SEO-оптимизация: как работает искусственный интеллект Google (апрель 2026 г.)

Поисковая оптимизация (SEO) — это процесс оптимизации внутренних и внешних факторов, влияющих на то, насколько высоко веб-страница ранжируется по определенному поисковому запросу. Это многогранный процесс, который включает в себя оптимизацию скорости загрузки страниц, создание стратегии линкбилдинга, использование Инструменты SEO, а также научиться реверс-инжинирингу искусственного интеллекта Google с помощью вычислительное мышление.

Вычислительное мышление — это продвинутый метод анализа и решения проблем, который программисты используют при написании кода и алгоритмов. Вычислительные мыслители будут искать основную истину, разбивая проблему и анализируя ее, используя мышление из первых принципов.

Поскольку Google никому не раскрывает свой секретный рецепт, мы положимся на вычислительное мышление. Мы рассмотрим некоторые ключевые моменты в истории Google, которые повлияли на используемые алгоритмы, и узнаем, почему это важно.

Как создать разум

Мы начнем с книги, вышедшей в 2012 году под названием «Как создать разум: раскрыта тайна человеческой мысли» известного футуролога и изобретателя Рэя Курцвейла. Эта книга препарировала человеческий мозг и разобрала, как он работает. Мы изучаем с нуля, как мозг тренируется, используя распознавание образов, чтобы стать прогностической машиной, всегда работающей над предсказанием будущего, даже предсказывая следующее слово.

Как люди распознают закономерности в повседневной жизни? Как формируются эти связи в мозгу? Книга начинается с понимания иерархического мышления, это понимание структуры, состоящей из различных элементов, которые расположены в виде шаблона, затем это расположение представляет собой символ, такой как буква или символ, а затем это далее организовано в более продвинутый шаблон. например, слово, а затем и предложение. В конце концов, эти шаблоны формируют идеи, и эти идеи трансформируются в продукты, за создание которых отвечают люди.

Путем эмуляции человеческого мозга раскрывается путь к созданию продвинутого ИИ, выходящего за рамки текущих возможностей нейронных сетей, которые существовали на момент публикации.

Книга представляла собой план создания ИИ, способного масштабироваться, собирая данные со всего мира и используя многоуровневую обработку образов для анализа текста, изображений, аудио и видео. Система должна быть оптимизирована для масштабирования благодаря преимуществам облака и его возможностям параллельной обработки. Другими словами, не будет ограничений на входные и выходные данные.

Эта книга была настолько важной, что вскоре после ее публикации автор Рэй Курцвейл был нанят Google чтобы стать техническим директором по машинному обучению и обработке языков. Роль, которая идеально соответствовала книге, которую он написал.

Было бы невозможно отрицать, какое влияние эта книга оказала на будущее Google и на то, как они ранжируют веб-сайты. Этот книга ИИ должен быть обязательным чтением для всех, кто хочет стать экспертом по SEO.

DeepMind

Запущенный в 2010 году, DeepMind был новым популярным стартапом, использующим революционно новый тип алгоритма искусственного интеллекта, который штурмом покорил мир. Он назывался обучением с подкреплением. DeepMind описал это лучше всего так:

«Мы представляем первую модель глубокого обучения, позволяющую успешно изучать политики управления непосредственно на основе многомерных сенсорных данных с использованием обучения с подкреплением. Модель представляет собой сверточную нейронную сеть, обученную с помощью варианта Q-обучения, входные данные которой — необработанные пиксели, а выходные данные — функция значения, оценивающая будущие вознаграждения».

Объединив глубокое обучение с обучением с подкреплением, он стал глубокое подкрепление обучения система. К 2013 году DeepMind использовала эти алгоритмы, чтобы одерживать победы над игроками-людьми в играх для Atari 2600 — и это было достигнуто путем имитации человеческого мозга и того, как он учится на тренировках и повторениях.

