SEO-Оптимизация: Как работает ИИ Google (апрель 2026)

Оптимизация для поисковых систем (SEO) – это процесс оптимизации факторов на странице и вне страницы, которые влияют на то, насколько высоко веб-страница ранжируется для конкретного поискового запроса. Это многофакторный процесс, который включает в себя оптимизацию скорости загрузки страницы, генерацию стратегии построения ссылок, использование инструментов SEO, а также изучение того, как обратить инженерию ИИ Google с помощью вычислительного мышления.

Вычислительное мышление – это продвинутый тип анализа и техника решения проблем, которую программисты используют при написании кода и алгоритмов. Мыслители, ориентированные на вычисления, будут искать основную истину, разбивая проблему и анализируя ее с помощью первого принципа мышления.

Поскольку Google не раскрывает свою секретную формулу никому, мы будем полагаться на вычислительное мышление. Мы пройдем через некоторые ключевые моменты в истории Google, которые сформировали алгоритмы, которые используются, и мы узнаем, почему это важно.

Как создать разум

Мы начнем с книги, опубликованной в 2012 году, под названием “Как создать разум: Раскрыта тайна человеческой мысли” известного футуролога и изобретателя Рэя Курцвейла. Эта книга разобрала человеческий мозг и разложила способы его работы. Мы учимся с нуля, как мозг тренирует себя, используя распознавание образов, чтобы стать машиной предсказания, всегда работающей над предсказанием будущего, даже предсказанием следующего слова.

Как люди распознают образы в повседневной жизни? Как эти связи образуются в мозге? Книга начинается с понимания иерархического мышления, это понимание структуры, состоящей из различных элементов, которые расположены в определенном порядке, этот порядок затем представляет символ, такой как буква или символ, и затем этот символ располагается в более сложном порядке, таком как слово, и в конечном итоге предложение. В конечном итоге эти образы формируют идеи, и эти идеи превращаются в продукты, которые люди создают.

Имитируя человеческий мозг, открывается путь к созданию продвинутого ИИ, выходящего за рамки текущих возможностей нейронных сетей, которые были вокруг на момент публикации.

Эта книга была такой важной, что вскоре после ее публикации автор Рэй Курцвейл был нанят Google в качестве директора по инженерии, сосредоточившегося на машинном обучении и обработке языка. Роль, идеально соответствующая книге, которую он написал.

Было бы невозможно отрицать, насколько эта книга повлияла на будущее Google и на то, как они ранжируют веб-сайты. Эта книга об ИИ должна быть обязательной для чтения для всех, кто хочет стать экспертом по SEO.

DeepMind

Запущенный в 2010 году, DeepMind был горячим новым стартапом, использующим революционный новый тип алгоритма ИИ, который потряс весь мир, это был алгоритм обучения с подкреплением. DeepMind описал это лучшим образом:

“Мы представляем первую модель глубокого обучения, которая успешно учится контролировать политику напрямую из высокоразмерного сенсорного ввода с помощью обучения с подкреплением. Модель представляет собой свёрточную нейронную сеть, обученную с помощью варианта Q-обучения, где входом являются сырые пиксели, а выходом является функция ценности, оценивающая будущие награды.”

Объединив глубокое обучение с обучением с подкреплением, это стало системой глубокого обучения с подкреплением. К 2013 году DeepMind использовал эти алгоритмы, чтобы одержать победы над человеческими игроками в играх Atari 2600 – и это было достигнуто путем имитации человеческого мозга и того, как он учится из тренировок и повторений.

Аналогично тому, как человек учится путем повторения, будь то удар мяча или игра в Тетрис, ИИ также учится. Нейронная сеть ИИ отслеживает производительность и инкрементирует самоулучшение, в результате чего получается более сильный выбор хода в следующей итерации.

DeepMind был так доминирующим в своем технологическом лидерстве, что Google должен был купить доступ к этой технологии. DeepMind был приобретен более чем за 500 миллионов долларов в 2014 году.

После приобретения индустрия ИИ стала свидетелем последовательных прорывов, не виденных с 11 мая 1997 года, когда чемпион по шахматам гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл первый матч из шести против Deep Blue, шахматного компьютера, разработанного учеными в IBM.

