Оптимізація SEO: Як працює штучний інтелект Google (липень 2026)

Оптимізація пошукових систем (SEO) – це процес оптимізації факторів на сторінці та поза сторінкою, які впливають на те, як високо сторінка ранжується для певного пошукового запиту. Це багатогранний процес, який включає оптимізацію швидкості завантаження сторінки, генерацію стратегії будівництва посилань, використання інструментів SEO, а також вивчення того, як зворотньо інженерити штучний інтелект Google за допомогою комп’ютерного мислення.

Комп’ютерне мислення – це просунутий тип аналізу та техніки вирішення проблем, яку комп’ютерні програмісти використовують при написанні коду та алгоритмів. Комп’ютерні мислителі будуть шукати основну правду, розбиваючи проблему та аналізуючи її за допомогою першопочаткового мислення.

Оскільки Google не випускає свій секретний соус нікому, ми будемо покладатися на комп’ютерне мислення. Ми пройдемо через деякі ключові моменти в історії Google, які сформували алгоритми, які використовуються, і ми дізнаємося, чому це важливо.

Як створити розум

Ми почнемо з книги, опублікованої в 2012 році, під назвою “Як створити розум: Таємниця людської думки розкрита” від відомого футуролога та винахідника Рея Курцвейла. Ця книга розібрала людський мозок і показала, як він працює. Ми вчимося з основ如何 тренувати мозок за допомогою розпізнавання закономірностей, щоб стати машиною передбачення, яка завжди працює над передбаченням майбутнього, навіть передбаченням наступного слова.

Як люди розпізнають закономірності в повсякденному житті? Як ці зв’язки утворюються в мозку? Книга починається з розуміння ієрархічного мислення, це розуміння структури, яка складається з різних елементів, які розташовані в певному порядку, цей порядок потім представляє символ, такий як буква або символ, а потім цей символ далі утворюється в більш складну закономірність, таку як слово, і врешті-решт ці закономірності утворюють ідеї, і ці ідеї перетворюються в продукти, які люди створюють.

Відтворюючи людський мозок, відкривається шлях до створення просунутого штучного інтелекту за межами поточних можливостей нейронних мереж, які існували на момент публікації.

Книга була蓝принтом для створення штучного інтелекту, який може масштабуватися, засмоктуючи дані світу, і використовувати свою багаторівневу обробку розпізнавання закономірностей для аналізу тексту, зображень, аудіо та відео. Система, оптимізована для масштабування завдяки перевагам хмари та її паралельним можливостям обробки. Інакше кажучи, не було б жодного обмеження на входні або вихідні дані.

Ця книга була такої важливої, що незабаром після її публікації автор Рей Курцвейл був прийнятий на роботу в Google як директор інженерії, який зосереджувався на машинному навчанні та обробці мови. Роль, яка ідеально збігалася з книгою, яку він написав.

Було б неможливо заперечити, наскільки впливовою була ця книга на майбутнє Google і те, як вони ранжують веб-сайти. Ця книга про штучний інтелект повинна бути обов’язковою для читання для кожного, хто бажає стати експертом з SEO.

DeepMind

Запущений у 2010 році, DeepMind був гарячим новим стартапом, який використовував революційний новий тип алгоритму штучного інтелекту, який брав світ штурмом, це був алгоритм підкріплення. DeepMind описав це найкраще як:

“Ми представляємо перший глибокий навчальний модель, який успішно навчився контролювати політики безпосередньо з високовимірного сенсорного вводу за допомогою підкріплення. Модель є конволюційною нейронною мережею, навченою з варіантом Q-навчання, який вводить сирі пікселі та виводить функцію оцінки майбутніх винагород.”

Об’єднавши глибоке навчання з підкріпленням, це стало системою глибокого підкріплення. До 2013 року DeepMind використовував ці алгоритми для здобуття перемог над людьми-гравцями в іграх Atari 2600 – І це було досягнуто шляхом імітації людського мозку та того, як він вчиться за допомогою тренування та повторення.

