Влияние на SEO будет очень незначительным или отсутствующим. Если ваш сайт хорошо ранжируется в результатах поиска, новое обновление возможно никак не повлиять на рейтинг сайта. Однако, вы можете включить некоторые дополнительные стратегии в создание контента, чтобы получить максимальную отдачу от этого обновления.
· Вы можете сосредоточиться на подробном содержании с дополнительной информацией и подробностями в контексте вашей статьи.
· Вы можете использовать дополнительные ключевые слова (но не слишком оптимизированные) для разных отрывков, чтобы помочь Google понять релевантность каждого отрывка поисковому запросу.
· Постарайтесь охватить как можно больше тем в своем контенте.
· Отвечайте на часто задаваемые вопросы и используйте ключевые слова с длинными хвостами в своем контенте.
· Если вы включаете немного другую тему в контекст своего поста, убедитесь, что он хорошо оптимизирован для поисковых запросов.
От этого фильтра не так уж много причин сойти с ума. Это только позволит Google лучше понимать контент, чем раньше, чтобы лучше обслуживать пользователей через результаты поиска.
По словам Мартина Сплитта из Google,
«Это просто небольшое изменение, когда мы пытаемся помочь тем, кто не обязательно знаком с SEO, структурированием контента или стратегией контента, потому что многие люди создают эти длинные страницы, которые действительно имеют очень сложный рейтинг для всего. «потому что все так разбавлено в этом протяжном содержании».
Вот некоторые ключевые моменты, которые веб-мастера могут узнать о фильтре Google Passage Ranking:
· Ранжирование переходов – это автоматизированная функция для выборки определенных разделов контента для ответов на поисковые запросы.
· Рейтинг Google Passage направлен на то, чтобы охватить несколько тем в контенте для лучшего поиска.
· Вам не нужно оптимизировать существующий контент для ранжирования прохождения.
· Может быть, полезно иметь длинный рейтинг контента для более конкретных поисков, чтобы ответить на конкретные вопросы.
· Это небольшое изменение в том, как поисковые роботы Google взаимодействуют с контентом после обновления.
· Вам не нужно предпринимать никаких действий в рамках вашей стратегии SEO.
· Это обновление влияет на 7% поисковых запросов по всему миру после развертывания.
· Google продолжает индексировать целые веб-страницы, как раньше. Рейтинг прохода не влияет на индексацию.
Google Passage Ranking – отличная возможность для веб-мастеров, которые охватывают несколько тем в длинном контенте и не сосредотачиваются на одной основной теме. Google теперь также может сосредоточиться на разбавленном контенте с плохой информационной структурой. Даже если ваш подробный контент плохо оптимизирован для SEO, обновление индексации отрывков может увеличить ваш трафик.
Нет необходимости вносить изменения в ваши веб-сайты и стратегии SEO. Цель обновления – помочь поисковому гиганту проанализировать веб-сайт в целом, чтобы предоставить пользователям более удобный поиск.
В мае 2021 года компания Google представила на ярмарке разработчиков новейшую технологию MUM – по ее собственным заявлениям, гораздо более мощную версию текущего предшественника BERT. MUM расшифровывается как Multitask Unified Model и поэтому должен лучше понимать не только тексты, но и любой тип контента, чтобы еще более эффективно отвечать на поисковые запросы. В своем блоге Google описывает эту функцию как веху в развитии искусственного интеллекта. Здесь объясним, как работает MUM и как он изменит поиск Google. Понимая, как работает искусственный интеллект, вы сможете понимать запросы не как вам предвидится, а как Google понимает эти запросы, и в соответствии с этим ранжирует сайты в поисковой выдаче. Важные определения и идеи построения рейтинга
Во время мероприятия «Search On» Google недавно представила первые функции MUM, которые, вероятно, выпущены в начале 2022 года. Например, в ближайшие месяцы это коснется следующих областей:
· Поиск
· Покупка
· Товар
По данным Google, последнее достижение в тысячу раз мощнее, чем действующая до этого модель. С годами требования к поисковым системам меняются, а запросы пользователей становятся все более целенаправленными.
