Optimizarea SEO: Cum funcționează Inteligența Artificială a Google (august 2026)

Optimizarea pentru motoarele de căutare (SEO) este procesul de optimizare a factorilor de pe pagină și în afara paginii care afectează cât de sus se clasează o pagină web pentru un anumit termen de căutare. Acesta este un proces multifacetat care include optimizarea vitezei de încărcare a paginii, generarea unei strategii de construire a legăturilor, utilizarea uneltelor SEO, precum și învățarea despre cum să inversezi ingineria inteligenței artificiale a Google (GOOGL ) prin utilizarea gândirii computaționale.

Gândirea computațională este un tip avansat de analiză și tehnică de rezolvare a problemelor pe care o utilizează programatorii de calculator atunci când scriu cod și algoritmi. Gânditorii computaționali vor căuta adevărul de bază prin descompunerea unei probleme și analizarea acesteia utilizând gândirea de principiu.

Deoarece Google nu împărtășește rețeta secretă cu nimeni, ne vom baza pe gândirea computațională. Vom parcurge câteva momente cheie din istoria Google care au modelat algoritmii utilizați și vom învăța de ce acest lucru este important.

Cum se creează o minte

Vom începe cu o carte publicată în 2012, intitulată “Cum se creează o minte: Secretul gândirii umane dezvăluit” de către futuristul și inventatorul Ray Kurzweil. Această carte a dissectat creierul uman și a explicat modul în care acesta funcționează. Învățăm de la bază cum creierul se antrenează utilizând recunoașterea modelelor pentru a deveni o mașină de prezicere, lucrând mereu la prezicerea viitorului, chiar și la prezicerea următorului cuvânt.

Cum recunosc oamenii modelele în viața de zi cu zi? Cum se formează aceste conexiuni în creier? Cartea începe cu înțelegerea gândirii ierarhice, aceasta fiind înțelegerea unei structuri compuse din elemente diverse care sunt aranjate într-un model, acest aranjament reprezentând un simbol, cum ar fi o literă sau un caracter, și apoi acesta este aranjat într-un model mai avansat, cum ar fi un cuvânt, și în cele din urmă o propoziție. În cele din urmă, aceste modele formează idei, și aceste idei sunt transformate în produsele pe care oamenii le construiesc.

Prin emularea creierului uman, se revelează o cale de a crea o inteligență artificială avansată, dincolo de capacitățile actuale ale rețelelor neuronale care existau la momentul publicării.

Cartea a fost o carte de călăuze pentru crearea unei inteligențe artificiale care poate scala prin absorbția datelor lumii și utilizarea procesării de recunoaștere a modelelor multistratificate pentru a analiza text, imagini, audio și video. Un sistem optimizat pentru escaladare datorită beneficiilor cloud-ului și capacităților sale de procesare paralelă. Cu alte cuvinte, nu ar exista niciun maxim pentru intrarea sau ieșirea de date.

Această carte a fost atât de importantă încât, curând după publicarea sa, autorul Ray Kurzweil a fost angajat de Google pentru a deveni director de inginerie, axat pe învățarea automată și procesarea limbajului. Un rol care s-a potrivit perfect cu cartea pe care o scrisese.

Ar fi imposibil să negăm cât de influentă a fost această carte pentru viitorul Google și pentru modul în care acesta clasifică site-urile. Această carte despre inteligență artificială ar trebui să fie lectură obligatorie pentru oricine dorește să devină expert în SEO.

DeepMind

Lansat în 2010, DeepMind a fost o nouă companie care utiliza un algoritm de inteligență artificială revoluționar, numit învățare prin întărire. DeepMind l-a descris cel mai bine astfel:

“Prezentăm primul model de învățare profundă care să poată învăța politici de control direct din intrări senzoriale de înaltă dimensiune, utilizând învățarea prin întărire. Modelul este o rețea neuronală convoluțională, antrenată cu o variantă a învățării Q, a cărei intrare este reprezentată de pixeli raw și a cărei ieșire este o funcție de valoare care estimează recompensele viitoare.”