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

Это было только начало, позже в 2015 году DeepMind начал сосредотачиваться на AlphaGo, программе с заявленной целью победить профессионального чемпиона по игре Го. Древняя игра Го, которая впервые появилась в Китае около 4000 лет назад, считается самой сложной игрой в истории человечества, с ее потенциальными 10³⁶⁰ возможными ходами.

DeepMind использовал обучение с учителем, чтобы обучить систему AlphaGo, изучая у человеческих игроков. Вскоре после этого DeepMind сделал заголовки после того, как AlphaGo победил Lee Sedol, чемпиона мира, в матче из пяти игр в марте 2016 года.

Не желая быть превзойденным, в октябре 2017 года DeepMind выпустил AlphaGo Zero, новую модель с ключевым различием, что она не требует никакого обучения у человека. Поскольку она не требовала обучения у человека, она также не требовала никакого маркирования данных, система по сути использовала обучение без учителя. AlphaGo Zero быстро превзошел своего предшественника, как описано DeepMind.

“Предыдущие версии AlphaGo изначально учились на тысячах человеческих 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. Таким образом, он быстро превзошел человеческий уровень игры и победил ранее опубликованную версию AlphaGo со счетом 100:0.”

Тем временем мир SEO был чрезвычайно сосредоточен на PageRank, основной основе Google. Это началось в 1995 году, когда Ларри Пейдж и Сергей Брин были аспирантами в Стэнфордском университете. Дуэт начал сотрудничество над новым исследовательским проектом под кодовым названием “BackRub“. Целью было ранжирование веб-страниц по мере их важности путем преобразования их обратных ссылок. Обратная ссылка – это просто ссылка с одной страницы на другую, подобная этой ссылке.

Алгоритм был позже переименован в PageRank, названный в честь термина “веб-страница” и сооснователя Ларри Пейджа. Ларри Пейдж и Сергей Брин имели амбициозную цель построить поисковую систему, которая могла бы обеспечить весь веб исключительно с помощью обратных ссылок.

И это сработало.

PageRank доминирует в заголовках

Профессионалы SEO сразу же поняли основы того, как Google рассчитывает качественный рейтинг для веб-страницы, используя PageRank. Некоторые умные черные хат-SEO-предприниматели пошли дальше, понимая, что для масштабирования контента может иметь смысл покупать ссылки вместо того, чтобы ждать их получения органически.

Новая экономика возникла вокруг обратных ссылок. Желая повлиять на рейтинг поисковых систем, владельцы веб-сайтов покупали ссылки, и в ответ отчаявшиеся монетизировать веб-сайты продавали им ссылки.

Веб-сайты, которые покупали ссылки, часто за одну ночь вторгались в Google, обгоняя устоявшиеся бренды.

Рейтинг с помощью этого метода работал очень хорошо в течение долгого времени – пока не перестал работать, вероятно, в то же время, когда машинное обучение решило основную проблему. С введением глубокого обучения с подкреплением PageRank стал переменной ранжирования, а не основным фактором.

Теперь сообщество SEO разделено на покупку ссылок как на стратегию. Я лично считаю, что покупка ссылок дает субоптимальные результаты, и что лучший способ получить обратные ссылки – это переменные, специфичные для отрасли. Одна законная служба, которую я могу порекомендовать, – это HARO (Помогите репортеру). Возможность на HARO – получить обратные ссылки, выполняя запросы средств массовой информации.

Установленные бренды никогда не беспокоились о поиске ссылок, поскольку они имели преимущество времени, работающее в их пользу. Чем старше веб-сайт, тем больше времени у него было, чтобы собрать высококачественные обратные ссылки. Другими словами, рейтинг поисковой системы сильно зависел от возраста веб-сайта, если вы рассчитываете по метрике время = обратные ссылки.

Например, CNN естественным образом получал бы обратные ссылки на новостную статью из-за своего бренда, доверия и потому, что он был перечислен высоко изначально – поэтому он естественным образом получал еще больше обратных ссылок от людей, исследующих статью и ссылающихся на первый результат поиска, который они нашли.

Это означало, что веб-страницы с более высоким рейтингом органически получали 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 годов покупка обратных ссылок работала замечательно, и это был простой процесс. Покупатели ссылок покупали ссылки у веб-сайтов с высоким авторитетом, часто футерные ссылки на весь сайт или, возможно, на каждой статье (часто маскируемые под гостевой пост), и продавцы, отчаявшиеся монетизировать свои веб-сайты, были счастливы согласиться – к сожалению, часто в ущерб качеству.

