Google nie chce optymalizacji pod RankBrain, zatem czas ją przygotować

Firma Google ma długą historię kurtuazyjnego zniechęcania do pozycjonowania. Obok bezpośrednich algorytmicznych działań, z blogów i wywiadów wylewa się rzeka teoretycznie dobrych rad: nie warto pozyskiwać linków, nie warto optymalizować, nie warto interesować się algorytmami. Teoretycznie, ponieważ w praktyce można wyciągnąć z tego całkiem odwrotne wnioski – zazwyczaj Google odradza to co skutecznie zmienia wyniki wyszukiwania. A w ostatnich kilku dniach odradziło optymalizacji pod kątem RankBrain.

Dokładny cytat z Garry’ego Illyesa:

Zapytałem cię o optymalizację pod kątem RankBrain, ponieważ jej nie robisz. Chodzi o upewnienie się, że użytkownik dostaje wynik, który pasuje do zapytania. Jeśli piszesz w naturalnym języku, masz już wszystko.

Oczywiście to typowe myślenie życzeniowe, w które wierzą głównie dzieci (i content marketingowcy 😉 ). Prawdopodobnie sam Illyes doskonale o tym wie, lecz jego stanowisko wymaga budowania wizerunku korporacji Google – częścią tego wizerunku jest obiecywanie publice, że wyniki wyszukiwania są bardzo dobrej jakości, a skoro są, to dobre portale są wysoko w tych wynikach. Zgodnie z tą linią, RankBrain jest prawie idealny, podobnie jak inne algorytmy wyszukiwarki Google, i wystarczy spokojnie oddać wszystko w ręce superkomputerowych sieci neuronowych z Mountain View.

W rzeczywistości każdy algorytm ma liczne ograniczenia i ślepe zaułki, które można wykorzystać na swoje potrzeby. W naszym przypadku: na potrzeby zwiększenia widoczności w wyszukiwarce kosztem konkurencji, która mniej efektywnie eksploatuje algorytm. To mała definicja pozycjonowania (pewnie sto pięćdziesiąta szósta), którą w tym artykule przyłożę do słów Garry’ego Illyesa i powiem: sprawdzam!

Minęło już ponad pół roku od ostatniego naszego artykułu o RankBrain. Przez ten czas pojawiło się wiele nowych, interesujących informacji.

Co wiemy więcej o RankBrain?

Przede wszystkim Jeff Dean – niemal najważniejszy programista z 25 tysięcy pracujących w firmie Google – świetnie opowiedział historię algorytmu. Warto ją przytoczyć w całości:

Na początku 2014 roku, zespół maszynowego uczenia w Google miał serię dyskusji z zespołem rankingowym. Dean: „Powiedzieliśmy, że powinniśmy przynajmniej spróbować i zobaczyć czy to cokolwiek.” Eksperyment jego zespołu okazał się kluczowy dla wyszukiwania: jak dobrze dokument trafia w zapytanie (mierzone przez to czy użytkownik klika na niego). „Powiedzieliśmy, spróbujmy wyliczyć ten dodatkowy współczynnik z sieci neuronowej i zweryfikować czy jest przydatny.” Okazało się, że odpowiedź była twierdząca i ten system jest teraz częścią wyszukiwarki znaną jako RankBrain. Zaczął działać w kwietniu 2015. Firma Google nie precyzuje w jaki sposób poprawia wyniki wyszukiwania (długi ogon? lepsza interpretacja dziwnych zapytań?), ale Dean mówi, że RankBrain „działa w każdym zapytaniu” i wpływa na kolejność wyników „prawdopodobnie nie w każdym zapytaniu, ale w wielu z nich”. Co więcej, jest bardzo efektywny. Z setek sygnałów w wyszukiwarce składających się na ranking (sygnał może być lokalizacją użytkownika lub dopasowaniem nagłówka do zapytania), RankBrain jest aktualnie oceniany jako trzeci najprzydatniejszy.

Co ciekawe, Garry Illyes podaje sprzeczne do tego informacje: RankBrain nie jest współczynnikiem, RankBrain niczego nie rankuje ani nie zamienia w wynikach wyszukiwania. Można zapytać na ile wynika to z jego nieświadomego braku wiedzy, a ile ze świadomej próby wprowadzenia szumu informacyjnego. Niezależnie od werdyktu, nie zmienia to faktu, że RankBrain zgodnie z nazwą musi rankować i zmieniać wyniki wyszukiwania. Potwierdza to Jeff Dean, który na wadze autorytetów jest znacznie cięższy niż Illyes.

