Optymalizacja SEO: Jak działa sztuczna inteligencja Google (sierpień 2026)

Optymalizacja dla wyszukiwarki (SEO) to proces optymalizacji czynników na stronie i poza nią, które wpływają na to, jak wysoko strona internetowa jest wyszukiwana dla określonego słowa kluczowego. Jest to wieloaspektowy proces, który obejmuje optymalizację prędkości ładowania strony, generowanie strategii budowania linków, używanie narzędzi SEO, a także naukę, jak odwrócić inżynierię Google (GOOGL ), używając myślenia komputacyjnego.

Myślenie komputacyjne to zaawansowany typ analizy i techniki rozwiązywania problemów, których używają programiści komputerowi podczas pisania kodu i algorytmów. Myśliciele komputacyjni będą szukać prawdy, rozkładając problem i analizując go za pomocą myślenia pierwszych zasad.

Ponieważ Google nie ujawnia swojego sekretu nikomu, będziemy polegać na myśleniu komputacyjnym. Przejdziemy przez niektóre przełomowe momenty w historii Google, które ukształtowały algorytmy, które są używane, i dowiemy się, dlaczego to ma znaczenie.

Jak stworzyć umysł

Zacznijmy od książki, która została opublikowana w 2012 roku, zatytułowanej “Jak stworzyć umysł: Sekret myśli ludzkiej ujawniony” przez znanego futurystę i wynalazcę Raya Kurzweila. Książka ta rozkładała ludzki mózg i wyjaśniała, jak działa. Uczymy się od podstaw, jak mózg szkoli się, używając rozpoznawania wzorców, aby stać się maszyną predykcyjną, zawsze pracującą nad przewidywaniem przyszłości, nawet przewidywaniem następnego słowa.

Jak ludzie rozpoznają wzorce w codziennym życiu? Jak te połączenia są tworzone w mózgu? Książka zaczyna się od zrozumienia myślenia hierarchicznego, co oznacza zrozumienie struktury złożonej z różnorodnych elementów, które są ułożone w wzorzec, ten układ reprezentuje symbol, taki jak litera lub znak, a następnie jest dalej ułożony w bardziej zaawansowany wzorzec, taki jak słowo, a ostatecznie zdanie. Ostatecznie te wzorce tworzą idee, a te idee są przekształcane w produkty, które ludzie są odpowiedzialni za budowę.

Naśladując ludzki mózg, ujawniony jest sposób tworzenia zaawansowanej sztucznej inteligencji poza bieżącymi możliwościami sieci neuronowych, które były dostępne w momencie publikacji.

Książka była planem tworzenia sztucznej inteligencji, która może skalować, absorbując dane świata, i używać wielowarstwowego przetwarzania rozpoznawania wzorców do parsowania tekstu, obrazów, audio i wideo. System zoptymalizowany do skalowania ze względu na korzyści chmury i jej możliwości przetwarzania równoległego. Innymi słowy, nie byłoby maksymalnego limitu danych wejściowych lub wyjściowych.

Książka ta była tak przełomowa, że niedługo po jej opublikowaniu autor Ray Kurzweil został zatrudniony przez Google, aby zostać dyrektorem inżynierii zajmującym się sztuczną inteligencją i przetwarzaniem języka. Rola, która idealnie odpowiadała książce, którą napisał.

Byłoby niemożliwe zaprzeczyć, jak bardzo ta książka wpłynęła na przyszłość Google i jak rankują strony internetowe. Ta książka o sztucznej inteligencji powinna być obowiązkową lekturą dla każdego, kto chce zostać ekspertem SEO.

DeepMind

Uruchomiony w 2010 roku, DeepMind był nowym startupem, który używał rewolucyjnego nowego typu algorytmu sztucznej inteligencji, który podbił świat, nazywał się uczenie wzmocnione. DeepMind opisał to najlepiej jako:

“Przedstawiamy pierwszy model głębokiego uczenia, który z powodzeniem nauczył się kontrolować polityki bezpośrednio z wejścia sensorycznego o wysokiej wymiarowości, używając uczenia wzmocnionego. Model jest siecią neuronową, przeszkolona z odmianą Q-uczenia, której wejście jest surowy piksel, a wyjście jest funkcja wartości szacująca przyszłe nagrody.”

