Главная > 2024 > Анализ «слива» данных из «Гугла» от Эрика Ланчерса

Анализ «слива» данных из «Гугла» от Эрика Ланчерса

Ещё один анализ информации из недавней утечки документов из «Гугла». От Эрика Ланчерса. Крайне полезная информация (ещё один анализ есть тут) для вебмастеров.

Оригинал на английском здесь. Перевод самых важных моментов — ниже.

Информация про ссылки в утечке документов из «Гугла»

1. Анкоры и как их использовать для построения лучших ссылок

— Контекстная релевантность:

Слова до и после текста анкоров (context2) влияют на его эффективность.

Например, «Для лучших удочек нажмите здесь» помогает «Гуглу» понять, что «нажмите здесь» связано с «удочками» благодаря окружающему контексту.

— Контроль анкорного текста:

Если у вас есть контроль над анкорным текстом, убедитесь, что он релевантен и окружён связанным контентом.

Например, «Ловите рыбу с этими удочками» — идеально. Так как и текст анкора, и окружающие слова релевантны друг другу.

— Качество источника:

Высококачественные анкорные тексты исходят из «базовых документов». То есть ссылки из контента, ранжирующегося по тем же ключевым словам, имеют больший «вес». Средние и низкокачественные анкоры исходят из менее релевантного или низкокачественного контента.

2. Ссылки

— Внутренние ссылки:

Внутренние ссылки должны быть высокорелевантными и разнообразными, чтобы избежать чрезмерного использования одного и того же анкорного текста. Это помогает создавать тематические кластеры и усиливать тематическую релевантность, что может повысить ранжирование всего сайта.

— Внешние ссылки:

Ссылки из связанного контента более ценны.

Например, ссылка на сайт о собаках из общей статьи о домашних животных хороша, но ссылка из документа о собаках — ещё лучше.

— Стратегия построения ссылок:

Сосредоточьтесь на получении ссылок с множества разных доменов, а не на множестве ссылок с одного домена. Это — более эффективно и позволяет избежать уменьшения отдачи.

3. Оценка ссылок

— Оценка анкорного текста:

«Гугл» комбинирует внешние и внутренние анкорные тексты для определения релевантности. Метрики включают количество различных анкорных текстов, частоту и объём внешних и внутренних анкоров, создавая итоговую оценку анкорного текста.

— Избегание санкций:

Разнообразьте анкорный текст и постепенно наращивайте количество ссылок, чтобы избежать санкций («Пингвин»).

Чрезмерное повторение одних и тех же анкорных текстов может привести к санкциям.

— Сайты-источники («посевы», seed sites):

Ссылки с «посевных» сайтов (например, .edu, .gov) очень ценны.

Чем ближе по смыслу ваша ссылка к сайту-источнику, тем она мощнее.

4. Атрибуты ссылок

— Дополнительная информация:

Ссылки с новостных хабов отмечаются и «Гугл» по разному обрабатывает сайты, которые в тренде в новостях.

Это может помочь стать «вирусным» и восприниматься как тренд.

— Ссылки с главных страниц:

«Гугл» уделяет особое внимание ссылкам с главных страниц из-за исторических злоупотреблений.

Ссылки с главных страниц проверяются более тщательно.

— PagerankNS:

«Гугл» всё ещё использует версию PageRank под названием «PagerankNS», который измеряет расстояние от доверенных сайтов-источников.

Ссылки, которые ближе к этим источникам — более ценны.

5. NSR

— Normalized Site Rank (NSR):

NSR, вероятно, означает «Normalized Site Rank», который сравнивает производительность кликов/вовлечённости вашего сайта с другими.

Ссылки с сайтов с высоким NSR (крупные игроки в отрасли) значительно более ценны.

— Построение NSR:

Вносите вклад в крупные сайты в вашей отрасли, чтобы создать солидную репутацию и ненавязчиво ссылаться на ваш сайт.

Этот процесс может занять время, но он очень эффективен.

6. Релевантность ссылок

— Оценка релевантности:

«Гугл» измеряет, насколько вероятно, что анкорный текст естественно появится в контенте, на который он ссылается.

