Semnale și factori cheie în cadrul sistemelor de clasare de căutare Google

Pe măsură ce afacerile zilnice la nivel mondial se desfășoară online, optimizarea eficientă a motoarelor de căutare (SEO) devine un factor semnificativ în succesul unei mărci. Chiar și cele mai tradiționale companii nu își mai permit să ignore acest mod crucial de a ajunge la clienți în momentele critice ale călătoriei lor de cumpărare. Pe lângă îmbunătățirea vizibilității generale și a capacității de căutare a unui site web, poate ajuta la construirea încrederii, a credibilității și a angajamentului.

Nu există o singură formulă încercată și adevărată pentru succesul SEO. Cele mai bune practici de urmat evoluează constant și depind de diverși factori. Cu toate acestea, există câteva semnale cheie pe care Google s-a bazat de mult timp pentru a evalua site-urile web și pentru a determina pe care să le recompenseze cu cele mai râvnite locuri în interogările de căutare.

O scufundare în profunzime în sistemele de clasare de căutare Google

Google folosește un web complex de sisteme automate de clasare pentru a evalua numeroase semnale și factori legați de sutele de miliarde de pagini web de pe internet. Aceste sisteme le permit să ofere celor mai valoroase și relevante rezultate la viteza fulgerului. Iată o privire asupra celor mai critice semnale din sistemele de clasare de căutare Google.

Reprezentări codificatoare bidirecționale de la transformatoare (BERT)

Bidirectional Encoder Representations from Transformers, sau BERT, a fost lansat în 2019 de Google și a reprezentat o evoluție semnificativă în înțelegerea limbajului natural. Acest model permite Google să înțeleagă cum combinațiile de cuvinte transmit intenții și semnificații diferite.

În loc să caute un context care se potrivește cu cuvintele individuale utilizate într-o căutare, BERT are o mai bună înțelegere a modului în care combinațiile de cuvinte sunt folosite pentru a exprima idei mai complicate. Deoarece ia în considerare cuvintele dintr-o anumită secvență și modul în care acestea se relaționează unul cu celălalt, cuvintele esențiale nu vor fi omise din interogări pur și simplu pentru că sunt mici.

Blogul oficial Google folosește exemplul căutării pentru interogarea „poți obține medicamente de la farmacia cuiva”. Înainte de implementarea BERT, acest lucru ar fi dat probabil rezultate care explică modul de completare a unei rețete în general, deoarece prepoziția „pentru” ar fi fost trecută cu vederea. Cu BERT, totuși, Google poate înțelege că cel care caută dorește să știe dacă i se permite să ridice medicamente pentru altcineva dintr-o farmacie și, prin urmare, poate returna rezultate de căutare mai utile.

Acum, Google se bazează foarte mult pe BERT datorită capacității sale superioare de a clasa și de a prelua pagini. Este un factor semnificativ în aproape toate interogările în limba engleză datorită capacității sale de a organiza rapid documentele în relevanță. Cu toate acestea, ei subliniază rapid că BERT lucrează cu alte sisteme pentru a genera rezultate de cea mai înaltă calitate posibilă pentru o anumită interogare.

Sisteme de deduplicare

Multe interogări de căutare pot returna milioane de pagini web care se potrivesc. Cu toate acestea, este obișnuit ca un număr semnificativ din aceste pagini să fie similare. Google a găsit o modalitate de a contracara acest lucru afișând doar cele mai relevante rezultate datorită sistemelor sale de deduplicare care urmăresc să evite dublarea inutilă.

Cu toate acestea, utilizatorii pot vedea în continuare rezultatele emise de aceste sisteme dacă doresc. De exemplu, ajung la finalul rezultatelor disponibile pentru o interogare. În acest caz, ei pot întâlni un mesaj care îi informează că unele intrări au fost omise din rezultatele afișate din cauza asemănării lor cu cele afișate deja. Există un link în acest mesaj pe care utilizatorii pot face clic dacă doresc să vadă rezultatele.

Deduplicarea este utilizată și cu fragmentele prezentate de la Google. Atunci când Google prezintă o listă de pagină web ca fragment special, aceeași pagină nu va fi repetată mai târziu în prima pagină de rezultate, pentru a ajuta utilizatorii să găsească mai ușor informațiile pe care le caută.

Sistemul de domenii cu potrivire exactă

Sistemul de clasare Google ia în considerare și cuvintele din numele domeniului unui site web pentru a determina relevanța. Cu toate acestea, ei recunosc importanța de a nu acorda prea mult credit conținutului găzduit pe un nume de domeniu care poate fi ales ca potrivire perfectă pentru o anumită interogare pentru a exploata acest sistem.

