НОВЕ та розкрите: рейтинг Google за сигналами користувачів, даними Google Chrome та популярністю веб-сайтів: що говорять судові документи – Зображення: Xpert.Digital
Google Insider: Ненавмисне розкриття важливої SEO-інформації через судові документи у справі про антимонопольне законодавство США
Наскільки важливі сигнали користувачів для рейтингу Google?
Важливість сигналів користувачів для рейтингу Google вже давно є суперечливою. Сам Google у минулому постійно стверджував, що прямі сигнали користувачів, такі як кліки, не є прямими факторами ранжування. Однак нещодавні судові документи з антимонопольного розгляду, що триває проти Google у США, розкривають зовсім іншу реальність. Ці документи демонструють, що взаємодія користувачів та дані про їхню поведінку не лише відіграють важливу роль, але й можуть бути навіть важливішими, ніж традиційний алгоритм PageRank.
Опубліковані судові документи вперше надають вичерпне розуміння внутрішніх механізмів систем ранжування Google. Вони чітко демонструють, що Google використовує дані користувачів на кожному кроці процесу пошуку — від початкового сканування веб-сайту через індексацію до остаточного отримання та ранжування результатів пошуку.
Підходить для цього:
Що показують офіційні судові документи про систему ранжування Google?
Документи, оприлюднені в рамках антимонопольного провадження, надходять безпосередньо з внутрішніх систем Google і містять безпрецедентну інформацію про те, як працює пошукова система. Ці документи були надані Міністерством юстиції США у справі «Сполучені Штати та ін. проти Google».
Особливо показовими є заяви доктора Еріка Лемана, колишнього заслуженого інженера Google, який пропрацював у компанії над питаннями якості та ранжування протягом 17 років. У своїх свідченнях у суді він прямо підтвердив, що Google використовує дані про кліки для цілей ранжування. Водночас він повідомив, що Google отримав внутрішню інструкцію публічно не підтверджувати це використання, оскільки SEO-експерти можуть використовувати цю інформацію для маніпулювання результатами пошуку.
Документи також показують, що Google протягом 15 років постійно навчається на поведінці користувачів, щоб покращити результати пошуку. Кожна окрема взаємодія користувача надає Google додаткові навчальні дані та показує, які результати пошуку були визнані особливо релевантними або корисними.
Детальніше про це тут:
- Документ суду щодо антимонопольного провадження Google у форматі PDF
- Що розкривають пробні документи Google про кліки, посилання та інші сигнали ранжування
- Нові судові документи: взаємодія користувачів у пошуку Google, дані користувачів і дані Chrome
- Google: Судові документи показують важливість сигналів користувачів для ранжування
Яку роль відіграє загадкова система «Клей» у зборі даних?
Система Google «Glue» виявляється одним із ключових компонентів для збору та аналізу даних користувачів. Це комплексна таблиця журналів активності користувачів, яка фіксує набагато детальнішу інформацію, ніж вважалося раніше.
Система Glue систематично реєструє такі типи даних: точний пошуковий запит користувача, детальну інформацію про мову, географічне розташування та тип використовуваного пристрою, весь контент, що відображається на сторінках результатів пошуку, включаючи веб-сторінки та спеціальні функції SERP, точні записи про те, що користувач натискав або торкався під час наведення курсора миші, точний час, який користувач провів на сторінці результатів пошуку, а також автоматично згенеровані інтерпретації та пропозиції щодо покращення початкового пошукового запиту.
Цей комплексний збір даних дозволяє Google навчатися на кожному окремому пошуковому запиті. Система постійно вимірює, як користувачі взаємодіють з відображеними результатами, щоб постійно підвищувати точність прогнозування корисних результатів пошуку. Зібрані дані безпосередньо враховуються при оцінці та зважуванні майбутніх результатів пошуку.
Як працює Navboost і чому це так важливо?
Navboost вважається однією з найвпливовіших систем ранжування Google, хоча її функціональність довгий час не розумілася належним чином. Всупереч поширеним припущенням у SEO-спільноті, Navboost — це не складна система машинного навчання, а, по суті, велика електронна таблиця, яка зберігає дані про кліки.
Доктор Ерік Леман прямо заявив у суді: «Navboost — це не система машинного навчання. Це просто велика електронна таблиця». Ця електронна таблиця записує, які URL-адреси були натиснуті та як часто для кожного пошукового запиту. Хоча існують додаткові поля даних, це, по суті, журнал кліків.
Navboost було представлено у 2005 році та з того часу постійно збирає дані про кліки для покращення якості пошуку. Спочатку ці дані збиралися через панель інструментів Google, але пізніше браузер Chrome було додано як додаткове джерело даних. Система зберігає дані про кліки за останні 13 місяців та використовує їх для оцінки релевантності результатів пошуку.
