RankBrain backlinkleri: İddiaların nerede yanıldığı

Üç iddia, tek tek kontrol edildi

Makine öğrenimi sıralaması hakkındaki çoğu efsane tek bir şekil paylaşır. Kamuya açık bir adı olan bir sistem, özel bir formüle sahip olur. Formül, elverişli bir şekilde bir şeyler satar. Yaygın olan üç tanesini alıp her biri için aynı soruyu sorun: Test nedir?

RankBrain anchor text okur mu?

RankBrain sayfanızı öğrenmesi umuduyla tek bir tam eşleşen anchor text ile link kuran bir pazarlamacı hayal edin. Google, RankBrain'i daha önce görmediği sorguları yorumlamak için bir sistem olarak tanımlar. Anchor text okuduğunu açıklamaz, dolayısıyla iddia, sisteme kimse tarafından belgelenmemiş bir iş yaptırmayı talep eder.

Daha adil bir test, rakiplerinizin hangi anchor text'leri kullandığını ve bu sayfaların sıralandığını sorar. Bu soru gizli bir ağırlık değil, sizin örneğinizle ilgilidir ve anchors çağrısı, 2 kredi karşılığında bir site için kelime dizilimini döndürür.

BERT, şişirilmiş anchor text'leri cezalandırır mı?

BERT, bir sorgunun ve bir pasajın kelimelerini bağlam içinde okuyan bir dil modelidir. Google, onu tekrarlanan ifadeler için bir ceza olarak değil, dili anlamak için bir yol olarak belgelemiştir.

Spam politikası ayrı bir meseledir. Ani bir aynı ticari anchor text kalabalığı, link tarafında bir soru doğurur ve spam runbook bu kontrolü adım adım anlatır.

Google'ın BERT hakkındaki belgeleri sorgular ve pasajlar hakkında konuşur, bu da bir linkten farklı bir nesnedir. Birisi link teklifinde BERT'ten bahsettiğinde bu ayrımı aklınızda tutun.

Daha yüksek link sayısı her zaman kazanır mı?

Sayılar küçük bir testte ikna edici görünür. Ancak Google birçok sinyali listeler ve daha fazla yönlendiren alan adına sahip bir site, sorguyu daha iyi yanıtlayan bir siteye yenilebilir.

Sayıları sorgularınızdaki sıralamalarla karşılaştırın. İlişki zayıfsa, sayı aslında hikayenin tamamı değildi ve teoriyi ayakta tutacak başka bir neden gerekir.

Bilmeniz gereken tarihler

Ekim 2015: Google RankBrain'i onaylar. Ardından 2018 Ağustos çekirdek güncellemesini getirir ve Ekim 2019 BERT'i getirir. Ağustos 2022 bize faydalı içerik sistemini verir, ardından Aralık ayında SpamBrain'ın link spam güncellemesi gelir.

Mart 2024'te faydalı içerik çekirdek sıralamanın bir parçası oldu ve Google aynı gün, 5 Mart'ta bir spam güncellemesi çalıştırdı. Bu kayıtları yan yana okumak, link tarafı ve içerik tarafı sistemlerinin farklı saatlerde ilerlediğini gösterir.

Bu zaman çizelgesini herhangi bir trafik grafiğinin yanında tutun. ML nedenselliği iddialarının çoğu tarihler uyuşmadığında kaybolur.

Google'ın belgelediği ve belgelemediği

Kamu kaydı, çoğu makalenin ima ettiğinden daha dardır. Üzerine bir teori inşa etmeden önce yavaşça okumaya değer.

Kayıtlarda olanlar

Google, RankBrain, BERT ve faydalı içerik sistemi hakkında kısa açıklamalar yayınlamıştır. Bu notlar, her bir sistemin işini sorgular, dil ve içerik kalitesi olarak adlandırır. Bunların herhangi biri için bir link formülü yayımlanan açıklamalar arasında değildir.

Sözcükleri dikkatlice okuyun. Bir sistemin var olduğunu bildiren bir duyuru, amacını söyler. Ağırlıklarını söylemez.

Hiçbir zaman yayımlanmayanlar

Google, RankBrain'in linkleri içeriğe göre nasıl ağırlaştırdığını veya bu üç sistemden herhangi birinin bir sorgu için bir sayfayı nasıl sıraladığını yayımlamadı. Bu ağırlıkları adlandıran herkes, hangi tonu kullanırsa kullansın tahmin yürütüyor.

