SEO-optimalisatie: Hoe Google’s AI Werkt (augustus 2026)

Search Engine Optimalisatie (SEO) is het proces van optimaliseren van on-page- en off-page-factoren die van invloed zijn op hoe hoog een webpagina rangschikt voor een specifieke zoekterm. Dit is een multifaceted proces dat het optimaliseren van de laadsnelheid van een pagina, het genereren van een linkbuilding-strategie, het gebruik van SEO-tools en het leren om Google’s (GOOGL ) AI te reverse-engineeren door middel van computationeel denken omvat.

Computationeel denken is een geavanceerde vorm van analyse en probleemoplossing die computerprogrammeurs gebruiken bij het schrijven van code en algoritmes. Computationeel denkers zullen de grondwaarheid zoeken door een probleem te breken en te analyseren met behulp van eerste principes denken.

Aangezien Google zijn geheime saus niet aan iemand vrijgeeft, zullen we ons baseren op computationeel denken. We zullen enkele cruciale momenten in Google’s geschiedenis doornemen die de algoritmes hebben gevormd die worden gebruikt, en we zullen leren waarom dit belangrijk is.

Hoe een Geest te Creëren

We beginnen met een boek dat in 2012 werd gepubliceerd, getiteld “Hoe een Geest te Creëren: Het Geheim van het Menselijke Denken Onthuld” door de bekende futuroloog en uitvinder Ray Kurzweil. Dit boek ontleedde de menselijke hersenen en brak de manieren af waarop het werkt. We leren vanaf het begin hoe de hersenen zichzelf trainen met behulp van patroonherkenning om een voorspellingsmachine te worden, altijd werkend aan het voorspellen van de toekomst, zelfs het voorspellen van het volgende woord.

Hoe herkennen mensen patronen in het dagelijks leven? Hoe worden deze verbindingen in de hersenen gevormd? Het boek begint met het begrijpen van hiërarchisch denken, dit is het begrijpen van een structuur die bestaat uit diverse elementen die in een patroon zijn gerangschikt, deze rangschikking vertegenwoordigt dan een symbool zoals een letter of karakter, en vervolgens wordt dit verder gerangschikt in een meer geavanceerd patroon zoals een woord, en uiteindelijk een zin. Uiteindelijk vormen deze patronen ideeën, en deze ideeën worden omgezet in de producten die mensen verantwoordelijk zijn voor het bouwen.

Door de menselijke hersenen na te bootsen, wordt een pad onthuld voor het creëren van een geavanceerde AI die de huidige mogelijkheden van de neurale netwerken die op het moment van publicatie beschikbaar waren, overtreft.

Het boek was een blauwdruk voor het creëren van een AI die kan schalen door de werelds gegevens op te zuigen en zijn multi-laags patroonherkenning te gebruiken om tekst, afbeeldingen, audio en video te parseren. Een systeem dat geoptimaliseerd is voor het omhoog schalen vanwege de voordelen van de cloud en zijn parallelle verwerkingsmogelijkheden. Met andere woorden, er zou geen maximum zijn voor gegevensinvoer of -uitvoer.

Dit boek was zo belangrijk dat de auteur Ray Kurzweil kort daarna door Google werd aangenomen om Director of Engineering te worden, met een focus op machine learning en taalverwerking. Een rol die perfect aansloot bij het boek dat hij had geschreven.

Het zou onmogelijk zijn om te ontkennen hoe invloedrijk dit boek was voor de toekomst van Google en hoe ze websites rangschikken. Dit AI-boek zou verplichte lectuur moeten zijn voor iedereen die een SEO-expert wil worden.

DeepMind

In 2010 gelanceerd, was DeepMind een gloednieuw startup dat een revolutionaire nieuwe soort AI-algoritme gebruikte die de wereld teisterte, het heette versterking leren. DeepMind beschreef het het beste als:

“We presenteren het eerste diepe leermodel dat met succes controlebeleid rechtstreeks vanuit hoogdimensionale sensorische invoer leert met behulp van versterking leren. Het model is een convolutioneel neuronaal netwerk, getraind met een variant van Q-lernen, waarvan de invoer ruwe pixels zijn en de uitvoer een waardefunctie is die toekomstige beloningen schat.”

