×
Россия +7 (909) 261-97-71

Инженер Google рассказал о сигналах ранжирования сайтов

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 1517
Подпишитесь на нас в MAX

Один из инженеров Google в рамках антимонопольного дела против компании дал показания в суде. Информация проливает свет на то, как поисковик оценивает качество страниц, а также подтверждает существования сигнала популярности, который рассчитывается с учетом данных Google Chrome.

Отредактированные показания инженера Google были опубликованы в интернете Министерством юстиции США. В документе представлен общий взгляд на то, какие сигналы используют алгоритмы Google при ранжировании сайтов, не вдаваясь в детали.

Статья начинается с раздела о «ручной обработке» сигналов. В нем описывается общий процесс сбора данных от асессоров, информации о кликах и т. д. и применении математических и статистических формул, которые позволяют создать рейтинговую оценки по трем видам сигналов. «Ручная работа» подразумевает настройку алгоритмов инженерами поиска. Она не означает, что специалисты ранжируют веб-сайты вручную.

В документе Минюста перечислены три вида сигналов, которые называются ABC Signals:

  • A (Anchors) – анкоры, страницы, которые ссылаются на целевые страницы;
  • B (Body) – слова, тремины из поискового запроса в документе;
  • C (Clicks) – клики, время пребывания пользователя на сайте до возвращения обратно в поисковую выдачу.

Сигналы ABC – это обобщение одной из частей ранжирования. Сам процесс гораздо сложнее и включает в себя сотни и тысячи дополнительных алгоритмов на каждом этапе оценки сайтов: от индексации до анализа ссылок, спама, персонализации и т. д.

Вот что говорится в документе о сигналах ABC:

Сигналы ABC являются ключевыми компонентами актуальности (или базовой оценки), по которым Google определяет, насколько документ релевантен запросу… Разработка системы ранжирования (особенно актуальности) предполагает решения множества сложных математических задач. В рамках одного проекта на постоянной основе может работать команда инжереров, которая решает эти сложные проблемы.

Причина, по которой подавляющее большинство сигналов связаны с ручной работой, заключается в том, что если что-то ломается, Google знает, что необходимо исправить.

В документе сравнивается этот подход с автоматизированным подходом Microsoft: когда что-то ломается в Bing, устранить неполадки гораздо сложнее, чем при ручном подходе Google.

Другой интересный момент, обнаруженный в опубликованном документе, – качество страницы не зависит от запроса. Если поисковик считает страницу высококачественной, заслуживающей доверия, то она считается такой по всем похожим запросам – качество не пересчитывается динамически для каждого запроса. Однако для запросов используются сигналы релевантности, которые могут влиять на итоговое ранжирование страницы.

Инженер Google перечисляет разные сигналы ранжирования. Один из них – eDeepRank – система на основе больших языковых моделей LLM.

Также инженер упомянул PageRank – оригинальный алгоритм ранжирования Google, который учитывает ссылки с авторитетных ресурсов, ведущие на сайт.

Есть еще один сигнал, название которого скрыто. Он связан с популярностью и использует данные Chrome.

Инженер Google ссылается на одну из утечек документов, в которых упоминаются реальные «компоненты системы ранжирования Google»:

Произошла утечка документов Google, в которых были указаны некоторые компоненты системы ранжирования, но в них нет конкретики по кривым и пороговым значениям… Сами по себе документы не дают достаточно информации, чтобы разобраться в этих значения, но данные, скорее всего, дают.

Напомним, ранее Google обновил рекомендации по SEO-оптимизации изображений.

Источник: Search Engine Journal

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ИИ усиливает маркетинг и помогает общаться с пользователем
Иван
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Иван - Классная статья, забрал Хотелось бы услышать еще от эксперта мнение про модели в таком случае и дисперсию
GEO-продвижение: гайд повышения видимости бренда (сайта) в нейросетях
dayitrix
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
dayitrix - Спасибо за разбор. Сейчас как раз в процессе изучения GEO-продвижения, хочется разобраться, как вообще попадать в ответы нейросетей. Ну и смотрю, уже услуги по такому продвижению начали появляться, типа Zenlink Geo. Но пока по большей части информацию собираем, что это и стоит ли в это лезть. Но учитывая то, что люди сейчас в основном через нейронной информацию ищут, было б неплохо, чтоб нейросети нас упоминали)
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Сергей Семенов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей Семенов - Спасибо за вопрос. Нет, полностью автоматически отчёт не генерируется. Мы сознательно не пошли по пути «нажал кнопку — получил PDF». В RECOMO мы используем ИИ как инструмент анализа, а не как замену методологии. Наш процесс состоит из нескольких этапов: Проводится серия проверок в различных AI-системах (ChatGPT, Gemini, Claude и других) по заранее сформированной методике и набору запросов. Собираются данные о том, какие компании рекомендуются, в каком контексте, какие источники используются и какие цифровые сигналы присутствуют. Далее ИИ помогает структурировать и анализировать большой объём информации, выявлять закономерности и формировать черновики выводов. После этого отчёт обязательно проходит экспертную проверку нашей командой. Мы дополняем его интерпретацией результатов, практическими рекомендациями и проверяем, чтобы выводы действительно соответствовали данным. Пока рынок AI Search только формируется, полностью доверять генерацию подобных аудитов одной языковой модели было бы неправильно. Именно поэтому мы сочетаем собственную методологию, автоматизированный сбор и анализ данных и экспертную валидацию результатов. Наша цель — не просто красиво оформить отчёт, а дать бизнесу рекомендации, которые действительно помогут повысить AI Visibility и увеличить вероятность появления бренда в рекомендациях современных AI-систем.
Накрутка ПФ vs Бизнес: как накрутка поведенческих факторов «убьет» ваш бизнес в интернете
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Вообще бред несут-пункт позиции и там и там суотрудничать,банов нет,риски и остальные пункты просто смешно,пф гораздо эффективнее чем платить в пиксель)))
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Битрикс24 запускает бесплатный курс по вайбкодингу для гуманитариев
Ирина
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Ирина - Хорошее решение для бизнеса
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Yandex Cloud сменил логотип и визуальный стиль
Гостьфы
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гостьфы - это че такое
Яндекс добавил продвинутую ИИ-модель в Алису на всех умных устройствах
Тимофей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Тимофей - Какой смысл усовершенствовать если в нашей стране запрещено говорить правду!
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!