Ключевые сигналы и факторы в системах ранжирования поиска Google

Поскольку ежедневный бизнес во всем мире ведется в Интернете, эффективная поисковая оптимизация (SEO) становится важным фактором успеха бренда. Даже самые традиционные предприятия больше не могут позволить себе игнорировать этот важный способ привлечения клиентов в критические моменты их пути к покупке. В дополнение к улучшению общей видимости веб-сайта и возможности поиска, это может помочь укрепить доверие, авторитет и вовлеченность.

Не существует единой проверенной формулы успеха SEO. Лучшие практики, которым следует следовать, постоянно развиваются и зависят от различных факторов. Тем не менее, есть некоторые ключевые сигналы, на которые Google уже давно опирается при оценке веб-сайтов и определении того, какие из них должны вознаграждать желанные первые места в поисковых запросах.

Углубленное погружение в системы ранжирования поиска Google

Google использует сложную сеть автоматических систем ранжирования для оценки многочисленных сигналов и факторов, связанных с сотнями миллиардов веб-страниц в Интернете. Эти системы позволяют молниеносно выдавать поисковикам наиболее ценные и релевантные результаты. Вот взгляд на наиболее важные сигналы в системах ранжирования поиска Google.

Представления двунаправленного энкодера от трансформаторов (BERT)

Представления двунаправленного кодировщика от Transformers, или BERT, были запущены Google в 2019 году и представляют собой значительную эволюцию в понимании естественного языка. Эта модель позволяет Google понять, как сочетания слов передают разные намерения и значения.

Вместо поиска контекста, который соответствует отдельным словам, используемым в поиске, BERT лучше понимает, как словосочетания используются для выражения более сложных идей. Поскольку он рассматривает слова в определенной последовательности и то, как они соотносятся друг с другом, важные слова не будут исключены из запросов просто потому, что они маленькие.

В официальном блоге Google используется пример поиска по запросу «можете ли вы получить лекарство в чьей-то аптеке». До внедрения BERT это, вероятно, дало бы результаты, объясняющие, как вообще выписывать рецепт, поскольку предлог «для» был бы упущен. Однако с помощью BERT Google может понять, что искатель хочет знать, разрешено ли ему забрать лекарство для кого-то другого в аптеке, и поэтому может выдать более полезные результаты поиска.

В настоящее время Google в значительной степени полагается на BERT благодаря его превосходным возможностям ранжировать и извлекать страницы. Это важный фактор почти для всех английских запросов благодаря его способности быстро упорядочивать документы по релевантности. Однако они быстро отмечают, что BERT работает с другими системами для получения максимально качественных результатов для данного запроса.

Системы дедупликации

Многие поисковые запросы могут возвращать миллионы соответствующих веб-страниц. Однако обычно значительное количество этих страниц похожи. Google нашел способ противостоять этому, отображая только наиболее релевантные результаты благодаря своим системам дедупликации, которые стремятся избежать бесполезного дублирования.

Однако пользователи по-прежнему могут видеть результаты, выдаваемые этими системами, если они того пожелают. Например, они достигают конца доступных результатов для запроса. В этом случае они могут столкнуться с сообщением, информирующим их о том, что некоторые записи были исключены из показанных результатов из-за их сходства с уже отображенными. В этом сообщении есть ссылка, по которой пользователи могут щелкнуть, если хотят увидеть результаты.

Дедупликация также используется с избранными фрагментами Google. Когда Google представляет веб-страницу в виде избранного фрагмента, эта же страница не будет повторяться позже на первой странице результатов, чтобы облегчить пользователям поиск информации, которую они ищут.

Система доменов точного соответствия

Система ранжирования Google также учитывает слова в доменном имени веб-сайта для определения релевантности. Тем не менее, они признают важность того, чтобы не придавать слишком большого значения контенту, размещенному на доменном имени, которое могло быть выбрано как идеальное соответствие для конкретного запроса для использования этой системы.

Если физическое или юридическое лицо создает доменное имя, такое как «top-places-to-buy-jewelry.com», чтобы поднять свой контент выше в рейтинге, оно не будет автоматически высоко ранжироваться по этому запросу.

Системы свежести

Google внедрил несколько систем обновления, направленных на отображение более свежего контента там, где это уместно. Например, когда человек ищет только что вышедший фильм, он, скорее всего, будет искать недавний обзор, а не статьи о начале его производства.

Это может относиться и к текущим событиям. Например, поиск по термину «ураган» может показать информацию о подготовке к этим штормам в обычных условиях. Однако в тех случаях, когда ураган недавно обрушился на сушу, более свежий контент, например новостные статьи о пути урагана и причиненном им ущербе, может оказаться выше в результатах.

