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Cosa può fare la scienza dei dati per le architetture dei siti

Cosa può fare la scienza dei dati per le architetture dei siti

L’ultimo decennio ha segnato il passaggio della SEO da best practice aneddotiche e basate su fogli di calcolo a un approccio più basato sui dati, evidenziato dal maggior numero di professionisti SEO che imparano Python.

Man mano che gli aggiornamenti di Google aumentano di numero (11 nel 2023), i professionisti SEO stanno riconoscendo la necessità di adottare un approccio alla SEO più basato sui dati e le strutture di collegamento interno per le architetture dei siti non fanno eccezione.

In un articolo precedente, ho delineato come il collegamento interno potrebbe essere maggiormente basato sui dati, fornendo codice Python su come valutare statisticamente l'architettura del sito.

Oltre a Python, la scienza dei dati può aiutare i professionisti SEO a scoprire in modo più efficace modelli nascosti e informazioni chiave per segnalare ai motori di ricerca la priorità dei contenuti all’interno di un sito web.

La scienza dei dati è l’intersezione tra codifica, matematica e conoscenza del dominio, dove il dominio, nel nostro caso, è il SEO.

Quindi, mentre la matematica e la programmazione (invariabilmente in Python) sono importanti, la SEO non è affatto sminuita nella sua importanza, poiché porre le domande giuste sui dati e avere la sensazione istintiva se i numeri “sembrano giusti” sono incredibilmente importanti.

Allinea l'architettura del sito per supportare i contenuti con collegamenti sottostanti

Molti siti sono costruiti come un albero di Natale, con la home page in alto (la più importante) e le altre pagine in ordine decrescente di importanza nei livelli successivi.

Gli scienziati SEO tra di voi vorranno sapere qual è la distribuzione dei collegamenti da diversi punti di vista. Questo può essere visualizzato utilizzando il codice Python dell'articolo precedente in diversi modi, tra cui:

  • Profondità del sito.
  • Tipo di contenuto.
  • Ranking della pagina interna.
  • Valore di conversione/Entrate.

Immagine dell'autore, dicembre 2023

Il boxplot mostra in modo efficace quanti collegamenti sono "normali" per un determinato sito Web a diversi livelli del sito. Le caselle blu rappresentano l'intervallo interquartile (cioè il 25° e il 75° quantile) che è dove si trova la maggior parte (67% per la precisione) del numero di collegamenti interni in entrata.

Pensa alla curva a campana, ma invece di vederla di lato (come faresti con una montagna), la vedi come un uccello che vola sopra di te.

Ad esempio, il grafico mostra che per le pagine che si trovano due livelli più in basso rispetto alla home page, la casella blu indica che il 67% degli URL ha tra cinque e nove collegamenti interni in entrata. Possiamo anche vedere che questo è considerevolmente (e forse non sorprende) molto più basso rispetto alle pagine che si trovano a un salto dalla home page.

La linea spessa che taglia il riquadro blu è la mediana (50° quantile), che rappresenta il valore medio. Seguendo l'esempio sopra, la media dei collegamenti interni in entrata è 7 per le pagine di livello 2 del sito, ovvero circa 5.000 volte inferiori a quelle del livello 1 del sito!

Nota a margine: potresti notare che la linea mediana non è visibile per tutte le caselle blu, poiché i dati sono distorti (cioè non distribuiti normalmente come una curva a campana).

È buono questo? È un male? I professionisti SEO dovrebbero preoccuparsi?

Uno scienziato dei dati senza alcuna conoscenza di SEO potrebbe decidere che sarebbe meglio ristabilire l’equilibrio elaborando la distribuzione dei collegamenti interni alle pagine per livello di sito.

Da lì, per qualsiasi pagina che si trova, ad esempio, al di sotto della mediana o del 20° percentile (quantile in termini di data science) per il livello del sito specificato, un data scientist potrebbe concludere che queste pagine richiedono più collegamenti interni.

Pertanto, ciò spesso significa che le pagine che condividono lo stesso numero di passaggi dalla home page (ovvero, lo stesso livello di profondità del sito) hanno la stessa importanza.

