기술

Google 검색은 알고리즘을 기반으로 작동합니다. 컴퓨터는 데이터를 처리하여 특정 사이트가 다소 흥미롭고 관련성이 있다는 신호를 찾습니다. 이 요청. 페이지 랭크이 과정에서 큰 부분을 차지하며, 이를 통해 Google외부 링크 및 이와 관련된 텍스트를 선택합니다. 하지만 Google은 다른 많은 신호도 사용하여 페이지 관련성, 그렇지 않으면 PageRank가 끝없이 검색하게 됩니다.

들어오는 링크는 다양한 웹페이지에 대해 등급이 지정됩니다. 이러한 링크를 고려하면 검색 결과가 상당히 좋습니다. 이것이 바로 결과가 끝없는 게임과 같지 않고 인간의 개입이 덜했던 1999년에 Google이 독특하고 독창적인 이유입니다.

그러나 오늘날 모든 것이 바뀌었습니다. 구글 알고리즘이를 위해 싸우는 의욕 있는 사람과 회사가 점점 더 많아지고 있습니다. 방법 것입니다 "군비 경쟁", Google이지고있는 곳입니다.

일전에 발생한 또 다른 이벤트는 검색 엔진 자체에 유리하지 않습니다. 가장 많은 이벤트에 맞서기 위해 Google 알고리즘에 변경 사항이 나타났습니다. 성가신 인터넷 오염자 - 예를 들어 "콘텐츠 팜". "군비 경쟁"이 계속됩니다.

구글은 최근 출시된 기능을 직접 사용하지 않는다고 주장 관련 없는 결과를 차단하는 사용자 V 크롬 브라우저. 그러나 알고리즘 작동 방식에 있어서 Google의 새로운 솔루션은 사용자 금지와 유사합니다.

“Chrome 사용자가 가장 자주 차단한 상위 수십 개의 사이트를 선택하면 그 중 84%가 새로운 알고리즘으로 다운그레이드됩니다.”라고 회사는 말합니다.

그러나 이상한 진술입니다. 결국 이는 차단을 조작하는 데 큰 동기가 될 수 있습니다. 콘텐츠 팜은 잊어버리세요. 단지 수천 명의 사람들을 고용하세요. 경쟁사 사이트 차단. "군비 경쟁"의 또 다른 측면.

Google은 오즈의 마법사처럼 강력하고 신비한 존재 뒤에 숨어 있습니다. 검색 알고리즘. 만약에 좋은 검색웹페이지에서 마우스를 클릭하기만 하면 모든 마법이 사라질 수 있습니다.

그리고 어떻게든 인구통계학적, 지리적 지표 또는 사용자의 개인 데이터를 기반으로 스팸을 최대한 많이 제거할 수 있다면 상황은 정말 불쾌할 수 있습니다. 특히 Google이 해당 데이터에 액세스할 수 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그리고 페이스북은 그것을 가질 것이다.

가장 흥미로운 실험 중 하나가 현재 진행되고 있습니다. Facebook에서 좋아하는 링크로 검색 가능. 검색 결과는 친구들이 Facebook에서 좋아요를 누른 내용에 따라 결정되며, 이 데이터는 정말 오랫동안 저장됩니다.

소셜 네트워크 5억 명이 넘는 사람들이 사용하고 있으며 그 중 절반이 매일 프로필을 확인합니다. 이 사람들은 사이트에서 7천억 분을 소비하고 300억 개의 콘텐츠를 공유합니다. 그들은 링크를 공유하고 사람들은 해당 콘텐츠에 투표하기 위해 "좋아요" 버튼을 클릭합니다. 전체적으로 이 정도면 꽤 Blekko를 사용한 흥미로운 검색 실험.

이제 Google이 이 모든 데이터로 무엇을 할 수 있는지 상상해 보세요. 그러면 현재 소셜 미디어가 왜 그렇게 중요한지 이해하게 될 것입니다. Facebook을 "죽이는" 것이 아니라 위협을 "중화"하여 검색 엔진 진화의 다음 큰 도약이 그들 없이는 일어나지 않도록 하려는 것입니다. Google이 부족한 분야는 무역과 관광 분야입니다. 예를 들어 친구가 파리에 있는 호텔을 제안하면 검색 결과에 좋은 ​​결과가 나올 수 있습니다.

1년 이상 걸릴 수도 페이스북은 실제로 검색에 관심을 가질 것이다충분히. 이 사업에는 할 일이 너무 많아 광고 수입, 끝없이 무시하는 것도 불가능할 것입니다. 사실 이것이 Google을 가장 놀라게 할 것입니다.

우리 모두는 Yandex 및 Google 검색 엔진의 기존 알고리즘에 대해 직접 알고 있습니다. 모든 최적화 프로그램이 검색 결과의 상위에 도달하기 위해 점점 더 많은 새로운 방법을 고안하는 것은 "지속적으로 업데이트되는" 규칙을 준수하는 것입니다. 사이트 소유자가 PS 측에서 느꼈던 최신 혁신 중에는 인터넷 리소스의 이동성에 대한 요구 사항과 해당 사이트 검색 감소가 있습니다. 링크 구매 방법을 모르시는 분. 지금까지 검색에 도입된 알고리즘은 사이트 순위에 큰 영향을 미쳤습니까? 실제로 모든 최적화 프로그램이 검색에서 각 사이트에 가장 공정한 위치를 제공하고 "정크" 검색 결과를 지우기 위해 어떤 기술, 언제, 왜 만들어졌는지 아는 것은 아닙니다. 이 기사에서는 검색 알고리즘의 생성 및 개발 역사를 살펴보겠습니다.

