URL-адрес это строка символов, которую веб-браузер использует для отображения веб-страницы.
Анализ качества страницы не требует глубокого понимания структуры URL-адресов, т. е. вам не нужно знать разницу между хостом, доменом и т. д. Однако желающие углубить свои познания в этой области глубоко, могут познакомиться с этой темой на ru.wikipedia.org/wiki/URL.
Веб-сайт или сайт это группа страниц всемирной паутины, обычно содержащих гиперссылки друг на друга и доступных в Интернете отдельным лицом, компанией, образовательным учреждением, правительством или организацией. Популярные веб-сайты: Wikipedia, YouTube, VK и т. д.
Примечание. В этой книге мы будем использовать слово веб-сайт или сайт для обозначения набора страниц, принадлежащих, администрирующих и контролируемых частным лицом, компанией и т. д. Но также будем использовать «веб-сайт» для обозначения основных «независимых» разделов (или хостов) некоторых веб-сайтов, созданных для достижения отдельных целей.
Например, веб-сайт Yandex состоит из различных разделов (или хостов), таких как Yandex Маркет (market.yandex.ru/), Yandex Mail (mail.yandex.ru), Yandex ТВ (tv.yandex.ru ) и т. д. У каждого из них есть своя цель. Можно называть каждый из этих разделов веб-сайтом. Например, веб-сайт Yandex Mail и веб-сайт Yandex ТВ. Вы также можете ссылаться на страницы Yandex Mail или Yandex ТВ как принадлежащие веб-сайту Yandex.
Домашняя страница веб-сайта это главная страница сайта. Обычно это первая страница, которую видят пользователи при загрузке сайта. Например, https://yandex.ru домашняя страница сайта Yandex, а https://tv.yandex.ru домашняя страница Yandex ТВ. Обычно главную страницу веб-сайта можно найти, щелкнув на ссылку с логотипа сайта, или ссылку в меню «Главная».
Подстраница на веб-сайте это любая страница на сайте, кроме главной страницы.
Например, https://tv.yandex.ru/channel/pervyy-16 это под страница на веб-сайте Yandex ТВ.
Веб-мастер, или администратор сайта это человек, который отвечает за обслуживание веб-сайта.
Запрос: это слова, обращенные к поисковой системе, которые пользователь вводит, или произносит в устройство. В этой книги запросы заключены в кавычки, или квадратные скобки. Если пользователь говорит: «Кофе рядом со мной», то будем отображать этот запрос так
«кофе рядом со мной», или так показывать: [кофейни рядом со мной]. Если пользователь вводит «как оптимизировать сайт» в поле поиска, мы отображаем: [как оптимизировать сайт] или «как оптимизировать сайт».
Существует много разных типов запросов, потому что люди используют свои устройства для самых разных целей: от поиска определенных веб-сайтов до поиска ответов на определенные вопросы и просмотра видео, чтобы развлечься.
Пользователь это человек, пытающийся найти информацию или выполнить определённую задачу. Имейте в виду, что пользователи это самые разные люди: всех возрастов, полов, рас, религий, политических взглядов и т. д.
Намерение пользователя: когда человек вводит или произносит запрос, он или она пытается что-то сделать. Назовём эту цель намерением пользователя.
Языковой стандарт: все запросы имеют языковой стандарт, то есть язык и страна для решения определенной задачи. Страны представлены двухбуквенным кодом страны, например, «Россия» в локали «ru». Иногда место выполнения задачи называют локалью.
Местоположение пользователя: иногда предоставляется более конкретная информация о местоположении ищущего человека, обычно это город или район.
Страница результатов поисковой системы (SERP): страница, которую поисковая система показывает после того, как пользователь вводит запрос в поле поиска. SERP состоит из различных блоков результатов.
Блок результата: для сокращения будем использовать слово «результат» для обозначения блока результатов и целевой страницы.
· Блок результатов: это отдельный «блок», который появляется на устройстве пользователя в ответ на запрос. Блок результатов может отображать информацию в самом блоке или содержать ссылки, или может выполнять и то, и другое.
· Целевая страница (LP) это страница, которую вы видите после нажатия ссылки в блоке результатов.
Как подготовиться к анализу?
Перед изучением этой подготовки вспомните главу «10 причин, по которым результаты поиска Google сильно различаются».
Требования к браузеру
Вы можете использовать полезные надстройки или расширения браузера, но, пожалуйста, не используйте надстройки или расширения, которые мешают или изменяют работу пользователя со страницей. При сканировании страницы поисковиками с веб-страницы снимается всё что на ней имеется. Всякие же надстройки обозревателя, которые могут помогать пользователю улучшить восприятие контента должны быть отключены.
