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Spiegazione dei cambiamenti dei fattori di ranking di Google dello scorso anno

Spiegazione dei cambiamenti dei fattori di ranking di Google dello scorso anno

Questo è un estratto dall'ebook Ranking Factors 2023 di SEJ con modifiche e aggiornamenti per aggiornarlo. La SEO cambia rapidamente!

I fattori di ranking stanno diventando sempre più difficili da categorizzare completamente.

Oggi Google utilizza i termini “sistemi” e “segnali” più che “fattori di ranking”.

Google dice, riguardo a come classifica i risultati:

“Google utilizza il ranking automatico sistemi quello sguardo a molti fattori E segnali circa centinaia di miliardi di pagine web e altri contenuti nel nostro indice di ricerca per presentare i risultati più pertinenti e utili, il tutto in una frazione di secondo."

Esistono più sistemi di classificazione e tutti utilizzano diverse combinazioni di segnali.

Google si sta allontanando (da tempo) da un modello in cui un insieme di fattori quantitativi determina il posizionamento.

Invece, Google sta costruendo raccolte di segnali qualitativi che si uniscono per approssimare domande e decisioni più grandi – umane –, come ad esempio:

Molti professionisti SEO sono persone che si occupano di numeri. Ricercatori. Subacquei di dati. Google rilascia poche informazioni sui suoi algoritmi e noi ci aggrappiamo come patelle.

Per molti anni, alcuni hanno persino tentato di utilizzare indizi derivanti dall’interpretazione dei brevetti per cercare di decifrare l’impatto algoritmico di tutto, dai social media alla co-citazione.

Ma i brevetti di Google non sono la Costituzione.

Nessun documento definitivo contiene i segreti degli algoritmi di classificazione, anche se mi piacerebbe vedere un film sulla rapina dal quartier generale di Google. (Sappiamo tutti che Nicholas Cage avrebbe preso parte.)

Interpretare i brevetti è una buona abilità e può fornire spunti importanti.

Ma dovresti valutare l’impatto sul business dell’ossessione per i singoli elementi rispetto alla tendenza a comprendere il tuo pubblico.

Man mano che gli algoritmi diventano più complessi e l’intelligenza artificiale più avanzata, diventerà sempre più difficile individuare le esatte fonti di dati che utilizzano per prendere decisioni.

I fattori di ranking non scompariranno; si stanno evolvendo.

I capisaldi della classifica saranno sempre presenti, ma maggiore è la complessità che si aggiunge ai sistemi, meno ci avvantaggia interrogare ogni potenziale segnale.

Cosa diavolo è successo con "Esperienza sulla pagina" e cos'è un sistema di classificazione?

Nell’aprile 2023, Google ha spostato diverse voci dalla documentazione dei suoi “sistemi di classificazione” e le ha inserite altrove:

  • Esperienza di pagina.
  • Facilità di utilizzo dei dispositivi mobili.
  • Velocità della pagina.
  • Sicurezza e HTTP.

Molti professionisti SEO hanno perso la calma collettiva di fronte a questo cambiamento.

L'account Search Liaison di Google su X (ex Twitter) ha condiviso questa dichiarazione:

"La nostra guida sull'esperienza sulla pagina è qui, come abbiamo condiviso la scorsa settimana insieme al nostro post sul blog:

https://developers.google.com/search/docs/appearance/page-experience

*Non* dice che l'esperienza sulla pagina sia in qualche modo "in pensione" o che le persone dovrebbero ignorare cose come Core Web Vitals o essere ottimizzati per i dispositivi mobili. L'opposto. Dice che se vuoi avere successo con i principali sistemi di ranking di Ricerca Google, considera questi e altri aspetti dell'esperienza sulla pagina.

La scorsa settimana abbiamo anche apportato un aggiornamento alla nostra pagina sui sistemi di classificazione. I *sistemi* di classificazione sono diversi dai *segnali* di classificazione (i sistemi in genere utilizzano segnali). In quella pagina avevamo elencato alcune cose relative all'esperienza sulla pagina come "sistemi" che in realtà erano segnali. Non avrebbero dovuto essere nella pagina sui sistemi.

Toglierli non significa che non consideriamo più gli aspetti dell'esperienza sulla pagina. Significava semplicemente che questi non erano *sistemi* di classificazione ma invece segnali utilizzati da altri sistemi.

Il grande asporto? Come indicato nella prima frase dalla nostra guida sull'esperienza sulla pagina:

"I sistemi di classificazione principali di Google mirano a premiare i contenuti che offrono una buona esperienza sulla pagina." …”

Ciò sembra significare che i cambiamenti siano stati una questione di organizzazione e non un aggiustamento dell’algoritmo funzionale.

Un sistema di classificazione è un'ampia applicazione di segnali che vanno verso un obiettivo o una valutazione specifici.

I sistemi di classificazione possono utilizzare segnali di classificazione, ma non necessariamente sempre o per ogni query.

L'"esperienza sulla pagina" non è un sistema di classificazione.

Tuttavia, si tratta di una raccolta di segnali di ranking che più sistemi di ranking possono utilizzare e utilizzano per valutare e premiare le pagine con una buona esperienza utente.

Click Data – La causa antitrust e il CTR come fattore di ranking

Un ingegnere informatico che ha lasciato Google nel novembre 2022 è stato chiamato a testimoniare durante la causa antitrust contro Google.

Ho iniziato a vedere chiacchiere su tutti i social media riguardo alla sua dichiarazione schiacciante sui dati sui clic nella classifica.

La sua testimonianza ha richiamato l'attenzione sulla probabilità che Google utilizzi clic e altri dati sulle interazioni sulla SERP negli algoritmi di classificazione e che Google sia evasivo su questo fatto per impedire ai professionisti SEO di influenzare le classifiche.

Questi dati potrebbero non essere utilizzati ancora per molto, come riportato da Law360: la testimonianza dell'ex Googler ha affermato che "la situazione sta cambiando rapidamente" e che Google ora dispone di sistemi che possono essere addestrati altrettanto bene senza i dati degli utenti.

“Ottimo”, mi sono detto, “quante conclusioni devo rivalutare?”

Per fortuna, nessuno finora. Il mio primo pensiero è stato il CTR, ma siamo ancora dubbiosi sul CTR come fattore di ranking, anche con le nuove informazioni.

C'è una differenza tra i segnali di classificazione in tempo reale e i dati utilizzati per l'analisi.

Pedro Dias, ex membro del team di qualità della ricerca di Google, ha un'ottima opinione al riguardo, affermando in un post su LinkedIn:

“C'è una differenza tra:

  • utilizzando direttamente un segnale in classifica;
  • guardando i dati e valutando quali parti potrebbero essere utili per la classifica”

Screenshot da LinkedIn, ottobre 2023

Usare i dati per analizzare i risultati e addestrare gli algoritmi è molto, molto diverso dall'usarli dal vivo nella consegna dei risultati. Questi segnali sono più probabilmente utilizzati per scopi di formazione e valutazione rispetto all'ordinamento dei risultati in tempo reale.

Invece di concentrarti sulle metriche dei clic solo come segnale di ranking diretto, considerale come una misura di come il tuo utente interagisce con la tua pagina, perché questo è ciò che conta. Quindi in ogni caso può essere considerato importante.

Se ti concentri su ciò che conta – contenuti, autorità, esperienza utente – allora il fatto che il CTR e altri comportamenti degli utenti siano un fattore di ranking non dovrebbe cambiare la tua strategia complessiva.

Non hai il controllo sui dati sui clic; puoi usarlo solo per la misurazione.

Sebbene ci siano sempre più motivi per credere che i "dati sui clic" vengano utilizzati nella ricerca come meccanismo di feedback, non è utile concentrarsi su di essi come un ago da spostare. Usalo come fa Google: come strumento di valutazione.

Segnali utente nella ricerca

Più scopriamo e con ogni nuovo evento, più la questione dei dati degli utenti sembra diventare aperta alla speculazione.

Quando si tratta di Appen, vedo argomenti in entrambe le direzioni. Potrebbe darsi che Google intenda fare affidamento su algoritmi automatizzati e aggregare i dati degli utenti anziché valutazioni di qualità umane.

Oppure questo potrebbe semplicemente indicare una decisione di riduzione dei costi nel mezzo di licenziamenti e sentenze legali sfavorevoli.

Per quanto riguarda la qualità in declino dei risultati di ricerca, a mio parere, questo è un argomento contro l'idea che i dati sul comportamento degli utenti siano un fattore di ranking.

Le persone sono insoddisfatte dei risultati di ricerca e in numero piuttosto elevato.

Stando così le cose, un algoritmo che tiene conto del comportamento dell'utente Dovrebbe guardalo e aggiustalo, giusto? Questo presenta quattro situazioni alternative nella mia mente:

  • Gli algoritmi sono, per usare un termine tecnico, completamente guasti.
  • Il comportamento degli utenti e i dati sui clic non sono segnali diretti di ranking.
  • Entrambi quanto sopra.
  • La quarta situazione richiede la lettura di un recente annuncio di Google sul prossimo modello di intelligenza artificiale Gemini e la speculazione sul suo significato. Alla fine di questo post troviamo questo:

"Stiamo già iniziando a sperimentare Gemini in Search, che rende la nostra Search Generative Experience (SGE) più veloce per gli utenti, con una riduzione del 40% della latenza in inglese negli Stati Uniti, insieme a miglioramenti della qualità."