Yandex: 개념부터 현재까지의 알고리즘 유형

알고리즘은 하루아침에 모두 만들어진 것이 아니며, 각 알고리즘은 여러 단계의 개선과 변형을 거쳤습니다. Yandex 알고리즘 이름의 대부분은 도시 이름으로 구성됩니다. 각각에는 고유한 작동 원리, 상호 작용 지점 및 서로 조화롭게 보완되는 고유한 기능적 특징이 있습니다. Yandex에 어떤 알고리즘이 있고 사이트에 어떤 영향을 미치는지 더 자세히 고려해 보겠습니다.

검색 알고리즘에 대한 정보 외에도 . Google 및 Yandex 검색 엔진에 적합한 고품질 SEO 콘텐츠를 만드는 방법에 대한 팁을 읽어 보시기 바랍니다.

마가단

Magadan 알고리즘은 약어를 인식하고 동사가 있는 명사를 식별합니다. 2008년 4월 테스트 모드로 처음 출시되었으며, 같은 해 5월 두 번째 영구 버전이 출시되었습니다.

특징

"마가단"은 약어를 작성한 사용자에게 웹사이트와 성적표를 제공합니다. 예를 들어, 검색 창내무부의 요청을 입력하면 해당 키워드가 있는 사이트 외에도 약어는 없지만 "내무부"라는 암호가 있는 사이트도 목록에 포함됩니다. 음역 인식을 통해 사용자는 Mercedes 또는 Mercedes와 같이 이름을 올바르게 쓸 언어를 생각할 수 없게 되었습니다. 이 모든 것 외에도 Yandex는 색인 목록에 거의 10억 개의 외국 사이트를 포함했습니다. 품사를 인식하고 이를 동등한 검색어로 인식함으로써 서로 다른 핵심 문구가 포함된 사이트를 하나의 검색에 포함할 수 있었습니다. 즉, 이제 '웹사이트 최적화'라는 키워드에 대해 '웹사이트 최적화'라는 문구가 포함된 사이트도 검색 결과에 표시됩니다.

결과

마가단 알고리즘 출시 이후에는 주로 권한이 낮은 사이트의 경우 더욱 어려워졌습니다. 순위에서는 키워드의 형태와 희석을 고려하여 방문 횟수가 적은 젊은 리소스의 관련 검색어에 대한 순위가 감소했으며, 품질이 낮은 콘텐츠라도 권위 있는 검색어가 1위로 이동했습니다. 음역이 포함되면서 외국 자원도 룬넷의 TOP에 들어갔습니다. 즉, 동일한 주제나 유사한 외국 사이트에 대해 더 많이 방문한 사이트가 있기 때문에 주제에 대한 최적화된 텍스트가 두 번째 페이지에 나타날 수 있습니다. 이로 인해 빈도가 낮은 키워드와 외국어 문구에 대한 경쟁이 급격히 증가했습니다. 광고 비용도 더 비싸졌습니다. 이전에는 사이트가 하나의 특정 요청에 대해서만 경쟁했지만 이제는 형태학적 구문, 음역, 다른 품사로 변경되는 단어를 사용하여 "동료"와 경쟁하기 때문에 요금이 증가했습니다.

나홋카

"나홋카" 알고리즘은 확장된 유의어 사전과 중지 단어에 대한 세심한 주의입니다. 마가단 직후 링에 출시되었습니다. 2008년 9월 이후 주요 검색 결과의 순위를 매깁니다.

특징

이는 기계 학습에 대한 혁신적인 접근 방식입니다. 순위가 더욱 명확해지고 정확해졌습니다. 확장된 연결 사전과 나홋카 알고리즘의 단어 중지에 대한 세심한 배려가 검색 결과에 큰 영향을 미쳤습니다. 예를 들어, "SEO 최적화" 요청은 이제 "SEO 최적화"라는 핵심과 연결되었으며 상업용 사이트는 희석되었습니다. 정보 포털, 답변이 포함된 확장된 스니펫을 포함하여 목록에 표시되었으며 Wikipedia는 특별한 방식으로 표시되었습니다.

결과

정보 제공, 불특정 문구에 대한 경쟁이 몇 배로 증가함에 따라 상업 사이트에서는 판매 문의에 더 중점을 두었습니다. 결과적으로 정보 플랫폼은 추천 페이지 참여를 통해 수익 창출을 확대할 수 있었습니다. 제휴 프로그램. 상업적인 요청으로 홍보된 주요 정보 사이트는 주문 링크를 판매하기 시작했습니다. 경쟁이 더욱 치열해졌습니다.

아르자마스

알고리즘 "Arzamas" - 검색 쿼리의 어휘 통계가 도입되었으며 사이트의 지리적 참조가 생성되었습니다. 지리적 종속성이 없는 "아르자마스"의 첫 번째 버전(2009년 4월)이 즉시 주요 검색 결과에 출시되었고, 사이트를 지역과 연결하기 위한 분류기가 포함된 "아르자마스 2"가 2009년 8월에 발표되었습니다.

