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O que a ciência de dados pode fazer pelas arquiteturas de sites


A última década marcou a mudança do SEO de práticas recomendadas anedóticas e baseadas em planilhas para uma abordagem mais baseada em dados, evidenciada pelo maior número de profissionais de SEO aprendendo Python.

À medida que o número de atualizações do Google aumenta (11 em 2023), os profissionais de SEO estão reconhecendo a necessidade de adotar uma abordagem de SEO mais baseada em dados, e as estruturas de links internos para arquiteturas de sites não são exceção.

Em um artigo anterior, descrevi como os links internos poderiam ser mais baseados em dados, fornecendo código Python sobre como avaliar estatisticamente a arquitetura do site.

Além do Python, a ciência de dados pode ajudar os profissionais de SEO a descobrir padrões ocultos e insights importantes de maneira mais eficaz para ajudar a sinalizar aos mecanismos de pesquisa a prioridade do conteúdo de um site.

Ciência de dados é a intersecção de codificação, matemática e conhecimento de domínio, onde o domínio, no nosso caso, é SEO.

Portanto, embora a matemática e a codificação (invariavelmente em Python) sejam importantes, a importância do SEO não diminui de forma alguma, pois fazer as perguntas certas sobre os dados e ter a sensação instintiva de se os números “parecem certos” são extremamente importantes.

Alinhe a arquitetura do site para oferecer suporte a conteúdo com link sublinhado

Muitos sites são construídos como uma árvore de Natal, com a página inicial no topo (sendo a mais importante) e outras páginas em ordem decrescente de importância nos níveis subsequentes.

Para os cientistas de SEO entre vocês, vocês vão querer saber qual é a distribuição de links de diferentes pontos de vista. Isso pode ser visualizado usando o código Python do artigo anterior de diversas maneiras, incluindo:

  • Profundidade do local.
  • Tipo de conteúdo.
  • Classificação de página interna.
  • Valor/receita de conversão.
Links internos para URLImagem do autor, dezembro de 2023Links internos para URL

O boxplot mostra efetivamente quantos links são “normais” para um determinado site em diferentes níveis de site. As caixas azuis representam o intervalo interquartil (ou seja, o 25º e o 75º quantis), que é onde se encontra a maior parte (67% para ser preciso) do número de links internos de entrada.

Pense na curva do sino, mas em vez de vê-la de lado (como faria com uma montanha), você a vê como um pássaro voando acima.

Por exemplo, o gráfico mostra que para páginas que estão dois níveis abaixo da página inicial, a caixa azul indica que 67% dos URLs têm entre cinco e nove links internos de entrada. Também podemos ver que isso é consideravelmente (e talvez sem surpresa) muito menor do que as páginas que estão a um passo da página inicial.

A linha grossa que corta a caixa azul é a mediana (50º quantil), representando o valor médio. Seguindo o exemplo acima, a mediana de links internos de entrada é 7 para páginas de nível 2 do site, o que é cerca de 5.000 vezes menor do que aquelas no nível 1 do site!

Por outro lado, você pode notar que a linha mediana não é visível para todas as caixas azuis, o motivo é que os dados estão distorcidos (ou seja, não são normalmente distribuídos como uma curva em forma de sino).

Isso é bom? Isso é ruim? Os profissionais de SEO devem estar preocupados?

Um cientista de dados sem conhecimento de SEO pode decidir que seria melhor restabelecer o equilíbrio elaborando a distribuição de links internos para páginas por nível de site.

A partir daí, quaisquer páginas que estejam, digamos, abaixo da mediana ou do percentil 20 (quantil na linguagem da ciência de dados) para o nível de site específico, um cientista de dados pode concluir que essas páginas exigem mais links internos.

Como tal, isso geralmente significa que as páginas que compartilham o mesmo número de saltos da página inicial (ou seja, o mesmo nível de profundidade do site) são de igual importância.

No entanto, do ponto de vista do valor da pesquisa, é pouco provável que isto seja verdade, especialmente quando se considera que algumas páginas no mesmo nível simplesmente têm mais procura de pesquisa do que outras.

