SEO в мире двух алгоритмов: основной доклад Pubcon, Рэнд Фишкин

Рэнд посвящает эту презентацию Дане Лукаду, которая всегда будет с нами.

Взгляд этого автора на TL:DR: Помимо традиционных факторов SEO-оптимизации (входные данные ранжирования, такие как таргетинг на ключевые слова, качество и уникальность, удобство сканирования/ботов, оптимизация сниппетов, UX/оптимизация для нескольких устройств), SEO-специалистам необходимо оптимизировать результаты поисковой выдачи ( таких как CTR, длинные клики, восполнение пробелов в контенте, усиление и лояльность, успешное выполнение задачи).

Здесь вы можете получить презентацию: http://bit.ly/twoalgo

Помнишь, когда у нас была только одна работа? Нам нужно было сделать идеально оптимизированные страницы. Команда качества поиска должна была ранжировать его, и они использовали ссылки в качестве основного сигнала. К 2007 году ссылочный спам был повсеместным. Каждый оптимизатор одержим играми в жанре Tower Defense, потому что мы любим их оптимизировать. Даже в 2012 году казалось, что Google делает лжецов из мира SEO в белых шляпах (Уил Рейнольдс).

Сегодня Рэнд говорит, что это утверждение больше не соответствует действительности. Подлинный, отличный контент вознаграждается Google лучше, чем когда-либо. Google стер старые методы, борясь с такими вещами, как спам со ссылками. И они использовали страх и неуверенность в наказании, чтобы держать сайты в узде. Зачастую использование отклонений настолько опасно, что многие из нас убивают ссылки, которые представляют ценность для наших сайтов, потому что мы так боимся санкций.

Google стал умнее

Google также научился определять намерения. Они смотрят на язык, а не только на ключевые слова.

Они предсказывают разные результаты.

Они выяснили, когда мы хотим свежести.

Они могут отделять навигационные запросы от информационных. Они связывают сущности с темами и ключевыми словами. Даже бренды стали формой сущностей. Билл Славски отметил, что Google упоминает бренды в ряде своих патентов.

Google гораздо больше соответствует своим публичным заявлениям. У них в основном есть политика, которая лучше всего соответствует сегодняшнему поисковому маркетингу.

Позиция Google в отношении машинного обучения изменилась

Во время этих достижений команда Google по обеспечению качества поиска претерпела революцию. Ранее Google отказался от машинного обучения в своем алгоритме органического ранжирования. В Google заявили, что машинное обучение не позволяет им владеть, контролировать и понимать факторы в алгоритме. Но совсем недавно комментарии Амита Сингхала предполагают, что кое-что изменилось.

В 2012 году Google опубликовал статью о том, как они используют машинное обучение для прогнозирования кликабельности рекламы. Инженеры Google вызвали свою систему SmartASS (очевидно, НА САМОМ ДЕЛЕ это название системы!). К 2013 году Мэтт Каттс говорил в Pubcon о том, как Google может публично использовать машинное обучение (ML) в обычном поиске.

По мере того, как машинное обучение берет на себя большую часть алгоритма Google, основы ранжирования меняются. Google открыто рассказывает о том, как они используют машинное обучение для распознавания и классификации изображений. Они берут факторы, которые могут использовать для классификации изображений, а затем добавляют обучающие данные (вещи, которые говорят машине, что что-то является кошкой, собакой, обезьяной и т. д.), и есть процесс обучения, который приводит их к алгоритму наилучшего совпадения. Затем они могут применить этот шаблон ко всем оперативным данным.

Слайд-презентация представителя Google Джеффа Дина о глубоком обучении обязательна к прочтению для SEO-специалистов. Рэнд говорит, что это необходимо для чтения и не слишком сложно для восприятия. Джефф Дин — сотрудник Google, над которым в Google любят подшучивать: «Раньше скорость света в вакууме составляла около 35 миль в час. Пока Джефф Дин не провел выходные, оптимизируя физику».

Отказы, клики, время ожидания — все это качества в процессе машинного обучения, и алгоритм пытается имитировать хороший опыт поисковой выдачи. Мы говорим об алгоритме построения алгоритмов. Гуглеры не учитывают факторы ранжирования. Машина сама их определяет. Данные обучения — хорошие результаты поиска.

Что означает глубокое обучение для SEO?

Гуглеры не будут знать, почему что-то ранжируется или присутствует ли переменная в алгоритме. Между читателем и Рэндом, не слишком ли это похоже на то, что говорят сейчас гуглеры? ;)

Метрики успеха запроса будут всем, что имеет значение для машин:

• Соотношение длинных и коротких кликов
• Относительный CTR по сравнению с другими результатами
• Доля искателей, выполняющих дополнительные похожие поиски
• Скорость обмена/усиления по сравнению с другими результатами
• Показатели вовлеченности пользователей в домене
• Показатели взаимодействия пользователей со страницей (как? С помощью Chrome и Android)

Если много результатов в поисковой выдаче соответствуют всем вышеперечисленным, они будут продолжать включать это. Мы будем больше оптимизировать для результатов поиска. Вероятно, в будущем они станут критериями для SEO-специалистов на сайте.

Хорошо, но влияют ли эти показатели на нас сегодня? В 2014 году Moz провел тест запросов и кликов. С тех пор стало намного труднее двигать иглу с помощью необработанных запросов и кликов. Google ловит необработанные клики и манипуляции с запросами.