Prin fuzionarea învățării profunde cu învățarea prin întărire, a devenit un sistem de învățare prin întărire profundă. Până în 2013, DeepMind utiliza acești algoritmi pentru a obține victorii împotriva jucătorilor umani la jocurile Atari 2600 – și acest lucru a fost realizat prin imitarea creierului uman și a modului în care acesta învață prin antrenament și repetiție.

Similar cu modul în care un om învață prin repetiție, fie că este vorba de a lovi o minge sau de a juca Tetris, inteligența artificială învață și ea. Rețeaua neuronală a inteligenței artificiale urmărea performanța și se îmbunătățea incremental, rezultând în selecții de mișcări mai puternice în următoarea iterație.

DeepMind a fost atât de dominant în avansul său tehnologic, încât Google a trebuit să cumpere acces la tehnologie. DeepMind a fost achiziționat pentru mai mult de 500 de milioane de dolari în 2014.

După achiziție, industria inteligenței artificiale a asistat la progrese succesive, un tip pe care nu l-a mai văzut de la 11 mai 1997, când campionul mondial la șah, Garry Kasparov, a pierdut primul joc dintr-un meci de șase jocuri împotriva calculatorului Deep Blue, dezvoltat de oameni de știință de la IBM.

În 2015, DeepMind a rafinat algoritmul pentru a-l testa pe suite-ul de 49 de jocuri Atari, și mașina a depășit performanța umană la 23 dintre ele.

Acesta a fost doar începutul, mai târziu în 2015 DeepMind a început să se concentreze pe AlphaGo, un program cu scopul declarat de a învinge un campion mondial la Go. Jocul antic de Go, care a apărut pentru prima dată în China acum 4000 de ani, este considerat a fi jocul cel mai dificil din istoria omenirii, cu posibile 10³⁶⁰ mișcări posibile.

DeepMind a utilizat învățarea supravegheată pentru a antrena sistemul AlphaGo, învățând de la jucători umani. Curând după aceea, DeepMind a făcut știri după ce AlphaGo a învins Lee Sedol, campionul mondial, într-un meci de cinci jocuri în martie 2016.

Neîntrecut, în octombrie 2017, DeepMind a lansat AlphaGo Zero, un model nou cu diferențiatorul cheie că nu necesita antrenament uman. Deoarece nu necesita antrenament uman, nu necesita nici etichetarea datelor, sistemul utilizând învățarea nesupravegheată. AlphaGo Zero a depășit rapid predecesorul său, așa cum a descris DeepMind.

“Versiunile anterioare ale AlphaGo s-au antrenat inițial pe mii de jocuri de șah amator și profesionist pentru a învăța cum să joace Go. AlphaGo Zero sar peste acest pas și învață să joace pur și simplu jucând jocuri împotriva sa însuși, începând de la jocuri complet aleatorii. Prin aceasta, a depășit rapid nivelul uman de joc și a învins versiunea anterioară, care a învins campionul, cu 100 de jocuri la 0.”

Între timp, lumea SEO era foarte focalizată pe PageRank, coloana vertebrală a Google. A început în 1995, când Larry Page și Sergey Brin erau studenți doctoranzi la Universitatea Stanford. Duo-ul a început să colaboreze la un proiect de cercetare inovator, supranumit “BackRub“. Scopul era acela de a clasifica paginile web într-o măsură a importanței prin convertirea datelor de legături înapoi. O legătură înapoi este pur și simplu orice legătură de la o pagină la alta, similar cu această legătură.

Algoritmul a fost ulterior redenumit în PageRank, numit atât după termenul “pagină web”, cât și după co-fondatorul Larry Page. Larry Page și Sergey Brin aveau scopul ambițios de a construi un motor de căutare care să poată alimenta întregul web pur și simplu prin legături înapoi.

