Команда инженеров-исследователей Google опубликовала документ, в котором описывается альтернативный метод ранжирования сайтов — не с учетом ссылок, а на основе качества информации, размещенной на них.
Качество веб-ресурсов традиционно оценивалось исходя из внешних сигналов, например, ссылок на страницы. Мы предлагаем новый подход, который опирается на внутренние сигналы, например, корректность фактической информации, которая размещается на сайте. Ресурс, на котором мало недостоверной информации, можно считать заслуживающим доверия, — говорится в документе.
Инженеры Google разработали Knowledge-Based Trust алгоритм, согласно которому Google может «вычленять» информацию с веб-страниц, сравнивать ее с фактами, которые хранятся в его базе знаний (тут стоит вспомнить Knowledge Graph) и, таким образом, выбирать страницы, информация на которых более точная, и оценивать их выше. Если на отдельной странице ресурса не хватает фактов для оценки, алгоритм может оценивать другие страницы сайта.
Тестирования нового алгоритма прошли положительно.
При этом отмечается, что такая оценка степени доверия к сайту может служить просто дополнительным сигналом и использоваться, в том числе, вместе с существующими факторами ранжирования, например, PageRank, а не заменять их.
Тренд на переориентацию поисковых систем с внешних факторов на внутренние стартовал уже достаточно давно. Сильно в этом деле „преуспел“ Яндекс с частичной отменой ссылочного фактора ранжирования в некоторых тематиках, учет поведения пользователей на сайте и т.д. . Интересной особенностью нового алгоритма от Google, является анализ фактуры содержания. Помниться, что об этом в свое время говорили представители MAIL. К сожалению из-за незначительной доли Mail резонанса это не вызвало. От Яндекса прямых сигналов на этот счет не поступало. Как заявленные изменения будут работать в русскоязычном сегменте поиска Google пока вопрос. Будем ждать и анализировать.
Поиск развивается постоянно. Одни факторы приходят на смену другим. В этом нет ничего удивительного. Ссылки, которые 3-4 года назад казались незыблемыми, сейчас уже один из факторов. Долгое время большинство поисковых систем шло по общему пути: от простейшего анализа содержимого страницы к внешним ссылкам. Сейчас мы наблюдаем разделение. Яндекс пошёл по пути машинного обучения, а в Google заявили, что пробовали машинное обучение и результат их не впечатлил. В результате мы наблюдаем бесчисленные «панды» и «пингвины». Описываемый фактор применим в очень узкой предметной области, где практически отсутствуют другие сигналы. Например, чем отличается достоверность информации на сайтах различных магазинов спортивной обуви? Как оценивать достоверность в целом по транзакционным запросам? Как новый фактор это интересно, но основой для всего поиска точно не станет.