НОВОСТИ И РАСКРЫТИЯ: Рейтинг Google на основе пользовательских сигналов, данных Google Chrome и популярности веб-сайтов: что говорится в судебных документах – Изображение: Xpert.Digital
Google Insider: Непреднамеренное разглашение важной информации о SEO через судебные документы в рамках антимонопольного дела в США
Насколько важны пользовательские сигналы для ранжирования в Google?
Важность пользовательских сигналов для ранжирования в Google давно является предметом споров. Сам Google последовательно утверждал, что прямые пользовательские сигналы, такие как клики, не являются прямыми факторами ранжирования. Однако недавние судебные документы по продолжающемуся антимонопольному делу против Google в США раскрывают совершенно иную реальность. Эти документы показывают, что взаимодействие с пользователями и поведенческие данные не только играют значительную роль, но могут быть даже важнее, чем традиционный алгоритм PageRank.
Опубликованные судебные документы впервые дают всестороннее представление о внутренних механизмах системы ранжирования Google. Они ясно демонстрируют, что Google использует данные пользователей на каждом этапе процесса поиска — от первоначального сканирования и индексирования веб-сайта до окончательного извлечения и ранжирования результатов поиска.
В связи с этим:
Что раскрывают официальные судебные документы о системе ранжирования Google?
Документы, обнародованные в рамках антимонопольного разбирательства, получены непосредственно из внутренних систем Google и содержат беспрецедентные подробности о работе поисковой системы. Эти документы были предоставлены Министерством юстиции США в рамках дела «Соединенные Штаты и др. против Google».
Особенно показательными являются заявления доктора Эрика Лемана, бывшего ведущего инженера Google, проработавшего в компании 17 лет над вопросами качества и ранжирования. В своих показаниях в суде он прямо подтвердил, что Google использует данные о кликах для ранжирования. В то же время он сообщил, что Google получил внутреннее указание не подтверждать это публично, поскольку SEO-специалисты могли бы использовать эту информацию для манипулирования результатами поиска.
Документы также показывают, что Google на протяжении 15 лет непрерывно обучается на основе поведения пользователей, чтобы улучшать результаты поиска. Каждое взаимодействие пользователя предоставляет Google дополнительные обучающие данные и показывает, какие результаты поиска были сочтены особенно релевантными или полезными.
Более подробная информация здесь:
- Документы суда по антимонопольному делу Google в формате PDF
- Что показывают документы Google о результатах тестирования: клики, ссылки и другие сигналы ранжирования
- Новые судебные документы: взаимодействие пользователей с поиском Google, пользовательские данные и данные Chrome
- Google: Судебные документы раскрывают важность пользовательских сигналов для ранжирования
Какую роль играет загадочная система «связей» в сборе данных?
Система Google "Glue" оказывается ключевым компонентом в сборе и анализе пользовательских данных. Это всеобъемлющая таблица журналов активности пользователей, которая содержит значительно более подробную информацию, чем считалось ранее.
Система Glue систематически регистрирует следующие типы данных: точный поисковый запрос пользователя, подробную информацию о языке, географическом местоположении и типе используемого устройства, весь контент, отображаемый на страницах результатов поиска, включая веб-страницы и специальные элементы SERP, точные записи о том, на что пользователь нажимал или что касался при наведении курсора мыши, точную продолжительность пребывания пользователя на странице результатов поиска, а также автоматически сгенерированные интерпретации и предложения по улучшению исходного поискового запроса.
Этот всеобъемлющий сбор данных позволяет Google учиться на каждом поисковом запросе. Система постоянно измеряет, как пользователи взаимодействуют с отображаемыми результатами, чтобы постоянно повышать точность прогнозирования полезных результатов поиска. Собранные данные напрямую влияют на оценку и взвешивание будущих результатов поиска.
Как работает Navboost и почему он так важен?
Navboost считается одной из самых влиятельных систем ранжирования Google, хотя принцип её работы долгое время оставался неясным. Вопреки распространённым заблуждениям в SEO-сообществе, Navboost — это не сложная система машинного обучения, а, по сути, большая таблица, хранящая данные о кликах.
Доктор Эрик Леман прямо заявил в суде: «Navboost — это не система машинного обучения. Это просто большая электронная таблица». Эта таблица записывает для каждого поискового запроса, по какому URL-адресу был сделан клик и как часто. Хотя существуют и другие поля данных, по сути, это журнал кликов.
Система Navboost была представлена в 2005 году и с тех пор постоянно собирает данные о кликах пользователей для улучшения качества поиска. Первоначально эти данные собирались через панель инструментов Google; позже в качестве дополнительного источника данных был добавлен браузер Chrome. Система хранит данные о кликах за последние 13 месяцев и использует их для оценки релевантности результатов поиска.