Bu sessizlik iki yönlüdür. Bir linkin bu sistemlerde hiçbir şey yapmadığını da kimse kanıtlayamaz, dolayısıyla dürüst pozisyon dardır: bilinmeyen ve varsaymaktan ziyade test etmeye değer.

Bir kaynak size hassas bir ağırlık verdiğinde, sayının nereden geldiğini sorun. Arkasında belge olmayan bir rakam, grafik ne kadar bilimsel görünürse görünsün bir satış cümlesidir.

Efsaneler nereden gelir

Makine öğrenimi sihir gibi görünür. İnsanlar boşluğu zaten sattıkları şeylerle doldurur. Link satıcıları linkleri, içerik ajansları içeriği söyler.

Google'ın kendi sözcükleri daha dardır. Mart 2016'da bir Google arama lideri linkleri, içeriği ve RankBrain'i üç üst sinyal olarak adlandırdı, ancak şirket RankBrain'in nasıl hesaplandığını veya linklere göre ne ağırlaştırdığını hiç yayımlamadı.

Bu yüzden dikkatli versiyonu okuyun: Bir sistem var, önemli ve iç işleyişi yayımlanmamış. Her iddiadan testini adlandırmasını isteyin. Yapamazsa, geçin.

Satıcılar ve danışmanlar hikayeyi bükerek tek taraflı olanlar değildir. Tutkular, zeki bir okumayı bir gerçek gibi duyulana kadar tekrarlar, bu yüzden kaynaklarını görmeden herhangi bir düzenli açıklamayı bir taslak olarak değerlendirin.

Neden temiz bir hikaye yayılır

Düzenli bir açıklama tekrarlamak kolaydır ve bir slayta uyar. Gerçek sistemler nadiren bu tür temiz cevapları verir. İki arasındaki boşluk, çoğu güvenli iddiaların geldiği yerdir.

Bir düzenli neden-sonuç zinciri gördüğünüzde, hangi adımın ölçüldüğünü ve hangi adımın sadece varsayıldığını sorun.

Neden bir anekdot bir örnek değildir

Bir link bombardımanından sonra toparlanan bir site, bir sitenin toparlandığını kanıtlar. Aynı şeyi yapan ve düz kalan siteler hakkında hiçbir şey söylemez. Hikayeyi kabul etmeden önce paydayı sorun.

Otuz karşılaştırılabilir sitenin örneği, tek bir dramatik vakadan daha fazla öğretir.

Bir pazarlamanın bununla gerçekten ne yapabileceği

Teoriyi atlayın ve bir karşılaştırma çalıştırın. Çalışılmış örnek çağrıları gösterir, kimsenin bunu bir bulgu sanmaması için uydurma siteler kullanır.

Sonra diğer tarafa bakın. Eğer garip anchor text dalgasının ardından bir düşüş izledi, spam runbook ne yapmanız veya beklemeniz gerektiğini söyler. Sık sık beklersiniz.

BERT, aşırı okumayı iyi gösterir. Hype çok yüksekti. Ekim 2019'da ABD'deki İngilizce aramalara ulaştı ve Aralık'ta 70'ten fazla dile ulaştı ve birçok site hiçbir şey görmedi. Her sayfasını bunun için yeniden yazmak bir çeyreğin israfıydı.

Ekibiniz hangi değişikliğin bir düşüşe neden olduğunu tartışmaya devam ederse, iki aday nedeni bir sayfaya ve her birinin tarihini yazın. Sayı tartışmadan daha kısadır ve genellikle kontrol sırasını çözer.

Yazımı sade tutun. Tarihler ve bir tablo içeren kısa bir not, okunması daha zordur ve okunması kolaydır.

Sonraki testi daha küçük yapın

İlk test okumak için çok genişse, onu bir sorgu grubu ve bir tarih aralığına indirin. Dar bir test sıkıcı görünebilir, ancak temiz başarısız olabilecek tek tür budur.

Testi çalıştırmadan önce beklenen sonucu yazın. Beklenen sonucu olmayan bir test, sonradan yeniden yorumlanmaya kolaydır.