Як чалавек , які працаваў у якасці машыннага навучання / ранжыравання інжынера па некалькіх пошукавым сістэмам, мой адзін савет для вэб - сайтаў спрабуюць высокага рангу на Google і дамагчыся поспеху SEO будзе: Аптымізацыя для асноўнага ісціны, а не дзеля функцый.
Дазвольце мне растлумачыць, што я маю на ўвазе.
Занадта часта, звычайныя парады SEO пра спробу перапраектоўваць функцыі, якія выкарыстоўваюць пошук Google і Ranker ўносіць змены ў свой сайт, каб аптымізаваць гэтыя функцыі. Некаторыя прыклады гэтага: рабіць даследаванне ключавых слоў, эфектыўна выкарыстоўваючы зваротныя спасылкі, выкарыстоўваючы пэўны від загалоўкаў або URL - структуры і г.д. некаторыя з іх заснаваныя на рэальных доказах і на самай справе працуюць, але яны прапускаюць вялікую карціну на карысць кароткатэрміновых аптымізацый.
Аптымізацыя для наземнай ісціны
Google Search з'яўляецца гіганцкай сістэмай машыннага навучання. Нават калі яны не могуць выкарыстоўваць машыннае навучанне для іх верхняга ўзроўню Ranker [1], яны функцыянуюць як сістэмы ML, якая аптымізуе для канкрэтнай мэты. У сістэме ML, вы бераце «зямля праўду», якая з'яўляецца вашым паняццем ідэальнага рэйтынгу на вялікім наборы запытаў, і навучыць свае мадэлі так , што алгарытм пошуку вучыцца ранжыраваць вынікі , як блізка да гэтага ідэальнага рэйтынгу , як гэта магчыма.
Справа ў тым, што мы ўжо ведаем, як Google генеруе «зямлю праўды» набор. Ён навучае людзей, выкарыстоўваючы некаторыя вельмі добра пэўныя прынцыпы і просіць іх ацаніць вынікі для набору запытаў на аснове гэтых прынцыпаў. Гэтыя рэкамендацыі рэгулярна апублікаваныя на Google. Вы можаце знайсці апошнюю (2017 г.) копіі тут: Пошук Рэкамендацыі Якасць ацэншчык ,
Панду Наяк, супрацоўнік Google, які факусуюць на якасць пошуку, пацвердзіў гэта ў Нядаўнюю заяву NYTimes :
Аптымізацыя для функцый
Чым больш агульная стратэгія, якая фармуе асноўную частку саветаў SEO на Інтэрнэце, з'яўляецца «аптымізацыя для функцый" стратэгія. Вось як гэта працуе: Некаторыя эксперт SEO спрабуе адмяніць функцыі інжынера, што пошук Google навучыўся вельмі важныя. Яны праверыць эфектыўнасць гэтых функцый, бачачы, што працуе на розных вэб-сайтах. Затым яны абагульняюць гэты савет і папрасіць сайты, каб яго рэалізаваць.
Гэтая стратэгія часам працуе, але пакутуе ад некалькіх розных пытанняў:
- Гэта не устойліва да алгарытмічных зменаў па Google. Google перабірае на іх алгарытм ранжыравання пошуку некалькі разоў на год, а калі абнаўленне робіць пэўную функцыю менш карысную, ваша мінулае аптымізацыя на гэтай функцыі будзе неэфектыўнай, і вы будзеце пакутаваць ад SEO траплення. Што яшчэ горш, вы не будзеце мець ні найменшага падання, якія менавіта аптымізацыю была параніць гэта абнаўленне алгарытму.
- Існуе шмат добрых і дрэнных саветаў SEO, які трапляе ў гэтую катэгорыю. Ніхто, уключаючы інжынераў, якія працуюць на пошуку Google, цалкам не разумею, як некаторыя асаблівасці рэйтынгу карэлююць з поспехам SEO. З-за гэтага, гэта вельмі цяжка аддзяліць добры савет ад дрэннага савета.
- Гэта таксама дорага. Эксперты рэальнай SEO, тыя, хто ведае, што яны кажуць, не танныя. Акрамя таго, з-пт 1, гэта не будзе каштаваць аднаразовы, але рэгулярная кошт.
Улічваючы гэтыя праблемы, мой савет будзе прытрымлівацца «Аптымізаваць для асноўнай ісціны» стратэгіі , якая з'яўляецца не толькі больш эфектыўным, але і танней, і надзейней у доўгатэрміновай перспектыве.
зноскі
[1] Чаму машына навучання актыўна выкарыстоўваецца для рэкламнага рэйтынгу Google і менш для іх пошуку рэйтынгу? Што прывяло да гэтай розніцы?
Што прывяло да гэтай розніцы?