Door diepe leren te combineren met versterking leren, werd het een diepe versterking leren systeem. In 2013 gebruikte DeepMind deze algoritmes om overwinningen te behalen tegen menselijke spelers op Atari 2600-spellen – en dit werd bereikt door de menselijke hersenen na te bootsen en hoe het leert van training en herhaling.

Net als een mens leert door herhaling, of het nu gaat om het trappen van een bal of het spelen van Tetris, zou de AI ook leren. Het neurale netwerk van de AI volgde de prestaties en zou zichzelf verbeteren, waardoor sterke zetkeuzes in de volgende iteratie ontstonden.

DeepMind was zo dominant in zijn technologische voorsprong dat Google het bedrijf moest kopen om toegang te krijgen tot de technologie. DeepMind werd in 2014 voor meer dan $500 miljoen overgenomen.

Na de overname zag de AI-industrie opeenvolgende doorbraken, een type dat niet was gezien sinds 11 mei 1997, toen schaak grootmeester Garry Kasparov de eerste partij van een zespartijen-match verloor tegen Deep Blue, een schaakspelend computerprogramma ontwikkeld door wetenschappers bij IBM.

In 2015 verfijnde DeepMind het algoritme om het te testen op Atari’s suite van 49 spellen, en de machine versloeg de menselijke prestatie op 23 van hen.

Dat was nog maar het begin, later in 2015 begon DeepMind zich te richten op AlphaGo, een programma met het uitdrukkelijke doel om een professionele Go-wereldkampioen te verslaan. Het oude spel Go, dat voor het eerst in China ongeveer 4000 jaar geleden werd gespeeld, wordt beschouwd als het meest uitdagende spel in de menselijke geschiedenis, met zijn potentieel 10³⁶⁰ mogelijke zetten.

DeepMind gebruikte supervised learning om het AlphaGo-systeem te trainen door te leren van menselijke spelers. Kort daarna maakte DeepMind headlines na AlphaGo Lee Sedol, de wereldkampioen, in een vijfpartijen-match in maart 2016.

Niet te overtreffen, in oktober 2017 bracht DeepMind AlphaGo Zero uit, een nieuw model met het belangrijke onderscheid dat het geen menselijke training nodig had. Omdat het geen menselijke training nodig had, had het ook geen labeling van gegevens nodig, het systeem gebruikte onbegeleid leren. AlphaGo Zero overtrof zijn voorganger snel, zoals beschreven door DeepMind.

“Eerdere versies van AlphaGo trainden aanvankelijk op duizenden menselijke amateur- en professionele spellen om te leren hoe ze Go moesten spelen. AlphaGo Zero slaat deze stap over en leert door gewoon tegen zichzelf te spelen, beginnend met compleet willekeurig spel. Hierdoor bereikt het snel het niveau van de mens en verslaat het de eerder gepubliceerde kampioen-verslaggever van AlphaGo met 100 games tot 0.”

Intussen was de SEO-wereld hyper gefocust op PageRank, de ruggengraat van Google. Het begint in 1995, toen Larry Page en Sergey Brin Ph.D.-studenten waren aan de Stanford University. Het duo begon samen te werken aan een nieuw onderzoeksproject met de bijnaam “BackRub”. Het doel was om webpagina’s te rangschikken in een maatstaf voor belangrijkheid door hun backlink-gegevens om te zetten.

Het algoritme werd later omgedoopt tot PageRank, vernoemd naar zowel de term “webpagina” als naar mede-oprichter Larry Page. Larry Page en Sergey Brin hadden het ambitieuze doel om een zoekmachine te bouwen die de hele web kon aandrijven, puur door backlinks.

En het werkte.

PageRank Domineert de Headlines

SEO-professionals begrepen onmiddellijk de basis van hoe Google een kwaliteitsrangschikking voor een webpagina berekent met behulp van PageRank. Sommige sluwe black hat SEO-ondernemers gingen een stap verder, door te begrijpen dat het om schaalbare inhoud te verkrijgen, misschien zin had om links te kopen in plaats van te wachten tot ze organisch werden verkregen.

Een nieuwe economie ontstond rond backlinks. Webpagina-eigenaren die zoekresultaten wilden beïnvloeden, kochten links, en in ruil daarvoor wilden wanhopige website-eigenaren links verkopen.

De websites die links kochten, vielen vaak ‘s nachts Google binnen en overschaduwden gevestigde merken.

Ranking met behulp van deze methode werkte echt goed voor een lange tijd – Tot het ophield met werken, waarschijnlijk rond de tijd dat machine learning het onderliggende probleem oploste. Met de introductie van diepe versterking leren, zou PageRank een rangschikkingsvariabele worden, niet de dominante factor.

Op dat moment was de SEO-gemeenschap verdeeld over linkkopen als strategie. Ik geloof persoonlijk dat linkkopen suboptimale resultaten oplevert, en dat de beste methoden om backlinks te verkrijgen zijn gebaseerd op variabelen die specifiek zijn voor de industrie. Een legitieme service die ik kan aanbevelen, is HARO (Help a Reporter Out). De kans bij HARO is om backlinks te verkrijgen door mediaverzoeken in te willigen.

Gevestigde merken hoefden zich nooit zorgen te maken over het verkrijgen van links, omdat ze de voordelen van tijd aan hun zijde hadden. Hoe ouder een website, hoe langer het heeft gehad om hoge kwaliteit backlinks te verzamelen. Met andere woorden, een zoekmachine-rangschikking was sterk afhankelijk van de leeftijd van een website, als je berekent met de maatstaf tijd = backlinks.

Als voorbeeld zou CNN van nature backlinks krijgen voor een nieuwsartikel vanwege zijn merk, zijn vertrouwen en omdat het al hoog in de rangschikking stond – Dus het kreeg van nature meer backlinks van mensen die een artikel onderzochten en naar de eerste zoekresultaat die ze vonden, linkten.

Het betekende dat hoger gerangschikte webpagina’s van nature meer backlinks kregen. Helaas betekende dit dat nieuwe websites vaak gedwongen werden om de backlink-algoritme te misbruiken door een backlink-marktplaats te gebruiken.

In het begin van de jaren 2000 werkte het kopen van backlinks opmerkelijk goed en het was een eenvoudig proces. Linkkopers kochten links van hoge autoriteit websites, vaak sitewide voettekstlinks, of misschien per artikel (vaak vermomd als een gastpost), en de verkopers die wanhopig waren om hun websites te monitoren, waren blij om toe te geven – Helaas, vaak ten koste van kwaliteit.

Uiteindelijk begreep het talentenpool van machine learning-engineers van Google dat het coderen van zoekresultaten met de hand futiel was, en een groot deel van PageRank was met de hand geschreven code. In plaats daarvan begrepen ze dat de AI uiteindelijk volledig verantwoordelijk zou worden voor het berekenen van de rangschikkingen met weinig tot geen menselijke tussenkomst.

Om concurrerend te blijven, gebruikt Google elk instrument in zijn arsenaal, inclusief diepe versterking leren – Het meest geavanceerde type machine learning-algoritme in de wereld.

Dit systeem, dat is gestapeld op Google’s overname van MetaWeb, was een gamechanger. De reden waarom de overname van MetaWeb in 2010 zo belangrijk was, is dat het de nadruk die Google legde op trefwoorden, vermindert. Context werd plotseling belangrijk, en dit werd bereikt door een categorisatie-methode genaamd ‘entiteiten’ te gebruiken. Zoals Fast Company het beschreef:

“Zodra Metaweb heeft vastgesteld tot welke entiteit u verwijst, kan het een set resultaten bieden. Het kan zelfs entiteiten combineren voor meer complexe zoekopdrachten – ‘actrices ouder dan 40’ kan één entiteit zijn, ‘actrices die in New York City wonen’ kan een andere entiteit zijn, en ‘actrices met een film die momenteel speelt’ kan nog een andere entiteit zijn.”

Deze technologie werd opgenomen in een belangrijke algoritme-update genaamd RankBrain die in het voorjaar van 2015 werd gelanceerd. RankBrain richtte zich op het begrijpen van context in plaats van puur op trefwoorden gebaseerd te zijn, en RankBrain zou ook rekening houden met omgevingscontexten (bijv. Zoeklocatie) en zou betekenis extrapoleren waar deze eerder niet bestond. Dit was een belangrijke update, vooral voor mobiele gebruikers.

Nu we weten hoe Google deze technologieën gebruikt, laten we terugkeren naar een rangschikkingspenalty die miljoenen websites negatief beïnvloedt, vaak zonder dat de website-eigenaar het weet.

PageSpeed Insights

Google is zelden transparant, PageSpeed Insights is de uitzondering. Websites die deze snelheidstest niet halen, worden naar een penaltybox gestuurd vanwege trage laadsnelheid – Vooral als mobiele gebruikers worden beïnvloed.

Wat wordt vermoed, is dat op een bepaald moment in het proces een beslissingsboom is die snelle websites parseert versus trage laadsnelheid (PageSpeed Insights mislukt) websites. Een beslissingsboom is een algoritme-benadering die de dataset splitst in individuele datapunten op basis van verschillende criteria. De criteria kunnen zijn om de rangschikking negatief te beïnvloeden voor mobiele versus desktop-gebruikers.

Hypothetisch kan een penalty worden toegepast op de natuurlijke rangschikkingscore. Als een website bijvoorbeeld zonder penalty op #5 zou rangschikken, kan het een -20, -50 of een andere onbekende variabele hebben die de rangschikking vermindert tot #25, #55 of een ander nummer dat door de AI is geselecteerd.

In de toekomst kunnen we het einde van PageSpeed Insights zien, wanneer Google meer vertrouwen krijgt in zijn AI. Deze huidige interventie op snelheid door Google is gevaarlijk, omdat het potentieel resultaten kan elimineren die optimaal zouden zijn, en het discrimineert tegen de minder technisch onderlegde gebruikers.

Het is een groot verzoek om te eisen dat iedereen die een klein bedrijf runt, de expertise moet hebben om succesvol snelheidstestproblemen te diagnosticeren en te verhelpen. Een eenvoudige oplossing zou zijn dat Google gewoon een snelheidsoptimalisatie-plugin voor WordPress-gebruikers uitbrengt, aangezien WordPress 43% van het internet aandrijft.

Helaas zijn alle SEO-inspanningen tevergeefs als een website niet slaagt voor Google’s PageSpeed Insights. De inzet is niets minder dan een website die van Google verdwijnt.

Hoe je deze test kunt doorstaan, is een artikel voor een andere keer, maar het minimum dat je moet doen, is controleren of je website slaagt.

Een andere belangrijke technische maatstaf om je zorgen over te maken, is een beveiligingsprotocol genaamd SSL (Secure Sockets Layer). Dit verandert de URL van een domein van http naar https en zorgt voor de veilige transmissie van gegevens. Elke website die geen SSL heeft ingeschakeld, zal worden bestraft. Hoewel er enkele uitzonderingen op deze regel zijn, zullen e-commerce- en financiële websites het meest worden beïnvloed.

Goedkope webhosts rekenen een jaarlijkse vergoeding voor de implementatie van SSL, terwijl goede webhosts zoals Siteground SSL-certificaten gratis uitgeven en automatisch integreren.

Meta Gegevens

Een ander belangrijk element op de website is de Meta Titel en Meta Beschrijving. Deze inhoudsvelden hebben een onevenredig grote invloed op het succes of falen van een pagina, die even belangrijk kan zijn als de inhoud van die pagina.

Dit komt omdat Google een hoge waarschijnlijkheid heeft om de Meta Titel en Meta Beschrijving te selecteren om deze in de zoekresultaten weer te geven. En dit is waarom het belangrijk is om de meta titel en meta beschrijving zo zorgvuldig mogelijk in te vullen.