Подібно до того, як людина вчиться повторенням, чи то це удар по м’ячу, чи гра в Тетріс, штучний інтелект також вчиться. Нейронна мережа штучного інтелекту відстежувала результати та інкрементально покращувалася, що призводило до більш сильного вибору ходу в наступній ітерації.

DeepMind був так домінував у своєму технологічному лідерстві, що Google мав купити доступ до цієї технології. DeepMind був придбаний за понад 500 мільйонів доларів у 2014 році.

Після придбання індустрія штучного інтелекту стала свідком послідовних проривів, типу, якого не було з 11 травня 1997 року, коли чемпіон світу з шахів Гаррі Каспаров програв першу гру з шести ігор проти Deep Blue, шахової програми, розробленої вченими в IBM.

У 2015 році DeepMind удосконалив алгоритм, щоб протестувати його на наборі з 49 ігор Atari, і машина перемогла людей у 23 з них.

Це було тільки початок, пізніше в 2015 році DeepMind почав зосереджуватися на AlphaGo, програмі з метою перемогти професійного чемпіона світу з Го. Давня гра в Го, яка вперше з’явилася в Китаї близько 4000 років тому, вважається найбільш складною грою в історії людства, з її потенційними 10³⁶⁰ можливих ходів.

DeepMind використовував наглядове навчання для тренування системи AlphaGo, вивчаючи людей-гравців. Незабаром після цього DeepMind зробив заголовки після того, як AlphaGo переміг Lee Sedol, чемпіона світу, у матчі з п’яти ігор у березні 2016 року.

Не бажаючи бути переможеним, у жовтні 2017 року DeepMind випустив AlphaGo Zero, нову модель з ключовим відмінником, що вона не потребувала жодного людського тренування. Поскольку вона не потребувала людського тренування, вона також не потребувала жодної маркування даних, система фактично використовувала ненаглядове навчання. AlphaGo Zero швидко перевершив свого попередника, як описано DeepMind.

“Попередні версії AlphaGo спочатку тренувалися на тисячах ігор людей-аматорів та професіоналів, щоб навчитися грати в Го. AlphaGo Zero пропускає цей крок і вчиться грати, просто граючи в ігри проти себе, починаючи з повністю випадкової гри. Доїжджаючи до цього, він швидко перевершив рівень гри людини і переміг попередню версію AlphaGo з рахунком 100:0.”

Тим часом світ SEO був гіперфокусований на PageRank, основу Google. Все починається в 1995 році, коли Ларрі Пейдж та Сергій Брін були аспірантами Стенфордського університету. Дует почав співпрацювати над новим дослідницьким проєктом під кодовою назвою “BackRub“. Метою було ранжування веб-сторінок за мірою важливості шляхом перетворення їх даних про посилання. Посилання – це просто будь-яке посилання з однієї сторінки на іншу, подібне до цього посилання.

Алгоритм пізніше був перейменований на PageRank, названий на честь терміну “веб-сторінка” та співзасновника Ларрі Пейджа. Ларрі Пейдж та Сергій Брін мали амбітну мету побудувати пошукову систему, яка могла б працювати на весь веб лише за допомогою посилань.

І це спрацювало.

PageRank домінує в заголовках

Професіонали SEO одразу зрозуміли основи того, як Google обчислює якість ранжування веб-сторінки за допомогою PageRank. Деякі хитрі підприємці з чорного SEO пішли далі, зрозумівши, що для масштабування контенту може бути сенс купувати посилання замість того, щоб чекати їх органічного зростання.

Нова економіка виникла навколо посилань. Горілі власники веб-сайтів, яким потрібно було вплинути на рейтинг пошукової системи, купували посилання, а ті, хто хотів монетизувати свої веб-сайти, продавали їм посилання.

Веб-сайти, які купували посилання, часто раптово вторгалися в Google, обіганяючи устояних бренди.

Ранжування за допомогою цього методу працювало дуже добре протягом довгого часу – До тих пір, поки не перестало працювати, ймовірно, в той же час, коли машинне навчання вирішило підосновну проблему. З появою глибокого підкріплення PageRank став би змінною ранжування, а не домінуючим фактором.