Și a funcționat.

PageRank domină știrile

Profesioniștii SEO au înțeles imediat principiile de bază ale modului în care Google calculează o clasificare de calitate pentru o pagină web, utilizând PageRank. Unii antreprenori SEO Black Hat au mers mai departe, înțelegând că, pentru a scala conținutul, ar putea avea sens să cumpere legături în loc să aștepte să le obțină în mod organic.

O nouă economie a apărut în jurul legăturilor înapoi. Proprietarii de site-uri web care aveau nevoie să impacteze clasificările în motoarele de căutare cumpărau legături, și, în schimb, site-urile web care erau disperate să se monetizeze vindeau legături.

Site-urile web care cumpărau legături invadau adesea Google, depășind brandurile stabilite.

Clasificarea utilizând această metodă a funcționat foarte bine pentru o perioadă de timp – până când a încetat să funcționeze, probabil în același moment în care învățarea automată a rezolvat problema de bază. Cu introducerea învățării prin întărire profundă, PageRank a devenit o variabilă de clasificare, nu factorul dominant.

În acest moment, comunitatea SEO este împărțită cu privire la cumpărarea de legături ca strategie. Eu cred personal că cumpărarea de legături oferă rezultate suboptime, și că cele mai bune metode de a obține legături înapoi sunt bazate pe variabile specifice industriei. Unul dintre serviciile legitime pe care le pot recomanda este HARO (Help a Reporter Out). Oportunitatea de la HARO este de a obține legături înapoi prin îndeplinirea cererilor mass-media.

Brandurile stabilite nu au avut niciodată nevoie să se preocupe de sursa de legături, deoarece au avut beneficiul timpului care a lucrat în favoarea lor. Cu cât o pagină web este mai veche, cu atât a avut mai mult timp să colecteze legături înapoi de înaltă calitate. Cu alte cuvinte, o clasificare într-un motor de căutare a fost puternic dependentă de vârsta site-ului, dacă se calculează utilizând metrica timp = legături înapoi.

De exemplu, CNN ar primi în mod natural legături înapoi pentru un articol de știri datorită brandului său, a încrederii sale și pentru că a fost listat înainte – așa că, în mod natural, a obținut și mai multe legături înapoi de la oameni care căutau un articol și legau de primul rezultat de căutare pe care l-au găsit.

Înseamnă că paginile web clasificate mai sus au primit în mod natural mai multe legături înapoi. Din nefericire, acest lucru a însemnat că site-urile web noi au fost adesea forțate să abuzeze de algoritmul de legături înapoi, recurgând la o piață de legături înapoi.

În primii ani 2000, cumpărarea de legături a funcționat remarcabil de bine și a fost un proces simplu. Cumpărătorii de legături cumpărau legături de la site-uri web cu autoritate ridicată, adesea legături în footer-ul site-ului sau, poate, pe baza unui articol (adesea deghizate ca postări oaspete), și vânzătorii, disperați să-și monetizeze site-urile, erau fericiți să se conformeze – din nefericire, adesea la sacrificiul calității.

În cele din urmă, echipa de ingineri de învățare automată de la Google a înțeles că codificarea manuală a rezultatelor căutării era inutilă, și că o mare parte din PageRank a fost codificată manual. În schimb, au înțeles că inteligența artificială va deveni în cele din urmă responsabilă pentru calcularea clasificărilor cu puțină sau deloc intervenție umană.

Pentru a rămâne competitiv, Google utilizează toate uneltele din arsenalul său, și acesta include învățarea prin întărire profundă – cel mai avansat tip de algoritm de învățare automată din lume.