В конце концов талантливая команда инженеров-машинного обучения Google поняла, что кодирование результатов поисковых систем вручную было бесполезным, и многое из PageRank было написано вручную. Вместо этого они поняли, что ИИ в конечном итоге станет ответственным за полный расчет рейтингов с минимальным вмешательством человека.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, Google использует все инструменты в своем арсенале, включая глубокое обучение с подкреплением – самый продвинутый тип алгоритма машинного обучения в мире.

Эта система, наложенная на приобретение MetaWeb Google, стала игроком. Причина, по которой приобретение MetaWeb в 2010 году было так важно, заключалась в том, что оно уменьшило вес, который Google придавал ключевым словам. Контекст стал важным, и это было достигнуто с помощью методологии категоризации, называемой “сущности”. Как Fast Company описал:

Как только MetaWeb выяснит, на какую сущность вы ссылаетесь, она может предоставить набор результатов. Она даже может объединить сущности для более сложных поисков – “актрисы старше 40” может быть одной сущностью, “актрисы, живущие в Нью-Йорке”, – другой, и “актрисы с фильмом, который сейчас идет”, – еще одной.

Эта технология была интегрирована в крупное обновление алгоритма под названием RankBrain, которое было запущено весной 2015 года. RankBrain фокусировался на понимании контекста, а не был чисто основан на ключевых словах, и RankBrain также учитывал контекстные контексты (например, местоположение поиска) и выводил смысл, где его не было раньше. Это было важным обновлением, особенно для мобильных пользователей.

Теперь, когда мы понимаем, как Google использует эти технологии, давайте используем вычислительное мышление, чтобы спекулировать о том, как это делается.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение – это наиболее часто используемый тип машинного обучения – было бы невозможно, чтобы Google не использовал этот алгоритм.

Глубокое обучение сильно влияет на то, как работает человеческий мозг, и оно пытается отражать поведение мозга в том, как оно использует распознавание образов для идентификации и категоризации объектов.

Например, если вы видите букву а, ваш мозг автоматически распознает линии и формы, чтобы затем определить ее как букву а. То же самое применяется к буквам ап, ваш мозг автоматически пытается предсказать будущее, придумывая потенциальные слова, такие как апп или яблоко. Другие образы могут включать числа, дорожные знаки или идентификацию любимого человека в многолюдном аэропорту.

Вы можете думать об взаимосвязях в системе глубокого обучения как о подобии того, как работает человеческий мозг с соединением нейронов и синапсов.

Глубокое обучение в конечном итоге является термином, данным машинным обучениям, которые объединяют многие многослойные перцептроны вместе, так что не существует только одного скрытого слоя, но много скрытых слоев. Чем “глубже” глубокая нейронная сеть, тем более сложные закономерности может выучить сеть.

Полностью связанные сети можно объединить с другими функциями машинного обучения, чтобы создать разные архитектуры глубокого обучения.

Как Google использует глубокое обучение

Google паутина мира веб-сайтов, следуя гиперссылкам (подумайте о нейронах), которые соединяют веб-сайты друг с другом. Это был оригинальный метод, который Google использовал с самого начала, и он все еще используется. Как только веб-сайты индексируются, различные типы ИИ используются для анализа этого сокровища данных.

Система Google помечает веб-страницы в соответствии с различными внутренними метриками, с минимальным человеческим вмешательством или вмешательством. Примером вмешательства может быть ручное удаление конкретного URL-адреса из-за запроса на удаление DMCA.

Инженеры Google известны тем, что раздражают посетителей конференций по SEO, и это потому, что руководители Google никогда не могут должным образом артикулировать, как работает Google. Когда задают вопросы о том, почему определенные веб-сайты не могут ранжироваться, это почти всегда один и тот же плохо артикулированный ответ. Ответ так часто повторяется, что посетители часто предварительно заявляют, что они посвятили себя созданию хорошего контента в течение месяцев или даже лет без положительных результатов.

Предсказуемо, владельцы веб-сайтов инструктируются сосредоточиться на создании ценного контента – важного компонента, но далеко не полного.

Этот недостаток ответа заключается в том, что руководители не способны должным образом ответить на вопрос. Алгоритм Google работает в черном ящике. Есть вход, и затем выход – и это то, как работает глубокое обучение.

