- Znaczenie nazw aktualizowanych przez Google
- Koliber to więcej niż drobiazgowy kolorowy ptak
- Wykres wiedzy i wprowadzenie „wyszukiwanie konwersacyjne”
- Pigeon: lokalna aktualizacja nazwana przez Search Engine Land
- Ścieżka zaufania opartego na wiedzy (KBT)
- Narzuty Schema.org: „podmioty” na Twoich stronach
- Wczesne testy oparte na wiedzy
Od początku lata 2013 r. widzieliśmy duże zmiany w algorytmach Google iw rezultacie do technik i strategii SEO.
Wcześniej był to Google Panda , filtr, który zapobiega stronom niskiej jakości i / lub stronom z rankingu na stronie wyników wyszukiwania, rozwijane co miesiąc z wielotygodniowymi aktualizacjami . Rok później i wykres wiedzy , baza wiedzy wykorzystywana przez Google aby poprawić wyniki swojej wyszukiwarki, uzyskano niezwykłą ekspansję o + 50,4% w porównaniu z ogromnym zestawem danych przechowywanym przez MozCast, a ponad jedna czwarta wszystkich wyszukiwań wykazała pewien wpis w Grafie wiedzy .
Następnie, pod koniec sierpnia 2013 r., Google zaczął korzystać z Hummingbird, ale 26 września czekał na 15-lecie firmy, aby ogłosić zmianę. Był to zupełnie nowy algorytm, a nie tylko aktualizacja starszych wersji, jednak niektórzy porównali go z wcześniejszym Google Caffeine - architekturą wyszukiwania z 2009 roku, zaprojektowaną w celu szybszego powrotu do wyników wyszukiwania.
Kofeina musiała również przystosować się do wykonywania różnego rodzaju wyszukiwań, aby uwzględnić rosnące znaczenie nowych usług i sieci społecznościowych, zwłaszcza dwóch liderów Facebooka i Twittera. Podobnie jak Kofeina, Hummingbird został zaprojektowany w celu zaspokojenia pojawiających się potrzeb, przynosząc korzyści bardziej nowoczesnym formom wyszukiwania, dzięki którym użytkownik pyta Google o pytanie. Dało to bardziej wyraźny wynik, a nie starą metodę wpisywania słów kluczowych w polu wyszukiwania. To nowe zachowanie było napędzane głównie przez wyszukiwanie przez osobistych asystentów smartfonów, takich jak Siri , Cortana i Google Now .
Znaczenie nazw aktualizowanych przez Google
Więc co z wszystkimi głównymi aktualizacjami Google nazwanymi po uroczych czarno-białych zwierzętach? Do czasu wystrzelenia Hummingbirda , jego poprzednicy otrzymali imiona Panda, a potem Pingwin , chociaż te aktualizacje nie zmieniły całego algorytmu, tylko zaktualizowana część.
Wybór nazwy przez Google jest sprytnie pomyślany, aby dać swojemu robakowi bardziej przyjazne odczucia niż te przerażające, które natychmiast przychodzą na myśl: takie jak pająk . Wybierając Hummingbird , Google od razu uczynił jego robota bardziej przyjemnym i mniej przerażającym. W rzeczywistości głównym powodem, dla którego Google podjął temat „czarno-białych zwierząt”, było to, że społeczność SEO mówiła o technikach Black Hat i White Hat.
W tym względzie Google doskonale opisywało dokładnie, co zamierza zrobić jego algorytm, oznaczając czynniki SEO na stronach i poza nimi, aby zobaczyć je jako białe (zgodne z wytycznymi wyszukiwarek bez żadnych oszustw) lub czarne (próba poprawy rankingu w sposób, który nie został zaakceptowany przez wyszukiwarki lub wymaga oszustwa).
Koliber to więcej niż drobiazgowy kolorowy ptak
Wraz z wprowadzeniem Hummingbird, Google całkowicie zmienił swój „temat”. Wcześniej mieliśmy kofeinę, a teraz mamy drobiazgowego, kolorowego ptaka.
