Backlinkuri RankBrain: unde greșesc afirmațiile
Jumătate din sfaturile despre clasarea prin învățare automată sunt repetate fără o sursă. Iată fiecare afirmație populară alături de ceea ce a spus Google de fapt și dacă datele despre linkuri o pot verifica.
Verdict
RankBrain este un sistem de interogări, astfel încât trucurile cu linkuri menite pentru el ratează
Google a descris RankBrain în octombrie 2015 ca pe o modalitate de a gestiona interogări pe care nu le mai văzuse. Linkurile nu făceau parte din acea descriere. Orice cinevinde un pachet de linkuri RankBrain vinde o poveste.
- Documentat: RankBrain ajută la potrivirea interogărilor neobișnuite cu paginile.
- Documentat: BERT, adăugat în octombrie 2019, citește contextul cuvintelor în interogări.
- Nedocumentat: orice formulă de linkuri în interiorul acestor sisteme.
Mit împotriva realității
| Afirmația pe care o vei auzi | Ce este documentat | Pot fi testate cu date despre linkuri? |
|---|---|---|
| Construiește linkuri cu anchor text exact pentru ca RankBrain să învețe despre pagina ta | Nimic nu indică faptul că RankBrain citește anchor texturile; el interpretează interogările | Parțial: vezi ce anchor texturi au rivalii tăi, apoi judecă |
| BERT pedepsește anchor texturile aglomerate cu cuvinte cheie | BERT este un model lingvistic pentru interogări și pasaje, nu o penalizare | Nu; Penguin și SpamBrain sunt sistemele care se ocupă de linkuri |
| Mai multe domenii de referință bat întotdeauna un conținut mai bun | Google listează multe semnale și nu clasează niciodată linkurile pe primul loc | Da, pe eșantionul tău: compară numărul cu pozițiile |
| Conținutul util are nevoie de linkuri pentru a fi considerat util | Sistemul, din august 2022, a evaluat conținutul; linkurile nu au fost inputul său | Doar ca o verificare laterală a celor care te citează |
| Un DR scăzut înseamnă că sistemele ML nu au încredere în tine | DR este o metrică de stil terță parte; Google nu o folosește | Nu; a noastră este o scară logaritmică a domeniilor de referință |
Trei afirmații, verificate pe rând
Cele mai multe mituri despre clasarea prin învățare automată au o formă comună. Un sistem cu un nume public primește o formulă privată. Formula, convenabil, vinde ceva. Ia trei dintre cele comune și pune aceeași întrebare pentru fiecare: care este testul?
Citește RankBrain anchor textul?
Imaginează-ți un marketer care construiește linkuri cu un singur anchor text exact, sperând ca RankBrain să învețe despre pagină. Google descrie RankBrain ca pe un sistem pentru interpretarea interogărilor pe care nu le-a mai văzut înainte. Nu descrie citirea anchor texturilor, astfel încât afirmația cere sistemului să facă o treabă pe care nimeni nu a documentat-o.
Un test mai corect întreabă ce anchor texturi folosesc rivalii tăi și dacă acele pagini se clasează. Acea întrebare este despre eșantionul tău, nu despre o greutate ascunsă, iar apelul nostru anchors returnează formularea pentru un site pentru 2 credite.
Pedepsește BERT anchor texturile aglomerate?
BERT este un model lingvistic care citește cuvintele unei interogări și ale unui pasaje în context. Google l-a documentat ca pe o modalitate de a înțelege limba, nu ca pe o penalizare pentru fraze repetate.
Politica de spam este o altă problemă. Un grup sudden de anchor texturi comerciale identice ridică o întrebare legată de linkuri, iar manualul de spam parcurge acea verificare.
Documentația Google despre BERT vorbește despre interogări și pasaje, care este un obiect diferit de un link. Ține această distincție în minte când cineva citează BERT într-o propunere de linkuri.
Un număr mai mare de linkuri câștigă întotdeauna?
Numărățile par convingătoare într-un test mic. Totuși, Google listează multe semnale, iar un site cu mai multe domenii de referință poate totuși să piardă în fața unuia care răspunde mai bine la interogare.
