Navboost использует данные кликстрима для определения и...

166

Navboost использует данные кликстрима для определения и поощрения качественного контента.

Страницы, демонстрирующие сильные поведенческие сигналы (высокую кликабельность) и длительное время просмотра, вероятно, получат Navboost, улучшая свои позиции в выдаче.

Я сфокусировалась на улучшении CTR, поскольку Navboost использует агрегированные анонимные поведенческие факторы для определения того, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, отдавая приоритет сильным сигналам вовлеченности, — говорит Ник Рейнджер.

Мы создаём модели CTR, а именно кривую распределения из данных GSC, чтобы проанализировать ожидаемую кликабельность относительно средних позиций, затем тестируем это против реального CTR для поиска паттернов и аномалий — чтобы сегментировать и приоритизировать эксперименты.

Суть в том, что когда реальный CTR сниппета значительно ниже ожидаемого показателя, система NavBoost может зарегистрировать это расхождение и внести корректировки.

При каждом расхождении мы анализируем страницы и выдвигаем гипотезы, которые затем тестируем.

В своей презентации в Ahrefs Evolve я поделилась 4 кейсами с этой методологией влияния на CTR, показав значительные улучшения для отдельной страницы, подпапки, тематического кластера и сайта в целом.

@MikeBlazerX