Довольные пользователи — самый важный фактор в SEO

У Мэри Хейнс есть подробное видео на эту тему — оно длится 41 минуту. А ещё статья о пользовательских данных и о том, как Google использует их — читайте в нашем переводе: «Насколько важны пользовательские данные в системах ранжирования Google? Данные из апелляции Элизабет Рид».

3 этапа ранжирования

Из антимонопольного разбирательства «Министерство юстиции США против Google» мы узнали, что процесс ранжирования Google состоит из трёх основных этапов:

1. Первоначальное ранжирование с помощью традиционных систем.

2. ИИ‑системы — RankBrain, DeepRank и RankEmbed BERT — отбирают 20–30 лучших документов.

3. Присваивается специальная оценка (Quality Rater score), и дальнейшее ранжирование производится благодаря тестированию пользователей.

Министерство юстиции США требует, чтобы Google продал ключевые активы рекламного бизнеса 

В ходе судебного разбирательства предполагалось, что у Google есть огромное преимущество благодаря использованию больших объёмов пользовательских данных. В своей апелляции компания заявила, что не намерена выполнять предписание судьи о передаче этих данных конкурентам.

Google привёл два способа использования пользовательских данных. Система Glue, в которой используется Navboost, анализирует действия пользователей и их взаимодействия с контентом. Модель RankEmbed переводит запрос пользователя в векторные данные. Поэтому релевантный запросу контент будет найден максимально приближенным к нему.

Работу RankEmbed обеспечивают две составляющие:

1. Оценка экспертов по качеству поиска. Они сравнивают два набора результатов: «замороженные» результаты Google и «переобученные», которые получают с помощью улучшенных алгоритмов поиска на основе ИИ. Их оценка помогает системам Google понять, дают ли «переобученные» алгоритмы более качественные результаты.

2. Тесты в режиме реального времени. В этих экспериментах небольшому проценту реальных пользователей показывают результаты, полученные с помощью старых и новых алгоритмов. Их реакция (клики и действия) помогают оптимизировать систему.

О тестировании пользователей

Тесты Google с реальными пользователями направлены не только на сбор данных о конкретных страницах. Их цель — научить систему выявлять закономерности. Google не отслеживает каждое отдельное взаимодействие пользователя, чтобы ранжировать какой‑то определённый URL. Вместо этого он использует эти данные, чтобы научить свой ИИ распознавать «полезный» контент. Система учится определять типы контента, соответствующие намерениям пользователей, а затем прогнозирует, соответствует ли ваш сайт этой модели.

Google продолжит улучшать процесс прогнозирования того, какой контент может оказаться полезным. Это выходит далеко за рамки обычного векторного поиска. Он постоянно ищет новые способы понять намерения пользователей и предложить им соответствующие решения.

Что это значит для SEO

Если вы появляетесь на первых страницах поисковой выдачи, значит, вы убедили традиционные системы ранжирования включить вас в их выборку.

Оказавшись в этой выборке, вы попадёте на прицел ИИ‑систем, которые определяют, какой из результатов действительно лучше для пользователя. Это становится особенно актуальным, поскольку Google начинает применять Personal Intelligence в Gemini и AI Mode. Первые результаты поиска будут адаптированы под то, что, по мнению систем Google, нужно конкретному пользователю.

Технические ошибки на сайте, из‑за которых ИИ вас не видит 

Как только вы поймёте, как работают ИИ‑системы (а это основано на векторной модели), может возникнуть соблазн попытаться их «переиграть». Если вы оптимизируете свой сайт, осознавая, что именно вознаграждает векторный поиск (включая использование косинусного сходства), то стоит понимать: вы будете в выигрышной позиции только для ИИ. Не рекомендуется слишком зацикливаться на этом.

Поскольку системы постоянно стремятся улучшать результаты, которые лучше всего удовлетворяют пользователей, важно не только хорошо выглядеть в глазах ИИ, но и предоставлять действительно полезный контент. 

Оптимизация для векторного поиска может принести больше вреда, чем пользы, если ваш контент по своей полезности уступает другим доступным вариантам. В противном случае есть риск, что ИИ научится просто игнорировать ваш контент.

Что делать SEO‑специалистам

Не стоит уделять слишком много внимания оптимизации под векторный поиск. Вместо того чтобы зацикливаться на ключевых словах и косинусном сходстве, лучше сосредоточиться на понимании того, чего хочет аудитория, и убедиться, что страницы отвечают её конкретным потребностям.

Может ли понимание механизма Query Fan‑Out от Google помочь в этом? В некоторой степени да, поскольку полезно знать, какие вопросы обычно возникают у пользователей в связи с тем или иным запросом. Однако опасения, о которых говорилось выше, остаются актуальными и в этой ситуации.

Если получается хорошо оптимизировать контент для ИИ‑систем, но пользователи с этим не согласны или если не хватает других характеристик, связанных с полезностью по сравнению с конкурентами, можно дать повод системам Google отдавать меньше предпочтения такому сайту.

1. Используйте заголовки не только для того, чтобы привлечь внимание ИИ, но и чтобы помочь читателям легко найти информацию, которую они ищут на странице.

2. Уделите внимание страницам, которые Google высоко ранжирует по запросам, связанным с вашей темой. Подумайте, что кажется пользователям особенно полезным. Оцените, насколько хорошо страницы отвечают на конкретные вопросы, есть ли там качественные изображения, таблицы или другая графика, а также насколько удобно на них находиться. Постарайтесь понять, почему именно эта страница была выбрана как наиболее подходящая для потребностей пользователей.

3. Вместо того чтобы зацикливаться на ключевых словах, сосредоточьтесь на улучшении реального пользовательского опыта. Если сделать страницу более привлекательной, уделив больше внимания поведенческим метрикам, позиции в выдаче должны естественным образом улучшиться.

4. И самое важное — сосредоточьтесь на полезности. Хорошо бы, чтобы кто‑то со стороны посмотрел на сайт и поделился мнением о том, насколько он может быть полезен.

Несмотря на понимание того, как работает поисковая система, она постоянно развивается и учится показывать пользователям те страницы, которые будут им максимально полезны. Многие специалисты до сих пор борются с желанием оптимизировать сайт для ПС, а не для людей — очень трудно избавиться от этой устаревшей привычки.

Учитывая, что системы Google неустанно трудятся над одной целью — предсказать, какие страницы могут быть полезны для пользователей, это должно стать и вашей целью. Согласно документации Google, пользователи отдают предпочтение контенту, который отличается оригинальностью, информативностью и предоставляет значительную ценность по сравнению с остальными результатами поиска.

Ещё по теме

«Google считает, что я мёртвый физик»: как ломается крупнейшая поисковая система

Всё об алгоритме Google: как думает поисковая система

Раскрытые алгоритмы Google. Как работает поисковая система согласно слитым документам