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seo演讲主题_Google 搜索副总裁 HyungJin Kim 在 SMX Next 主题演讲中的 7 个要点

访客 2024-11-09 0

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我们很幸运在本日上午的SMX Next上理解到这一点,谷歌搜索副总裁 Hyung-Jin Kim 坦诚地分享了一些关于谷歌算法方向以及知足用户意图的关键重点的不雅观点。

从 EAT 的主要性到Google更新的历史,Kim 分享了许多有关 Google 搜索事情事理的主要见地。

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以下是 SMX Next 主题演讲的七个最主要的要点。

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(图片来自网络侵删)
1. 网站站长、SEO 和 Google 之间的关系是互助关系

SEO 并不总是拥有最好的荣誉。
我们也常常听到 SEO 声称 Google 反对他们,尤其是当 Google 推出重大算法更新时。

但 Kim 认为,网站管理员、SEO 和 Google 之间的关系更像是一种“伙伴关系”。
各方都对改进用户体验感兴趣(只要你做的是 Google 指南中推举的 SEO 类型;而不是直接违反这些指南的类型!
)。

2. EAT 贯穿 Google 所做的统统

当被问及 EAT 是否只对特定查询有用——尤其是谷歌所指的 YMYL(你的钱,你的生活)查询——Kim 回答道:

“EAT 是我们评估单个网站的一种模板。
我们对每个查询和每个结果都采取这种模板。
它贯穿于我们所做的每一件事。

Google 搜索副总裁 Hyung-Jin Kim 在 SMX Next 2022 上揭橥演讲

虽然谷歌的质量指南本身表明 EAT 的主要性取决于查询的性子(特殊是那些可能对用户造成侵害的查询),但 Kim 明确表示 EAT 在所有查询中都发挥着重要浸染。

这便是为什么谷歌近年来在其许多通讯中越来越多地利用首字母缩略词“EAT”作为“良好内容质量”的代名词。

有趣的是,Kim 还指出,谷歌已经利用 EAT 大约10-13 年了,可以追溯到 2009-2013 年。
在 SEO 社区中,我们直到 2014 年版的搜索质量评估指南才公开意识到这一观点,而 EAT 的浸染直到 2018 年旁边才开始成为 SEO 谈论的焦点。

3. 谷歌的算法更新常日具有相同的义务,但其背后的技能已经得到改进

谈到自 Panda 时期以来 Google 重大更新的目标,Kim 表示重点基本相同:提高用户的搜索结果质量并提升最能知足搜索者体验的内容。

然而,Kim 认为,算法更新最显著的变革是其背后的技能。

在过去的 5-10 年里,人工智能极大地改变了谷歌理解搜索者真正探求什么的能力,特殊是通过利用深度神经网络。

Kim 举了一个例子,解释 BERT 如何帮助 Google 更好地理解“事情珠宝”这一查询。

在 BERT 之前,Google 会显示与珠宝行业事情干系的结果。
在 BERT 之后,强调“for”一词对付 Google 理解查询变得更加主要,并且它会显示与适宜事情的珠宝或可以承受艰巨事情的珠宝干系的结果。

4. 亲自体验是优质内容的关键

Kim 描述了评论内容中第一手专业知识的主要性,这与谷歌环绕最近产品评论更新的一些沟通同等。

举个例子,当 Kim 探求一把新的网球拍时,他喜好看到能够证明用户确实花韶光利用过产品并做过真实测试的内容,而不是重复许多网站上的规格。

这种想法与谷歌最近见告我们的关于通过核心、产品评论和有用的内容更新 来审查内容质量非常同等。

5. 搜索质量团队专注于数学和指标,但他们也非常善解人意

Kim 提到,搜索质量团队(卖力内容在 Google 上的排名)严重依赖数据、数学和最新技能来提高排名,但他们也非常善解人意。

Kim 表示,他们可能对数据持疑惑态度,并且高度关注实际的用户体验。
查询可能很短但很故意义,排名能够反响搜索者查询背后的实际意图非常主要。

Kim 举了“烦闷症”这个查询的例子。
虽然显示有关烦闷症的各种信息结果很有帮助,但这个搜索查询也可能表明用户正在寻求帮助 - 因此谷歌认为在搜索结果中显示帮助用户的资源很主要。

6. Google 算法更新旨在提高网络的整体质量

只管 SEO 职员喜好孤立地思考算法更新并关注它们如何影响各个网站,但 Kim 供应了一些有关更新在改进互联网整体质量方面所起的浸染的背景信息。

可以追溯到Panda 的更新(现已纳入核心算法)为谷歌供应了一种方法来缓解内容农场和其他垃圾策略的兴起,这些策略会给全体网络带来更糟糕的体验。

谷歌专注于如何让互联网成为用户更好的选择这一大趋势。

7. 更多的视觉搜索结果即将涌现

当被问及 SEO 的未来时,Kim 很快提到了视觉搜索——尤其是多重搜索。

谷歌在理解图像和使搜索者能够利用图像作为搜索查询的能力方面取得了重大进步。

Kim 相信这将成为未来几年搜索领域的一个重大转变,尤其是结合图像和文本查询的多重搜索。

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