Давненько люди перестали гуглить голые термины, а скорее конкретные вопросы, чтобы сразу получить нужный ответ с точки зрения пользователя. В некоторых случаях Google уже отреагировал на это и установил область «Похожие вопросы» в результатах поиска, на случай если пользователь не слишком точно сформулировал свой вопрос, или желает расширить свой вопрос.
С новой моделью машинного обучения MUM Google может использовать гораздо больше информации и получать из нее подходящие результаты – будь то тексты, изображения, видео или их комбинация.
Поиск по чистым ключевым словам никуда не делся, но количество сложных запросов увеличивается, а поведение пользователей становится более удобным. Несмотря на миллиарды ежедневных поисковых запросов, около 15% из них по-прежнему совершаются впервые. В случае сложных тем пользователи делают до восьми запросов, прежде чем Google предоставит достаточно информации.
Здесь как понимаете в большей степени уже вина пользователя, который не точно формулирует свой вопрос.
Чтобы улучшить результаты поисковой выдачи, MUM осваивает 75 языков и фильтрует информацию из текстовых документов, аудиофайлов и (движущихся) изображений. Google остается верным подходу к организации информации отовсюду, делая ее доступной и удобной для всех.
Чтобы проиллюстрировать улучшение MUM, Google использует пример простого поискового запроса: пользователь из США, который успешно поднялся на гору Адамс, хочет следующим подняться на гору Фудзи в Японии. Он спрашивает Google о том, что нужно делать по-другому при подготовке на это восхождение. Пользователь мог бы заняться индивидуальным поиском информации о горе Фудзи и получить много нужной информации. Однако с помощью этого целевого вопроса Google сравнивает две горы и использует более полное понимание информации и знаний с помощью искусственного интеллекта.
Кроме того, MUM признает, что слово «подготовка» может означать не только правильную одежду и снаряжение, но и соответствующий план тренировок для этого восхождения.
Прогресс, достигнутый MUM, становится еще более очевидным в следующем примере: пользователь также может просто отправить фотографию походных ботинок с вопросом: «Могу ли я подняться на гору Фудзи в этих ботинках?» Благодаря искусственному интеллекту MUM может, согласно Google, подключите поиск изображений и текста и быстро предоставить профессиональный ответ.
К сожалению, на момент написания книги такие запросы ещё не реализованы в русском поиске, но к этому нужно готовиться.
Так называемые SERP (страницы результатов поисковой системы) в будущем будут показывать улучшенный вариант уже упомянутой категории «Похожие вопросы». И подробные или очевидные поисковые запросы, которые раньше, как правило, появлялись внизу страниц результатов поиска, также будут играть большую роль.
MUM предназначен для того, чтобы лучше понять, какие темы представляют интерес для пользователей. В зависимости от условия поиска могут быть перечислены инструкции, советы, подсказки или решения проблем. Кроме того, надежные источники становятся еще более заметными, так как информация о сайте, на котором расположен оригинал контента представлен более выделенным, а рейтинги с других сайтов включаются более активно.
В прошлом пользователи в основном сами получали информацию, используя поисковую систему Google в качестве инструмента. Благодаря модели машинного обучения MUM Google теперь хочет взять на себя этот процесс практически самостоятельно. Однако стоит учитывать, что проект рассчитан на годы и не все функции и инструменты будут доступны сразу, особенно в руссом сегменте поиска.
Обновление MUM неизбежно также повлияет на веб-сайты компаний и дизайн их контента. Уже полезно убедиться, что вы отвечаете на часто задаваемые вопросы в текстах или мультимедийном контенте, а не концентрируетесь на чистой плотности ключевых слов.
Все запросы имеют язык задачи и местоположение задачи (упоминается в рейтинге задач как «Язык»). Языковой стандарт важен для понимания запроса и намерений пользователя. Пользователи в разных регионах могут иметь разные ожидания в отношении одного и того же запроса.
Некоторые задачи показывают местоположение пользователя в дополнение к языковому стандарту.
Однако для многих или большинства запросов в данной локали местоположение пользователя не должно менять понимания запроса и намерения пользователя.
Вот несколько примеров: [VK.com], [фотографии котят], [расстояние между Землей и Луной].
Когда языковой стандарт или местоположение пользователя важны для понимания интерпретации запросов и намерений пользователя?
