На сьогодні ПС Google використовує понад 100 базових факторів ранжирування, які химерно поєднуючись, утворюють окремі підсистеми ранжирування сайту.
Наприклад, система дедуплікаціі контенту використовує понад 20 базових чинників ранжирування (PageRank, знаходження сторінки в xml-карті, довжина Url тощо). І таких підсистем ранжування сотні, до того ж описано в документації тільки малу кількість таких систем (developers.google.com/search/docs/appearance/ranking-systems-guide). Дуже важливо розуміти, що кожен із базових чинників використовується багаторазово в найрізноманітніших підсистемах ранжування.
Одним із важливих чинників ранжування є навігація сайту. До неї належить як і структура меню, так і внутрішнє перелінковування і наявність різноманітних блоків, що дають змогу користувачеві переміщатися і взаємодіяти з сайтом (наприклад блок схожих товарів/статей). Що краще продумана навігація на сайті, то простіше користувачеві знайти потрібну інформацію/товар, то кращий користувацький досвід (задоволеність).
Найочевиднішою перевагою (але не поодинокою) хорошої навігації є перерозподіл “посилального соку” на важливі сторінки, що дає змогу акумулювати вагу важливих сторінок (PageRank). Але це занадто очевидно, а ми копнемо глибше.
Важливість хорошої навігації обумовлюється широким використанням користувацьких факторів ранжування в підсистемах Google. Як з’ясувалося (у процесі суду над Гуглом), Гугл збирає й аналізує користувацькі взаємодії зі сторінками (justice.gov/d9/2023-11/418021.pdf): clicks, hovers, scrolls, and swipes, щоб зрозуміти, наскільки відповідає сторінка пошуковій функції.
Ці дані акумулюються протягом 13 місяців, розбиваються на типові групи взаємодії з сайтами та еталонні групи порівнюються з поведінкою користувачів на сайті (що потрапляє в одну з еталонних груп). Так працює підсистема GLUE, яка є складовою частиною ширшої системи Navboost.
Отже, система Navboost навчена на користувацьких даних. Він запам’ятовує всі кліки за запитами за останні 13 місяців. Основним призначенням Navboost є первинне відсіювання документів, які не особливо потрібні у видачі та скорочення списку документів до прийнятної кількості з метою подальшого ранжування. До остаточного складання видачі, пройде ще кілька етапів (їх розгляну в наступних статтях).
До речі, поки на сайті немає кліків, то система Navboost не зможе відпрацювати належною мірою – ось вам і пісочниця для молодих проектів.
Navboost об’єднує різні призначені для користувача сигнали та алгоритми для визначення найбільш підходящих результатів для запитів. Він аналізує такі фактори, як кліки, поведінка користувачів, якість веб-сайту, релевантність і контекст. Розуміючи намір користувача перейти на певний веб-сайт або ресурс, Navboost намагається забезпечити пріоритет точної та корисної інформації у видачі.
Повернемося до навігації.
Вона має бути продуманою, меню не повинні вводити користувача в оману, вона має бути досить плоскою (правило 3-х кліків), на сайті не повинно бути ні зайвих редиректів, ні Orphan Page. Ну і не забуваємо про розмітку навігації семантичними тегами (і мікророзміткою у випадку з хлібними крихтами). Основне завдання навігації – щоб користувач міг легко потрапити в потрібний розділ сайту.
Отже, сайти з добре структурованими елементами навігації, чіткою інформаційною ієрархією і простою для розуміння структурою з більшою ймовірністю виграють від Navboost.
Що таке Navboost
Navboost – це одна із систем ранжування, завдання якої відкинути найменш релевантні сторінки за запитом і скоротити список до прийнятної величини, над яким далі будуть мучитися інші системи та алгоритми ранжування.
Navboost значною мірою залежить від кліків користувачів і навчається на їхніх сигналах. Він використовує ці дані для підвищення релевантності та точності результатів пошуку. Деякі з ключових сигналів, використовуваних Navboost, включають:
- Користувацькі кліки: Navboost навчається на сигналах користувачів, зокрема на кліках за результатами пошуку, і використовує ці дані для підвищення релевантності та точності результатів пошуку.
- Історія запитів: Navboost запам’ятовує минулі кліки на запити віком до 13 місяців, що дає йому змогу аналізувати поведінку та вподобання користувачів із плином часу.
- Тип пристрою і локалізація: Navboost розділяє результати на основі таких характеристик, як локалізація і тип пристрою (мобільний або десктопний).
- Поведінка користувача: Navboost враховує поведінку користувача, як-от кліки, переміщення/наведення миші, прокрутка і гортання, щоб визначити релевантність і якість результатів пошуку.
- Зручність для мобільних пристроїв: Navboost враховує зручність веб-сайту для мобільних пристроїв, забезпечуючи адаптацію результатів пошуку до пристрою користувача.
- Структура сайту: Navboost враховує структуру сайту, включно з внутрішнім перелінковуванням та ієрархією інформації, для визначення релевантності та якості результатів пошуку.
- Зрозуміла навігація сайтом: Navboost наголошує на важливості зрозумілої навігації сайту та зручного інтерфейсу, адже сайти, на яких легко орієнтуватися і які забезпечують комфортну взаємодію з користувачем, з більшою ймовірністю займатимуть вищі позиції в результатах пошуку за навігаційними запитами.
- Релевантність контенту: Navboost аналізує релевантність вмісту сайту запиту користувача, забезпечуючи контекстну релевантність результатів пошуку.
- Якість і релевантність веб-сайту: Navboost враховує такі фактори, як надійність сайту, контекстна важливість його змісту, а також актуальність і корисність інформації (YMYL / EEAT).
Розуміючи ці сигнали та оптимізуючи сайт, ви зможете поліпшити його ранжування в результатах пошуку. Наприклад, оптимізація навігації та призначеного для користувача інтерфейсу сайту, дотримання найкращих практик SEO (посилальне, мета-тайтли, дескрипшени, правильні h1, прописаний тейбл контент), чітка структура сайту, описові URL-адреси, внутрішнє перелінкування, зручний для мобільних пристроїв дизайн та підвищена швидкість роботи сайту (це сумнівно) можуть підвищити видимість сайту та залученість користувачів у навігаційний пошук, що може позитивно позначитися на рейтингу Navboost.
Окрім того, створення окремих наборів даних для кожної категорії (унікальність контенту) для ефективнішої адаптації результатів пошуку та аналіз релевантності вмісту сайту запиту користувача (робота з GSC) також можуть сприяти підвищенню рейтингу Navboost.