Ci sono due cose che succedono qui:

  • “Stiamo già iniziando a sperimentare Gemelli in cerca …”
  • “… rendendo il nostro Cerca l'esperienza generativa (SGE) più velocemente …”

Gemini è almeno in Labs. Ci sono alcuni elementi anche nella ricerca live?

L'uscita di Gemini preannuncia l'uscita di SGE?

Questo sta accadendo velocemente. Google avrebbe potuto benissimo decidere che gli attuali algoritmi non sono in grado di risolvere i problemi attuali e, invece, stanno andando avanti il ​​più rapidamente possibile con Gemini. Ciò potrebbe cambiare ciò che sappiamo sui segnali e sui sistemi di classificazione.

Google utilizzerà i dati sui clic/comportamenti come segnali di posizionamento in futuro?

C’è ancora un argomento a sostegno del fatto che Google utilizza, o almeno vorrebbe utilizzare, dati comportamentali per classificare i contenuti.

In effetti è oggettivamente vero che lo fa già nella ricerca su YouTube.

Il coinvolgimento è uno dei tre pilastri della ricerca su YouTube. Su YouTube, i segnali di coinvolgimento degli utenti, nel complesso, influiscono direttamente sul posizionamento di un video sulla piattaforma.

Nello spiegare come funziona l'algoritmo di ricerca di YouTube, la documentazione dice:

"Noi di Ricerca YouTube diamo priorità a tre elementi principali per fornire i migliori risultati di ricerca: pertinenza, coinvolgimento e qualità. A questi tre elementi viene attribuita un'importanza diversa a seconda del tipo di ricerca.

Per stimare la pertinenza, esaminiamo molti fattori, ad esempio il grado di corrispondenza tra titolo, tag, descrizione e contenuto video della query di ricerca.

I segnali di coinvolgimento sono un modo prezioso per determinare la pertinenza. Incorporiamo segnali di coinvolgimento aggregati da parte degli utenti, ovvero potremmo esaminare il tempo di visualizzazione di un particolare video per una determinata query per determinare se il video è considerato pertinente alla query da altri utenti.

Infine, per quanto riguarda la qualità, i nostri sistemi sono progettati per identificare segnali che possono aiutare a determinare quali canali dimostrano competenza, autorevolezza e affidabilità su un determinato argomento”.

Nella sua documentazione per i creatori su come far crescere un canale, YouTube afferma questo:

“Il consiglio dell'esperto: il nostro algoritmo non presta attenzione ai video, presta attenzione agli spettatori.

Quindi, invece di provare a realizzare video che rendano felice un algoritmo, concentrati sulla realizzazione di video che rendano felici i tuoi spettatori."

Questa è una buona indicazione del fatto che Google utilizzerebbe assolutamente il comportamento e i segnali di clic nella ricerca se potesse farlo in modo affidabile.

Qui sta il problema. Su YouTube tutti i dati di cui ha bisogno sono proprio lì, contenuti all'interno della piattaforma.

Questo non è il caso di Ricerca Google perché non tutti i siti web utilizzano Google Analytics e non tutti gli utenti utilizzano Chrome.

Inoltre, è molto più semplice interpretare i comportamenti di coinvolgimento positivi e negativi con i video rispetto al testo.

Credo che queste due cose siano vere:

  • Google sa che il feedback diretto degli utenti è il modo migliore per determinare se il contenuto è "buono" e, se possibile, lo implementerebbe nell'ordinamento dei risultati in tempo reale nella Ricerca.
  • Attualmente, e in precedenza, ciò non era realizzabile tramite algoritmi.

Chissà, forse un ulteriore sviluppo dell’intelligenza artificiale presenterà nuove soluzioni.

Questo è un modo molto tortuoso per dire:

I dati sul comportamento degli utenti vengono probabilmente utilizzati nella ricerca per ottimizzare e valutare i risultati, ma probabilmente non per prendere decisioni di consegna sul momento. Anche se fosse usato in questo modo, non dovrebbe importarti molto perché puoi controllare il coinvolgimento solo creando contenuti migliori, che dovrebbe essere comunque il tuo obiettivo.

La domanda più interessante in questo momento è: come diavolo facciamo noi, come professionisti SEO, a consigliare alle persone di attenersi alle migliori pratiche sui contenuti mentre i risultati di ricerca sembrano premiare lo spam?

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