Функціональність Navboost базується на аналізі різних типів кліків. «Довгі кліки», коли користувачі залишаються на сторінці протягом тривалішого періоду часу, вважаються позитивними сигналами релевантності та якості. «Короткі кліки», коли користувачі швидко повертаються на сторінку результатів пошуку, вказують на низьку релевантність або незадовільний контент.
Яке значення має RankEmbed BERT для сучасного ранжування Google?
RankEmbed BERT – один із найдосконаліших компонентів системи ранжування Google. Ця модель глибокого навчання поєднує можливості розуміння мови BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) з алгоритмами, спеціально розробленими для ранжування.
Система навчається з використанням двох основних джерел даних: 70 днів вичерпних журналів пошуку та оцінок від експертів з оцінки якості. Таке поєднання дозволяє моделі навчатися як на реальних взаємодіях з користувачами, так і на професійних оцінках якості.
RankEmbed BERT має виняткові можливості розуміння природної мови. Він може включати інформацію про будь-який пошуковий запит у свої обчислення, враховуючи контекст та нюанси запиту. Система особливо ефективна при обробці складних, рідкісних або неоднозначних пошукових запитів, так званих «запитів з довгим хвостом».
Дії користувачів та оцінки експертів з якості допомагають моделі постійно оцінювати та покращувати точність своїх прогнозів. Коли користувачі демонструють підвищену задоволеність результатами пошуку, система інтерпретує це як підтвердження якості її алгоритмів.
Як Google використовує дані Chrome для ранжування?
Дані браузера Chrome відіграють набагато більшу роль у рейтингу Google, ніж публічно визнавалося раніше. Маючи світову частку ринку понад 63 відсотки на настільних пристроях і навіть 61,76 відсотка на мобільних пристроях, Google має безпрецедентну базу даних для оцінки популярності веб-сайтів.
Судові документи містять чіткі докази того, що популярність, як важливий сигнал ранжування, може ґрунтуватися на даних відвідувань Chrome. Фактичне використання та взаємодія користувачів із веб-сайтом може таким чином безпосередньо впливати на його рейтинг популярності.
Оцінка різних типів взаємодій є особливо цікавою. Активна взаємодія користувачів, така як заповнення та надсилання форм, інтенсивне переглядання контенту або здійснення покупок, може являти собою сильніші позитивні сигнали, ніж пасивні посилання з інших вебсайтів.
Ці дані з Chrome дають Google значну конкурентну перевагу над іншими пошуковими системами. Конкуренти не мають доступу до порівнянних даних про використання такого масштабу, що значно ускладнює для них розробку аналогічно точних алгоритмів ранжування.
Чому сигнали якості можуть бути важливішими за PageRank?
Традиційна важливість алгоритму PageRank, схоже, затьмарюється новішими якісними сигналами. У судових документах PageRank описується як «єдиний сигнал щодо відстані від відомого надійного джерела». Ця характеристика свідчить про значно меншу важливість порівняно з іншими факторами ранжування.
Ще більш показовим є запитання з документів: «Чи розумієте ви, що найбільша частина сигналу якості Google надходить від самого веб-сайту?» Це формулювання говорить про те, що внутрішні властивості веб-сайту, такі як якість контенту, користувацький досвід та пряма взаємодія з користувачами, тепер важливіші за зовнішні посилання.
Сучасна оцінка веб-сайтів дедалі більше зосереджена на фактичних моделях використання, а не на теоретичних рейтингах авторитетності, заснованих на посиланнях. Хоча PageRank базується на припущенні, що посилання надають авторитетності, нові системи оцінюють фактичну поведінку користувачів та справжнє задоволення контентом.
Ця розробка відображає прагнення Google надавати результати пошуку, які є не лише теоретично релевантними, але й практично корисними для користувачів. Поєднання прямих сигналів якості веб-сайту та реальної взаємодії з користувачами дозволяє точніше оцінити фактичну релевантність та якість контенту.
Наша рекомендація:
Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital
У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).
Детальніше про це тут:
Майбутнє пошуку: як штучний інтелект та сигнали користувачів блокують нових конкурентів
Яку роль відіграють фахівці з перевірки якості в розробці алгоритмів?
Рецензенти якості, які є людьми, займають значно важливіше місце в системі ранжування Google, ніж компанія публічно заявляла. Судові документи показують, що оцінки цих рецензентів використовуються як прямі навчальні дані для центральних моделей ранжування.