Łącząc głębokie uczenie z uczeniem wzmocnionym, stało się to systemem głębokiego uczenia wzmocnionego. Do 2013 roku DeepMind używał tych algorytmów, aby odnieść zwycięstwa przeciwko graczom ludzkim w grach Atari 2600 – I to zostało osiągnięte, naśladując ludzki mózg i to, jak uczy się z treningu i powtarzania.

Podobnie jak ludzie uczą się przez powtarzanie, czy to kopanie piłki, czy granie w Tetrisa, sztuczna inteligencja również się uczy. Sieć neuronowa sztucznej inteligencji śledziła wyniki i samodoskonalała się, co skutkowało lepszymi wyborami ruchów w następnej iteracji.

DeepMind miał tak duże przewagi technologiczne, że Google musiał kupić dostęp do tej technologii. DeepMind został zakupiony za ponad 500 milionów dolarów w 2014 roku.

Po zakupie przemysł sztucznej inteligencji był świadkiem kolejnych przełomów, rodzaju, którego nie widziano od 11 maja 1997 roku, kiedy mistrz szachowy mistrz Garry Kasparov przegrał pierwszą grę w meczu sześciogranym przeciwko Deep Blue, komputerowi grającemu w szachy, opracowanemu przez naukowców z IBM. 

W 2015 roku DeepMind udoskonalił algorytm, aby przetestować go na suitach 49 gier Atari, a maszyna pokonała wyniki ludzkie w 23 z nich.

To było tylko początek, później w 2015 roku DeepMind zaczął się koncentrować na AlphaGo, programie, którego celem było pokonanie mistrza świata w grze Go. Starożytna gra w Go, która pojawiła się w Chinach około 4000 lat temu, uważana jest za najtrudniejszą grę w historii, z możliwymi 10³⁶⁰ ruchami.

DeepMind użył uczenia nadzorowanego, aby przeszkolić system AlphaGo, ucząc się od graczy ludzkich. Niedługo potem DeepMind zrobił nagłówki po tym, jak AlphaGo pokonał Lee Sedola, mistrza świata, w meczu pięciogranym w marcu 2016 roku.

Nie chcąc być przewyższonym, we wrześniu 2017 roku DeepMind wydał AlphaGo Zero, nowy model z kluczową różnicą, że wymagał zerowego szkolenia ludzkiego. Ponieważ nie wymagał szkolenia ludzkiego, nie wymagał również oznaczania danych, system ten używał uczenia nienadzorowanego. AlphaGo Zero szybko przewyższył swojego poprzednika, jak opisał DeepMind.

“Poprzednie wersje AlphaGo najpierw trenowały na tysiącach gier amatorskich i profesjonalnych, aby nauczyć się, jak grać w Go. AlphaGo Zero pomija ten krok i uczy się grać, po prostu grając w gry przeciwko sobie, zaczynając od całkowicie losowej gry. W ten sposób szybko przewyższył poziom gry ludzkiej i pokonał poprzednią wersję AlphaGo, która wygrała z mistrzem, w 100 meczach do 0.”

W międzyczasie świat SEO był skrajnie skupiony na PageRank, który był podstawą Google. Zaczęło się w 1995 roku, kiedy Larry Page i Sergey Brin byli studentami doktoranckimi na Uniwersytecie Stanforda. Duo zaczęło współpracować nad nowym projektem badawczym o kryptonimie “BackRub“. Celem było klasyfikowanie stron internetowych według miary ważności, konwertując ich dane o linkach wstecznych. Link wsteczny to po prostu każdy link z jednej strony do innej, podobnie jak ten link.

Algorytm został później przemianowany na PageRank, nazwany od terminu “strona internetowa” i współzałożyciela Larry’ego Page’a. Larry Page i Sergey Brin mieli ambitny cel, aby zbudować wyszukiwarkę, która mogłaby działać na całym Internecie, wyłącznie dzięki linkom wstecznym.

I działało.

