#11-Раскрыты детали ранжирования Google. Правка

Основные SEO-навыки в 2026 году

Идентификатор ссылки (англ.)	6-sposobov-ispolzovaniya-ii-dlya-seo
Время обновления:	05-09-2025 в 22:52:48
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	osnovnye-seo-navyki-v-2026-godu
Время обновления:	05-09-2025 в 22:59:27
Статус:	Активен

Описание

'#50. Контент : content';

'Content_ContentController_actionUpdate_';

'#content_content_update';

Раскрыты детали ранжирования Google. Правка

Активен

Почистить кэш контентов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Контент.

Полное название

Описание (мета-тег description)

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!

Текст

Свидетельство инженера Google показывает, как оценивается качество страниц и подтверждает существование сигнала популярности, использующего данные от браузера Chrome.
<h2>Показания инженера Google раскрывают детали системы ранжирования поисковика</h2>
Отредактированные показания инженера Google, опубликованные онлайн Министерством юстиции США, позволяют заглянуть внутрь системы ранжирования Google. Материалы раскрывают информацию о том, как Google оценивает качество страниц и представляют загадочный сигнал популярности, использующий данные браузера Chrome.
Документ предлагает общий и довольно поверхностный обзор сигналов ранжирования, давая представление о том, что делают алгоритмы, но не раскрывая конкретных деталей.
<h3>Ручная настройка сигналов</h3>
Например, документ начинается с раздела о "ручной настройке" сигналов, который описывает общий процесс сбора данных от оценщиков качества, кликов и т.д. с последующим применением математических и статистических формул для создания рейтинга на основе трех видов сигналов. Ручная настройка означает масштабируемые алгоритмы, которые настраиваются инженерами поиска. Это не означает, что они вручную ранжируют веб-сайты.
<h3>ABC-сигналы Google</h3>
Документ Министерства юстиции перечисляет три типа сигналов, называемых ABC-сигналами:
<ul>
<li>A &ndash; Anchors (страницы, ссылающиеся на целевые страницы),</li>
<li>B &ndash; Body (поисковые запросы в документе),</li>
<li>C &ndash; Clicks (время пребывания пользователя на странице перед возвращением к результатам поиска).</li>
</ul>
Утверждение об ABC-сигналах является обобщением одной части процесса ранжирования. Ранжирование результатов поиска гораздо сложнее и включает сотни, если не тысячи дополнительных алгоритмов на каждом этапе процесса ранжирования: индексации, анализа ссылок, борьбы со спамом, персонализации, повторного ранжирования и других процессов. Например, Лиз Рейд обсуждала системы базовой тематичности как часть алгоритма ранжирования, а Мартин Сплитт рассказывал об аннотациях как части понимания веб-страниц.
Вот что говорится в документе об ABC-сигналах:
<blockquote>
"ABC-сигналы &ndash; это ключевые компоненты тематичности (или базовой оценки), которые определяют, насколько документ соответствует запросу.
T* (тематичность) эффективно объединяет (как минимум) три сигнала относительно "ручным" способом. Google использует это для оценки релевантности документа на основе терминов запроса."
</blockquote>
Документ дает представление о сложности ранжирования веб-страниц:
<blockquote>
"Разработка ранжирования (особенно тематичности) включает решение множества сложных математических задач. Для тематичности может существовать команда инженеров, постоянно работающих над этими сложными проблемами в рамках данного проекта.
Причина, по которой подавляющее большинство сигналов настраивается вручную, заключается в том, что если что-то перестает работать, Google знает, что исправлять. Google стремится к полной прозрачности своих сигналов, чтобы иметь возможность устранять неполадки и совершенствовать их."
</blockquote>
В документе сравнивается ручной подход Google с автоматизированным подходом Microsoft, отмечая, что когда что-то перестает работать в Bing, устранить неисправность гораздо сложнее, чем при подходе Google.
<h3>Взаимодействие между качеством страницы и релевантностью</h3>
Интересный момент, раскрытый инженером поиска, заключается в том, что качество страницы не зависит от запроса. Если страница определяется как высококачественная, заслуживающая доверия, она считается таковой для всех связанных запросов &ndash; это подразумевается под словом "статичная", то есть оценка не пересчитывается динамически для каждого запроса. Однако в запросе есть сигналы релевантности, которые можно использовать для расчета окончательных рейтингов, что показывает, как релевантность играет решающую роль в определении того, что ранжируется.
Вот что сказано в документе:
<blockquote>
"Качество. В целом статично для нескольких запросов и не связано с конкретным запросом.