Подобно тому, как человек учится путём повторения, будь то удары по мячу или игра в «Тетрис», ИИ также будет обучаться. Нейронная сеть ИИ отслеживает результаты и постепенно самосовершенствуется, что приводит к более точному выбору ходов в следующей итерации.

DeepMind настолько доминировал в своем технологическом лидерстве, что Google пришлось купить доступ к этой технологии. DeepMind был приобретен на сумму более 500 миллионов долларов в 2014 году.

После приобретения индустрия искусственного интеллекта стала свидетелем последовательных прорывов, невиданных с тех пор. 11 мая 1997 года, когда шахматы гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл первая партия матча из шести игр против Deep Blue, шахматного компьютера, разработанного учеными из IBM. 

В 2015 году DeepMind усовершенствовал алгоритм, чтобы протестировать его на наборе из 49 игр Atari, и машина превзошла человеческие возможности в 23 из них.

Это было только начало, позже, в 2015 году, DeepMind сосредоточилась на AlphaGo, программа, заявленная цель которой - победить профессионального чемпиона мира по го. Древняя игра Го, которую впервые увидели в Китае около 4000 лет назад, считается самой сложной игрой в истории человечества с ее потенциалом. 10³⁶⁰ возможные ходы.

DeepMind использовала контролируемое обучение для обучения системы AlphaGo, учась у игроков-людей. Вскоре после этого DeepMind попала в заголовки газет после победы над AlphaGo. Ли Седол, чемпион мира, в матче из пяти игр в марте 2016 года.

Чтобы не отставать, в октябре 2017 года DeepMind выпустила AlphaGo Zero, новую модель с ключевым отличием в том, что она требует нуля. обучение человека. Поскольку она не требовала обучения человека, а также не требовала маркировки данных, система по существу использовала неконтролируемое обучение. AlphaGo Zero быстро превзошел своего предшественника, т.к. описано DeepMind.

«Предыдущие версии AlphaGo изначально обучались на тысячах любительских и профессиональных игр, чтобы научиться играть в го. AlphaGo Zero пропускает этот шаг и учится играть, просто играя в игры против себя, начиная с совершенно случайной игры. При этом он быстро превзошел человеческий уровень игры и победил ранее опубликовано чемпионская версия AlphaGo со счетом 100 игр до 0».

В то же время мир SEO был сосредоточен на PageRank, основе Google. Все началось в 1995 году, когда Ларри Пейдж и Сергей Брин были кандидатами наук. студенты Стэнфордского университета. Дуэт начал сотрудничать в новом исследовательском проекте под названием «BackRub». Цель состояла в том, чтобы ранжировать веб-страницы по степени важности путем преобразования данных об их обратных ссылках. Обратная ссылка — это просто любая ссылка с одной страницы на другую, подобная этой. ссылка..

Позже алгоритм был переименован в PageRank, названный в честь термина «веб-страница» и соучредителя Ларри Пейджа. У Ларри Пейджа и Сергея Брина была амбициозная цель — создать поисковую систему, которая могла бы управлять всей сетью исключительно за счет обратных ссылок.

И это сработало.

PageRank доминирует в заголовках

SEO-специалисты сразу поняли основы того, как Google рассчитывает рейтинг качества веб-страницы с помощью PageRank. Некоторые сообразительные SEO-предприниматели пошли еще дальше, понимая, что для масштабирования контента может иметь смысл покупать ссылки, а не ждать, пока они приобретутся естественным образом.

Вокруг обратных ссылок возникла новая экономика. Нетерпеливые владельцы веб-сайтов, которым нужно было повлиять на рейтинг в поисковых системах, покупали ссылки, а взамен отчаянно стремящиеся монетизировать веб-сайты продавали им ссылки.

Веб-сайты, которые покупали ссылки, часто в одночасье вторгались в Google, опережая известные бренды.

Ранжирование с использованием этого метода работало очень хорошо в течение долгого времени — пока оно не перестало работать, вероятно, примерно в то же время, когда машинное обучение начало действовать и решило основную проблему. С внедрением глубокого обучения с подкреплением PageRank станет переменной ранжирования, а не доминирующим фактором.