Система полезного контента

Система полезного контента Google направлена ​​на то, чтобы помочь искателям найти ценный и оригинальный контент, написанный людьми, а не машинами, с искренним намерением помочь другим, а не просто обращаться к поисковым алгоритмам для привлечения большего трафика.

Он работает, создавая сигнал, который автоматические системы ранжирования Google используют для вознаграждения контента, который дает читателям удовлетворительный опыт и не позволяет контенту, который не соответствует ожиданиям, появляться слишком высоко в результатах. Их системы могут автоматически определять контент с низкой ценностью или бесполезный для людей, выполняющих поиск по рассматриваемым терминам.

Весь контент на сайтах с большим количеством контента, который считается бесполезным, с меньшей вероятностью будет занимать высокие позиции в результатах поиска, если в Интернете есть другой контент, который, по мнению Google, лучше показывать пользователям, выполняющим поиск. Другими словами, всему сайту может понадобиться больше полезного контента. Это также означает, что удаление бесполезного контента с сайта может помочь повысить рейтинг всего контента на этом сайте. Кроме того, этот сигнал является взвешенным, а это означает, что области с высокой долей бесполезного контента могут иметь более сильный эффект.

Google сообщает, что его процесс классификатора полностью автоматизирован с помощью модели машинного обучения, которая работает на всех языках. Однако они подчеркивают, что это лишь один из многих важных сигналов, которые они используют для ранжирования контента. Таким образом, если другие сигналы идентифицируют конкретную веб-страницу как очень релевантную запросу и полезную для читателей, она может по-прежнему иметь хороший рейтинг, несмотря на то, что находится на сайте, который в прошлом был классифицирован как содержащий бесполезный контент.

Google предоставляет список вопросов, которые веб-администраторы должны иметь в виду, чтобы убедиться, что их веб-контент полезен и соответствует подходу, ориентированному на людей. Например, они предлагают предоставлять контент, который содержит оригинальные исследования, анализ или информацию и предлагает всесторонний взгляд на тему с большим пониманием. Контент, который люди хотят добавить в закладки, порекомендовать или поделиться с другими, скорее всего, будет иметь более высокий рейтинг. Авторитет или энтузиаст пишет точный источник, и обеспечение содержания также полезно.

Системы анализа ссылок и PageRank

PageRank долгое время был ключевым сигналом, используемым Google, и когда-то был главной заботой SEO. Он развивался с годами, но остается основной частью определения того, о чем страницы и какие из них могут быть наиболее полезными для искателей определенного запроса.

Он учитывает, как страницы ссылаются друг на друга при определении их содержания. В прошлом количество ссылок на страницу с других сайтов имело большое значение, но PageRank эволюционировал и теперь учитывает различные факторы. Сайты низкого качества не могут занимать более высокое место в рейтинге, если участвуют в черных действиях, таких как ферма ссылок.

Нейронное сопоставление

Нейронное сопоставление — это тип системы искусственного интеллекта, используемой Google для понимания различных способов представления концепции на разных страницах и в запросах, чтобы обеспечить более точное совпадение.

Не все упоминания определенных понятий являются простыми и ясными, а это означает, что полагаться только на ключевые слова недостаточно, чтобы точно отобразить истинное значение контента. В блоге Google приводится пример поискового запроса «информация о том, как управлять зеленью». Это было бы трудно понять большинству людей, но нейронное сопоставление может лучше понять этот тип запроса. Он может сказать, что человек, который ввел этот поисковый запрос, ищет советы по управлению, основанные на категориях личности на основе цвета. Это понимание помогает Google находить соответствующий контент в его огромном и постоянно развивающемся указателе информации.

Системы оригинального контента

Большинство людей сталкивались с переработанной информацией в Интернете. У Google есть системы, которые помогают обеспечить более заметное отображение оригинального контента, чем контент, который просто цитирует этот оригинальный контент.

Например, малобюджетные новостные веб-сайты нередко публикуют перефразирование того, что было опубликовано более известными СМИ, поскольку не у всех журналистов есть возможность взять интервью у ньюсмейкеров. Google стремится поощрять оригинальные репортажи более высокими результатами поиска, учитывая усилия, затраченные на проведение журналистских расследований и отслеживание источников. Эти страницы могут дольше оставаться на видном месте в результатах поиска, что позволяет искателям видеть исходный отчет рядом с более свежими статьями по теме или истории.

Существует каноническая разметка, которую создатели могут использовать, чтобы помочь Google определить основную страницу в случаях, когда страница дублируется в нескольких других местах. Например, на сайтах, использующих страницу с настольной и мобильной версиями, Google будет рассматривать две страницы как дубликаты одной и той же страницы. Один URL будет считаться Google каноническим и сканироваться, а другие будут считаться копиями и сканироваться реже. Веб-мастера могут сообщать Google, какой из них является каноническим, что дает им больший контроль над тем, какие URL-адреса люди увидят в результатах поиска, и упрощает отслеживание показателей.

Системы понижения в должности на основе удаления

Google ввел правила, которые разрешают удалять определенные типы контента из результатов поиска. Как только Google обрабатывает множество удалений для определенного сайта, они пересматривают его позицию в рейтинге.

Существует два основных типа удаления: официальное удаление и удаление личной информации.

Легальные удаления

Когда Google получает значительное количество запросов на удаление авторских прав для определенного сайта, он затем понижает другой контент с того же места в результатах поиска. Это означает, что если сайт содержит другой контент, нарушающий авторские права, о котором еще не сообщалось, вероятность того, что поисковики найдут его, будет меньше. Google использует те же процедуры для ответа на жалобы на контрафактные товары, клевету и удаление по решению суда.

Удаление личной информации

В тех случаях, когда Google обрабатывает много отдельных случаев удаления информации на сайте, который, как считается, использует неправомерные методы удаления, другой контент из точного местоположения будет понижен в результатах поиска. Если они обнаружат ту же модель поведения на других сайтах, контент на этих сайтах также будет подвержен таким же понижениям. Аналогичным образом могут быть понижены в должности сайты с большим объемом удалений доксирования. Google также внедрил автоматические средства защиты, которые не позволяют несогласованным откровенным личным изображениям занимать высокие позиции в поисковых запросах имен.

Система опыта страницы

Поисковики в значительной степени предпочитают посещать веб-страницы, которые предлагают отличный пользовательский интерфейс. В ответ Google внедрил систему просмотра страниц, которая рассматривает различные критерии, чтобы оценить, насколько удобна для пользователя конкретная страница.

Основные веб-жизненные показатели

Основные веб-показатели показывают, предлагает ли конкретная страница положительный пользовательский опыт. Учитываются такие факторы, как загрузка, визуальная стабильность и интерактивность. Чтобы сделать эту оценку, Google смотрит на Largest Contentful Paint или LCP, который измеряет производительность загрузки. Они также считают, что совокупное смещение макета, или CLS, измеряет визуальную стабильность сайта, наряду с мерой интерактивности, известной как задержка первого ввода или FID.

HTTPS

Google отдает предпочтение сайтам, которые обслуживаются через HTTPS, что гарантирует безопасность соединения сайта.

Отсутствие навязчивых межстраничных объявлений

Предпочтение отдается веб-сайтам, контент которых может быть легко доступен пользователям. Это означает, что в них отсутствуют навязчивые межстраничные объявления или элементы страницы, которые могут мешать читателю просматривать контент. Они часто используются в рекламных целях, но могут отвлекать читателей и запутывать слова на странице. Это может затруднить использование сайтов, поэтому посетители вряд ли вернутся на сайт повторно.

Мобильность

В наши дни все больше и больше пользователей посещают веб-сайты с мобильных устройств, поэтому Google отдает предпочтение страницам, оптимизированным для мобильных устройств. Этот сигнал неприменим для поиска на настольных компьютерах, поэтому Google будет основывать сигнал на настольных компьютерах на URL-адресах, просматриваемых пользователями настольных компьютеров в тех случаях, когда сайт имеет отдельные URL-адреса для мобильных устройств и компьютеров.

В тех случаях, когда поиск дает большое количество потенциальных совпадений, которые имеют относительно одинаковую релевантность, предпочтение будет отдаваться прикрепленному контенту для лучшего восприятия страницы.

Система рейтинга прохождения

Google понимает, что может быть сложно предоставить точные результаты для точного поиска, учитывая, что точное предложение, отвечающее на вопрос, может быть скрыто глубоко на конкретной веб-странице. Поэтому они начали использовать систему ранжирования отрывков, чтобы лучше интерпретировать релевантность конкретных отрывков. Они сравнивают это с поиском иголки в стоге сена и хвастаются, что это может улучшить 7% поисковых запросов, которые они получают на всех языках.

Система отзывов о продуктах

Время от времени Google обновляет свои автоматические системы ранжирования, чтобы гарантировать, что они предоставляют высококачественные обзоры продуктов с подробным исследованием, а не важные сводки по широкому спектру продуктов, которые не могут предоставить детали, которые ищут пользователи.

Эти регулярные обновления обзоров продуктов помогают улучшить их способность вознаграждать высококачественные обзоры более высокими позициями в поиске. Они оценивают содержание обзоров на уровне страниц, ищут обзоры, написанные энтузиастами или экспертами, хорошо разбирающимися в теме, и дают много информации и анализа. Хотя они используют структурированные данные, чтобы помочь им идентифицировать обзоры продуктов, они не полагаются только на структурированные данные.