Несоответствие (например, «чехлы для телефонов» ссылаются на «уход за кожей») приводит к низкой оценке.

— Релевантность контента:

Убедитесь, что ссылки исходят из релевантного контента с релевантным анкорным текстом, указывающим на ваши документы.

7. Расположение ссылок

— Ссылки в основном контенте:

Ссылки в основном тексте документа более ценны, чем те, что в заголовке, боковой панели или «подвале» сайта.

Сосредоточьтесь на получении ссылок из основного контента сайтов.

— Блокировщик источников «буста» (Boost Source Blocker):

Некоторые страницы могут быть ценными источниками ссылок, но, при этом, сами не ранжироваться. Такие страницы всё равно могут представлять значительную ссылочную ценность.

8. Локальные упоминания

— Уверенность в аннотации:

«Гугл» использует оценку «AnnotationConfidence» (уверенность в аннотации) для измерения уверенности в упоминаниях бизнеса.

Это может играть роль в локальном SEO.

— Местные объявления:

Убедитесь, что названия, используемые в местных рекламных объявлениях в «Гугле», совпадают с названиями на вашем сайте.

Например, если в описании вашего бизнеса есть слово «сантехник», убедитесь, что на странице вашего сайта написано «сантехник».

— Локальные ссылки:

Ссылки с официальных сайтов города и штата/провинции могут значительно повысить местный рейтинг. Чтобы получить такие ссылки, предложите жителям конкретные скидки или подключитесь к университетским исследованиям.

9. Анкоры для продвижения

Первое примечательное открытие заключается в том, что «Гугл» комбинирует внешний и внутренний текст для определения релевантности анкоров.

Кроме того, они создают оценку из множества различных показателей:

— Сколько различных анкорных текстов имеет страница;

— Как часто мы видим один и тот же анкорный текст;

— Сколько внешних анкорных текстов;

— Сколько внутренних анкорных текстов.

И, наконец, всё это складывается вместе, чтобы создать итоговый показатель анкорного текста.

10. Плохие ссылки

— Санкции Penguin:

«Гугл», периодически, обновляет баллы Penguin. И если вы попали под санкции Penguin, вам придётся ждать следующего обновления, чтобы узнать, восстановились ли вы.

Чрезмерное повторение анкорных текстов может привести к санкциям.

— Истёкшие домены:

«Гугл» помечает ссылки с истёкших доменов.

Если вы накопите слишком много ссылок с истёкших доменов, это может привести к проблемам.

«Гугл» продолжает учитывать некоторые ссылки в своём алгоритме в течение некоторого времени даже после их удаления.

11. Негативное SEO

— Защита от спама:

«Гугл» имеет активную защиту от спама, которая активируется при обнаружении атаки негативного SEO. Если аномальное количество ссылок начинает указывать на определённую страницу, она временно понижается в ранжировании, пока атака продолжается. После завершения атаки, сохраняются хорошие анкорные текстовые ссылки, а плохие, созданные во время атаки, удаляются.

— Early Trusted Anchors (ранние доверенные анкоры):

Страница может быть «защищена» ранними, доверенными текстами анкоров, защищающими её от негативных SEO-атак.

Избежание санкций: Оценка контента

1. Трендовые темы спама

«Гугл» ежегодно отслеживает и обновляет список трендовых тем спама. Эти темы могут варьироваться от традиционных (таких, как «виагра») до новых трендов (таких, как «протеиновые порошки», «жевательные конфеты с CBD» и «биткойн-слоты»).

Используется «trendspamScore» для идентификации и измерения распространённости этих спам-тем.

Чтобы избежать санкций, рекомендуется избегать высокорисковых терминов, если только они не являются целевыми.

2. Усиление тематического авторитета

«Гугл» вознаграждает сайты, демонстрирующие тематический авторитет.

Это достигается через API «TopPetacatTaxID», который предполагает, что «Гугл» классифицирует сайты в одну основную категорию и повышает контент, соответствующий этой основной теме.

Например, сайт, ориентированный на «Дом и сад», получит повышение в ранжировании для запросов, связанных с этой категорией.

