SEO: обновление колибри и разговорный поиск

1. Важность Google обновляет имена
2. Колибри больше, чем дотошная красочная птица
3. График знаний и введение в «разговорный поиск»
4. Голубь: локальное обновление, названное Search Engine Land
5. Путь доверия на основе знаний (KBT)
6. Разметка Schema.org: «сущности» на ваших страницах
7. Ранние тесты на основе знаний

С начала лета 2013 года мы видели большие изменения в алгоритмах Google и, как следствие, к методам и стратегиям SEO.

Раньше это был Google Panda , фильтр, который мешает низкокачественным сайтам и / или страницам хорошо ранжироваться на странице результатов поисковой системы, выкатывается ежемесячно с многонедельными обновлениями , Год спустя и График Знаний , база знаний, используемая Google чтобы улучшить результаты своей поисковой системы, он получил значительное увеличение на + 50,4% по огромному набору данных, хранящемуся в MozCast, и более четверти всех поисков показали какую-то запись в графе знаний .

Затем, в конце августа 2013 года, Google начал использовать Hummingbird, но 26 сентября дождался 15-летия компании, чтобы объявить об изменениях. Это был совершенно новый алгоритм, а не просто обновление старых версий, однако некоторые сравнивали его с более ранним Google Caffeine - поисковой архитектурой 2009 года, разработанной для более быстрого возврата результатов поиска.

Кофеину также пришлось адаптироваться для выполнения различных видов поиска, чтобы учесть растущую важность новых сервисов и социальных сетей, особенно двух лидеров - Facebook и Twitter. Как и кофеин, Hummingbird был разработан для удовлетворения возникающих потребностей, предлагая более современные формы поиска, при которых пользователь задает вопрос Google. Это привело к более четкому, более четкому результату, нежели старый метод ввода ключевых слов в поле поиска. Это новое поведение было вызвано, в основном, поиском через личных помощников смартфонов, таких как Siri , Cortana и Google Now .

Важность Google обновляет имена

Итак, что со всеми основными обновлениями Google, названными в честь милых черно-белых животных? До запуска Hummingbird его предшественникам были даны имена Panda, а затем Penguin , хотя эти обновления не изменили весь алгоритм, а только обновили его часть.

Выбор имени от Google продуман для того, чтобы придать его сканеру гораздо более дружелюбный вид, нежели тот, который сразу приходит ему в голову: такой как паук . Таким образом, выбрав Колибри , Google сразу сделал свой сканер более приятным и менее пугающим. Фактически, главная причина, по которой Google выбрал тему «черно-белых животных», была в том, что SEO-сообщество говорило о методах Black Hat и White Hat.

В этом отношении Google прекрасно описал, что именно должен делать его алгоритм, и пометил SEO-факторы на страницах и за их пределами, чтобы они были белыми (в соответствии с рекомендациями поисковых систем без обмана) или черными. (попытка улучшить ранжирование способами, которые не одобрены поисковыми системами или вовлекают обман).

Колибри больше, чем дотошная красочная птица

С введением Hummingbird Google полностью изменил свою «тему». Раньше у нас был кофеин, а теперь у нас дотошная, красочная птица.

В отличие от предыдущих алгоритмов поиска , которые фокусировались на каждом отдельном слове в поисковом запросе, Hummingbird рассматривает не только каждое слово, но и то, как каждое из этих слов составляет весь вопрос. То есть принимается во внимание все предложение, разговор или значение, а не просто отдельные ключевые слова . Это делает весь поиск более «разговорным» ; например, напечатанные запросы, такие как «где находится ближайшая пиццерия» или «где я могу купить билет на автобус»

Традиционно поисковая система собирала такие слова, как «пиццерия», «купить», «автобус» и «билет», чтобы дать вам общую информацию по теме. Это начало меняться летом 2013 года, когда Google начал публиковать все более релевантные результаты. По запросу «где находится ближайшая пиццерия» теперь будут отображаться соответствующие списки ресторанов с фотографиями, отзывами и картой с булавкой для каждой компании.

График знаний и введение в «разговорный поиск»

Google работает над этим изменением в своей поисковой архитектуре с 2012 года и, возможно, даже до этого. В мае 2012 года Google выкатил График Знаний встроенный в SERP дисплей, отображающий дополнительную информацию об определенных людях, местах и ​​вещах.

Год спустя, на конференции Google I / O , сотрудники Mountain View продемонстрировали, как браузер Chrome может вести реальный разговор со своими пользователями . Это было значительное улучшение функции голосового поиска Chrome, которая говорит с вами.