Расширения для блокировки рекламы
Не используйте надстройки или расширения, которые блокируют рекламу для оценки соответствия требованиям или оценки качества страницы. Эти надстройки или расширения могут привести к тому, что вы получите неправильные оценки. Дело в том, что поисковики наказывают сайты за избыточное количество рекламы, а у пользователей реклама может вызывать отрицательные эмоции, а это, ваши исследование сайта, может пропустить. Так вы не получите объективную оценку сайта и его страницам.
Информация о безопасности в Интернете
Выполняя анализ, вы посетите множество различных веб-страниц. Некоторые из них могут нанести вред вашему компьютеру, если вы не будете осторожны. Не загружайте исполняемые файлы, приложения или другие потенциально опасные файлы и не переходите по ссылкам, которые вам неудобны.
Настоятельно рекомендуется, чтобы на вашем компьютере была установлена антивирусная и антишпионская защита. Это программное обеспечение необходимо часто обновлять, иначе ваш компьютер не будет защищен. В Интернете доступно множество бесплатных и платных антивирусных и антишпионских продуктов. Не стесняйтесь ими пользоваться.
Предлагаем открывать только те файлы, с которыми вам удобно работать. Перечисленные ниже форматы файлов обычно считаются безопасными, если установлено антивирусное программное обеспечение.
.txt (текстовый файл);
.ppt или. pptx (Microsoft PowerPoint);
.doc или. docx (Microsoft Word);
.xls или. xlsx (Microsoft Excel);
файлы. pdf (PDF).
Если вы столкнулись со страницей с предупреждающим сообщением, например «Предупреждение посещение этого веб-сайта может нанести вред вашему компьютеру», или если ваше антивирусное программное обеспечение предупреждает вас о странице, вам не следует пытаться посетить эту страницу, чтобы оценить её. Если такая страница оказалась на первой странице результатов поиска, то она скоро покинет ее, и в лучшем случае надолго.
Понимание запросов пользователей и результатов поиска
Почему люди ищут в Интернете?
Люди используют поисковые системы в Интернете для выполнения множества различных задач в различных средах с использованием различных типов устройств, таких как мобильные телефоны, планшеты, ноутбуки или компьютеры. Имейте ввиду, что поиск может быть простым или сложным, а базовая задача, которую пытается выполнить человек, может выполняться в несколько шагов.
Например, простой задачей может быть поиск режиссера фильма.
Сложная задача может состоять в том, чтобы найти ближайший сеанс, купить билеты и проложить маршрут до кинотеатра. В целом, поисковые системы должны облегчать людям выполнение задач, сразу же выдавая полезные результаты.
В далёкие времена пользователи вводили определенные слова, чтобы увидеть эти слова в результатах поиска. Но оптимизаторы сайтов стали злоупотреблять этими словами, и напихивали их, чтобы быть на вершине поиска.
Потом поисковики стали регламентировать количество упоминаний ключевой фразы в тексте на основании высококачественных текстов. Это число составляло от 3 до 7%.
В последние годы произошла революция в поисковой выдаче. Поисковики воспринимают введенные или озвученные фразы как вопрос, на который пользователь желает получить ответ.
Понимание запроса это стремление понимать, чего желает получить пользователь. Помните, что запрос это то, что пользователь вводит или говорит на своем устройстве.
Подумайте, для начала, о пользователях в вашем регионе, которые набирают или произносят следующие запросы в свой телефон. И что они предполагают увидеть.
Запрос
[население Пекина],
Вероятное намерение пользователя
Пользователь желает узнать сколько человек сейчас проживает в Пекине, Китай.
Более сложный
Запрос
[пятерка рядом со мной],
Вероятное намерение пользователя
Найдите ближайший магазин Пятерочка рядом с местом нахождения пользователя.
Заметьте,
что поисковики понимают, что пользователь ищет магазин пятерочка рядом с его местоположением. А в самом запросе пользователя нет ни одного слова, которое бы фигурировало на искомой веб-странице.
Запрос
[погода],
Вероятное намерение пользователя
Найти информацию о погоде в местоположении пользователя прямо сейчас.
Заметьте,
В запросе пользователя только одно слово, но поисковики понимают, где находится человек, и что его интересует прогноз погоды здесь и сейчас.
Как видите, в намерениях пользователя набранные слова не всегда подразумевают слова в желаемом ответе. Но поисковики понимают по набранным словам какую информацию желает получить пользователь. В Google за понимание текстов в основном отвечают алгоритмы: RankBrain, Google BERT, PASSAGE RANKING, Google MUM.
Далее на примере их работы рассмотрим, как искусственный интеллект помогает пользователям находить желаемую информацию.
Как понимаете, теперь SEO оптимизация это не набор ключевых фраз, повторенных несколько раз, а полезный контент, который приятно читать, и получать желаемую информацию конечному пользователю.
Хотя сейчас мало вероятно, но если случайно слабая статья приблизится к вершине поиска по еще не идеальным алгоритмам, то впоследствии голос пользователя поставит её на место, а алгоритм искусственного интеллекта усовершенствуется.
Голос же пользователя это набор сигналов: время, потраченное на изучение контента, а также перейдя на веб-страницу из поиска, вернулся ли человек в поисковую систему, чтобы продлить поиск.
Искусственный интеллект уже достаточно хорошо «понимает» тексты, и достаточно точно выполняет сортировку для поисковой выдачи.
По сути искусственный интеллект уже знает, как и в каком виде пользователи желают получать информацию. По этим критериям и работают алгоритмы. Поэтому зная принцип работы, составители текстов могут использовать знания, которые предоставляет Google, и целенаправленно работать над написанием текстов, чтобы максимально удовлетворить пользователя.
Исходя из этого, на сколько возможно, предлагаю детально разобрать работу этих алгоритмов ранжирования для поисковой выдачи.
Не забывайте и о другой, не менее важности понимания алгоритмов. Просматривая контент конкурентов, вы будите понимать на что следует обращать внимание, чтобы оценить качество предоставляемых материалов.
RANKBRAIN (искусственный интеллект)
RankBrain так назвал Google системы искусственного интеллекта с машинным обучением, которая помогает Google понять смысл запросов и предоставлять наиболее подходящие результаты поиска в ответ на эти запросы сообщило агентство Bloomberg. Это подтвердил и Google.
Машинное обучение это компьютерная программа, которая учит саму себя.
Истинный искусственный интеллект, это то, где компьютерная программа пополняет свою базу знаний, как от обучения, так и от накопления знаний и создания новых связей.
Чтобы у вас не было иллюзий о бескрайних возможностях искусственного интеллекта, рассмотрим простые примеры.
Классический пример, чем отличается кошка от собаки.
Как искусственный интеллект по картинке отличит кошку от собаки? Первоначально создается база из десятка тысяч изображений кошек и собак. Затем, каждое изображение делится на фрагменты:
нос, рот, уши, лапы, и т. д. и т. п.
Каждому такому фрагменту присваивается кодовое число, которое относится к группе кошек, и группе собак.
При определении кошка или собака изображены на исследуемой картинке, изображение делится на такие же фрагменты. Полученные фрагменты сравниваются с теми, что в базе, и подбираются наиболее похожие.
Из ста анализируемых фрагментов оказалось, что 89 похожи на собаку, а 11 на кошку. Искусственный интеллект выдает решение, что это собака.
Если искусственный интеллект определил вид животного правильно, то всем фрагментам присваивается кодовое число, данные заносятся в базу данных, и вся система этого интеллекта обучилась.
Но не всегда проходит так гладко, поэтому перед запуском систему проходят проверку.
Если искусственный интеллект ошибся, то системе «говорят», что она ошиблась. Новые данные заносятся с правильными кодовыми числами.
В Google тестированием работы интеллекта занимаются специально обученные люди, которые проверяют работу алгоритма. Поэтому иногда можно видеть, что вдруг какой-то непонятный сайт оказался выше хороших сайтов. Но как правило это временно. Ручная проверка сайтов происходит постоянно, и в результате всегда слабые сайты занимают в конечном итоге соответствующее место.
О методики ручного тестирования сайтов, и как этот метод применить к оценке сайтов конкурентов читайте в книге «5000+ сигналов ранжирования в поисковиках». Эта книга прекрасное руководство оценки сайтов с целью понять, что нужно сделать своему сайту, чтобы обойти конкурентов в поисковой выдаче.
Но продолжим о работе искусственного интеллекта.
Разберем еще одну несложную задачу. Предположим, что в базе данных есть сто авторов, и каждого автора имеется в базе данных по десятку книг. Требуется по тексту, или фрагменту из книги неизвестного автора определить, кто же написал этот текст. Разумеется, исследуемого фрагмента текста нет в базе данных.
Здесь в программе подготовлено, какими словами, как часто, и в каких сочетаниях пользовался каждый автор. Анализируя тестируемый текст, программа определяет, к какому автору ближе всего это сочетание. К кому ближе, того и называет эта программа.
По этому же принципу Google определяет качество текста.
Поисковик имеет базу данных слов (из самых авторитетных сайтов в этой отрасли), которые должны быть в тексте по этой теме, и ищет их в исследуемом тексте.
Чем больше совпадений, по словам, употреблённых в текстах, с самыми лучшими веб-страницами, тем выше качество исследуемой.
И ещё.
Представьте, что компьютерная программа поможет вам выбрать фильм, который понравится вам. Первоначально программа на вашем экране показывает названия всех имеющихся у неё фильмов.
Программа еще не знает ваших предпочтений, и вы отмечаете, из уже виденных фильмов какие вам не нравятся, перетягивая их в левую сторону. Те же фильмы, которые вы видели, и они вам понравились в правую. Так фильмы условно распределяются по виртуальной шкале от не понравившихся фильмов к тем, которые понравились.