長所と短所およびその他のSERPアノテーションは、優れたコンテンツを作成するための手がかりを与えてくれます。
公開: 2022-07-07このブログ投稿では、マリーが長所と短所、およびその他のSERPアノテーションがユーザーに優れたコンテンツを作成するための手がかりを与える方法についての彼女の考えについて説明しています。
- Googleの検索結果でこれらの長所と短所の注釈を見たことがありますか？
- 検索結果の注釈特許は何と言っていますか？
- これらの注釈はどのように生成されますか？
- 注釈情報をどこから引き出すことができるかを示す特定の例！
- この情報をどのように使用してコンテンツを改善できますか？
マリー・ヘインズについて
M arieは、Googleの目から見たウェブサイトの品質の理解と向上を専門とするデジタルマーケティングエージェンシーであるMHCの創設者です。 MHCは、EATおよびサイト品質の他のすべての側面の改善に取り組んでいることで知られています。
Googleの検索結果でこれらの長所と短所の注釈を見たことがありますか？
これらは構造化データを使用して生成されたと推測する人もいますが、そうではない可能性があります。
Simone De Palmaは、 「検索結果の注釈」と呼ばれるこのGoogle特許は、私たちが見ているものを説明できると指摘しました。
Googleの新しい長所と短所は#RichResultsではなく#Annotationsです。
検索エンジンは、ページから最もポジティブなn-gramとネガティブなn-gramを抽出できます。
しかし、それはすべて2021年の特許に要約されるため、これだけではありません。
このスレッドの詳細— Simone De Palma（@ SimoneDePalma2）2022年7月1日
これらを見て、Googleがページから情報を抽出して作成している可能性があることに気付いたとき、私はかなり興奮しました。 この記事で説明する特許は、Googleがページ、他のページ、知識グラフ、その他のいくつかのソースから情報を抽出し、検索者の意図を満たす方法でこれを表示する方法を決定する方法を示しています。 この記事の最後に、この情報を実際に使用して、製品や製品レビューに関して本当に優れたコンテンツを作成する方法に関するヒントをいくつか紹介します。
検索結果の注釈特許は何と言っていますか？
この特許は2021年12月に公開されました。
Googleの特許について話し合うときはいつでも、特許に記載されている技術が実際に検索で使用されているかどうかわからないという一般的な免責事項を追加する必要があります。 これらのアノテーションは現在Googleで使用されているように見えますが、実際にはそうです。
要約は次のとおりです。
柔軟な注釈フレームワークは、さまざまなソースからの補助情報を正規化し、個々の検索結果の情報をランク付けし、検索結果の注釈に補助情報の軽量または完全な表示を提供します。 したがって、注釈には、通常、検索結果に含まれる詳細の一部ではない情報が表示されます。 例示的な方法は、検索結果ページ内の少なくとも１つのアイテムについて、そのアイテムを参照する注釈データストア内の第１の注釈タイプの少なくとも１つの注釈を識別し、注釈データ内の第２の注釈タイプに対して少なくとも１つの注釈を識別することを含む。アイテムを参照するストア。最初の注釈タイプの注釈と2番目の注釈タイプの注釈をランク付けし、検索結果ページのアイテムの検索結果の一部として最高ランクの注釈を提供します。
言い換えれば、この特許は、多数のソースから製品に関する情報を取得できるフレームワークについて説明しています。 これは、通常は検索結果に含まれない情報であり、検索者に回答がこのページに表示されることを示すのにも役立ちます。 この記事を書くきっかけとなった例は、SERPで「長所と短所」を正しく確認するためのものでしたが、特許には他にもいくつかの例があります。
与えられた例を見ると、クリック数が増え、実際にランクが高くなるコンテンツを作成するための手がかりを得ることができます。これは、ユーザーの意図をよりよく満たすためです。
この特許は、SERPSにこれらの注釈を付けることの利点の1つは、検索者の意図が満たされる可能性が高くなるため、検索者のクリックが少なくなることです。
「注釈は、検索結果のランクを正当化するものであり、結果が意図に一致するという信頼度がユーザーにあるため、後続のクエリが少なくなる可能性があります。 」
これらの注釈はどのように生成されますか？
検索を行うと、Googleは、クエリに一致する可能性が高いインデックス内のドキュメントのリストを提供します。 クリックする結果を決定するのに役立つページタイトルと説明（スニペット）が表示されます。 これらの注釈…で言及されている長所と短所、レビューアからのメモなどは、検索結果にさらに詳細を追加します。
「注釈は、検索結果に関する補助データを表します。これは、通常、検索結果に含まれる基本的なアイテムの詳細の一部ではありません。」
この例では、Alan MartinがSERPを示しており、「larceny bourbon」を検索すると、 gentlemenranters.comのこのページから「長所と短所：滑らかでおいしいバーボン–素晴らしいフレーバープロファイル–リーズナブルな価格」という結果が生成されます。
これらの単語はページにありますが、1か所にありません。 それらは特に賛否両論としてリストされていません。
Googleの豊富な結果テストツールでは、ページが記事とブレッドクラムの構造化データのみを使用しているため、これらの注釈の考えられる原因として構造化データは表示されません。
これは、Googleが構造化されていないデータ（つまり、スキーマでマークアップされていないデータ）を抽出し、ユーザーに役立つ情報を特定して、すべてをまとめることができることを意味します。
この特許は、用語、フレーズ、およびn-gram（一連の単語）をアイテムに関連付けるインデックスの作成について説明しています。 これらのアイテムは次のとおりです。
- 製品
- 本
- アプリケーション
- サービス
- ホテル
- レストラン
- フライト
- エンティティ
これらのアイテムに関連付けることができる用語、フレーズ、またはn-gramは、次のものから取得できます。
- アイテムの説明
- アイテムに関するレビュー
- ドキュメント（Webページ、PDFなど）
- ナレッジベースまたはナレッジグラフ
特許から：「一部の注釈は、たとえば二次資料や一次資料からの接線データも提供できます。これにより、ユーザーは検索結果ページの項目をより効率的に評価できます。 「および「機械学習スコアリングアルゴリズムは、アイテムに対して取得されたすべての注釈をランク付けし、アイテムの検索結果の一部として表示する1つ以上の注釈を提供します。」
この特許は、SERPSに注釈を含める理由としていくつか考えられます。
- 「一部の注釈は、レスポンシブ検索アイテムのランキングの正当化または洞察を提供できます。」
- 「一部の注釈は、たとえば二次資料や一次資料からの接線データを提供することもできます。これにより、ユーザーは検索結果ページの項目をより効率的に評価できます。」
- 「ここに開示されている注釈を使用すると、より多くの情報に基づいたクリックが発生し、コンピューティングリソースとユーザー時間を節約できます。 ここに開示されている注釈を使用すると、後続のクエリが少なくなる可能性もあります。」
- 「実装はまた、表示される検索結果に対するユーザーの信頼を高めることでコンピューティングリソースを節約し、ユーザーが複数のクエリを送信して求められている回答に到達する可能性を低くします。」
注釈情報をどこから引き出すことができるかを示す特定の例！
クエリ：「ヘッドフォン」
この場合、SERPSに表示される注釈には、「言及された…」と製品をレビューした人からのメモが含まれます。
これから何を学ぶことができますか？ 信頼できる場所で製品について言及することで、これらの注釈を取得し、ユーザーの信頼を高めることができる可能性があります。 EATのようですね。 また、長所と短所についての考えを含め、製品の説明的なレビューを残すようにユーザーに勧めることは、価値があることを証明する可能性があります。
クエリ：「ランニング用ヘッドホン」
この例では、Googleは、ランニングにヘッドホンを使用することに特に言及しているユーザーからのレビューから情報を抽出できます。 この特許は、ヘッドホンでのランニングに固有の情報を抽出できれば、実際にはランキングが高くなる可能性があることを示しています。
「図１の例では、 図５Ａに示されるように、注釈は、ヘッドホンと組み合わせて実行することに言及するユーザーレビューのスニペットを含む。 may result in a higher ranking for the particular product ユーザーが製品のレビューで実行すると言及すると、特定の製品のランキングが高くなる可能性があります彼らは、これをSERPSに表示すると、「ユーザーは結果が意図と一致するというレベルの自信を持っている」ため、検索者からの後続のクエリが少なくなる可能性があると語っています。
繰り返しになりますが、顧客があなたの製品をどのように使用しているかを説明する詳細なレビューを残すように勧めてください！ また、レビュー担当者にカバーしてほしい内容について具体的な詳細を提供することも役立つ場合があります。
この製品に興味を持っている検索者にとって、どのような詳細が重要であるかを知ることは重要です。 優れた製品レビューを書くためのGoogleの推奨事項の1つは次のとおりです。
「あなたのレビューは、製品のカテゴリーの重要な意思決定要因と、それらの分野での製品のパフォーマンスを特定していますか？ たとえば、自動車のレビューでは、燃費、安全性、取り扱いが重要な意思決定要因であり、これらの分野でのパフォーマンスを評価していると判断される場合があります。」
また、検索クエリで多くの競合他社にどのアノテーションが表示されているかを確認することも役立つと思います。 Googleが構造化データを使用する場合、重要なことは複数のソースにわたる情報を裏付けることであることを私たちは知っています。 ページから抽出された非構造化データについても同じことが言えます。 以前に共有したラーセニィバーボンの例では、注釈が付いたページの多くに「リーズナブルな価格」が含まれていることがわかりました。 Googleが他のページからどの注釈を取得しているかを確認し、それが理にかなっている場合は、この情報をページにも含めることをお勧めします。 RedditやQuoraなどのサイトでこのトピックに関するユーザー生成コンテンツを調べて、製品について説明されている属性に繰り返しテーマがあるかどうかを確認することも役立つ可能性があります。
