ИИ изменил SEO-отрасль лучше или хуже?

Обозреватель Jayson DeMers исследует влияние перехода Google на машинное обучение и обсуждает, как будущее будет выглядеть для профессионалов поиска.Когда Google превращается в искусственный интеллект, чтобы привести свой флагманский бизнес в поисковых системах, индустрия SEO осталась в пыли? Старые способы тестирования и измерения становятся устаревшими, и инсайдеры отрасли пытаются понять что-то новое - что-то более продвинутое, чем обычно позволяет их фон. Дело в том, что даже инженеры Google с трудом объясняют, как Google работает больше. Имея это в виду, искусственный интеллект меняет отрасль SEO лучше или хуже? И когда-то понятный алгоритм Google стал «беглым алгоритмом»?

Кто был на водительском месте?

Старые дни Google были намного проще. Искусственный интеллект, возможно, существовал тогда, но он использовался для очень узких вопросов, таких как фильтры спама в Gmail. Инженеры Google потратили большую часть своего времени на составление заранее запрограммированных «правил», которые работали, чтобы постоянно закрывать лазейки в своей поисковой системе - лазейки, которые позволяли брендам, с помощью профессионалов SEO, использовать статический набор правил, которые можно было бы идентифицировать, а затем эксплуатировали. Тем не менее, это стало основой основной бизнес-модели Google: рекламный бизнес с оплатой за клик (PPC). Чем проще было ранжировать «органично» (в естественном, неоплаченном рейтинге Google), тем меньше было продано платных объявлений. Эти две совершенно разные части их поисковой системы были и всегда будут противоречить друг другу. Если вы сомневаетесь, что Google видит свою основную деятельность как продажу рекламы в своей поисковой системе, вы не наблюдали за Google за последние несколько десятилетий. Фактически, спустя почти 20 лет после этого, основным бизнесом Google по-прежнему остается PPC. В 2016 году доходы КПП по-прежнему составляли 89 процентов от его общих доходов. На первый взгляд, было бы разумным, что Google должен делать все возможное, чтобы результаты поиска были удобными и удобными для пользователя. Я хочу сосредоточиться на этой последней части - иметь базу кода, которая достаточно хорошо документирована (по крайней мере, внутри компании Google), чтобы ее можно было объяснить общественности, как учебник о том, как структурировать веб-сайты и как профессионалы должны взаимодействовать с его поисковой системой.

Восхождение на холм

На протяжении большей части истории Google компания прилагала усилия к тому, чтобы бренды и веб-мастера понимали, что от них ожидается. Фактически, у них даже была связь с поисковой оптимизацией (SEO), и его зовут Мэтт Каттс, руководитель команды Google Webspam. Катты обойдутся в цепи конференций для SEO и часто будут выступать в качестве основного или сессионного динамика. Каждый раз, когда Google меняет свои алгоритмы или подталкивает новое обновление к своей поисковой системе, Каттс должен был объяснить, что это означает для веб-мастеров. Это было зрелище. В одной комнате у вас, как правило, было сотни оптимизаторов, которые атаковали каждую лазейку, которую они могли найти, каждое тонкое преимущество, которое они могли получить. В той же комнате у вас есть Каттс, объясняющий, почему эти методы не будут работать в будущем и что Google действительно рекомендовал. Со временем, когда лазейки были закрыты, Каттс стал одним из источников надежды для оптимизаторов. Google становился все более изощренным, чем когда-либо, и с очень небольшим количеством лазеек, оставшихся до эксплуатации, выступления речевых выступлений Кретса стали решающими для анализа и анализа.

Момент «uh-oh»

И затем, сбор информации замедлился до тонкой струйки. Речевые выступления Cutts стали реже, и его руководящие принципы стали более универсальными. Наконец, в 2014 году Каттс ушел из Google. Это было потрясением для инсайдеров, которые построили целую модель дохода от продажи доступа к этой информации. Тогда, худшая новость для оптимизаторов: его заменяли неназванные Гуглеры. Почему неназванный? Потому что роль пресс-секретаря постепенно прекращалась. Google больше не объяснял, какие бренды должны делать с каждым новым обновлением своей поисковой системы. Чем более запутанными были алгоритмы поисковой системы, тем больше рекламировались в PPC-объявлениях Google. В результате этого изменения Google значительно увеличил прибыль от рекламы в PPC. Он даже создал «Learn with Google», блестящую аудиторию, в которой участники конференции по SEO могли узнать, как максимизировать затраты КПП. В статье обозревателя «Поисковой машины земли» Кристине Шешингер о нехватке информации об основном алгоритмическом обновлении и легкомысленном ответе Гумана временного представителя Гэри Иллиса было все разочарование в индустрии SEO, завернутое в двух словах. Что происходило?

