Посмотрим, смогу ли я вас убедить!
Частично я поделился этим в этом видео и подытожил свои мысли в статье ниже. Кроме того, это вторая запись в блоге, которую я пишу на эту тему за последнюю неделю. Более подробную информацию о пользовательских данных и о том, как Google их использует, вы можете найти в моем предыдущем сообщении в блоге.
Содержание
Рейтинг состоит из 3-х компонентов
В ходе теста Министерства юстиции США и Google мы узнали, что процесс ранжирования Google включает в себя три основных компонента:
- Для первоначального ранжирования используются традиционные системы.
- Системы искусственного интеллекта (такие как RankBrain, DeepRank и RankEmbed BERT) переоценивают 20–30 самых популярных документов.
- Эти системы совершенствуются с помощью результатов оценки качества и, что, на мой взгляд, что более важно, результатов живого пользовательского тестирования.
В иске Министерства юстиции против Google подробно обсуждалось, как огромное преимущество Google возникает из-за больших объемов пользовательских данных, которые использует компания. В его обращатьсяВ Google объяснили, что не хотят выполнять постановление судьи о передаче пользовательских данных конкурентам. В нем перечислены два способа использования пользовательских данных: в системе под названием Glue, системе, которая интегрирует Navboost, которая проверяет, на что пользователи нажимают и с чем взаимодействуют, а также в модели RankEmbed.
RankEmbed — это увлекательно. Он встраивает запрос пользователя в векторное пространство. Контент, который может иметь отношение к этому поисковому запросу, будет найден поблизости. RankEmbed оптимизирован двумя вещами:
1. Обзоры оценщиков качества. Вы получаете два набора результатов — «замороженные» результаты Google и «переобученные» результаты — или, другими словами, результаты недавно обученных и усовершенствованных поисковых алгоритмов, управляемых ИИ. Ваши оценки помогают системам Google понять, обеспечивают ли недавно обученные алгоритмы более качественные результаты поиска.
2. Реальные живые эксперименты Небольшому проценту реальных поисковиков показаны результаты старых и переобученных алгоритмов. Ваши клики и действия помогают точно настроить систему.
Конечная цель этих систем — постоянное улучшение создания рейтингов, удовлетворяющих пользователя.
Другие соображения по живому тестированию – пользователи рассказывают Google Типы С полезных сайтов, а не с реальных сайтов
Я понял, что тестирование пользователей Google в реальном времени — это не просто сбор данных об определенных страницах. Речь идет об обучении системы распознавать это. Шаблон. Google не обязательно отслеживает каждое взаимодействие пользователя для ранжирования определенного URL-адреса. Вместо этого он использует эти данные, чтобы научить свой ИИ тому, как выглядит «полезность». Система учится их идентифицировать Типы контента, который соответствует намерениям пользователя, а затем предсказывает, соответствует ли ваш веб-сайт этому успешному образцу.
Он продолжит развивать процесс прогнозирования того, какой контент может оказаться полезным. Это определенно выходит далеко за рамки простого векторного поиска. Гугл постоянно находит Новые способы понять намерения пользователя и как с этим бороться.
Что это значит для SEO
Если вы занимаете первые несколько страниц поиска, вы убедили традиционные системы ранжирования включить вас в рейтинговый аукцион.
Там многочисленные системы искусственного интеллекта работают над прогнозированием того, какой из лучших результатов действительно является лучшим для поисковика. Это становится еще более важным, поскольку Google начинает «Личный интеллект» в Близнецах и режим ИИ. Мои лучшие результаты поиска специально адаптированы к мышлению систем Google. я найдет это полезным.
Как только вы поймете, как системы ИИ выполняют поиск, а это в первую очередь векторный поиск, у вас может возникнуть соблазн заняться его обратным проектированием. Когда вы оптимизируете с глубоким пониманием преимуществ векторного поиска (включая использование косинусного подобия), вы работаете над тем, чтобы хорошо выглядеть для систем ИИ. ИДЕНТИФИКАТОР Будьте осторожны и не углубляйтесь в это слишком глубоко..
Учитывая, что системы оптимизированы для постоянного получения лучших результатов, которые наиболее удовлетворяют пользователя, хороший внешний вид не так важен для ИИ, как фактический самый полезный результат. я бы сказал так Оптимизация векторного поиска может принести больше вреда, чем пользы Если только у вас действительно нет такого типа контента, который пользователи позже сочтут более полезным, чем другие доступные им варианты. В противном случае есть большая вероятность, что вы будете обучать системы ИИ делать это. нет побаловать себя.
Мой совет
Мой совет: слабо оптимизировать для векторного поиска. Под этим я имею в виду не беспокоиться о ключевых словах и косинусном сходстве, а скорее понять, чего хочет ваша аудитория, и убедиться, что ваши страницы отвечают ее конкретным потребностям. Полезно ли здесь использовать знания о разветвлении запросов Google? В определенной степени да, потому что полезно знать, какие вопросы пользователи обычно задают по поводу запроса. Но я думаю, что мои опасения применимы и здесь. Если вы действительно хорошо выглядите для систем искусственного интеллекта, пытающихся найти контент, удовлетворяющий разветвлению запросов, но пользователи с этим не согласны, или если вам не хватает других качеств, связанных с полезностью по сравнению с конкурентами, вы можете научить системы Google оказывать вам меньшее предпочтение.
Используйте заголовки – не видимый для систем искусственного интеллекта, но помогающий вашим читателям понять, что то, что они ищут, находится на вашем сайте.
Посмотрите на страницы, которые Google ранжирует по поисковым запросам, которые должны привести на ваш сайт, и действительно задайте себе вопрос: что поисковики находят полезным в этих сайтах. Посмотрите, насколько хорошо они отвечают на определенные вопросы, используют ли они хорошие изображения, таблицы или другую графику, и насколько легко просматривать страницу и перемещаться по ней. Узнайте, почему этот сайт был выбран в качестве одного из сайтов, который с наибольшей вероятностью поможет удовлетворить потребности пользователей.
Вместо того, чтобы зацикливаться на ключевых словах, работайте над улучшением реального пользовательского опыта. Конечно, если вы сделаете свой сайт более привлекательным и уделите больше внимания таким показателям, как прокрутка и продолжительность сеанса, рейтинг должен улучшиться.
И, прежде всего, вы одержимы желанием помочь. Может оказаться полезным, если сторонняя сторона просмотрит ваш контент и расскажет, почему он может оказаться полезным, а может и нет.
Хотя я знаю, что поиск предназначен для постоянного обучения и совершенствования, показывая пользователям страницы, которые могут оказаться для них полезными, я обнаружил, что Несмотря на это Я борюсь с желанием оптимизировать работу для машин, а не для пользователей. От этой привычки сложно избавиться! Учитывая, что системы глубокого обучения Google неустанно работают над одной целью — предсказать, какие страницы могут быть полезны поисковику, — это должно быть и нашей целью. Как Google Полезная документация по содержанию предлагаеттип контента, который люди склонны находить полезным, — это контент, который является оригинальным, информативным и обеспечивает значительную ценность по сравнению с другими страницами в результатах поиска.
Дополнительные ресурсы:
Этот пост был первоначально опубликован на Мари Хейнс Консалтинг.
Рекомендованное изображение: Чаянит/Shutterstock