Het alternatief is dat Google kan besluiten om de meta titel en meta beschrijving te negeren en in plaats daarvan automatisch gegenereerde gegevens te kiezen die naar verwachting meer klikken zullen opleveren. Als Google slecht voorspelt welke titel het moet automatisch gegenereerd, zal dit leiden tot minder klikken door zoekers en zal dit bijdragen tot verloren zoekmachine-rangschikkingen.

Als Google denkt dat de opgenomen meta beschrijving is geoptimaliseerd om klikken te ontvangen, zal het deze in de zoekresultaten weergeven. Als dit niet het geval is, zal Google een willekeurig stuk tekst van de website selecteren. Vaak selecteert Google de beste tekst op de pagina, het probleem is dat dit een loterij-systeem is en Google is consistent slecht in het kiezen van welke beschrijving het moet selecteren.

Natuurlijk, als je denkt dat de inhoud op je pagina echt goed is, kan het soms zin hebben om Google te laten kiezen voor de meta beschrijving die het beste bij de gebruikersquery past. We zullen geen meta beschrijving voor dit artikel opgeven, omdat het rijk is aan inhoud en Google waarschijnlijk een goede beschrijving zal selecteren.

Ondertussen klikken miljarden mensen op de beste zoekresultaten – Dit is de mens-in-de-lus, Google’s laatste feedback-mechanisme – En dit is waar versterking leren een rol speelt.

Wat is Versterking Leren?

Versterking leren is een machine learning-techniek die het trainen van een AI-agent omvat door middel van herhaling van acties en geassocieerde beloningen. Een versterking leren-agent experimenteert in een omgeving, neemt acties en wordt beloond wanneer de juiste acties worden genomen. Na verloop van tijd leert de agent om de acties te nemen die zijn beloning zullen maximaliseren.

De beloning kan worden gebaseerd op een eenvoudige berekening die de tijd berekent die op een aanbevolen pagina wordt doorgebracht.

Als je deze methode combineert met een mens-in-de-lus-subroutine, zou dit erg veel lijken op bestaande aanbevelingsmotoren die alle aspecten van ons digitale leven controleren, zoals YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon Prime – En als het klinkt als hoe een zoekmachine zou moeten werken, hebt u gelijk.

Hoe Google Versterking Leren Gebruikt

De Google-vliegwiel verbetert met elke zoekopdracht, mensen trainen de AI door de beste resultaat te selecteren die het beste antwoord geeft op hun query, en de soortgelijke query van miljoenen andere gebruikers.

De versterking leren-agent werkt continu aan zelfverbetering door alleen de meest positieve interacties tussen zoekopdracht en geleverd zoekresultaat te versterken.

Google meet de tijd die het kost voor een gebruiker om de resultatenpagina te scannen, de URL die ze aanklikken, en ze meten de tijd die op de bezochte website wordt doorgebracht, en ze registreren de terugklik. Deze gegevens worden vervolgens samengesteld en vergeleken met elke website die een soortgelijke datapas heeft, of gebruikerservaring.

Een website met een lage retentie (tijd doorgebracht op de site), wordt vervolgens door het versterking leren-systeem een negatieve waarde gegeven, en andere concurrerende websites worden getest om de aangeboden rangschikkingen te verbeteren. Google is onbevooroordeeld, onder de voorwaarde dat er geen handmatige interventie is, Google levert uiteindelijk de gewenste zoekresultatenpagina.

Gebruikers zijn de mens-in-de-lus die Google voorziet van gratis gegevens en worden het laatste onderdeel van het diepe versterking leren-systeem. In ruil voor deze dienst biedt Google de eindgebruiker de kans om op een advertentie te klikken.

De advertenties buiten het genereren van inkomsten om, dienen als een secundaire rangschikkingsfactor, zwevend meer gegevens over wat een gebruiker wil klikken.

