Jak dostosować swoje SEO do Google Rankbrain?

Społeczność SEO wiele słyszała o Rankbrain w ciągu ostatnich miesięcy, nawet jeśli Google sformalizował ten algorytm w 2015 roku. Ale co naprawdę zmienia Rankbrain w praktyce dla Twojej strategii SEO i jak ją zastosować? Oto kilka rad.

Co to jest Rankbrain: przypomnienia

Rankbrain to algorytm AI, który uzupełnia główne algorytmy rankingowe Google. Jak wyjaśnił to OnCrawl przy pierwszej próbie zdefiniowania Rankbrain, nie powinieneś traktować go jako filtra lub kary, ale bardziej jako nowe dostosowanie lub czynnik z wyszukiwarki.
Dlatego Rankbrain współpracuje ze sztuczną inteligencją i pomaga SERPom Google zrozumieć, czego szukasz – jeśli nie rozpoznaje Twojego zapytania, co zdarza się często – lub jeśli strona pasuje do żądania. Rankbrain jest w stanie uczyć się i ewoluować bez interwencji człowieka, a priori.
Podsumowując, Rankbrain pozwala Google stać się pragmatycznym, a przez to mądrzejszym.

Dlaczego Google potrzebuje Rankbrain

Rankbrain od pierwszego dnia ma duże znaczenie dla Google: musi być jakiś powód. Często czytamy (chociaż informacje nie są aktualne), że jest to trzeci czynnik w rankingu Google, w kolejności ważności, po treści i linkach zewnętrznych.
Przed 2015 r. Google wykryło, że około 15% wpisujących (lub dyktowanych) wyszukiwań przez użytkowników nigdy wcześniej nie było wpisywanych. Nie były one znane wyszukiwarce i dlatego Google nie wiedziało, jak traktować je z dokładnością. Jednak 15% odpowiada 500 milionom żądań dziennie! W 2007 r. wskaźnik ten wynosił 20-25%.
Jak Google potraktowało te nieznane zapytania? W niektórych przypadkach Google korzystało z „Wykresu wiedzy”, aby zidentyfikować nazwane podmioty w żądaniu: lokalizację, firmy, wydarzenia itp. Ale to wciąż nie wystarczało. Google potrzebował inteligencji, aby odgadnąć znaczenie słów.
Właśnie wtedy powstał Rankbrain: nowy mózg wyszukiwarki Mountain View.
Jego specyfika: dostosuj i zrozum jej błędy. Rzeczywiście, sztuczna inteligencja zastosowana w Rankbrain pozwala mu ewoluować. Wpisujesz zapytanie, Google wyświetla strony wyników wyszukiwania. Do tego czasu wszystko jest w normie. Ale Rankbrain bierze pod uwagę kilka nowych parametrów w porównaniu z klasycznymi czynnikami SEO (kryteriami na stronie i poza nią):

• Zamiast pokazywać strony zawierające słowa zapytania, algorytm stara się zrozumieć znaczenie tych słów oraz pytania i daje wyniki, które wydają się pasować do Twojego pytania. Dotyczy to w szczególności niedokładnych zapytań, takich jak „Co to jest płacz sowy” lub „Dlaczego jaguary są czarne”. Nie będziemy rozwijać stosowanej tutaj metody, ale przede wszystkim musisz pamiętać, że Rankbrain uczy się, jak łączyć słowa między nimi, łącząc je w pojęcia, badając sposób, w jaki znane słowa są powiązane między nimi w treści. W ten sposób może łączyć terminy „czarne jaguary” i „melanizm”.

• Zadowolenie użytkowników: Rankbrain obserwuje, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję ze stronami, aby wiedzieć, czy są zadowoleni z oferowanych wyników. Wykorzystuje całą gamę parametrów, ponieważ nie możemy nic ukryć przed Google: organiczny współczynnik klikalności, czas spędzony, efekt „pogo-sticking” (fakt szybkiego powrotu do zapytania Google i sprawdzenia innych wyników) itp…

Co zmienia się w praktyce?