Dacă o persoană sau o companie creează un nume de domeniu precum „top-places-to-buy-jewelry.com” pentru a-și împinge conținutul mai sus în clasament, acesta nu va fi automat clasat înalt pentru acea interogare.

Sisteme de prospețime

Google a implementat mai multe sisteme de prospețime menite să afișeze conținut mai proaspăt acolo unde este cazul. De exemplu, atunci când o persoană caută un film recent lansat, probabil că va căuta o recenzie recentă în loc de articole despre începutul producției sale.

Acest lucru se poate aplica și evenimentelor curente. De exemplu, o căutare pe termenul „uragan” ar putea afișa informații despre pregătirea pentru aceste furtuni în circumstanțe normale. Cu toate acestea, în cazurile în care un uragan a ajuns recent pe uscat, conținutul mai proaspăt, cum ar fi articolele de știri despre calea furtunii și daunele pe care le-a provocat, ar putea apărea mai sus în rezultate.

Sistem de conținut util

Sistemul de conținut util al Google își propune să îi ajute pe cei care caută să găsească conținut valoros și original scris de oameni, mai degrabă decât de mașini, cu intenția reală de a-i ajuta pe alții, în loc să apeleze pur și simplu la algoritmi de căutare pentru a atrage mai mult trafic.

Funcționează prin crearea unui semnal pe care sistemele automate de clasare ale Google îl folosesc pentru a recompensa conținutul care oferă cititorilor o experiență satisfăcătoare și împiedică conținutul care nu corespunde așteptărilor să apară prea înalt în rezultate. Sistemele lor pot identifica automat conținutul cu valoare scăzută sau nu sunt de ajutor persoanelor care caută termenii în cauză.

Tot conținutul de pe site-uri cu cantități mari de conținut considerat inutil va fi mai puțin probabil să se claseze bine în rezultatele căutării, atâta timp cât există alt conținut pe internet despre care Google consideră că este mai bine să-l afișeze celor care caută. Cu alte cuvinte, un întreg site poate avea nevoie de conținut mai util. Aceasta înseamnă, de asemenea, că eliminarea conținutului neutil de pe un site poate ajuta la creșterea clasamentului întregului conținut de pe acel site. În plus, acest semnal este ponderat, ceea ce înseamnă că zonele cu o proporție mare de conținut inutil ar putea vedea un efect mai puternic.

Google raportează că procesul său de clasificare este complet automatizat cu un model de învățare automată care funcționează în fiecare limbă. Cu toate acestea, ei subliniază că este doar unul dintre multele semnale critice pe care le folosesc pentru a clasifica conținutul. Prin urmare, dacă alte semnale identifică o anumită pagină web ca fiind extrem de relevantă pentru o interogare și utilă pentru cititori, ea poate avea totuși o poziție bună, în ciuda faptului că se află pe un site care a fost clasificat ca având conținut inutil în trecut.

Google furnizează o listă de întrebări pe care administratorii web le pot ține în minte pentru a se asigura că conținutul lor web este util și urmează o abordare axată pe oameni. De exemplu, ei sugerează furnizarea de conținut care conține cercetări, analize sau informații originale și oferă o privire cuprinzătoare asupra subiectului cu o perspectivă excelentă. Conținutul pe care oamenii doresc să-l marcheze, să recomande sau să partajeze altora este probabil să se claseze mai sus. O autoritate sau un entuziast scrie o sursă precisă, iar asigurarea conținutului este, de asemenea, de ajutor.

Sisteme de analiză a legăturilor și PageRank

PageRank a fost mult timp un semnal cheie folosit de Google și a fost cândva principala preocupare pentru SEO. A evoluat de-a lungul anilor, dar rămâne o parte esențială a stabilirii despre ce pagini este vorba și care ar putea fi cele mai utile pentru cei care caută o anumită interogare.

Acesta ia în considerare modul în care paginile se leagă între ele în determinarea conținutului lor. În trecut, numărul de link-uri către o pagină de pe alte site-uri avea o mare greutate, dar PageRank a evoluat și acum ia în considerare diverși factori. Site-urile de proastă calitate nu se pot clasa mai sus prin angajarea în activități de tip black hat, cum ar fi link farming.

Potrivirea neuronală

Potrivirea neuronală este un tip de sistem de inteligență artificială folosit de Google pentru a înțelege diferitele moduri în care un concept poate fi reprezentat în diferite pagini și interogări, astfel încât să poată produce potriviri mai bune.

