2024 ClickBrainiacs.ro. Toate Drepturile sunt Rezervate.
Zilnic, Google operează una sau mai multe schimbări în algoritmi, cu scopul de a îmbunătăți rezultatele căutărilor. Cele mai multe astfel de schimbări trec fără a fi observate, însă, uneori există și schimbări mult mai vizibile. Conform surselor Google, „Ne străduim să confirmăm aceste update-uri ori de câte ori credem că vor avea un efect notabil asupra administratorilor de site-uri sau producătorilor de conținut. Spre exemplu, când am lansat Speed Update, am oferit informații și sfaturi chiar și cu câteva luni înainte”.
Așadar, de câteva ori pe an, Google aduce schimbări majore care influențează sistemele și algoritmii. Acestea se numesc Broad Core Updates. De regulă, Broad Core Updates vin la pachet cu câteva efecte notabile, astfel că unele site-uri pot experimenta creșteri sau scăderi în poziții atunci când este rulat un update. Acesta este și unul dintre motivele pentru care Google anunță din timp aceste update-uri majore, pentru ca site-urile care au parte de scăderi temporare în poziții să nu încerce să găsească răspunsuri sau soluții la aceste schimbări. De multe ori, site-ul va reveni în poziții, astfel că este mai benefic să nu încercăm să „reparăm ceva ce nu este stricat”.
Pentru cei care preferă cifrele, un broad core update aduce schimbări de 5 până la 10% dintre toate căutările, pe când un update minor poate afecta doar de la 0,1 la 1% dintre căutări. Multe dintre aceste update-uri minore trec neobservate, fără a afecta pozițiile. Dacă vrei să fii însă la curent cu toate noile update-uri majore, cea mai bună sursă de informare este chiar blogul Google (fostul Webmasters).
În primii ani de existență, Google nu a rulat foarte multe update-uri majore. Începând însă cu 2003, motorul de căutare a început în mod activ să îmbunătățească rezultatele căutărilor, dar și să penalizeze tehnicile manipulative de SEO. Astfel, primul update major rulat, Florida, a apărut pe 16 noiembrie 2003, stârnind valuri de proteste. Pe lângă penalizările acordate site-urilor care foloseau tehnici spammy și alte metode BlackHat SEO, Google a penalizat și o serie de site-uri „curate”, chiar înainte de sezonul sărbătorilor de iarnă. După acest update, Google a promis că va încerca să nu mai ruleze update-uri majore înainte de sărbători, lucru care a rămas neschimbat timp de 8 ani, până în 2011.
Facem acum fast forward câțiva ani, răstimp în care „specialiștii SEO” din domeniu nu au stat degeaba, ci au creat tot soiul de tehnici manipulative, precum ferme de conținut, care ajunseseră la un moment dat un adevărat model de business. Aceste tehnici au dus, însă, la scăderea calității rezultatelor de căutări, astfel că Google a lansat algoritmul Panda, drept răspuns la spamming și alte asemenea tactici de BlackHat SEO.
Astfel, începând cu 23 februarie 2011, toate paginile indexate de către Google au primit o clasificare în funcție de calitate, care a fost modelată după o serie de întrebări adresate persoanelor reale. În acest test, utilizatorii au primit o serie de întrebări precum „Ai avea încredere să introduci datele cardului pe acest site?”, „Ai avea încredere să le dai copiilor tăi medicamente prescrise de acest site?” sau „Consideri că acest site are reclame în exces?”. După ce testul a luat sfârșit, Google a parcurs rezultatele, reușind să modeleze o serie de întrebări folosite drept ghid de către algoritmi. Din acest moment, Google a introdus calitatea conținutului unui website ca ranking factor, continuând să îmbunătățească algoritmii chiar și în prezent.
În 2012, Google a lansat oficial un update al algoritmilor orientați către webspam (webspam algorithm update), care viza spam-ul de linkuri și alte tactici manipulative de link building. Acest algoritm a fost denumit „Penguin”, fiind un instrument de top în lupta contra paginilor de calitate îndoielnică.
Înainte de acest update, volumul de backlinks juca un rol major în determinarea rankului unei pagini. După acest update, însă, Google s-a asigurat că link-urile naturale, relevante și care provin de pe pagini cu autoritate sunt mai importante decât un volum ridicat de link-uri de pe site-uri spammy, astfel că respectivele pagini au decăzut din poziții.