К настоящему времени SEO-сообщество разделилось на стратегию покупки ссылок. Я лично считаю, что покупка ссылок дает неоптимальные результаты, и что лучшие методы получения обратных ссылок основаны на переменных, зависящих от отрасли. Один законный сервис, который я могу порекомендовать, называется HARO (Помогите репортеру). В HARO есть возможность получить обратные ссылки, выполняя медиа-запросы.

Известным брендам никогда не приходилось беспокоиться о поиске ссылок, поскольку время работало в их пользу. Чем старше веб-сайт, тем больше времени ему потребовалось для сбора высококачественных обратных ссылок. Другими словами, ранжирование в поисковых системах сильно зависело от возраста сайта, если считать по метрике время = обратные ссылки.

Например, CNN, естественно, получит обратные ссылки на новостную статью благодаря своему бренду, доверию и тому, что она изначально занимала высокое место в списке. Таким образом, естественно, она получила больше обратных ссылок от людей, изучающих статью и ссылающихся на первый найденный результат поиска. .

Это означает, что веб-страницы с более высоким рейтингом органически получили больше обратных ссылок. К сожалению, это означало, что новые веб-сайты часто были вынуждены злоупотреблять алгоритмом обратных ссылок, обращаясь к рынку обратных ссылок.

В начале 2000-х покупка обратных ссылок работала на удивление хорошо, и это был простой процесс. Покупатели ссылок покупали ссылки на авторитетных веб-сайтах, часто ссылки в нижнем колонтитуле сайта или, возможно, на основе статьи (часто замаскированной под гостевой пост), а продавцы, отчаянно пытавшиеся монетизировать свои веб-сайты, были счастливы. К сожалению, часто в жертву качество.

В конце концов инженеры по машинному обучению Google поняли, что кодирование результатов поисковой системы вручную бесполезно, и большая часть PageRank была написана от руки. Вместо этого они поняли, что ИИ в конечном итоге станет ответственным за полный расчет рейтинга без вмешательства человека.

Чтобы оставаться конкурентоспособным, Google использует все инструменты в своем арсенале, в том числе глубокое подкрепление обучения — Самый продвинутый тип алгоритма машинного обучения в мире.

Эта система, наложенная поверх Приобретение MetaWeb компанией Google Это стало переломным моментом. Приобретение MetaWeb в 2010 году было настолько важным, потому что оно снизило вес ключевых слов в Google. Контекст внезапно стал важен, чего удалось добиться с помощью методологии категоризации, называемой «сущностями». Быстрая компания описана:

Как только Metaweb выясняет, на какую сущность вы ссылаетесь, он может предоставить набор результатов. Он может даже объединять сущности для более сложных поисков: «актрисы старше 40» могут быть одной сущностью, «актрисы, живущие в Нью-Йорке» — другой, а «актрисы, у которых сейчас идет фильм», — другой. “.

Эта технология была включена в крупное обновление алгоритма под названием RankBrain который был запущен весной 2015 года. RankBrain сосредоточился на понимании контекста, а не на основе исключительно ключевых слов, и RankBrain также будет учитывать контекст окружающей среды (например, местоположение искателя) и экстраполировать значение там, где его раньше не было. Это было важное обновление, особенно для мобильных пользователей.

Теперь, когда мы понимаем, как Google использует эти технологии, давайте применим вычислительную теорию, чтобы поразмышлять о том, как это делается.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение является наиболее часто используемым типом машинного обучения — для Google было бы невозможно не использовать этот алгоритм.

Глубокое обучение во многом зависит от того, как работает человеческий мозг, и пытается отразить поведение мозга в том, как он использует распознавание образов для идентификации и категоризации объектов.

