×
Россия +7 (909) 261-97-71

Инженер Google рассказал о сигналах ранжирования сайтов

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 1680
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 ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
Поисковые роботы Яндекса резко сократили обход сайтов после атак на дата-центры
дмитрий Беляков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
дмитрий Беляков - К сожалению не только этим всё ограничилось..
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Блоки AI Overviews появляются для более чем 80% брендовых запросов Google в США
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
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.
Выручка VK увеличилась на 21% до 47 млрд рублей за III квартал 2026 года
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
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!