На цей момент спільнота SEO розділена щодо купівлі посилань як стратегії. Особисто я вважаю, що купівля посилань пропонує субоптимальні результати, і що найкращими методами отримання посилань є змінні, специфічні для галузі. Одним із легітимних сервісів, який я можу порекомендувати, є HARO (Допоможіть репортеру). Можливість на HARO полягає в тому, щоб отримати посилання, виконавши медійні запити.

Установлені бренди ніколи не турбувалися про пошуки посилань, оскільки вони мали перевагу часу, яка працювала на їхню користь. Чим старша веб-сторінка, тим більше часу вона мала на збір високоякісних посилань. Інакше кажучи, рейтинг пошукової системи сильно залежав від віку веб-сторінки, якщо ви розрахуєте за метрикою час = посилання.

Наприклад, CNN природно отримував би посилання на новинну статтю завдяки своєму бренду, довірі та тому, що він був першим у результатах пошуку – Ітак, природно він отримував ще більше посилань від людей, які досліджували статтю та посилалися на перший результат пошуку, який вони знайшли.

Це означало, що веб-сторінки з вищим рейтингом органічно отримували більше посилань. Нажаль, це означало, що нові веб-сайти часто були змушені порушувати алгоритм посилань, звертаючись до чорного ринку посилань.

На початку 2000-х років купівля посилань працювала дуже добре, і це був простий процес. Купівлі посилань купували посилання з високої авторитетності веб-сайтів, часто сайт-вшир, або, можливо, на основі статті (часто маскуючись під гостьовий пост), а продавці, які хотіли монетизувати свої веб-сайти, були раді це зробити – Нажаль, часто за рахунок якості.

Врешті-решт талановитий пул інженерів-машинного навчання Google зрозумів, що кодування результатів пошукової системи вручну було марним заняттям, і багато з PageRank було написано вручну. Замість цього вони зрозуміли, що штучний інтелект врешті-решт стане відповідальним за повне обчислення рейтингів з мінімальною інтервенцією людини.

Щоб залишатися конкурентоспроможними Google використовує всі інструменти в своєму арсеналі, включаючи глибоке підкріплення – Найбільш просунутий тип алгоритму машинного навчання у світі.

Ця система, накладена на придбання Google MetaWeb, стала революційною. Причина, по якій придбання MetaWeb у 2010 році було так важливим, полягала в тому, що воно зменшило вагу, яку Google надавало ключовим словам. Контекст став важливим, і це було досягнуто за допомогою методології категоризації, званої “ентітами”. Як Fast Company описав:

Як тільки Metaweb визначає, на яку сутність ви посилаєтеся, вона може надати набір результатів. Вона навіть може поєднувати сутності для більш складних пошукових запитів – “актриси старше 40” можуть бути однією сутністю, “актриси, які живуть у Нью-Йорку”, можуть бути іншою, а “актриси з фільмом, який зараз показується”, можуть бути ще однією.

Ця технологія була включена в основне оновлення алгоритму під назвою RankBrain, яке було запущено у весні 2015 року. RankBrain зосередився на розумінні контексту, а не на чисто ключових словах, і RankBrain також буде враховувати контекстні фактори (наприклад, місце розташування користувача) та витягувати значення там, де його раніше не було. Це було важливим оновленням, особливо для мобільних користувачів.

Тепер, коли ми зрозуміли, як Google використовує ці технології, давайте використаємо комп’ютерне мислення, щоб спекулювати про те, як це робиться.

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання – це найчастіше використовуваний тип машинного навчання – Неможливо, щоб Google не використовував цей алгоритм.

Глибоке навчання значно впливає на те, як працює людський мозок, і воно намагається відтворити поведінку мозку у використанні розпізнавання закономірностей для ідентифікації та категоризації об’єктів.