Acest sistem, stratificat peste achiziția MetaWeb a Google, a fost un joc schimbător. Motivul pentru care achiziția MetaWeb din 2010 a fost atât de importantă este că a redus greutatea pe care Google o punea pe cuvintele cheie. Contextul a devenit brusc important, și acesta a fost realizat prin utilizarea unei metodologii de categorizare numite “entități”. Așa cum Fast Company a descris:

“Odată ce Metaweb determină la ce entitate vă referiți, poate furniza un set de rezultate. Poate chiar combina entități pentru căutări mai complexe – “actrițe peste 40 de ani” ar putea fi o entitate, “actrițe care trăiesc în New York” ar putea fi o altă entitate, și “actrițe cu un film care rulează în prezent” ar putea fi o altă entitate.”

Această tehnologie a fost integrată într-o actualizare majoră a algoritmului numită RankBrain, care a fost lansată în primăvara anului 2015. RankBrain s-a concentrat pe înțelegerea contextului în loc de a se baza pur și simplu pe cuvinte cheie, și RankBrain a luat în considerare și contextele de mediu (de exemplu, locația căutătorului) și a extrapolat sensul acolo unde nu exista înainte. Acesta a fost un update important, în special pentru utilizatorii mobili.

Acum că înțelegem cum Google utilizează aceste tehnologii, să speculăm utilizând teoria computațională despre cum se face acest lucru.

Ce este învățarea profundă?

Învățarea profundă este cel mai comun tip de învățare automată – ar fi imposibil ca Google să nu utilizeze acest algoritm.

Învățarea profundă este influențată semnificativ de modul în care funcționează creierul uman și încearcă să imite comportamentul creierului în ceea ce privește utilizarea recunoașterii modelelor pentru a identifica și a categorisi obiecte.

De exemplu, dacă vezi litera a, creierul tău recunoaște automat liniile și formele pentru a o identifica ca litera a. Același lucru se aplică și literelor ap, creierul tău încearcă automat să prezică viitorul, venind cu cuvinte posibile, cum ar fi app sau apple. Alte modele pot include numere, semne de circulație, sau identificarea unei persoane dragi într-un aeroport aglomerat.

Poți considera interconexiunile dintr-un sistem de învățare profundă asemănătoare cu modul în care funcționează creierul uman, cu conexiunile neuronilor și sinapselor.

Învățarea profundă este, în cele din urmă, termenul dat arhitecturilor de învățare automată care combină multe percepții multistratificate, astfel încât să nu existe doar un strat ascuns, ci multe straturi ascunse. Cu cât rețeaua neuronală profundă este “mai adâncă”, cu atât mai sofisticate modele poate învăța.

Rețelele complet conectate pot fi combinate cu alte funcții de învățare automată pentru a crea diferite arhitecturi de învățare profundă.

Cum utilizează Google învățarea profundă

Google indexează site-urile web din lume, urmând legăturile hipertext (așa cum se fac neuronii) care leagă site-urile web între ele. Acesta a fost metodologia originală pe care Google a utilizat-o din ziua întâi și este încă în uz. Odată ce site-urile web sunt indexate, diverse tipuri de inteligență artificială sunt utilizate pentru a analiza această comoară de date.

Sistemul Google etichetează paginile web în funcție de diverse metrice interne, cu doar intervenție umană minoră sau deloc. Un exemplu de intervenție ar fi eliminarea manuală a unei anumite adrese URL din cauza unei cerereri de eliminare DMCA.

Inginerii Google sunt renumiți pentru a frustra participanții la conferințe SEO, și acest lucru se datorează faptului că executivii Google nu pot articula niciodată cum funcționează Google. Când li se pun întrebări despre de ce anumite site-uri web nu reușesc să se claseze, este aproape întotdeauna același răspuns slab articulat. Răspunsul este atât de frecvent, încât adesea participanții anticipă că au fost dedicați creării de conținut de calitate timp de luni sau chiar ani, fără rezultate pozitive.

Prezicibil, proprietarii de site-uri web sunt instruiți să se concentreze pe crearea de conținut valoros – un component important, dar departe de a fi cuprinzător.

