| Автор: Эрик Энж (Eric Enge) – основатель и президент Stone Temple Consulting – ведущей консалтинговой компании по поисковой оптимизации в США. Поисковые системы, такие как Google, хотят, чтобы качество страниц в результатах поиска было высоким, а пользователи были ими довольны. Если анализ документа (веб-страницы) указывает на контент низкого качества, это может оказать негативное влияние на её ранжирование и видимость онлайн. Есть много разных способов анализа качества контента. Трудно сказать наверняка, какие из них используют поисковые системы. В этой статье мы рассмотрим то, что уже известно о деятельности Google в этой области, а также другие концепции, которые вы сможете применить для улучшения своих страниц. Что мы знаем о том, как Google оценивает качество контента Итак, какие же сигналы и обновления поисковых алгоритмов используются в анализе документов? Помимо качества контента, краткий список включает уровень чтения, использование ключевых слов, однородность контента, плотность рекламы, скорость загрузки страницы и, наконец, факторы языкового анализа. В конечном счёте, анализ документов направлен на повышение удобства для пользователей поисковой системы. Рассмотрим подробнее. Алгоритм «Панда» Когда речь заходит о «качестве контента», практически каждый, кто знаком с SEO, сразу вспоминает об алгоритме Panda. С момента запуска в феврале 2011 года этот фильтр получил несколько обновлений. В конечном итоге, в январе 2016 года, он был встроен в основной алгоритм Google. Изначально алгоритм Google Panda был нацелен на «малосодержательный и низкокачественный контент», который предоставляли так называемые контент-фермы, а также сайты, которые копировали содержимое других ресурсов или же имели малое количество оригинального контента. В настоящее время Panda по-прежнему борется со спамом, однако алгоритм стал намного более сложным. После того, как этот фильтр был встроен в основной алгоритм, он стал неотъемлемой частью оценки качества контента посредством анализа документов. Давайте рассмотрим некоторые другие факторы, которые могут повлиять на качество веб-страниц. Ручная проверка асессорами Google В 2001 году в сеть впервые попало руководство для асессоров Google (некоторые считают, что утечка была спланированной). Команда оценки качества поиска использует этот документ в качестве внутреннего мануала по ручной проверке и анализу веб-страниц. Цель команды – определить, что представляет собой качество, и использовать эти данные в качестве обратной связи для инженеров Google, ответственных за разработку поисковых алгоритмов. К примеру, если инженер хочет обновить алгоритм, то асессоры могут помочь ему оценить, приведёт ли это изменение к улучшению результатов поиска. Со времени первой утечки руководства для асессоров в распоряжение вебмастеров попадали и другие, более поздние версии этого документа. В конечном итоге, в 2015 году Google открыл публичный доступ к полной версии мануала. Такие страницы могут иметь трудности в ранжировании, поскольку в их содержимом нет ничего нового. Ситуация может измениться только в том случае, если материал будет включать свежие мнения по этой теме или же мнения авторитетных пользователей и экспертов. При этом сайт, предлагающий контент, который эффективно отвечает на вопросы по заданной теме, будет ранжироваться выше. Плотность рекламы, оскорбительный контент и алгоритм Page Layout Инженеры поиска выяснили, что сайты, перегруженные рекламой, создают неудобства для пользователей. В январе 2012 года Google представил новый алгоритм Page Layout. Он понижает в выдаче те сайты, которые содержат большое количество рекламы в верхней части страницы, что приводит к смещению фактического контента вниз. Хотите узнать, не попал ли под него ваш сайт? Оцените, какой процент площади верхней части страницы занимает реклама. Слишком высокая плотность рекламы может расцениваться как негативный сигнал. В первоначальном посте, посвящённом Page Layout, Google подчеркнул, что алгоритм затронет только те страницы, которые содержат аномально большое количество рекламы по выборке. У Google также есть патент на определение раздражающей или оскорбительной рекламы и страниц. Скорость загрузки страницы Скорость загрузки страницы важна для конечных пользователей. Следовательно, она значима и для