특징

동음이의어에 대한 링크를 제거하면 사용자의 생활이 더 쉬워졌습니다. 이제 "아메리칸 파이"라는 문구는 이전처럼 디저트 레시피 없이 영화 테마 사이트만 반환했기 때문입니다. 지역 연결은 도시를 몇 지점 아래로 추가하면서 핵심 문구를 이동시키는 획기적인 발전을 이루었습니다. 이제 사용자는 "레스토랑"이라는 단어를 입력하고 리더에서 자신이 위치한 도시의 사이트만 볼 수 있습니다. 기억한다면 이전에는 "상트페테르부르크 레스토랑"과 같이 좀 더 구체적인 문구를 입력해야 했을 것입니다. 그렇지 않으면 Yandex가 "요청 지정 - 너무 많은 옵션을 찾았습니다."라는 응답을 반환했을 수 있습니다. 지역 독립적인 키워드는 참조 없이 모든 지역의 요청과 관련된 사이트만 반환했습니다.

결과

만세! 마지막으로 소규모 지역의 사이트는 대도시와의 경쟁을 중단했습니다. 이제 해당 지역의 TOP에 도달하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. '지역홍보' 서비스가 제공되는 것도 이 시기였다. Armazas 알고리즘을 통해 소규모 기업이 해당 분야에서 더 빠르게 발전할 수 있었지만 여전히 문제는 남아 있었습니다. Yandex는 모든 사이트의 지리적 위치를 확인할 수 없습니다. 그리고 당신이 이해했듯이 애착없이 자원은 그다지 즐겁지 않은 곳에 가볍게 두는 것이 남아 있습니다. 지리적 의존성에 대한 신청 고려는 몇 달 동안 지속될 수 있으며 트래픽과 링크 질량이 없는 젊은 사이트(TIC에 대한 제한이 있음)는 일반적으로 지역성을 할당하라는 요청을 제출할 수 없습니다. 양날의 검입니다.

스네진스크

Snezhinsk 알고리즘은 지리 의존성을 강화하고 Matrixnet 기계 학습 기술을 사용하여 검색 결과에 대한 쿼리의 관련성을 명확히 합니다. 발표는 2009년 11월에 이루어졌고, "Konakovo"라는 이름의 개량 모델이 같은 해 12월에 출시되었습니다.

특징

입력한 질문에 대한 검색 결과가 더욱 정확해졌습니다. 지리적 위치 바인딩은 이제 특별한 역할을 합니다. 상업용 사이트는 Snezhinsk 알고리즘에 의해 지역과 연결되지 않아 검색 결과에서 제외되었습니다. 위치와 관련되지 않은 키워드는 정보자원으로 식별됩니다. 관련성을 계산하기 위한 복잡한 아키텍처는 지표 중 하나가 조금만 변경되면 검색 결과에서 사이트의 위치가 즉시 변경되는 것을 발견한 최적화 프로그램의 수명을 크게 복잡하게 만들었습니다.

결과

당시 구매 사실이 알려졌습니다. 외부 링크젊은 사이트에서는 유사한 구매를 오랫동안 인터넷 시장에 있었던 사이트와 비교하면 새로운 리소스의 성능에 미치는 영향이 너무 느렸습니다. 검색어에 대한 콘텐츠의 관련성을 결정하는 새로운 방법은 텍스트가 핵심 문구로 과포화되어 있는 사이트를 검색 결과에서 제거했습니다. 모든 것에 조치가 있어야 하는 고품질 텍스트의 새로운 시대가 시작되었으며, 그렇지 않으면 사이트가 스팸 제재를 받을 수 있었습니다. 지역 독립적인 키워드를 사용하여 TOP에 도달하는 것이 거의 불가능했기 때문에(그리고 빈도가 가장 높은 키워드였기 때문에) 상업적 자원이 패닉에 빠지기 시작했습니다. 이와 관련하여 Yandex 블로그에는 아름답게 글을 쓰지는 않지만 업무를 잘 수행하는 상업 조직의 첫 페이지에서 보고 싶은 항목이 게시되었지만 이를 위해서는 품질을 평가하기 위해 알고리즘을 가르쳐야 합니다. 제공되는 서비스 중. 이후 이 순간이는 불가능한 일임이 밝혀졌고, 상업용 인터넷 리소스의 평판은 온라인과 오프라인 모두에서 검색 결과에 중요한 역할을 했습니다.

오브닌스크

"Obninsk" 알고리즘은 순위를 높이고 인터넷 사이트의 지리적 기반을 확장하며 인위적인 SEO 링크가 사이트 성능에 미치는 영향을 줄입니다. 2010년 9월에 출시되었습니다.

특징

링크 매스 구매 인기가 떨어지고, 모두가 두려워하던 '링크 폭발' 개념이 등장하고 있다. 경쟁업체는 "나쁜 소스"에서 "동료"로 연결되는 엄청난 수의 링크를 구매하여 알고리즘을 오도함으로써 서로에게 해를 끼칠 수 있습니다. 그 후 경쟁자는 검색 결과에서 탈락하여 오랫동안 거기에 도달하지 못했습니다. 지역에 맞는 단어는 로봇이 이 지역에서 작업하는 데 관심을 끌기 위해 상업 사이트의 여러 페이지에 더 자주 추가됩니다.