Nu toate mențiunile anumitor concepte sunt simple și clare, ceea ce înseamnă că bazarea pur și simplu pe cuvinte cheie nu este suficientă pentru a descrie adevăratul sens al conținutului cu acuratețe. Blogul Google citează exemplul interogării de căutare „informații despre cum să gestionați un verde”. Acest lucru ar fi dificil de înțeles pentru majoritatea oamenilor, dar potrivirea neuronală poate înțelege mai bine acest tip de interogare. Se poate spune că persoana care a introdus această interogare de căutare caută sfaturi de management bazate pe categorii de personalitate bazate pe culoare. Această înțelegere îl ajută pe Google să găsească conținut relevant în indexul său de informații enorm și în continuă evoluție.

Sisteme de conținut original

Majoritatea oamenilor au întâlnit informații reciclate pe internet. Google are sisteme care vă ajută să vă asigurați că conținutul original este afișat mai vizibil decât conținutul care pur și simplu citează acest conținut original.

De exemplu, nu este neobișnuit ca site-urile web de știri cu buget mai mic să posteze reluări din ceea ce au publicat publicații mai importante, deoarece nu toți jurnaliștii vor avea ocazia să intervieveze producătorii de știri. Google își propune să recompenseze reportajele originale cu rezultate de căutare mai mari, având în vedere efortul pe care îl implică efectuarea de investigații jurnalistice și depistarea surselor. Aceste pagini pot rămâne într-o poziție aparentă în rezultatele căutării pentru mai mult timp, permițând celor care caută să vadă rapoartele originale alături de articole mai recente despre poveste sau subiect.

Există un marcaj canonic pe care creatorii îl pot folosi pentru a ajuta Google să determine pagina principală în cazurile în care o pagină a fost duplicată în mai multe alte locuri. De exemplu, pe site-urile care utilizează o pagină cu o versiune pentru desktop și o versiune mobilă, Google ar vedea cele două pagini ca duplicate ale aceleiași pagini. O adresă URL va fi considerată canonică de către Google și accesată cu crawlere, în timp ce celelalte vor fi considerate copii și nu vor fi accesate cu crawlere la fel de des. Webmasterii pot spune Google care este canonic, oferindu-le mai mult control asupra adresei URL pe care oamenii o vor vedea în rezultatele căutării și simplificând valorile de urmărire.

Sisteme de retrogradare bazate pe eliminare

Google a adoptat politici care permit eliminarea anumitor tipuri de conținut din rezultatele căutării sale. Odată ce Google procesează multe eliminări pentru un anumit site, își reevaluează poziția în clasament.

Există două tipuri principale de eliminări: eliminări legale și eliminări de informații personale.

Mutări legale

Când Google primește un număr semnificativ de solicitări de eliminare a drepturilor de autor pentru un anumit site, va retrograda apoi alt conținut din același loc în rezultatele căutării. Aceasta înseamnă că, dacă se întâmplă că site-ul conține alt conținut care încalcă drepturile de autor care nu a fost încă raportat, cei care caută vor fi mai puțin probabil să îl găsească. Google folosește aceleași proceduri pentru a răspunde plângerilor de mărfuri contrafăcute, defăimări și eliminări dispuse de instanță.

Eliminarea informațiilor personale

În cazurile în care Google procesează multe eliminări de informații individuale de pe un site despre care se consideră că folosește practici de exploatare de eliminare, alt conținut din locația exactă va fi retrogradat în rezultatele căutării. Dacă detectează același model de comportament cu alte site-uri, conținutul de pe acele site-uri va fi, de asemenea, supus acelorași tipuri de retrogradări. Site-urile care au un volum mare de eliminări de doxing pot fi retrogradate în mod similar. De asemenea, Google a implementat protecții automate care împiedică imaginile personale explicite neconsensuale să obțină poziții înalte în interogările de căutare a numelor.

Page Experience System

Căutătorii preferă foarte mult să viziteze pagini web care oferă o experiență excelentă pentru utilizator. Ca răspuns, Google a implementat un sistem de experiență a paginii care analizează diverse criterii pentru a evalua cât de ușor de utilizat este o anumită pagină.

