В связи с большим антимонопольным иском против Google были обнародованы документы, которые объясняют работу алгоритмов системы. Много информации для разработчиков можно найти в справке, но некоторые данные появились в публичном доступе впервые. Natzir Turrado поделился подробным разбором всех имеющихся данных.
Navboost
Это один из наиболее важных факторов ранжирования Google. Он собирает данные пользовательского поведения, как они взаимодействуют с поиском, анализирует клики по различным запросам. Наиболее высокий рейтинг по Navboost получают результаты с высокой частотностью для конкретного запроса.
RankBrain
Система машинного обучения искусственного интеллекта Google, которая участвует в обработке результатов поиска. Он постоянно совершенствуется в понимании языка, поисковых запросов, интерпретации сложных или неоднозначных запросов. Стал третьим по значимости фактором ранжируемости.
QBST
Особые термины на основе запросов — фокусируются на наиболее важных ключевых словах в запросах и связанных с ними документах. Используют полученную информацию для влияния на ранжирование результатов. Вычленяет наиболее значимые аспекты запроса, чтобы выдать релевантную выдачу.
Term Weighting
Оценивает важность определенных терминов поискового запроса на то, как пользователи взаимодействуют с поиском. По мнению автора статьи, вместе с QBST влияют на работу RankBrain.
DeepRank
Это внутреннее имя BERT — языковой модели с открытым исходным кодом, предназначенной для обработки естественного языка. С его помощью алгоритмы лучше понимают человеческую речь, нюансы языка и повышают значение семантики в тексте.
IS
Основной показатель для оценки качества поиска. Представляет собой метрику от 0 до 100, которая определяет удовлетворенность результата полученной информации в зависимости от запроса.
PQ
Оценка качества страницы. В документах по-прежнему недостаточно точных данных, чтобы понять влияние этого показателя полностью. Единственное его упоминание – это рекомендации для оценки качества страниц, поэтому метрика наверняка относится к работе асессоров. Эти данные также появляются в алгоритмах для создания моделей. Согласно слитым данным, асессоры оценивают только страницы на мобильных устройствах.
Подробнее о работе асессоров и критериях оценки качества страницы читайте в нашей обновленной статье о факторах E-E-A-T.
Также из сливов стало известно, что Google использует браузер Chrome для искусственного продвижения поисковой системы. Это возможно благодаря внутренней интеграции браузера с Поиском, его предустановкой на мобильных устройствах и сложности перехода на другую поисковую систему: по данным исследования, в среднем, это занимает 12 кликов. По внутреннему анализу Google, пользователи с предустановленной домашней страницей Google вводят на 50% больше поисковых запросов, чем те, у кого их нет.
Подробнее об отчете и предполагаемых факторах ранжирования читайте в большой подробной статье.
