ÚJ ÉS LELEPLEZETT: A Google rangsorolása felhasználói jelek, a Google Chrome adatai és a webhelyek népszerűsége alapján: Mit mondanak a bírósági dokumentumok?
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. szeptember 6. / Frissítve: 2025. szeptember 6. – Szerző: Konrad Wolfenstein
ÚJ & Leleplezve: A Google rangsorolása felhasználói jelek, Google Chrome adatok és weboldalak népszerűsége alapján: Mit mondanak a bírósági dokumentumok – Kép: Xpert.Digital
A Google költséges, folyamatban lévő vitája az EU-val: Most jön a következő milliárd dolláros bírság
Mennyire fontosak a felhasználói jelek a Google rangsorolása szempontjából?
A felhasználói jelek fontossága a Google rangsorolásában régóta vitatott. Maga a Google is következetesen állította a múltban, hogy a közvetlen felhasználói jelek, például a kattintások, nem közvetlen rangsorolási tényezők. Az Egyesült Államokban a Google ellen folyamatban lévő trösztellenes per legújabb bírósági dokumentumai azonban teljesen más valóságot tárnak fel. Ezek a dokumentumok azt mutatják, hogy a felhasználói interakciók és a viselkedési adatok nemcsak fontos szerepet játszanak, de akár fontosabbak is lehetnek, mint a hagyományos PageRank algoritmus.
A közzétett bírósági dokumentumok első alkalommal nyújtanak átfogó betekintést a Google rangsorolási rendszereinek belső mechanizmusaiba. Világosan bizonyítják, hogy a Google a keresési folyamat minden egyes lépésében felhasználói adatokat használ – a webhely kezdeti feltérképezésétől az indexelésen át a keresési eredmények végső lekéréséig és rangsorolásáig.
Alkalmas:
- A Google-ítélet: A Monopolyt megerősítették, a feloszlatást elutasították, a tőzsde reakciója, és mik a feltételek?
Mit mutatnak a hivatalos bírósági dokumentumok a Google rangsorolási rendszeréről?
Az antitröszt eljárás részeként nyilvánosságra hozott dokumentumok közvetlenül a Google belső rendszereiből származnak, és példátlan részleteket tartalmaznak a keresőmotor működéséről. Ezeket a dokumentumokat az Egyesült Államok Igazságügyi Minisztériuma tette elérhetővé az „United States et al. kontra Google” ügyben.
Különösen sokatmondóak Dr. Eric Lehman, a Google korábbi kiváló mérnökének nyilatkozatai, aki 17 évig dolgozott a cégnél minőségi és rangsorolási kérdésekkel. Bírósági vallomásában kifejezetten megerősítette, hogy a Google kattintási adatokat használ rangsorolási célokra. Ugyanakkor elárulta, hogy a Google-t belső utasítás érte, hogy ne erősítse meg nyilvánosan ezt a felhasználást, mivel a SEO-szakértők ezeket az információkat felhasználhatják a keresési eredmények manipulálására.
A dokumentumok azt is mutatják, hogy a Google 15 éve folyamatosan tanul a felhasználói viselkedésből a keresési eredmények javítása érdekében. Minden egyes felhasználói interakció további tanulási adatokat biztosít a Google számára, és megmutatja, hogy mely keresési eredményeket ítélték különösen relevánsnak vagy hasznosnak.
Bővebben itt:
- Google trösztellenes eljárás bírósági dokumentuma PDF formátumban
- Mit tár fel a Google próbadokumentuma a kattintásokról, linkekről és egyéb rangsorolási jelekről?
- Új bírósági dokumentumok: Google Keresés felhasználói interakciók, felhasználói adatok és Chrome-adatok
- Google: Bírósági dokumentumok bizonyítják a felhasználói jelek fontosságát a rangsorolás szempontjából
Milyen szerepet játszik a titokzatos „Ragasztó” rendszer az adatgyűjtésben?