Это подчёркивает важность узкой специализации и построения авторитета в конкретной нише.

3. Качество документа: предвзятость

Алгоритм «Гугла» включает «biasingdata2», который измеряет нейтральность контента. Слишком рекламные или сильно предвзятые партнёрские статьи показывают худшие результаты по сравнению с более нейтральным, профессиональным контентом.

Это предполагает, что принятие сбалансированного тона и избегание чрезмерного позитива в обзорах продуктов может улучшить ранжирование.

«spamCookbookAction» также намекает на конкретные правила, которые вызывают обнаружение спама (такие, как «невидимый текст» и другие обманные тактики).

4. Данные толпы

«Гугл» придаёт большое значение пользовательским сигналам, которые представлены «compressedQualitySignals» и «crowdingdata».

Эти сигналы измеряют, как пользователи взаимодействуют с контентом, включая то, как быстро они чувствуют, что нашли нужную информацию, и уровень доверия к контенту. Интерактивный контент, который быстро устанавливает авторитет и включает захватывающие элементы (такие, как диаграммы и изображения), может улучшить пользовательские сигналы и, следовательно, ранжирование.

5. Спам и контент

Для оценки спама и качества контента используется несколько метрик:

— KeywordStuffingScore: Измеряет степень наполнения ключевыми словами, что наказывается;

— spambrainTotalDocSpamScore: Использует ИИ для оценки уровня спама в документе;

— spamrank: Оценивает вероятность того, что документ ссылается на известных спамеров;

— GibberishScore: Обнаруживает бессмысленный контент;

— freshboxArticleScores: Оценивает свежесть контента;

— onsiteProminence: Измеряет важность документа в рамках сайта;

— uacSpamScore: Возможно, связан с активностью пользователей или автоматизацией;

— Spam tokens content score: Идентифицирует спамные слова;

— trendspamScore: Отслеживает трендовые темы спама.

6. Host Normalized Site Rank (HostNSR)

«HostNsr» или «Host Normalized Site Rank» — важный фактор в алгоритме ранжирования «Гугл».

Он измеряет, как сайт работает по сравнению с отраслевыми стандартами. Вероятно, основываясь на просмотрах в браузере «Chrome» и вовлечённости пользователей. Улучшение этого показателя предполагает привлечение на сайт значительного трафика.

Параметр «nsrOverrideBid» позволяет «Гугл» вручную отменить этот ранк, что указывает на возможность ручной корректировки ранжирования.

7. Firefly Site Signal

Firefly Site Signal — важный фактор ранжирования, который измеряет, как пользователи реагируют на новый контент, опубликованный на сайте.

Процесс включает:

1. Публикацию нового контента;

2. Искусственное продвижение контента «Гуглом» для наблюдения за взаимодействиями пользователей;

3. Измерение взаимодействия пользователей и вычисление оценки для сайта.

«Гугл» вознаграждает активные сайты, оценивая, как читатели взаимодействуют с новым контентом в течение 30-дневного окна.

Регулярная публикация качественного контента может максимизировать ранжирование.

8. Keto Score

Keto Score — метрика прогнозирования мощности, которая позволяет «Гуглу» быстро ранжировать контент (особенно для срочных новостей) без полной обработки окончательной оценки ссылок. Эта оценка позже корректируется на основе более обширного анализа ссылок.

Keto Score помогает «Гуглу» ранжировать страницы за считанные минуты, предоставляя временное ранжирование до завершения более тщательной оценки.

9. Content Score

Content Score включает несколько элементов:

— ArticleScore: Определяется классификацией сайта;

— Site2Vec Embedding: Связан с тематическим соответствием сайта;

— TopPetacatTaxID: Указывает основную категорию сайта, повышая контент, соответствующий этой категории;

— TitleMatchScore: Измеряет, насколько хорошо заголовки соответствуют запросам пользователей;

— UGCScore: Оценивает качество пользовательского контента;

— OriginalContentScore: Вознаграждает оригинальный контент, включающий уникальные сущности, которые редко упоминаются конкурентами.