결과

이제 상업 사이트는 평판에 더욱 주의를 기울이고 있는데 이는 좋은 소식이지만, 여전히 많은 사이트가 더러운 방법(인위적으로 트래픽을 늘리고 리뷰를 구매하는 등)에 의존하고 있습니다. Obninsk 알고리즘 출시 이후 구매가 더욱 대중화되었습니다. 영원한 링크기사 등 일반적인 링크 구매는 더 이상 순위에 예전만큼 영향을 미치지 않으며, 백링크 출처가 제재 대상이 될 경우 연쇄반응으로 이어질 수 있다. 고품질 SEO 텍스트는 모든 리소스의 필수 속성입니다. 독특하고 적절하게 최적화된 콘텐츠를 갖춘 젊은 사이트가 TOP에 올 수 있습니다.

크라스노다르

알고리즘 "Krasnodar" - "Spectrum" 기술을 구현하여 검색 결과를 희석하고 스니펫을 확장하며 소셜 네트워크를 색인화합니다. 출시는 2010년 12월에 이뤄졌다.

특징

'스펙트럼' 기술은 쿼리를 카테고리로 분류하기 위해 탄생한 기술로, 불특정 키워드가 입력된 경우에 사용됐다. "Krasnodar"는 검색 결과를 희석하여 사용자에게 더욱 다양한 옵션을 제공합니다. 예를 들어 검색에 '모스크바 사진'이라는 문구를 입력하면 일반 풍경뿐만 아니라 '명소', '지도', '음식점' 등 카테고리별 사진도 볼 수 있다. 무언가(사이트, 모델, 제품)의 고유한 이름에 중점을 두었고 세부 사항이 눈에 띄기 시작했습니다. 리치 스니펫을 사용하면 사용자 연락처 및 기타 조직 데이터를 검색 결과에 즉시 표시할 수 있습니다.

결과

상업 사이트의 순위가 크게 바뀌었고 세부 사항(제품 카드, 일반 설명과 간단한 설명 분리)에 특별한 주의를 기울였습니다. VK의 소셜 네트워크가 색인화되기 시작했으며 이제 참가자의 프로필이 검색 결과에 직접 동일하게 표시됩니다. 포럼의 게시물은 다른 사이트보다 사용자의 질문에 대한 답변이 더 광범위할 경우 1위를 차지할 수 있습니다.

레이캬비크

"레이캬비크" 알고리즘 - 검색 결과의 개인화가 생성되었으며 "마법사" 기술이 추가되어 쿼리의 예비 결과를 표시합니다. 입력 힌트 공식이 개선되었습니다. 이 알고리즘은 2011년 8월에 출시되었습니다.

특징

개인화된 검색결과의 모토는 '모든 사용자는 자신만의 결과를 갖는다'입니다. 검색자의 관심분야를 기억하는 시스템은 쿠키를 통해 작동하므로 사용자의 검색어가 예를 들어 해외 리소스와 더 자주 관련되면 다음 번 검색 결과의 선두에 표시됩니다. 검색창의 힌트는 매시간 업데이트되므로 특정 검색의 가능성이 확대됩니다. 고주파 쿼리에 대한 경쟁이 엄청난 힘으로 증가하고 있습니다..

결과

평판이 좋은 뉴스 사이트는 의미론적 핵심이 확장되어(다양한 저주파 핵심 쿼리가 많이 존재함) TOP에 도달하는 경우가 더 많습니다. 정보 사이트의 특정 검색어에 대한 페이지 수의 증가는 Reykvik 알고리즘 출시 이후 중요한 역할을 하기 시작했습니다. 각 사이트는 개인화 시스템의 일부가 되기 위해 사용자의 북마크에 들어가려고 시도했으며 이를 위해 RSS 피드 구독 방법과 사이트 북마크를 위한 팝업 배너 힌트가 사용되었습니다. 인터넷 자원은 대중에게 압력을 가하기보다는 개별적인 접근 방식에 더 많은 관심을 기울이기 시작했습니다.

칼리닌그라드

"칼리닌그라드" 알고리즘은 행동 요인에 초점을 맞춘 검색 및 검색 문자열의 글로벌 개인화입니다. 2012년 12월 칼리닌그라드가 출시되면서 SEO 서비스 비용이 크게 증가했습니다.

특징

사용자의 관심으로 인해 전체 검색 결과가 뒤집어졌습니다. 이전에는 방문자의 사이트 체류의 편안함에 신경 쓰지 않았던 사이트 소유자가 매우 빠른 속도로 트래픽을 잃기 시작했습니다. 이제 Yandex는 관심 분야를 단기 및 장기로 나누어 하루에 한 번씩 스파이 데이터베이스를 업데이트합니다. 이는 오늘과 내일 동일한 요청에 대해 동일한 사용자가 완전히 다른 결과를 표시할 수 있음을 의미합니다. 이전에 여행에 관심이 있었던 사용자가 택시라는 문구를 입력하면 이제 관심분야가 특별한 역할을 합니다. 택시 서비스가 표시되고, 지속적으로 영화를 시청하는 사용자의 경우 검색 결과에서 코미디 영화 "택시"에 대한 모든 정보를 받게 됩니다. . "정보를 찾고 싶어하는" 모든 사람의 검색창에서 이전 관심사에 대한 팁이 이제 첫 번째 위치에 표시됩니다.