Lipsa acestui răspuns se datorează faptului că executivii nu sunt capabili să răspundă corect la întrebare. Algoritmul Google funcționează într-o cutie neagră. Există intrare, și apoi ieșire – și acesta este modul în care funcționează învățarea profundă.

Să trecem acum la o penalizare de clasificare care afectează negativ milioane de site-uri web, adesea fără cunoștința proprietarului site-ului.

PageSpeed Insights

Google nu este adesea transparent, dar PageSpeed Insights este o excepție. Site-urile web care nu trec acest test de viteză vor fi trimise într-o cutie de penalizare pentru încărcare lentă – în special dacă utilizatorii mobili sunt afectați.

Ceea ce se suspectează este că, la un moment dat în proces, există un arbore de decizie care parsează site-urile web rapide, versus site-urile care încarcă lent (care nu trec testul PageSpeed Insights). Un arbore de decizie este, în esență, o abordare algoritmică care împarte setul de date în puncte de date individuale pe baza diferitor criterii. Criteriul poate fi să influențeze negativ modul în care se clasează o pagină pentru utilizatorii mobili versus cei de desktop.

Ipoteza este că o penalizare poate fi aplicată scorului de clasificare natural. De exemplu, un site web care, fără penalizare, s-ar clasa pe locul 5, ar putea avea o penalizare de -20, -50, sau o altă variabilă necunoscută care ar reduce clasificarea la locul 25, 55, sau un alt număr, așa cum este selectat de inteligența artificială.

În viitor, s-ar putea să vedem sfârșitul PageSpeed Insights, când Google va deveni mai încrezător în inteligența sa artificială. Această intervenție actuală a vitezei de către Google este periculoasă, deoarece ar putea elimina rezultate care ar fi fost optime și ar discrimina împotriva celor mai puțin avansați din punct de vedere tehnic.

Este o cerere mare să se solicite ca toată lumea care conduce o afacere mică să aibă expertiza necesară pentru a diagnostica și a remedia problemele de viteză. O soluție simplă ar fi ca Google să lanseze pur și simplu un plugin de optimizare a vitezei pentru utilizatorii WordPress, deoarece WordPress rulează 43% din internet.

Din nefericire, toate eforturile de SEO sunt în zadar dacă un site web nu trece testul PageSpeed Insights al Google. Mizele sunt nimic mai mult decât dispariția unui site web din Google.

Cum să treci acest test este un subiect pentru o altă articole, dar, ca minimum, ar trebui să verificați dacă site-ul dvs. trece.

Un alt metric tehnic important de care să vă îngrijorați este un protocol de securitate numit SSL (Strat de Sokete Secure). Acesta schimbă adresa URL a unui domeniu de la http la https și asigură transmiterea securizată a datelor. Orice site web care nu are SSL activat va fi penalizat. Deși există unele excepții de la această regulă, site-urile web de comerț electronic și financiare vor fi afectate în mod deosebit.

Gazdele web ieftine percep o taxă anuală pentru implementarea SSL, în timp ce gazdele web bune, cum ar fi Siteground, emit certificate SSL gratuite și le integrează automat.

Meta Date

Un alt element important pe site-ul web este titlul Meta și descrierea Meta. Aceste câmpuri de conținut au o importanță exagerată care ar putea contribui la fel de mult la succesul sau eșecul unei pagini, ca și conținutul întregii pagini.

Acest lucru se datorează faptului că Google are o probabilitate ridicată de a selecta titlul Meta și descrierea Meta pentru a le afișa în rezultatele căutării. Și acesta este motivul pentru care este important să completați cu atenție câmpurile titlului Meta și descrierii Meta.

Alternativa este ca Google să ignore titlul Meta și descrierea Meta și să genereze automat date pe care le consideră că vor rezulta în mai multe clicuri. Dacă Google prezice prost ce titlu să genereze automat, acest lucru va contribui la mai puține clicuri de la căutători și, în consecință, va contribui la pierderea clasificării în motorul de căutare.