Функционал Navboost основан на анализе различных типов кликов. «Длительные клики», когда пользователи остаются на странице в течение продолжительного времени, считаются положительными сигналами релевантности и качества. «Короткие клики», когда пользователи быстро возвращаются на страницу результатов поиска, напротив, указывают на низкую релевантность или неудовлетворительный контент.
В чём заключается значение RankEmbed BERT для современного ранжирования в Google?
RankEmbed BERT — один из самых передовых компонентов системы ранжирования Google. Эта модель глубокого обучения сочетает в себе возможности понимания естественного языка BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) с алгоритмами, специально разработанными для ранжирования.
Система обучается с использованием двух основных источников данных: журналов поиска за 70 дней и оценок экспертов по качеству. Такое сочетание позволяет модели обучаться как на основе реального взаимодействия с пользователями, так и на основе профессиональных оценок качества.
RankEmbed BERT обладает исключительными возможностями понимания естественного языка. Он может включать информацию о каждом поисковом запросе в свои вычисления, учитывая контекст и нюансы запроса. Система оказывается особенно эффективной при обработке сложных, редких или неоднозначных поисковых запросов, так называемых «длиннохвостых запросов».
Действия пользователей и оценки качества постоянно помогают модели оценивать и повышать точность своих прогнозов. Когда пользователи демонстрируют повышенную удовлетворенность результатами поиска, система интерпретирует это как подтверждение качества своих алгоритмов.
Как Google использует данные Chrome для ранжирования?
Данные браузера Chrome играют гораздо большую роль в ранжировании Google, чем это принято считать. Имея глобальную долю рынка более 63 процентов на настольных устройствах и даже 61,76 процента на мобильных устройствах, Google обладает беспрецедентной базой данных для оценки популярности веб-сайтов.
В судебных документах четко указано, что популярность, как важный показатель ранжирования, может основываться на данных о посещениях сайта Chrome. Таким образом, фактическое использование сайта и взаимодействие пользователей с ним могут напрямую влиять на его рейтинг популярности.
Особый интерес представляет оценка различных типов взаимодействия. Активное взаимодействие пользователей, такое как заполнение и отправка форм, интенсивное пролистывание контента или совершение покупок, может представлять собой более сильный положительный сигнал, чем пассивные ссылки с других веб-сайтов.
Эти данные, полученные с помощью Chrome, дают Google значительное конкурентное преимущество перед другими поисковыми системами. У конкурентов нет доступа к сопоставимым данным об использовании в таком масштабе, что значительно затрудняет разработку аналогично точных алгоритмов ранжирования.
Почему сигналы качества могут быть важнее, чем PageRank?
Традиционное значение алгоритма PageRank, похоже, отходит на второй план из-за появления новых сигналов, указывающих на качество. В судебных документах PageRank описывается как «единичный сигнал, указывающий на расстояние от заведомо хорошего источника». Такая характеристика предполагает значительно меньшую важность по сравнению с другими факторами ранжирования.
Ещё более показателен вопрос из документов: «Понимаете ли вы, что большая часть сигнала Google о качестве исходит от самого веб-сайта?» Эта формулировка предполагает, что внутренние качества веб-сайта — такие как качество контента, удобство использования и прямое взаимодействие с пользователями — теперь важнее внешних ссылок.
Современные системы ранжирования веб-сайтов все чаще фокусируются на реальных моделях использования, а не на теоретических оценках авторитета, основанных на обратных ссылках. В то время как PageRank основан на предположении, что обратные ссылки передают авторитет, новые системы оценивают фактическое поведение пользователей и подлинную удовлетворенность контентом.
Это нововведение отражает стремление Google предоставлять результаты поиска, которые не только теоретически релевантны, но и практически полезны для пользователей. Сочетание прямых сигналов качества с веб-сайта и реального взаимодействия с пользователями позволяет более точно оценить фактическую релевантность и качество контента.
Наша рекомендация: 🌍 Безграничный охват 🔗 Взаимосвязь 🌐 Многоязычность 💪 Эффективность продаж: 💡 Подлинность в сочетании со стратегией 🚀 Инновации в сочетании с 🧠 Интуицией
От локального к глобальному: малые и средние предприятия завоевывают мировой рынок благодаря продуманной стратегии - Изображение: Xpert.Digital
В эпоху, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в создании аутентичного, персонализированного и широкомасштабного присутствия. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, позиционирующее себя как сочетание отраслевого центра, блога и представителя бренда. Оно объединяет преимущества коммуникационных и торговых каналов на единой платформе и позволяет публиковать контент на 18 языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Google News, а также рассылка для прессы, насчитывающая около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это является решающим фактором во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).
Более подробная информация здесь:
Будущее поиска: как ИИ и пользовательские сигналы блокируют появление новых конкурентов
Какова роль специалистов по контролю качества в разработке алгоритмов?