Давайте теперь вернемся к штрафу за рейтинг, который негативно влияет на миллионы веб-сайтов, часто без ведома владельца веб-сайта.

PageSpeed Insights

Google не часто прозрачен, PageSpeed Insights – это исключение. Веб-сайты, которые не проходят этот тест скорости, будут отправлены в штрафную коробку за медленную загрузку – особенно если мобильные пользователи пострадали.

Подозревается, что в какой-то момент процесса существует дерево решений, которое парсит быстрозагружаемые веб-сайты, а не медленно загружающиеся (не прошедшие тест PageSpeed Insights) веб-сайты. Дерево решений по сути является алгоритмическим подходом, который разделяет набор данных на отдельные данные на основе различных критериев. Критериями могут быть негативное влияние на то, насколько высоко страница ранжируется для мобильных пользователей по сравнению с пользователями настольных компьютеров.

Гипотетически штраф может быть применен к естественному рейтингу. Например, веб-сайт, который без штрафа занял бы 5-е место, может иметь -20, -50 или какой-то другой неизвестный коэффициент, который уменьшит 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. Это текущее вмешательство в скорость со стороны Google опасно, поскольку оно потенциально может исключить результаты, которые были бы оптимальными, и оно дискриминирует менее технически подкованных.

Это большая просьба требовать от всех, кто управляет малым бизнесом, иметь экспертизу в диагностике и исправлении проблем со скоростью. Одним простым решением было бы для Google просто выпустить плагин для оптимизации скорости для пользователей WordPress, поскольку WordPress обеспечивает 43% интернета.

К сожалению, все усилия по SEO являются напрасными, если веб-сайт не проходит тест PageSpeed Insights Google. Ставки составляют не менее исчезновения веб-сайта с Google.

Как пройти этот тест – тема для другой статьи, но минимум, который вы должны сделать, – это проверить, проходит ли ваш веб-сайт.

Другой важный технический метрикой, о которой следует беспокоиться, является протокол безопасности под названием SSL (Secure Sockets Layer). Это изменяет URL-адрес домена с http на https и обеспечивает безопасную передачу данных. Любой веб-сайт, который не имеет включенного SSL, будет наказан. Хотя есть некоторые исключения из этого правила, веб-сайты электронной коммерции и финансовые веб-сайты будут наиболее сильно затронуты.

Низкобюджетные веб-хосты взимают ежегодную плату за реализацию SSL, в то время как хорошие веб-хосты, такие как Siteground, выдают сертификаты SSL бесплатно и автоматически интегрируют их.

Мета-данные

Другим важным элементом на веб-сайте являются Заголовок Meta и Описание Meta. Эти поля контента имеют порядок важности, который может способствовать успеху или неудаче страницы так же, как и весь контент этой страницы.

Это потому, что Google имеет высокую вероятность выбора Заголовка Meta и Описания Meta для демонстрации в результатах поиска. И это почему важно заполнить поля Заголовка Meta и Описания Meta как можно более тщательно.

Альтернативой является то, что Google может проигнорировать Заголовок Meta и Описание Meta и вместо этого автоматически сгенерировать данные, которые, по его мнению, приведут к большему количеству кликов. Если Google предсказывает плохо, какой заголовок сгенерировать, это будет способствовать меньшему количеству кликов со стороны поисковиков и, следовательно, будет способствовать потере рейтинга поисковой системы.

Если Google считает, что включенное Описание Meta оптимизировано для получения кликов, оно будет демонстрировать его в результатах поиска. Неудача в этом приведет к тому, что Google возьмет случайный фрагмент текста с веб-сайта. Часто Google выбирает лучший текст на странице, проблема заключается в том, что это лотерейная система, и Google последовательно плох в выборе описания, которое следует выбрать.

Конечно, если вы считаете, что контент на вашей странице действительно хорош, иногда имеет смысл разрешить Google выбрать оптимизированное Описание Meta, которое лучше всего соответствует запросу пользователя. Мы выберем отсутствие Описания Meta для этой статьи, поскольку она богата контентом, и Google, вероятно, выберет хорошее описание.

Тем временем миллиарды людей кликают на лучшие результаты поиска – это человек в цикле, последний механизм обратной связи Google – и это то место, где начинает работать обучение с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением – это техника машинного обучения, которая включает в себя обучение агента ИИ путем повторения действий и связанных с ними наград. Агент обучения с подкреплением экспериментирует в среде, совершая действия и получая награды, когда правильные действия совершаются. Со временем агент учится совершать действия, которые максимизируют его награду.

Награда может быть основана на простом вычислении, которое рассчитывает время, проведенное на рекомендуемой странице.

Если вы объедините эту методологию с циклом человека, это будет звучать очень похоже на существующие рекомендательные движки, которые контролируют все аспекты нашей цифровой жизни, такие как YouTube, Netflix, Amazon Prime – и если это звучит как то, как должна работать поисковая система, вы правы.

Как Google использует обучение с подкреплением

Механизм Google улучшается с каждым поиском, люди обучают ИИ, выбирая лучший результат, который лучше всего отвечает их запросу, и аналогичный запрос миллионов других пользователей.

Агент обучения с подкреплением непрерывно работает над самоулучшением, укрепляя только наиболее положительные взаимодействия между поиском и доставленным результатом поиска.

Google измеряет время, необходимое для сканирования страницы результатов, URL-адрес, на который они кликают, и они измеряют время, проведенное на посещаемом веб-сайте, и они регистрируют обратный клик. Эти данные затем компилируются и сравниваются для каждого веб-сайта, который предлагает аналогичный опыт данных или пользовательского опыта.

Веб-сайт с низким коэффициентом удержания (время, проведенное на сайте), затем подается агентом обучения с подкреплением системе с отрицательным значением, и другие конкурирующие веб-сайты тестируются для улучшения предлагаемых рейтингов. Google беспристрастен, предполагая, что нет ручного вмешательства, Google в конечном итоге предоставляет желаемую страницу результатов поиска.

Пользователи являются человеком в цикле, предоставляя Google бесплатными данными и становясь окончательным компонентом системы глубокого обучения с подкреплением. В обмен на эту услугу Google предлагает конечному пользователю возможность кликнуть на рекламу.

Google по сути учится, что хочет пользователь. Это можно примерно сравнить с рекомендательным движком видеосервиса. В этом случае рекомендательный движок будет подавать пользователю контент, ориентированный на его интересы. Например, пользователь, который обычно наслаждается потоком романтических комедий, может наслаждаться некоторыми пародиями, если они имеют одинаковых комиков.

Как это помогает SEO?

Если мы продолжим вычислительное мышление, мы можем предположить, что Google обучил себя доставлять лучшие результаты, и это часто достигается путем обобщения и удовлетворения человеческих предубеждений. Было бы невозможно, чтобы ИИ Google не оптимизировал результаты, которые удовлетворяют этим предубеждениям, если бы он это сделал, результаты были бы субоптимальными.

Иными словами, нет магической формулы, но есть некоторые лучшие практики.

Это ответственность практика SEO распознавать предубеждения, которые Google ищет, специфичные для их отрасли – и кормить эти предубеждения. Например, кто-то, ищущий результаты выборов без указания даты, вероятно, ищет наиболее недавние результаты – это предубеждение новизны. Кто-то, ищущий рецепт, вероятно, не нуждается в самой недавней странице и может даже предпочитать рецепт, который выдержал испытание временем.

Это ответственность практика SEO предложить посетителям результаты, которые они ищут. Это наиболее устойчивый способ ранжирования в Google.

Владельцы веб-сайтов должны отказаться от нацеливания на конкретное ключевое слово с ожиданием, что они могут доставить все, что они хотят, конечному пользователю. Результат поиска должен точно соответствовать потребностям пользователя.

Что такое предубеждение? Это может быть наличие доменного имени, которое выглядит как высокий авторитет, другими словами, соответствует ли доменное имя рынку, который вы обслуживаете? Имея доменное имя с словом Индия в нем, может отговорить пользователей США от клика на URL-адрес из-за националистического предубеждения доверия результатам, исходящим из страны проживания пользователя. Имея однословное доменное имя также может создать иллюзию авторитета.

Самое важное предубеждение – что хочет пользователь, чтобы соответствовать его поисковому запросу? Это ли FAQ, список из 10, пост в блоге? Это нужно ответить, и ответ легко найти. Вам просто нужно проанализировать конкуренцию, выполнив поиск в вашем целевом рынке.

Черный хат SEO мертв

Сравните это с черным хат SEO, агрессивным методом ранжирования веб-сайтов, который эксплуатирует хитрые методы СПАМа, включая покупку обратных ссылок, фальсификацию обратных ссылок, взлом веб-сайтов, автоматическое создание социальных закладок в большом масштабе и другие темные методологии, которые применяются через сеть черных хат-инструментов.

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

Это почему я рекомендую отказаться от черного хата. Сосредоточьтесь свой SEO на рассмотрении его через призму машинного обучения. Важно понять, что каждый раз, когда кто-то пропускает результат поиска, чтобы кликнуть на результат, спрятанный под ним, это человек в цикле, сотрудничающий с системой глубокого обучения с подкреплением. Человек помогает ИИ самоулучшаться, становясь бесконечно лучше с течением времени.

Это алгоритм машинного обучения, который был обучен больше, чем любой другой в истории человечества.

Google обрабатывает 3,8 миллиона поисков в минуту в среднем по всему миру. Это составляет 228 миллионов поисков в час, 5,6 миллиарда поисков в день. Это много данных, и это почему попытка черного хата SEO глупа. Предполагая, что ИИ Google останется статичным, глупо, система использует закон ускоряющихся возвратов, чтобы экспоненциально самоулучшаться.

ИИ Google становится настолько мощным, что вполне возможно, что он может стать первым ИИ, достигшим искусственного общего интеллекта (ИОИ). ИОИ – это интеллект, который может использовать переносное обучение, чтобы овладеть одним полем и затем применить этот интеллект в нескольких областях. Хотя интересно исследовать будущие усилия Google по ИОИ, следует понимать, что как только процесс запущен, его трудно остановить. Это, конечно, спекуляция на будущее, поскольку Google в настоящее время является типом узкого ИИ, но это тема для другой статьи.

Зная это, тратить еще одну секунду на черный хат – глупая задача.

Белый хат SEO

Если мы примем, что ИИ Google будет постоянно самоулучшаться, то у нас нет выбора, кроме как отказаться от попыток обмануть Google. Вместо этого сосредоточьтесь на оптимизации веб-сайта, чтобы предоставить Google именно то, что он ищет.

Как описано, это включает в себя включение SSL, оптимизацию скорости загрузки страницы и оптимизацию Заголовка Meta и Описания Meta. Чтобы оптимизировать эти поля, Заголовок Meta и Описание Meta должны быть сравнены с конкурирующими веб-сайтами – определить победные элементы, которые приводят к высокому коэффициенту кликов.

Если вы оптимизировали кликабельность, следующей вехой является создание лучшей посадочной страницы. Цель – посадочная страница, которая оптимизирует ценность пользователя так сильно, что среднее время, проведенное на странице, превосходит производительность аналогичных конкурирующих веб-сайтов, борющихся за верхние результаты поисковых систем.

Только предлагая лучший пользовательский опыт можно повысить рейтинг веб-страницы.

До сих пор мы определили эти метрики как наиболее важные:

• Скорость загрузки
• Включен SSL
• Заголовок Meta и Описание Meta
• Посадочная страница

Посадочная страница – это наиболее сложный элемент, поскольку вы конкурируете с миром. Посадочная страница должна загружаться быстро и должна служить всем, что ожидается, и затем удивлять пользователя еще больше.

Окончательные мысли

Было бы легко заполнить еще 2000 слов, описывая другие технологии ИИ, которые использует Google, а также глубже погрузиться в кроличью нору SEO. Намерение здесь – сосредоточить внимание на наиболее важных метриках.

Практики SEO так сосредоточены на обмане системы, что они забывают, что в конце концов наиболее важным элементом SEO является предоставление пользователям как можно больше ценности.

Один из способов достижения этого – никогда не позволять важному контенту становиться устаревшим. Если через месяц я придумаю важный вклад, он будет добавлен в эту статью. Google может затем определить, насколько свежим является контент, сопоставив его с историей страницы, доставляющей ценность.

Если вы все еще беспокоитесь о получении обратных ссылок, решение простое. Уважайте время посетителей и дайте им ценность. Обратные ссылки придут естественным образом, поскольку пользователи найдут ценность в обмене вашим контентом.

Вопрос тогда смещается к владельцу веб-сайта о том, как предоставить лучший пользовательский опыт и ценность.