Добро пожаловать в книгу "Факторы ранжирования 2023"!

Эта книга расставляет точки над i и дает четкие рекомендации, что является – и что не является – подтвержденным фактором ранжирования в алгоритмах Google.

За последний год произошло значительные изменения в поиске. Google изменил способ описания нескольких ранее задокументированных "систем ранжирования", объединив серию технических сигналов в одну оценку "пользовательского опыта".

Он также удвоил свои стандарты контента, добавив "опыт" к экспертности, авторитетности и надежности (E-E-A-T).

Некоторые из изменений, которые мы внесли:

• Мы изменили свое мнение по пяти факторам.
• Мы удалили еще четыре – либо они устарели настолько, что больше неактуальны, либо включены в другие факторы.
• Мы обновили другие с новой информацией.

Одна вещь, которую мы заметили в этом году, – это то, что факторы ранжирования становятся все труднее полностью классифицировать.

Сегодня Google использует термины "системы" и "сигналы" чаще, чем "факторы ранжирования".

Вот что Google говорит о том, как он ранжирует результаты: "Google использует автоматизированные системы ранжирования, которые рассматривают множество факторов и сигналов о сотнях миллиардов веб-страниц и другом контенте в нашем индексе поиска, чтобы предоставлять наиболее релевантные и полезные результаты, все за долю секунды".
Существует несколько систем ранжирования, и все они используют разные комбинации сигналов.

Google переходит (и уже некоторое время) от модели, с количественными факторами ранжирования к модели качественных сигналов, которые вместе позволяют приблизить более крупные, человеческие вопросы и решения, такие как:

• Что выглядит как авторитетность и как эта концепция применяется к этому запросу?
• Как намерение, стоящее за запросом, влияет на эффективность различных ответов?
• Настолько ли полезна эта информация, что пользователь будет удовлетворен после ее прочтения?
• Как пользователи взаимодействуют с этой страницей? Является ли опыт хорошим или плохим?

Многие специалисты по SEO – люди, увлекающиеся цифрами.

Google выпускает немного информации о своих алгоритмах, и мы цепляемся за нее, как моллюск за скалу.

На протяжении многих лет мы использовали подсказки, интерпретируя патенты, чтобы попытаться понять алгоритмическое влияние всего, от социальных сетей до ко-цитирования.

Но патенты Google не являются основой. Никакой окончательный документ не содержит секретов алгоритмов ранжирования – хотя я бы с удовольствием посмотрел фильм о краже его из Google HQ.

Интерпретация патентов – интересный навык, который может дать некоторые интересные идеи. Однако вы должны взвесить деловую значимость одержимости отдельными элементами по сравнению с пониманием вашей аудитории.

По мере того как алгоритмы усложняются, а ИИ становится более продвинутым, становится все труднее определить точные источники данных, которые они используют для принятия решений.

Факторы ранжирования не исчезают; они развиваются. Основания ранжирования всегда будут там, но по мере добавления большей сложности в системы становится менее выгодным анализировать каждый потенциальный сигнал.