Dużo uwagi poświęcone zostały porównaniu tych dwóch pracowników, ponieważ wiele osób przecenia ich pojedyncze wypowiedzi i zapomina o szerszym kontekście. I wtedy wychodzą takie kwiatki jak ten:

Spróbuję ostatni raz: RankBrain pomaga nam lepiej rozumieć zapytania. Bez wpływu na odczytywanie, indeksowanie czy zamienianie czegokolwiek w rankingu

vs.

To mniej o rozumieniu zapytań i bardziej o rozumieniu jak najlepiej oceniać wyniki wyszukiwania. (…) Nie mamy współczynnika RankBrain. (…) RankBrain to nowy, unikalny współczynników. Zwiększa trafność w wynikach wyszukiwania w oparciu o to co znajduje się na stronach.

Niekonsekwencje można wyłapywać niczym popularne dawniej „znadź 10 różnic między obrazkami”.

Po takim przygotowaniu, czytelnika nie powinno zdziwić, że choć we wstępie Garry Illyes mówi, że pod RankBrain nie będziemy optymalizować, to swego czasu radził… jak optymalizować pod RankBrain:

Optymalizacja pod RankBrain jest w praktyce bardzo prosta i jest czymś o czym mówimy od 15 lat, czyli jest zaleceniem by pisać w naturalnym języku… Jeśli piszesz jak maszyna, wtedy RankBrain będzie zdezorientowany i prawdopodobnie odepchnie cię. Jeśli masz portal z treścią, spróbuj przeczytać swoje artykuły lub cokolwiek innego i zapytaj ludzi czy to brzmi naturalnie. Jeśli brzmią jak konwersacja, jak naturalny język który używalibyśmy w codziennym życiu, to z pewnością jesteś zoptymalizowany pod RankBrain. Jeśli nie jest, wtedy nie jest zoptymalizowany

Czym w istocie jest RankBrain?

W wielu miejscach zostało potwierdzone, że RankBrain to osobny współczynnik, a nie modyfikator wagi innych współczynników. Jest wyliczany przy każdym zapytaniu i, za słowami Jeffa Deana, przy wielu z nich wpływa na kolejność 10 niebieskich linków. Niemal wszystkie materiały od osób związanych z firmą Google oscylują wokół słowa trafność i za pewnik można wziąć, że RankBrain w założeniu ma poprawiać trafność wyników wyszukiwania. Co przekłada się na to, że prawdopodobnie ocenia ścisłość związku zapytania z podstroną dostarczoną przez inne współczynniki (np. linki). Nie można też zapomnieć o tym, że algorytm stale się zmienia z racji oparcia o sieci neuronowe, co zostało bliżej opisane w jednym z poprzednich wpisów.

Interesującą analizę na ten temat opublikował WordStream. Niektóre stwierdzenia z pewnością są na wyrost (np. o ocenie w skali od 1 do 10), ale pojawia się również wiele ciekawych danych i wniosków:

Więc teraz, z RankBrainem, Google uczy się w bardzo zaawansowany sposób co ludzie klikają i czy są usatysfakcjonowani wynikami wyszukiwania, przez które się przeklikują.

Współczynnik trafności. To z pewnością brzmi jak Quality Score, prawda? Firma Google już używa współczynnika trafności w AdWords, Display Network, Youtube Ads i Gmail Ads. Nazywają go Quality Score. Był tak skuteczny, że Twitter użył Quality Adjusted Bids, a Facebook użył Relevance Score, które są w zasadzie tym samym. Organiczne wyniki wyszukiwania będą następne.

Kluczem do wykorzystania algorytmu Quality Score jest przekroczenie średniego współczynnika klikalności (CTR) dla danego miejsca reklamowego. (…) W bardzo prostym przykładzie, jeśli w wynikach organicznych jesteś na pozycji 1 i masz CTR niższy od 30%, utracisz pozycję gdy RankBrain odnajdzie stronę z wyższym CTR zaraz za tobą. Jeśli masz znacznie wyższy CTR na niższej pozycji (np. 15% CTR w pozycji 3), powinieneś spodziewać się skoku na 2 pozycję.

Jak widać, WordStream opiera się głównie o hipotezę: w RankBrain istotną rolę gra CTR. Wchodzi tutaj na grząski grunt wielu sporów, na temat tego czy klikalność w wynikach wyszukiwania jest gdziekolwiek brana pod uwagę. Jeszcze rok temu Bartosz Góralewicz udowadniał, że CTR nie ma znaczenia. Teoretycznie RankBrain wystartował ponad rok temu, w praktyce dopiero kilka miesięcy temu padło stwierdzenie, że ten współczynnik działa na wszystkich zapytaniach – początkowo była mowa tylko o długim ogonie i kilkunastu procentach. Czy replikacja tego eksperymentu przyniosłaby dzisiaj inne wyniki? Wewnętrznie pracujemy już nad tego typu weryfikacjami, wyniki na razie nie są jasne i konsekwentne.