Снятие тормозов - переход на поисковую машину с AI-двигателем

В то же время Google экспериментировал с новыми методами машинного обучения, чтобы автоматизировать большую часть процесса обновления в поисковой системе. Методология Google всегда заключалась в том, чтобы автоматизировать как можно больше своих технологий, и ее основная поисковая система ничем не отличалась. Темп переключения поисковой системы Google на искусственный интеллект заставил многих врасплох. Это было не похоже на 15-летнее обновление ручного алгоритма по его индексу. Это чувствовало, что смерч охватил - и через несколько лет он изменил ландшафт SEO навсегда. Правила больше не были в каком-то блоге или речи Мэтта Катта. Здесь стоял захватывающий вопрос: были ли правила, даже записанные в Google? Большая часть алгоритмов поисковой системы и их весов теперь контролировалась постоянно обновляющейся системой машинного обучения, которая меняла свои весы с одного ключевого слова на другое. Маркус Тобер, технический директор SearchMetrics, сказал, что «очень вероятно, что даже инженеры Google не знают точного состава их сложного алгоритма».

Алгоритм бегства

Помните основной поток доходов Google? КПП составляет почти 90 процентов своего бизнеса. Как только вы это знаете, остальная часть истории имеет смысл. Знал ли Google заранее, что переход на поисковую систему с AI-активацией приведет к системе, которая не может быть напрямую объяснена? Было ли совпадением, что Каттс покинул центр внимания в 2014 году и что позиция никогда не вернулась? Неужели Google больше не хотел объяснять вещи брендам или что они не могли? К 2017 году генеральный директор Google Сундар Пичай начал публично комментировать наступление Google в искусственный интеллект. Боб Гриффин, генеральный директор Ayasdi, недавно написал, что Пичай дал понять, что не должно быть отказа от ответственности, связанной с интеллектуальными технологиями. Другими словами, не должно быть никаких оправданий, таких как «Машина сделала х». Гриффин ясно сказал: Понимание того, что делает машина, имеет первостепенное значение. Прозрачность - это знание того, какой алгоритм использовался, какие параметры были использованы в алгоритме и, даже, почему. Обоснование - это понимание того, что он сделал, и почему так вы можете объяснить репортеру, акционеру, комитету или регулятору конгресса. Разница материальная и выходит за рамки неопределенного обещания объяснимого ИИ. Но собственные поисковые инженеры Google, казалось бы, не могли объяснить, как работает их собственная поисковая система. Это несоответствие получилось настолько плохим, что в конце 2017 года Google нанял давнего SEO-журналиста Дэнни Салливана в попытке восстановить свой имидж прозрачности. Но почему такой переход от прозрачности в первую очередь? Может быть, переход к искусственному интеллекту - что-то, что пошло на головы даже самых опытных руководителей цифрового маркетинга, было прекрасным прикрытием? Разве Google просто бросал свои пресловутые руки в воздух и говорил: «Это слишком сложно объяснить?» Или Google просто догнал переход к ИИ, пытаясь найти способ объяснить такие вещи, как Мэтт Каттс? Независимо от найма Салливана, истинные водители прибыли означали, что это не было главным приоритетом. Google разрешил некоторые из самых сложных технических проблем в истории, и они могли легко попытаться определить эти новые технические проблемы для брендов, но это не было их фокусом. И, что неудивительно, после нескольких лет молчания большая часть старой гвардии SEO согласилась с тем, что поток истинной прозрачной связи с Google закончился, и никогда больше не возвращался.

Каждый специалист по искусственному интеллекту

Большинство экспертов SEO-специалистов не очень хорошо понимают этот новый тип поиска Google. Зачем? Большинство профессионалов в области SEO и консультантов по цифровому маркетингу имеют маркетинговый фон, а не технический фон. Когда его спросили: «Как меняется AI?», Большинство ответов от лидеров мысли индустрии были общими. AI действительно не сильно изменился. Эффективный SEO по-прежнему требует тех же стратегий, которые вы преследовали в прошлом. В некоторых случаях ответы просто не имели никакого отношения к ИИ в первую очередь. Многие профессионалы в области SEO, которые абсолютно ничего не знают о том, как работает ИИ, быстро отбросили любые вопросы об этом. И поскольку очень немногие в отрасли имели фон AI, термин «искусственный интеллект» стал почти чем-то совершенно другим - просто еще одним маркетинговым слоганом, а не реальной технологией. И поэтому некоторые компании, занимающиеся SEO и цифровым маркетингом, даже начали приписывать себя новому решению «Искусственный интеллект».

Разворот беглых грузовиков?