10. Chard Score

Chard Score связан с поведением пользователей и взаимодействиями в «Хроме». Вероятно, используя «Хром», измеряет, как долго пользователи остаются на сайте.

Эта оценка важна для ранжирования, так как она указывает на качество вовлечённости пользователей. Сайты с более высоким Chard Score, указывающим на более длительное вовлечение пользователей, вероятно, будут ранжироваться лучше.

11. NSR Override

NSR Override — мощный инструмент, который позволяет «Гуглу» вручную корректировать ранжирование сайта.

Сигнал nsrOverrideBid может быть использован для безусловного переопределения NSR (Normalized Site Rank), присвоенного сайту. Это означает, что «Гугл» может вручную повысить или понизить ранжирование сайта, что может быть особенно полезно в экстренных случаях или для борьбы с дезинформацией.

nsrOverrideBid — это возможность вручную отменить NSR, который является основным фактором ранжирования. Этот переключатель позволяет «Гуглу», при необходимости, изменять ранжирование любого сайта, повышая или понижая его.

14. Роль сущностей в поиске

Сущности играют центральную роль в понимании контента «Гуглом». «Гугл» использует сущности для классификации и понимания контекста документа.

Список «entities» в документе помогает «Гуглу» извлекать релевантную информацию для поисковых запросов. Кроме того, заполнитель «entityRelations» указывает на отношения между сущностями, что может предоставить дополнительный контекст и улучшить релевантность результатов поиска.

Это подчёркивает важность включения релевантных сущностей и их отношений в контент для повышения видимости в поиске.

15. Связанные слова

Связанные слова (или латентные сущности) — это термины, связанные с основной сущностью документа. Включение этих связанных сущностей может помочь улучшить релевантность контента для поисковых запросов.

Например, если страница посвящена собачьему корму, включение связанных терминов (таких, как «домашние животные», «питание», «белок» и «щенки») может повысить её релевантность.

Эта стратегия помогает «Гуглу» понять более широкий контекст контента и может привести к лучшим позициям.

16. Скоринг сущностей

Оценка сущностей включает несколько метрик:

— IDF (обратная частота документа): Измеряет редкость сущности в корпусе текста, вознаграждая оригинальный контент;

— Salience (значимость): Измеряет важность сущности как дескриптора, при этом более высокая значимость указывает на большую важность;

— Сигнальный термин: Содержит дополнительные данные, специфичные для сигнала;

— Виртуальная частота термина (TF): Накопленная скорректированная частота термина из всех сигналов;

— «Вес»: Указывает на важность термина как дескриптора.

Эти метрики помогают «Гуглу» оценивать релевантность и оригинальность контента, подчёркивая важность использования уникальных и важных сущностей.

17. Категории

«Гугл» классифицирует контент по категориям, чтобы лучше понять его контекст и релевантность.

Поля «categoryConfidenceE2» и «categoryEncodedMid» указывают на уверенность и закодированные идентификаторы для категорий. Эта классификация помогает «Гуглу» определить тематическое соответствие контента и влияет на его ранжирование. Обеспечение соответствия контента соответствующим категориям может улучшить его видимость в результатах поиска.

«Гугл» использует модели NLP (обработки естественного языка) для классификации контента сайта по категориям. Эта классификация помогает «Гуглу» понять общий тематический фокус сайта и влияет на его ранжирование.

Ввод большого образца ссылок с сайта в модель классификации NLP «Гугла» позволяет определить категории контента сайта. Соответствие контента этим категориям и поддержание тематической релевантности могут повысить авторитет сайта и улучшить его позиции.

Контент, который хорошо ранжируется в «Гугле»

1. Оптимизация контента для ранжирования

— Значительные обновления:

Для того, чтобы «Гугл» полностью переоценил страницу, необходимо внести значительные изменения в текст.

Добавление дополнительного абзаца, обычно, достаточно, тогда как незначительные изменения (добавление 4-5 слов) недостаточны.

— Сущности и семантические узлы:

«Гугл» оценивает как сущности, так и семантические узлы, в которых находится документ. Это означает, что контент должен быть тематически согласован с связанными документами.

— Свежий контент:

«Гугл» различает незначительные и значительные обновления, подчёркивая важность свежего и обновленного контента.