Например, если вы видите букву a, ваш мозг автоматически распознает линии и формы, чтобы затем идентифицировать их как буквы a. То же самое относится к буквам ap, ваш мозг автоматически пытается предсказать будущее, придумывая возможные слова, такие как приложение or яблоко. Другие шаблоны могут включать числа, дорожные знаки или идентификацию любимого человека в переполненном аэропорту.

Вы можете думать о взаимосвязях в системе глубокого обучения, как о том, как человеческий мозг работает со связью нейронов и синапсов.

Глубокое обучение — это термин, используемый для обозначения архитектур машинного обучения, объединяющих множество многослойных персептронов, так что получается не один, а много скрытых слоёв. Чем «глубже» глубокая нейронная сеть, тем более сложные закономерности она может усваивать.

Полностью подключенные сети можно комбинировать с другими функциями машинного обучения для создания различных архитектур глубокого обучения.

Как Google использует глубокое обучение

Google просматривает сайты по всему миру, следуя по гиперссылкам (своего рода нейронам), соединяющим сайты друг с другом. Это была первоначальная методология, которую Google использовал с самого начала и которая используется до сих пор. После индексации сайтов различные типы искусственного интеллекта анализируют этот ценный массив данных.

Система Google маркирует веб-страницы на основе различных внутренних показателей, практически без вмешательства со стороны человека. Примером вмешательства может служить ручное удаление определённого URL-адреса из-за Запрос на удаление DMCA.

Инженеры Google известны тем, что раздражают посетителей SEO-конференции, и это потому, что руководители Google никогда не могут толком объяснить, как работает Google. Когда задают вопросы о том, почему определённые сайты не ранжируются, почти всегда дают один и тот же, невнятно сформулированный ответ. Ответ настолько частый, что участники часто заранее заявляют, что месяцами или даже годами создавали качественный контент, но так и не добились никаких результатов.

Как и ожидалось, владельцам веб-сайтов дается указание сосредоточиться на создании ценного контента — важном компоненте, но далеко не исчерпывающем.

Отсутствие ответа объясняется неспособностью руководителей дать правильный ответ на этот вопрос. Алгоритм Google работает как чёрный ящик. Есть входные данные, а есть выходные — так работает глубокое обучение.

Давайте теперь вернемся к штрафу за снижение рейтинга, который негативно влияет на миллионы веб-сайтов, часто без ведома их владельцев.

PageSpeed ​​Insights

Google не всегда прозрачен, за исключением PageSpeed ​​Insights. Веб-сайты, не прошедшие этот тест скорости, будут отправлены в штрафную площадку за медленную загрузку, особенно если это коснется мобильных пользователей.

Предполагается, что на каком-то этапе процесса используется дерево решений, которое анализирует быстрые сайты и медленно загружающиеся (PageSpeed ​​Insights не прошёл). Дерево решений — это, по сути, алгоритмический подход, который разбивает набор данных на отдельные точки на основе различных критериев. Эти критерии могут негативно влиять на ранжирование страницы для пользователей мобильных устройств и настольных компьютеров.

Гипотетически к естественному рейтингу может быть применен штраф. Например, веб-сайт, который без штрафных санкций занял бы 5-е место, может иметь -20, -50 или какую-то другую неизвестную переменную, которая снизит рейтинг до 25-го, 55-го или другого числа, выбранного ИИ.

В будущем мы можем увидеть конец PageSpeed ​​Insights, когда Google станет более уверенным в своем ИИ. Нынешнее вмешательство Google в скорость опасно, поскольку потенциально может исключить результаты, которые были бы оптимальными, и дискриминирует менее технически подкованных.

Мы настоятельно просим всех владельцев малого бизнеса обладать опытом успешной диагностики и устранения проблем с тестированием скорости. Одним из простых решений для Google было бы просто выпустить плагин для оптимизации скорости для пользователей WordPress, как это было бы… мощность wordpress 43% в интернете.

К сожалению, все усилия SEO напрасны, если сайт не проходит Google PageSpeed ​​Insights. Ставки не что иное, как исчезновение веб-сайта из Google.