Tuttavia, dal punto di vista del valore della ricerca, è improbabile che ciò sia vero, soprattutto se si considera che alcune pagine sullo stesso livello hanno semplicemente più domanda di ricerca rispetto ad altre.

Pertanto, l’architettura del sito dovrebbe dare la priorità alle pagine con una maggiore domanda di ricerca rispetto a quelle con una minore domanda, indipendentemente dalla loro posizione predefinita nella gerarchia, qualunque sia il loro livello!

Revisione del vero Page Rank interno (TIPR)

Il True Internal Page Rank (TIPR), reso popolare da Kevin Indig, ha adottato un approccio più sensato incorporando il PageRank esterno, cioè guadagnato dai backlink. In semplici termini matematici:

TIPR = Page Rank interno x Autorità a livello di pagina dei backlink

Sebbene quanto sopra sia la versione non scientifica della sua metrica, è comunque un modo molto più utile ed empirico per modellare qual è il valore normale di una pagina all'interno dell'architettura di un sito web. Se desideri che il codice lo calcoli, consulta qui.

Inoltre, piuttosto che applicare questa metrica a livello di sito, è molto più istruttivo applicarla per tipo di contenuto. Per un cliente di e-commerce, vediamo di seguito la distribuzione di TIPR per tipo di contenuto:

Immagine dell'autore, dicembre 2023

La trama nel caso di questo negozio online è che il TIPR medio per i contenuti delle categorie o le pagine di elenco dei prodotti (PLP) è di circa due punti TIPR.

Certo, il TIPR è un po’ astratto, come si traduce nella quantità di link interni richiesti? Non è così, almeno non direttamente.

Nonostante l’astrazione, questo è ancora un costrutto più efficace per modellare l’architettura del sito.

Se volessi vedere quali categorie hanno sottoperformato in termini di potenziale posizione in classifica, vedresti semplicemente che gli URL PLP erano al di sotto del 25° quantile e forse cercheresti collegamenti interni da pagine con un valore TIPR più elevato.

Quanti link e quale TIPR? Con alcuni modelli, questa è una risposta per un altro post.

Presentazione del Page Rank interno delle entrate (RIPR)

L’altra domanda importante a cui vale la pena rispondere è: quali contenuti meritano posizioni di rango più elevato?

Kevin ha anche sostenuto un approccio più illuminato per allineare le strutture dei collegamenti interni ai valori di conversione, che si spera molti di voi stiano già applicando ai propri clienti; Devo essere assolutamente d'accordo.

Una semplice soluzione non scientifica è prendere il rapporto tra le entrate dell'e-commerce e il TIPR, ovvero

RIPR = Entrate/TIPR

La metrica sopra ci aiuta a vedere quali sono le entrate normali per autorità della pagina, come visualizzato di seguito:

Immagine dell'autore, dicembre 2023

Come possiamo vedere, il quadro cambia leggermente; all'improvviso, non vediamo alcuna casella (cioè distribuzione) per i contenuti del blog perché non vengono registrate entrate rispetto a tali contenuti.

Applicazioni pratiche? Se utilizziamo questo come modello per tipo di contenuto, qualsiasi pagina che sia superiore al 75° quantile (cioè a nord del riquadro blu) per il rispettivo tipo di contenuto dovrebbe avere più collegamenti interni aggiunti.

Perché? Perché hanno entrate elevate ma hanno un'autorità di pagina molto bassa, il che significa che hanno un RIPR molto alto e dovrebbero quindi ricevere più collegamenti interni per avvicinarlo alla mediana.

Al contrario, quelli con entrate inferiori ma troppi collegamenti interni significativi avranno un RIPR inferiore e dovrebbero quindi essere rimossi i collegamenti per consentire ai contenuti con entrate più elevate di assegnare maggiore importanza da parte dei motori di ricerca.

Un avvertimento

RIPR ha alcuni presupposti incorporati, come il monitoraggio delle entrate analitiche impostato correttamente in modo che il modello costituisca la base per raccomandazioni efficaci sui collegamenti interni.

Naturalmente, come nel TIPR, si dovrebbe modellare il valore di un collegamento interno in termini di quanto vale RIPR un collegamento interno da una determinata pagina.

Questo prima ancora di arrivare alla posizione del posizionamento del collegamento interno stesso.

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