Google. Поисковик не хочет, чтобы в результатах поиска показывались сайты, которые создают неудобства для пользователей. В апреле 2010 года Google объявил, что скорость загрузки сайта стала использоваться в качестве фактора ранжирования. На тот момент обновление затронуло лишь 1% результатов поиска. Однако медленные сайты могут иметь более высокий показатель отказов и получать меньше конверсий. Рост мобильного поиска: потребность в скорости В июне 2016 года сотрудник Google Гэри Илш заявил, что поисковик будет учитывать скорость загрузки страниц в мобильном ранжировании. Вскоре после этого другой представитель Google, Джон Мюллер, посоветовал стремиться к тому, чтобы время загрузки мобильной страницы не превышало 2-3 секунд. Согласно рекомендациям на сайте Google Developers, время загрузки содержимого в верхней части страницы на мобильных устройствах не должно превышать 1 сек. Несмотря на все предыдущие заявления, Google пока не использует скорость загрузки страницы в качестве значимого сигнала ранжирования. Этот фактор может негативно отразиться на позициях лишь в том случае, если сайт слишком медленный. Однако он сильно влияет на отношение пользователей и конверсии. Языковой анализ и пользовательский интент Языковой анализ помогает поисковым системам расшифровывать намерения пользователей – и это становится всё более важным для того, как работает ранжирование сегодня. С помощью языкового анализа поисковые системы, такие как Google, пытаются понять мир так же, как это делают люди. Система искусственного интеллекта RankBrain, запущенная в 2015 году, анализирует язык в интернете, чтобы помочь Google лучше понимать, что означают те слова и фразы, которые содержаться на веб-страницах. Эти знания используются для лучшего понимания запросов пользователей и намерений, которые стоят за ними. Затем система подбирает подходящие алгоритмы и предоставляет результат, который наиболее точно соответствует пользовательскому интенту. Один из методов, которые используются в работе системы – это выделение языковых паттернов для определения наилучших результатов. Эта критически важная часть в подходе Google к анализу документов помогает подбирать наиболее подходящие веб-страницы для любого заданного запроса. Анализ документов и уровень чтения Уровень чтения связан с оценочной «читабельностью» веб-контента. Стандартной формулой оценки этого аспекта является тест читаемости текста Флеша-Кинкейда. В рамках анализа документов этот метод используется для измерения среднего количества слов в предложении и среднего количества слогов в слове. Тест Флеша-Кинкейда не предназначен для определения уровня образования, необходимого для чтения документа, как считают некоторые. Он, скорее, позволяет измерить, сколько умственных усилий потребуется для чтения заданного предложения. Чтобы оценить удобочитаемость текста, можно использовать соответствующий инструмент в Microsoft Word. Очевидно, что «оптимального» уровня чтения для всех веб-страниц не существует. Этот показатель будет зависеть от специфики сайта и того контента, который он публикует. Пока не известно, использует ли Google этот тип анализа в какой-либо форме. Однако теперь мы видим, как показатель читабельности может помогать поисковой системе сопоставлять веб-документы с запросом в зависимости от уровня сложности, который в нём обозначен. Например, запрос «как рассчитать срок выплат по ипотеке» предполагает, что пользователь хочет понять алгоритм вычислений. Поэтому подробная статья, имеющая более высокий уровень чтения, возможно, лучше подойдёт под этот запрос. С другой стороны, запрос «калькулятор выплат по ипотеке» предполагает, что пользователю нужно просто получить ответ на вопрос. В данном случае уровень чтения контента может быть значительно ниже. Независимо от того, использует Google этот тип анализа или нет, важно понимать, чего хочет ваша аудитория с точки зрения сложности, и создавать контент, который соответствует этим ожиданиям. Заключение Поисковые системы хотят предоставлять своим пользователям релевантный и актуальный контент в результатах. Понимание того, как работает анализ документов и какие факторы учитываются, может помочь вебмастерам улучшить не только свои страницы, но и их позиции в выдаче. Источник: Stone Temple Consulting | 
Комментариев нет:
Отправить комментарий