결과

옵티마이저는 사용자를 유지하기 위한 점점 더 많은 방법을 다루기 시작했습니다. 유용성과 디자인이 개선되었으며, 콘텐츠가 더욱 다양하고 고품질로 생성되었습니다. 종료할 때 "페이지를 떠나시겠습니까?"와 같은 창이 팝업될 수 있으며 사용자는 일부 생물의 슬픈 얼굴을 쳐다볼 수 있습니다. 세심하게 고려된 페이지 링크와 항상 접근 가능한 메뉴는 사용자 활동 지표를 개선하여 검색 결과에서 사이트의 순위를 높였습니다. 광범위한 인터넷 사용자에게 불분명한 사이트는 처음에는 단순히 순위가 내려간 다음 일반적으로 제안된 결과 목록의 마지막에 표시되었습니다.

더블린

더블린 알고리즘 - 현재 목표를 식별하여 개인화를 개선했습니다. 이 현대화된 버전의 "칼리닌그라드"는 2013년 5월에 전 세계에 출시되었습니다.

특징

이 기술에는 사용자의 변화하는 관심을 추적하는 기능이 포함되어 있습니다. 즉, 일정 기간 동안 완전히 다른 두 개의 검색 보기가 있는 경우 알고리즘은 후자를 선호하여 검색 결과에 포함시킵니다.

결과

웹사이트의 경우 사실상 아무것도 변경되지 않았습니다. 교통 문제뿐만 아니라 행동 지표 개선을 위한 노력도 계속되고 있습니다. 오래된 웹 사이트 레이아웃은 이전 웹 사이트의 내용을 수정하는 것보다 새 레이아웃을 만드는 것이 더 쉽기 때문에 버려지기 시작했습니다. 웹사이트 템플릿 서비스의 공급이 증가하고 있으며, 편리하고 아름다운 웹 리소스 레이아웃을 위한 경쟁이 시작되고 있습니다.

섬

"섬" 알고리즘 - 검색 결과에 대화형 블록을 표시하는 기술이 도입되어 사용자가 Yandex 검색 페이지에서 사이트와 직접 상호 작용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 웹마스터에게 베타 버전을 적극적으로 지원하고 대화형 "섬"을 만들기 위한 템플릿을 사용하라는 제안과 함께 2013년 7월에 출시되었습니다. 이 기술은 현재 비공개로 테스트되고 있습니다.

특징

이제 검색에서 즉시 찾을 수 있는 정보를 검색할 때 사용자에게 사이트를 방문하지 않고도 작업할 수 있는 양식 및 기타 요소인 "섬"이 제공됩니다. 예를 들어, 특정 영화나 레스토랑을 찾고 있습니다. 검색된 영화와 오른쪽에는 영화 표지, 제목, 출연진, 해당 도시의 영화관 상영 시간 및 티켓 구매 양식과 함께 블록이 표시됩니다. 레스토랑에는 사진, 주소, 전화번호, 테이블 예약 양식이 표시됩니다.

결과

처음에는 사이트 순위에 큰 변화가 없었습니다. 유일하게 눈에 띄는 점은 대화형 블록이 있는 웹 리소스가 검색 결과 오른쪽에 먼저 나타나는 것입니다. 베타 테스트에 참여한 사이트의 수가 많다면 사용자에게 매력과 관심을 끌기 때문에 일반 사이트를 대체할 수 있습니다. SEO는 더 많은 사진, 비디오, 평가 및 리뷰를 추가하여 검색 결과에서 콘텐츠의 가시성을 높이는 방법을 고려하고 있습니다. 온라인 상점의 삶은 더 좋습니다. 올바르게 구성된 제품 카드는 훌륭한 대화형 "섬"이 될 수 있습니다.

미누신스크

"Minusinsk" 알고리즘 - 검색 순위 결과를 왜곡하기 위해 구매한 SEO 링크를 식별할 때 사이트에 필터가 적용되어 사이트 위치가 크게 손상되었습니다. “미누신스크”는 2015년 4월에 발표되었고 같은 해 5월에 완전히 발효되었습니다. 유명한 알고리즘이 이 알고리즘과 연관되어 있습니다.

특징

Minusinsk가 출시되기 전인 2014년에 Yandex는 테스트를 위해 모스크바의 많은 상용 키에 대한 SEO 링크의 영향을 비활성화하고 결과를 분석했습니다. 결과는 예측 가능한 것으로 나타났습니다. 구매한 링크 질량은 여전히 ​​사용되지만 검색 엔진에서는 스팸입니다. "Minusinsk"의 출시는 사이트 소유자가 링크 프로필을 정리하고 링크 홍보에 지출된 예산을 사용하여 인터넷 리소스의 품질을 향상시켜야 하는 날을 의미합니다.