О том, как пройти этот тест, мы поговорим в другой раз, но, как минимум, вы должны убедиться, что ваш сайт проходит.

Еще одна важная техническая метрика, о которой следует беспокоиться, — это протокол безопасности, называемый SSL (Уровень защищенных гнезд). Это изменяет URL-адрес домена с http на https и обеспечивает безопасную передачу данных. Любой веб-сайт, на котором не включен SSL, будет оштрафован. Хотя из этого правила есть некоторые исключения, больше всего пострадают веб-сайты электронной коммерции и финансовые сайты.

Недорогие веб-хостинги взимают ежегодную плату за внедрение SSL, в то время как хорошие веб-хостинги, такие как Siteground бесплатно выпускайте SSL-сертификаты и автоматически интегрируйте их.

Метаданные

Еще одним важным элементом на веб-сайте является мета-заголовок и мета-описание. Эти поля контента имеют слишком большой порядок важности, который может способствовать успеху или неудаче страницы так же, как и весь контент этой страницы.

Это связано с тем, что Google имеет высокую вероятность выбора мета-заголовка и мета-описания для демонстрации в результатах поиска. И именно поэтому важно как можно тщательнее заполнять поля мета-заголовка и мета-описания.

В качестве альтернативы Google может игнорировать мета-заголовок и мета-описание, чтобы вместо этого автоматически генерировать данные, которые, по его прогнозам, приведут к большему количеству кликов. Если Google плохо предсказывает, какой заголовок генерировать автоматически, это будет способствовать меньшему количеству кликов со стороны поисковых систем и, следовательно, к потере рейтинга в поисковых системах.

Если Google считает, что включенное мета-описание оптимизировано для получения кликов, оно будет отображаться в результатах поиска. В противном случае Google берет случайный фрагмент текста с веб-сайта. Часто Google выбирает лучший текст на странице, проблема в том, что это система лотереи, и Google постоянно плохо выбирает, какое описание выбрать.

Конечно, если вы считаете, что контент на вашей странице действительно хорош, иногда имеет смысл позволить Google выбрать оптимизированное мета-описание, которое лучше всего соответствует запросу пользователя. Мы не будем использовать мета-описание для этой статьи, поскольку она богата содержанием, и Google, скорее всего, выберет хорошее описание.

Тем временем миллиарды людей нажимают на лучшие результаты поиска. человек в курсе, последний механизм обратной связи от Google – И вот тут вступает в действие обучение с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Укрепление обучения — это метод машинного обучения, который включает в себя обучение агента ИИ посредством повторения действий и связанных с ними вознаграждений. Агент обучения с подкреплением экспериментирует в окружающей среде, предпринимая действия и получая вознаграждение, когда предпринимаются правильные действия. Со временем агент учится предпринимать действия, которые максимизируют его вознаграждение.

Вознаграждение может быть основано на простом вычислении времени, проведенного на рекомендованной странице.

Если вы объедините эту методологию с подпрограммой «Человек в цикле», это будет очень похоже на существующие механизмы рекомендаций, которые контролируют все аспекты нашей цифровой жизни, такие как YouTube, Netflix, Amazon Prime. поисковая система должна работать, вы правы.

Как Google использует обучение с подкреплением

Маховик Google совершенствуется с каждым поиском, люди обучают ИИ, выбирая лучший результат, который лучше всего отвечает на их запрос и аналогичный запрос миллионов других пользователей.

Агент обучения с подкреплением постоянно работает над самосовершенствованием, усиливая только самые положительные взаимодействия между поиском и полученным результатом поиска.

Google измеряет количество времени, которое требуется пользователю для сканирования страницы результатов, URL-адреса, на который они нажимают, а также измеряет количество времени, проведенное на посещенном веб-сайте, и регистрирует ответный клик. Затем эти данные компилируются и сравниваются для каждого веб-сайта, который предлагает аналогичное соответствие данных или пользовательский опыт.

