لا تركز على واحدة أو اثنتين من الإشارات المحددة ، بل اجعل موقعك أفضل بشكل عام حسب Google
نشرت Google حلقة بودكاست جديدة حيث تحدث جون مولر وجاري إيليس ومارتن سبليت وضيف من فريق جودة بحث Google يدعى دوي نجوين عن كيفية تعامل شركة البحث مع الرسائل غير المرغوب فيها الناتجة عن البحث وكيفية تصنيف Google لنتائج البحث.
كيف ترتب Google نتائج البحث
من المثير للاهتمام دائمًا الاستماع إلى ممثل Google يتحدث عن كيفية عمل بحث Google. وفي هذه الحلقة الأخيرة ، تعمق Gary Illyes من Google بشكل أعمق في كيفية ترتيب Google لنتائج البحث.
النسخة القصيرة هي أن Google تأتي أولاً بقائمة قصيرة ، دعنا نقول حوالي 1000 نتيجة ، لاستعلام معين. يتم إنشاء هذه القائمة بناءً على ما إذا كان الاستعلام والمحتوى على الصفحة مناسبين وموضوعين. بمجرد إنشاء القائمة ، تقوم Google بعد ذلك بتطبيق الكثير من إشارات الترتيب والعوامل الخاصة بها على تلك القائمة الأقصر. قال جاري إيليس إن هذا هو المكان الذي يحدث فيه “السحر”.
أوضح Gary Illyes أن هذه المستندات يتم تخصيص درجات أو أرقام لها وأن Google “تعين رقمًا ونحسب هذا الرقم باستخدام الإشارات التي جمعناها أثناء الفهرسة بالإضافة إلى الإشارات الأخرى. وبعد ذلك ، بشكل أساسي ، ما تراه في النتائج هو ترتيب عكسي بناءً على تلك الأرقام التي خصصناها “. بعض الأمثلة على الخوارزميات المستخدمة هي RankBrain وحتى تعزيز HTTPS – على الرغم من أن تعزيز HTTPS هو كسر التعادل ولن يعيد ترتيب نتائج البحث التي قالها.
بدأ هذا الجزء من النقاش في البودكاست في حوالي 28 دقيقة من المحادثة. أوصي بشدة بالاستماع إليها عندما تستطيع.
منع البريد العشوائي من Google والتعلم الآلي
قبل أن تتحدث Google عن كيفية ترتيبها لنتائج البحث ، تحدث Duy Nguyen من فريق جودة البحث عن الإجراءات الوقائية من البريد العشوائي. أحد الأشياء التي قالها والتي برزت حقًا بالنسبة لي هو أن Google تستخدم نماذج التعلم الآلي للتعامل مع البريد العشوائي الأكثر وضوحًا. أعتقد أن هذا لا ينبغي أن يفاجئ أي شخص ، ولكن كان من الجيد سماع Google تؤكد ذلك.
قال دوي نجوين من Google إن Google تستخدم “نموذجًا فعالًا وشاملًا للتعلم الآلي يعتني أساسًا بمعظم الرسائل غير المرغوب فيها الواضحة”. وقال إن نموذج التعلم الآلي هذا يتيح لفريق جودة بحث Google التركيز على “عمل أكثر أهمية”. قد يكون العمل الأكثر أهمية حول البريد العشوائي المخترق وعمليات الاحتيال عبر الإنترنت وغيرها من المشكلات التي لا تلتقطها نماذج التعلم الآلي.
تتمتع نماذج التعلم الآلي من Google بسنوات وسنوات من البيانات التي تستخدمها لتحسين طرق منع البريد العشوائي والبحث ، ويبدو أن Google واثقة جدًا من قدراتها.
لماذا نهتم.
كما قلت أعلاه ، من المثير للاهتمام دائمًا الاستماع إلى ممثلي Google وهم يتحدثون عن البحث. قد تدلنا الطريقة التي يتحدثون بها عن البحث على ما يهم حقًا في التصنيف. مثل الطريقة التي قال بها Duy Nguyen من Google أنه غالبًا ما يكون من المحزن رؤية مُحسّنات محرّكات البحث تركز على مقياس واحد ، غالبًا مقياس خارجي لا تستخدمه Google حتى ، بدلاً من التركيز على تحسين الأداء الوظيفي وجودة المحتوى وتجربة مستخدم أفضل بشكل عام للمستخدمين. لدى Google المئات من إشارات الترتيب ، لذا فإن التركيز على واحدة أو اثنتين ربما لا يمنحك أفضل الفرص للحصول على ترتيب جيد في بحث Google.