Nietrudno odnieść wrażenie, że zrównanie RankBrain wyłącznie z CTR jest naciągane. Cała ogromna otoczka sieci neuronowych i niesamowicie zaawansowanych technologii byłaby zwykłym zliczaniem klików na niebieskie linki. Firma Google wielokrotnie pokazała jak bardzo potrafi być cyniczna, ale mimo wszystko… Słowo „trafność” samo w sobie nasuwa skojarzenia z semantycznymi analizami treści, szukaniem synonimów i ważeniem tematyki całej domeny. Tą hipotezę eksploatuje niezawodny Bill Slawski, który wynalazł w patentach pracowników Google:

Moduł rankujący może układać kolejność klastrów według według ilości dokumentów w każdym klastrze, jako że klaster z wieloma dokumentami może reprezentuje relatywnie istotny temat.

Moduł rankujący może układać kolejność klastrów według szacowanego czasu rozwiązania problemu reprezentowanego przez klaster (np. problemy reprezentowane przez klaster „aktualizacja orpogramowania” może być typowo szybciej rozwiązany niż problem reprezentowany przez „awaria sprzętu”), według etykiety przypisanej klastrowi, według ilości dokumentów w klastrze, wyznaczonej ważności tematu powiązanej z klastrem, tożsamości autorów dokumentów w klastrze, lub według ilości osób które widziały dokumenty w klastrze.

Klaster reprezentujący problem, który historycznie był dłużej rozwiązywany może być ustawiany wyżej niż w klasterze reprezentujący problem z historycznie krótkim czasem rozwiązania.

Jak można hipotetycznie optymalizować pod RankBrain?

Wbrew pozorom nie trzeba dokładnie rozumieć algorytmu ani tkwiących w nim związków-przyczynowo skutkowych by go eksploatować. Gros optymalizacji pod kątem wyszukiwarek opiera się o zmiany elementów, co do których trudno nawet znaleźć uzasadnienie (np. nagłówek H1). Wystarczy wiedzieć, że dana zmiana podnosi pozycję i zwiększa widoczność w wynikach wyszukiwania. Wiedząc już że RankBrain jest pod wzgledem ważności trzecim współczynnikiem i pracuje już na wszystkich zapytaniach, nie można zlekceważyć prób optymalizacji pod jego kątem. Jak one mogłyby przebiegać?

1. Poprawa CTR. Wyżej zalinkowana analiza WordStream dość dokładnie to opisuje jako wyniesienie CTR ponad średni poziom. De facto nie byłoby to nic nowego, ponieważ osoby pracujące nad AdWords doskonale nad tym panują.

2. Poprawa trafności, związku zapytania z podstroną. Od razu na myśl przychodzi stare upychanie słów kluczowych (keyword stuffing) w nowszym wariancie: z odmianą wyrazów i synonimami. Poza tym wyżej cytowany patent sugeruję pracę na całej domenie (trafność na większej ilości podstron).

3. Szukanie ślepych zaułków sieci neuronowej. Opisane w poprzednim wpisie.

Oczywiście to tylko najbardziej prawdopodobne hipotezy. Nie można lekceważyć tego, że Google stara się wszystkim przekonać o nowoczesności i zaawansowaniu RankBrain. Być może jest to zarzewie rewolucyjnego ruchu w stylu na przykład odejścia od linków jako czynnika rankingowego, a RankBrain łączy w sobie coś co jeszcze kilka lat temu było kilkudziesięcioma współczynnikami. Testy i obserwacje trwają.

Zalinkowane źródła: SearchEngineLand.com, En.wikipedia.org, Backchannel.com, Twitter.com, BruceClay.com, TheSemPost.com, Seobythesea.com. Źródło grafiki: Zerogravitymarketing.com.

Komentarze: 2

  • Grzegorz Ż.

    Grzegorz Ż.

    Odpowiedz

    Ciekawy tekst, a rozwój samej sytuacji związanej z RankBrainem jest bardzo ciekawy. Zastanawiam się jednak, na ile stosowanie RankBraina nie jest uzależnione od tego, jakie kompetencje semantyczne ma Google w danym języku – angielski oczywiście, ale czy w Google PL również działa RB?

  • Dariusz

    Dariusz

    Odpowiedz

    Ciekawy wpis z niektórymy rzeczami się zgadzam w 100% 😉

Skomentuj

Twój email nie zostanie upubliczniony. Wymagane pola zostały oznaczone *
Możesz używać następujących tagów HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>