Веб-сайту с низким показателем удержания (времени, проведенного на сайте), система обучения с подкреплением присваивает отрицательное значение, а другие конкурирующие сайты тестируются для повышения предлагаемых рейтингов. Google беспристрастен: при отсутствии ручного вмешательства Google в конечном итоге выдает желаемую страницу результатов поиска.

Пользователи — это человек в цикле, который предоставляет Google бесплатные данные и становится последним компонентом системы глубокого обучения с подкреплением. В обмен на эту услугу Google предлагает конечному пользователю возможность нажать на объявление.

Объявления, не приносящие доход, служат второстепенным фактором ранжирования, предоставляя больше данных о том, что заставляет пользователя хотеть щелкнуть.

По сути, Google узнает, чего хочет пользователь. Это можно приблизительно сравнить с рекомендательным механизмом службы потокового видео. В этом случае механизм рекомендаций будет предоставлять пользователю контент, ориентированный на его интересы. Например, пользователю, который обычно любит поток романтических комедий, могут понравиться некоторые пародии, если они используют одних и тех же комиков.

Как это помогает SEO?

Продолжая использовать вычислительное мышление, можно предположить, что Google обучился выдавать наилучшие результаты, и это часто достигается путём обобщения и удовлетворения человеческих предубеждений. На самом деле, ИИ Google просто не мог бы не оптимизировать результаты, учитывая эти предубеждения; если бы он это делал, результаты были бы неоптимальными.

Другими словами, нет никакой волшебной формулы, но есть несколько лучших практик.

Специалист по поисковой оптимизации обязан распознавать предубеждения, которые ищет Google, характерные для их отрасли, и учитывать эти предубеждения. Например, кто-то, кто ищет результаты опроса на выборах, не указывая дату, скорее всего, ищет самые последние результаты — это ошибка недавнего времени. Кому-то, кто ищет рецепт, скорее всего, не нужна самая последняя страница, и он может предпочесть рецепт, выдержавший испытание временем.

SEO-специалист несет ответственность за то, чтобы предлагать посетителям результаты, которые они ищут. Это самый устойчивый способ ранжирования в Google.

Владельцы веб-сайтов должны отказаться от таргетинга на определенное ключевое слово, ожидая, что они смогут предоставить конечному пользователю все, что захотят. Результат поиска должен точно соответствовать потребностям пользователя.

Что такое предвзятость? Это может быть доменное имя, которое выглядит авторитетным, другими словами, соответствует ли оно рынку, на котором вы работаете? Наличие в доменном имени слова «Индия» может отпугнуть пользователей из США от перехода по URL-адресу из-за националистического предубеждения, связанного с доверием к результатам, полученным из страны проживания пользователя. Домен, состоящий из одного слова, также может создавать иллюзию авторитетности.

Наиболее важным предубеждением является то, что пользователь хочет, чтобы соответствовать его поисковому запросу? Это часто задаваемые вопросы, список 10 лучших, запись в блоге? На это нужно ответить, и ответ найти несложно. Вам просто нужно проанализировать конкуренцию, выполнив поиск в Google на вашем целевом рынке.

Черное SEO мертво

Сравните это с Black Hat SEO, агрессивным методом ранжирования веб-сайтов, который использует коварные методы спама, включая покупку обратных ссылок, фальсификацию обратных ссылок, взлом веб-сайтов, автоматическое создание социальных закладок в масштабе и другие темные методологии, которые применяются через сеть черных инструментов. .

Инструменты, которые часто перепродаются и перепродаются на различных форумах по маркетингу в поисковых системах, продукты с почти нулевой ценностью и небольшими шансами на успех. На данный момент эти инструменты позволяют продавцам стать богатыми, предлагая минимальную ценность для конечного пользователя.

Вот почему я рекомендую отказаться от чёрного метода. Сосредоточьте своё SEO на машинном обучении. Важно понимать, что каждый раз, когда кто-то пропускает результат поиска, чтобы кликнуть на результат, скрытый ниже, это происходит в результате взаимодействия человека с системой глубокого обучения с подкреплением. Человек помогает ИИ совершенствоваться, становясь бесконечно лучше со временем.

Это алгоритм машинного обучения, который обучили больше пользователей, чем любая другая система в истории человечества.

Google обрабатывает 3.8 миллиона поисковых запросов в минуту в среднем по всему миру. Получается 228 миллионов поисковых запросов в час, 5.6 миллиарда запросов в день. Это огромный объём данных, и именно поэтому глупо пытаться использовать чёрную SEO-оптимизацию. Предполагать, что искусственный интеллект Google останется на прежнем уровне, глупо: система использует закон ускоряющейся отдачи для экспоненциального самосовершенствования.

Искусственный интеллект Google становится настолько мощным, что вполне возможно, что в конечном итоге он станет первым искусственным интеллектом, который достигнет Искусственный общий интеллект (АГИ). ОИИ — это интеллект, способный использовать трансферное обучение освоить одну область, чтобы затем применить полученные знания в других областях. Хотя изучение будущих проектов Google в области искусственного интеллекта может быть интересным, следует понимать, что, как только процесс запущен, его трудно остановить. Конечно, это лишь предположения о будущем, поскольку Google в настоящее время представляет собой разновидность узкоспециализированного искусственного интеллекта, но это тема для отдельной статьи.

Понимая, что тратить еще хоть секунду на черную шляпу — пустая трата времени.

Белая Шляпа SEO

Если мы примем, что искусственный интеллект Google будет постоянно совершенствоваться, то нам не останется ничего другого, кроме как отказаться от попыток перехитрить Google. Вместо этого сосредоточьтесь на оптимизации веб-сайта, чтобы он мог предоставить Google именно то, что ему нужно.

Как описано, это включает в себя включение SSL, оптимизацию скорости загрузки страницы и оптимизацию мета-заголовка и мета-описания. Чтобы оптимизировать эти поля, необходимо сравнить мета-заголовок и мета-описание с конкурирующими веб-сайтами. Определите выигрышные элементы, которые приводят к высокому рейтингу кликов.

Если вы оптимизировали клики, следующим этапом станет создание лучшей целевой страницы. Цель состоит в том, чтобы создать целевую страницу, которая настолько оптимизирует ценность пользователя, чтобы среднее время, проведенное на странице, превзошло показатели аналогичных конкурентов, которые борются за первые места в результатах поиска.

Только предлагая лучший пользовательский опыт, веб-страница может повысить рейтинг.

На данный момент мы определили эти показатели как наиболее важные:

• Скорость загрузки
• SSL включен
• Мета-заголовок и мета-описание
• целевой страницы

Целевая страница — самый сложный элемент, поскольку вы конкурируете со всем миром. Целевая страница должна быстро загружаться и обслуживать все, что ожидается, а затем удивлять пользователя еще большим.

Заключение

Было бы легко заполнить еще 2000 слов, описывающих другие технологии искусственного интеллекта, которые использует Google, а также углубиться в кроличью нору SEO. Намерение здесь состоит в том, чтобы переориентировать внимание на наиболее важные показатели.

SEO-специалисты настолько сосредоточены на игре с системой, что забывают, что, в конце концов, самый важный элемент SEO — дать пользователям как можно больше ценности.

Один из способов добиться этого — никогда не позволять важному контенту устаревать. Если через месяц я придумаю важный вклад, он будет добавлен в эту статью. Затем Google может определить, насколько свежим является контент, в соответствии с историей ценности страницы.

Если вы все еще беспокоитесь о получении обратных ссылок, решение простое. Уважайте время своих посетителей и цените их. Обратные ссылки появятся естественным образом, так как пользователи найдут ценность в обмене вашим контентом.

Затем вопрос переходит к владельцу веб-сайта о том, как обеспечить наилучшую ценность для пользователя и пользовательский опыт.