Оценщики качества занимают значительно более центральное место в системе ранжирования Google, чем компания публично заявляла. Судебные документы показывают, что оценки этих оценщиков используются в качестве прямых обучающих данных для основных моделей ранжирования.
В частности, оценки экспертов по качеству используются в качестве одного из двух основных источников данных для обучения моделей RankEmbed и RankEmbedBERT. Другим источником данных являются журналы поиска за 70 дней, содержащие реальные взаимодействия пользователей. Такое сочетание профессиональных отзывов и реальных данных пользователей позволяет системам искусственного интеллекта учитывать как объективные критерии качества, так и субъективные предпочтения пользователей.
Доктор Панду Наяк, вице-президент Google по поиску, подтвердил в суде, что модели RankEmbedBERT, обученные экспертами, значительно улучшили производительность Google при обработке сложных и редких поисковых запросов. Эти модели показали особенно значительные улучшения для запросов с длинным хвостом, где понимание языка имеет решающее значение.
Эксперты по оценке качества оценивают веб-сайты в соответствии с подробными «Руководящими принципами оценки качества поиска», которые включают такие критерии, как опыт, экспертность, авторитетность и надежность (EEAT). Их оценки используются в качестве «фундаментальных наборов данных» при разработке алгоритмов и, таким образом, косвенно влияют на оценку миллиардов веб-сайтов.
Как поведение пользователей влияет на сканирование и индексирование?
Поведение пользователей оказывает далеко идущее влияние на фундаментальные процессы поисковой системы, выходящее далеко за рамки окончательного ранжирования. Google использует данные о пользователях с самых ранних этапов процесса поиска, чтобы определить, какие веб-сайты следует индексировать, в каком порядке и с какой частотой.
Цель этой стратегии индексирования, ориентированной на пользователей, заключается в обеспечении того, чтобы поисковый индекс охватывал максимально широкий спектр тем и источников, предоставляя при этом актуальные и релевантные результаты. Веб-сайты, которые часто и позитивно взаимодействуют с пользователями, как правило, индексируются чаще, чтобы быстрее фиксировать изменения и новый контент.
И наоборот, нечастое сканирование может указывать на необходимость улучшения качества контента или формирования более вовлеченной аудитории. Google рассчитывает так называемый спам-рейтинг для каждого веб-сайта, который также учитывается при принятии решений о сканировании.
Каждый документ в индексе Google получает уникальный DocID, который содержит множество сигналов и атрибутов. К ним относятся показатели популярности, основанные на намерениях пользователей, данные о кликах и системах обратной связи, таких как Navboost и Glue, а также комплексные показатели качества и авторитетности.
Какие практические последствия эти выводы имеют для операторов веб-сайтов?
Информация, содержащаяся в судебных документах, имеет далеко идущие последствия для всех, кто управляет веб-сайтами или разрабатывает SEO-стратегии. Самый важный вывод заключается в том, что подлинное взаимодействие с пользователями и их удовлетворенность играют центральную роль в ранжировании в поисковых системах.
Владельцам веб-сайтов следует в первую очередь сосредоточиться на улучшении пользовательского опыта, а не на традиционных методах SEO. Это включает в себя оптимизацию скорости загрузки, улучшение удобства использования, предоставление высококачественного и релевантного контента, а также разработку структуры веб-сайта, которая побуждает пользователей дольше оставаться на сайте и посещать больше страниц.
Особое внимание следует уделять признакам удовлетворенности пользователей. К ним относятся низкий показатель отказов, длительное время пребывания на сайте, частое возвращение посетителей и активное взаимодействие, такое как комментарии, заполнение форм или покупки. Google считает эти сигналы важными индикаторами качества и релевантности.
Эти результаты также подчеркивают важность качества контента в более широком смысле. Речь идет не только о технических аспектах SEO, но и о создании контента, который предлагает реальную дополнительную ценность и отвечает потребностям пользователей. Это соответствует критериям EEAT, которые также применяются экспертами по оценке качества.
Что означают эти события для будущего поисковой оптимизации?
Эти разоблачения знаменуют собой фундаментальный сдвиг в поисковой оптимизации, отход от технических манипуляций к подлинной ориентации на пользователя. Традиционные методы SEO, которые в основном фокусировались на плотности ключевых слов, построении обратных ссылок и технических уловках, все больше теряют свою актуальность.
Будущее SEO заключается в разработке целостных подходов, ориентированных на реальные потребности пользователей. Это требует более глубокого понимания целевой аудитории, её проблем и потребностей, а также способности разрабатывать решения, выходящие за рамки поверхностной оптимизации ключевых слов.
