谷歌大数据算法将重点从关键词转移到内容

1998年,Larry Page和Sergey Brin创立谷歌公司。当时大多数人都认为这只是另一个搜索引擎罢了。但是,谷歌发现了使用大数据的创新方法,其中涉及使用分层加权算法来跟踪到达全球互联网上每个网页的入站链接。

这种PageRank算法是谷歌公司与竞争对手区分开来的唯一方法。具有讽刺意味的是,谷歌公司在地图上的这种算法逐渐被自己的工程师淘汰了。他们正在逐渐将注意力转向具有有价值内容的出版商。

虽然谷歌公司的搜索算法的整体方法会有所不同,但有一点将保持不变。大数据对于确定网页排名和搜索引擎优化(SEO)的历史至关重要。

大数据将如何在谷歌未来的搜索算法发挥作用?

十多年前,Search Engine Watch发表了一篇关于大数据对搜索引擎优化的影响的文章。他们引用了Sergey Brin的一句话,声称谷歌正在把注意力转向语义内容。

“搜索框第一次没有真正搜索一个字符串……它实际上是在搜索我知道的那个人,”Brin表示,“用户的真实反馈对于搜索非常有用。我们已经有了很多这些信号,但是我们总是可以使用更多数据,我们总是可以使用更好的相关性,并且总是可以使用更多的数据来生成这些信号。”

谷歌机器人更依赖于机器学习,而不是谷歌诞生之初。他们在场景的内容中更好地理解不同的词语。尽管他们的分割测试发现,在算法中包含Page Rank仍然会带来更高质量的搜索结果,但相关内容的重要性正在发挥比以往更为突出的作用。

算法改变对网站运营商意味着什么?

网站运营商总是需要仔细监控谷歌最近的算法更改。从PageRank到质量内容的转变是最深刻的变化之一。但是,它也将奖励网站运营商专注于提供高质量的内容。以下是大数据和机器学习正在改变SEO的规则的一些方法。

企业将需要专注于创造更高质量和更准确的内容

在互联网的发展早期,网站可以通过用他们的目标关键词充斥他们的内容来提高他们的排名。只要他们找到了正确的关键字平衡,他们会在搜索引擎中排名更高。搜索引擎试图自然而然地惩罚那些习惯于关键词的品牌,但聪明的SEO们一直都在想这件事。

对质量内容的关注已经淡化了关键字密度的价值。企业需要专注于制作与内容相关的高质量内容,而不是专注于在页面上获得正确的关键词。谷歌机器人正在使用机器学习技术来抓取权威页面,以了解目标关键字与周围内容中其他词语之间的关系。将来,他们将能够发现错误的信息,并据此对网站进行处罚。他们已经采取了第一个谷歌熊猫更新的步骤,但未来的算法将提前几年。

这对企业来说意味着什么?他们需要专注于通过使用实际的专家来创建权威内容。

SERP排名会更稳定

SERP排名与pagerank算法相差甚远。有许多的原因:

?谷歌工程师不断改变算法,以不同的方式加权链接。

?他们经常禁止或降低内容泛滥的网站的级别,降低从中获得链接的网站SERP排名。

?使用黑帽SEO技术,竞争者可以在短时间内轻松获得大量链接。当然,其排名会在被处罚后反弹。与此同时,他们可能会诱使其他网站尝试采用类似的侵略性SEO策略,这将在整个网络中造成不良影响。

由于创建高质量的内容比推送链接垃圾邮件更难,这将SEO排名更加持续稳定。