SEO и машинное обучение: адаптация к новым реалиям Google

О технологиях машинного обучения (Machine Learning) говорят уже несколько лет, но лишь немногие SEO-специалисты уделяли этому вопросу достаточно внимания. Машинное обучение все еще находится в стадии становления и пока еще кардинально не изменило механику поисковой оптимизации, поэтому большинство отдает предпочтение проверенным методам внутренней и внешней оптимизации. Но время идет, и те из сеошников, кто игнорирует Machine Learning, определенно останутся у разбитого корыта.

Вполне вероятно, в недалеком будущем вы заметите резкие подъемы и падения в ранжировании Google сайтов ваших клиентов. Вашей первой мыслью будет, что Google выкатил новые апдейты алгоритма. Такая вероятность действительно существует. Однако такие хаотичные спады в выдаче и трафике могут быть связаны с тем, что Google пытается внедрить машинное обучение для более эффективного ранжирования страниц. Самое время SEO-специалистам признать, что их роль и цели изменятся в следующие несколько лет. Необходимо быть готовыми к наступающей революции и понять, что необходимо сделать для адаптации к новым реалиям поиска. Поэтому давайте проясним, что же означает “машинное обучение”.

Согласно Википедии, машинное обучение (англ. machine learning) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Иначе говоря, машинное обучение предоставляет компьютерам возможность обучаться, не будучи специально запрограммированными для этого. Будучи частью искусственного интеллекта, machine learning учит компьютеры решать задачи, для которых требуется человеческий интеллект. Несмотря на то,  что машинное обучение стало самостоятельной научной дисциплиной еще в 1990-х, его расцвет пришелся на 2010 год, когда большие корпорации (Google, Facebook, Amazon, Apple) начали собирать десятки терабайт данных о своих пользователях.

Большие массивы данных в 2010 году — ключ к тем преимуществам, которые получило машинное обучение как отдельная индустрия. Чем больше данных “скармливаются” алгоритмам машинного интеллекта, тем лучше они могут быть обучены выполнять специфические действия. Чем больше данных, тем больше вариантов развития событий для искусственного интеллекта.

Google исторически находится на острие инноваций, поэтому нет ничего удивительного в том, что корпорация инвестирует миллиарды долларов в искусственный интеллект и машинное обучение. И это более чем неоспоримый факт, что ландшафт SEO изменится в самое ближайшее время. Особое внимание следует уделить таким сферам:

Контент

Контент станет движущей силой поисковой оптимизации. И это заставит сеошников обращать больше внимания на пользовательский опыт от контента, чем на внутреннюю оптимизацию, ссылки и технические аспекты. Усилия поискового алгоритма Google в первую очередь направлены на соответствие намерениям пользователя (например, пользователи способны найти искомое, вводя запрос в поле поиска). Для того, чтобы сайт удовлетворял требованиям Google, пользователь должен найти именно то, что он ищет на определенном этапе своего путешествия (customer journey). А значит, сеошники должны быть заодно с диджитал и контент-маркетологами, специалистами UI/UX и так далее, поскольку у них одна цель — дать пользователю нужный результат.

Например, контент для 30-летнего айтишника из Силиконовой долины должен отличаться от контента для 27-летней матери с двумя детьми из Бруклина. Несмотря на то, что они получают доступ к одному и тому же сайту и ищут одинаковую информацию, они решают разные проблемы и находятся на разных стадиях решения о покупке.

Эти отличия влияют не только на такие тривиальные вещи, как ключевые слова и фразы, но и на структуру контента, визуальные элементы, дизайн и ссылки. На данный момент все эти факторы едва ли частично находятся в зоне внимания сеошников. Однако как только искусственный интеллект научится мгновенно оценивать качество страницы, значение этих факторов возрастет в разы, и все это случится в ближайшем будущем.

Именно сеошники должны будут решить, насколько контент:

• качественный и релевантный
• соответствует намерениям пользователя
• предоставляет положительный опыт взаимодействия
• достаточно полезен, чтобы пользователь начал коммуникацию.

Если учесть, что все данные будут обработаны машиной, невыполнение этих требований мгновенно приведет к падению рейтинга сайта.

Google уже может “читать” контент, хотя это звучит как научная фантастика. Начиная с 2015 года поисковый гигант тестирует технологию, которая позволяет искусственному интеллекту обучаться так, как это делает человек. Технология DeepMind позволяет машинам читать, и Google понимает смысл того, что размещено на конкретной странице — как это понял бы человек.

Внутренняя оптимизация и ссылки

С развитием алгоритмов машинного обучения снижается значимость традиционных методов внутренней оптимизации. Заголовки, мета-теги, URL и alt-тексты будут по-прежнему играть свою роль, но они перестанут быть факторами, которые определяют эффективность SEO.

Сеошникам придется стать более креативными. Линейные пошаговые стратегии, не учитывающие дизайн, контент и пользовательский опыт, будут с легкостью выявлены алгоритмами искусственного интеллекта. SEO-экспертам придется существенно улучшить методы оптимизации, чтобы добиться каких-либо изменений существующей ситуации.