Наприклад, якщо ви бачите букву a, ваш мозок автоматично розпізнає лінії та форми, а потім ідентифікує її як букву a. Те саме застосовується до букв ap, ваш мозок автоматично намагається передбачити майбутнє, генеруючи потенційні слова, такі як app або apple. Інші закономірності можуть включати числа, дорожні знаки чи розпізнавання близької людини в переповненому аеропорту.

Ви можете вважати взаємозв’язки в системі глибокого навчання подібними до того, як працює людський мозок з підключенням нейронів та синапсів.

Глибоке навчання в кінцевому підсумку є термін, який використовується для архітектур машинного навчання, які поєднують багато багатошарових перцептронів, так що не існує лише одного прихованих шарів, а багато прихованих шарів. Чим “глибша” глибока нейронна мережа, тим складніші закономірності мережа може вивчити.

Повністю підключені мережі можна поєднувати з іншими функціями машинного навчання для створення різних архітектур глибокого навчання.

Як Google використовує глибоке навчання

Павук Google проходить веб-сторінки світу, слідуючи гіперпосиланнями (подумайте про нейрони), які підключають веб-сторінки одна до одної. Це був оригінальний метод, який Google використовував з дня заснування, і він досі використовується. Як тільки веб-сторінки індексуються, різні типи штучного інтелекту використовуються для аналізу цього скарбниці даних.

Система Google позначає веб-сторінки за різними внутрішніми метриками, з мінімальною інтервенцією людини або втручанням. Прикладом втручання може бути ручне видалення певного URL через запит на видалення DMCA.

Інженери Google відомі тим, що розчаровують відвідувачів конференцій з SEO, і це тому, що виконавці Google ніколи не можуть належним чином артикулювати, як працює Google. Коли запитують про те, чому певні веб-сайти не ранжуються, це майже завжди той же погано артикулюваний відповідь. Відповідь така часта, що відвідувачі часто попередньо заявляють, що вони зобов’язалися створювати хороший контент протягом місяців або навіть років без жодних позитивних результатів.

Попереджувально, власники веб-сайтів інструктуються щодо того, щоб зосередитися на створенні цінного контенту – Важливий компонент, але далеко не повний.

Ця відсутність відповіді пояснюється тим, що виконавці не здатні належним чином відповісти на питання. Алгоритм Google працює в чорному ящику. Є вхід, і потім вихід – і це саме так працює глибоке навчання.

Давайте тепер повернемося до штрафу за ранжування, який негативно впливає на мільйони веб-сайтів, часто без знання власника веб-сайту.

PageSpeed Insights

Google рідко прозорий, PageSpeed Insights – це виняток. Веб-сайти, які не проходять цей тест швидкості, будуть відправлені в штрафну коробку за повільне завантаження – Особливо якщо це впливає на мобільних користувачів.

Що підозрюється, так це те, що на певному етапі процесу існує дерево рішень, яке розбиває швидкі веб-сайти та веб-сайти, які завантажуються повільно (не пройшли тест PageSpeed Insights). Дерево рішень – це алгоритмічний підхід, який розбиває набір даних на окремі дані на основі різних критеріїв. Критеріями можуть бути негативно вплинути на те, як високо сторінка ранжується для мобільних користувачів порівняно з десктопними користувачами.

Гіпотетично штраф може бути застосований до природнього рейтингового балу. Наприклад, веб-сайт, який без штрафу міг би ранжуватися на 5-му місці, міг би мати -20, -50 або деяку іншу невідому змінну, яка знизить рейтинг до 25-го, 55-го місця або іншого числа, вибраного штучним інтелектом.

У майбутньому ми можемо побачити кінець PageSpeed Insights, коли Google стане більш впевненим у своєму штучному інтелекті. Ця поточна інтервенція зі швидкості з боку Google є небезпечною, оскільки вона потенційно може виключити результати, які були б оптимальними, і вона дискримінує менш технічно підковані веб-сайти.

Це великий запит на те, щоб вимагати від кожного, хто керує малим бізнесом, мати експертизу для успішного діагностування та виправлення проблем зі швидкістю. Одним із простих рішень було б, якщо б Google просто випустив плагін для оптимізації швидкості для користувачів WordPress, оскільки WordPress керує 43% інтернету.

