Когда Google выкатил новый поисковый алгоритм RankBrain, созданный на базе самообучающейся системы искусственного интеллекта, многие задались вопросом, как это повлиять на SEO. В этой статье я буду гадать на кофейной гуще и постараюсь всех убедить, что он уделяет огромное значение пользовательским сигналам.

Для начала стоит разобраться что RankBrain, сам по себе не является самостоятельным поисковым алгоритмов, а лишь дополняет линию алгоритмов на платформе Калибри. RankBrain не единственный фильтр в алгоритмах Калибри, на данный момент в поисковом алгоритме входят такие фильтры:

  • Панда — фильтр оценки качества контента сайта;
  • Пингвин — фильтр нацеленный на борьбу со ссылочным спамом;
  • Pigeon — фильтр локального поиска;
  • Mobile-friendly – фильтр нацеленный на оптимизацию сайтов под мобильных пользователей;
  • Payday – фильтр для борьбы с «переспамленными запросами»;
  • Top Heavy – фильтр для борьбы с ресурсами, на страницах которых рекламный контент преобладает над основным содержанием;
  • Pirate – фильтр призванный бороться с нарушением авторских прав.

RankBrain призван помочь в обработке неоднозначных и специфичных запросов (уникальных, которые ищутся впервые). Такого типа запросы, Google получает в огромном количестве, около 15% всех поисковых запросов каждый день. Система работает по принципу отсеивания и подбора подобного на основе всех поисковых запросов, обрабатываемых Google. Также полезность RankBrain состоит в том, что он помогает Google распознавать и сопоставлять поисковые запросы с которыми поисковая система ранее не сталкивалась.

С внедрением поискового фильтра RankBrain, Google начал определять рейтинг страниц в результатах поиска по-новому. Еще в 2015 году Google начал медленное развертывание «RankBrain», который участвовал лишь в небольшом количестве результатах поиска, но по состоянию на июнь 2016 года, RankBrain используется для всех типов запросов в Google.

Как машинное обучение воздействует на SEO? Это большой вопрос.

Раньше в SEO основными столпами оптимизации были внешние ссылки и правильные ключевые слова. Ссылки и ключевые слова все еще имеют значение, но машинное обучение изменило традиционную модель ранжирования SEO в нечто новое.

Новая модель ранжирования SEO

Что же это за новая модель? Никто пока не знает наверняка, но вот некоторые идеи:

Пользователь вводит поисковый запрос, Google выводит соответствующие органические результатов поиска, которые в значительной степени основаны на традиционных факторах ранжирования. Но RankBrain становится последней инстанцией своего типа контролем качества.

Это можно представить со стороны Google так: «Отлично, я просканировал и проиндексировал страницу, данная страница высокого качественна (качественный контент, авторитетный домен). Содержание оптимизировано, структурировано, актуально и соответствует поисковому запросу, но как именно пользователи взаимодействуют с этой страницей?» И последний пункт — ключевой.

Качественное SEO, не может быть качественным, если со страницами не кто ни взаимодействует. Не имеет значения, сколько ссылок введет на страницу, или как круто она оптимизирована нужными ключевыми словами — если пользователи уходят сразу этой страницы.






Конечно, данное решение по конкретной странице Google не делает моментально и на века, он продолжает анализировать страницу под разные поисковые запросы. Но если Google не сможет найти тип запросов под которые будет полезна определенная страница, она медленно опустится в результатах поиска. Негативные пользовательские факторы могут снизить трафик на 3% в месяц — вроде бы не страшно, но когда вы заметите эту динамику, будет слишком поздно.

Так как определить, что с вашими страницами могут быть проблемы? Давайте рассмотрим данные в Google Analytics. Анализ можно провести, проверив «Время на странице», так как это одна из главных метрик которая наиболее показывает заинтересованность пользователей к контенту. Для разных типов сайтов, средний показатель может серьезно разнится, например для сайта «конверта валют», отличным показателем будет и 15 сек, а для контентного ресурса показатель в 15 сек можно принять за отказ.

Просмотрев отчет «Время на странице», отсортировав все страницы по количеству посещений, возможно, определить наиболее популярные страницы, которые высоко ранжируются, но на самом деле этого не заслуживают. Вот пример. Среднее время на странице, для самых популярных страниц контентного ресурса за 01.12.15-31.12.15:
Среднее время на странице, для самых популярных страниц до Rankbrain
С приходом RankBrain все изменилось. Теперь, если посмотреть этот же отчет, то количество страниц с низким показателем «Время на странице» заметно уменьшилось:
Среднее время на странице, для самых популярных страниц после Rankbrain
После такого сравнения, вполне реально принять, что удовлетворенность пользователя от качества страницы напрямую влияет на позиции в поиске. Можно предположить, что пока больше похоже на естественную корреляцию, давайте рассмотрим еще одно изображение, это показатель органического трафика на странице с минимальным средним временем пребывания — то есть, страница, которые на самом деле не заслуживает быть в ТОП-10 — ее убил RankBrain:
органический трафик упал на 65,5% за последние 16 месяцев
На изображении заметно, что органический трафик упал на 65,5% за последние 16 месяцев!

Вот один из вариантов как работает RankBrain. Он не обрезает весь трафик сразу, как первое поколение Пингвина в 2012 году. Такое постепенное урезание трафика делает его, трудно отслеживаем — если не знать, что искать.

Скорее всего Google отслеживает удовлетворенность пользователей на каждой страницы для всего пула релевантных поисковых запросов. Возможно при подсчете качества страницы участвуют и другие факторы? Конечно — RankBrain сложный зверь, плюс новый контент создается все время (ваш и ваших конкурентов) и оценка качество страниц постоянно меняется.

Вывод

Опять же, это только теория, основанная на некоторых довольно убедительных примерах, ничего с участием алгоритмов Google, не может быть на 100 процентов точным, наверно даже для Джона Миллера и Гэрри Иллиса.

Попробуйте сами, в конце концов, если вы повысите качество страниц с плохими поведенческими факторами, то вы в любом случаи только выиграете, даже если мои мысли и далеки от истины!


Читайте также: Наиболее важные факторы ранжирования в 2017 | 3 фактора ранжирования о которых все забывают | Факторы ранжирования на странице