Dacă Google consideră că descrierea Meta inclusă este optimizată pentru a primi clicuri, o va afișa în rezultatele căutării. În caz contrar, Google va selecta un fragment de text din site-ul web. Adesea, Google selectează cel mai bun text de pe pagină, problema fiind că acesta este un sistem de loterie și Google este consistent prost la alegerea descrierii pe care să o selecteze.

Desigur, dacă credeți că conținutul de pe pagină dvs. este foarte bun, uneori are sens să permiteți Google să selecteze descrierea Meta optimizată care se potrivește cel mai bine cu întrebarea utilizatorului. Vom opta pentru a nu include o descriere Meta pentru acest articol, deoarece este bogat în conținut, și Google va selecta, probabil, o descriere bună.

Între timp, miliarde de oameni clic pe cele mai bune rezultate de căutare – acesta este omul în buclă, mecanismul de feedback final al Google – și acesta este punctul în care învățarea prin întărire devine relevantă.

Ce este învățarea prin întărire?

Învățarea prin întărire este o tehnică de învățare automată care implică antrenarea unui agent de inteligență artificială prin repetarea acțiunilor și a recompenselor asociate. Un agent de învățare prin întărire experimentează într-un mediu, efectuează acțiuni și este recompensat atunci când efectuează acțiunile corecte. În timp, agentul învață să efectueze acțiunile care îi maximizează recompensa.

Recompensa ar putea fi bazată pe o calculare simplă care determină timpul petrecut pe o pagină recomandată.

Dacă combinați această metodă cu o sub-rutină om în buclă, acest lucru ar suna foarte asemănător cu motoarele de recomandare existente care controlează toate aspectele vieții noastre digitale, cum ar fi YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon (AMZN ) Prime – și dacă sună așa cum ar trebui să funcționeze un motor de căutare, sunteți corecți.

Cum utilizează Google învățarea prin întărire

Roata de avion a Google se îmbunătățește cu fiecare căutare, oamenii antrenează inteligența artificială selectând cel mai bun rezultat care răspunde cel mai bine la întrebarea lor, și la întrebarea similară a milioanelor de alți utilizatori.

Agentul de învățare prin întărire lucrează în mod continuu la auto-îmbunătățire, consolidând doar interacțiunile pozitive dintre căutare și rezultatul livrat.

Google măsoară timpul necesar unui utilizator pentru a scana pagina de rezultate, URL-ul pe care îl cliquează, și măsoară timpul petrecut pe site-ul vizitat, și înregistrează clicul de întoarcere. Aceste date sunt apoi compilate și comparate pentru fiecare site web care oferă o potrivire de date sau o experiență a utilizatorului.

Un site web cu un nivel scăzut de retenție (timp petrecut pe site), primește o valoare negativă de la sistemul de învățare prin întărire, și alte site-uri web concurente sunt testate pentru a îmbunătăți clasificarea oferită. Google este imparțial, presupunând că nu există intervenție manuală, Google oferă în cele din urmă pagina de rezultate de căutare dorită.

Utilizatorii sunt omul în buclă, oferind Google date gratuite și devenind componenta finală a sistemului de învățare prin întărire profundă. În schimbul acestui serviciu, Google oferă utilizatorului final oportunitatea de a face clic pe o reclamă.

Reclamele din afara generării de venituri servesc și ca factor de clasificare secundar, oferind mai multe date despre ceea ce face un utilizator să cliqueze.

Google învață, în esență, ce vrea utilizatorul. Acest lucru poate fi comparat vag cu un motor de recomandare de la un serviciu de streaming video. În acest caz, un motor de recomandare ar alimenta un utilizator cu conținut care este direcționat către interesele sale. De exemplu, un utilizator care obișnuiește să urmărească o serie de comedii romantice ar putea aprecia și parodii dacă acestea au aceiași comici.