La lansare, update-ul venea cu două directive specifice: să elimine schemele de linkuri și să pună capăt keyword stuffing-ului. În timp ce prima tehnică manipulativă face referire la practici de link building precum schimb de linkuri, plata pentru linkuri și altele, eliminarea keyword stuffing-ului (care a fost mai târziu asociat cu Panda) viza backlinkurile de pe pagini care conțineau mult prea multe cuvinte cheie.
La acest update s-au adăugat multe iterații, precum Penguin 2.0 sau 3.0, care au dezvoltat mai departe algoritmul. În 2016, odată cu lansarea update-ului final, Penguin 4.0, Google a anunțat că Penguin va face parte din algoritmul de bază Google (core algorithm), astfel încât să ruleze în timp real, evaluând site-urile și backlinkurile acestora.
Hummingbird este, de fapt, o rescriere a algoritmului Google, care a anticipat căutările pe mobil, însă, cel mai important, a croit calea către căutările conversaționale. Față de căutările care targetau strict keywords-urile, căutările conversaționale puteau să returneze rezultate mult mai rafinate. Să luăm un exemplu:
Căutare după keywords: reparație bicicletă
Căutare conversațională: Cum pot să îmi repar bicicleta?
În anii recenti, acest tip de căutări conversaționale a devenit foarte popular, grație creșterii în număr a device-urilor care suportă asistență vocală, precum Siri, Alexa sau Google Assistant. Folosirea acestor căutări va continua să crească, pe măsură ce utilizatorii se vor baza din ce în ce mai mult pe texte intuitive și căutări vocale.
Astfel, încă din 2013, Hummingbird a pregătit scena pentru schimbări dramatice în privința căutărilor. De altfel, specialiștii Google, precum Matt Cutts, au spus că această schimbare de algoritm este cea mai semnificativă de la ultima modificare majoră din 2001. Din explicațiile lui Matt putem extrage trei concluzii mari și late cu privire la modul în care funcționează Hummingbird:
În luna aprilie a anului 2015, Google a dat startul primului update mobile-friendly, care cu siguranță a speriat mulți specialiști din lumea SEO, care i-au asociat diverse porecle, precum mobilepocalypse sau mobilegeddon.
De fapt, update-ul nu a fost atât de drastic precum se credea, însă a impactat pozițiile site-urilor care nu erau optimizate pentru dispozitivele mobile. De altfel, Google anunțase deja încă din februarie că va rula acest update și, mai mult, că va fi considerat un factor de ranking. Așadar, oricine dorea să cucerească pozițiile de top avea timp suficient pentru a se asigura că paginile site-ului sunt mobile-friendly.
Mai mult, în aceeași zi cu rularea update-ului, Google a explicat în detaliu pe blogul oficial ce înseamnă mobile-friendly.
Update-ul s-a dovedit a fi unul foarte strict: fie paginile erau optimizate pentru mobil, fie nu. Google a explicat de ce au introdus această schimbare, punând accentul pe faptul că utilizatorii trebuie să primească cele mai relevante rezultate atunci când caută de pe dispozitive mobile, indiferent că informația se regăsește pe pagini web sau în diverse aplicații.
Mai mult, Google a specificat exact ce va impacta acest update:
Această schimbare nu a fost doar un update de algoritmi, ci este considerată o întreagă mișcare culturală. Scopul nu a fost de a impacta modul în care se realizează căutările organice, ci de a oferi un răspuns la comportamentul utilizatorilor, care tindeau din ce în ce mai mult către device-uri mobile.
Update-ul Mobile Friendly a pavărat calea către viitor, fiind un precursor al Mobile First Indexing, un update apărut în 2019, și dând în același timp tonul pentru o întreagă industrie.
Machine learning fusese folosit anterior de către Google, în Google News, însă, odată cu RankBrain, lucrurile au căpătat o altă proporție. Acest update nu doar că a impactat pozițiile în SERPs, ci a schimbat modul în care Google percepe o căutare.