PageRank dominuje nagłówki

Eksperci SEO od razu zrozumieli podstawy, jak Google oblicza jakość rankingu strony internetowej, używając PageRank. Niektórzy przedsiębiorcy SEO, którzy używali czarnej sztuczki, zrozumieli, że aby skalować treści, może mieć sens kupić linki zamiast czekać, aż zostaną one zdobyte w naturalny sposób.

Nowa gospodarka powstała wokół linków wstecznych. Chętni właściciele stron internetowych, którzy chcieli wpłynąć na rankingi wyszukiwarki, kupowali linki, a w zamian desperaci, którzy chcieli zarobić na swoich stronach, sprzedawali im linki.

Strony internetowe, które kupowały linki, często w nocy wtargnęły do Google, wyprzedzając ustanowione marki.

Ranking przy użyciu tej metody działał naprawdę dobrze przez długi czas – Dopóki nie przestał działać, prawdopodobnie w tym samym czasie, kiedy machine learning rozwiązał podstawowy problem. Z wprowadzeniem głębokiego uczenia wzmocnionego, PageRank stał się zmienną rankingową, a nie dominującym czynnikiem.

Obecnie społeczność SEO jest podzielona, jeśli chodzi o kupowanie linków jako strategię. Osobiście uważam, że kupowanie linków daje słabe wyniki, a najlepsze metody, aby zdobyć linki wsteczne, opierają się na zmiennych, które są specyficzne dla branży. Jedną uzasadnioną usługą, którą mogę polecić, jest HARO (Help a Reporter Out). Możliwość w HARO polega na zdobyciu linków wstecznych, poprzez spełnienie żądań medialnych.

Ustanowione marki nigdy nie musiały się martwić o źródła linków, ponieważ miały korzyści czasu pracujące na ich korzyść. Im starsza strona internetowa, tym więcej czasu miała, aby zebrać wysokiej jakości linki wsteczne. Innymi słowy, ranking wyszukiwarki był silnie zależny od wieku strony internetowej, jeśli oblicza się metrykę czas = linki wsteczne.

Na przykład, CNN naturalnie otrzymywał linki wsteczne za artykuł informacyjny ze względu na swoją markę, zaufanie i dlatego, że była wyświetlana wysoko, aby zacząć – Więc naturalnie zyskał więcej linków wstecznych od ludzi, którzy badali artykuł i łączyli się z pierwszym wynikiem wyszukiwania, który znaleźli.

Znaczy to, że strony internetowe o wyższych rankingach organicznie otrzymywały więcej linków wstecznych. Niestety, oznaczało to, że nowe strony internetowe często były zmuszone do nadużywania algorytmu linków wstecznych, zwracając się do rynku linków wstecznych.

Na początku lat 2000, kupowanie linków wstecznych działało niezwykle dobrze i było to prosty proces. Kupujący linki wsteczne kupowali linki od stron internetowych o wysokiej autoryzacji, często linki w stopce strony lub perhaps na podstawie artykułu (często ukryte jako post gościnny), a sprzedawcy, desperaci, którzy chcieli zarobić na swoich stronach, byli szczęśliwi, aby to zrobić – Niestety, często poświęcając jakość.

Ostatecznie zespół talentów Google, inżynierów machine learningu, zrozumiał, że kodowanie wyników wyszukiwarki ręcznie było daremne, a duża część PageRank była kodowana ręcznie. Zamiast tego zrozumieli, że sztuczna inteligencja ostatecznie będzie odpowiedzialna za pełne obliczanie rankingów z minimalnym lub żadnym ludzkim udziałem.

Aby pozostać konkurencyjnym, Google używa każdego narzędzia w swoim arsenale, w tym głębokiego uczenia wzmocnionego – Najbardziej zaawansowanego typu algorytmu machine learningu na świecie.

Ten system, warstwowy na szczycie nabycia MetaWeb przez Google, był przełomem. Powód, dla którego nabycie MetaWeb w 2010 roku było takie ważne, polegał na tym, że zmniejszył wagę, którą Google przykładał do słów kluczowych. Kontekst stał się nagle ważny, co osiągnięto za pomocą metody kategoryzacji o nazwie “jednostki”. Jak opisała firma Fast Company:

“Gdy Metaweb ustali, do której jednostki się odnosi, może dostarczyć zestaw wyników. Może nawet łączyć jednostki w celu uzyskania bardziej złożonych wyników – „aktorzy powyżej 40” mogą być jedną jednostką, „aktorzy mieszkający w Nowym Jorku” mogą być inną, a „aktorzy z filmem, który jest teraz wyświetlany” mogą być kolejną. “.

Ta technologia została włączona do dużego algorytmu o nazwie RankBrain, który został uruchomiony wiosną 2015 roku. RankBrain koncentrował się na zrozumieniu kontekstu w przeciwieństwie do czysto opartego na słowach kluczowych, a RankBrain również brał pod uwagę konteksty środowiskowe (np. lokalizację wyszukiwania) i wywnioskowywał znaczenie, gdzie wcześniej go nie było. Była to ważna aktualizacja, szczególnie dla użytkowników mobilnych.

Teraz, gdy zrozumieliśmy, jak Google używa tych technologii, spróbujmy wykorzystać teorię obliczeniową, aby spekulować, jak to jest robione.

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to najczęściej używany typ machine learningu – Byłoby niemożliwe, aby Google nie używał tego algorytmu.

Głębokie uczenie jest silnie wpływane przez to, jak działa ludzki mózg, i próbuje naśladować zachowanie mózgu w tym, jak używa rozpoznawania wzorców, aby identyfikować i kategoryzować obiekty.

Na przykład, jeśli zobaczysz literę a, Twój mózg automatycznie rozpoznaje linie i kształty, aby następnie zidentyfikować ją jako literę a. To samo dotyczy liter ap, Twój mózg automatycznie próbuje przewidzieć przyszłość, wymyślając potencjalne słowa, takie jak app lub apple. Inne wzorce mogą obejmować numery, znaki drogowe lub identyfikację ukochanej osoby w zatłoczonym lotnisku.

Można myśleć o połączeniach w systemie głębokiego uczenia jako podobnych do tego, jak ludzki mózg działa z połączeniami neuronów i synaps.

Głębokie uczenie to ostatecznie nazwa nadana architekturze machine learningu, która łączy wiele wielowarstwowych perceptronów, tak aby nie było tylko jednej warstwy ukrytej, ale wielu warstw ukrytych. Im “głębsza” sieć neuronowa, tym bardziej złożone wzorce może nauczyć się.

Pełne sieci mogą być połączone z innymi funkcjami machine learningu, aby utworzyć różne architektury głębokiego uczenia.

Jak Google używa głębokiego uczenia

Google przeszukuje strony internetowe świata, śledząc hiperlinki (podobne do neuronów), które łączą strony internetowe ze sobą. Była to oryginalna metodyka, którą Google używał od samego początku i nadal jest używana. Gdy strony internetowe są indeksowane, różne typy sztucznej inteligencji są używane do analizy tego skarbu danych.

System Google oznacza strony internetowe według różnych wewnętrznych metryk, z minimalnym ludzkim wkładem lub interwencją. Przykładem interwencji może być ręczne usunięcie określonego adresu URL z powodu wniosku o usunięcie DMCA.

Inżynierowie Google są znani z frustracji uczestników konferencji SEO, a to dlatego, że wykonawcy Google nie mogą właściwie wyjaśnić, jak Google działa. Gdy zadawane są pytania, dlaczego niektóre strony internetowe nie są w rankingu, to zawsze ta sama źle sformułowana odpowiedź. Odpowiedź jest tak częsta, że często uczestnicy wstępnie stwierdzają, że są zaangażowani w tworzenie dobrych treści przez miesiące lub nawet lata, bez pozytywnych wyników.

Przewidywalnie, właściciele stron internetowych są instruowani, aby skoncentrować się na tworzeniu wartościowych treści – Ważny komponent, ale daleki od bycia kompletnym.

