2つのアルゴリズムの世界におけるSEO：RandFishkinによるPubcon基調講演
公開: 2022-06-12
ランドはこのプレゼンテーションを、常に私たちと一緒にいるDanaLookadooに捧げます。
この著者のTL：DRの考え方：従来のSEO最適化要因（キーワードターゲティング、品質と一意性、クロール/ボットの使いやすさ、スニペットの最適化、UX /マルチデバイスの最適化などのランキング入力）に加えて、SEOは検索者の出力を最適化する必要があります（ CTR、ロングクリック、コンテンツギャップの達成、増幅と忠誠心、タスク完了の成功など）。
プレゼンテーションを入手できる場所は次のとおりです：http：//bit.ly/twoalgo
仕事が1つしかなかったときのことを覚えていますか？ 完全に最適化されたページを作成する必要がありました。 検索品質チームはそれをランク付けし、主要なシグナルとしてリンクを使用しました。 2007年までに、リンクスパムはいたるところに存在していました。 私たちは最適化するのが大好きなので、すべてのSEOはタワーディフェンスゲームに夢中になっています。 2012年でさえ、GoogleがホワイトハットSEOの世界から嘘つきを作っているように感じました（-WilReynolds）。
ランドは今日、その声明はもはや真実ではないと言います。 本物の素晴らしいコンテンツは、これまで以上にGoogleから報われています。 グーグルはリンクスパムのようなものと戦うことによって古い学校の慣習を消しました。 そして、彼らはペナルティの恐れと不確実性を利用して、サイトを一列に並べています。 否認を使用することはしばしば非常に危険であるため、ペナルティを非常に恐れているため、私たちの多くはサイトに価値を提供するリンクを殺しています。
Googleはよりスマートになりました
グーグルも意図を理解するのが上手になりました。 彼らはキーワードだけでなく言語にも目を向けます。
彼らは多様な結果を予測します。
彼らは私たちがいつ新鮮さを求めているかを理解しました。
ナビゲーションクエリと情報クエリを区別できます。 エンティティをトピックやキーワードに結び付けます。 ブランドでさえ、実体の一形態になっています。 ビル・スラフスキーは、グーグルが彼らの出願された特許の数でブランドに言及していると述べました。
グーグルは彼らの公式声明とはるかに一致している。 彼らは主に今日の検索マーケティングを行うための最良の方法と一致するポリシーを持っています。
Googleの機械学習に対する姿勢が変わりました
これらの進歩の間に、Googleの検索品質チームは革命を遂げました。 早い段階で、Googleはオーガニックランキングアルゴリズムで機械学習を拒否しました。 グーグルは、機械学習は彼らにアルゴリズムの要素を所有させ、制御させ、理解させなかったと言った。 しかし最近では、Amit Singhalのコメントは、その一部が変更されたことを示唆しています。
2012年、Googleは、機械学習を使用して広告のクリック率を予測する方法に関する論文を発表しました。 GoogleのエンジニアがSmartASSシステムを呼び出しました（実際にはそれがシステムの名前です！）。 2013年までに、Matt CuttsはPubconで、Googleが有機検索で機械学習（ML）を公に使用する方法について話しました。
MLがGoogleのアルゴリズムを引き継ぐにつれて、ランキングの基盤が変化します。 Googleは、画像認識と分類でMLをどのように使用するかについて公開しています。 それらは、画像を分類するために使用できる要素を取り、トレーニングデータ（マシンに猫、犬、猿などを伝えるもの）を追加し、それらを最適なアルゴリズムに導く学習プロセスがあります。 次に、そのパターンをライブデータ全体に適用できます。
ディープラーニングに関するGoogleの代表者であるジェフディーンのスライドプレゼンテーションは、SEOにとって必読です。 ランドは、これは必読であり、消費するのはそれほど難しいことではないと言います。 ジェフディーンはGoogleの仲間であり、Googleで大いに楽しんでいる人です。「真空中の光の速度は時速約35マイルでした。 ジェフディーンが週末を過ごして物理学を最適化するまで。」
バウンス、クリック、滞留時間—これらはすべて機械学習プロセスの品質であり、アルゴリズムは優れたSERPエクスペリエンスをエミュレートしようとします。 アルゴリズムを構築するためのアルゴリズムについて話しています。 Google社員はランキング要素をフィードしません。 マシンはそれら自体を決定します。 トレーニングデータは優れた検索結果です。
ディープラーニングはSEOにとって何を意味しますか？
Google社員は、何かがランク付けされる理由や、変数がアルゴリズムに含まれているかどうかを知りません。 読者とランドの間では、それはGoogle社員が今言っていることとよく似ていませんか？ ;）
クエリの成功指標は、マシンにとって重要なすべてのものになります。
- ロングクリックとショートクリックの比率
- 相対クリック率とその他の結果
- 追加の関連検索を行う検索者の割合
- 共有/増幅率と他の結果
- ドメイン全体のユーザーエンゲージメントの指標
- ページでのユーザーエンゲージメントの指標（どのように？ChromeとAndroidを使用して）
SERPの多くの結果が上記のすべてを実行する場合、それらはそれを含め続けます。 サーチャー出力用にさらに最適化する予定です。 これらは、将来的にオンサイトSEOの基準になる可能性があります。
OK —しかし、これらの指標は今日私たちに影響を与えていますか？ 2014年、Mozはクエリとクリックのテストを行いました。 それ以来、生のクエリとクリックで針を動かすのははるかに困難になりました。 グーグルは生のクリックとクエリ操作に追いついている。