Следует также отметить, что в мае 2012 года Google начал возвращать прямые ответы вверху страниц результатов поиска, тем самым уменьшая количество «синих ссылок» поисковой выдачи и делая результаты все более информативными. Этот процесс был ранее продиктован авторским надбавкой, прежде чем был постепенно прекращен и полностью удален

Голубь: локальное обновление, названное Search Engine Land

Когда лето 2013 года подходило к концу, слухи о новом обновлении повлияли на локальные поиски. завалил SEO сцену , Google никогда не называл это обновление, но в Search Engine Land его называли Pigeon . Это обновление изменило то, как Google интерпретирует подсказки местоположения. По-видимому, через два года он наконец установил более тесные связи между локальным алгоритмом и основным алгоритмом, чтобы идеально отразить запрос «где находится самая близкая пиццерия».

Локальный поиск больше не запускается только локальными модификаторами, но также и нашим географическим местоположением. Google может понять, где вы находитесь и как удовлетворить ваши потребности, а также какие корреляции среди слов, которые вы используете. Следовательно, если мы запросим просто «пиццерия» вместо «где находится ближайшая пиццерия», Google покажет список ресторанов пиццерии вверху поисковой выдачи, а также, справа, график знаний о пицце.

Простой запрос типа «пиццерия» не отражает поведение существующего алгоритма поиска в настоящее время, но демонстрирует действия, использовавшиеся до последнего десятилетия. В этом сценарии Google пытается собрать всю доступную информацию, чтобы сгенерировать ответы на запрос «пиццерия»: списки ресторанов, ссылки на веб-сайты, ссылки на новости и график знаний. «Пиццерия» слишком расплывчата, чтобы использовать ее в качестве ключевого слова. Вместо этого, более конкретный запрос, такой как «что такое (а) пиццерия», покажет вам прямой ответ и ссылки на определения слова.

Путь доверия на основе знаний (KBT)

В то время как количество прямых или «богатых ответов», используемых для быстрого ответа на запрос, постоянно увеличивается, журнал New Scientist сообщил, что исследовательская группа Google опубликовала статью, иллюстрирующую, что структура поискового архитектора более вероятна на факты, чем обратные ссылки. Они обсуждают использование Доверия на основе знаний (KBT) для определения качества веб-страницы, глядя на то, насколько точны факты / информация на соответствующей странице.

Факты на странице, наряду с репутацией страницы в Интернете, указывают на надежность этой страницы. Обратные ссылки также увеличивают вес страницы, поскольку они сопоставимы с голосами, показывающими репутацию / ценность информации на странице. Однако этот документ не следует рассматривать как план развития Google; это чисто часть текущих исследований, проводимых в Маунтин-Вью. Сказав это, он попадает в рамки последних реализаций Google, таких как разметка Schema.org и Доверие на основе знаний.

Разметка Schema.org: «сущности» на ваших страницах

График знаний Google рассматривался сообществом веб-маркетинга как угроза из-за того факта, что в большинстве случаев для этого, наряду с прямыми ответами , не требуется переход на веб-сайт, что приводит к изменению рейтинга кликов. Тем не менее, это также открывает возможность: это только один из первых шагов к поисковой системе, основанной на сущностях, а не на ключевых словах . Другими словами, данные на всех ваших страницах становятся все более важными.

В частности, соответствие между явной и неявной информацией играет ключевую роль в этой процедуре. Вы можете добавить явную информацию, используя структурированные разметки данных, в то время как неявная информация доставляется на естественном языке. Хорошо оптимизированная страница посылает те же сигналы от неявных и явных объектов . Это можно создать с помощью согласованных мета-тегов - таких как теги заголовков, мета-описания и ключевые слова - которые имеют отношение к читаемому контенту на каждой странице.

Основное отличие состоит в том, что Schema.org содержит коллекцию схем разметки структурированных данных, а не просто поле для заполнения естественным языком. Эти данные позволяют вам определять сущности и их отношения. Однако Google использует информацию из авторитетных источников, таких как Википедия , Freebase , Google Maps , FDA , для разработки Графа знаний.

Ранние тесты на основе знаний

Исследовательская группа Google, опубликовавшая газету провел ранние тесты, чтобы увидеть, как работает основанное на знаниях доверие. По словам команды, это выглядит удивительно многообещающе: «Мы применили его к 2,8 миллиардам триплетов, извлеченных из Интернета, и, таким образом, смогли надежно предсказать надежность 119 миллионов веб-страниц и 5,6 миллиона веб-сайтов».

Авторы определяют «тройки» как фактические элементы, найденные и извлеченные со страницы. Однако они также отметили, что это не будет работать согласованно на каждой веб-странице, поскольку не все они касаются сущностей и фактов, которые существуют в базе данных в стиле графа знаний. Почти наверняка, следующим большим изменением в архитектуре поисковых систем станет то, что KBT будет работать в сочетании с существующими сигналами.

Чтобы узнать больше на бумаге KBT:

Похожие

Комментарии