НОВЕ та розкрите: рейтинг Google за допомогою сигналів користувачів, даних Google Chrome та популярності веб-сайтів: що говорять судові документи

Наскільки насправді важливі сигнали користувачів для ранжування в Google?

Важливість сигналів користувачів для ранжування в Google вже давно є предметом суперечок. Сам Google послідовно стверджує, 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 показують, що взаємодія користувачів та дані про їхню поведінку не лише відіграють значну 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 етапі процесу пошуку – від початкового сканування веб-сайту та індексації до остаточного отримання та ранжування результатів пошуку.

Підходить для цього:

• Рішення Google: Монополію підтверджено, розділення відхилено, реакція фондового ринку та які умови?

Що розкривають офіційні судові документи про систему ранжування Google?

Документи, оприлюднені в рамках антимонопольного провадження, надходять безпосередньо з внутрішніх систем Google та пропонують безпрецедентні подробиці 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 17 років над питаннями якості та ранжування. У своїх свідченнях у суді він прямо підтвердив, що Google використовує дані про кліки для 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 вважалися особливо релевантними або корисними.

Детальніше про це тут:

• Судовий документ у справі Google щодо антимонопольного права 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 розкривають важливість сигналів користувачів для ранжування

Яку роль відіграє загадкова система «клею» у зборі даних?

Система Google «Glue» виявляється ключовим компонентом у зборі та аналізі даних користувачів. Це комплексна таблиця журналів активності користувачів, яка фіксує значно детальнішу інформацію, ніж вважалося раніше.

Система Glue систематично реєструє такі типи даних: точний пошуковий запит користувача, детальну інформацію про мову, географічне розташування та тип використаного 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, точну тривалість перебування користувача на сторінці результатів пошуку, а також автоматично згенеровані інтерпретації та пропозиції щодо покращення щодо початкового пошукового запиту.

Цей комплексний збір даних дозволяє Google навчатися з кожного окремого пошукового запиту. Система постійно вимірює, як користувачі взаємодіють з відображеними результатами, щоб постійно покращувати точність прогнозування корисних результатів пошуку. Зібрані дані безпосередньо впливають на оцінку та зважування майбутніх результатів пошуку.

Як працює Navboost і чому це так важливо?

Navboost вважається однією з найвпливовіших систем ранжування Google, хоча її принципи роботи довгий час не розуміли належним чином. Всупереч поширеним припущенням у SEO-спільноті, Navboost — це не складна система машинного навчання, а, по суті, велика 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 для кожного пошукового запиту, яку URL-адресу було натиснуто та як часто. 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; 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 тривалого часу, вважаються позитивними сигналами щодо релевантності та якості. «Короткі кліки», коли користувачі швидко повертаються на сторінку результатів пошуку, навпаки, вказують на низьку релевантність або незадовільний контент.

Яке значення має RankEmbed BERT для сучасного ранжування Google?

RankEmbed BERT є одним із найсучасніших компонентів системи ранжування Google. Ця модель глибокого навчання поєднує можливості розуміння природної мови BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) з алгоритмами, спеціально розробленими для ранжування.

Система навчається з використанням двох основних джерел даних: журналів пошуку за 70 днів 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 кожен пошуковий запит у свої обчислення, враховуючи контекст та нюанси запиту. Система виявляється особливо ефективною під час обробки складних, рідкісних або неоднозначних пошукових запитів, так званих «довгих хвостових запитів».

Дії користувачів та оцінки якості постійно допомагають моделі 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 значно більшу роль у рейтингу Google, ніж публічно визнається. Маючи світову частку ринку понад 63 відсотки на настільних пристроях і навіть 61,76 відсотка на мобільних пристроях, Google має неперевершену базу даних для оцінки популярності веб-сайтів.

Судові документи містять чіткі вказівки на те, що популярність, як важливий сигнал ранжування, може ґрунтуватися на даних відвідувань Chrome. Таким чином, фактичне використання веб-сайту та взаємодія з ним може безпосередньо впливати на його рейтинг популярності.

Особливий інтерес представляє оцінка різних типів взаємодії. 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 веб-сайтів.

Ці дані з Chrome дають Google значну конкурентну перевагу над іншими пошуковими системами. Конкуренти не мають доступу до порівнянних даних про використання в такому масштабі, що значно ускладнює для них розробку аналогічно точних алгоритмів ранжування.

Чому сигнали якості можуть бути важливішими за PageRank?

Традиційне значення алгоритму PageRank, схоже, відходить на другий план через новіші сигнали якості. 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 більшість сигналів якості Google надходять від самого веб-сайту?» Це формулювання говорить про те, що внутрішні якості веб-сайту, такі як якість контенту, користувацький досвід та пряма взаємодія з користувачами, тепер важливіші за зовнішні посилання.

Сучасне ранжування веб-сайтів дедалі більше зосереджується на фактичних моделях використання, а не на теоретичних оцінках авторитетності на основі зворотних посилань. Хоча PageRank базується на припущенні, що зворотні посилання передають авторитетність, нові системи оцінюють фактичну поведінку користувачів та справжнє задоволення контентом.

Цей розвиток відображає прагнення Google надавати результати пошуку, які є не лише теоретично релевантними, а й практично корисними для користувачів. Поєднання прямих сигналів якості з веб-сайту та реальної взаємодії з користувачами дозволяє точніше оцінити фактичну релевантність та якість контенту.