RankBrain

Когда в 2015 году был запущен инструмент искусственного интеллекта Google RankBrain, он стал первым случаем, когда в поиске использовалась система глубокого обучения. Это был огромный шаг вперед в понимании того, как слова соотносятся с понятиями. Хотя это то, что люди могут легко понять, компьютерам часто требуется помощь, чтобы установить эти соединения. Однако с помощью RankBrain Google смог лучше понять, как слова, которые люди используют в поисковых запросах, соотносятся с понятиями в реальном мире.

В блоге Google приводится пример поиска по фразе «как называется потребитель на самом высоком уровне пищевой цепи». Когда системы Google видят эти слова на разных страницах, они узнают, что пищевые цепочки могут быть связаны с животными, а не с людьми-потребителями, и затем могут сопоставить слова с родственными понятиями, чтобы понять, что ответ, который ищет человек, — это «высший хищник».

RankBrain также помогает Google лучше идентифицировать соответствующий контент, даже если он не содержит всех слов, которые использует поисковик. Он использует связи между терминами и понятиями для установления отношений.

Надежные информационные системы

Google постоянно использует несколько систем для поиска наиболее актуальной и надежной информации. Их планы постоянно направлены на выявление более авторитетных страниц и продвижение высококачественной журналистики при понижении содержания менее качественного контента.

Иногда могут быть поиски, по которым сложно получить достоверную информацию. В этих случаях системы Google настроены на показ пользователям рекомендаций по содержанию, когда они не уверены в качестве доступных результатов для данного конкретного поиска или когда ситуация быстро меняется. Они также советуют пользователям методы поиска, которые могут обеспечить более полезные результаты.

Система разнообразия сайтов

У Google есть некоторые меры безопасности, известные как разнообразие сайтов, которые позволяют избежать ситуаций, когда более двух веб-страниц с одного сайта появляются в верхних результатах поиска. Это предотвращает доминирование определенного местоположения во всех лучших результатах. Тем не менее, если их системы определяют, что несколько страниц на одном и том же сайте особенно релевантны для поиска, они могут иногда отображать более двух списков.

Система разнообразия сайтов Google по умолчанию считает поддомены частью определенного корневого домена для этих целей. Тем не менее, он может иногда делать исключения и рассматривать поддомены как отдельные сайты по причинам разнообразия.

Системы обнаружения спама

Подобно тому, как службы электронной почты многих людей предоставляют спам-фильтры, поиск Google также использует фильтры, чтобы избежать необходимости сортировать спам, который может повредить его способности показывать пользователям наиболее релевантные и ценные результаты для поискового запроса. Они используют системы обнаружения спама, такие как SpamBrain, для выявления контента и действий, нарушающих их политику в отношении спама. Google регулярно обновляет эти системы, чтобы не отставать от меняющейся тактики рассылки спама.

СпамМозг

Одним из самых впечатляющих решений в арсенале Google по борьбе со спамом является SpamBrain. Благодаря этой системе предотвращения спама на основе искусственного интеллекта в 2021 году Google обнаружил в 200 раз больше спам-сайтов, чем почти 20 лет назад, когда он только начал свою работу.

Запущенный в 2018 году, SpamBrain быстро сделал себе имя, выявляя гораздо больше спам-сайтов, чем предыдущие инструменты. Его внедрение привело к сокращению количества взломанного спама на 70% и сокращению на 75% тарабарского спама, обнаруженного на хостинговых платформах.

Поскольку спамеры становятся все более изощренными в ответ на эффективность этих инструментов, SpamBrain продолжает улучшать свои возможности по выявлению злонамеренного и подрывного поведения. Это помогло Google защитить более 99% поисковых запросов от спама.

Использование информации об известном алгоритме в вашей SEO-кампании

Понимание ключевых сигналов и факторов в системах ранжирования поиска Google может помочь компаниям улучшить свои SEO-кампании. Google предоставил много полезной информации, которая может помочь принять решение о том, как создаются веб-сайты и какой контент они содержат, чтобы занять более высокое место в результатах поиска.

Однако эти факторы постоянно развиваются, и для того, чтобы максимально использовать эту информацию, необходимо более глубокое понимание взаимодействия между столькими различными жизненно важными сигналами. Специалисты по SEO в 321 Web Marketing опираются на свой многолетний опыт и знания, чтобы помочь предприятиям эффективно и действенно максимизировать свои усилия по SEO.

Мы работали с бесчисленным количеством компаний в различных отраслях, чтобы улучшить их национальные и местные SEO и обеспечить, чтобы их сайты предлагали посетителям наилучшие возможности. Чтобы узнать больше о том, как наши услуги могут помочь вашему бизнесу выделиться в поиске и привлечь больше потенциальных клиентов, свяжитесь с командой SEO в 321 Web Marketing сегодня.

Статьи по Теме:

• Что такое Google Discover и почему это важно для SEO
• Лучшие способы получить отзывы Google для улучшения вашего SEO
• Советы по использованию Google Search Console от профессионалов