Розроблено методологічне підґрунтя для побудови системи підтримки прийняття рішень у галузі просування інтернет-ресурсів при використанні техно- логій голосового пошуку. Проаналізовано особливості пошукового просування інтернет-ресурсів із використанням технологій голосового пошуку (Voice Search SEO), у результаті якого виявилось, що сьогодні впровадження мобільних пристроїв та поширення широкосмугових мереж передавання даних потребує застосування нових підходів до просування інтернет-ресурсів з метою їх оптимізації під особливий тип пошуку — Voice Search SEO. Виявлено фактори, що найбільше впливають на голосове просування, що дало змогу здійснити їх структурування та навести рекомендації щодо застосування. Основними факторами, які безпосередньо впливають на відображення ресурсу в пошуковій видачі, є цифровий слід та розширений сніпет (нульова позиція). Розроблено алгоритм просування інтернет-ресурсів з використанням технологій голосового пошуку, що дало змогу описати основні кроки, які необхідно здійснити з метою популяризації веб-сайту. Основні дії: постановка цілей пошукового просування, аналіз інтернет-ресурсів конкурентів, формування семантичного ядра інтернет-ресурсу, внутрішня оптимізація сторінок ресурсу, публікація інтернет-ресурсу, зовнішня оптимізація сторінок ресурсу. Cформовано рекомендації, яких необхідно дотримуватись у процесі просування під голосові запити. Серед яких визначено: швидкість завантаження сторінки (оцінювати швидкість завантаження доцільно за допомогою сервісу PR-CY); безпека сторінки та з’єднання (встановлення SSL-сертифікату та використання захищеного протоколу з додатковим шаром шифрування/автентифікації HTTPS); читабельний контент (використання підібраного міжрядкового інтервалу, коротких речень та мінімальне використання заголовних букв); адаптація під мобільні платформи (оцінити відображення ресурсу доцільно за допомогою інструменту Google Search Console); використання мікроданих (доцільним є використання спеціалізованих сервісів Google My Business/Bing Places for Business, що дають змогу оптимізувати пошукові каталоги та задати необхідні параметри); структурування контенту (у коді ресурсу, який просувається, повинні міститись метадані, за якими пошукові боти зможуть зрозуміти, якого виду контент міститься на сторінках); використання voicefriendly фраз (передбачає включення в текстовий контент на сторінках сайту фраз, які можуть використовувати користувачі при пошуку за допомогою голосу, оцінювання можна здійснити з використанням статистичного сервісу Serpstat).
1. Shaw B. (2019). Voice Search Statistics, Facts, and Trends 2019 For Online Marketers. Отримано з https://seoexpertbrad.com/voice-search-statistics/.
2. Берко А., Висоцька В., Чирун Л. (2015). Лінгвістичний аналіз текстового комерційного контенту // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка». Серія: «Інформаційні системи та мережі». — № 814. — 203–228.
3. Буров Є., Завущак І. (2017). Методи опрацювання контексту в інтелектуальних системах. // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка». Серія: «Інформаційні системи та мережі». — № 872. — С. 121–131.
4. Emarketer, A. (2019). Say What?! Voice-Enabled Speaker Usage to Grow Nearly 130% This Year. Отримано з https://www.emarketer.com/Article/Alexa-Say-What-Voice-Enabled-Speaker-U....
5. Backlinko (2019) VOICE SEARCH:The Definitive Guide. Отримано з https://backlinko.com/optimize-for-voice-search.
6. Sanna, M. (2019). Voice Search SEO in 2018 — All You Need to Optimize Your Content. Отримано з https://wordlift.io/blog/en/voice-search-seo-2018/.
7. Bentahar, A., Wakefield, С. (2018) Voice Search: The New Search Engine. CreateSpace Independent Publishing Platform.
8. Евдокимов Н., Лебединский И. (2010). Раскрутка веб-сайта. Практическое руководство. Москва: Вильямс.
9. Пелещишин А. (2007). Позиціонування сайтів у глобальному інформаційному середовищі. Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка».
10. Яковлев, А., Ткачев, В. (2015). Раскрутка сайтов. Основы, секреты, трюки. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург.
11. Ашманов, И., Иванов, А. (2011). Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах. Санкт-Петербург: Питер.
12. Басюк, Т., Василюк, А. (2016). Фактори ранжування інтернет-ресурсів пошуковою системою Google // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: «Інформаційні системи та мережі». — № 854. — С. 3–10.
13. Basyuk, T. (2018). The Popularization Problem of Websites and Analysis of Competitors. In: Shakhovska N., Stepashko V. (eds). Advances in Intelligent Systems and Computing II. CSIT 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 689. Springer, Cham pp. 54–65.
14. Basyuk, T. (2018). Popularization of Internet resources by using «featured snippets». Рroceedings of the 20-th International conference SAIT 2018. Kyiv. 190–191.
15. Searchengineland SEO. (2019). For Featured Snippets Leads To Big Gains. Отримано з https://searchengineland.com/seo-featured-snippets-leads-big-gains-236212.
16. Basyuk, T. (2017) Innerlinking website pages and weight of links. Proceedings of the XII International Scientific and Technical Conference «Computer science and information technologies CSIT-2017» — Lviv: Lviv Polytechnic National University. September. 12–15.