Системы машинного обучения и искусственного интеллекта, такие как RankEmbed BERT, будут продолжать приобретать все большее значение. Эти системы предназначены для понимания контекста и намерений, стоящих за поисковыми запросами, и соответствующего определения релевантного контента. Владельцам веб-сайтов необходимо научиться оптимизировать сайты для этих интеллектуальных систем, а не просто манипулировать алгоритмами.
Интеграция пользовательских данных из различных продуктов Google, особенно Chrome, вероятно, будет и дальше усиливаться. Это подчеркивает важность обеспечения единообразного и высококачественного пользовательского опыта на всех этапах взаимодействия.
Как Google реагирует на эти разоблачения?
Компания Google пока отреагировала на конкретные разоблачения, содержащиеся в судебных документах, лишь в ограниченной степени. Компания продолжает придерживаться своей официальной позиции, согласно которой клики «не являются прямым фактором ранжирования», что, возможно, технически верно, но скрывает тонкие нюансы использования данных о кликах в более сложных системах.
Однако судебные разбирательства вынудили Google быть более прозрачным в отношении некоторых аспектов своих алгоритмов. В рамках решения суда от сентября 2025 года Google был обязан делиться определенными данными об индексации и использовании поисковых систем с конкурентами.
В то же время Google активно работает над снижением своей зависимости от традиционных методов поиска. Расширение интеграции функций на основе ИИ, таких как обзоры ИИ и разработка функций чат-ботов, можно рассматривать как ответ на регуляторное давление и растущую конкуренцию со стороны поставщиков ИИ, таких как OpenAI.
Компания, вероятно, продолжит пытаться защитить детали своих алгоритмов ранжирования, одновременно соблюдая нормативные требования. Баланс между прозрачностью и защитой от манипуляций остается ключевой проблемой.
Какое влияние эти результаты окажут на конкуренцию на рынке поисковых систем?
Эти разоблачения подчеркивают огромную структурную проблему для конкурентов Google. Сочетание данных браузера Chrome, обширных журналов поисковых запросов и передовых систем искусственного интеллекта создает значительные барьеры для выхода на рынок альтернативных поисковых систем.
Конкуренты, такие как Bing, DuckDuckGo или новые поисковые системы на основе ИИ, не имеют доступа к сопоставимым пользовательским данным в таком масштабе. Это значительно затрудняет разработку для них столь же точных и ориентированных на пользователя алгоритмов ранжирования. Преимущество Google в отношении данных самоподкрепляется: лучшие результаты поиска приводят к увеличению числа пользователей, что, в свою очередь, позволяет получать больше данных и создавать более совершенные алгоритмы.
Решение суда от сентября 2025 года, обязывающее Google делиться определенными данными с «квалифицированными конкурентами», теоретически может снизить эти барьеры. Однако практическая реализация и определение «квалифицированных конкурентов» остаются неясными.
Оценка судьи интересна: разработка чат-ботов на основе ИИ и генеративного ИИ впервые за более чем десятилетие создает «серьезную перспективу» для продукта, способного бросить вызов доминированию Google на рынке. Это говорит о том, что конкуренция может исходить не от традиционных поисковых систем, а от совершенно новых систем доступа к информации на основе ИИ.
Чему мы можем научиться из этих исторических откровений?
Судебные документы по антимонопольному делу Google поколебали фундаментальные представления о том, как работает самая важная в мире поисковая система. Они ясно показывают, что сигналы от пользователей играют гораздо более важную роль, чем Google публично заявлял на протяжении многих лет.
Самое важное открытие заключается в том, что Google фактически управляет чрезвычайно сложной экосистемой различных систем, каждая из которых использует данные пользователей по-своему. От Navboost до системы Glue и RankEmbed BERT — все эти компоненты разработаны для обучения на основе реального взаимодействия пользователей и соответствующей оптимизации результатов поиска.
Для владельцев сайтов и SEO-специалистов это недвусмысленный сигнал: акцент наконец-то должен сместиться с технических манипуляций на создание реальной добавленной ценности для пользователей. Эпоха поверхностных SEO-трюков определенно закончилась. Успех в результатах поиска все чаще требует целостного подхода к пользовательскому опыту.
Эти разоблачения также поднимают важные вопросы о рыночной власти и честной конкуренции. Доступ Google к данным Chrome и вытекающие из этого конкурентные преимущества демонстрируют, насколько сложно конкурентам закрепиться на этом рынке. Однако эти регуляторные меры, какими бы ограниченными они ни были, являются первым шагом к восстановлению более справедливой конкурентной среды.
В конечном итоге, документы подтверждают то, что многие SEO-эксперты давно подозревали: Google действительно оценивает удовлетворенность пользователей результатами поиска и использует эту информацию для постоянного улучшения своих алгоритмов. Времена, когда подобные предположения можно было считать всего лишь домыслами, окончательно прошли.
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!
Konrad Wolfenstein
Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты
Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.
