Архитектура любого сайта отражает структуру и способ организации внутренних ссылок на ресурсе. Она оказывает существенное влияние на показатели ранжирования сайта в поиске, а также имеет важное значение в навигации по сайту для пользователей и поисковых роботов.
С помощью ссылок поисковые роботы сканируют интернет. Они переходят по внутренним и внешним ссылкам, которые содержатся на странице, а потом приступают к ссылкам на следующих страницах. Таким образом поисковые механизмы находят и индексируют страницы каждого сайта.
Поисковики уровня Google считают каждую ссылку признаком важности страницы и воспринимают количество ссылок как показатель для ранжирования запросов в поиске.
Все это означает, что внутренняя перелинковка важна для сканирования, понимания и ранжирования сайта поисковыми механизмами. Пол Шапиро создал метрику «внутренний PageRank», с помощью которой можно идентифицировать страницу, которая будет восприниматься поисковой системой как приоритетная.
Базовая архитектура сайта и навигационная внутренняя перелинковка
Можно выделить следующие виды внутренних ссылок.
- Ссылки, за счет которых создается навигация сайта.
- Второстепенные ссылки, которые располагаются в контенте сайта.
Для того, чтобы создать верную внутреннюю перелинковку, необходимо правильно организовать общие навигационные элементы. При этом надо следовать правильной структуре сайта. В этой ситуации лучше всего создавать классическую внутреннюю перелинковку и использовать силос-архитектуру Брюса Клэя в качестве основы для внутренних ссылок.
После того, как на вашем сайте создан надежный фундамент для внутренних ссылок, можно изучить навигационные ссылки и ссылки из контента, которые влияют на работу поисковых механизмов, сканирующих и ранжирующих страницы сайта.
Что такое PageRank?
PageRank – это специальный алгоритм Google, применяемый для ранжирования страниц по результатам запросов. Этот алгоритм подсчитывает количество и качество ссылок, которые ведут на страницу. И на основании этого определяет степень важности сайта.
Google определяет PageRank страницы в индексе, и таким образом связывает между собой различные страница одного сайта и страницы других сайтов, которые содержат ссылки на них.
Но смысл PageRank состоит в том, чтобы определить степень важности страницы исходя из количества и качества ссылок с других страниц. Эта система работает на всех страницах интернета и на конкретных подмножествах.
Для того, чтобы определить ценность каждой страницы одного сайта, можно использовать систему PageRank для внутренних ссылок. Для того, чтобы определить «внутренний PageRank», нужно выполнить следующее:
- Сканирование ScreamingFrog. Это самый обычный SEO-инструмент, доступный любому специалисту. После того, как программа закончила сканирование, необходимо выбрать Bulk Export > All Outlinks, а затем сохранить CSV-файл (в котором находятся все внутренние ссылки вашего сайта) в удобной директории.
- Определяем внутренний PageRank, используя R. R – это бесплатное приложение, с помощью которого можно проводить статистические расчеты и строить графики. Необходимо установить igraph библиотеку, запустив приложение R и введя команду: install.packages(«igraph»). После того, как будет установлена библеотека, вы сможете использовать код (см. ниже) с результатами сканирования Screaming Frog.
| 1 | library(«igraph») |
| 2 | # Swap out path to your Screaming Frog All Outlink CSV. For Windows, remember to change backslashes to forward slashes. |
| 3 | links <- read.csv(«C:/Documents/screaming-frog-all-outlinks.csv», skip = 1) # CSV Path |
| 4 | # This line of code is optional. It filters out JavaScript, CSS, and Images. Technically you should keep them in there. |
| 5 | links <- subset(links, Type==»HREF») # Optional line. Filter. |
| 6 | links <- subset(links, Follow==»true») |
| 7 | links <- subset(links, select=c(Source,Destination)) |
| 8 | g <- graph.data.frame(links) |
| 9 | pr <- page.rank(g, algo = «prpack», vids = V(g), directed = TRUE, damping = 0.85) |
| 10 | values <- data.frame(pr$vector) |
| 11 | values$names <- rownames(values) |
| 12 | row.names(values) <- NULL |
| 13 | values <- values[c(2,1)] |
| 14 | names(values)[1] <- «url» |
| 15 | names(values)[2] <- «pr» |
| 16 | # Swap out ‘domain’ and ‘com’ to represent your website address. |
| 17 | values <- values[grepl(«https?:\\/\\/(.*\\.)?domain\\.com.*», values$url),] # Domain filter. |
| 18 | # Replace with your desired filename for the output file. |
| 19 | write.csv(values, file = «output-pagerank.csv») # Output file. |
Используя этот код, важно правильно указать путь к CSV-файлу Screaming Frog, свой домен и TDL-расширение, а также создать имя итогового файла, в котором будут находиться показатели внутреннего PageRank всех страниц вашего сайта.
Таким образом, с помощью описанной методики вы сможете строить внутреннюю перелинковку вашего сайта. К проверке внутренних ссылок сайта или сканированию и расчету внутреннего PageRank можно приступать после того, как готова базовая структура навигационных ссылок.
- 4 мин
- 784
- 56