Кроме, использования веб-исследования, не игнорируйте логику и свое личное мнение, чтобы ответить на этот вопрос. Спросите себя: «Будут ли люди в одном городе или стране искать что-то другое, чем люди в другом городе или стране?»
Локальный поиск в Google, как и в других поисковых системах занимает особую роль. В каждом поисковике разработан специальный фильтр, который из всего множества сайтов выбирает местные, для каждого местоположения, а далее сайты ранжируются по своей вероятной возможности удовлетворить потребность пользователя.
В Google за эту выборку отвечает фильтр Google Pigeon (Голубь).
Следующий разбор будет особо полезен копирайтерам, которые желают подавать статьи, ориентированные на высокие позиции в местном поиске. А для этого нужно вначале оценить контент конкурентов. Для оценки качества конкурентного контента нужно знать где и на что следует обратить внимание, чтобы понять сильные и слабые стороны текстов, и что вы реально можете противопоставить.
Итак, начнём.
Вы все знаете, что Google является инновационным ядром интернет-маркетинга. В связи с растущим спросом на точность результатов Google продолжает повышать удобство просмотра.
Google Pigeon – кодовое название, данное одному из фильтров алгоритма локального поиска, которое было выпущено еще в июле 2014 года, и до сих пор в этом направлении многое изменилось. Обновление позволило повысить рейтинг локального списка на странице результатов поиска.
Обновление алгоритма Google Pigeon было запущено для предоставления более полезных, релевантных и точных результатов локального поиска, которые более тесно связаны с традиционными сигналами ранжирования веб-поиска. У Google была цель улучшить свои параметры ранжирования по местоположению.
Первоначально он был выпущен на английском языке в США, а позже был выпущен и на других языках, и в других местах.
Изменения коснулись результатов поиска, которые отображаются на Картах Google вместе с результатами поиска Google. Обновление теперь плавно предоставляет результаты на основе местоположения пользователя и списка, доступного в локальном каталоге.
Это повлияло на результаты поиска:
· Он отдавал предпочтение результатам локального поиска, что было очень полезно для пользователей и местных предприятий по всему миру.
· Сначала он получил смешанные отзывы. Некоторые веб-мастера отметили, что обновление не повлияло на локальные списки, а их количество вообще уменьшилось. Но со временем предыдущие позиции в поиске резко улучшились.
· Списки локальных каталогов теперь получают предпочтение в веб-результатах, что делает его успешной стратегией поиска для Google SERP.
· Фильтр Pigeon был глубже интегрирован в предыдущий алгоритм, который использовал возможности Google для включения сотен используемых им сигналов ранжирования.
· Это также уступило место другим функциям, таким как граф знаний, исправление орфографии, синонимы и многое другое.
Чем обновление Google Pigeon отличается от других обновлений?
Чтобы улучшить качество локального поиска, обновление Google Pigeon полагалось на такие факторы, как местоположение и расстояние до пользователя, чтобы предоставить пользователю лучшие результаты поиска. Это обновление изменило локальные списки в результатах поиска. Также это предпочтение отдавалось локальным сайтам-каталогам.
Этот шаг дал мощный толчок местным предприятиям выйти во всемирную паутину и расширить целевую аудиторию.
В отличие от других обновлений, таких как Panda или Penguin, которые изменили фильтры контента, это напрямую повлияло на результаты локального поиска, сделав их более полезными, релевантными и точными. Кроме того, обновление Google Pigeon не является обновлением, основанным на штрафах, а является основным изменением алгоритма ранжирования локального поиска, что отличает его от других обновлений Google, направленных на очистку поисковой выдачи от некачественного контента.
Некоторые изменения, замеченные после обновления Google Pigeon, и то, как они видны даже сегодня:
· Пакеты локальных объявлений исчезли по огромному количеству ключевых слов. Одним из ключевых изменений, наблюдаемых после обновления, стало резкое снижение количества запросов, которые включали локальный пакет списков в их поисковой выдаче. Некоторые веб-сайты столкнулись с падением трафика из-за исчезновения некоторых из их локальных списков.
· Локальные рейтинги больше зависели от авторитетности сайта.
О проекте
О подписке