Core Web Vitals

Elementele vitale web de bază semnalează dacă o anumită pagină oferă o experiență pozitivă pentru utilizator. Sunt luați în considerare factori precum încărcarea, stabilitatea vizuală și interactivitatea. Pentru a face această evaluare, Google analizează cea mai mare vopsea de conținut, sau LCP, care măsoară performanța de încărcare. De asemenea, ei cred că Cumulative Layout Shift, sau CLS, măsoară stabilitatea vizuală a site-ului, împreună cu o măsură de interactivitate cunoscută sub numele de First Input Delay sau FID.

HTTPS

Google preferă site-urile difuzate prin HTTPS, ceea ce garantează că conexiunea unui site este sigură.

Lipsa interstițiilor intruzive

Se acordă preferință site-urilor web al căror conținut poate fi accesat cu ușurință de către utilizatori. Aceasta înseamnă că le lipsesc interstițiale intruzive sau elementele de pagină care pot împiedica vizualizarea unui cititor asupra conținutului. Acestea sunt adesea folosite în scopuri promoționale, dar pot perturba cititorii și întuneca cuvintele de pe pagină. Acest lucru poate face site-urile greu de utilizat, așa că este puțin probabil ca vizitatorii să revină site-ul.

Utilitate pentru mobil

În zilele noastre, din ce în ce mai mulți utilizatori vizitează site-uri web pe dispozitive mobile, așa că Google preferă paginile adaptate pentru dispozitive mobile. Acest semnal nu este aplicabil pentru căutările desktop, așa că Google va baza semnalul desktop pe adresele URL vizualizate de utilizatorii de desktop în cazurile în care un site are adrese URL separate pentru dispozitive mobile și desktop.

În cazurile în care o căutare produce un volum mare de potriviri potențiale care au o relevanță relativ egală, se va acorda preferință conținutului atașat pentru o experiență mai bună a paginii.

Sistemul de clasare a pasajelor

Google înțelege că poate fi dificil să furnizeze rezultate precise pentru căutări precise, având în vedere că propoziția exactă care răspunde la întrebare ar putea fi îngropată adânc într-o anumită pagină web. Prin urmare, au început să folosească un sistem de clasare a pasajelor pentru a interpreta mai bine relevanța anumitor pasaje. Ei aseamănă acest lucru cu căutarea unui ac într-un car de fân și se laudă că poate îmbunătăți 7% din interogările de căutare pe care le primesc în toate limbile.

Sistemul de recenzii a produselor

Din când în când, Google își actualizează sistemele automate de clasare pentru a se asigura că oferă recenzii de înaltă calitate a produselor cu cercetări detaliate în loc de rezumate esențiale ale unei game extinse de produse care nu reușesc să ofere detaliile pe care le caută.

Aceste actualizări periodice ale recenziilor produselor ajută la îmbunătățirea capacității acestora de a recompensa recenziile de înaltă calitate cu poziții de căutare mai înalte. Ei evaluează conținutul recenziilor la nivel de pagină, caută recenzii scrise de entuziaști sau experți cu cunoștințe profunde despre subiect și oferă o mulțime de informații și analize. Deși folosesc date structurate pentru a-i ajuta să identifice recenzii despre produse, ei nu se bazează doar pe date structurate.

RankBrain

Când instrumentul AI RankBrain de la Google a fost lansat în 2015, a marcat prima dată când un sistem de învățare profundă a fost folosit în căutare. A reprezentat un pas uriaș înainte în înțelegerea modului în care cuvintele se raportează la concepte. Deși este ceva pe care oamenii îl pot înțelege cu ușurință, computerele au adesea nevoie de ajutor pentru a realiza aceste conexiuni. Cu RankBrain, totuși, Google a reușit să înțeleagă mai bine modul în care cuvintele folosite de oameni în interogările de căutare se raportează la conceptele din lumea reală.

Blogul Google citează exemplul unei căutări a expresiei „care este titlul consumatorului la cel mai înalt nivel al unui lanț alimentar”. Când sistemele Google văd aceste cuvinte pe diferite pagini, ei învață că lanțurile trofice ar putea fi legate de animale, mai degrabă decât de consumatorii umani, și pot apoi potrivi cuvintele cu concepte înrudite pentru a înțelege că răspunsul pe care îl caută individul este un „prădător de vârf”.

RankBrain ajută, de asemenea, Google să identifice mai bine conținutul relevant, chiar dacă se întâmplă să nu conțină fiecare cuvânt pe care îl folosește utilizatorul. Utilizează conexiunile dintre termeni și concepte pentru a stabili o relație.

Sisteme informaționale de încredere

Google folosește în mod constant mai multe sisteme pentru a găsi informațiile cele mai relevante și de încredere. Planurile lor se străduiesc în mod continuu să identifice pagini mai autorizate și să promoveze jurnalismul de înaltă calitate, retrogradând în același timp conținutul de calitate inferioară.

Pot exista ocazional căutări pentru care este dificil să returnați informații de încredere. În aceste cazuri, sistemele Google sunt setate să arate utilizatorilor avertismente de conținut atunci când aceștia nu au un grad ridicat de încredere în calitatea rezultatelor disponibile pentru căutarea respectivă sau situația se schimbă rapid. De asemenea, ei sfătuiesc utilizatorii cu privire la metodele de căutare care ar putea oferi efecte mai benefice.

Sistem de diversitate a site-ului

Google are unele măsuri de protecție cunoscute sub numele de diversitatea site-urilor care evită situațiile în care mai mult de două pagini web de pe un singur site vor apărea în primele rezultate. Acest lucru împiedică o anumită locație să domine toate rezultatele de top. Cu toate acestea, dacă sistemele lor determină că mai multe pagini de pe același site sunt deosebit de relevante pentru o căutare, acestea pot afișa ocazional mai mult de două listări.

Sistemul de diversitate a site-urilor Google consideră implicit că subdomeniile fac parte dintr-un anumit domeniu rădăcină în aceste scopuri. Cu toate acestea, poate face ocazional o excepție și poate trata subdomeniile ca site-uri separate din motive de diversitate.

Sisteme de detectare a spamului

La fel cum serviciile de e-mail ale multor persoane oferă filtre de spam, căutarea Google folosește și filtre pentru a evita nevoia de a sorta spam-ul, ceea ce îi poate afecta capacitatea de a afișa utilizatorilor cele mai relevante și valoroase rezultate pentru o interogare de căutare. Ei folosesc sisteme de detectare a spam-ului, cum ar fi SpamBrain, pentru a identifica conținutul și activitatea care încalcă politicile lor împotriva spam-ului. Google actualizează în mod regulat aceste sisteme pentru a ține pasul cu evoluția tacticilor de spam.

SpamBrain

Una dintre cele mai impresionante soluții din arsenalul Google în lupta împotriva spam-ului este SpamBrain. Datorită acestui sistem de prevenire a spam-ului bazat pe inteligență artificială, Google a capturat de 200 de ori mai mult numărul de site-uri de spam în 2021 decât a făcut-o când a lansat pentru prima dată acum aproape 20 de ani.

Lansat în 2018, SpamBrain și-a făcut rapid un nume prin identificarea mult mai multe site-uri de spam decât instrumentele anterioare. Introducerea sa a dus la o reducere cu 70% a spam-ului piratat și la o reducere cu 75% a spam-ului gibberish găsit pe platformele de găzduire.

Deoarece spammerii devin din ce în ce mai sofisticați ca răspuns la eficacitatea acestor instrumente, SpamBrain continuă să-și îmbunătățească capacitatea de a identifica comportamentele rău intenționate și perturbatoare. A ajutat Google să păstreze mai mult de 99% din căutările sale fără spam.

Utilizarea informațiilor despre algoritmul cunoscut în cadrul campaniei dvs. SEO

Înțelegerea semnalelor și factorilor cheie din cadrul sistemelor de clasare de căutare ale Google poate ajuta companiile să-și îmbunătățească campaniile SEO. Google a oferit o mulțime de informații utile care pot ghida deciziile cu privire la modul în care sunt construite site-urile web și conținutul pe care îl conțin pentru a se clasa mai sus în rezultatele căutării.

Cu toate acestea, acești factori evoluează constant și este necesară o înțelegere mai profundă a interacțiunii dintre atât de multe semnale vitale diferite pentru a profita la maximum de aceste informații. Profesioniștii SEO de la 321 Web Marketing se bazează pe anii lor de experiență și informații pentru a ajuta companiile să-și maximizeze eforturile SEO în mod eficient și eficient.

Am lucrat cu nenumărate companii din diverse industrii pentru a-și îmbunătăți SEO național și local și pentru a ne asigura că site-urile lor oferă vizitatorilor cea mai bună experiență posibilă. Pentru a afla mai multe despre modul în care serviciile noastre vă pot ajuta afacerea să iasă în evidență în căutare și să ajungă la mai mulți clienți potențiali, contactați astăzi echipa SEO de la 321 Web Marketing.

Articole similare:

• Ce este Google Discover și de ce este important pentru SEO
• Cele mai bune modalități de a obține recenzii Google pentru a vă îmbunătăți SEO
• Sfaturi pentru utilizarea Google Search Console de la profesioniști