Алгоритм ранжирования Google по материалам судовых разбирательств

ИИгорь

Кулинар
По материалам суда США против Google, источник
R = α [(A + T) × C] ^ U

Расшифровка переменных:

R - Потенциал ранжирования: вероятность того, что конкретный URL выйдет в топ по нужному запросу.

α - Фильтр траста и авторитетности: качественный коэффициент, отражающий ваш уровень E-E-A-T.

Подтверждение: Google использует "хорошие авторитетные страницы" для обучения AI и наполнения knowledge graph. Для YMYL-направлений этот фильтр особенно строг: низкое значение α обнуляет все остальные переменные, высокое - усиливает их.

A - Сигналы авторитетности (бэклинки): показатель внешней авторитетности, который в первую очередь формируется качеством и релевантностью ссылочной массы.

Подтверждение: Факт, что бэклинки прямо не упоминаются в документах, говорит о том, что это стало базовым требованием, а не главным преимуществом, как раньше. Ссылки дают первичный траст и возможность оказаться среди конкурентов.

T - Техническое и структурное здоровье: охватывает краулинг, индексацию, скорость сайта, мобильную адаптивность, внедрение разметки Schema.org.

Подтверждение: В документах есть акцент на определение типа устройства и свежести контента - все это связано с техническим состоянием сайта. Микроразметка напрямую интегрируется в knowledge graph.

C - Релевантность и качество контента: насколько ваш контент отвечает поисковому интенту и глубоко раскрывает тему. Включает он-пейдж-факторы: тайтлы, заголовки, ключевые слова.

Подтверждение: Главная задача алгоритма - подобрать релевантный ответ на запрос пользователя. Качество совпадения оценивается и "подтягивается" сигналами ПФ.

U - Сигналы вовлечённости и удовлетворённости пользователя (ПФ): самый сильный, экспоненциальный множитель, отражающий реальный отклик юзеров - такие метрики собираются системами Navboost и Glue.

Подтверждение: Это основной аргумент истцов. Включает CTR в SERP, время на странице, отсутствие пого-стикинга. Navboost называется "ключевым компонентом поиска" и "системой запоминания кликов".

Практика применения формулы

Этап 1: Фундамент (A + T) — "Входной билет"

Комбинация авторитета (A) и технического здоровья (T) позволяет попасть в число достойных.
Нужен минимальный уровень обоих факторов, иначе ранжироваться не получится. Однако одного их наличия для топа недостаточно.

Этап 2: Фильтр (α) - "Контроль качества"

E-E-A-T (α) выступает критическим фильтром. В особо чувствительных тематиках (медицина, финансы) при низкой экспертности показатель стремится к нулю, сводя на нет все наработки. Высокий показатель α наоборот, усиливает другие переменные.

Этап 3: Множитель (C) — "Релевантность важнее всего"

Качество контента (C) умножает ценность фундамента, ведь даже идеальный сайт и высокий авторитет бесполезны без содержательного, прямого и полного ответа на запрос пользователя. Здесь закладывается релевантность к конкретному поисковому интенту.

Этап 4: Решающий фактор (^U) — "Голос пользователей"

Финальная стадия: ПФ (U) выступают как степень. Любое улучшение пользовательских сигналов может дать некратный рост позиций. Если пользователи регулярно выбирают ваш сниппет в выдаче и остаются на странице, вы подаёте Google мощный сигнал о том, что ваш ресурс - самый подходящий ответ.
 
Сколько пробовал с поведенческими не видел разницы. Интересно они поведенческие считают по всему сайту или по странице.
Если пирог висит на качественном ресурсе, ему засчитываются поведенческие сигналы от носителя?
 
Сколько пробовал с поведенческими не видел разницы. Интересно они поведенческие считают по всему сайту или по странице.
Если пирог висит на качественном ресурсе, ему засчитываются поведенческие сигналы от носителя?
Вот что ИИ говорит. Где то так и думал

Google учитывает поведенческие факторы (ПФ) как для отдельных страниц, так и для сайта в целом, однако разные типы сигналов могут иметь большее значение на уровне страницы или домена в зависимости от контекста и типа запросов.

Как Google собирает и учитывает поведенческие сигналы​

  • Поведенческие факторы на уровне страницы: Google анализирует такие показатели, как CTR (кликабельность в поиске), bounce rate (процент возвратов в выдачу), dwell time (длительность посещения после клика из поиска) для конкретных страниц. Эти сигналы отражают, насколько страница соответствует ожиданиям пользователя по конкретному запросу.
  • Поведенческие факторы на уровне сайта: Помимо отдельных страниц, Google учитывает сигналы, характеризующие поведение посетителей на всём сайте: среднее время на сайте, глубина просмотра, доля прямого трафика, уровень повторных визитов и широта вовлечённости аудитории. Регулярно высокие показатели на сайте в целом положительно влияют на доверие к домену и могут способствовать росту позиций разных страниц сайта.

Источники данных для оценки поведенческих факторов​

  • Google получает данные через свои сервисы (Google Analytics, Google Chrome), а также анализирует действия пользователей прямо в результатах поиска: сколько пользователей возвращается обратно к выдаче, как быстро это происходит, сколько страниц они просматривают и т.д
 
Сколько пробовал с поведенческими не видел разницы. Интересно они поведенческие считают по всему сайту или по странице.
Если пирог висит на качественном ресурсе, ему засчитываются поведенческие сигналы от носителя?
Потому что метрики ≠ сигналы по поведению.

Метрики - это всё, что мы считаем клики, время на сайте, просмотры, отказы и тд. , а сигналы - это то, как Google видит реальное соответствие интенту пользователя.

Гугл двигает страницы не просто за хорошие цифры по метрикам, а когда видит, что страница реально попадает в смысл, который ищет пользователь.
 
Последнее редактирование:
Потому что метрики ≠ сигналы по поведению.

Метрики — это всё, что мы считаем (клики, время на сайте, просмотры, отказы и прочее), а сигналы — это то, как Google видит реальное соответствие интенту пользователя.

Гугл двигает страницы не просто за хорошие цифры по метрикам, а когда видит, что страница реально попадает в смысл, который ищет пользователь.
Так а оценивает Гугл что подойдет пользователю через метрики, не?
 
Так а оценивает Гугл что подойдет пользователю через метрики, не?
Да, имею ввиду что нужно сначала сделать ресурс удобным и полезным. даже при нашей специфике. А то бывает заходишь по ссылке в выдаче все кривое косое, ведет не на тот прод и тд.
 
  • Like
Реакции: POLI
В общем, ничего нового.
Хотя ничего про бренд/домен не сказано.
 
Последнее редактирование:
Не знаю. Я вусю дорогу думал ссылки важнее, а поведенческие, так отсеять говносайты по показателю отказов. А тут выходит позиция в геометрической зависимости от поведенческих.
 

Тред просматривают: (Всего: 0, Свои: 0, Залетные: 0)

Назад
Сверху