Google leert eigenlijk wat een gebruiker wil. Dit kan losjes worden vergeleken met een aanbevelingsmotor van een video-streamingdienst. In dat geval zou een aanbevelingsmotor een gebruiker content aanbieden die is gericht op hun interesses. Als een gebruiker bijvoorbeeld een stroom van romantische komedies heeft, zou hij of zij misschien ook parodieën waarderen als ze dezelfde komieken delen.

Hoe Helpt Dit SEO?

Als we doorgaan met computationeel denken, kunnen we aannemen dat Google zichzelf heeft getraind om de beste resultaten te leveren, en dit wordt vaak bereikt door te generaliseren en menselijke voorkeuren te behagen. Het zou in feite onmogelijk zijn voor Google’s AI om resultaten te optimaliseren die niet aan deze voorkeuren voldoen, als het dat zou doen, zouden de resultaten suboptimaal zijn.

Met andere woorden, er is geen magische formule, maar er zijn enkele beste praktijken.

Het is de verantwoordelijkheid van de SEO-praktiserende om de voorkeuren te herkennen die Google zoekt die specifiek zijn voor hun industrie – En om in te spelen op die voorkeuren. Als iemand bijvoorbeeld zoekt naar verkiezingspeilingen zonder een datum op te geven, zoekt hij waarschijnlijk naar de meest recente resultaten – dit is een actualiteitsvoorkeur. Iemand die een recept zoekt, heeft misschien niet de meest recente pagina nodig en kan in feite een recept prefereren dat de tand des tijds heeft doorstaan.

Het is de verantwoordelijkheid van de SEO-praktiserende om bezoekers de resultaten te bieden die ze zoeken. Dit is de meest duurzame manier om in Google te rangschikken.

Website-eigenaren moeten stoppen met het richten op een specifiek trefwoord met de verwachting dat ze alles kunnen leveren aan de eindgebruiker. Het zoekresultaat moet exact overeenkomen met de behoefte van de gebruiker.

Wat is een voorkeur? Het kan een domeinnaam zijn die eruitziet als een hoge autoriteit, met andere woorden, komt de domeinnaam overeen met de markt die u serveert? Een domeinnaam met het woord India erin, kan gebruikers in de VS ontmoedigen om op de URL te klikken, vanwege een nationaliteitsvoorkeur van vertrouwen in resultaten die afkomstig zijn uit het land van verblijf van de gebruiker. Een eenwoorddomein kan ook de illusie van autoriteit geven.

De belangrijkste voorkeur is wat een gebruiker wil dat overeenkomt met zijn zoekopdracht? Is het een FAQ, een top 10-lijst, een blogpost? Dit moet worden beantwoord, en het antwoord is gemakkelijk te vinden. U moet alleen de concurrentie analyseren door een Google-zoekopdracht uit te voeren in uw doelmarkt.

Zwarte Hoed SEO is Dood

Vergelijk dit met Zwarte Hoed SEO, een agressieve methode om websites te rangschikken die gebruik maakt van sluwe SPAM-technieken, waaronder het kopen van backlinks, het vervalsen van backlinks, het hacken van websites, het grootschalig automatisch aanmaken van sociale bladwijzers en andere donkere methoden die via een netwerk van zwarte hoed-tools worden toegepast.

Dit zijn tools die vaak worden hergebruikt en opnieuw worden verkocht op verschillende zoekmachine-marketing-fora, producten met bijna geen waarde en weinig kans van slagen. Op dit moment maken deze tools het de verkopers mogelijk om rijk te worden, terwijl ze minimale waarde bieden aan de eindgebruiker.

Dit is waarom ik aanbeveel om Zwarte Hoed op te geven. Richt uw SEO op het bekijken ervan vanuit het perspectief van machine learning. Het is belangrijk om te begrijpen dat elke keer dat iemand een zoekresultaat overslaat om op een resultaat te klikken dat verderop staat, de mens-in-de-lus samenwerkt met het diepe versterking leren-systeem. De mens helpt de AI bij het zelfverbeteren, waardoor het oneindig beter wordt na verloop van tijd.

Dit is een machine learning-algoritme dat is getraind door meer gebruikers dan enig ander systeem in de menselijke geschiedenis.