Compară numărul cu pozițiile pentru toate interogările tale. Dacă relația este slabă, numărul nu a fost niciodată povestea întreagă, iar teoria are nevoie de un alt motiv pentru a sta în picioare.
Date importante de știut
Octombrie 2015: Google confirmă RankBrain. Apoi 2018 aduce actualizarea de bază din august, iar octombrie 2019 aduce BERT. August 2022 ne oferă sistemul de conținut util, urmat de actualizarea spam de linkuri a SpamBrain în decembrie.
În martie 2024, conținutul util a devenit parte din clasarea de bază și Google a rulat o actualizare de spam în aceeași zi, 5 martie. Citirea acestor intrări alături arată că sistemele de linkuri și cele de conținut se mișcă pe ceasuri diferite.
Păstrează acea cronologie lângă orice grafic de trafic. Cele mai multe afirmații de cauzalitate ML dispar când datele nu se aliniază.
Ce a documentat Google și ce nu
Înregistrarea publică este mai îngustă decât sugerează majoritatea articolelor. Merită să citești cu atenție înainte să construiești o teorie pe baza ei.
Ce este înregistrat
Google a publicat descrieri scurte ale RankBrain, BERT și sistemului de conținut util. Aceste note numesc interogările, limba și calitatea conținutului ca fiind treaba fiecărui sistem. O formulă de linkuri pentru oricare dintre ele nu se află printre descrierile publicate.
Citește cu atenție formularea. Un anunț că un sistem există îți spune scopul său. Nu îți spune greutățile sale.
Ceea ce nu a fost publicat niciodată
Google nu a publicat cum cântărește RankBrain linkurile în raport cu conținutul, sau cum oricare dintre cele trei sisteme clasează o pagină pentru o interogare dată. Orice cine numește acele greutăți ghicește, indiferent de tonul pe care îl folosește.
Acest tăcut taie în ambele direcții. Nimeni nu poate dovedi că un link nu face nimic în interiorul acestor sisteme, astfel că poziția onestă este îngustă: necunoscut, și merită testat în loc de presupus.
Când o sursă îți dă o greutate precisă, întreabă de unde a venit numărul. Un figură fără un document în spatele ei este o linie de vânzare, oricât de științific ar părea graficul.
De unde provin miturile
Învățarea automată sună ca magia. Oamenii umplu golul cu ceea ce vând deja. Vânzătorii de linkuri spun linkuri, agențiile de conținut spun conținut.
Formularea proprie a Google este mai îngustă. În martie 2016, un șef de căutare Google a numit linkurile, conținutul și RankBrain ca fiind cele trei semnale principale, totuși compania nu a publicat niciodată cum este calculat RankBrain sau ce cântărește în raport cu linkurile.
Așadar, citește versiunea atentă: un sistem există, contează, iar funcționarea sa internă nu este publicată. Cere oricărei afirmații să își numească testul. Dacă nu poate, trece mai departe.
Vânzătorii și consultanții nu sunt singurii care îndoaie o poveste. Entuziaștii repetă o citire clever până sună ca un fapt, astfel că tratează orice explicație ordonată ca pe un draft până nu ai văzut sursa ei.
De se răspândește o poveste curată
O explicație ordonată este ușor de repetat și se potrivește într-un slide. Sistemele reale rareori dau acel tip de răspuns curat. Golul dintre cele două este de unde provin cele mai multe afirmații încrezătoare.
Când vezi un lanț ordonat de cauză și efect, întreabă care pas a fost măsurat și care pas a fost doar presupus.
De ce un anecdot nu este un eșantion
Un singur site care s-a recuperat după o împingere de linkuri dovedește că un singur site s-a recuperat. Nu spune nimic despre site-urile care au făcut același lucru și au rămas plate. Cere numitorul înainte să accepți povestea.
Un eșantion de treizeci de site-uri comparabile învață mai mult decât un singur caz dramatic.
Rulează testul de afirmație pe interogările tale
Poți testa cele mai multe afirmații despre linkuri și ML fără un laborator. Folosește o listă scurtă de interogări pe care le urmărești deja.
- 1
Alege treizeci de interogări
Alege interogări unde deja știi primele trei rezultate și poziția ta. Treizeci este suficient pentru a arăta un model fără a te cufunda în zgomot.
- 2
Extrage numărul pentru lideri
Apelă
comparepe cele trei domenii lider pentru fiecare interogare. Un apel este un credit, care este $0.0001, și acceptă până la 20 de domenii. - 3
Scrie data instantaneului
Stochează data de reîmprospătare lângă fiecare număr. Fără ea, o extragere ulterioară nu poate fi comparată cu aceasta.
- 4
Verifică relația pe toate treizeci
Caută un model pe întreaga listă. O singură interogare unde linkurile și clasarea nu sunt de acord dovedesc foarte puțin.
- 5
Repetă după următoarea reîmprospătare
O a doua extragere după reîmprospătarea lunară arată dacă modelul se menține sau a fost un gap trecător.
Ce poate face de fapt un marketer cu aceasta
Sari peste teorie și rulează o comparație. Exemplul nostru lucrat arată apelurile, folosind site-uri inventate astfel încât nimeni să nu le confunde cu o descoperire.
Apoi uită-te la cealaltă parte. Dacă o scădere a urmat după un val de anchor texturi ciudate, manualul de spam îți spune dacă să acționezi sau să aștepți. Adesea aștepți.
BERT arată bine supra-citirea. Hype-ul a fost mare. A ajuns la căutările în engleză din SUA în octombrie 2019 și la peste 70 de limbi până în decembrie, iar multe site-uri nu au văzut deloc nimic. Rescrierea fiecărei pagini pentru el a fost o risipă de trimestru.
Dacă echipa ta continuă să se certe despre ce schimbare a cauzat o scădere, scrie cele două cauze candidate pe o singură pagină cu data fiecăreia. Pagina este mai scurtă decât dezbaterile și, de obicei, stabilește ordinea verificărilor.
Păstrează redactarea simplă. Un memorandum scurt cu date și un singur tabel este mai greu de interpretat greșit decât un deck de slide-uri plin de săgeți.
Fă următorul test mai mic
Dacă primul test a fost prea larg pentru a fi citit, taie-l la un grup de interogări și o interval de date. Un test îngust poate păsti plictisitor, dar este singurul tip care poate eșua curat.
Scrie rezultatul așteptat înainte să rulezi testul. Un test fără rezultat așteptat este ușor de reinterpretat ulterior.
Alege 30 de interogări pe care le urmărești. Extrage numărul domeniilor de referință pentru primele trei rezultate cu compare, care este un credit per apel. Dacă numărul nu are nicio relație cu clasarea pe cele 30, teoria ta despre linkuri și ML este deja în dificultate.
Cum să citești o afirmație despre linkuri și ML
- Găsește data și sursa; anunțurile Google le au pe ambele.
- Verifică dacă vorbește despre interogări, conținut sau linkuri.
- Caută un eșantion mai mare decât un singur site.
- Notează dacă autorul vinde ceea ce recomandă afirmația.
- Repetă extragerea ta după următoarea reîmprospătare lunară a indexului.
Întrebări despre RankBrain și backlinkuri
Dacă RankBrain este despre interogări, de ce contează încă linkurile?
Linkurile contează pentru căutare din alte motive, cum ar fi descoperirea și mixul mai larg de semnale pe care Google îl descrie. RankBrain este o piesă din acel mix. Păstrează cele două întrebări separate când citești un articol despre o scădere de trafic.
A schimbat BERT modul în care sunt numărate linkurile?
Nu în ceea ce a publicat Google. BERT privește limba în interogări și pasaje. Dacă o sursă spune că a reechilibrat anchor texturile, cere documentul care spune asta.
Este un DR mare un semnal pe care Google îl citește?
Nu. Google nu folosește Domain Rating, iar al nostru este un număr al nostru pe scară logaritmică a domeniilor de referință. Ajută la sortarea unei liste, nu la prezicerea unei clasări. Dacă un vânzător vinde DR ca pe un factor de clasare, roagă-l să arate documentul care spune asta.
Cât timp ar trebui să aștept înainte să judec o schimbare de link?
Dă-i câteva cicluri de reîmprospătare. Indexul nostru se reîmprospătează cam o dată pe lună, iar Google recrawlează pe propriul său calendar. Un singur instantaneu rareori rezolvă o întrebare.