— Сигнал DomainEdge:

Этот сигнал, вероятно, используется для борьбы с PBN.

2. Информация о странице

— Референтные страницы (справочные):

«Гугл» ведёт справочные страницы для сущностей, подобно «Википедии». Включение терминов из этих справочных страниц может повысить релевантность.

— Метки сущностей:

Документы сортируются с помощью меток сущностей, которые представляют собой чёткие и чётко определённые понятия или объекты.

— «Золотые» документы:

Некоторые документы отмечаются человеческими рецензентами как «золотые стандарты», что, потенциально, даёт им преимущество при ранжировании.

— Синтаксическая дата:

«Гугл» проверяет, совпадает ли дата, указанная в заголовке или URL, с другими датами в документе.

— Чувствительные к конфиденциальности данные:

Документы, содержащие частную и конфиденциальную информацию, с меньшей вероятностью будут ранжироваться.

— Sitelinks:

«Гугл» хранит коллекцию интересных ссылок, связанных с документом, что может повысить вовлечённость пользователей.

Качество сайта: Награды и штрафы

1. Обновления ядра, «Панда» и тематический авторитет

— Обновления ядра:

Основные обновления «Гугла», в значительной степени, ориентированы на удобство пользователей.

Эти обновления, часто, приводят к значительным изменениям в поисковом рейтинге и сайты, пострадавшие от одного обновления, могут испытывать дальнейшее падение в последующих обновлениях из-за наложенных штрафов.

— Алгоритм «Панда»:

Оригинальный алгоритм «Панда» наказывает сайты с плохим пользовательским опытом. «Панда» оценивает пользовательские сигналы (такие, как взаимодействие пользователей с сайтом) для определения его качества.

Алгоритм «Панда», включая его новую версию «Baby Panda», применяется поверх оригинального «Панды». Это означает, что сайты могут быть наказаны дважды за плохой пользовательский опыт.

И наоборот: сайты с хорошими пользовательскими показателями могут получить прибавку.

Восстановление включает в себя удаление низкокачественного контента и фокус на достижениях и опыте пользователей.

— Тематический авторитет:

Создание сайта с узкой направленностью на определённую тему может значительно улучшить ранжирование.

«Гугл» оценивает, насколько страница связана с остальными страницами сайта, что позволяет повысить рейтинг сайтов с узкой тематикой. Со временем, по мере накопления авторитета, сайт может включить в себя и другие темы.

2. Качество сайта

— Опыт пользователей:

«Гугл» оценивает пользовательский опыт с помощью различных сигналов, включая сигналы кликов из «Хрома». Сайты с плохим пользовательским опытом могут быть наказаны многократно.

— Оценки «мошенничества» и «неавторитетности»:

«Гугл» использует ИИ для оценки «мошенничества» и «неавторитетности» сайта. Эти показатели, вероятно, влияют на ранжирование сайта.

— Normalized Site Rank (NSR):

Эта метрика сравнивает показатели сайта с остальными в отрасли.

Низкий показатель NSR может привести к появлению флага «Низкое качество», что не позволит сайту хорошо ранжироваться.

— Авторитет сайта:

Не смотря на предыдущие отрицания «Гугл», в просочившихся документах обнаружилась явная метрика «site authority», полученная на основе данных NSR. Эта метрика имеет решающее значение для ранжирования.

3. Site Score (оценка сайта)

— Расчёт оценки сайта:

«Гугл» рассчитывает «оценку сайта» с использованием части контента сайта.

Эта оценка является агрегированным показателем, который влияет на общее ранжирование сайта.

— Site Embedding and Focus («эмбеддинги» сайта и фокус):

«Гугл» использует «эмбеддинги» сайта и страниц для определения тематики сайта.

Показатель «siteFocusScore» измеряет, насколько сайт сфокусирован на одной теме, а «siteRadius» измеряет, насколько «эмбеддинги» страниц отклоняются от «эмбеддингов» сайта.

Автор: Mike Blazer.

Ещё с сайта:

Написано Июнь 20, 2024

Полезное

Сервисы