Zrozum algorytm, aby się dostosować

Te dwa eksponowane parametry wiążą się z dwiema bezpośrednimi konsekwencjami dla twoich strategii SEO.
Z jednej strony nie ma już znaczenia kierowanie na powtórzenie słowa kluczowego na stronie, które ma być postrzegane jako istotne dla tematu. Przeciwnie. Upychanie słów kluczowych może być niekorzystne i nie pomaga w zrozumieniu tematu strony.
Twoja strona będzie postrzegana jako odpowiednia dla zapytania, jeśli:

• Posiada bogatą treść, która zawiera odpowiednie wyrażenia „wspierające” koncepcję kryjącą się za zapytaniem;
• Prawidłowo odpowiada na prośbę użytkownika, na jego oczekiwanie i intencję;
• Zadowoli użytkownika: szybkość strony, atrakcyjna treść, sprawia, że ​​chce się klikać i przewijać, itp…

Innymi słowy, jeśli Twoja strona mimowolnie wyróżnia się zapytaniem, które nie pasuje do jej tematu, rozczarowanie użytkownika pozwoli Rankbrain dowiedzieć się, że strona nie należy do wyników tego konkretnego zapytania – dla danego użytkownika lub dla wszystkich. Kiedyś wystarczyło zrobić zoptymalizowaną stronę dla terminu „dailymotion”, który został umieszczony w adresie URL, tagu tytułowym, H1 i 20 razy w treści, aby umieścić swoją stronę na pierwszych stronach Google (ja nawet znał witrynę typu „katalogi”, która zajęła drugie miejsce w rankingu yahoo.com). Ale ponieważ użytkownik, który szuka tego terminu, w rzeczywistości szuka określonej witryny lub przynajmniej filmów, a nie katalogu lub głupio zoptymalizowanej strony, strona wprowadzała w błąd użytkownika, a raczej wyszukiwarkę.

Trafność i adekwatność treści

Ważniejszą radą, jak radzić sobie z Rankbrain, jest myślenie o treści z uwzględnieniem tego, o czym mówisz – tak jak robi to Wikipedia – i używanie słownictwa związanego z tematem, koncepcją. Oczywiście nie można kierować na tę samą stronę kilku zupełnie różnych słów kluczowych. Na przykład strona nie może jednocześnie mówić o „programach Netflix” i „grach wideo”. Albo musi ogólnie mówić o dostępnych programach w VOD i mówić o Netflix i Amazon, które są nazwanymi podmiotami powiązanymi z tematem.
Rzeczywiście, nazwane byty są dobrym sposobem na przekazanie Rankbrainowi wskaźników, aby zrozumieć temat, o którym mówisz. Nie możemy napisać na przykład artykułu o Harrym Potterze bez uwzględnienia JK Rowling, Dumbledore'a, Hermiony, Hogwartu itp.
Wymienione byty pomagają Rankbrainowi usunąć wszelkie niejasności z tematu strony: kiedy mówisz o jaguarach, czy mówisz o tych z zoo w La Fleche, tych, którzy grają w piłkę nożną w Jacksonville, czy znowu o sedanie?
Istnieje kilka narzędzi do wyszukiwania nazwanych jednostek w tekście lub temacie: jest to narzędzie IBM, Watson lub wykrywacz jednostek z zestawu narzędzi SEO OnCrawl.

Nazwane podmioty z OnCrawl SEO Toolbox

Innym sposobem na wzbogacenie treści jest poszukiwanie terminów semantycznie zbliżonych do tematu przez wyszukiwarki: tak nazwaliśmy LSI od „Latent Semantic Indexing”: metoda używana do określania relacji między terminami a pojęciami w zawartość. To pozwala uzyskać rodzaj „odcisku stopy” wokół terminu, który często go definiuje i pozwolić Google poprawnie odpowiedzieć na pytania typu „Który z nich to czerwona planeta” lub „Jak się nazywa martwy łysy aktor” (Ty myślałeś o Yulu Brynnerze, ale miałeś zaciemnienie).
W ciągu ostatnich lat pojawiło się wiele narzędzi SEO, które zautomatyzowały analizę semantyczną, co jest dowodem na to, że temat jest modny w sieci: textfocus.net, cocon.se, żeby wymienić tylko kilka.
Przykład: ja, jako fan gier planszowych, muszę napisać artykuł wyjaśniający zasady gry „Czerwony płomień”. Jeśli poszukam „Czerwonego Płomienia”, znajdę ciekawe terminy, ale nie dość zorientowane na grę planszową: wycieczka, przyjazd, rowerzyści, pierwszy itd…

Analiza semantyczna z naciskiem na tekst: „Czerwony płomień”

W przeciwnym razie pytanie o „Gra planszowa z czerwonymi płomieniami” daje mi kilka pomysłów na bardziej zorientowaną treść dotyczącą tego, o czym chcę rozmawiać: karty, gracze, taktyka, pudełka, zasady, aspiracja (jeden z punktów zasad gry) itp. …

Analiza dla „gry planszowej Red Flame”

Zadowolenie użytkownika

I na koniec trzeba pomyśleć o zwiększeniu satysfakcji użytkownika na wszelkie sposoby: szybkość strony, jakość treści, uzyskać krótkie, atrakcyjne dla czytelnika wprowadzenie itp… Ten punkt jest tematem samym w sobie!