Влияние искусственного интеллекта на алгоритмы поисковых систем Google RankBrain BERT

Мое знакомство с RankBrain и BERT

Я, как SEO-специалист, всегда следил за эволюцией поисковых систем. Переход Google к алгоритмам на базе искусственного интеллекта, таким как RankBrain и BERT, стал поворотным моментом. Я помню, как впервые узнал о RankBrain – это было как открыть дверь в новый мир SEO. Понимание того, что машины учатся интерпретировать запросы пользователей, открывало невероятные возможности. А затем появился BERT, поднявший планку понимания естественного языка на совершенно новый уровень. Я понял, что SEO больше не будет прежним.

Как я узнал о RankBrain

В 2016 году, работая над оптимизацией сайта для одного интернет-магазина, я столкнулся с неожиданным падением трафика. Ключевые слова были на месте, контент регулярно обновлялся, backlink профиль был чистым. Я был в замешательстве. Тогда я начал углубляться в новости SEO-индустрии и наткнулся на информацию о RankBrain. Это был момент озарения! Я понял, что Google переходит от простого сопоставления ключевых слов к пониманию смысла запросов.

Я начал изучать RankBrain, его влияние на факторы ранжирования и, что самое важное, как адаптировать свою SEO-стратегию. Вместо того чтобы фокусироваться исключительно на ключевых словах, я начал уделять больше внимания интенту пользователя. Что именно ищет человек, вводя тот или иной запрос? Какую проблему он хочет решить? Отвечая на эти вопросы, я смог оптимизировать контент таким образом, чтобы он был релевантен не только с точки зрения ключевых слов, но и с точки зрения смысла.

Результаты не заставили себя ждать. Постепенно трафик начал восстанавливаться, а позиции сайта в поисковой выдаче улучшались. RankBrain заставил меня переосмыслить свой подход к SEO. Я понял, что будущее за оптимизацией, которая учитывает не только технические аспекты, но и семантику, контекст и намерения пользователей.

BERT: новый уровень понимания языка

С появлением BERT в 2019 году, игра изменилась еще раз. Я помню, как читал о его способности понимать нюансы человеческого языка, включая контекст, многозначность и даже сарказм. Это было похоже на научную фантастику! Но BERT был реальностью, и он был готов перевернуть SEO-мир с ног на голову.

Одним из моих первых экспериментов с BERT была оптимизация контента для длинных, разговорных запросов. Я взял несколько статей на моем блоге и переписал их, используя более естественный язык, близкий к тому, как люди говорят в реальной жизни. Я добавил вопросы, которые пользователи могли бы задать, и дал на них развернутые ответы. Я также обратил внимание на предлоги и союзы, которые раньше казались незначительными, но теперь играли важную роль в понимании контекста.

Вскоре я заметил, что эти статьи начали ранжироваться выше по длинным запросам. BERT действительно понимал, что я пытался сказать, и сопоставлял мой контент с запросами пользователей, которые раньше были бы слишком сложными для поисковых систем. Это открыло для меня целый новый спектр возможностей для SEO.

BERT также повлиял на мой подход к оптимизации для голосового поиска. С ростом популярности голосовых помощников, стало очевидно, что люди ищут информацию, используя естественный язык. BERT помог мне оптимизировать контент таким образом, чтобы он был релевантен не только для текстовых, но и для голосовых запросов.

Влияние RankBrain на мою SEO-стратегию

RankBrain заставил меня пересмотреть весь подход к SEO. Раньше я, как и многие, фокусировался на ключевых словах и их плотности в тексте. Но с приходом RankBrain стало ясно, что важно понимать намерение пользователя. Я начал анализировать поисковые запросы, пытаясь понять, что именно ищет пользователь, и оптимизировал контент соответствующим образом. Это привело к улучшению позиций сайта и увеличению органического трафика.

От ключевых слов к интенту пользователя

Переход от ключевых слов к интенту пользователя был для меня ключевым моментом. Раньше я тратил много времени на исследования ключевых слов, используя различные инструменты и сервисы. Я старался включить как можно больше ключевых слов в текст, часто в ущерб его читабельности. С приходом RankBrain я понял, что такой подход больше не работает.

Вместо этого я начал анализировать поисковые запросы с точки зрения пользователя. Что именно он хочет найти? Какую информацию он ищет? Какие проблемы он пытается решить? Я начал использовать инструменты, которые помогают анализировать интент пользователя, такие как Serpstat, SEMrush и AnswerThePublic.

