Как алгоритмы изменят баланс между рейтингом и текстом на маркетплейсах 🤖

В DataMP мы ежедневно парсим миллионы поисковых запросов и следим за тем, как меняются алгоритмы выдачи. Я уже рассказывал, как грамотное SEO и внешний трафик способны кратно увеличить продажи на маркетплейсе. Но чтобы SEO работало эффективно, поисковый движок самой площадки должен уметь максимально точно оценивать релевантность контента 📊

Наблюдая за эволюцией архитектуры WB, я предполагаю, что нас ждет серьезный сдвиг в ядре его поиска. Есть высокая вероятность, что в ближайшие месяцы площадка значительно переработает логику предварительного ранжирования товаров.

Как поиск маркетплейса работает прямо сейчас? 🤔 Процесс разбит на этапы. Когда клиент вводит запрос, система на базовом (серверном) уровне должна быстро отобрать условные топ-100 кандидатов, чтобы отправить их на финальную сортировку.

Сейчас первичный отбор во многом опирается на накопленный рейтинг и популярность товара. Текстовая релевантность, безусловно, учитывается, но алгоритмы ее подсчета и вес в общей формуле явно нуждаются в обновлении, чтобы точнее отвечать на сложные запросы пользователей.

К чему это иногда приводит на практике 👇
Если ваша карточка идеально отвечает сложному запросу покупателя, но это новинка с пока еще низким рейтингом продаж — ей бывает тяжело попасть в первичную выборку. Из-за этого поисковая выдача может «консервироваться», а в топе годами сидят одни и те же карточки с гигантскими историческими продажами, даже если их текст оптимизирован хуже, чем у конкурентов снизу.

Маркетплейс постоянно ищет способы сделать выдачу точнее. По моим гипотезам, ИТ-команды площадки готовятся усложнить формулу, добавив к мощному отбору по рейтингу более глубокую комбинацию контентных факторов. Ожидается, что первичный отбор кандидатов будет базироваться на обновленной математической формуле (полиноме), которая свяжет воедино три жестких параметра:

1️⃣ Товарный скор (Popularity). Классические показатели: конверсии, выручка, отзывы. Этот параметр останется важнейшим фундаментом, но перестанет полностью перекрывать слабый текст.
2️⃣ Матч категории (Subject Match). Строгое совпадение категории товара с интентом запроса. Это логичное продолжение массовой зачистки алгоритмами неверных ниш, о которой я предупреждал ранее. Если товар лежит не в той категории, его итоговый скор будет стремиться к нулю еще до финальной выдачи.
3️⃣ Средний SEO-скор токенов (Content Relevance). Это ключевое нововведение. Алгоритм начнет глубже разбивать поисковый запрос клиента на токены (отдельные слова) и более точно вычислять их средний семантический вес внутри вашей карточки.

Новая формула изменит продвижение и будет буквально умножать ваш товарный рейтинг на пересобранный средний SEO-скор текста 👇

📌Конец слепому спаму ключами. Если вы по старинке набьете описание сотней нечитаемых, мусорных слов, среднее значение релевантности ваших SEO-токенов математически рухнет. А умножение даже гигантских продаж на низкий SEO-скор вытеснит вашу карточку из топа.
📌Дорога качественным новинкам. Товары с небольшим начальным рейтингом, но идеально выверенной, чистой семантикой получат больше шансов пробиться в первичную выборку и конкурировать со «старичками».

Эпоха, когда первую страницу выдачи можно было удерживать исключительно историческим рейтингом и объемами продаж, постепенно уходит. Поисковые движки маркетплейсов становятся умнее и пересобирают алгоритмы, вплотную приближаясь к стандартам взрослого SEO.

Мы в DataMP уже готовим инфраструктуру наших парсеров для отслеживания этих новых токен-факторов. Учитесь работать с семантическим ядром, пишите чистые тексты для людей и прекращайте спамить нерелевантными ключами — очень скоро математическая точность контента станет равноценным партнером вашему рейтингу продаж 😉

#будущее #прогноз #SEO #WB