A Google „Glue” rendszere a felhasználói adatok gyűjtésének és elemzésének egyik kulcsfontosságú elemének bizonyul. Ez egy átfogó naplótábla a felhasználói tevékenységekről, amely sokkal részletesebb információkat rögzít, mint azt korábban gondolták.
A Glue rendszer szisztematikusan naplózza a következő típusú adatokat: a felhasználó pontos keresési lekérdezését, a nyelvre, a földrajzi helyre és a használt eszköztípusra vonatkozó részletes információkat, a keresési eredményoldalakon megjelenített összes tartalmat, beleértve a weboldalakat és a speciális SERP-funkciókat, a felhasználó által kattintott vagy az egérmutatóval megérintett elemek pontos feljegyzéseit, a felhasználó által a keresési eredményoldalon töltött pontos időt, valamint az eredeti keresési lekérdezés fejlesztésére szolgáló automatikusan generált értelmezéseket és javaslatokat.
Ez az átfogó adatgyűjtés lehetővé teszi a Google számára, hogy minden egyes keresésből tanuljon. A rendszer folyamatosan méri, hogy a felhasználók hogyan lépnek interakcióba a megjelenített eredményekkel, hogy folyamatosan javítsa a hasznos keresési eredmények előrejelzésének pontosságát. A gyűjtött adatok közvetlenül beépülnek a jövőbeli keresési eredmények értékelésébe és súlyozásába.
Hogyan működik a Navboost, és miért olyan fontos?
A Navboost a Google egyik legbefolyásosabb rangsorolási rendszerének tartják, bár működését sokáig félreértették. A SEO közösségben elterjedt feltételezésekkel ellentétben a Navboost nem egy komplex gépi tanulási rendszer, hanem lényegében egy nagyméretű táblázat, amely kattintási adatokat tárol.
Dr. Eric Lehman a bíróságon kifejezetten kijelentette: „A Navboost nem egy gépi tanuláson alapuló rendszer. Ez csak egy nagy táblázat.” Ez a táblázat rögzíti, hogy mely URL-ekre kattintottak, és milyen gyakran az egyes kereséseknél. Bár további adatmezők is léteznek, lényegében egy kattintási naplóról van szó.
A Navboost 2005-ben került bevezetésre, és azóta folyamatosan gyűjti a kattintási adatokat a keresési minőség javítása érdekében. Kezdetben ezeket az adatokat a Google Eszköztáron keresztül gyűjtötték, de később a Chrome böngészőt is hozzáadták további adatforrásként. A rendszer az elmúlt 13 hónap kattintási adatait tárolja, és ezeket használja fel a keresési eredmények relevanciájának értékelésére.
A Navboost funkcionalitása a különböző kattintástípusok elemzésén alapul. A „hosszú kattintások”, amelyek során a felhasználók hosszabb ideig maradnak egy oldalon, a relevancia és a minőség pozitív jelzéseinek tekinthetők. A „rövid kattintások”, amelyek során a felhasználók gyorsan visszatérnek a keresési eredmények oldalára, alacsony relevanciát vagy nem kielégítő tartalmat jeleznek.
Mi a RankEmbed BERT jelentősége a modern Google rangsorolás szempontjából?
A RankEmbed BERT a Google rangsorolási rendszerének egyik legfejlettebb összetevője. Ez a mélytanulási modell a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nyelvi megértési képességeit ötvözi a kifejezetten rangsorolásra kifejlesztett algoritmusokkal.
A rendszert két elsődleges adatforrással képezik ki: 70 napnyi átfogó keresési naplóval és emberi minőségellenőrök értékeléseivel. Ez a kombináció lehetővé teszi a modell számára, hogy mind valós felhasználói interakciókból, mind professzionális minőségértékelésekből tanuljon.
A RankEmbed BERT kivételes képességekkel rendelkezik a természetes nyelvi megértés terén. Bármely keresési lekérdezésről információt képes beépíteni a számításaiba, figyelembe véve a lekérdezés kontextusát és árnyalatait. A rendszer különösen hatékony az összetett, ritka vagy kétértelmű keresési lekérdezések, az úgynevezett „long tail lekérdezések” feldolgozásában.
A felhasználói műveletek és a minőségellenőrök értékelései segítik a modellt az előrejelzések pontosságának folyamatos értékelésében és javításában. Amikor a felhasználók fokozott elégedettséget mutatnak a keresési eredményekkel, a rendszer ezt az algoritmusok minőségének megerősítéseként értelmezi.
Hogyan használja a Google a Chrome adatait a rangsoroláshoz?
A Chrome böngésző adatai sokkal nagyobb szerepet játszanak a Google rangsorolásában, mint azt korábban nyilvánosan elismerték. A Google az asztali eszközökön több mint 63 százalékos, a mobileszközökön pedig 61,76 százalékos globális piaci részesedéssel példátlan adatbázissal rendelkezik a weboldalak népszerűségének felmérésére.
A bírósági dokumentumok egyértelmű bizonyítékokat tartalmaznak arra vonatkozóan, hogy a népszerűség, mint fontos rangsorolási jelzés, a Chrome látogatási adatain alapulhat. A felhasználók tényleges weboldalhasználata és a weboldallal való interakciója így közvetlenül hozzájárulhat annak népszerűségi besorolásához.
A különböző interakciótípusok értékelése különösen érdekes. Az aktív felhasználói interakciók, mint például az űrlapok kitöltése és elküldése, a tartalom intenzív görgetése vagy a vásárlások erősebb pozitív jeleket képviselhetnek, mint a más webhelyekről származó passzív linkek.
Ez a Chrome-alapú adat jelentős versenyelőnyt biztosít a Google-nek más keresőmotorokkal szemben. A versenytársak nem férnek hozzá ilyen mértékű összehasonlítható használati adatokhoz, ami jelentősen megnehezíti számukra a hasonlóan pontos rangsorolási algoritmusok kidolgozását.
Miért lehetnek fontosabbak a minőségi jelek, mint a PageRank?
A PageRank algoritmus hagyományos fontosságát látszólag elhomályosítják az újabb minőségi jelek. A bírósági dokumentumok a PageRank-et „egyetlen, ismert, jó forrástól való távolságra vonatkozó jelként” írják le. Ez a jellemzés a többi rangsorolási tényezőhöz képest jelentősen csökkent fontosságra utal.
Még beszédesebb a dokumentumokban szereplő kérdés: „Tudja, hogy a Google minőségi jelzésének legnagyobb része magából a weboldalból származik?” Ez a megfogalmazás arra utal, hogy egy weboldal belső tulajdonságai – mint például a tartalom minősége, a felhasználói élmény és a közvetlen felhasználói interakciók – ma már fontosabbak, mint a külső linkek.
A modern weboldal-értékelés egyre inkább a tényleges használati mintákra összpontosít, a linkeken alapuló elméleti tekintélyértékelések helyett. Míg a PageRank azon a feltételezésen alapul, hogy a linkek tekintélyt kölcsönöznek, az új rendszerek a tényleges felhasználói viselkedést és a tartalommal való valódi elégedettséget értékelik.
Ez a fejlemény tükrözi a Google elkötelezettségét az iránt, hogy olyan keresési eredményeket biztosítson, amelyek nemcsak elméletileg relevánsak, hanem a felhasználók számára gyakorlatilag is hasznosak. A közvetlen weboldalminőségi jelek és a valós felhasználói interakciók kombinációja lehetővé teszi a tartalom tényleges relevanciájának és minőségének pontosabb értékelését.
Javaslatunk: 🌍 Korlátlan elérés 🔗 Hálózatba kötött 🌐 Többnyelvű 💪 Erős eladások: 💡 Autentikus stratégiával 🚀 Az innováció találkozik 🧠 Intuíció
Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital
Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).
Bővebben itt:
A keresés jövője: Hogyan blokkolja a mesterséges intelligencia és a felhasználói jelek az új versenytársakat?
Milyen szerepet játszanak az emberi minőségellenőrök az algoritmusfejlesztésben?