Brak odpowiedzi wynika z tego, że wykonawcy są niezdolni do właściwej odpowiedzi na pytanie. Algorytm Google działa w czarnej skrzynce. Jest wejście, a następnie wyjście – i to jest, jak działa głębokie uczenie.

Wróćmy do kary rankingowej, która negatywnie wpływa na miliony stron internetowych, często bez wiedzy właściciela strony.

PageSpeed Insights

Google nie jest często przejrzysty, PageSpeed Insights jest wyjątkiem. Strony internetowe, które nie przejdą tego testu prędkości, zostaną wysłane do kary – Szczególnie, jeśli użytkownicy mobilni są dotknięci.

Co się podejrzewa, to, że w pewnym momencie procesu istnieje drzewo decyzyjne, które parsuje szybko ładowane strony internetowe, a strony internetowe, które ładowanie jest wolne (PageSpeed Insights nie powiodło się). Drzewo decyzyjne to podstawowo podejście algorytmiczne, które dzieli zestaw danych na poszczególne punkty danych na podstawie różnych kryteriów. Kryterium może być negatywnie wpływać na to, jak wysoko strona jest wyszukiwana dla użytkowników mobilnych w porównaniu z użytkownikami komputerów stacjonarnych.

Hipotetycznie kara mogłaby być zastosowana do naturalnego wyniku rankingu. Na przykład, strona internetowa, która bez kary byłaby w rankingu #5, mogłaby mieć -20, -50 lub jakąś inną nieznaną zmienną, która zmniejszyłaby rangę do #25, #55 lub innego numeru, wybranego przez sztuczną inteligencję.

W przyszłości możemy zobaczyć koniec PageSpeed Insights, gdy Google stanie się bardziej pewny swojej sztucznej inteligencji. Obecna interwencja na prędkość przez Google jest niebezpieczna, ponieważ może potencjalnie wyeliminować wyniki, które byłyby optymalne i dyskryminuje mniej zaawansowanych technicznie.

To duże żądanie, aby zażądać, aby każdy, kto prowadzi małą firmę, miał umiejętności, aby skutecznie zdiagnozować i usunąć problemy z testem prędkości. Jednym prostym rozwiązaniem byłoby, gdyby Google wydał wtyczkę do optymalizacji prędkości dla użytkowników WordPressa, ponieważ WordPress obsługuje 43% Internetu.

Niestety, wszystkie wysiłki SEO są daremne, jeśli strona internetowa nie przejdzie PageSpeed Insights Google. Stawka jest niczym innym, jak zniknięcie strony internetowej z Google.

Jak przejść ten test to temat na inny artykuł, ale minimum powinno się sprawdzić, czy strona internetowa przechodzi.

Innym ważnym metrykiem technicznym, o którym należy się martwić, jest protokół bezpieczeństwa o nazwie SSL (Secure Sockets Layer). Zmienia adres URL domeny z http na https i zapewnia bezpieczną transmisję danych. Każda strona internetowa, która nie ma włączonego SSL, zostanie ukarana. Chociaż istnieją pewne wyjątki od tej reguły, strony internetowe e-commerce i finansowe będą najbardziej dotknięte.

Tani hosting internetowy pobiera opłatę roczną za wdrożenie SSL, w przeciwieństwie do dobrych usługodawców, takich jak Siteground, które wydają certyfikaty SSL za darmo i automatycznie je integrują.

Meta Dane

Innym ważnym elementem na stronie internetowej jest tytuł Meta i opis Meta. Te pola treści mają nieproporcjonalnie duże znaczenie, które mogą przyczynić się tak bardzo do powodzenia lub niepowodzenia strony, jak cała treść tej strony.

To dlatego, że Google ma wysokie prawdopodobieństwo wybrania tytułu Meta i opisu Meta, aby wyświetlić je w wynikach wyszukiwania. I to dlatego ważne jest, aby wypełnić pola tytułu Meta i opisu Meta tak starannie, jak to możliwe.

Alternatywą jest to, że Google może zignorować tytuł Meta i opis Meta, aby automatycznie wygenerować dane, które przewiduje, że spowodują więcej kliknięć. Jeśli Google źle przewiduje, co tytuł wygenerować, to przyczyni się to do mniej kliknięć przez wyszukiwarkę i w konsekwencji do utraty rankingów wyszukiwarki.

Jeśli Google uważa, że dołączony opis Meta jest zoptymalizowany, aby otrzymać kliknięcia, to wyświetli go w wynikach wyszukiwania. W przeciwnym razie Google pobiera losowy fragment tekstu ze strony internetowej. Często Google wybiera najlepszy tekst na stronie, problem polega na tym, że to system losowy i Google jest stale źle wybiera, jaki opis wybrać.

Oczywiście, jeśli uważasz, że treść na Twojej stronie jest naprawdę dobra, czasem ma sens pozwolić Google wybrać zoptymalizowany opis Meta, który najlepiej odpowiada zapytaniu użytkownika. Wybierzemy brak opisu Meta dla tego artykułu, ponieważ jest on bogaty w treść, a Google prawdopodobnie wybierze dobry opis.

W międzyczasie miliardy ludzi klikają najlepsze wyniki wyszukiwania – To jest człowiek w pętli, ostatni mechanizm sprzężenia zwrotnego Google – I to jest tam, gdzie uczenie wzmocnione wchodzi w grę.

Co to jest uczenie wzmocnione?

Uczenie wzmocnione to technika machine learningu, która obejmuje szkolenie agenta sztucznej inteligencji przez powtarzanie działań i skojarzonych nagród. Agent uczenia wzmocnionego eksperymentuje w środowisku, podejmując działania i otrzymując nagrody, gdy podejmie prawidłowe działania. Z czasem agent uczy się podejmować działania, które maksymalizują jego nagrodę.

Nagroda mogłaby być oparta na prostym obliczeniu, które oblicza czas spędzony na zalecanym stronie.

Jeśli połączysz tę metodę z podprogramem człowieka w pętli, to brzmi to jak istniejące already silniki rekomendacji, które kontrolują wszystkie aspekty naszego cyfrowego życia, takie jak YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon (AMZN ) Prime – I jeśli brzmi to jak to, jak powinna działać wyszukiwarka, to masz rację.

Jak Google używa uczenia wzmocnionego

Koło Google poprawia się z każdym wyszukiwaniem, ludzie szkolą sztuczną inteligencję, wybierając najlepszy wynik, który najlepiej odpowiada ich zapytaniu, i podobne zapytanie milionów innych użytkowników.

Agent uczenia wzmocnionego nieustannie pracuje nad samodoskonaleniem, wzmacniając tylko najbardziej pozytywne interakcje między wyszukiwaniem a dostarczonym wynikiem wyszukiwania.

Google mierzy czas, jaki zajmuje użytkownikowi, aby przejrzeć stronę wyników, adres URL, który klikną, i mierzą czas spędzony na odwiedzanej stronie internetowej, i rejestrują kliknięcie powrotne. Te dane są następnie skompilowane i porównane dla każdej strony internetowej, która oferuje podobne dopasowanie danych lub doświadczenia użytkownika.

Strona internetowa o niskim wskaźniku retencji (czas spędzony na stronie), jest następnie karmiona przez system uczenia wzmocnionego ujemną wartością, a inne konkurujące strony internetowe są testowane, aby poprawić oferowane rankingi. Google jest bezstronne, zakładając, że nie ma interwencji ręcznej, Google ostatecznie dostarcza pożądaną stronę wyników wyszukiwania.

Użytkownicy są człowiekiem w pętli, dostarczając Google bezpłatnych danych i stając się ostatecznym składnikiem systemu głębokiego uczenia wzmocnionego. W zamian za tę usługę Google oferuje użytkownikowi końcowemu okazję, aby kliknąć na reklamę.

Reklamy poza generowaniem przychodu służą jako wtórny czynnik rankingowy, unosząc więcej danych o tym, co sprawia, że użytkownik chce kliknąć.

Google podstawowo uczy się, czego chce użytkownik. To można luźno porównać do silnika rekomendacji, takiego jak serwis streamingowy wideo. W tym przypadku silnik rekomendacji karmiłby użytkownika treścią, która jest ukierunkowana na ich zainteresowania. Na przykład, użytkownik, który zwykle lubi strumień komedii romantycznych, może również lubić parodie, jeśli dzielą tych samych komików.

Jak to pomaga SEO?

Jeśli będziemy kontynuować myślenie obliczeniowe, możemy założyć, że Google wytrenował się, aby dostarczyć najlepsze wyniki, i to często jest osiągane przez uogólnianie i spełnianie ludzkich uprzedzeń. Byłoby niemożliwe, aby sztuczna inteligencja Google nie zoptymalizowała wyników, które odpowiadają tym uprzedzeniom, jeśli to zrobi, wyniki będą pod optymalne.

W innym przypadku nie ma magicznej formuły, ale są pewne najlepsze praktyki.

To odpowiedzialność praktyka SEO, aby rozpoznać uprzedzenia, które Google szuka, które są specyficzne dla ich branży – I karmić te uprzedzenia. Na przykład, ktoś, kto szuka wyników wyborów bez określenia daty, najprawdopodobniej szuka najnowszych wyników – to jest uprzedzenie nowości. Ktoś, kto szuka przepisu, najprawdopodobniej nie potrzebuje najnowszej strony, i może nawet woleć przepis, który przetrwał próbę czasu.

To odpowiedzialność praktyka SEO, aby zaoferować odwiedzającym wyniki, których szukają. To najbardziej zrównoważony sposób, aby zająć miejsce w Google.

Właściciele stron internetowych muszą porzucić celowanie w określone słowo kluczowe z oczekiwaniem, że mogą dostarczyć użytkownikowi końcowemu wszystko, co chcą. Wynik wyszukiwania musi dokładnie odpowiadać potrzebom użytkownika.

Co to jest uprzedzenie? Mogłoby to być posiadanie nazwy domeny, która wygląda jak wysoka autoryzacja, innymi słowy, czy nazwa domeny odpowiada rynkowi, który obsługujesz? Posiadanie nazwy domeny ze słowem Indie w niej może zniechęcić użytkowników z USA do kliknięcia na adres URL, ze względu na uprzedzenie nacjonalistyczne, ufając wynikom, które pochodzą z kraju zamieszkania.

Najważniejsze uprzedzenie to, co użytkownik chce, aby odpowiadało ich zapytaniu. Czy to jest FAQ, lista najlepszych 10, post na blogu? To musi być odpowiedzi, i odpowiedź jest łatwa do znalezienia. Po prostu analizuj konkurencję, wykonując wyszukiwanie Google w Twoim rynku docelowym.

Czarna sztuczka SEO jest martwa

Porównaj to z czarną sztuczką SEO, agresywną metodą rankingowania stron internetowych, która wykorzystuje podstępne techniki spamu, w tym kupowanie linków, fałszowanie linków, hakowanie stron internetowych, automatyczne generowanie zakładek społecznościowych w dużych ilościach i inne ciemne metody, które są stosowane za pomocą sieci narzędzi czarnej sztuczki.

Te narzędzia są często ponownie wykorzystywane i sprzedawane na różnych forach marketingu wyszukiwarki, produkty o wartości bliskiej zeru i małych szansach na powodzenie. W tym momencie narzędzia te pozwalają sprzedawcom stać się bogatymi, podczas gdy oferują minimalną wartość użytkownikowi końcowemu.

To dlatego zalecam porzucenie czarnej sztuczki. Skoncentruj się na optymalizacji strony internetowej, aby zoptymalizować Google, aby dostarczyć to, czego szuka. To ważne, aby zrozumieć, że każdy raz, gdy ktoś pomija wynik wyszukiwania, aby kliknąć na wynik ukryty pod spodem, to człowiek w pętli współpracuje z systemem głębokiego uczenia wzmocnionego. Człowiek pomaga sztucznej inteligencji w samodoskonaleniu, stając się nieskończenie lepszym z czasem.

To system machine learningu, który został wytrenowany przez więcej użytkowników niż jakikolwiek inny system w historii ludzkości.