Зокрема, оцінки експертів з оцінки якості використовуються як одне з двох основних джерел даних для навчання моделей RankEmbed та RankEmbedBERT. Іншим джерелом даних є 70-денні журнали пошуку з реальними взаємодіями користувачів. Таке поєднання професійних оцінок та даних реальних користувачів дозволяє системам штучного інтелекту враховувати як об'єктивні критерії якості, так і суб'єктивні вподобання користувачів.
Доктор Панду Наяк, віцепрезидент з пошуку в Google, підтвердив у суді, що моделі RankEmbedBERT, навчені оцінювачами, значно покращили продуктивність Google для складних, рідкісних пошукових запитів. Ці моделі продемонстрували значні покращення, особливо для довгохвостих запитів, де розуміння мови є критично важливим.
Оцінювачі якості оцінюють веб-сайти відповідно до детальних «Керівних принципів оцінювання якості пошуку», які включають такі критерії, як досвід, експертиза, авторитетність та надійність (EEAT). Їхні рейтинги служать «фундаментальними даними» для розробки алгоритмів і таким чином опосередковано впливають на оцінку мільярдів веб-сторінок.
Як поведінка користувачів впливає на сканування та індексацію?
Поведінка користувачів має далекосяжний вплив на фундаментальні процеси пошукової системи, виходячи далеко за рамки остаточного рейтингу. Google використовує дані користувачів з найперших етапів процесу пошуку, щоб визначити, які веб-сайти сканувати, в якому порядку та як часто.
Мета цієї стратегії сканування, орієнтованої на користувачів, полягає в тому, щоб забезпечити охоплення пошуковим індексом якомога ширшого спектру тем і джерел, водночас надаючи актуальні та релевантні результати. Веб-сайти, які часто та позитивно взаємодіють з користувачами, скануються частіше, щоб швидше фіксувати зміни та новий контент.
І навпаки, нечасте сканування може свідчити про необхідність покращення якості контенту або розвитку більш залученої аудиторії. Google розраховує так званий показник спаму для кожного веб-сайту, який також враховується під час прийняття рішень щодо сканування.
Кожному документу в індексі Google присвоюється унікальний DocID, який містить різноманітні сигнали та атрибути. До них належать вимірювання популярності на основі намірів користувачів, дані про кліки та системи зворотного зв'язку, такі як Navboost та Glue, а також комплексні показники якості та авторитетності.
Які практичні наслідки ці висновки мають для операторів вебсайтів?
Викриття, викладені в судових документах, мають далекосяжні наслідки для всіх, хто керує веб-сайтами або розробляє SEO-стратегії. Найважливіший висновок полягає в тому, що справжня взаємодія з користувачами та їхнє задоволення відіграють центральну роль в успіху пошукових систем.
Власникам веб-сайтів слід зосередитися насамперед на покращенні фактичного користувацького досвіду, а не на традиційних SEO-тактиках. Це включає оптимізацію швидкості завантаження, покращення зручності використання, надання високоякісного, релевантного контенту та розробку структури веб-сайту, яка заохочує користувачів залишатися на сайті довше та відвідувати більше сторінок.
Особливу увагу слід приділяти сигналам задоволеності користувачів. До них належать низький показник відмов, тривалий час перебування на сайті, часті повторні відвідувачі та активна взаємодія, така як коментарі, заповнення форм або покупки. Google вважає ці сигнали вагомими показниками якості та релевантності.
Результати дослідження також підкреслюють важливість якості контенту в широкому сенсі. Йдеться не лише про технічні аспекти SEO, а й про створення контенту, який пропонує реальну цінність та відповідає потребам користувачів. Це відповідає критеріям EEAT, які також застосовуються експертами з оцінки якості.
Що ці події означають для майбутнього пошукової оптимізації?
Ці викриття знаменують собою фундаментальний зсув у пошуковій оптимізації, відхід від технічних маніпуляцій до справді орієнтованого на користувача підходу. Традиційні SEO-практики, які в основному зосереджувалися на щільності ключових слів, нарощуванні зворотних посилань та технічних хитрощах, дедалі більше втрачають значення.
Майбутнє SEO полягає в розробці цілісних підходів, що зосереджені на реальних потребах користувачів. Це вимагає глибшого розуміння цільової аудиторії, її проблем та потреб, а також здатності розробляти рішення, що виходять за рамки поверхневої оптимізації ключових слів.
Системи машинного навчання та штучного інтелекту, такі як RankEmbed BERT, продовжуватимуть набувати на важливості. Ці системи розроблені для розуміння контексту та намірів пошукових запитів і відповідної ідентифікації релевантного контенту. Оператори веб-сайтів повинні навчитися оптимізувати веб-сайти для цих інтелектуальних систем, а не просто маніпулювати алгоритмами.