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:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Яку роль відіграють інспектори якості в розробці алгоритмів?

Оцінювачі якості роботи з людьми займають значно центральне місце в системі ранжування Google, ніж компанія публічно розкривала. Судові документи показують, що оцінки цих оцінювачів використовуються як прямі навчальні дані для основних 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, що містять реальні взаємодії користувачів. Таке поєднання професійних відгуків та фактичних даних користувачів дозволяє системам штучного інтелекту враховувати як об'єктивні критерії якості, так і суб'єктивні вподобання користувачів.

Доктор Панду Наяк, віцепрезидент Google з пошуку, підтвердив у суді, що моделі RankEmbedBERT, навчені оцінювачами, значно покращили продуктивність Google для складних, рідкісних пошукових запитів. Ці моделі продемонстрували особливо значні покращення для довгохвостих запитів, де розуміння мови є критично важливим.

Експерти з оцінки якості оцінюють веб-сайти відповідно до детальних «Керівних принципів оцінювання якості пошуку», які включають такі критерії, як досвід, експертиза, авторитетність та надійність (EEAT). Їхні оцінки включаються як «фундаментальні набори даних» під час розробки алгоритмів і таким чином опосередковано впливають на оцінку мільярдів веб-сайтів.

Як поведінка користувачів впливає на сканування та індексування?

Поведінка користувачів має далекосяжний вплив на фундаментальні процеси пошукової системи, виходячи далеко за рамки остаточного рейтингу. Google використовує дані користувачів з самого раннього етапу процесу пошуку, щоб визначити, які веб-сайти слід 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 потребу в покращенні якості контенту або формуванні більш залученої аудиторії. Google розраховує так званий показник спаму для кожного веб-сайту, який також враховується під час прийняття рішень щодо сканування.

Кожен документ в індексі Google отримує 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. Найважливішим висновком є ​​те, що справжня взаємодія з користувачами та їхнє задоволення відіграють центральну роль у рейтингу в пошукових системах.

Оператори веб-сайтів повинні 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 повернення відвідувачів та активна взаємодія, така як коментарі, надсилання форм або покупки. Google вважає ці сигнали вагомими показниками якості та релевантності.

Ці висновки також підкреслюють важливість якості контенту в ширшому сенсі. Йдеться не лише про технічні аспекти SEO, а й про створення контенту, який пропонує справжню додану цінність та відповідає потребам користувачів. Це відповідає критеріям EEAT, які також застосовуються оцінювачами якості, що проводяться людьми.

Що ці події означають для майбутнього пошукової оптимізації?

Ці відкриття знаменують собою фундаментальний зсув у пошуковій оптимізації, відхід від технічних маніпуляцій до справжньої орієнтації на користувача. Традиційні SEO-практики, які в основному зосереджувалися на щільності ключових слів, нарощуванні зворотних посилань та технічних хитрощах, дедалі більше втрачають свою актуальність.

Майбутнє SEO полягає в розробці цілісних підходів, що зосереджені на справжніх потребах користувачів. Це вимагає глибшого розуміння цільової аудиторії, її проблем і 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 зростати на важливості. Ці системи розроблені для розуміння контексту та намірів пошукових запитів і відповідної ідентифікації релевантного контенту. Оператори веб-сайтів повинні навчитися оптимізувати їх для цих інтелектуальних систем, а не просто маніпулювати алгоритмами.

Інтеграція даних користувачів з різних продуктів Google, особливо Chrome, ймовірно, ще більше зростатиме. Це підкреслює важливість послідовного, високоякісного користувацького досвіду на всіх точках взаємодії.

Як Google реагує на ці викриття?

Google поки що лише обмежено відреагував 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 судовий процес змусив Google бути більш прозорим щодо певних аспектів своїх алгоритмів. Згідно з рішенням суду у вересні 2025 року, Google був зобов'язаний ділитися 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 розробка функціональності чат-ботів можуть розглядатися як реакція на регуляторний тиск та зростаючу конкуренцію з боку постачальників штучного інтелекту, таких як OpenAI.

Компанія, ймовірно, продовжуватиме намагатися захистити деталі своїх алгоритмів ранжування, одночасно дотримуючись нормативних вимог. Збалансування прозорості із захистом від маніпуляцій залишається ключовим завданням.

Який вплив ці висновки мають на конкуренцію на ринку пошукових систем?

Ці викриття підкреслюють величезну структурну проблему для конкурентів 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 або 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 отримувати 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 практичне впровадження та визначення «кваліфікованих конкурентів» залишаються неясними.

Оцінка судді цікава: 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. 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 можемо навчитися 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 показують, що сигнали користувачів відіграють набагато важливішу роль, ніж Google публічно заявляв роками.

Найважливішим висновком є ​​те, 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 справжньої додаткової цінності для користувачів. Ера поверхневих SEO-трюків безумовно закінчилася. Успіх у результатах пошуку дедалі більше вимагає цілісного погляду на користувацький досвід.

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 справді оцінює, наскільки користувачі задоволені результатами пошуку, і використовує цю інформацію для постійного вдосконалення своїх алгоритмів. Часи, коли ці припущення можна було відкинути як звичайні спекуляції, остаточно минули.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

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.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір