Это отрывок из электронной книги SEJ «Факторы рейтинга 2023» с изменениями и обновлениями, позволяющими сделать ее актуальной. SEO меняется быстро!

Факторы ранжирования становится все труднее полностью классифицировать.

Сегодня Google использует термины «системы» и «сигналы» чаще, чем «факторы ранжирования».

Google говорит, о том, как это ранжирует результаты:

«Google использует автоматическое ранжирование системы этот взгляд на многих факторы и сигналы около сотен миллиардов веб-страниц и другого контента в нашем поисковом индексе, чтобы предоставить наиболее релевантные и полезные результаты — и все это за доли секунды».

Есть несколько рейтинговые системыи все они используют разные комбинации сигналов.

Google отходит (и уже некоторое время) от модели, в которой ранжирование определяется набором количественных факторов.

Вместо этого Google создает наборы качественных сигналов, которые объединяются для решения более крупных – человеческих вопросов и решений, таких как:

Многие SEO-профессионалы — это цифровые люди. Исследователи. Дайверы данных. Google публикует немного информации о своих алгоритмах, а мы цепляемся за нее, как блюдечки.

В течение многих лет некоторые даже пытались использовать подсказки из интерпретации патентов, чтобы попытаться расшифровать алгоритмическое воздействие всего, от социальных сетей до совместного цитирования.

Но патенты Google — это не Конституция.

Ни один окончательный документ не содержит секретов алгоритмов ранжирования, хотя мне бы хотелось посмотреть фильм об ограблениях о его краже из штаб-квартиры Google. (Мы все знаем, что Николас Кейдж примет участие.)

Интерпретация патентов – это хороший навык, который может дать важную информацию.

Но вам следует взвесить влияние на бизнес зацикливания на отдельных элементах и ​​стремления понять свою аудиторию.

По мере того, как алгоритмы становятся более сложными, а ИИ становится более совершенным, становится все труднее точно определить, какие именно источники данных они используют для принятия решений.

Факторы ранжирования не исчезнут; они развиваются.

Краеугольные камни ранжирования всегда будут существовать, но чем больше усложняется система, тем меньше пользы нам от анализа каждого потенциального сигнала.

Что, черт возьми, произошло с «опытом страницы» и что такое система ранжирования?

В апреле 2023 года Google удалил несколько записей из документации по «системам ранжирования» и поместил их в другое место:

  • Опыт страницы.
  • Удобство для мобильных устройств.
  • Скорость страницы.
  • Безопасность и HTTPS.

Некоторые специалисты по SEO потеряли коллективное хладнокровие из-за этого изменения.

Доступ к аккаунту Google Search Liaison на X (ранее Twitter) это утверждение:

«Наше руководство по удобству страницы находится здесь, как мы поделились на прошлой неделе вместе с нашим сообщением в блоге:

В нем *не* говорится, что удобство использования страниц каким-то образом «устарело» или что люди должны игнорировать такие вещи, как Core Web Vitals или удобство для мобильных устройств. Противоположный. В нем говорится, что если вы хотите добиться успеха с помощью основных систем ранжирования поиска Google, учтите эти и другие аспекты взаимодействия со страницами.

На прошлой неделе мы также обновили нашу страницу, посвященную рейтинговым системам. *Системы* ранжирования отличаются от *сигналов* ранжирования (системы обычно используют сигналы). На этой странице у нас были перечислены некоторые вещи, относящиеся к работе со страницей, как «системы», которые на самом деле были сигналами. Их не должно было быть на странице о системах.

Их удаление не означало, что мы больше не учитываем аспекты взаимодействия со страницами. Это просто означало, что это были не *системы* ранжирования*, а сигналы, используемые другими системами.

Большой вывод? Как сказано в первом предложении нашего руководства по удобству страницы:

«Основные системы ранжирования Google стремятся вознаграждать контент, который обеспечивает хорошее впечатление от страницы». … »

Похоже, это означает, что изменения были вопросом организации, а не какой-либо функциональной корректировки алгоритма.

ЧИТАТЬ  Цена на парик и халат юриста в Нигерии в 2024 году - Bscholarly

Система ранжирования — это широкое применение сигналов, направленных на достижение конкретной цели или оценки.