Например, если пользователь вводит запрос ″лучший смартфон″, он может искать обзоры, сравнения, рейтинги или просто информацию о конкретной модели. Вместо того чтобы просто оптимизировать страницу под ключевое слово ″лучший смартфон″, я создал контент, который отвечал на все возможные интенты пользователя. Я включил обзоры популярных моделей, сравнительные таблицы, рейтинги и советы по выбору смартфона.

Этот подход привел к тому, что мои страницы стали ранжироваться выше по более широкому спектру запросов. Я также заметил, что пользователи проводят больше времени на сайте и чаще совершают целевые действия. RankBrain научил меня думать как пользователь, а не как поисковый робот.

Улучшение качества контента

RankBrain также подтолкнул меня к улучшению качества контента. Раньше я мог создавать статьи, оптимизированные под ключевые слова, но не всегда содержательные и полезные для пользователей. С приходом RankBrain я понял, что Google отдает предпочтение контенту, который отвечает на вопросы пользователей, решает их проблемы и предоставляет ценную информацию.

Я начал уделять больше внимания исследованию темы, использованию достоверных источников и созданию контента, который был бы интересен и полезен для моей целевой аудитории. Я также начал использовать различные форматы контента, такие как видео, инфографика и кейсы, чтобы сделать его более engaging и привлекательным для пользователей.

Одним из примеров является мой опыт с блогом о здоровом питании. Раньше я писал статьи с общими советами, которые можно найти на любом другом сайте. С приходом RankBrain я начал создавать более глубокий и исследовательский контент. Я писал о последних научных открытиях в области питания, анализировал популярные диеты и давал практические советы по составлению здорового рациона.

Результаты были впечатляющими. Трафик на блог увеличился в несколько раз, пользователи стали дольше оставаться на сайте и активнее взаимодействовать с контентом. Я понял, что RankBrain ценит качество и глубину контента, а не просто наличие ключевых слов.

BERT и оптимизация контента

BERT стал новым витком в эволюции SEO. Он научил меня еще глубже понимать, как важно создавать контент, ориентированный на естественный язык. Я стал больше внимания уделять контексту, синонимам и разговорным выражениям. BERT также подчеркнул важность оптимизации для голосового поиска, который все больше набирает популярность.

Фокус на естественном языке

С появлением BERT, фокус моей SEO-стратегии сместился в сторону естественного языка. Раньше я часто использовал ″ключевые слова″ и ″SEO-тексты″, которые звучали неестественно и были написаны больше для поисковых роботов, чем для людей. BERT изменил все. Я понял, что теперь важно писать так, как говорят люди, используя естественные выражения, синонимы и даже сленг.

Я начал использовать инструменты, которые помогают анализировать естественный язык, такие как Google Natural Language API и spaCy. Эти инструменты помогли мне понять, как Google интерпретирует текст и какие слова и фразы он считает семантически близкими. Я также начал читать больше блогов и форумов, чтобы быть в курсе того, как люди говорят о моей теме.

Например, вместо того чтобы писать ″купить смартфон онлайн″, я стал использовать более естественные фразы, такие как ″где купить новый телефон″ или ″какой смартфон лучше всего подходит для меня″. Вместо того чтобы перечислять ключевые слова, я стал писать истории, использовать примеры из жизни и давать советы, которые были бы полезны для моей аудитории.

Этот подход привел к тому, что мой контент стал более engaging и привлекательным для пользователей. Я заметил, что люди стали дольше оставаться на сайте, активнее комментировать статьи и делиться ими в социальных сетях. BERT помог мне понять, что SEO – это не просто технические трюки, а создание контента, который резонирует с людьми.

Оптимизация для голосового поиска

С ростом популярности голосовых помощников, оптимизация для голосового поиска стала неотъемлемой частью моей SEO-стратегии. BERT помог мне понять, что люди используют другой язык при голосовом поиске, чем при текстовом. Они задают вопросы, используют разговорные выражения и часто формулируют запросы в виде полных предложений.

Я начал анализировать популярные голосовые запросы, используя инструменты, такие как Google Search Console и SEMrush. Я также начал использовать голосовые помощники, такие как Google Assistant и Amazon Alexa, чтобы понять, как люди взаимодействуют с ними и какие вопросы они задают.