RankBrain este un sistem prin care Google înțelege mai ușor intenția de căutare a unui utilizator. A apărut prima dată în primăvara anului 2015, însă nu a fost anunțat decât în octombrie. La data apariției, RankBrain s-a concentrat pe căutările pe care Google nu le mai văzuse încă, adică aproximativ 15% din total. De acolo, a fost extins, astfel încât să aibă influență asupra tuturor căutărilor.
Acest sistem de machine learning determină, testează, monitorizează și își ajustează în permanență algoritmii, astfel încât utilizatorii să poată obține cele mai relevante rezultate. Principiul este unul simplu: cînd un utilizator introduce o căutare care nu a mai fost efectuată până acum, RankBrain încearcă să găsească căutări asociate, cu scopul de a returna cele mai bune rezultate. Spre exemplu, va putea să vadă pattern-uri precum [articol][locație][calificativ] și va putea răspunde într-un mod asemănător.
Astfel, va putea crea relații între căutări precum:
[pantofi][Brașov][ieftini]
și
[sandale][București][cele mai noi]
Mai mult, va lua în calcul atât aceste variabile, cât și datele pe care le poate obține despre un utilizator (locație, dispozitiv, preferințe etc.).
Apariția acestui update este deosebit de importantă nu doar prin prisma rezultatelor obținute, ci prin modul în care funcționează căutările la momentul actual. De altfel, Google se numără printre cele mai importante companii care pune accentul pe machine learning, un lucru remarcat încă din 2016.
BERT este un algoritm apărut în 2019, care ajută motorul de căutare Google să înțeleagă mai bine interogările. Inițial, BERT a fost rulat pentru 72 de limbi, afectând peste 10% din rezultatele în limba engleză pe teritoriul Statelor Unite.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este, de fapt, un algoritm de deep learning, al cărui scop este să creeze și să învețe limbajul natural. Astfel, poate discerne atât cuvinte, cât și contextul dintre acestea, cu toate nuanțele implicate.
Prin urmare, BERT analizează interogările, nu paginile site-urilor. Cu toate acestea, SEO On-Page capătă o mai mare importanță, punându-se accentul pe conținutul scris cât mai natural. De altfel, un articol de pe blogul Google precizează mai multe detalii despre acest update:
„Update-ul BERT are ca scop îmbunătățirea rezultatelor de căutare la nivel global. Una dintre cele mai importante caracteristici ale acestui sistem este că poate învăța un lucru dintr-o limbă, apoi îl poate aplica în alte limbi. Astfel, putem obține rezultate relevante, indiferent de limba în care se face căutarea respectivă.”
În plus, BERT afectează și Snippet-urile în alte limbi, acolo unde acestea sunt disponibile.
În luna mai 2020, Google a introdus un nou concept, denumit Core Web Vitals, care măsoară și evaluează viteza de încărcare a unui website, modul în care acesta răspunde la input-ul utilizatorului, precum și stabilitatea vizuală a elementelor din site. Acest set de metrici sunt cunoscuți și drept LCP (Largest Contentful Paint – care măsoară performanțele de încărcare a elementelor de pe site), FID (First Input Delay – adică timpul petrecut de la prima interacțiune cu site-ul până la apariția unui rezultat) și CLS (Cumulative Layout Shift – care măsoară stabilitatea vizuală a elementelor de pe ecran).
Acest update face parte din Page Experience, care include și alți factori de ranking, precum viteza de încărcare a site-ului, mobile-friendliness, protocolul de securitate (HTTPS) și lipsa reclamelor intrusive.
Introducerea update-ului MUM a reprezentat o nouă etapă în evoluția căutărilor în Google, după apariția Hummingbird, RankBrain și BERT. Chiar dacă aceste trei inovații anterioare foloseau machine learning care se baza pe mai multe modele de comportament, pentru diverse sarcini, scopul MUM este să folosească un singur model pentru toate sarcinile legate de indexare, parcurgerea informațiilor și afișarea rezultatelor concludente.
Această aliniere a modelelor de machine learning aduce multe beneficii performanțelor de căutare, însă, înainte de a detalia, trebuie să înțelegem despre cum funcționează update-ul.