W przeciwieństwie do poprzednich algorytmów wyszukiwania , które skupiały się na każdym pojedynczym słowie w zapytaniu, Hummingbird rozważa nie tylko każde słowo, ale także to, w jaki sposób każde z tych słów stanowi całość pytania. To znaczy: całe zdanie, rozmowa lub znaczenie są brane pod uwagę, a nie tylko poszczególne słowa kluczowe . To sprawia, że całe wyszukiwanie jest bardziej „konwersacyjne” ; na przykład zapytania na maszynie, takie jak „gdzie jest najbliższa pizzeria” lub „gdzie mogę kupić bilet autobusowy”
Tradycyjnie wyszukiwarka zbiera słowa takie jak „pizzeria”, „kup”, „autobus” i „bilet”, aby uzyskać ogólne informacje na ten temat. To zaczęło się zmieniać latem 2013 r., Kiedy Google zaczęło zgłaszać coraz bardziej trafne wyniki. Pytanie „gdzie jest najbliższa pizzeria” będzie teraz produkować odpowiednie oferty restauracji ze zdjęciami, recenzjami i mapą z pinezką dla każdej firmy.
Wykres wiedzy i wprowadzenie „wyszukiwanie konwersacyjne”
Google pracuje nad tą zmianą w swojej architekturze wyszukiwania od 2012 r., A może nawet wcześniej. W maju 2012 r. Google opracował wykres wiedzy , zintegrowany z SERP wyświetlacz zapewniający dodatkowe informacje na temat określonych osób, miejsc i rzeczy.
Rok później na konferencji Google I / O personel Mountain View zademonstrował, jak przeglądarka Chrome mogła przeprowadzić rzeczywistą rozmowę z użytkownikami . To była znacząca poprawa w funkcji wyszukiwania głosowego Chrome, która mówi do Ciebie.
Należy również wspomnieć, że w maju 2012 r. Google zaczęło zwracać bezpośrednie odpowiedzi na górze strony wyników wyszukiwania, zmniejszając w ten sposób SERP „niebieskie linki” i zwiększając liczbę informacji. Proces ten był wcześniej sterowany przez narzut autorstwa, a następnie całkowicie wycofany
Pigeon: lokalna aktualizacja nazwana przez Search Engine Land
Ponieważ lato 2013 dobiegało końca, plotka o nowej aktualizacji miała wpływ na lokalne wyszukiwania przytłoczył scenę SEO . Google nigdy nie nazwał tej aktualizacji, ale w krainie wyszukiwarek nazwano go Pigeon . Ta aktualizacja zmieniła sposób, w jaki Google interpretuje wskazówki dotyczące lokalizacji. Najwyraźniej po dwóch latach udało się w końcu stworzyć bliższe powiązania między lokalnym algorytmem a algorytmem rdzenia, aby idealnie odzwierciedlić zapytanie „gdzie jest najbliższa pizzeria”.
Lokalne wyszukiwania nie są już uruchamiane tylko przez lokalne modyfikatory, ale także przez naszą lokalizację geograficzną. Google jest w stanie zrozumieć, gdzie jesteś i jak zaspokoić Twoje potrzeby, a także jakie korelacje znajdują się wśród użytych słów. W związku z tym, jeśli zapytamy tylko o „pizzerię” zamiast „gdzie jest najbliższa pizzeria”, Google wyświetli listę restauracji pizzerii na górze SERP, a także, po prawej stronie, wykres wiedzy na temat pizzy.
Zapytanie tak proste, jak „pizzeria”, nie odzwierciedla sposobu, w jaki obecnie zachowuje się istniejący algorytm wyszukiwania, ale demonstruje działania tego, które zastosowano do ostatniej dekady. W tym scenariuszu Google próbuje zebrać wszystkie dostępne informacje, aby wygenerować odpowiedzi na zapytanie „pizzeria”: wykazy restauracji, linki do stron, linki do wiadomości i wykres wiedzy. „Pizzeria” jest zbyt ogólnikowa, aby użyć jej jako słowa kluczowego. Zamiast tego bardziej szczegółowe zapytanie, takie jak „co to jest (a) pizzeria”, pokaże Ci bezpośrednią odpowiedź i linki do definicji tego słowa.
