1. RankBrain, за длинным хвостом
2. Когда-то был График Знаний

Хорошая стратегия ключевых слов жизненно важна в SEO . Дети тоже это знают. И это то, что остается глубоко верным, несмотря на многочисленные изменения последних лет. Даже сегодня Google работает, прежде всего, над соответствием заданных пользователем поисковых ключей - отдельных слов или фраз - и содержанием нашего документа. Вес ключевых слов уменьшился, но остается значительным. Прежде всего, изменился подход набора алгоритмов Google, который расширяет все более широкие группы терминов, чтобы попытаться восстановить общее значение документа (естественно, когда мы говорим, что «Google пытается восстановить значение документа», выражение должно быть понято в метафорическом смысле).

Это означает, что недостаточно настроить правильную стратегию ключевых слов на уровне метаданных (заголовок, описание, заголовки) . Все более важно, чтобы текст в целом прояснил, что мы имеем в виду. Нам нужно распространять его с помощью семантических шпионов, с определенным уровнем избыточности. Нам нужны повторы, морфологические варианты одного и того же термина, синонимы, перефразирования: текст должен стать полем перекрестных ссылок. Его длина учитывается не как таковая, а потому, что позволяет сделать это поле более четким и узнаваемым. Длинный текст не обязательно интересный текст и полон идей. Однако длина - если она организована - помогает Google классифицировать наш контент.

RankBrain, за длинным хвостом

Но это не просто вопрос длинной очереди . Другими словами, это не просто вопрос определения серии связанных ключевых слов, чтобы увеличить вероятность соответствия запроса пользователя и сегментирования аудитории. Речь идет о том, чтобы помочь Google понять то, что мы говорим, за исключением отдельных слов. В этом смысле можно сказать, что вес ключевых слов между факторами индексации и ранжирования уменьшается.

В течение нескольких лет Google постепенно интегрировал логику самообучения в свою систему алгоритмов. Качественный скачок произошел с RankBrain , технологией машинного обучения, работающей с конца 2015 года и до сих пор считающейся довольно загадочным объектом. Кажется, понимают, что RankBrain стал третьим по порядку важности сигналом среди более чем 200, рассмотренных Google для позиционирования результатов поиска.

Целью RankBrain является признание смысла запроса пользователя, помимо присутствия в его запросе определенных ключевых слов, одиночных или сгруппированных по строкам, и соответствия между ними и содержимым проиндексированных документов.

Для этого RankBrain ищет корреляции между несколькими поисковыми запросами, создавая общие шаблоны. Таким образом, даже исследование, проведенное неоднозначно и без наиболее согласованных ключевых слов, может получить точечный ответ, поскольку оно связано с другими исследованиями по той же теме. В начале операция выполнялась не со всеми запросами, а только с теми, которые содержали больше терминов или конкатенаций сложных выражений. Алгоритм искал корреляции между строками поиска, которые не содержат одинаковые термины или отсутствуют некоторые ключевые слова.

Рассмотрим, например, соотношение между строкой «Мишель Обама» и строкой «жена Барака Обамы». Второму не хватает важного слова: «Мишель». Но RankBrain позволяет установить связь между двумя запросами. Увеличивая сложность проблемы, Google получает возможность обрабатывать такие вопросы, как: «сколько лет жене Мишель Обамы?», Как будто она поняла значение вопроса.

Давайте возьмем еще более сложный пример. Если вы задаете запрос, содержащий термин «потребитель», Google последовательно возвращает результаты, относящиеся к экономическому миру и, в частности, к потреблению товаров и услуг; но если запрос «как зовут потребителя на самом высоком уровне пищевой цепи?», Google не обманывается: он понимает, что «потребителя» следует понимать как «хищника», и корректируется соответствующим образом.

Когда-то был График Знаний

Какое влияние окажет RankBrain на SEO? Пока рано говорить. в интервью, предоставленное Bloomberg В октябре прошлого года Google предположил, что новый алгоритм затронул только 15% запросов. Однако через девять месяцев у Search Engine Land появилось свидетельство того, что все поиски теперь обрабатываются таким образом (см. Google использует RankBrain для каждого поиска, влияя на рейтинг «лотов» из них ).

Конечно, мы далеко за пределами традиционного механизма стеммирования , который позволяет программному обеспечению рассматривать два варианта одного и того же термина «дом» и «дома». Алгоритмы Google уже давно интегрированы с основами и другими рутинными операциями, которые также распознают наши ошибки при печати, что-то вроде того, что происходит с автокорректором в программах обработки текста.

Но RankBrain имеет мало общего с Графиком Знаний , запущенным Google в 2012 году. График Знаний - это база данных, содержащая связанные описания фактов, своего рода гипертекстовую энциклопедию о людях, местах и ​​других известных объектах. Попробуйте настроить поиск с помощью клавиши «Барак Обама» и посмотрите на содержимое, которое появляется в правой части страницы результатов, чтобы дать вам представление о типе корреляций, оцениваемых графом знаний .

Похожие

Комментарии