SMX Advancedで、Gary Illyesは、ランキングで直接クリックを使用しても、そのノイズにはあまり意味がないと述べました。 彼は、ランド・フィシュキンを呼び、クリック音でノイズを発生させる人々がいると言いました。 –名探偵コナン！ またはそれは … ？
しかし、ロングクリックとショートクリックを試してみたらどうなるでしょうか。 6月21日の午前11時39分に、ランドは人々にテストを行うように依頼しました。そこでは、結果No. 1をすばやくクリックして戻し、次にNo.4の結果をクリックしてそこに留まりました。 4位の結果はSERPの1位に約12時間留まりました。 これは、サーチャーの出力がランキングに影響を与えることを示しています。 （PSこれは複製するのが難しいです。それは暗い魔法なので、複製しないでください。）
あなたがしなければならないことは、人々がSERPであなたの結果をクリックしたくなるようなことです。
2つのアルゴリズムの選択
これが、ランドが2つのアルゴリズムを最適化していると言う理由です。 仕事のバランスをとる方法を選択する必要があります。 古い信号のハンマー？ 彼らはまだ動作します。 リンクは引き続き機能します。 アンカーテキストはまだ針を動かします。 しかし、Googleがどこに向かっているのか、これまで以上に明確に地平線を見ることができます。
従来のオンサイトSEO（ランキング入力）と新しいオンサイトSEO（検索者出力）：
2つのアルゴリズムがあるため、両方を使用することが重要です。
SEOの新しい要素
現代のSEOの5つの新しい要素について話しましょう。
1.平均クリック率を超えるパンチ
タイトル、メタディスクリプション、URLをキーワード用に少し最適化しますが、クリック用に多くを最適化します。 ランク3でもクリック率を上げることができれば、ランクを上げることができます。 すべての要素が重要です。 検索者はあなたのドメインを認識してクリックしたいですか？ URLは説得力があるように見えますか？ ブランドのドロップダウンはありますか？
ブランディングまたはブランド検索を通じてCTRを向上させると、さらに後押しされる可能性があります。 ブランディングの取り組み（テレビ、ラジオ、PPCでの広告など）は、CTRに影響を与えます。 ブランド予算は、相対的なクリック率やその他のあらゆる種類のランキングシグナルに役立ち、その上昇がこの一部を引き起こしています。
Googleトレンドのより正確でカスタマイズ可能な範囲を使用すると、検索クエリの量に対するイベントや広告の影響を実際に見ることができます。 たとえば、Fitbitが日曜日にNFLで広告を掲載した後、「fitbit」クエリが急増しています。
2.エンゲージメントで仲間のSERPリストを打ち負かす
一緒に、ポゴスティックとロングクリックはあなたがどこにランク付けするか（そしてどのくらいの期間）を決定するかもしれません。 それらに影響を与えるものは何ですか？ エンゲージメントを向上させるためのSEOのチェックリストは次のとおりです。
- 検索者の意識的および無意識的なニーズを満たすコンテンツ
- スピード、スピード、そしてもっとスピード
- すべてのブラウザで最高のUXを提供
- あなたのサイトに深く入り込むように訪問者を説得する
- 訪問者を苛立たせたり、やめさせたりする機能を回避する
例：New York Timesには、訪問者にグラフの最良の仕上がりを描くように求めるエンゲージメントの高いグラフィックがあります。
3.訪問者の知識のギャップを埋める
Googleは、ページを表示するシグナルを探して、検索者のすべてのニーズを満たします。 MLモデルは、特定の単語、フレーズ、トピックの存在が検索の成功を予測していることに気付く場合があります。 ランキングは、検索者の知識のギャップを埋めるページ/サイトに移動します。 ヒント：AlchemyAPIまたはMonkeyLearnを確認してください。 それらを介してコンテンツを実行し、MLの観点からコンテンツがどのように機能するかを確認します。
4.訪問ごとにより多くのシェア、リンク、ロイヤルティを獲得する
BuzzsumoとMozのデータによると、シェア/リンクを獲得している記事はごくわずかであり、これら2つには相関関係がありません。 人々は、読んだことのないものをたくさん共有しています。 Googleは、ほぼ間違いなく、さまざまな種類のSERPをさまざまに分類しています。 たとえば、医療情報に関する多くの共有は、結果をランキングに上げることはありません。 精度がより重要になります。
新しいKPI：1,000回の訪問あたりの共有とリンク。 シェア+リンクを介したユニーク訪問。
何が人々を帰らせるのか、あるいはそうするのを妨げるのかを知ることも重要です。
より良いコンテンツは必要ありません。10倍のコンテンツ（つまり、現在の最高のコンテンツの10倍のコンテンツ）が必要です。
5.（クエリだけでなく）検索者のタスクを実行する
タスク=クエリを実行するときに達成したいこと。 グーグルは、継続的に焦点を合わせたクエリのマルチサーチパスを望んでいません。 彼らは彼らがすべてのステップを記入し、あなたがあなたのタスクを完了する幅広い検索を望んでいます。
検索エンジンは、クリックストリームデータを使用して、従来のランキングシグナルがない場合でも、サイトを上位にランク付けするのに役立てることができます。 特に競合他社がタスクの完了を許可している場合は、最初のクエリに答えるページでは不十分な場合があります。
アルゴ1：グーグル
アルゴ2：コンテンツと相互作用する人類のサブセット（検索結果の内外）
「エンジンではなく人のためにページを作る」というのはひどいアドバイスです。
エンジンには、私たちが常に行ってきた多くのことが必要であり、それを継続する方がよいでしょう。 人々は追加のものを必要とし、私たちもそれを行う方が良いです。
ボーナスリンク：
- http://bit.ly/10Xcontent
- http://bit.ly/sharesvslinks