и что именно для них компания привлекла нейронные сети, сопоставляющие смысл запроса и документа ^[1]. У Google ту же задачу решали модели понимания языка, включая BERT ^[16].

Что это значит для пользователя

В исследовании Дауни, Дюмэ и Хорвица (данные панели более 250 тыс. пользователей Windows Live Toolbar за три недели, около 10 млн событий) редкими считались запросы, не встречавшиеся в первую неделю наблюдений ^[14]. После таких запросов следующим действием пользователя был клик по результату в 49,5 % случаев против 58,0 % после остальных, а новый запрос (re-query) — в 44,8 % случаев против 33,4 % ^[14]. Авторы сочли это свидетельством того, что поисковые системы справляются с редкими запросами хуже («evidence suggesting») ^[14]. Переформулировки в узком смысле они анализировали отдельно и обнаружили, что пользователи чаще уточняют частый запрос до редкого, чем наоборот ^[14]. Это данные 2007 года, полученные по определённой методике, — исторические.

Что это значит для сайта

Страница попадает в выдачу не по одной фразе, а по множеству близких формулировок. Руководство Google для начинающих советует учитывать, что новичок и эксперт ищут одно и то же разными словами, и не пытаться предугадать каждую вариацию: системы языкового сопоставления сами связывают страницу со многими запросами ^[17]. Отсюда вывод: хвост обычно «собирают» не отдельными страницами под каждую фразу, а содержательным материалом, который полно отвечает на группу родственных вопросов.

Виды и классификации

Голова, туловище и хвост

Деление распределения на части условное: единых порогов частотности нет. Яндекс использует образ «клюв — туловище — длинный хвост» ^[1], в англоязычной практике говорят о head, body (torso) и long tail. Пороги частотности для отдельного запроса разобраны в статье ВЧ, СЧ и НЧ запросы.

Таблица 1. Части распределения поискового спроса (примеры условные)

Оценки конкуренции — общая тенденция в изложении отраслевого издания ^[21], а не правило: отдельный редкий запрос может быть конкурентным, если по нему борются крупные сайты.

Длинный хвост, НЧ-запрос и длинный запрос

Таблица 2. В чём разница (примеры условные)

Признаки часто совпадают, но не тождественны. В руководстве Search Engine Journal сказано, что ключевые слова хвоста обычно состоят хотя бы из трёх слов, однако к хвосту относятся и точные редкие запросы из одного-двух слов, а длина формально значения не имеет ^[21]. Короткий запрос бывает редким (например, название нового или малоизвестного товара), а длинная фраза может оказаться частотной.

Практические разрезы хвоста

Это рабочая классификация, не закреплённая в стандартах:

• По интенту — информационный хвост (вопросы «как», «почему», «сколько»), коммерческий (товар с характеристиками, «купить», город), навигационный (бренд плюс уточнение). Подробнее — Поисковый интент, Информационный запрос, Коммерческий запрос.
• По происхождению — тематический хвост (устойчивые уточнения к частотному запросу, которые повторяются и видны в статистике) и уникальные запросы, заданные впервые; о масштабе последних говорят цифры Google о 15 % новых запросов ^{[15; 16]}.
• По способу ввода — разговорные формулировки; Google описывал их как длинные и естественные по языку ^[16], Яндекс приводил в пример запросы детей, обращающихся к поиску как к собеседнику ^[1].

Google и Яндекс: как они описывают хвост

Как применяется на практике

SEO и семантика

При составлении семантического ядра хвост собирают из нескольких источников. Вордстат, по описанию в справке, показывает статистику запросов к Яндексу, строит топы запросов с нужными словами и показывает, что ещё люди искали на ту же тему; доступ к нему есть только у авторизованных пользователей ^[3]. Фактические запросы, по которым сайт уже показывался, видны в Яндекс Вебмастере ^[4] и Google Search Console ^[18].

Дальше хвост группируют: близкие по смыслу запросы распределяют по страницам так, чтобы одна страница отвечала на группу вопросов, а несколько страниц не конкурировали за одно и то же (см. Кластеризация запросов и Каннибализация запросов). Это согласуется с позицией Google: охватывать каждую вариацию не нужно, языковые системы сопоставят страницу с многими запросами ^[17].

Обратная сторона — соблазн создать отдельную страницу или абзац под каждую формулировку. Google относит перенасыщение текста ключевыми словами к нарушениям своих правил о спаме ^[17]. Массовая генерация почти одинаковых страниц под варианты одной фразы, по сути, противоречит самой идее работы с хвостом: он связан с содержательным ответом, а не с совпадением строки.

Пример. Магазин спортивной обуви не обязан создавать страницы «кроссовки для бега 44 размер», «кроссовки для бега размер 44» и «беговые кроссовки 44». Достаточно категории с фильтром размеров и статьи о выборе беговой обуви, где есть ответы на вопросы о плоскостопии, амортизации и покрытии.

Контекстная реклама

В рекламных системах хвост проявляется как фразы, по которым почти нет показов. В Google Ads ключевому слову с очень малой историей поиска или без неё присваивается статус «Low search volume»; справка поясняет, что объявление при этом может показываться по более общим ключевым словам, и предлагает подождать автоматической перепроверки, удалить слово и подобрать замену в планировщике, расширить тип соответствия или сделать ключ менее специфичным ^[19].

В Яндекс Директе в январе 2017 года появился статус «Мало показов»: его получали группы объявлений, все ключевые фразы которых ищут крайне редко или не ищут совсем; такие группы приостанавливались и не участвовали в аукционе, а показы возобновлялись автоматически при росте спроса ^[5]. Для низкочастотных фраз компания советовала собирать их в общий шаблон, чтобы вместе они набирали статистику ^[5]. Это описание из новости 2017 года; правила Директа с тех пор могли измениться. В актуальной справке Директа среди способов увеличить показы названы проверка операторов и минус-слов, которые ограничивают показы, и включение автотаргетинга (проверено 12.10.2026) ^[6].