MUM este un acronim pentru Multitask Unified Model (unificarea modelelor prin multitasking), fiind o tehnologie pentru Google Search, introdusă pentru prima oară în luna Mai a anului 2021. În toamna aceluiasi an, a fost anunțat update-ul, iar tehnologia a fost explicată în detaliu. MUM are capacitatea de a lucra cu inteligența artificială pentru a depăși barierele lingvistice, înțelegând limbajul natural, astfel fiind capabil să proceseze și să răspundă la interogări complexe.
Desigur, MUM este plurilingvistic, însă, poate și mai important, poate procesa informația din diverse formate media pentru a răspunde interogărilor. Așadar, pe lângă conținutul text, MUM poate înțelege și imagini, video-uri sau fișiere audio.
MUM a fost prezentat prima dată ca o versiune de 1000 de ori mai puternică decât BERT. Chiar dacă ambele folosesc tehnologii bazate pe procesarea limbajului natural, MUM este capabil să combine mai multe tehnologii pe care le folosește în același timp, cu scopul de a returna rezultate și mai relevante, bazate pe semantica și pe context.
Așadar, sarcinile pe care le va prelua MUM sunt următoarele:
Google folosește MUM pentru a extinde bazele de date semantice, precum Knowledge Graph, cu scopul de a obține o bază de cunoștințe completă. În plus, Google folosește MUM pentru a îmbunătăți interogările la nivel internațional, aducând instanțele de căutare și indicii la același nivel de calitate, asigurând astfel că fiecare utilizator, indiferent de țară și de limbă folosită, are parte de o experiență pozitivă.
Ultimul core update de la Google a fost rulat în septembrie 2022 și a durat în jur de două săptămâni până la implementarea completă. Denumit și Helpful Content Update, acest update este un semnal sitewide, care targetează website-urile ce au o cantitate ridicată de conținut nesatisfăcător, care vizează mai degrabă motoarele de căutare.
Acest update nu are ca scop penalizarea respectivelor site-uri, ci mai degrabă „premierea” site-urilor care dispun de conținut care ajută utilizatorii să obțină o experiență pozitivă. De altfel, acest lucru este precizat chiar și pe blogul Google.
Pe de altă parte, cei care pun accentul pe crearea de conținut de bună calitate, utilizând și cele mai bune tehnici SEO care aduc plus valoare, vor avea parte de o poziționare mai bună. Astfel, dacă poți răspunde cu DA acestor întrebări de mai jos, atunci ești pe drumul cel bun în crearea de conținut orientat către utilizatori:
De asemenea, Google oferă sfaturi și celor care creează conținut doar cu scopul de a crește în poziții. Developerii Google enunță că punerea pe prim plan a utilizatorilor nu exclude folosirea bunelor practici SEO, însă atunci când conținutul este creat cu scopul principal de a crește în ranking, acest lucru este corelat cu conținut care nu este pe placul utilizatorilor. Cum eviți un astfel de conținut nesatisfăcător? Pe scurt, dacă răspunzi cu DA la întrebările de mai jos, atunci este timpul să reevaluezi conținutul de pe site:
SEO Specialist
Bogdan Moraru este specialist SEO și content writer cu peste 10 ani de experiență în spate. A scris conținut pentru clienți importanți, însă norocul a făcut să ajungă la ClickBrainiacs, locul ideal pentru a-și pune condeiul în slujba elaborării și redactării unui Ghid SEO complet. Unii spun că vine la birou doar pentru ciorba de burtă și șnițelele care pândesc în zonă, dar pe lista sa de activități la lucru intră, desigur, analize aprofundate ale clienților pentru atragerea traficului organic, strategii neoficiale pentru a crește vizibilitatea în online, editarea imaginilor pentru advertoriale sau articole de blog, precum și varii opinii despre ce merge sau nu merge bine în țara asta. Pasiunile sale sunt DJ-ingul, filmele obscure și acel parfum specific al paginilor noi de site, pe care de-abia așteaptă să le optimizeze.
ClickBrainiacs® este o agenție de marketing online cu servicii complete care are ca scop sprijinirea antreprenorilor pentru a-și dezvolta afacerile în mediul online într-un ritm profitabil și sustenabil.
2024 ClickBrainiacs.ro. Toate Drepturile sunt Rezervate.
2024 ClickBrainiacs.ro. Toate Drepturile sunt Rezervate.