谷歌搜尋排名如何運作 – 搜尋中的達爾文主義

谷歌搜尋排名如何運作 – 搜尋中的達爾文主義

搜尋聖經:

特色片段是否由與核心算法分開的特定排名算法驅動?

這是我的理論。 對我來說,這個想法持有(很多)水。

而且我並不孤單。 Eric EngeCindy KrumHannah Thorpe等專家也有同樣的想法。

為了試圖得到確認或對該理論的反駁,我問Gary Illyes這個問題:

精選代碼段的功能是否與10個藍色鏈接不同?

答案絕對讓我感到震驚。

他概述了一位新的搜尋工程師在開始在Google工作時學到了什麼。

請記住,本文中描述的系統被證實是正確的,但我得出的一些結論不是(斜體),而且這裡的所有數位都完全由我發明。

本文的目的是概述排名的功能。 不是個人排名因素,也不是他們的相對權重/重要性,也不是多候選人投標系統的內部運作方式。 那些仍然是一個超級秘密(我100%明白為什麼會這樣)。

排名如何在Google搜尋中發揮作用

排名因素是什麼?

有數百/數千個排名因素。 谷歌沒有告訴我們它們的詳細信息(在我看來,這似乎是合理的)。

他們確實告訴我們他們將它們分組:Topicality,Quality,PageSpeed, Freshness” ……>

這裡有幾點需要指出:

  • 這七個是我們可以依賴的實際排名因素(沒有特定的順序)。
  • 每個排名因子包括多個信號,例如,質量主要是PageRank,但也包括其他信號,結構化數據不僅包括Schema.org,還包括表格,列表,語義HTML5以及其他一些信號。

Google會計算每個排名因素的網頁分數。

Google排名因素示例像這樣的東西

請記住,在整篇文章中, 所有這些數位都是完全假設的。

排名因素如何為投標做出貢獻

谷歌採用個人排名因子得分並將它們組合起來計算總得分( 使用“出價”一詞 ,這對我來說非常有意義)。

重要的是,總出價是通過乘以這些得分來計算的。

Ranking Score Example Google像這樣的東西

總得分的上限為2到64的冪… 不是100%肯定,但我認為這就是Illyes所說的,所以也許它是對小麥和棋盤問題的參考,其中下半部分的數位棋盤是非常規模的,它實際上是一種故障安全緩衝區。

這意味著這些個人得分可以是單數,雙數,三數,甚至是四位數,總數不會達到上限。

這個非常高的上限也意味著谷歌可以繼續投入更多的因素,並且永遠不需要“挫傷”現有的分數來為新的分數騰出空間。

就在那裡,我的思緒已經在旋轉。 但它變得更好。

注意 – 一個單一的低分可以殺死一個出價

並且通過乘法計算總數的事實是非凡的洞察力。 為什麼? 因為任何低於1的單一分數都會嚴重妨礙該出價 ,無論其他分數如何。

低得分結果示例Google

看看得分坦克只是一個因素下降到略低於1.這足以讓這個頁面脫離爭論。

進一步降至1以下通常會將其扼殺。 可以克服小於1的排名因子。 但其他因素需要非常強大。

看看下面的數位,人們就會知道有多強。 忽視弱勢因素不是一個好策略。 努力使該因子高於1是一個很好的策略。

我在這裡的賭注是,我們(通常)在SEO行業中看到的超級令人印象深刻的“向上和正確的SEO勝利”示例是網站*僅僅*校正低於1的排名因素的示例。

非常低的得分結果示例

該系統獎勵那些具有良好分數的頁面。 在某些因素上表現良好但在其他因素上表現不佳的頁面總是很難。 平衡的方法獲勝。

感謝布倫特·D·佩恩Brent D Payne)做出這個偉大的比喻:“最好成為一個直接的C學生,而不是3 As和F”。

什麼是基於出價的排名看起來像

Google基於出價的排名示例這只是一個例子

優化競標以獲得最終排名

最高結果(比如10)被發送到第二個算法,該算法旨在優化排名並消除任何通過網路滑落的不可接受的結果。

這裡考慮的因素是不同的,似乎針對特定情況

這種重新計算可以提高或降低出價(或者可以設想保持相同)。

我的理解是,它最有可能降低出價。 我會更進一步,並建議這是一個過濾器,目前主要旨在阻止初始算法錯過的無關,低質量和黑帽內容。

因此,我們正在考慮可能看起來像這樣的最終出價。

谷歌精煉排名示例

請注意,在此示例中,一個結果得到一個零分,因此完全從考慮/消除中刪除(記住,因為我們正在相乘,任何單個零分數將保證總分也為零)。 這是非常激進的。 這是一個非常重要的事實,無論你如何看待它。