В России и в мире

И Яндекс, и Google публично говорили о масштабе хвоста: Яндекс — оценкой в 100 млн уникальных и редких запросов в сутки (2016) ^[1], Google — долей в 15 % новых запросов (2017, 2019) ^{[15; 16]}. Эти цифры нельзя сравнивать напрямую: «уникальные и редкие за сутки», «новые за день» и «встретившиеся один раз за 43 дня» у AltaVista ^[13] — разные показатели.

Как измерить или проверить

Доля хвоста в трафике сайта

В источниках этой статьи единой стандартной метрики нет. Приём, который предлагает редакция, — выгрузить запросы из Вебмастера или Search Console, отсортировать по кликам и посчитать, какая часть кликов приходится на запросы вне первых N:

Доля хвоста, % = клики по запросам вне топ-N ÷ все клики по запросам × 100 %

Число N выбирает аналитик (например, 10, 50 или 100 запросов), поэтому результат имеет смысл только при сравнении сайта с самим собой во времени или страниц внутри одного сайта. Полезно также смотреть, сколько разных запросов приносят показы и клики и как это число меняется после обновления контента.

Ограничения измерения

Отчёты систематически недооценивают хвост:

• Google Search Console. Справка предупреждает, что запросы, заданные очень малое число раз, могут не отслеживаться — таблицы отчёта опускают редкие запросы ради приватности пользователей; кроме того, из-за внутренних ограничений сервис хранит верхние строки данных, а не все, и таблицы показывают не больше 1000 строк ^[18].
• Яндекс Вебмастер. Учитывает показы и клики только из результатов до 50-й позиции, то есть часть данных в статистику не попадает; данные могут расходиться с Вордстатом (в том числе из-за задержки отображения, которая там может достигать около месяца) и с Метрикой, которая считает визиты, а не клики ^[4].
• Вордстат показывает частотность в Яндексе, а не трафик конкретного сайта ^[3]. Как именно он считает число запросов, разобрано в статье Частотность запроса.

Вывод: доля хвоста, рассчитанная по выгрузке запросов, — нижняя оценка.

Ошибки, ограничения и спорные вопросы

Смешение понятий. Длинный хвост путают с НЧ-запросами или с «запросами из трёх и более слов». Хвост — свойство распределения, НЧ — класс отдельного запроса, длина — признак формулировки (таблица 2); даже отраслевые руководства оговаривают, что длина формально не критерий ^[21].

Научный спор о самой концепции. Бриньолфссон, Ху и Смит показывали, что онлайн-каналы смещают продажи в сторону ниш благодаря поиску и рекомендациям ^{[9; 10]}. Анита Элберс из Гарвардской школы бизнеса на данных рынков музыки и домашнего видео пришла к противоположным выводам: «Blockbusters are capturing even more of the market than they used to» («Хиты захватывают даже большую долю рынка, чем раньше»), а покупатели из хвоста, по её словам, не так уж любят нишевые продукты ^[11]. Янсен в рецензии на книгу Андерсона счёл основную идею интересной, но упрекнул автора в неровных главах и недостаточном справочном аппарате и предположил, что из-за повсеместности длинного хвоста эта модель может объяснять слишком многое, чтобы быть точной ^[12].

Хвост в поисковой рекламе. Скиера, Эккерт и Хинц проверили распространённое у агентств мнение, что успех поисковой рекламы держится на кампаниях из сотен и тысяч ключевых слов. На данных трёх кампаний в двух странах (4908 ключевых слов за 36 недель) верхние 20 % ключевых слов давали в среднем 98,16 % поисков, а 100 лучших слов каждой кампании — 88,57 % поисков и 81,40 % кликов ^[22]. Авторы пришли к выводу, что рекламодателю важнее найти эти 100 ключевых слов, чем добиваться эффекта от хвоста ^[22]. Исследование опубликовано в 2010 году, его цифры исторические и относятся к спискам ключевых слов рекламодателя, а не ко всему потоку запросов поисковой системы.

Устаревание цифр. Все приведённые количественные данные — AltaVista 1998 года ^[13], Дауни и соавторов 2007 года ^[14], Скиеры и соавторов 2010 года ^[22], Яндекса 2016 года ^[1], Google 2017 и 2019 годов ^{[15; 16]} — старше трёх лет и годятся только как исторические ориентиры. По отчёту Search Engine Journal, на конференции Search Central Live в Нью-Йорке в 2025 году Джон Мюллер из Google сказал, что при пересчёте показатель новых запросов «always around 15%» («всегда около 15 %») ^[20]; это пересказ по заметкам автора отраслевого издания, а не официальная публикация Google.

Хвост не гарантирует лёгкого успеха. Отраслевые руководства описывают запросы хвоста как менее конкурентные и лучше конвертирующие ^[21], но это оценка практиков, а не доказанное правило: у каждого запроса мало трафика, отчёты показывают хвост неполно ^{[4; 18]}, в рекламе слишком редкие фразы могут вовсе не получать показов ^{[5; 19]}, а исследование рекламных кампаний не подтвердило решающей роли хвоста ^[22].

Хвост и поиск с ИИ-ответами. Данных первичных источников о том, как поиск с генеративными ответами меняет распределение спроса, в этой статье нет; см. Нейропоиск и GEO.

Частые вопросы

Связанные термины

• ВЧ, СЧ и НЧ запросы
• Частотность запроса
• Поисковый запрос
• Семантическое ядро
• Кластеризация запросов
• Поисковый интент
• Яндекс Вордстат
• Каннибализация запросов
• Алгоритм «Палех»
• Органический трафик