Cum ne ajută acest lucru în SEO?

Dacă continuăm cu gândirea computațională, putem presupune că Google s-a antrenat pentru a livra cele mai bune rezultate, și acest lucru este adesea realizat prin generalizarea și satisfacerea prejudecăților umane. Ar fi, de fapt, imposibil pentru inteligența artificială a Google să nu optimizeze rezultate care se potrivesc cu aceste prejudecăți, dacă ar face acest lucru, rezultatele ar fi suboptimale.

În alte cuvinte, nu există o formulă magică, dar există câteva practici recomandate.

Este responsabilitatea practicianului SEO de a recunoaște prejudecățile pe care Google le caută, care sunt specifice industriei lor – și de a se potrivi cu aceste prejudecăți. De exemplu, cineva care caută rezultatele unor alegeri fără a specifica o dată, este probabil să caute cele mai recente rezultate – aceasta este o prejudecată de recentitate. Cineva care caută o rețetă, probabil nu are nevoie de cea mai recentă pagină, și poate chiar preferă o rețetă care a rezistat testului timpului.

Este responsabilitatea practicianului SEO de a oferi vizitatorilor rezultatele pe care le caută. Acesta este modul cel mai durabil de a se clasa în Google.

Proprietarii de site-uri web trebuie să abandoneze ținta unui anumit cuvânt cheie, cu așteptarea că pot livra orice conținut utilizatorului final. Rezultatul căutării trebuie să se potrivească exact cu nevoia utilizatorului.

Ce este o prejudecată? Ar putea fi să ai un nume de domeniu care arată ca având autoritate ridicată, adică dacă numele de domeniu se potrivește pieței pe care o deserviți? Avea un nume de domeniu cu cuvântul India în el ar putea descuraja utilizatorii din SUA să cliqueze pe URL, din cauza unei prejudecăți de naționalism de a încrede rezultate care provin din țara de reședință a utilizatorului. Avea un nume de domeniu cu un singur cuvânt ar putea, de asemenea, crea iluzia autorității.

Cea mai importantă prejudecată este ce vrea un utilizator să se potrivească cu întrebarea sa de căutare? Este o întrebare frecventă, o listă cu primele 10, un articol de blog? Acest lucru trebuie răspuns, și răspunsul este ușor de găsit. Trebuie doar să analizați concurența, efectuând o căutare Google în piața dvs. țintă.

SEO Black Hat este mort

Comparați acest lucru cu SEO Black Hat, o metodă agresivă de clasificare a site-urilor web care exploatează tehnici de spam dăunătoare, inclusiv cumpărarea de legături, falsificarea de legături, hacking-ul de site-uri web, generarea automată de semne de carte socială la scară largă, și alte metodologii întunecate care sunt aplicate prin intermediul unei rețele de unelte Black Hat.

Uneltele care sunt adesea reutilizate și vândute pe diverse forumuri de marketing de căutare, produse cu valoare aproape zero și șanse minime de a reuși. În acest moment, vânzătorii acestor unelte devin bogați, în timp ce oferă valoare minimă utilizatorului final.

Acesta este motivul pentru care vă recomand să abandonați Black Hat. Concentrați-vă SEO-ul pe a-l privi din perspectiva învățării automate. Este important să înțelegeți că, de fiecare dată când cineva sare peste un rezultat de căutare pentru a face clic pe un rezultat îngropat dedesubt, este omul în buclă care colaborează cu sistemul de învățare prin întărire profundă. Omul ajută inteligența artificială să se auto-îmbunătățească, devenind infinit mai bună pe măsură ce trece timpul.

Acesta este un algoritm de învățare automată care a fost antrenat de mai mulți utilizatori decât orice alt sistem din istoria omenirii.