Google verwerkt 3,8 miljoen zoekopdrachten per minuut gemiddeld over de hele wereld. Dat komt neer op 228 miljoen zoekopdrachten per uur, 5,6 miljard zoekopdrachten per dag. Dat is een heleboel gegevens, en dit is waarom het dom is om Zwarte Hoed SEO te proberen. Aannemen dat Google’s AI stil zal blijven, is dom, het systeem gebruikt de Wet van Versnellende Terugkeer om exponentieel zelf te verbeteren.

Google’s AI wordt zo krachtig dat het zelfs mogelijk is dat het uiteindelijk de eerste AI kan worden die Artificiële Algemene Intelligentie (AGI) bereikt. Een AGI is een intelligentie die in staat is om overdracht leren te gebruiken om één domein te beheersen en vervolgens die geleerde intelligentie toe te passen op meerdere domeinen. Hoewel het interessant kan zijn om Google’s toekomstige AGI-inspanningen te onderzoeken, moet worden begrepen dat zodra het proces in gang is gezet, het moeilijk is om het te stoppen. Dit is speculeren naar de toekomst, aangezien Google momenteel een type van smalle AI is, maar dat is een onderwerp voor een ander artikel.

Wetend dat elke seconde die je nog besteedt aan Zwarte Hoed een domme onderneming is.

Witte Hoed SEO

Als we accepteren dat Google’s AI zich continu zal verbeteren, hebben we geen keuze dan om te stoppen met het proberen om Google te slim af te zijn. In plaats daarvan moet je je focussen op het optimaliseren van een website om Google specifiek te geven wat het zoekt.

Om dit te doen, houdt dit in dat je SSL inschakelt, de laadsnelheid van de pagina optimaliseert en de Meta Titel en Meta Beschrijving optimaliseert. Om deze velden te optimaliseren, moet je de Meta Titel en Meta Beschrijving vergelijken met concurrerende websites – Identificeer de winnende elementen die resulteren in een hoge klikfrequentie.

Als je hebt geoptimaliseerd voor klikken, is de volgende mijlpaal het creëren van de beste landingspagina. Het doel is een landingspagina die de gebruiker zo veel waarde biedt dat de gemiddelde tijd die op de pagina wordt doorgebracht, de concurrerende websites die strijden om de top-zoekmachine-rangschikking, overtreft.

Alleen door de beste gebruikerservaring te bieden, kan een webpagina in rangschikking toenemen.

Tot nu toe hebben we de volgende metrics geïdentificeerd als de meest belangrijke:

• Laadsnelheid
• SSL ingeschakeld
• Meta Titel en Meta Beschrijving
• Landingspagina

De landingspagina is het moeilijkste element, omdat je concurreert tegen de hele wereld. De landingspagina moet snel laden en moet alles bieden wat verwacht wordt, en vervolgens de gebruiker verrassen met meer.

Finale Gedachten

Het zou gemakkelijk zijn om nog eens 2000 woorden te schrijven over andere AI-technologieën die Google gebruikt, evenals om dieper in het konijnenhol van SEO te duiken. De bedoeling hier is om de aandacht te heroriënteren op de meest belangrijke metrics.

SEO-partitioners zijn zo gefocust op het manipuleren van het systeem dat ze vergeten dat aan het einde van de dag, het meest belangrijke element van SEO, is om gebruikers zo veel waarde mogelijk te geven.

Een manier om dit te bereiken, is door nooit toe te staan dat belangrijke inhoud veroudert. Als ik over een maand denk aan een belangrijke bijdrage, zal deze worden toegevoegd aan dit artikel. Google kan dan identificeren hoe vers de inhoud is, gematcht met de geschiedenis van de pagina die waarde levert.

Als je je nog zorgen maakt over het verkrijgen van backlinks, is de oplossing eenvoudig. Respecteer de tijd van je bezoekers en geef ze waarde. De backlinks zullen van nature komen, omdat gebruikers waarde vinden in het delen van je inhoud.

De vraag verschuift dan naar de website-eigenaar over hoe de beste gebruikerswaarde en -ervaring te bieden.