Az emberi minőségellenőrök lényegesen központibb helyet foglalnak el a Google rangsorolási rendszerében, mint azt a vállalat nyilvánosan közölte. A bírósági dokumentumokból kiderül, hogy ezeknek az értékelőknek az értékeléseit közvetlen betanítási adatként használják a központi rangsorolási modellekhez.
Konkrétan a minőségellenőrök értékeléseit használják a RankEmbed és a RankEmbedBERT modellek betanításához használt két elsődleges adatforrás egyikeként. A másik adatforrás a 70 napos keresési naplók valós felhasználói interakciókkal. A professzionális értékelések és a valós felhasználói adatok kombinációja lehetővé teszi a mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy mind az objektív minőségi kritériumokat, mind a szubjektív felhasználói preferenciákat figyelembe vegyék.
Dr. Pandu Nayak, a Google keresési részlegének alelnöke a bíróságon megerősítette, hogy az értékelők által betanított RankEmbedBERT modellek jelentősen javították a Google teljesítményét az összetett, ritka keresési lekérdezéseknél. Ezek a modellek jelentős javulást mutattak, különösen a hosszú lekérdezéseknél, ahol a nyelvi megértés kulcsfontosságú.
A minőségértékelők a részletes „Search Quality Rater Guidelines” (Keresési Minőségértékelői Útmutató) szerint értékelik a weboldalakat, amelyek olyan kritériumokat tartalmaznak, mint a Tapasztalat, Szakértelem, Hitelesség és Megbízhatóság (EEAT). Értékeléseik „alapvető adatként” szolgálnak az algoritmusok fejlesztésében, és így közvetve befolyásolják több milliárd weboldal értékelését.
Hogyan befolyásolja a felhasználói viselkedés a feltérképezést és az indexelést?
A felhasználói viselkedés messzemenő hatással van a keresőmotor alapvető folyamataira, messze túlmutatva a végső rangsoroláson. A Google a keresési folyamat legkorábbi szakaszaiból származó felhasználói adatokat használ fel annak meghatározására, hogy mely webhelyeket, milyen sorrendben és milyen gyakran feltérképezze.
Ennek a felhasználóvezérelt feltérképezési stratégiának a célja, hogy a keresési index a lehető legszélesebb téma- és forráskört fedje le, miközben friss, releváns találatokat jelenít meg. Azok a webhelyek, amelyek gyakori és pozitív felhasználói interakciókat tapasztalnak, általában gyakrabban kerülnek feltérképezésre, hogy gyorsabban rögzítsék a változásokat és az új tartalmakat.
Ezzel szemben a ritka feltérképezés azt jelezheti, hogy a tartalom minőségének javítására vagy egy elkötelezettebb közönség kialakítására van szükség. A Google minden webhelyhez kiszámít egy úgynevezett spam pontszámot, amelyet a feltérképezési döntéseknél is figyelembe vesznek.
A Google indexében minden dokumentumhoz egyedi DocID tartozik, amely számos jelet és attribútumot tartalmaz. Ezek közé tartoznak a felhasználói szándékon alapuló népszerűségi mérések, a kattintási adatok és a visszajelzési rendszerek, mint például a Navboost és a Glue, valamint az átfogó minőségi és tekintélymutatók.
Milyen gyakorlati következményekkel járnak ezek a megállapítások a weboldalak üzemeltetői számára?
A bírósági dokumentumokból származó információk messzemenő következményekkel járnak mindenki számára, aki weboldalakat üzemeltet vagy SEO stratégiákat fejleszt. A legfontosabb tanulság az, hogy a valódi felhasználói interakciók és elégedettség központi szerepet játszanak a keresőmotorok sikerében.
A weboldal tulajdonosoknak elsősorban a tényleges felhasználói élmény javítására kell összpontosítaniuk a hagyományos SEO taktikák helyett. Ez magában foglalja a betöltési sebesség optimalizálását, a használhatóság javítását, a kiváló minőségű, releváns tartalom biztosítását, valamint olyan weboldal-struktúra kialakítását, amely arra ösztönzi a felhasználókat, hogy hosszabb ideig maradjanak és több oldalt látogassanak meg.