Google obsługuje 3,8 miliona wyszukiwań na minutę średnio na całym świecie. To daje 228 milionów wyszukiwań na godzinę, 5,6 miliarda wyszukiwań dziennie. To jest dużo danych, i to dlatego jest głupie próbować czarnej sztuczki SEO. Zakładając, że sztuczna inteligencja Google pozostanie statyczna, jest głupie, system ten używa prawa przyspieszających zwrotów, aby wykonalnie samodoskonaleć.

Sztuczna inteligencja Google staje się tak potężna, że jest możliwe, że może być pierwszą sztuczną inteligencją, która osiągnie ogólną sztuczną inteligencję (AGI). AGI to inteligencja, która może użyć przeniesienia uczenia, aby opanować jedną dziedzinę, a następnie zastosować tę nauczoną inteligencję w wielu dziedzinach. Chociaż może być interesujące, aby zbadać przyszłe wysiłki Google w zakresie AGI, powinno się zrozumieć, że gdy proces jest w toku, jest trudno go zatrzymać. To oczywiście spekulacja na temat przyszłości, ponieważ Google jest obecnie rodzajem wąskiej sztucznej inteligencji, ale to temat na inny artykuł.

Wiedząc o tym, spędzanie jednej sekundy więcej na czarnej sztuczce jest głupim zajęciem.

Biała sztuczka SEO

Jeśli przyjmiemy, że sztuczna inteligencja Google będzie się nieustannie samodoskonalać, to nie mamy wyboru, jak porzucić próby, aby oszukać Google. Zamiast tego, skoncentruj się na optymalizacji strony internetowej, aby zoptymalizować Google, aby dostarczyć to, czego szuka.

Jak to zostało opisane, obejmuje to włączenie SSL, optymalizację prędkości ładowania strony i optymalizację tytułu Meta i opisu Meta. Aby zoptymalizować te pola, tytuł Meta i opis Meta muszą być porównane do konkurencyjnych stron internetowych – Zidentyfikuj wygrywające elementy, które skutkują wysokim współczynnikiem klikalności.

Jeśli zoptymalizujesz klikalność, następnym kamieniem milowym jest stworzenie najlepszej strony docelowej. Celem jest strona docelowa, która optymalizuje wartość użytkownika tak bardzo, że średni czas spędzony na stronie przewyższa podobnych konkurentów, którzy walczą o najwyższe wyniki wyszukiwania.

Tylko poprzez oferowanie najlepszego doświadczenia użytkownika można zwiększyć rangę strony internetowej.

Do tej pory zidentyfikowaliśmy następujące metryki jako najważniejsze:

• Prędkość ładowania
• Włączone SSL
• Tytuł Meta i opis Meta
• Strona docelowa

Strona docelowa jest najtrudniejszym elementem, ponieważ konkurujesz z całym światem. Strona docelowa musi ładować się szybko i musi spełniać wszystkie oczekiwania, a następnie zaskoczyć użytkownika z jeszcze więcej.

Końcowe myśli

Byłoby łatwo wypełnić kolejne 2000 słów, opisując inne technologie sztucznej inteligencji, które Google używa, a także głębiej wchodzić w królikę SEO. Zamierzeniem jest tu odnowienie uwagi na najważniejsze metryki.

Praktycy SEO są tak skupieni na oszukiwaniu systemu, że zapominają, że najważniejszym elementem SEO jest dostarczanie użytkownikom jak najwięcej wartości.

Jednym ze sposobów, aby to osiągnąć, jest to, że nigdy nie pozwalaj ważnej treści stawać się starymi. Jeśli w ciągu miesiąca pomyślę o ważnym wkładzie, zostanie on dodany do tego artykułu. Google może następnie zidentyfikować, jak świeża jest treść, dopasowana z historią strony, dostarczając wartość.

Jeśli nadal martwisz się o zdobycie linków wstecznych, rozwiązanie jest proste. Szanuj czas odwiedzających i daj im wartość. Linki wsteczne przyjdą naturalnie, gdy użytkownicy znajdą wartość w udostępnianiu Twojej treści.

Pytanie przechodzi następnie do właściciela strony internetowej, jak zapewnić najlepszą wartość użytkownika i doświadczenie.