クエリ：iPhone10および最新のiPhone
この例では、与えられた注釈は、利用可能な新しいバージョンがあることを示すためのものです。 彼らはこれを「バージョン変更アノテーションタイプ」と呼んでいます。
これは、製品レビューに関するGoogleの推奨事項を思い出させます。「あなたのレビューは、製品が以前のモデルまたはリリースからどのように進化して、改善を提供したり、問題に対処したり、ユーザーが購入を決定するのに役立つかを説明していますか？」 検索者に可能な限り最新の情報を提供することは、Googleの目にはおそらく重要です。
製品が信頼できる「トップ10」リストに記載されている場合は、製品検索の注釈をトリガーすることもできます。 このようなリストへの掲載にお金を払っている企業の報告を聞いているので、これは少し困ります。 うまくいけば、これらのリストの中で最も評判の良いものが信頼でき、配置の支払いによって過度に影響を受けないことを願っています。
一部の注釈には、特許で「メディア注釈」と呼ばれるビデオスニペットが含まれる場合があります。
「メディアアノテーションは、アイテムを説明、評価、またはその他の方法で関連するビデオを指す場合があります。 一部の実装では、メディアアノテーションは、厳選されたソースに関連付けられている場合があります。たとえば、アイテムを販売する会社や通信社などです。」
製品について議論するためのリッチメディアコンテンツを作成することは、多くの理由で役立つ可能性があります。
クエリ：ロングスケートボード
この場合、寸法などのいくつかの製品属性が注釈に表示されます。
「Googleは、「長い」スケートボードを探している検索者がこの注釈が役立つと思うことを特定できます。
優れた製品レビューを作成するためのGoogleの推奨事項の1つは、「製品がさまざまなカテゴリのパフォーマンスでどのように測定されるかについて定量的な測定値を提供する」ことです。
ここで、製品に関する直接の専門知識が役立ちます。 あなたがあなたの製品をよく知っているなら、あなたは検索者が何を探しているかを知っています。 他の人が製品について言っていることを単に逆流させるのではなく、検索者にとって他にどのような側面が重要であるかを特定できる場合があります。 ここでGSCクエリデータからいくつかの情報を収集できる場合もあります。 検索者があなたの製品の特定の側面と属性に関する情報を探しているクエリを探し、あなたがあなたのコピーまたはあなたのページのユーザーレビューで彼らの質問に答えたことを確認してください。
この情報をどのように使用してコンテンツを改善できますか？
これは、注釈を生成するシステムがどのように機能するかを説明するために提供された図です。
商品について説明しているコンテンツがある場合は、優れた商品レビューを書くためのGoogleの推奨事項を確認し、真剣に受け止めることを強くお勧めします。 これらは、Googleからの単なる希望的な考えではありません。 これらはすべて、アルゴリズムで報おうとしているものだと私たちは信じています。
この特許を読んだことに基づいて、ページレベルの最適化を行う際にクライアントに推奨するヒントには、次のようなものがあります。
- これらの注釈を生成するページは、ユーザーの意図を満足させるのに優れているため、ランクが高くなる可能性があります。
- わかりやすい文章で商品レビューを書いてください。 Googleがページから非構造化データを抽出している場合、NLP（自然言語処理）があなたの文章を解析できることが重要です。 コンテンツを最適化するためにn-gram情報を使用することについて、MHCですぐに学ぶことを望んでいます。
- それについて書くときは、製品の長所と短所を必ずカバーしてください。
- 顧客に詳細で役立つレビューを残すように促すために、できる限りのことをしてください。
- 競合他社の検索結果にどの注釈が付いているかを確認し、意味がある場合は、この情報をページにも追加します。 また、実際の人々があなたの製品に関してRedditまたはQuoraで何を言っているかを見て、あなたのトピックについて議論されている共通の属性を見つけてください。
- GSCキーワードデータをマイニングして、顧客が製品に関連して検索している属性を特定し、それらをコンテンツでカバーするようにしてください。
- 可能であれば、信頼できるサイト、特にトップ10リストに製品を掲載するようにしてください。
- 製品の古いモデルについて書く場合は、利用可能な最新のモデルに検索者を誘導するようにしてください。
- 可能であれば、製品に関するビデオコンテンツを作成します。
この情報がお役に立てば幸いです。 グーグルは最近、高品質の製品関連コンテンツを本当に強調しているようです。 ビデオや画像からエンティティ情報を抽出できるMUMの全機能を見ると、これはさらに重要になると予想されます。
MHCチームは、クライアントがGoogle検索でより良いパフォーマンスを発揮するようにページを最適化するのを支援してきた長年の経験があります。 この知識により、ページの最適化がさらに改善されるはずです。 MHCチームにコンテンツをレビューしてもらい、Googleのアルゴリズムの観点から改善のための提案をして、ランクを上げるのに役立つ可能性がある場合は、こちらからお問い合わせください。