결과

링크 대량 구매로 TOP을 달성한 '평판' 사이트는 첫 페이지가 날아갔고, 일부 사이트는 규정 위반으로 제재를 받았습니다. 백링크에 의존하지 않는 고품질의 신생 사이트가 갑자기 TOP 10에 들었습니다. 오래 기다리기를 원하지 않는 "배포에 갇힌" 웹사이트는 새로운 사이트를 만들고, 콘텐츠를 이전하고 기존 사이트를 연결하거나, 또는 리디렉션으로 교활하게 무당화되었습니다. 약 3개월 후, 우리는 이 필터를 거의 즉시 제거할 수 있는 알고리즘의 허점을 발견했습니다.

사용성과 콘텐츠가 대거 개선되기 시작했습니다. 링크는 더욱 신중하게 구매되며 백링크에 대한 제어는 최적화 프로그램의 기능적 책임 중 하나가 됩니다.

오늘 자료에 따르면, 링크를 부적절하게 구매하면 100개 링크라도 필터를 받을 수 있다고 합니다. 그러나 링크 질량을 적절하게 희석하면 옛날처럼 수천 개의 링크를 안전하게 구입할 수 있습니다. 즉, 본질적으로 크라우딩과 멘션으로 인해 발생하는 바로 이러한 희석에 대한 링크 예산이 크게 증가했습니다.

블라디보스토크

"블라디보스토크" 알고리즘은 사이트가 모바일 장치와 완벽하게 호환되는지 확인하는 검색 기술을 도입한 것입니다. 프로젝트의 본격적인 시작은 2016년 2월에 이루어졌습니다.

특징

Yandex는 모바일 사용자를 향해 한 걸음 더 나아갔습니다. 블라디보스토크 알고리즘은 그들을 위해 특별히 개발되었습니다. 이제 더 나은 순위를 얻으려면 모바일 검색사이트는 모바일 접근성 요구 사항을 충족해야 합니다. 검색 결과에서 경쟁사보다 앞서려면 태블릿과 스마트폰을 포함한 모든 웹 장치에 인터넷 리소스가 올바르게 표시되어야 합니다. "블라디보스토크"는 자바가 없는지 확인하고 플래시 플러그인, 화면 확장에 대한 콘텐츠 적응성(디스플레이 너비에 따른 텍스트 용량), 텍스트 읽기 용이성 및 링크와 버튼을 편안하게 클릭할 수 있는 기능.

결과

블라디보스토크 알고리즘이 출시되었을 때 사이트 중 18%만이 모바일 친화적인 것으로 나타났습니다. 나머지는 표시되지 않거나 콘텐츠가 올바르게 표시되지 않는 페이지의 "무거움"을 신속하게 제거해야 했습니다. 스마트폰과 태블릿. 모바일 검색결과에서 웹사이트 순위에 영향을 미치는 주요 요인은 모바일 사용자의 행동입니다. 적어도 지금은. 결국 완벽하게 모바일 친화적인 사이트는 그리 많지 않기 때문에 무료 장소검색에서는 완전하지는 않더라도 사용자에게 가장 편안한 조건을 제공할 수 있는 사람들이 차지합니다. 모바일 기기에 적합하지 않은 사이트는 모바일 검색에서 제외되는 것이 아니라 스마트한 사용자를 위한 서비스 품질 향상에 가장 좋은 결과를 얻은 사이트보다 순위가 낮을 뿐입니다. 현재 가장 인기 있는 주문 웹 사이트 레이아웃 유형은 생각하는 것처럼 모바일이 아닌 적응형입니다. 알고리즘의 모든 요구 사항을 통과한 사이트는 최대 모바일 트래픽당신의 틈새 시장에서.

Google : 알고리즘 생성 및 개발의 역사

Google의 알고리즘과 필터는 러시아어를 사용하는 최적화 프로그램에서 아직 완전히 이해되지 않습니다. Google의 경우 "괜찮은" 사이트는 두려워할 것이 없으며 "부정직한" 사이트는 무엇이 기다리고 있는지 모르는 것이 낫다고 설명하면서 순위 방법의 세부 사항을 숨기는 것이 항상 중요했습니다. 따라서 Google 알고리즘에 대한 전설은 여전히 ​​​​남아 있으며 사이트가 검색 결과에 빠졌을 때 지원을 요청한 후에야 많은 정보를 얻었습니다. 구글은 셀 수 없을 만큼 자잘한 개선이 많았고, 정확히 무엇이 바뀌었는지 물었을 때 외국 PS는 그저 침묵을 지켰다. 사이트 위치에 큰 영향을 미치는 주요 알고리즘을 고려해 보겠습니다.

카페인

알고리즘 "카페인" - 검색의 첫 번째 페이지에는 브랜드별로 동일한 사이트의 여러 페이지가 있을 수 있으며 미리보기 옵션이 있습니다. 출시는 2010년 6월에 이뤄졌다.

특징

브랜드로 검색할 때 회사 웹사이트를 강조 표시합니다. 미리보기를 위한 출력 라인 근처에 "돋보기"가 나타납니다. 브랜드 키워드는 인터넷 자원 전체의 위치에서 긍정적인 성장 추세를 제공합니다. 페이지 순위 지수가 업데이트되었으며, 유명하고 방문한 사이트의 PR이 증가했습니다.