Скорее всего, черные и серые методы оптимизации окончательно вымрут. Например, у алгоритма Google на базе искусственного интеллекта не будет проблем с тем, чтобы определить платные ссылки и наказать за них владельцев сайта и веб-мастеров.

Снизится и значимость органических ссылок, хотя сейчас они — определенно один из наиболее значимых факторов ранжирования. Как только Google отшлифует технологии машинного обучения, поисковик получит доступ к настоящей ценности страницы, не полагаясь более на ссылочные сигналы. При условии, что DeepMind понимает контент страницы, алгоритмы Google смогут проанализировать, корректно ли размещена конкретная ссылка в тексте. Помимо этого, будет видно поведение пользователей после клика по ссылке: если они будут тут же возвращаться, Google посчитает ценность ссылки равной нулю и не засчитает ее вес при ранжировании.

Google, на вооружении которого будет машинное обучение, станет слишком умным для манипуляций. Поисковик в считанные секунды отсеет хорошие органические ссылки от плохих манипуляционных. Усилия Google будут прежде всего направлены на анализ облака бэклинков вашего сайта. И если алгоритмы искусственного интеллекта определят, что ядро является не органическим, а манипуляционным (например, характеризуется множеством анкоров на продукты и услуги компании), то поисковик понизит сайт в выдаче. Неорганическое и линейное наращивание ссылочной массы будет легко идентифицировано и определенно не будет приветствоваться.

Техническое SEO

Техническое знание и опыт будут относиться к SEO в меньшей степени, чем сейчас. Карта сайта, robots.txt файлы и скрипты будут идентифицированы и исправлены машиной. Например, на данный момент Google Search Console уведомляет владельцев сайта об ошибках, но в недалеком будущем система сможет мгновенно исправить эти ошибки.

В ближайшее время технические аспекты управления сайтом с позиций поисковой оптимизации будут требовать все меньше вмешательства со стороны человека. Однако, сеошники не будут полностью исключены из ландшафта.

Google прилагает все усилия к тому, чтобы заставить владельцев сайтов освоить AMP, установить структурированные данные и оптимизировать сайт под устройства голосового поиска (Google Home, Alexa, Amazon Echo). Зачем? Потому что Google необходим полный доступ к каждому сайту, прежде чем искусственный интеллект сможет проанализировать и ранжировать его. Искусственный интеллект не сможет сделать это без исходных выходных данных и настроек.

Давайте в качестве примера рассмотрим структурированные данные. Внедрение схематической разметки данных требует некоторых технических усилий, но даже сейчас это приводит к росту трафика, повышению CTR и позиций сайта. Разметка также позволяет показывать текстовые блоки при голосовом поиске. Если на сайте не будет структурированных данных, даже самый мощный искусственный интеллект не сможет “вытащить”из этого сайта ответ на поисковый запрос.

Тем не менее, не стоит отодвигать на задний план свой опыт решения технических вопросов для сайтов ваших клиентов: этот опыт вам все еще понадобится.

Пользовательский опыт

А вот значение факторов пользовательского опыта будет только расти в отличии от внутренней оптимизации, ссылок и технических аспектов SEO. Отличный User Experience — это однозначно ключевой фактор, который Google будет использовать для ранжирования сайтов в поисковых результатах.

На сегодняшний день кликабельность и вовлеченность для Google — основные показатели того, что определенная страница оправдала ожидания пользователей. Поэтому вполне вероятно, что Google будет шлифовать свои поисковые алгоритмы машинного обучения до тех пор, пока опыт их взаимодействия с сайтом не станет идентичным опыту человека. Искусственный интеллект сможет мгновенно оценить UX и соответственно ранжировать страницы.

Таким образом, сеошники наряду с дизайнерами, разработчиками, диджитал-маркетологами и бизнес-аналитиками должны будут тщательно изучить вебсайты и убедиться, что все недочеты UI/UX исправлены и что скорость загрузки сайта находится на должном уровне.

Заключительные мысли

Использование Google и другими поисковиками алгоритмов машинного обучения уже влияет на SEO. Поисковые системы стали умнее, они достаточно оснащены для того, чтобы за несколько секунд определить, удовлетворяет ли сайт намерениям пользователей. Они имеют доступ к сотням специфических сигналов, чтобы узнать о положительном или отрицательном опыте взаимодействия пользователя с конкретной страницей и мгновенно ранжировать страницу на основании этих данных.

Проверенные линейные стратегии (особенно контент и ссылочная масса) скоро перестанут работать. Google будет постоянно расширять и совершенствовать свои алгоритмы, заставляя сеошников перепроектировать существующие стратегии и выявлять новые методы оптимизации. SEO-специалисты будут вынуждены адаптироваться к совершенно новым реалиям, в которых им не нужно будет лезть из кожи вон ради трафика Google. Напротив, им нужно будет помогать поисковому гиганту определить истинную ценность каждого сайта с помощью контента, UX и органических ссылок. Сеошники должны уже сейчас начать помогать машинам как можно эффективнее получить доступ к своим сайтам. В противном случае, они вполне могут упустить шанс запрыгнуть в последний вагон уходящего поезда.

Оригинал статьи.

Источник: o-es.ru

Комментарии: