NavBoost : le signal de classement Google pour les requêtes de navigation

L'existence de NavBoost, un signal de classement crucial dans l'algorithme de recherche de Google pour les requêtes de navigation, a longtemps été suspectée par les référenceurs. Cependant, des documents récents fournis à la justice américaine par Google et la dernière fuite de Google Search Leaks ont confirmé l'existence et le fonctionnement de ce système.

Ces révélations apportent un éclairage précieux sur le fonctionnement interne de NavBoost et son impact sur le classement des sites Web. Comprendre les principes fondamentaux de NavBoost est désormais plus crucial que jamais pour les référenceurs qui souhaitent optimiser leur visibilité en ligne.

Un brevet à l’origine du fonctionnement…

Un brevet clé est le brevet américain n° 9 401 423, intitulé "Systems and Methods for Correlating Document Topicality and Popularity". Ce brevet, déposé en 2004 et délivré en 2016, décrit un système qui utilise les clics des utilisateurs, les liens et d'autres signaux pour déterminer la pertinence et la popularité des pages Web. Ce système est considéré comme un précurseur de NavBoost.

Voici le fonctionnement indiqué par le brevet :

• Identification des documents et des sujets : Le système identifie les documents pertinents pour une requête de recherche donnée. Ensuite, il définit des sujets thématiques potentiellement associés à ces documents.
• Analyse des clics des utilisateurs: Le système examine l'historique des clics des utilisateurs sur les documents associés à des requêtes similaires. Plus un document reçoit de clics pour une requête donnée, plus il est considéré comme populaire pour ce sujet.
• Corrélation entre thématique et popularité : En analysant les clics et en tenant compte d'autres facteurs, le système établit une corrélation entre la thématique d'un document et sa popularité auprès des utilisateurs pour cette thématique.
• Classement des résultats de recherche : En se basant sur la corrélation établie, le système attribue un score de pertinence aux documents. Ce score est ensuite utilisé pour classer les résultats de recherche et afficher les pages les plus pertinentes et populaires en premier lieu.

Les documents fournis à la justice américaine

Quelques slides indiquent que l'intelligence de Google n’est pas dans la compréhension des documents mais l’analyse des clics enregistrés par les personnes sur les recherches….

Les interactions sont clés…

Comment fonctionne NavBoost ?

Lorsque les utilisateurs effectuent des recherches, Google leur présente les pages qui, selon lui, correspondent le plus précisément à leur intention de recherche initiale. Le Navboost intervient dès qu'un utilisateur clique sur une page, en suivant la façon dont les utilisateurs interagissent avec les résultats de recherche. Nous ne connaissons pas précisément le fonctionnement de l'algorithme, mais on pense généralement que :

• La pertinence d'une page est corrélée au nombre de personnes qui cliquent dessus.
• L'engagement est démontré par le fait que les utilisateurs restent sur la page qu'ils ont cliquée.
• La page ne répond pas à l'intention de recherche si les utilisateurs retournent aux SERP (pages de résultats des moteurs de recherche) pour consulter d'autres pages.

Navboost ajoute ensuite ces nouvelles données à celles collectées au cours des 13 mois précédents. Les algorithmes génèrent un signal de classement et l'appliquent aux SERP pour améliorer l'expérience de recherche future. Google peut récompenser les pages pertinentes par une amélioration de leur classement, tandis que les pages qui ne semblent pas satisfaire les utilisateurs peuvent voir leur position baisser dans les résultats de recherche. Le classement final d'une page dépend toutefois d'autres facteurs de classement de Google.

L'importance des métadonnées et des données structurées pour le référencement : un indice vers NavBoost…

Si Google n'a jamais explicitement confirmé l'existence d'un signal de classement nommé NavBoost, ses directives et mises à jour récentes concernant l'apparence des résultats de recherche dans les SERPs (Search Engine Results Pages) indiquent clairement l'importance croissante des métadonnées et des données structurées pour le référencement.

C’est un fait, Google a toujours mis l'accent sur l'amélioration de l'expérience utilisateur dans les résultats de recherche. Cela implique de fournir des informations claires, concises et pertinentes aux utilisateurs afin qu'ils puissent rapidement identifier les sites web qui correspondent à leurs besoins.

Dans cette optique, Google encourage, depuis le début de ses communications, les référenceurs à optimiser les métadonnées de leurs pages, telles que les titres, les descriptions et les balises de données structurées. Ces éléments fournissent aux moteurs de recherche des informations contextuelles précieuses sur le contenu des pages, leur permettant de mieux comprendre la pertinence et l'utilité d'un site web pour les requêtes des utilisateurs.

En mettant l'accent sur l'amélioration de l'apparence des résultats de recherche et en encourageant l'utilisation de métadonnées et de données structurées, Google a, d'une certaine manière, toujours aiguillé les référenceurs sur le bon chemin vers l'optimisation pour NavBoost, même si ce signal n'a jamais été explicitement nommé.

En optimisant les métadonnées et les données structurées de leurs sites web, les référenceurs peuvent améliorer l'expérience utilisateur perçue par NavBoost et augmenter les chances que leurs pages soient mieux classées par Google...

Références:

• https://victorious.com/blog/navboost/
• https://bendyourmarketing.com/blog/navboost-what-it-is-and-how-google-uses-it/ 
• https://patents.google.com/patent/US8595225B1/ 

Publié le 31/05/2024
par Florian Bessonnat