결과

SEO는 색 구성표, 로고, 이름을 포함한 웹사이트 브랜딩에 더 많은 관심을 기울이기 시작했습니다. 브랜드에 대한 키워드는 검색에서 사이트 페이지를 특별한 방식으로 눈에 띄게 만들었고 방문자가 이러한 문구에서 기본 페이지로 전환하면 검색 결과에서 해당 위치가 높아졌습니다(그 전에 리소스가 리더가 아닌 경우). . SEO 최적화 프로그램은 인용을 늘리기 위해 더 많은 링크를 구매하기 시작했습니다. 젊고 잘 알려지지 않은 브랜드가 TOP 검색 결과에 진입하는 것은 거의 불가능했습니다.

팬더

Panda 알고리즘은 다양한 SEO 요소를 포함하여 웹사이트에서 콘텐츠의 품질과 유용성을 확인하는 기술입니다. '검은 모자' SEO가 포함된 사이트는 검색에서 제외됩니다. Panda는 2012년 1월에 발표되었습니다.

특징

"팬더"는 수색하러 나가서 잔해물을 청소했습니다. 핵심 검색어와 관련이 없는 많은 웹사이트가 Google 검색결과에서 사라진 이후에 바로 이런 말을 할 수 있습니다. 알고리즘은 키워드 스팸 및 고르지 않은 사용, 콘텐츠의 고유성, 게시 및 업데이트의 일관성, 사용자 활동 및 사이트와의 상호 작용에 주의를 기울입니다. 방문자가 읽기 속도로 페이지 하단으로 스크롤하는 것은 긍정적인 요소로 간주되었습니다.

결과

Panda를 켠 후 수많은 사이트가 검색 엔진의 제재를 받았습니다. 구글 시스템처음에는 모든 사람들이 이것이 링크 피라미드 참여와 링크 매스 구매 때문이라고 생각했습니다. 결과적으로 SEO 옵티마이저는 알고리즘을 테스트하는 과정을 진행하고 영향을 분석했습니다. 실험의 결론은 Panda가 여전히 방문자를 위한 가치에 대해 사이트의 품질을 확인한다는 것입니다. 인터넷 자원은 복사 붙여넣기를 중단하고 적극적으로 카피라이팅을 시작했습니다. 사이트 구조를 보다 편리한 옵션으로 전환하여 행동 요소를 개선했으며, 특별한 하이라이트를 활용한 기사 내 링크가 최적화의 중요한 부분이 되었습니다. 서비스로서의 SEO의 인기가 급상승했습니다. Panda 규칙을 준수하지 않는 사이트는 검색에서 매우 빠르게 사라지는 것으로 나타났습니다.

페이지 레이아웃(Paige Lyot)

Page Lyot 알고리즘은 웹사이트 페이지의 스팸 콘텐츠 대비 유용한 콘텐츠의 비율을 계산하는 검색 스팸 퇴치 기술입니다. 2012년 1월에 출시되어 2014년까지 업데이트되었습니다.

특징

"페이지 레이아웃"은 페이지에 관련 콘텐츠가 거의 없거나 필요한 데이터에 액세스하기 어렵고 때로는 전혀 없는 부도덕한 사이트 소유자에 대한 수많은 사용자 불만이 제기된 후에 만들어졌습니다. 알고리즘은 수신 요청에 대한 페이지의 관련 콘텐츠 및 스팸 비율을 계산했습니다. 요구 사항을 충족하지 않는 사이트에는 제재가 가해지고 해당 사이트는 검색에서 삭제되었습니다. 문서 게시 규칙을 준수하지 않으면 두 번째 화면으로 이동해야 하는 텍스트를 볼 때 광고로 가득 찬 사이트 헤더도 포함됩니다.

결과

페이지의 콘텐츠가 키워드에 적당히 최적화되었음에도 불구하고 광고가 너무 스팸인 사이트는 순위에서 떨어졌습니다. 검색어와 관련이 없는 페이지는 검색결과에서 순위가 ​​낮아졌습니다. 하지만 노골적으로 규칙을 따르지 않고 방문객의 편의를 걱정하지 않는 사이트는 그리 많지 않았습니다. 알고리즘을 세 번 업데이트한 후 필터에 포함된 대략적인 리소스 수는 3%를 넘지 않는 것으로 나타났습니다.

(베니스)

"베니스" 알고리즘은 사이트 페이지에 도시 이름이 있는지를 고려하여 사이트를 특정 지역으로 지리 참조합니다. 2012년 2월에 출시되었습니다.

특징

"Venice"는 웹마스터가 회사의 실제 위치가 없을 수도 있다는 사실에 주의를 기울이지 않고 웹사이트에 위치 주소를 나타내는 "회사 소개" 페이지를 포함하도록 요구했습니다. 맥락에서 알고리즘은 지정된 지역에 대한 별도의 페이지를 표시하기 위해 도시 이름을 검색했습니다. Schema-creator.org 마크업은 검색 로봇에게 지리적 위치를 설명하는 데 사용되기 시작했습니다.