Я оптимизировал контент для голосового поиска, используя следующие подходы:

  • Фокус на вопросах: Я начал включать в контент ответы на вопросы, которые люди могут задать с помощью голосового поиска. Например, вместо того чтобы писать статью о том, ″как выбрать смартфон″, я написал статью с названием ″Какой смартфон лучше всего подходит для меня?″.
  • Использование разговорного языка: Я стал писать контент более разговорным языком, используя естественные выражения и избегая формальностей. Например, вместо того чтобы писать ″пользователь может″, я стал писать ″ты можешь″.
  • Оптимизация для featured snippets: Featured snippets – это короткие отрывки текста, которые Google показывает в верхней части страницы результатов поиска. Я оптимизировал свой контент таким образом, чтобы он имел больше шансов попасть в featured snippets, что особенно важно для голосового поиска.

Результаты были впечатляющими. Мой сайт стал получать больше трафика из голосового поиска, и я заметил, что пользователи, которые нашли мой сайт с помощью голосового поиска, чаще совершали целевые действия.

Будущее SEO с ИИ

ИИ, подобный RankBrain и BERT, уже изменил SEO-ландшафт. Я уверен, что это только начало. В будущем нас ждет еще большая автоматизация рутинных задач SEO, глубокая персонализация поиска и постоянное обучение и адаптация алгоритмов. SEO-специалистам придется постоянно развиваться и адаптироваться к новым реалиям, чтобы оставаться на вершине.

Автоматизация рутинных задач

Один из самых заметных трендов, который я наблюдаю, – это автоматизация рутинных SEO-задач. Инструменты на базе ИИ уже сейчас способны выполнять такие задачи, как:

  • Исследование ключевых слов: Инструменты, такие как SEMrush и Ahrefs, используют ИИ для анализа поисковых запросов, выявления трендов и подбора релевантных ключевых слов.
  • Технический аудит сайта: Инструменты, такие как DeepCrawl и Screaming Frog, способны автоматически сканировать сайт и выявлять технические ошибки, которые могут влиять на SEO.
  • Анализ обратных ссылок: Инструменты, такие как Majestic и Moz, используют ИИ для анализа backlink профиля сайта и выявления потенциально опасных ссылок.
  • Создание контента: Хотя ИИ еще не может создавать высококачественный контент, он может помочь с генерацией идей, подбором синонимов и даже написанием простых текстов, таких как описания товаров или новостные заметки.

Автоматизация рутинных задач освобождает время SEO-специалистов для более стратегических задач, таких как анализ данных, разработка контент-стратегии и взаимодействие с пользователями.

Я уже использую несколько инструментов на базе ИИ в своей работе, и я вижу, как они помогают мне экономить время и улучшать результаты. Например, я использую SEMrush для исследования ключевых слов и анализа конкурентов. Я также использую DeepCrawl для технического аудита сайта и выявления ошибок, которые могут влиять на SEO. Автоматизация рутинных задач позволяет мне сосредоточиться на более важных аспектах SEO, таких как создание качественного контента и развитие отношений с пользователями.

Персонализация поиска

Еще один важный тренд, который я вижу, – это персонализация поиска. Google уже сейчас использует ИИ для персонализации результатов поиска, учитывая такие факторы, как:

  • История поиска: Google анализирует предыдущие поисковые запросы пользователя, чтобы понять его интересы и предпочтения.
  • Местоположение: Результаты поиска могут отличаться в зависимости от того, где находится пользователь.
  • Устройства: Google учитывает, с какого устройства пользователь осуществляет поиск (компьютер, смартфон, планшет).
  • Социальные сети: Google может использовать информацию из социальных сетей, чтобы персонализировать результаты поиска.

Персонализация поиска означает, что SEO-специалистам нужно будет уделять больше внимания созданию контента, который релевантен для конкретных групп пользователей.

Я уже начал адаптировать свою SEO-стратегию к персонализации поиска. Например, я создаю контент, ориентированный на разные сегменты моей аудитории. Я также использую инструменты аналитики, чтобы понять, как пользователи из разных регионов и с разных устройств взаимодействуют с моим сайтом. Персонализация поиска открывает новые возможности для SEO, позволяя создавать более релевантный и эффективный контент.

Постоянное обучение и адаптация

ИИ, лежащий в основе RankBrain и BERT, постоянно обучается и адаптируется. Это означает, что SEO-специалистам нужно будет постоянно следить за изменениями в алгоритмах и адаптировать свои стратегии. То, что работало вчера, может не работать сегодня.