На жаль, всі зусилля з SEO марні, якщо веб-сайт не проходить тест PageSpeed Insights від Google. Ставки складають не менше того, що веб-сайт зникне з Google.

Як пройти цей тест – це тема для іншого статті, але мінімально вам слід перевірити, чи ваш веб-сайт проходить тест.

Іншим важливим технічним показником, про який потрібно турбуватися, є протокол безпеки під назвою SSL (Secure Sockets Layer). Це змінює URL домену з http на https і забезпечує безпечну передачу даних. Будь-який веб-сайт, який не має SSL, буде покараний. Хоча існують деякі винятки з цього правила, веб-сайти електронної комерції та фінансові веб-сайти будуть найбільш сильно вплинути.

Економічні веб-хости стягують щорічну плату за реалізацію SSL, тоді як хороші веб-хости, такі як Siteground, видають сертифікати SSL безкоштовно та автоматично інтегрують їх.

Мета-дані

Іншим важливим елементом на веб-сайті є мета-назва та мета-опис. Ці поля вмісту мають величезний порядок важливості, який може бути так само важливим для успіху чи невдачі сторінки, як і весь вміст цієї сторінки.

Це тому, що Google має високу ймовірність вибору мета-назви та мета-опису для відображення в результатах пошуку. І це саме тому важливо заповнити поля мета-назви та мета-опису якомога більш обережно.

Альтернативою є те, що Google може вирішити проігнорувати мета-назву та мета-опис і автоматично згенерувати дані, які, на його думку, приведуть до більшої кількості кліків. Якщо Google передбачає погано, яку назву згенерувати, це призведе до меншої кількості кліків з боку пошукових систем і, як наслідок, до втрати рейтингу пошукової системи.

Якщо Google вважає, що включений мета-опис оптимізований для отримання кліків, він відобразить його в результатах пошуку. У разі невдачі Google вибирає випадковий фрагмент тексту з веб-сайту. Часто Google вибирає найкращий текст на сторінці, проблема полягає в тому, що це лотерейна система, і Google постійно поганий у виборі опису, який потрібно відобразити.

Якщо ви вважаєте, що вміст на вашій сторінці дуже хороший, іноді має сенс дозволити Google вибрати мета-опис, який найкраще відповідає пошуковому запиту користувача. Ми вирішимо не вказувати мета-опис для цієї статті, оскільки вона багата змістом, і Google, ймовірно, вибере хороший опис.

Тим часом мільярди людей клікають на найкращі результати пошуку – Це людина в циклі, останній механізм зворотного зв’язку Google – І це саме тут починається підкріплення.

Що таке підкріплення?

Підкріплення – це техніка машинного навчання, яка включає тренування агента штучного інтелекту за допомогою повторення дій та асоційованих винагород. Агент підкріплення експериментує в середовищі, виконуючи дії та отримуючи винагороди, коли виконуються правильні дії. З часом агент вчиться виконувати дії, які максимізують його винагороду.

Винагорода могла б бути заснована на простому обчисленні, яке рахує кількість часу, проведеного на рекомендованій сторінці.

Якщо ви поєднаєте цей метод з людиною в циклі, це буде звучати дуже схоже на існуючі системи рекомендацій, які контролюють всі аспекти нашого цифрового життя, такі як YouTube, Netflix, Amazon Prime – І якщо це звучить як те, як повинна працювати пошукова система, ви праві.

Як Google використовує підкріплення

Механізм Google покращується з кожним пошуком, люди тренують штучний інтелект, вибираючи найкращий результат, який найкраще відповідає їхньому запиту, і подібному запиту мільйонів інших користувачів.

Агент підкріплення безперервно працює над самоусвідомленням, підкріпляючи лише найбільш позитивні взаємодії між пошуком та наданим результатом пошуку.

