Новое SEO-2.0 без ключевых слов. Как вывести сайт на вершину поисковой выдачи?. Анатолий Владимирович КосаревЧитать онлайн книгу.
в соответствии с требованием поисковиков.
Поясню на примере. Предположим, нужно написать статью, в которой рассказывается о демонстрации нового фильма в кинотеатре. Google мало иметь в статье слова кинотеатр и фильм. Ему нужны и сопутствующие слова, например, билеты, аншлаг, цена, и другие слова, которые обычно употребляются в обычной речи.
Чем больше таких слов, тем Google считает, что тема раскрыта более полно.
Законный вопрос: откуда Google знает, какие синонимы, термины и сопутствующие слова соответствуют не только всей теме, но и конкретному запросу. Не забывайте, что есть искусственный интеллект, со своей первоначальной базой.
И далее в Google индексе сотни миллиардов страниц (а может и больше), и, анализируя эти страницы, искусственный интеллект постоянно пополняет эту базу данных.
Если Google видит, что с набором определенных групп слов станица пользуется у посетителей популярностью, её цитируют, то из таких страниц и выбираются дополнительно LSI-фразы, и пополняют базу данных.
Более сложный процесс ранжирования сайтов, когда длинный запрос (такие запросы называются запросами с длинным хвостом), и никогда прежде не вводился.
Проблема в том, что Google обрабатывает почти четыре миллиарда запросов в день. В 2007 году Google заявил, что до 25 процентов этих запросов никогда раньше не видел. В 2013 году эта цифра снизилась до 15 процентов, о чем сообщал Bloomberg, и Google подтвердил это. А к концу 2021 года таких запросов осталось 13%.
Но 13 процентов из 4 миллиардов – это по-прежнему огромное количество запросов, которые никогда не вводил ни один человек. Это почти пол миллиарда новых запросов в день.
Среди них могут быть сложные запросы, состоящие из нескольких слов, которые также называются «длинными хвостами».
RankBrain разработан, чтобы помочь лучше интерпретировать эти запросы, чтобы найти лучшие страницы для поисковика.
Как утверждает Google, он может улавливать закономерности между, казалось бы, не связанными сложными запросами, чтобы понимать, насколько они на самом деле похожи друг на друга. Это самообучающая программа, в свою очередь, позволяет лучше понять будущие сложные поиски, и их связь с конкретными темами. Самое главное, исходя из того, что Google сообщил нам, он может затем связать эти группы поиска с результатами, которые, по его мнению, понравятся пользователям.
Google не предоставляет примеры групп поиска и не даёт подробных сведений о том, как RankBrain угадывает, какие страницы являются лучшими. Но последнее, вероятно, объясняется тем, что, если он может перевести неоднозначный поиск во что-то более конкретное, он может затем ранжировать и выводить лучшие ответы.
Я сделал такое длинное описание, что бы было понятно, что какой-то прыщавый копирайтер не получит высокой оценки за свою работу после анализа его статьи Google RankBrain, если в ранжировании учувствуют специалисты из области, в которой мальчик написал статью.
Но хорошо подготовленный специалист в своей статье раскроет тему так, что его статья будет высоко позиционироваться по нескольким