Assim, a arquitetura do site deve priorizar as páginas com maior demanda de pesquisa do que aquelas com menor demanda, independentemente da sua posição padrão na hierarquia – qualquer que seja o seu nível!

Revisando o True Internal Page Rank (TIPR)

O True Internal Page Rank (TIPR), popularizado por Kevin Indig, adotou uma abordagem bastante mais sensata ao incorporar o PageRank externo, ou seja, obtido a partir de backlinks. Em termos matemáticos simples:

TIPR = Classificação interna da página x Autoridade de backlinks no nível da página

Embora o texto acima seja a versão não científica de sua métrica, ainda assim é uma forma muito mais útil e empírica de modelar qual é o valor normal do valor de uma página dentro da arquitetura de um site. Se você quiser que o código calcule isso, veja aqui.

Além disso, em vez de aplicar esta métrica aos níveis do site, é muito mais instrutivo aplicá-la por tipo de conteúdo. Para um cliente de comércio eletrônico, vemos a distribuição do TIPR por tipo de conteúdo abaixo:

Ranking de página interno verdadeiro Imagem do autor, dezembro de 2023Ranking de página interno verdadeiro

O gráfico no caso desta loja online é que o TIPR médio para conteúdo de categorias ou páginas de listagem de produtos (PLPs) é de cerca de dois pontos de TIPR.

É certo que o TIPR é um pouco abstrato, mas como isso se traduz na quantidade de links internos necessários? Isso não acontece – pelo menos não diretamente.

Apesar da abstração, esta ainda é uma construção mais eficaz para moldar a arquitetura do site.

Se você quisesse ver quais categorias tiveram desempenho inferior em seu potencial de posição de classificação, você simplesmente veria que os URLs do PLP estavam abaixo do 25º quantil e talvez procuraria links internos de páginas com um valor TIPR mais alto.

Quantos links e qual TIPR? Com alguma modelagem, isso é resposta para outro post.

Apresentando o Page Rank Interno de Receita (RIPR)

A outra questão importante que vale a pena responder é: qual conteúdo merece posições de classificação mais elevadas?

Kevin também defendeu uma abordagem mais esclarecida para alinhar as estruturas de links internos aos valores de conversão, que muitos de vocês já estão aplicando aos seus clientes; Devo concordar sinceramente.

Uma solução simples e não científica é calcular a relação entre a receita do comércio eletrônico e o TIPR, ou seja,

RIPR = Receita / TIPR

A métrica acima nos ajuda a ver como é a receita normal por autoridade de página, conforme visualizado abaixo:

page rank interno de receita Imagem do autor, dezembro de 2023page rank interno de receita

Como podemos ver, o quadro muda um pouco; de repente, não vemos nenhuma caixa (ou seja, distribuição) para o conteúdo do blog porque nenhuma receita é registrada nesse conteúdo.

Aplicações práticas? Se usarmos isso como um modelo por tipo de conteúdo, quaisquer páginas superiores ao 75º quantil (ou seja, ao norte de sua caixa azul) para seu respectivo tipo de conteúdo deverão ter mais links internos adicionados a elas.

Por que? Porque eles têm receita alta, mas têm autoridade de página muito baixa, o que significa que têm um RIPR muito alto e, portanto, deveriam receber mais links internos para aproximá-lo da mediana.

Por outro lado, aqueles com receitas mais baixas, mas com demasiados links internos significativos, terão um RIPR mais baixo e deverão, portanto, ter links retirados deles para permitir que o conteúdo de receitas mais elevadas receba mais importância pelos motores de busca.

Uma advertência

O RIPR tem algumas suposições incorporadas, como o monitoramento de receitas analíticas sendo configurado corretamente para que seu modelo forme a base para recomendações eficazes de links internos.

É claro que, como no TIPR, deve-se modelar quanto vale um link interno em termos de quanto vale RIPR um link interno de qualquer página.

Isso antes mesmo de chegarmos ao local do próprio posicionamento do link interno.

Mais recursos:


Imagem em destaque: NicoElNino/Shutterstock

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