Інтеграція даних користувачів з різних продуктів Google, особливо Chrome, ймовірно, продовжуватиме зростати. Це підкреслює важливість послідовного, високоякісного користувацького досвіду на всіх точках взаємодії.
Як Google відреагує на ці викриття?
Google поки що надав лише обмежені відповіді на конкретні викриття в судових документах. Компанія продовжує дотримуватися своєї офіційної позиції, що кліки «не є прямим фактором ранжування», що може бути технічно правильно, але приховує нюанси того, як дані про кліки використовуються в складніших системах.
Однак судові процеси змусили Google бути більш прозорим щодо певних аспектів своїх алгоритмів. Згідно з рішенням суду від вересня 2025 року, Google був зобов'язаний поділитися певними даними пошукового індексу та використання з конкурентами.
Водночас Google активно працює над зменшенням своєї залежності від традиційних методів пошуку. Збільшення інтеграції функцій на базі штучного інтелекту, таких як огляди штучного інтелекту, та розвиток функціональності чат-ботів можна розглядати як реакцію на тиск з боку регуляторів та зростаючу конкуренцію з боку постачальників штучного інтелекту, таких як OpenAI.
Компанія, ймовірно, продовжуватиме прагнути захищати деталі своїх алгоритмів ранжування, дотримуючись при цьому нормативних вимог. Балансування прозорості та захисту від маніпуляцій залишається ключовим завданням.
Який вплив ці висновки мають на конкуренцію на ринку пошукових систем?
Ці викриття підкреслюють величезну структурну проблему, з якою стикаються конкуренти Google. Поєднання даних браузера Chrome, великих журналів пошуку та передових систем штучного інтелекту створює значні бар'єри для виходу на ринок альтернативних пошукових систем.
Такі конкуренти, як Bing, DuckDuckGo та нові пошукові системи на базі штучного інтелекту, не мають доступу до порівнянних даних користувачів такого масштабу. Це значно ускладнює для них розробку аналогічно точних та орієнтованих на користувача алгоритмів ранжування. Перевага Google у даних є самопідсилювальною: кращі результати пошуку призводять до більшої кількості користувачів, що, у свою чергу, дозволяє отримати більше даних та кращі алгоритми.
Рішення суду від вересня 2025 року, яке зобов'язує Google ділитися певними даними з «кваліфікованими конкурентами», теоретично може зменшити ці бар'єри. Однак практична реалізація та визначення «кваліфікованих конкурентів» залишаються неясними.
Цікаво, що оцінка судді про те, що розвиток чат-ботів на основі штучного інтелекту та генеративного штучного інтелекту вперше за понад десять років створює «серйозну перспективу» продукту, який може кинути виклик домінуванню Google на ринку, є цікавою. Це говорить про те, що конкуренція може виходити не з традиційних пошукових систем, а з абсолютно нових систем доступу до інформації на основі штучного інтелекту.
Чого ми навчаємося з цих історичних одкровень?
Судові документи у справі Google щодо антимонопольного права похитнули фундаментальні уявлення про те, як працює найважливіша пошукова система у світі. Вони чітко демонструють, що сигнали користувачів відіграють набагато важливішу роль, ніж Google публічно заявляв роками.
Найважливіше розуміння полягає в тому, що Google насправді керує дуже складною екосистемою різних систем, кожна з яких використовує дані користувачів по-різному. Від Navboost до системи Glue та RankEmbed BERT — усі ці компоненти розроблені для навчання на реальних взаємодіях користувачів та відповідної оптимізації результатів пошуку.
Для операторів веб-сайтів та SEO-фахівців це чіткий сигнал: фокус нарешті має переключитися з технічних маніпуляцій на створення реальної додаткової цінності для користувачів. Ера поверхневих SEO-трюків безумовно закінчилася. Успіх у результатах пошуку дедалі більше вимагає цілісного підходу до користувацького досвіду.
Ці викриття також порушують важливі питання щодо ринкової сили та чесної конкуренції. Доступ Google до даних Chrome та отримані з нього конкурентні переваги демонструють, наскільки важко конкурентам закріпитися на цьому ринку. Регуляторні заходи, якими б обмеженими вони не були, є першим кроком до відновлення справедливішого конкурентного середовища.
Зрештою, документи підтверджують те, що багато SEO-експертів давно підозрювали: Google насправді оцінює задоволеність користувачів результатами пошуку та використовує цю інформацію для постійного вдосконалення своїх алгоритмів. Часи, коли ці припущення можна було відкинути як спекуляції, нарешті минули.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