Google вимірює час, необхідний користувачеві для сканування сторінки результатів, URL, на який він клікнув, і реєструє час, проведений на відвіданому веб-сайті, і реєструє повернення кліку. Ці дані потім компілюються та порівнюються для кожного веб-сайту, який пропонує подібний досвід користувача.

Веб-сайт з низьким показником утримання (час, проведений на сайті), потім подається системою підкріплення негативне значення, а інші конкуруючі веб-сайти тестуються для покращення пропонованих рейтингів. Google неупереджений, припускаючи, що немає ручної інтервенції, Google врешті-решт пропонує бажану сторінку результатів пошуку.

Користувачі – це людина в циклі, яка надає Google безкоштовні дані та стають останнім компонентом системи глибокого підкріплення. В обмін на цю послугу Google пропонує кінцевому користувачеві можливість клікнути на рекламу.

Реклама поза тим, що генерує дохід, служить вторинним фактором ранжування, надсилаючи більше даних про те, що робить користувача бажати клікнути.

Google фактично вчиться, чого хоче користувач. Це можна приблизно порівняти з системою рекомендацій відео-потоку. У цьому випадку система рекомендацій буде подавати користувачеві контент, який націлений на його інтереси. Наприклад, користувач, який звикає до потоку романтичних комедій, може також сподобатися деякі пародії, якщо вони мають одних і тих же коміків.

Як це допомагає SEO?

Якщо ми продовжимо комп’ютерне мислення, ми можемо припустити, що Google тренував себе для надання найкращих результатів, і це часто досягається шляхом узагальнення та задоволення людських упереджень. Фактично було б неможливо для штучного інтелекту Google не оптимізувати результати, які задовольняють ці упередження, якщо б результати були субоптимальними.

Інакше кажучи, немає магічної формули, але існують деякі найкращі практики.

Це відповідальність практика SEO визнати упередження, які шукає Google, які є специфічними для їхньої галузі – І годувати ці упередження. Наприклад, хто шукає результати виборчих опитувань без вказання дати, ймовірно, шукає найсвіжіші результати – Це упередження свіжості. Хто шукає рецепт, ймовірно, не потребує найсвіжішої сторінки, і може навіть віддати перевагу рецепту, який витримав випробування часом.

Це відповідальність практика SEO надавати відвідувачам результати, які вони шукають. Це найстійкий спосіб ранжування в Google.

Власники веб-сайтів повинні відмовитися від націлювання на певне ключове слово з очікуванням, що вони можуть надати кінцевому користувачеві все, що вони хочуть. Результат пошуку повинен точно відповідати потребі користувача.

Що таке упередження? Це може бути те, що доменне ім’я виглядає як високої авторитетності, тобто чи відповідає доменне ім’я ринку, який ви обслуговуєте? Мати доменне ім’я з словом Індія може відштовхнути користувачів з США від кліку на URL через націоналістичне упередження довіри результатам, які походять з країни проживання користувача. Мати однослівне доменне ім’я також може створити ілюзію авторитетності.

Найважливішим упередженням є те, чого хоче користувач, щоб відповісти на свій пошуковий запит. Це FAQ, топ-10 список, блог-пост? Це потрібно відповісти, і відповідь легко знайти. Вам просто потрібно проаналізувати конкуренцію, виконавши пошук Google у вашому цільовому ринку.

Чорний SEO мертвий

Порівняйте це з чорним SEO, агресивним методом ранжування веб-сайтів, який використовує хитрі техніки спаму, включаючи купівлю посилань, підробку посилань, хакінг веб-сайтів, автоматичне генерацію соціальних закладок у великій кількості та інші темні методи, які застосовуються через мережу інструментів чорного SEO.

Інструменти, які часто перепрограмовуються та перепродаються на різних форумах з маркетингу пошукових систем, продукти з майже нульовою цінністю та мінімальними шансами на успіх. На цей момент продавці цих інструментів стають багатими, пропонуючи мінімальну цінність кінцевому користувачеві.