В SMX Advanced Гэри Иллиес сказал, что использование кликов непосредственно в ранжировании не имеет особого смысла с таким шумом. Он сказал, что есть люди, производящие шум в щелчках, зовущие Рэнда Фишкина. - Дело закрыто! Или это … ?

Но что, если мы попробуем использовать длинные и короткие клики? В 11:39 утра 21 июня Рэнд попросил людей провести тест, в котором они быстро нажимали на результат № ¹ , а затем нажимали и задерживались на результате № 4. Результат № 4 оставался на позиции № 1 в поисковой выдаче около 12 часов. Это говорит нам о том, что результаты поиска влияют на ранжирование. (PS Это трудно воспроизвести. Не делайте этого, потому что это темная магия.)

То, что вы должны делать, это вещи, которые, естественно, заставят людей хотеть щелкнуть ваш результат в поисковой выдаче.

Выбор из двух алгоритмов

Вот почему Рэнд говорит, что мы оптимизируем два алгоритма. Мы должны выбрать, как мы сбалансируем нашу работу. Забить на старые сигналы? Они все еще работают. Ссылки все еще работают. Якорный текст по-прежнему двигает стрелку. Но мы можем видеть на горизонте более четко, чем когда-либо прежде, куда движется Google.

Классическое SEO на месте (входные данные для ранжирования) и новое SEO на месте (результаты поиска):

Использование обоих имеет значение, потому что есть два алгоритма.

Новые элементы SEO

Давайте поговорим о пяти новых элементах современного SEO.

1. Повышение CTR выше среднего

Оптимизация заголовка, мета-описания и URL-адреса немного для ключевых слов, но много для кликов. Если вы занимаете 3-е место, но можете повысить свой CTR, вы можете получить повышение рейтинга. Каждый элемент имеет значение. Узнают ли пользователи, выполняющие поиск, и хотят ли они нажать на ваш домен? URL кажется убедительным? У вас есть раскрывающийся список брендов?

Повысьте CTR с помощью брендинга или поиска по бренду, и это может дать вам дополнительный импульс. Усилия по брендингу (такие как реклама на телевидении, радио, контекстная реклама) влияют на CTR. Бюджет бренда помогает относительному рейтингу кликов и всевозможным другим сигналам ранжирования, и отчасти это связано с ростом.

С помощью более точных и настраиваемых диапазонов Google Trends вы можете фактически отслеживать влияние событий и рекламы на объем поисковых запросов. Например, произошел всплеск запросов «fitbit» после того, как Fitbit запустил рекламу в воскресенье НФЛ.

2. Превзойти другие списки поисковой выдачи по вовлеченности

Вместе зависание и длинные клики могут в значительной степени определить ваше место в рейтинге (и как долго). Что влияет на них? Вот контрольный список SEO для лучшего взаимодействия:

• Контент, удовлетворяющий сознательные и бессознательные потребности искателя.
• Скорость, скорость и еще раз скорость
• Обеспечение наилучшего UX в каждом браузере
• Побуждение посетителей углубиться в ваш сайт
• Избегайте функций, которые раздражают или отпугивают посетителей

Пример: The New York Times предлагает привлекательную графику, в которой посетителям предлагается нарисовать наилучший вариант графика.

3. Заполнение пробелов в знаниях посетителей

Google ищет сигналы, которые показывают страницу, удовлетворяет все потребности искателя. Модели машинного обучения могут отметить, что наличие определенных слов, фраз и тем предсказывает более успешный поиск. Ранжирование идет к страницам/сайтам, которые заполняют пробелы в знаниях искателей. СОВЕТ. Ознакомьтесь с Alchemy API или MonkeyLearn. Пропустите через них свой контент, чтобы увидеть, как он работает с точки зрения машинного обучения.

4. Получайте больше репостов, ссылок и лояльности за посещение

Данные Buzzsumo и Moz показывают, что очень немногие статьи получают репост/ссылки, и что эти два показателя не имеют никакой корреляции. Люди делятся многими вещами, которые они никогда не читали. Google почти определенно классифицирует разные виды поисковой выдачи по-разному. Например, большое количество репостов медицинской информации не поднимет результат в рейтинге; точность будет важнее.

Новый KPI: количество репостов и ссылок на 1000 посещений. Уникальные посещения по репостам + ссылки.

Также важно знать, что заставляет людей возвращаться или мешает им это сделать.

Нам не нужен лучший контент, нам нужен 10-кратный контент (т. е. контент, который в 10 раз лучше, чем лучшее, что есть на данный момент).

5. Выполнение задачи искателя (а не только его запроса)

Задача = чего они хотят достичь, когда делают этот запрос. Google не хочет мультипоискового пути постоянно сфокусированных запросов. Им нужен широкий поиск, для которого они заполняют все шаги, а вы выполняете свою задачу.

Поисковая система может использовать данные о посещениях, чтобы повысить рейтинг сайта, даже если у него нет традиционных сигналов ранжирования. Страницы, которая отвечает на первоначальный запрос, может быть недостаточно, особенно если конкуренты разрешают выполнение задачи.

Алгоритм 1: Google

Алгоритм 2: Подмножество людей, которые взаимодействуют с вашим контентом (в результатах поиска и вне их).

«Создавайте страницы для людей, а не для двигателей» — ужасный совет.

Двигателям нужно многое из того, что мы всегда делали, и нам лучше продолжать это делать. Людям нужны дополнительные вещи, и нам тоже лучше это сделать.

Бонусные ссылки:

• http://bit.ly/10Xcontent
• http://bit.ly/sharesvslinks