Это предварительный просмотр главы 5 из моей новой электронной книги — Стратегический SEO 2025 — PDF, который можно скачать бесплатно здесьПолем

Возможно, наиболее эффективным откровением из испытания было подробное изложение системы Navboost.

Эта система предоставляет решающий сигнал ‘c’ (clicks) для оценки t*.

В течение многих лет сообщество поисковой оптимизации (SEO) обсуждало роль кликов пользователей в рейтинге, и публичные заявления Google часто являются уклончивыми или пренебрежительными.

Свидетельство о испытании, особенно от Google VP Pandu Nayak, закончили эту дискуссию.

Navboost был подтвержден как «один из важных сигналов», которые Google использует для уточнения и определения приоритетов результатов поиска на основе массового исторического хранилища данных об взаимодействии с пользователемПолем

Система работает на обширном временном горизонте, хранение и анализ 13 месяцев данных об взаимодействии с пользователем, чтобы сообщить его сигналамПолем

Этот расширенный срок позволяет ему выходить за рамки краткосрочных колебаний и выявлять постоянные, долгосрочные модели удовлетворения пользователей, эффективно используя коллективную мудрость миллиардов прошлых поисков для руководства будущими рейтингами.

Анализ Navboost очень нюансирован, выходя за рамки простого количества кликов, чтобы классифицировать различные типы взаимодействия пользователей.

Утечка документов и показаний указывают на несколько показателей клика клавиш:

• Хорошие клики против плохих кликов: Система различает положительные и отрицательные взаимодействия. «Плохой щелчок», вероятно, является событием «Pogo-Shick», где пользователь нажимает результат, а затем немедленно возвращается к SERP, сигнализируя о неудовлетворенности. Наоборот, «хороший клик» указывает на то, что потребности пользователя были удовлетворены.
• Последний самый длинный щелчок: Этот показатель, по -видимому, имеет особое значение. Он определяет конечный результат, на который пользователь нажимает в поисковом сеансе и останавливается в течение значительного периода. Это взаимодействие интерпретируется как окончательный сигнал успешно выполненной задачи поиска, что делает страницу, которая получила «последний длинный клик» очень ценным результатом для этого контекста запроса.

Чтобы обеспечить контекстуально релевантные результаты, Navboost использует несколько подсистем:

• Нарезка: Системные сегменты, или «срезы», его обширное хранилище данных кликов с помощью критических контекстуальных факторов, особенно географическое местоположение пользователя и тип устройства (например, мобильный или рабочий стол). Это позволяет Navboost определять приоритеты результатов, которые хорошо показали пользователей в аналогичной ситуации, например, повышение веб -сайта местного бизнеса для мобильных пользователей в конкретном городе.
• Клей: Это связанная с ним система в реальном времени, которая работает вместе с Navboost. Система «клей» специально контролирует взаимодействие с пользователями с нетрадиционными функциями SERP, такими как панели знаний, карусели изображений и представленные фрагменты. Анализируя сигналы, такие как паряки и свитки на этих элементах, Google помогает Google определить, какие функции выявить и как их ранжировать, особенно для свежих или трендовых запросов, где исторические данные клики могут быть редкими.

Основная функция Navboost в рамках общего рейтинга-выступать в качестве мощного, управляемого пользователем фильтра.

Согласно показаниям Панду Наяка, после первоначальной стадии поиска, который определяет большой пул потенциально релевантных документов, Navbubost используется для резкого сокращения этого набора с десятков тысяч до нескольких сотен.

Этот гораздо меньший, более качественный набор документов затем передается более дорогим и нюансированным системам машинного обучения для окончательного ранжирования.

Ключевое ограничение, признанное в показаниях, заключается в том, что Navboost может влиять только на рейтинг документов, которые уже накопили данные Click; Это не может помочь ранжировать новые страницы или те, которые находятся в нишах с очень низким объемом поиска.

«Авторитетный, надежный» приоритет результатов: Свидетели Google подчеркнули это Поисковая система умышленно приоритет авторитетным источникам в рейтингеПолем

Наяк объяснил, что Google «Качественные сигналы страницы» являются «Чрезвычайно важно» Потому что цель — «Поверхностные авторитетные, надежные результаты поиска» для пользователей regmedia.co.ukПолем

В том же духе доктор Леман показал, что «Наша цель состоит в том, чтобы показать — когда кто -то выдает запрос — предоставить им информацию, которая является актуальной и из авторитетных, авторитетных источников».

Эта философия была повторена на протяжении всего судебного разбирательства: Google хочет, чтобы надежный контент (например, официальные сайты, известные эксперты, высококачественные издатели), чтобы ранжировать наверху, а не отрывочные или неверные страницы, даже если последние более грубо оптимизированы для ключевого словаПолем

Ключевые выводы

По сути, эти три системы Google работают совместно для достижения высококачественных результатов: T устанавливает актуальность, Q оценивает доверие, и Navboost уточняет результаты на основе удовлетворенности пользователяПолем

Раскрытие: Hobo Web использует генеративный ИИ, когда конкретно пишут о нашем собственном опыте, идеях, историях, концепциях, инструментах, документации на инструментах или исследованиях. Нашим инструментом для этого процесса является Google Gemini Pro 2.5 Deep Research. Эта помощь помогает убедиться, что наши клиенты имеют ясность во всем, с чем мы связаны, и за что мы выступаем. Это также гарантирует, что когда клиенты используют поиск Google, чтобы задать вопрос о веб-программном обеспечении Hobo, ответ всегда доступен для них, и он максимально точен и актуален. Весь контент был проверен как правильный Шон Андерсон. Смотрите нашу политику ИИ.