Különös figyelmet kell fordítani a felhasználói elégedettség jelzéseire. Ilyenek például az alacsony visszafordulási arányok, a hosszú tartózkodási idők, a gyakori visszatérő látogatók és az aktív interakciók, például a hozzászólások, az űrlapkitöltések vagy a vásárlások. A Google ezeket a jelzéseket a minőség és a relevancia erős mutatóinak tekinti.
Az eredmények rávilágítanak a tartalomminőség fontosságára tágabb értelemben is. Nem csak a technikai SEO-szempontokról van szó, hanem olyan tartalom létrehozásáról, amely valódi értéket kínál és megfelel a felhasználói igényeknek. Ez megfelel az EEAT kritériumainak, amelyeket az emberi minőségellenőrök is alkalmaznak.
Mit jelentenek ezek a fejlemények a keresőoptimalizálás jövője szempontjából?
A leleplezések alapvető változást jeleznek a keresőoptimalizálásban, a technikai manipulációtól egy valóban felhasználóközpontú megközelítés felé haladva. A hagyományos SEO-gyakorlatok, amelyek elsősorban a kulcsszó-sűrűségre, a backlinképítésre és a technikai trükkökre összpontosítottak, egyre inkább veszítenek jelentőségükből.
A SEO jövője a holisztikus megközelítések kidolgozásában rejlik, amelyek a valós felhasználói igényekre összpontosítanak. Ehhez mélyebben meg kell érteni a célközönséget, problémáikat és szükségleteiket, valamint képesnek kell lenni olyan megoldások kidolgozására, amelyek túlmutatnak a felszínes kulcsszóoptimalizáláson.
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia rendszerei, mint például a RankEmbed és a BERT, továbbra is egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert. Ezeket a rendszereket úgy tervezték, hogy megértsék a keresési lekérdezések mögött rejlő kontextust és szándékot, és ennek megfelelően azonosítsák a releváns tartalmat. A weboldalak üzemeltetőinek meg kell tanulniuk optimalizálni ezeket az intelligens rendszereket, ahelyett, hogy egyszerűen algoritmusokat manipulálnának.
A különböző Google-termékekből, különösen a Chrome-ból származó felhasználói adatok integrációja valószínűleg továbbra is növekedni fog. Ez megerősíti az egységes, kiváló minőségű felhasználói élmény fontosságát minden kapcsolódási ponton.
Hogyan reagál a Google ezekre a leleplezésekre?
A Google eddig csak korlátozott válaszokat adott a bírósági dokumentumokban feltárt konkrét információkra. A vállalat továbbra is fenntartja hivatalos álláspontját, miszerint a kattintások „nem közvetlen rangsorolási tényezők”, ami technikailag lehet, hogy helyes, de elhomályosítja a kattintási adatok felhasználásának árnyalt valóságát a bonyolultabb rendszerekben.
A jogi eljárások azonban arra kényszerítették a Google-t, hogy átláthatóbbá tegye algoritmusainak bizonyos aspektusait. A 2025. szeptemberi bírósági ítélet részeként a Google-t kötelezte bizonyos keresési index- és használati adatok megosztására a versenytársakkal.
Ugyanakkor a Google aktívan dolgozik azon, hogy csökkentse a hagyományos keresési módszerektől való függőségét. A mesterséges intelligencia által vezérelt funkciók, például a mesterséges intelligencia áttekintésének fokozott integrációja és a chatbot funkcionalitás fejlesztése a szabályozási nyomásra és a mesterséges intelligencia-szolgáltatók, például az OpenAI részéről tapasztalható növekvő versenyre adott válaszként tekinthető.
A vállalat valószínűleg továbbra is törekedni fog a rangsorolási algoritmusok részleteinek védelmére, miközben megfelel a szabályozási követelményeknek. Az átláthatóság és a manipuláció elleni védelem egyensúlyának megteremtése továbbra is kulcsfontosságú kihívást jelent.
Milyen hatással vannak ezek a megállapítások a keresőmotor-piaci versenyre?
A leleplezések rávilágítanak a Google versenytársai előtt álló hatalmas strukturális problémára. A Chrome böngésző adatainak, a kiterjedt keresési naplóknak és a fejlett mesterséges intelligencia rendszereknek a kombinációja jelentős akadályokat gördít az alternatív keresőmotorok piacra lépése elé.
Az olyan versenytársak, mint a Bing, a DuckDuckGo és az új, mesterséges intelligenciával működő keresőmotorok nem férnek hozzá ilyen mértékű összehasonlítható felhasználói adatokhoz. Ez jelentősen megnehezíti számukra a hasonlóan pontos és felhasználóközpontú rangsorolási algoritmusok kidolgozását. A Google adatelőnye önmagát erősítő: a jobb keresési eredmények több felhasználót eredményeznek, ami viszont több adatot és jobb algoritmusokat tesz lehetővé.
A 2025 szeptemberi bírósági ítélet, amely előírja a Google számára bizonyos adatok „minősített versenytársakkal” való megosztását, elméletileg csökkentheti ezeket az akadályokat. A „minősített versenytársak” gyakorlati megvalósítása és meghatározása azonban továbbra sem világos.
Érdekes módon a bíró értékelése, miszerint a mesterséges intelligencia alapú chatbotok és a generatív mesterséges intelligencia fejlesztése több mint egy évtized után először „komoly kilátásokat” teremt egy olyan termékre, amely kihívást jelenthet a Google piaci dominanciája ellen. Ez arra utal, hogy a verseny nem a hagyományos keresőmotorokból, hanem teljesen új, mesterséges intelligencia alapú információhozzáférési rendszerekből jöhet.
Mit tanulhatunk ezekből a történelmi leleplezésekből?
A Google antitrust ügyének bírósági dokumentumai megrengették a világ legfontosabb keresőmotorjának működésével kapcsolatos alapvető feltételezéseket. Egyértelműen bizonyítják, hogy a felhasználói jelek sokkal központibb szerepet játszanak, mint azt a Google évek óta nyilvánosan kommunikálja.
A legfontosabb felismerés az, hogy a Google valójában egy rendkívül összetett, különböző rendszerekből álló ökoszisztémát működtet, amelyek mindegyike másképp hasznosítja a felhasználói adatokat. A Navboosttól a Glue rendszeren át a RankEmbed BERT-ig – mindezek az összetevők úgy vannak kialakítva, hogy tanuljanak a valós felhasználói interakciókból, és ennek megfelelően optimalizálják a keresési eredményeket.
A weboldalak üzemeltetői és a SEO szakemberek számára ez egyértelmű üzenetet küld: A hangsúlynak végre a technikai manipulációról a felhasználók számára valódi hozzáadott érték megteremtésére kell áttevődnie. A felszínes SEO trükkök korszaka mindenképpen lejárt. A keresési eredményekben való sikerhez egyre inkább holisztikus megközelítésre van szükség a felhasználói élmény terén.
A leleplezések fontos kérdéseket vetnek fel a piaci erővel és a tisztességes versennyel kapcsolatban is. A Google Chrome-adatokhoz való hozzáférése és az ebből eredő versenyelőnyök jól mutatják, milyen nehéz a versenytársak számára, hogy megvethessék a lábukat ezen a piacon. A szabályozási intézkedések, bármennyire is korlátozottak, az első lépést jelentik a tisztességesebb versenykörnyezet helyreállítása felé.
Végső soron a dokumentumok megerősítik azt, amit sok SEO-szakértő régóta gyanított: a Google valóban értékeli a felhasználók elégedettségét a keresési eredményekkel, és ezt az információt felhasználja algoritmusainak folyamatos fejlesztésére. Végre elmúltak azok az idők, amikor ezeket a feltételezéseket találgatásként el lehetett vetni.
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.