Google gestionează 3,8 milioane de căutări pe minut, în medie, în întreaga lume. Acest lucru înseamnă 228 de milioane de căutări pe oră, 5,6 miliarde de căutări pe zi. Acesta este un volum enorm de date, și acesta este motivul pentru care este nebunesc să încerci să faci SEO Black Hat. Presupunând că inteligența artificială a Google va rămâne stagnantă este nebunesc, sistemul utilizează Legea revenirii accelerate pentru a se auto-îmbunătăți exponențial.

Inteligența artificială a Google devine atât de puternică încât este conceput că ar putea deveni prima inteligență artificială care atinge Inteligența Artificială Generală (AGI). O AGI este o inteligență care poate utiliza învățarea de transfer pentru a stăpâni un domeniu și apoi pentru a aplica această inteligență învățată în multiple domenii. Deși ar fi interesant să explorăm eforturile viitoare ale Google de a atinge AGI, ar trebui să se înțeleagă că, odată ce procesul este în mișcare, este dificil de oprit. Acesta este, desigur, un subiect de speculație pentru viitor, deoarece Google este în prezent un tip de inteligență artificială îngustă, dar acesta este un subiect pentru o altă articole.

Știind acest lucru, petrecerea a mai mult de o secundă pe Black Hat este o nebunie.

SEO White Hat

Dacă acceptăm că inteligența artificială a Google se va auto-îmbunătăți în mod continuu, atunci nu avem de ales decât să renunțăm la încercarea de a o înșela pe Google. În schimb, concentrați-vă pe optimizarea unui site web pentru a oferi Google exact ceea ce caută.

Așa cum a fost descris, acest lucru implică activarea SSL, optimizarea vitezei de încărcare a paginii, și optimizarea titlului Meta și a descrierii Meta. Pentru a optimiza aceste câmpuri, titlul Meta și descrierea Meta trebuie comparate cu site-urile web concurente – identificați elementele câștigătoare care rezultă într-un nivel ridicat de clicuri.

Dacă ați optimizat pentru a fi clicat, următorul obiectiv este crearea celei mai bune pagini de aterizare. Scopul este o pagină de aterizare care optimizează atât de mult valoarea utilizatorului, încât timpul mediu petrecut pe pagină depășește competitorii care se luptă pentru primele rezultate de căutare.

Doar oferind cea mai bună experiență a utilizatorului, o pagină web poate crește în clasificare.

Până acum, am identificat următoarele metrice ca fiind cele mai importante:

• Viteză de încărcare
• SSL activat
• Titlu Meta și descriere Meta
• Pagină de aterizare

Pagina de aterizare este cel mai dificil element, deoarece concurați cu întreaga lume. Pagina de aterizare trebuie să se încarce rapid și să ofere tot ceea ce se așteaptă, și apoi să surprindă utilizatorul cu mai mult.

Gânduri finale

Ar fi ușor să umplu alte 2000 de cuvinte descriind alte tehnologii de inteligență artificială pe care Google le utilizează, precum și să merg mai adânc în iepurele SEO. Intenția aici este de a readuce atenția asupra metricilor cele mai importante.

Practicienii SEO sunt atât de concentrați pe a înșela sistemul, încât uită că, la sfârșitul zilei, cel mai important element al SEO este oferirea utilizatorilor cât mai multă valoare posibilă.

Un mod de a face acest lucru este să nu lăsați niciodată conținutul important să devină învechit. Dacă, într-o lună, mă gândesc la o contribuție importantă, aceasta va fi adăugată la acest articol. Google poate apoi identifica cât de proaspăt este conținutul, corelat cu istoricul paginii de a livra valoare.

Dacă sunteți încă îngrijorați de obținerea de legături înapoi, soluția este simplă. Respectați timpul vizitatorilor și oferiți-le valoare. Legăturile înapoi vor veni în mod natural, deoarece utilizatorii vor găsi valoare în a-și împărtăși conținutul.

Întrebarea se mută apoi la proprietarul site-ului web, cum să ofere cea mai bună valoare și experiență a utilizatorului.