Вплив топічності на ранжування в Google: Розуміння системи

В останній епізоді "Search Off the Record" Google представили багато цінних уроків про те, як працює Google Search. Особливу увагу звернули на систему топічності, яка допомагає визначити, як вміст веб-сторінки відповідає темі пошукового запиту користувача. Такий підхід заснований на машинному навчанні, зокрема на моделі BERT, яка допомагає Google розуміти слова в контексті тих, що йдуть до і після них.

“Так, ми думаємо про багато важливих аспектів пошуку. Ми маємо багато систем. Очевидно, ми хочемо показувати вміст, який топічно відповідає вашому пошуку. На початкових стадіях Google Search це іноді було викликом. Наші системи стали набагато кращими, але це все є викликом, особливо для дуже важких пошуків, з якими ми можемо боротися. Люди шукають багатьма способами: від введення ключових слів до розмови з Google і використання звичайної повсякденної мови…” - Elizabeth Tucker, директор з управління продуктами в Google.

🚀 Інтересною є відмітка про те, що Google використовує не лише одну систему, а багато систем, які працюють разом для надання відповіді на пошуковий запит. Таким чином, намагаючись зрозуміти, чому веб-сторінка ранжується певним чином, важливо не зосереджуватись на одній або двох системах, а враховувати, що причина може бути в іншій системі, яку ми можемо не знати.

• 📌 Топічність є важливим фактором для ранжування в Google, але не єдиним. Є багато інших систем та сигналів, які Google враховує при ранжуванні веб-сторінок.
• 📌 Google використовує моделі машинного навчання, такі як BERT, для кращого розуміння, що користувачі мають на увазі, коли вони вводять пошуковий запит.
• 📌 Зосередженість на темах, а не на ключових словах, може бути більш ефективним підходом до SEO.