Сышышь ты, выходи сюда,
поговорим !

Как будет выглядеть SEO в 2017 году?

  1. Машинное обучение
  2. Поведенческие факторы
  3. Социальные медиа
  4. суммирование

Каждый год я слышу, что SEO - это умирающий вид, и вопрос времени - это когда он свергается чем-то новым. Из года в год оказывается, что этот тип попрошайничества - полная чушь, и никто не может сказать, что будет дальше. Пока есть поисковые системы, мы будем связываться с оптимизацией. У нас уже был конец SEO и начало эры контент-маркетинга и ... Это не совсем похоже на прогнозы. Последнее обновление Pingwin только подтвердило это, потому что ссылки в 2017 году по-прежнему актуальны.

В моей сегодняшней статье я попытаюсь поднять несколько вопросов, которые могут совпадать с тем, как будут определены результаты поиска в 2017 году. Основываясь на наблюдении за тем, что в настоящее время оказывает большое влияние на позицию в поисковой системе, я выбрал 3 области - машинное обучение, поведенческие факторы и социальные сети. На мой взгляд, эти элементы существенно повлияют на позиции в 2017 году.

Машинное обучение

Это, безусловно, технология, которую Google будет активно развивать в ближайшем будущем. В процессе машинного обучения Google использует четыре основных области: распознавание речи, поиск и естественный язык, перевод предложений и их форм и подписывание изображений [1].

Новое резюме содержит различные типы картинок. Их решение состоит, например, в выборе всех плиток, содержащих дорожные знаки. Это процесс машинного обучения Google. Большинство интернет-пользователей даже не подозревают об этом, но считают это защитой от роботов. Google создает благодаря пользователям шаблоны, на основе которых он сможет распознать содержание изображения, например, есть ли здесь сладости, фрукты, дома, машины и т. Д. Возможно, что в будущем содержание изображений на сайте станет фактором ранжирования [2].

Естественный язык и стоящие перед ним проблемы - действительно сложный вопрос, особенно на таких диалектах, как польский. Создание моделей и классификация отдельных слов в некоторых языках чрезвычайно сложно. Примером является слово «замок» - оно может означать замок из песка, молнию для брюк, замок как здание, дверной замок, хоккейный замок и т. Д. Как машина может уловить контекст слова в предложении «Это замок»?

Мне кажется, что оптимизация, содержащая семантическое описание контента и кода с использованием, например, микроформатов, RDF или других технологий, используемых при построении семантических сетей, будет более важной в будущем при определении результатов поиска. Обширные нейронные сети, поддерживающие семантический поиск, - это будущее и начало web 3.0.

Google предоставил свой PredictionAPI [3], который позволяет сопоставлять шаблоны и создавать семантические описания. Это вопрос времени, когда эта технология начнет работать на таком уровне, что ошибки будут небольшими, и это будет важным фактором ранжирования.

Самое интересное, однако, что машинное обучение может использовать как последователи белых, так и черных шляп. Все как обычно будет зависеть от изобретательности и глубоких технических знаний позиционеров.

Все как обычно будет зависеть от изобретательности и глубоких технических знаний позиционеров

Поведенческие факторы

Поведение пользователей на сайте и непосредственно в результатах поиска является одним из факторов рейтинга Google. Влияние CTR на органические результаты является значительным для позиции сайта, и мне кажется, что значение этого параметра еще больше увеличится в 2017 году [4].

Время, которое пользователи Интернета проводят на сайте, способ поиска информации, выполнение транзакций, релевантность контента и т. Д. - все это факторы, значение которых при определении рейтинга позиций в результатах поиска должно возрасти.

Участие пользователей в зависимости от типа веб-сайта может быть разным, так как на целевой странице продаж будет размещаться контент, графика, видео, CTA и т. Д., В то время как простая страница компании, содержащая предложение, будет содержать описание и, возможно, цены на услуги. Мне кажется, что благодаря ранее описанному машинному обучению можно будет начать дифференцировать типы страниц. Я надеюсь, что рейтинг сайтов закончится фразами, которые не отражают то, что они содержат.

Вы можете получить очень точные, персонализированные результаты поиска, комбинируя машинное обучение с поведенческими факторами. Зарегистрировавшиеся пользователи давно наблюдали за своей рекламой. Вас также преследуют предложения магазинов, которые ежедневно проходят от вокзала до офиса? Случай? Я так не думаю. Я считаю, что Google будет продолжать двигаться в этом направлении.

Я считаю, что Google будет продолжать двигаться в этом направлении

Социальные медиа

Социальные сети - это очень важный канал, где мы делимся фотографиями, информацией, видео и т. Д. С нашими друзьями. Крупнейшие сайты социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Instagram, G +, LinkedIn, YouTube и т. Д., Имеют огромное количество страниц в поисковом индексе Google. Несмотря на то, что ссылки, ведущие с этих сайтов, чаще всего имеют параметр nofollow, они все равно имеют значение.

Публикация записей в блогах в профилях блоггеров на Facebook, G + или LinkedIn - это нечто обычное. Реакция людей на эти платформы очень важна. Если статья была не очень популярной - она ​​собирала меньше лайков, комментариев, комментариев и т. Д., С точки зрения пользователей поисковой системы, она не так ценна, как статья, которая нашла отражение в социальных сетях.

Оценивая поведение пользователей в социальных сетях, поисковая система может относиться к контенту как к ценному и высоко оценивать результаты поиска.

Кроме того, используя социальные сети, вы можете получить другие преимущества, например, поделиться своим сообщением с друзьями, благодаря которому оно достигает более широкой аудитории. В большинстве случаев это приводит к трафику на сайте и конверсиям. Предоставление поста человеком, который узнаваем, похоже на хит 6 в Тотолотке (с точки зрения трафика) [5].

суммирование

Все вышеперечисленные области тесно связаны друг с другом, и рассмотрение каждой из них при установлении органических результатов поиска либо происходит, либо произойдет в ближайшем будущем. Машинное обучение определенно окажет большое влияние на результаты поисковой выдачи. Также возможно, что страницы с описанием семантического кода будут обрабатываться Google преимущественно.

Поведенческие факторы являются обязательным элементом, ответственным за качество результатов поиска. Пользователь, находя то, что он искал, участвует в зависимости от того, какой тип материала он хочет получить.

Распространение контента и информации в социальных сетях - это то, что мы уже практикуем и что будем делать в будущем. Вовлечение друзей и знакомых в распространение контента, обеспечение охвата и распространение будет и впредь оставаться первоклассным инструментом для распространения контента. Оценка популярности контента должна оказать существенное влияние на результаты поиска.

Без поведенческих факторов другие 2 области не имели бы смысла, потому что наиболее важным является пользователь и то, что он получает в результатах поиска после ввода своего запроса.

Ссылаясь на введение, пока мы имеем дело с поисковыми системами, мы можем говорить о том, как SEO жив и здоров. Если у вас есть похожие мысли или вы не согласны с чем-то, я приглашаю вас к обсуждению в комментариях.

источники:
1. http://observer.com/2015/07/googles-ai-team-gave-us-the-lowdown-on-their-machine-learning-research/
2. https://developers.google.com/recaptcha/
3. https://cloud.google.com/prediction/docs/
4. https://moz.com/blog/does-organic-ctr-impact-seo-rankings-new-data
5. http://www.convinceandconvert.com/digital-marketing/do-social-signals-drive-seo/

Как машина может уловить контекст слова в предложении «Это замок»?
Вас также преследуют предложения магазинов, которые ежедневно проходят от вокзала до офиса?
Случай?