Системы ранжирования могут использовать сигналы ранжирования, но не обязательно постоянно или для каждого запроса.

«Опыт страницы» не является системой ранжирования.

Однако это набор сигналов ранжирования, которые могут использовать и используют несколько систем ранжирования для оценки и вознаграждения страниц с хорошим пользовательским интерфейсом.

Данные о кликах: антимонопольный иск и CTR как фактор ранжирования

Инженера-программиста, ушедшего из Google в ноябре 2022 года, вызвали, чтобы дать показания во время антимонопольного иска против Google.

Я начал видеть во всех социальных сетях разговоры о его явном заявлении о данных о кликах в рейтинге.

Его показания привлекли внимание к вероятности того, что Google использует клики и другие данные о взаимодействиях с поисковой выдачей в алгоритмах ранжирования, и что Google уклоняется от этого факта, чтобы не дать профессионалам SEO влиять на рейтинг.

Эти данные, возможно, не будут использоваться в течение длительного времени, как сообщает Law360: В показаниях бывшего сотрудника Google говорится, что «ситуация быстро меняется», и что у Google теперь есть системы, которые можно так же хорошо обучать без пользовательских данных.

«Отлично, — сказал я себе, — сколько выводов мне нужно переоценить?»

К счастью, пока ничего. Моей первой мыслью был CTR, но мы все еще сомневаемся в CTR как факторе ранжирования, даже несмотря на новую информацию.

Существует разница между сигналами ранжирования в реальном времени и данными, используемыми для анализа.

Бывший член команды Google Search Quality Педро Диас прекрасно понимает это, заявив в своем интервью: Сообщение в LinkedIn,

«Есть разница между:

  • напрямую используя сигнал в рейтингах;
  • просмотр данных и оценка того, какие части могут быть полезны для ранжирования».
Скриншот из LinkedIn, октябрь 2023 г.Скриншот LinkedIn

Использование данных для анализа результатов и обучения алгоритмов сильно отличается от их использования в реальном времени при доставке результатов. Эти сигналы чаще используются в целях обучения и оценки, чем для упорядочивания результатов в реальном времени.

ЧИТАТЬ  Как рассчитать рекламный бюджет

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на показателях кликов просто как на прямом сигнале ранжирования, рассматривайте их как меру того, как ваш пользователь взаимодействует с вашей страницей. потому что это главное. Так что в любом случае это можно считать важным.

Если вы сосредотачиваетесь на том, что важно – контенте, авторитете, пользовательском опыте – то то, является ли CTR и другое поведение пользователей фактором ранжирования, не должно менять вашу общую стратегию.

У вас нет контроля над данными о кликах; вы можете использовать его только для измерения.

Несмотря на то, что появляется все больше оснований полагать, что «данные о кликах» используются в поиске в качестве механизма обратной связи, вам не стоит сосредотачиваться на них как на игле для движения. Используйте его так, как это делает Google: как инструмент оценки.

Пользовательские сигналы в поиске

Чем больше мы узнаем и с каждым новым событием, тем более открытой для спекуляций становится проблема пользовательских данных.

Что касается Аппена, я вижу аргументы в обоих направлениях. Возможно, Google планирует полагаться на автоматизированные алгоритмы и агрегировать пользовательские данные вместо человеческих оценок качества.

Или это может просто говорить о решении сократить расходы в разгар увольнения и неблагоприятные судебные решения.

Что касается снижения качества результатов поиска, то, на мой взгляд, это аргумент против идеи о том, что данные о поведении пользователей являются фактором ранжирования.

Люди недовольны результатами поиска и в довольно большом количестве.

В данном случае алгоритм учитывает поведение пользователя. должен увидеть это и приспособиться, верно? На мой взгляд, это представляет собой четыре альтернативные ситуации:

  1. Алгоритмы, выражаясь техническим языком, полностью неэффективны.
  2. Поведение пользователей и данные о кликах не являются прямыми сигналами ранжирования.
  3. Оба вышеперечисленных.
  4. Четвертая ситуация требует прочтения недавнего Объявление Google о будущей модели искусственного интеллекта Gemini и размышлениях о ее значении. В конце статьи мы находим следующее:

«Мы уже начинаем экспериментировать с Gemini в Поиске, благодаря чему наши Поисковый генеративный опыт (SGE) быстрее для пользователей: задержка при разговоре на английском языке в США снижается на 40 %, а качество улучшается».