Однако в некоторых случаях сигнал качества включает информацию из запроса в дополнение к статичному сигналу. Например, сайт может иметь высокое качество, но общую информацию, поэтому запрос, интерпретируемый как поиск очень узкой/технической информации, может использоваться для направления на качественный сайт, который более технически ориентирован.
Q* (качество страницы, т.е. понятие достоверности) невероятно важно. Если конкуренты видят логи, то у них есть представление об "авторитетности" данного сайта.
Оценка качества невероятно важна даже сегодня. Качество страницы &ndash; это то, на что люди жалуются больше всего&hellip;"
</blockquote>
<h3>ИИ вызывает жалобы на Google</h3>
Инженер заявляет, что люди жалуются на качество, но также говорит, что ИИ усугубляет ситуацию, делая её хуже.
Вот что он говорит о качестве страницы:
<blockquote>
"В наши дни люди по-прежнему жалуются на качество, а ИИ делает ситуацию хуже.
Это было и продолжает оставаться большой работой, но её легко воспроизвести, потому что Q в основном статичен и в значительной степени связан с сайтом, а не с запросом."
</blockquote>
<h3>eDeepRank &ndash; способ понимания ранжирования с использованием языковых моделей</h3>
Сотрудник Google перечисляет другие сигналы ранжирования, включая eDeepRank, который представляет собой систему на основе LLM, использующую <a title="BERT" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/slovar-seo-ot-f-do-h#bert">BERT</a> &ndash; языковую модель.
Он объясняет:
<blockquote>
"eDeepRank &ndash; это система на основе LLM, использующая BERT и трансформеры. По сути, eDeepRank пытается взять сигналы на основе LLM и разложить их на компоненты, чтобы сделать их более прозрачными."
</blockquote>
Эта часть о разложении сигналов LLM на компоненты, по-видимому, является отсылкой к процессу повышения прозрачности сигналов ранжирования на основе LLM, чтобы инженеры поиска могли понять, почему LLM ранжирует что-то определенным образом.
<h3>PageRank связан с алгоритмами ранжирования по расстоянию</h3>
<a title="PageRank" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/slovar-seo-ot-m-do-r#pagerank">PageRank</a> &ndash; это оригинальная инновация Google в области ранжирования, которая с тех пор была много раз обновлена. Алгоритмы расстояния ссылок рассчитывают расстояние от авторитетных веб-сайтов по определенной теме (называемых исходными сайтами) до других веб-сайтов по той же теме. Эти алгоритмы начинают с набора авторитетных сайтов по заданной теме, и сайты, расположенные дальше от их соответствующего исходного сайта, считаются менее заслуживающими доверия. Сайты, которые ближе к исходным наборам, скорее всего, более авторитетны и заслуживают доверия.
Вот что сказал сотрудник Google о PageRank:
<blockquote>
"PageRank. Это единый сигнал, относящийся к расстоянию от известного надежного источника, и он используется в качестве входных данных для оценки качества."
</blockquote>
<h3>Загадочный сигнал популярности на основе Chrome</h3>
Существует еще один сигнал, название которого отредактировано, связанный с популярностью.
Вот его загадочное описание:
<blockquote>
"[отредактировано] (популярность) сигнал, использующий данные Chrome."
</blockquote>
Можно с уверенностью утверждать, что это подтверждает связь утечки API Chrome с фактическими факторами ранжирования. Однако многие SEO-специалисты, включая меня, считают, что эти API &ndash; это инструменты для разработчиков, используемые Chrome для отображения показателей производительности, таких как <a title="Core Web Vitals" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/core-web-vitals">Core Web Vitals</a>, в интерфейсе Chrome Dev Tools.
Я подозреваю, что это ссылка на сигнал популярности, о котором мы, возможно, не знаем.
Инженер Google также упоминает еще одну утечку документов, которые ссылаются на фактические "компоненты системы ранжирования Google", но отмечает, что в них недостаточно информации для обратной разработки алгоритма.
Он объясняет:
<blockquote>
"Произошла утечка документов Google, в которых упоминались определенные компоненты системы ранжирования Google, но в документах не указываются конкретные кривые и пороговые значения.
Например, самих документов недостаточно для того, чтобы разобраться в этом, но данные, вероятно, могут дать необходимую информацию."
</blockquote>
<h3>Выводы</h3>
Недавно опубликованный документ обобщает показания инженера Google, данные в ходе допроса Министерством юстиции США, и дает общее представление о системах ранжирования поиска Google. В документе обсуждается ручная настройка сигналов, роль статических оценок качества страниц и загадочный сигнал популярности, полученный из данных Chrome.
Он дает редкую возможность заглянуть внутрь того, как проектируются сигналы тематичности, достоверности, поведения при кликах и прозрачности на основе LLM, а также предлагает иную перспективу на методы ранжирования веб-сайтов Google.