Как и во всех отраслях промышленности, всякий раз, когда происходит огромное изменение в технологии, обычно происходит смена охраны. Есть ряд высококвалифицированных инженеров, которые начинают превращать индустрию SEO в свой дом, и эти более технологически подкованные люди начинают говорить. И для каждого ложного утверждения ИИ есть новые технологии ИИ, которые начинают становиться мейнстримом. И это не ваши типичные инструменты SEO и ранговые трекеры. Конкурентоспособные отрасли теперь вкладывают значительные средства в такие вещи, как генетические алгоритмы, оптимизация роты частиц и новые подходы, которые позволяют продвинутым SEO-группам точно моделировать то, что Google RankBrain пытается сделать в каждой среде поисковой системы. На переднем крае этих технологий - ветеран индустрии и выпускники Carnegie Mellon Скотт Штауффер, основатель и технический директор MarketBrew.com, которые решили создать и запатентовать инструмент моделирования статистической поисковой системы на основе технологий ИИ, а не занимать должность в Google. Теперь, спустя 11 лет в строительство своей компании, Стоуффер сказал: Существует ряд причин, по которым технология моделирования поисковых машин, после всех этих лет, сейчас становится настолько популярной. Во-первых, Google теперь постоянно меняет свои алгоритмы, начиная с одного поискового запроса до следующего. Ученому-ракетологу не требуется знать, что это не служит хорошим предзнаменованием для инструментов SEO, которые заканчиваются статическим набором предварительно запрограммированных правил. С другой стороны, эти новые модели поисковых систем могут фактически использоваться для определения статистических изменений, чтобы узнать поведение и характеристики каждой среды поисковой системы. Затем модели могут использоваться для проверки того, почему ваши ранжировки сдвинуты: были ли они на странице, вне страницы или их сочетанием? Сделайте оптимизацию на своем сайте и повторно запустите модель. Вы можете сразу увидеть, будет ли это изменение статистически позитивным или негативным. Я попросил Стоуффера дать мне конкретный пример. Допустим, вы видите существенный сдвиг в ранжировании для конкретного результата поиска. Эти инструменты для моделирования поисковых систем начинаются с того, что монеты Stouffer являются «стандартной моделью» (подумайте об этом как об общей поисковой системе, которая была проверена регрессией, чтобы быть «наилучшим образом приспособлена» с регулируемыми весами для каждого семейства алгоритмов.) Этот стандарт модель затем запускается через процесс под названием «Оптимизация роялей частиц», в котором размещается стабильная смесь алгоритмических весов, которая приведет к аналогичным результатам поиска к реальной вещи. Вот улов: если вы делаете это до и после каждого алгоритмического сдвига, вы можете измерить параметры на моделях между ними. Стоуффер говорит, что команды SEO, которые инвестируют в технологию Market Brew, делают это, чтобы определить, что Google сделала с его алгоритмом: например, он уделял больше внимания тегам заголовков, обратным ссылкам, структурированным данным и т. Д.? Достаточно сказать, что в этой отрасли есть действительно умные люди, которые быстро возвращают беглый алгоритм обратно в дорогу. Крис Драйер из Rankings.io поставил это лучше всего: Я предполагаю, что SEO становится гораздо более техническим, чем сегодня. Если вы думаете об этом, в начале, это было очень легко хорошо оценивать в поиске. Тактика была чрезвычайно прямой (т. Е. Ключевые слова в метатеге, любая ссылка, размещенная где-нибудь с любого другого веб-сайта, помогла и т. Д.). Ускорьте вперед всего десять лет, и SEO уже стал намного более продвинутым, потому что алгоритмы поиска стали более продвинутыми. Поскольку поисковые системы приближаются к реалистичному анализу веб-сайтов (и за его пределами), оптимизаторы должны будут адаптироваться. Нам нужно будет понять, как работает ИИ, чтобы оптимизировать сайты, чтобы хорошо оценивать. Что касается Google, то наем Салливана должен стать очень интересным поводом для подражания. Будет ли Google пытаться согласовать высокотехническую природу своей новой поисковой системы на основе ИИ, или будет ли она более похожей: общая информация, предназначенная для того, чтобы держать этих новых технологов в страхе и сохранить лучший источник дохода Google в безопасности? Могут ли эти новые технологии моделирования поисковых систем внедрить новое понимание Google? Будет ли старая гвардия SEO охватить эти новые технологии или произойдет сейсмический сдвиг, ведомый инженерами и учеными-учеными, а не маркетологами? Следующее десятилетие, безусловно, будет интересным для SEO. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат авторам гостевых изданий, а не обязательно поисковым системам. Здесь перечислены авторы работ.