Це саме тому я рекомендую відмовитися від чорного SEO. Сосредоточте свій SEO на розгляді його через призму машинного навчання. Важливо зрозуміти, що кожного разу, коли хтось пропускає результат пошуку, щоб клікнути на результат, який знаходиться нижче, це людина в циклі, яка співпрацює з системою глибокого підкріплення. Людина допомагає штучному інтелекту самоусвідомлюватися, стаючи нескінченно кращим з часом.

Це машина машинного навчання, яка була тренована більшим числом користувачів, ніж будь-яка інша система в історії людства.

Google обробляє 3,8 мільйона пошукових запитів на хвилину в середньому по всьому світу. Це виходить 228 мільйонів пошукових запитів на годину, 5,6 мільярдів пошукових запитів на день. Це багато даних, і це саме тому було б дурістю спробувати чорний SEO. Припускаючи, що штучний інтелект Google залишається застояним, система використовує закон прискорених повернень, щоб експоненціально самоусвідомлюватися.

Штучний інтелект Google стає настільки потужним, що можна припустити, що він може врешті-решт стати першим штучним інтелектом, який досягне штучного загального інтелекту (AGI). AGI – це інтелект, який може використовувати переносне навчання, щоб оволодіти однією галуззю, а потім застосувати цей вивчений інтелект у кількох галузях. Хоча було б цікаво дослідити майбутні зусилля Google щодо AGI, слід розуміти, що як тільки цей процес запускається, його важко зупинити. Це, звичайно, спекуляції щодо майбутнього, оскільки зараз Google є типом вузького штучного інтелекту, але це тема для іншої статті.

Відмовитися від чорного SEO – це дурість.

Білий SEO

Якщо ми приймаємо, що штучний інтелект Google буде продовжувати самоусвідомлюватися, то нам нічого не залишається, як відмовитися від спроби обманути Google. Замість цього зосередьтеся на оптимізації веб-сайту, щоб надати Google саме те, чого він шукає.

Як описано, це включає в себе активацію SSL, оптимізацію швидкості завантаження сторінки та оптимізацію мета-назви та мета-опису. Для оптимізації цих полів мета-назву та мета-опис потрібно порівняти з конкуруючими веб-сайтами – Визначити переможні елементи, які приводять до високого рівня кліків.

Якщо ви оптимізували кліки, наступною орієнтиром є створення найкращої сторінки приземлення. Метою є сторінка приземлення, яка оптимізує користувацьку цінність настільки, що середній час, проведений на сторінці, перевершує аналогічних конкурентів, які борються за верхні результати пошуку.

Лише надаючи найкращий користувацький досвід, можна підвищити рейтинг веб-сторінки.

До цього часу ми ідентифікували ці метрики як найважливіші:

• Швидкість завантаження
• SSL активовано
• Мета-назва та мета-опис
• Сторінка приземлення

Сторінка приземлення – це найскладніший елемент, оскільки ви конкуруєте з усім світом. Сторінка приземлення повинна завантажуватися швидко, і повинна служити всьому, що очікується, і потім здивувати користувача ще більше.

Фінальні думки

Було б легко заповнити ще 2000 слів, описуючи інші технології штучного інтелекту, які використовує Google, а також глибше зануритися в кроличу нору SEO. Метою тут є перенаправлення уваги на найважливіші метрики.

Практики SEO настільки зосереджені на обмані системи, що забувають, що найважливішим елементом SEO є надання користувачам якомога більшої цінності.

Одним із способів досягнення цього є те, що важливий контент ніколи не повинен ставати застарілим. Якщо через місяць я подумаю про важливий внесок, його буде додано до цієї статті. Google потім зможе визначити, наскільки свіжим є контент, зіставляючи це з історією сторінки щодо надання цінності.

Якщо ви все ще турбуєтеся про отримання посилань, рішення просте. Поважайте час відвідувачів і надавайте їм цінність. Посилання будуть приходити природно, оскільки користувачі будуть знаходити цінність у спільенні вашого контенту.

Питання тоді зсувається до власника веб-сайту щодо того, як надавати найкращу користувацьку цінність та досвід.