- Важливість оновлень імен Google
- Колібрі - це більш ніж ретельна барвиста птах
- Графік знань і вступ до "розмовного пошуку"
- Pigeon: локальне оновлення, назване пошуковою системою
- Шлях довіри на основі знань (KBT)
- Розмітки Schema.org: "сутності" на ваших сторінках
- Ранні тести на основі довіри
З початку літа 2013 року ми спостерігали значні зміни в алгоритмах Google і, як наслідок, до методів і стратегій SEO.
Раніше це була Google Panda , фільтр, який забороняє сайтам та / або сторінкам низької якості добре розміщуватися на сторінці результатів пошукової системи, щомісячно виконується з багатотижневими оновленнями . Через рік і Графік знань , база знань, яка використовується Google для поліпшення результатів пошукової системи отримала чудову експансію на 50,4% у величезному наборі даних MozCast, і більше чверті всіх пошуків показали певну кількість записів у Knowledge Graph .
Потім, наприкінці серпня 2013 року, Google почав використовувати Hummingbird, але чекав до 15-ї річниці компанії 26 вересня, щоб оголосити про зміни. Це був абсолютно новий алгоритм, а не лише оновлення старих версій, проте деякі порівнювали його з попереднім Google Caffeine - архітектурою пошуку з 2009 року, призначеної для швидшого повернення результатів пошуку.
Кофеїн також повинен був пристосуватися до виконання різних видів пошуків для того, щоб врахувати зростаюче значення нових послуг і соціальних мереж, особливо двох лідерів Facebook і Twitter. Як і кофеїн, Hummingbird був розроблений для того, щоб покрити нові потреби, скориставшись більш сучасними формами пошуку, за допомогою яких користувач запитує Google. Це призвело до отримання більш чіткого певного результату, а не старого методу введення ключових слів у вікно пошуку. Ця нова поведінка була спричинена, головним чином, пошуками через персональних помічників смартфонів, таких як Siri , Cortana і Google Now .
Важливість оновлень імен Google
Отже, що з усіма основними оновленнями Google, названих на честь симпатичних чорно-білих тварин? До запуску Hummingbird , його попередники отримали імена Panda, а потім Penguin , хоча ці оновлення не змінили весь алгоритм, лише оновили його частину.
Вибір назви компанії Google продумано для того, щоб надати своїм гусеницям більш дружнє відчуття, аніж страшніші, які відразу приходять на думку: наприклад, павук . Таким чином, вибираючи Hummingbird , Google відразу ж зробив його гусеничним більш приємним і менш страшним. Насправді, головною причиною, яку Google взяв на тему «чорно-білих тварин», була спільнота SEO, яка розповідала про техніку Black Hat і White Hat.
У цьому відношенні Google прекрасно описував, що саме повинен робити його алгоритм, і це було позначення факторів SEO на та виключення сторінок, щоб побачити їх як білих (відповідно до керівних принципів пошукових систем без залучення обману) або Black (спроби поліпшити рейтинги таким чином, що не схвалюються пошуковими системами або пов'язані з обманом).
Колібрі - це більш ніж ретельна барвиста птах
З появою Hummingbird, Google повністю змінив свою «тему». Раніше ми мали кофеїн і тепер у нас є дбайлива, барвиста птах.
На відміну від попередніх алгоритмів пошуку , які фокусувалися на кожному окремому слові у пошуковому запиті, Hummingbird розглядає не тільки кожне слово, але й те, як кожне з цих слів складають цілісність питання. Тобто: ціле пропозиція, бесіда або значення беруться до уваги, а не просто окремі ключові слова . Це робить весь пошук більш «розмовним» ; наприклад, набрані запити, такі як "де знаходиться найближча піцерія" або "де я можу купити квиток на автобус"
Традиційно пошуковик підбирає такі слова, як "піцерія", "купувати", "автобус" і "квиток", щоб дати вам загальну інформацію по темі. Це почало змінюватися влітку 2013 року, коли Google почав повідомляти про більш релевантні результати. Запит на тему "де знаходиться найближча піцерія" тепер буде виробляти відповідні списки ресторанів із зображеннями, відгуками та картою зі шпилькою для кожного бізнесу.
Графік знань і вступ до "розмовного пошуку"
Google працює над цією зміною своєї пошукової архітектури з 2012 року і, можливо, ще до цього. У травні 2012 року Google розгорнув графік знань інтегрований дисплей SERP, що надає додаткову інформацію про певних людей, місця і речі.
Роком пізніше, на конференції Google I / O , персонал Mountain View продемонстрував, як браузер Chrome зможе мати реальну бесіду зі своїми користувачами . Це значно покращило функцію голосового пошуку Chrome, яка надає вам відповіді.
Варто також відзначити, що в травні 2012 року Google почала повертати прямі відповіді у верхній частині сторінок результатів пошуку, тим самим зменшуючи "сині посилання" SERP і роблячи результати більш інформативними. Цей процес раніше був обумовлений націнкою на авторство, перш ніж повністю припинити його видалення
Pigeon: локальне оновлення, назване пошуковою системою
Як влітку 2013 року завершився, чутка про нове оновлення, що впливає на локальний пошук перевантажені сцени SEO . Google ніколи не називав це оновлення, але на землі пошукової системи його називали Голубом . Це оновлення змінило спосіб інтерпретації служб Google для розташування. Мабуть, через два роки він, нарешті, створив більш тісні зв'язки між локальним алгоритмом і базовим алгоритмом, щоб чудово відобразити запит "де знаходиться найближча піцерія".
Місцеві пошуки більше не спрацьовують лише місцевими модифікаторами, а й географічним розташуванням. Google здатний зрозуміти, де ви знаходитесь і як виконати ваші потреби, а також які кореляції є серед слів, які ви використовуєте. Отже, якщо ми запитуємо тільки "піцерію" замість "де знаходиться найближча піцерія", Google покаже список ресторанів піцерії у верхній частині SERP, а також, з правого боку, Графік знань на піцу.
Запит так само простий, як "піцерія", не відображає, як діє існуючий алгоритм пошуку, але демонструє дії того, що використовувався до останнього десятиліття. У цьому випадку Google намагається зібрати всю наявну інформацію для отримання відповідей на запит "піцерія": списки ресторанів, посилання на веб-сайти, посилання на новини та графік знань. "Піцерія" занадто розпливчаста, щоб використовувати її як ключове слово. Замість цього, більш конкретний запит, наприклад, "що таке (а) піцерія" покаже вам пряму відповідь і посилання на визначення слова.
Шлях довіри на основі знань (KBT)
Незважаючи на те, що кількість прямих відповідей або "багатих відповідей", які використовуються для швидкого реагування на запит, постійно зростає, журнал New Scientist повідомив, що дослідницька група Google опублікувала документ, який ілюструє, що структура архітекторів пошуку скоріше базується на про факти, ніж зворотні посилання. Вони обговорюють використання довіри на основі знань (KBT) для визначення якості веб-сторінки, розглядаючи, наскільки точні факти / інформація знаходяться на відповідній сторінці.
Факти на сторінці, поряд з репутацією сторінки в Інтернеті, вказували на надійність цієї сторінки. Зворотні посилання також додають вагу до сторінки, оскільки вони порівнянні з голосами, що показують репутацію / значення інформації про сторінку. Однак цей документ не слід розглядати як Дорожню карту розвитку Google; це лише частина поточних досліджень, які проводяться в Mountain View. Сказавши це, воно потрапляє до моделі останніх реалізацій Google, таких як Schema.org Mark-ups та Trust-based.
Розмітки Schema.org: "сутності" на ваших сторінках
Графік знань Google розглядався спільнотою веб-маркетингу як загрозу внаслідок того, що в більшості випадків це, разом з прямими відповідями , не вимагає переходу на веб-сайт, що призводить до зменшення рейтингу CTR. Однак це також відкриває можливість: це лише один з перших кроків до пошукової системи, заснованої на об'єктах, а не лише на ключових словах . Іншими словами, дані на всіх ваших сторінках стають все більш важливими.
Зокрема, ключову роль у цій процедурі відіграє відповідність явної та неявної інформації. Можна додати явну інформацію, використовуючи структуровані дані розмітки, в той час як неявна інформація поставляється з природною мовою. Добре оптимізована сторінка посилає ті ж самі сигнали з неявних і явних об'єктів . Це може бути створено за допомогою узгоджених мета-тегів - наприклад, тегів заголовків, метаописів і ключових слів - що має відношення до читабельного вмісту на кожній сторінці.
Головна відмінність полягає в тому, що Schema.org розміщує колекцію структурованих схем розмітки даних, це не просто поле для заповнення природною мовою. Ці дані дозволяють визначити сутності та їх зв'язки. Тим не менш, Google витягує інформацію з авторитетних джерел, таких як Вікіпедія , Freebase , Карти Google , FDA , для розробки графіка знань.
Ранні тести на основі довіри
Дослідницька група Google, яка опублікувала цей документ провела ранні тести, щоб побачити, як працює Довіра на основі знань. За даними команди, це виглядає надзвичайно перспективним: «Ми застосували його до 2,8 мільярдів трійок, отриманих з Інтернету, і таким чином змогли надійно прогнозувати надійність 119 мільйонів веб-сторінок і 5,6 мільйонів веб-сайтів».
Автори визначають "трійки" як фактичні елементи, знайдені і витягнуті з сторінки. Проте, вони також зазначили, що це не буде працювати послідовно на кожній веб-сторінці, оскільки не всі вони стосуються об'єктів і фактів, які існують у базі даних у стилі графіка знань. Майже напевно наступна велика зміна в архітектурі пошукової системи побачить, що KBT працює разом з існуючими сигналами.