Вот несколько советов, которые помогут вам адаптироваться к постоянному обучению и адаптации алгоритмов:

  • Следите за новостями SEO-индустрии: Читайте блоги, форумы и новости, чтобы быть в курсе последних изменений в алгоритмах поисковых систем.
  • Экспериментируйте: Не бойтесь экспериментировать с новыми подходами и стратегиями. Анализируйте результаты и делайте выводы.
  • Используйте инструменты аналитики: Инструменты аналитики помогут вам отслеживать изменения в трафике, позициях сайта и поведении пользователей.
  • Будьте гибкими: Будьте готовы адаптировать свою SEO-стратегию в зависимости от изменений в алгоритмах поисковых систем.

Я постоянно учусь и адаптируюсь к изменениям в SEO. Я посещаю конференции, читаю книги и блоги, и я всегда открыт новым идеям и подходам. Я также использую инструменты аналитики, чтобы отслеживать результаты моей работы и вносить коррективы в свою стратегию. Постоянное обучение и адаптация – это ключ к успеху в SEO в эпоху ИИ.

Для лучшего понимания влияния RankBrain и BERT на SEO, я составил таблицу, которая поможет сравнить эти два алгоритма:

Аспект RankBrain BERT
Дата запуска 2015 2019
Цель Понимание интента пользователя Глубокое понимание естественного языка
Технология Машинное обучение Нейронные сети (Трансформеры)
Влияние на SEO Фокус на интенте пользователя, качество контента Фокус на естественном языке, оптимизация для голосового поиска
Ключевые слова Важны, но не главное Важны в контексте
Контент Качественный, релевантный, отвечающий на вопросы пользователей Естественный, разговорный, оптимизированный для голосового поиска

Эта таблица помогает мне быстро вспомнить основные отличия RankBrain и BERT и как они влияют на мою SEO-стратегию. Я надеюсь, что она будет полезна и вам.

Помимо таблицы, сравнивающей RankBrain и BERT, я также создал таблицу, которая сравнивает традиционное SEO с SEO в эпоху ИИ:

Аспект Традиционное SEO SEO с ИИ
Фокус Ключевые слова, техническая оптимизация Интент пользователя, естественный язык, качество контента
Ключевые слова Главный фактор ранжирования Важны в контексте, но не главное
Контент Оптимизированный под ключевые слова, часто неестественный Естественный, разговорный, отвечающий на вопросы пользователей
Техническая оптимизация Важна, но не единственный фактор Важна, но может быть автоматизирована
Анализ данных Важен, но ограничен Важен и расширен благодаря ИИ
Персонализация Ограничена Глубокая персонализация результатов поиска
Адаптация Медленная Быстрая и постоянная

Эта таблица помогает мне понять, как изменилась моя работа SEO-специалиста с приходом ИИ. Фокус сместился с технических аспектов на понимание пользователей и создание качественного контента. ИИ помогает мне автоматизировать рутинные задачи, анализировать данные и адаптироваться к изменениям в алгоритмах.

FAQ

За время работы с RankBrain и BERT у меня накопилось много вопросов. Я уверен, что у вас тоже есть вопросы, поэтому я решил создать небольшой FAQ:

В чем разница между RankBrain и BERT?

RankBrain фокусируется на понимании интента пользователя, тогда как BERT углубляется в понимание естественного языка, учитывая контекст, многозначность и даже сарказм.

Как RankBrain и BERT влияют на SEO?

Они смещают фокус с ключевых слов на интент пользователя, качество контента и естественный язык. SEO-специалистам нужно создавать контент, который отвечает на вопросы пользователей и решает их проблемы, а не просто содержит ключевые слова.

Нужно ли мне отказываться от ключевых слов?

Нет, ключевые слова по-прежнему важны, но они должны использоваться в контексте и не быть единственным фокусом SEO-стратегии.

Как оптимизировать контент для BERT?

Пишите естественным, разговорным языком, используйте синонимы и разные формы слов. Отвечайте на вопросы пользователей и учитывайте контекст.

Как оптимизировать сайт для голосового поиска?

Фокусируйтесь на вопросах, используйте разговорный язык и оптимизируйте контент для featured snippets.

Какое будущее у SEO с ИИ?

ИИ будет играть все большую роль в SEO, автоматизируя рутинные задачи, персонализируя поиск и постоянно обучаясь. SEO-специалистам нужно будет постоянно адаптироваться к новым реалиям.

VK
Pinterest
Telegram
WhatsApp
OK
Прокрутить наверх