Ścieżka zaufania opartego na wiedzy (KBT)
Podczas gdy liczba bezpośrednich odpowiedzi lub „bogatych odpowiedzi”, które są wykorzystywane do szybkiej odpowiedzi na zapytanie, stale rośnie, magazyn New Scientist poinformował, że zespół badawczy Google opublikował dokument ilustrujący, że struktura architekta wyszukiwania jest bardziej prawdopodobna na faktach niż wstecznych. Omawiają wykorzystanie zaufania opartego na wiedzy (KBT) w celu określenia jakości strony internetowej, sprawdzając, jak dokładne są fakty / informacje na odpowiedniej stronie.
Fakty na stronie, obok reputacji strony w Internecie, wskazywały na wiarygodność tej strony. Linki zwrotne zwiększają również wagę strony, ponieważ są porównywalne z głosami pokazującymi reputację / wartość informacji o stronie. Jednak tego artykułu nie należy traktować jako mapy rozwoju Google; jest to jedynie część obecnych badań przeprowadzanych w Mountain View. Mimo to jest to wzór najnowszych implementacji Google, takich jak Schema.org Mark-up i The Knowledge-Based Trust.
Narzuty Schema.org: „podmioty” na Twoich stronach
Wykres wiedzy Google był postrzegany przez społeczność marketingu internetowego jako zagrożenie ze względu na fakt, że w większości przypadków to, wraz z bezpośrednimi odpowiedziami , nie wymaga kliknięcia na stronie internetowej, powodując w ten sposób obniżenie CTR. Jednak otwiera to również szansę: to tylko jeden z pierwszych kroków w kierunku wyszukiwarki opartej na podmiotach, a nie wyłącznie na słowach kluczowych . Innymi słowy, dane na wszystkich twoich stronach stają się coraz ważniejsze.
W szczególności zgodność między informacjami jawnymi i ukrytymi odgrywa kluczową rolę w tej procedurze. Możesz dodawać jawne informacje, korzystając z ustrukturyzowanych znaczników danych, podczas gdy ukryte informacje są dostarczane za pomocą języka naturalnego. Dobrze zoptymalizowana strona wysyła te same sygnały z jednostek ukrytych i jawnych . Można to utworzyć za pomocą spójnych metatagów - takich jak tagi tytułów, opisy meta i słowa kluczowe - które są istotne dla czytelnej treści na każdej stronie.
Główna różnica polega na tym, że Schema.org zawiera zbiór ustrukturyzowanych schematów oznaczania danych, nie jest to tylko pole do wypełnienia językiem naturalnym. Te dane umożliwiają zdefiniowanie jednostek i ich relacji. Jednak Google pobiera informacje z autorytatywnych źródeł, takich jak Wikipedia , Freebase , Google Maps , FDA , aby zaprojektować wykres wiedzy.
Wczesne testy oparte na wiedzy
Zespół badawczy Google, który opublikował artykuł przeprowadził wczesne testy, aby zobaczyć, jak działa zaufanie oparte na wiedzy. Zdaniem zespołu wygląda to niezwykle obiecująco: „Zastosowaliśmy go do 2,8 miliarda trójek wyekstrahowanych z sieci i dzięki temu byliśmy w stanie wiarygodnie przewidzieć wiarygodność 119 milionów stron internetowych i 5,6 miliona stron internetowych”.
Autorzy definiują „trójki” jako elementy faktyczne znalezione i wyodrębnione ze strony. Zwrócili jednak uwagę, że nie będzie to działać konsekwentnie na wszystkich stronach internetowych, ponieważ nie wszystkie z nich dotyczą jednostek i faktów, które istnieją w bazie danych w stylu Wiedzy Graficznej. Prawie na pewno kolejna duża zmiana w architekturze wyszukiwarek spowoduje, że KBT będzie działać w połączeniu z istniejącymi sygnałami.