Здесь происходят две вещи:

  • «Мы уже начинаем экспериментировать с Близнецы в поиске …»
  • «…делаем наш Искать генеративный опыт (SGE) быстрее …»

Gemini, по крайней мере, в лаборатории. Есть ли некоторые его элементы в живом поиске?

Будет ли выпуск Gemini ознаменовывать выпуск SGE?

Это происходит быстро. Google вполне мог бы решить, что нынешние алгоритмы не способны решить текущие проблемы, и вместо этого продвигаться вперед как можно быстрее с Gemini. Это может изменить то, что мы знаем о сигналах и системах ранжирования.

Будет ли Google использовать данные о кликах и поведении в качестве сигналов ранжирования в будущем?

До сих пор существует аргумент в пользу того, что Google использует или, по крайней мере, хотел бы использовать поведенческие данные для ранжирования контента.

На самом деле, это объективно правда, что он уже это делает. в поиске YouTube.

ЧИТАТЬ  Как Android Enterprise помогает IIFL Finance оставаться мобильным и безопасным

Обручение — один из трех столпов поиска YouTube. На YouTube сигналы взаимодействия с пользователем в совокупности напрямую влияют на рейтинг видео на платформе.

Объясняя, как работает алгоритм поиска YouTube, в документации говорится:

«В поиске YouTube мы уделяем приоритетное внимание трем основным элементам, обеспечивающим наилучшие результаты поиска: релевантность, вовлеченность и качество. Этим трем элементам придается различное значение в зависимости от типа поиска.

Чтобы оценить релевантность, мы учитываем множество факторов, например, насколько заголовок, теги, описание и видеоконтент соответствуют вашему поисковому запросу.

Сигналы вовлеченности — ценный способ определить релевантность. Мы учитываем совокупные сигналы взаимодействия от пользователей, то есть мы можем посмотреть время просмотра определенного видео по конкретному запросу, чтобы определить, считают ли видео релевантным запросу другие пользователи.

Наконец, что касается качества, наши системы предназначены для выявления сигналов, которые могут помочь определить, какие каналы демонстрируют опыт, авторитетность и надежность по конкретной теме».

В своей документации для создателей о как развивать каналYouTube говорит следующее:

«Совет инсайдера: наш алгоритм не обращает внимания на видео, он обращает внимание на зрителей.

Поэтому вместо того, чтобы пытаться создавать видео, которые сделают счастливым алгоритм, сосредоточьтесь на создании видео, которое сделает счастливыми ваших зрителей».

Это довольно хороший признак того, что Google обязательно будет использовать поведение и сигналы кликов в поиске. если бы это можно было сделать надежно.

В этом и заключается проблема. На YouTube все необходимые данные находятся прямо внутри платформы.

Это не относится к поиску Google, поскольку не все веб-сайты используют Google Analytics, и не все пользователи используют Chrome.

Кроме того, с помощью видео гораздо легче интерпретировать положительное и отрицательное поведение взаимодействия, чем с помощью текста.

Я считаю, что эти две вещи верны:

  • Google знает, что прямая обратная связь с пользователем — лучший способ определить, является ли контент «хорошим», и, если бы это было возможно, реализовал бы это в упорядочивании результатов в реальном времени в поиске.
  • В настоящее время и ранее это было невозможно достичь алгоритмически.

Кто знает, возможно, дальнейшее развитие ИИ предложит новые решения.

Это очень окольный способ сказать:

Данные о поведении пользователей, вероятно, используются при поиске для точной настройки и оценки результатов, но, вероятно, не для принятия мгновенных решений о доставке. Даже если бы он использовался таким образом, это не должно иметь для вас большого значения, потому что вы можете контролировать вовлеченность, только создавая более качественный контент, что в любом случае должно быть вашей целью.

Более интересный вопрос сейчас заключается в том, как, черт возьми, мы, как профессионалы в области SEO, советуем людям придерживаться лучших практик в области контента, в то время как результаты поиска, похоже, вознаграждают спам?

Все еще работаю над этим.

Дополнительные ресурсы:


Рекомендованное изображение: Пауло Бобита/Search Engine Journal





Source link