可以通過算法生成這樣的零。

我的猜測是零還可以作為實現一些手動操作的一種方式(這是我所說的相當大的跳躍,並且是我的 結論 ,並且決不會被谷歌的任何人證實)。

可以肯定的是,訂單會發生變化,我們會在網路/“10個藍色鏈接”中找到最終的結果列表。

如果這一天還不夠,那麼它現在變得非常有趣。

富元素是‘候選結果集’(我的期限,不是谷歌的)

候選結果集競爭第1頁上的位置

每種類型的結果/ 豐富的SERP結果類型使用此系統,Google可以為某個地點出價而建立的富元素數量沒有理論上的限制。

候選結果排名因素

術語“候選結果”和“候選結果集”來自我,而非來自Google

影響這些候選結果集中的排名的因素的組合必然是特定於每個因素,因為一些因素對於單個候選結果集是唯一的並且一些將不適用。

一個示例是適用於圖像候選結果集的alt標記,但不適用於其他人,或者是新聞候選結果集所必需的新聞站點地圖,但在其他人的計算中沒有位置。

候選結果集排名因子權重

每個因子的相對權重對於每個候選結果集也必然是不同的,因為每個因子以特定格式提供特定類型的信息。

目的是為用戶提供最合適的元素:

  • 內容本身。
  • 媒體格式。
  • 頁面上的位置。

例如,新聞將成為新聞中的重要加權因素,也許是精選片段的RankBrain。

候選結果集出價計算

每個候選結果集提供的出價以與第一個Web /藍色鏈接示例相同的方式計算(通過乘法, 並且我假設,使用第二個細化算法 )。

然後谷歌有多個候選人競標一個地方(或幾個地方,具體取決於類型)。

谷歌搜尋排名如何運作 - 搜尋中的達爾文主義

把它全部拉到一起為第1頁

候選結果相互競標

我最初的問題是關於精選片段,我確信來自該特定候選結果集的最高出價必須超過網路“贏”的最高結果。

對於其他人來說,這並沒有100%的意義。 所以我假設每個候選結果集的“獲勝”規則不同。

Rich Elements Winning Bids示例我用來做出這些獲勝選擇的規則是虛構的,而不是Google真正做到這一點的方式。

谷歌正在尋找能夠為用戶提供“更好”解決方案的豐富結果。

當它確定“更好”的候選結果時,該結果被賦予一個位置(以一個或多個經典藍色鏈接為代價)。

第1頁上富有元素的最終選擇

每個候選結果集都受到特定限制 – 並且所有候選結果集都服從於傳統的Web結果/經典藍色鏈接(至少目前為止)。

  • 一個結果,一個可能的位置(例如,精選片段,新聞)
  • 多個結果,多個可能的位置(例如圖像,影音)
  • 多個結果,一個可能的位置(例如新聞,輪播)

我的例子中的獲勝者是(記住我用來做出這些選擇的規則是虛構的,而不是Google真正做到這一點的方式)……

  • 新聞:未能超過#1網站出價,因此沒有足夠的相關性,也沒有贏得一席之地。
  • 圖片:我們有一位獲勝者。 分配的空間是5,所以其他4個免費搭車。
  • 影音:兩個比網路結果高出一籌,所以他們都得到了一席之地。
  • 精選片段:我們有幾位獲獎者。 但只使用了一個。 因為這是“答案”。
最終排名示例我們有最後一頁,它看起來像這樣。

由於地方被賦予了豐富的元素,較低位置的網路結果會落到第2頁。我們真的不應該把目光從藍色鏈接的消亡中拉下來。

我重申:我沒有關於如何將位置歸因於影音或圖像的信息 – 我用我自己發明的簡單系統而不是谷歌系統將位置歸因於他們。 🙂

結束 – 從我身上的一點理論

所有這最後一塊都是我最初的想法,因為我消化了這一切。 不屬於加里或谷歌。

搜尋結果中的達爾文主義

在我看來,一些富有的元素將“自然地”成長並越來越頻繁地贏得一席之地(特色片段是我們今天在行動中看到的一個例子)。

其他人將“自然地”縮小(移動設備上的經典藍色鏈接)。 有些人可能“自然地”完全消亡。 都非常達爾文!

這個系統很快就會消失

谷歌的“富元素排名”系統具有內置的擴展和適應結果/答案交付變化的能力。 自然搜尋!

新設備,新內容格式,個性化…… Google可以簡單地建立一個新的富元素,將其添加到系統並讓它競標一個地方。 當它比經典的藍色鏈接更合適時,它將在結果中贏得一席之地。 潛在地,隨著時間的推移,它在自然最適合的微時刻中占主導地位。

搜尋中的達爾文主義。 哇!

不了解你,但總而言之,我的思緒被吹噓了。

更多資源:


圖片來源

特色圖片及在線影像:由VéroniqueBarnard於2019年5月建立

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