결과

사이트는 지역 독립적인 쿼리를 고려하지 않고 페이지에 언급되지 않은 지역에 대한 검색 결과에 표시되었습니다. 최적화 프로그램은 지역에 민감한 키워드를 적극적으로 포함하고 마이크로데이터를 생성하려고 시도합니다. 각 페이지의 콘텐츠는 특정 도시나 지역 전체에 맞게 맞춤화되어 있습니다. 선택한 지역의 순위를 높이기 위해 현지화 된 링크 구축이 적극적으로 사용되기 시작했습니다.

(펭귄)

펭귄 알고리즘은 사이트의 가중치와 백링크의 품질을 결정하는 스마트 기술입니다. 인터넷 자원의 권위에 대한 부풀려진 지표를 편집하는 시스템입니다. 2012년 4월부터 검색을 시작했습니다.

특징

'펭귄'은 부자연스러운, 즉 인위적인 사이트 권한 집합인 백링크 구매와의 전쟁을 목표로 합니다. 알고리즘은 백링크의 품질을 기반으로 중요한 리소스 기반을 형성합니다. Penguin을 출시하게 된 동기는 웹 리소스에 대한 모든 링크가 동일한 가중치를 갖고 검색 결과에 해당 사이트가 표시될 때 링크 최적화 프로그램의 출현이었습니다. 또한 소셜 네트워크 사용자의 일반 프로필이 표준 인터넷 리소스와 동등하게 검색 순위에 오르기 시작하여 소셜 신호를 사용하는 일반 사이트의 홍보가 더욱 대중화되었습니다. 이러한 알고리즘 기능과 동시에 시스템은 키워드와 도메인 이름에 관련 없는 검색어가 삽입되는 것을 방지하기 시작했습니다.

결과

Penguin은 백링크의 부자연스러운 증가와 사용자 요청에 대한 콘텐츠의 부적절함으로 인해 검색 결과에서 많은 사이트를 "실망"시켰습니다. 링크 판매를 위한 카탈로그와 사이트의 중요성은 빠르게 최소한으로 줄어들었고 권위 있는 리소스(뉴스 사이트, 주제별 사이트 및 주제별 사이트)는 눈앞에서 커졌습니다. Penguin 알고리즘 도입으로 인해 거의 모든 공개 사이트의 PR이 다시 계산되었습니다. 백링크 대량구매 인기가 급락했습니다. 웹사이트는 가능한 한 사이트 페이지의 콘텐츠에 맞게 핵심 문구를 맞춤화하기 시작했습니다. '관련성 매니아'가 시작되었습니다. 검색에서 소셜 네트워크 계정의 빠른 색인으로 인해 페이지에 모듈 형태로 소셜 버튼을 설치하는 것이 널리 퍼졌습니다.

해적

'해적' 알고리즘은 사용자 불만에 대응하고 저작권 침해 사례를 식별하기 위한 기술이다. 이 시스템은 2012년 8월에 출시되었습니다.

특징

"Pirate"는 사이트 소유자의 저작권 침해에 대한 작성자의 불만을 받아들였습니다. 텍스트와 사진 외에도 영화관에서 불법 복제된 영화 영상을 호스팅하는 비디오 콘텐츠가 있는 사이트가 공격의 가장 큰 공격을 받았습니다. 동영상에 대한 설명과 리뷰도 필터링 대상이었습니다. 이제 제재로 인해 복사하여 붙여넣는 것이 허용되지 않습니다. 사이트에 대한 위반 사항에 대한 많은 불만 사항으로 인해 해당 사이트는 검색 결과에서 제외되었습니다.

결과

Google Pirates 운영 첫 달의 결과에 따르면 저작권 보유자의 권리를 침해하는 수백만 개의 비디오 파일이 비디오 호스팅 사이트 및 온라인 영화관을 포함한 거의 모든 사이트에서 시청이 차단되었습니다. 불법 복제된 콘텐츠만 있는 웹사이트는 제재를 받고 검색에서 제외되었습니다. "도난당한" 콘텐츠에 대한 대규모 정리 작업은 여전히 ​​진행 중입니다.

벌새

'Hummingbird' 알고리즘은 쿼리가 정확한 항목과 일치하지 않는 경우 사용자를 이해하기 위한 기술을 도입한 것입니다. 2013년 9월 '정확한 욕구 파악' 시스템이 출시됐다.

특징

이제 사용자는 필요한 정보를 보다 구체적으로 찾기 위해 문구를 변경하지 않았습니다. "Hummingbird" 알고리즘을 사용하면 직접적으로 정확한 발생을 기준으로 검색하는 것이 아니라 "소원 해독" 데이터베이스에서 결과를 반환합니다. 예를 들어, 사용자가 검색창에 "휴식을 취할 수 있는 장소"라는 문구를 입력하면 "Kolibri"가 요양원, 호텔, 스파 센터, 수영장, 클럽에 대한 데이터가 포함된 사이트의 순위를 검색했습니다. 즉, 알고리즘은 설명에 대한 인간의 문구로 표준 데이터베이스를 그룹화했습니다. 이해 시스템으로 인해 검색 결과가 크게 변경되었습니다.

결과

Hummingbird 기술의 도움으로 SEO 최적화 프로그램은 의미론적 핵심을 확장하고 형태학적 키로 인해 더 많은 사용자를 사이트로 유도할 수 있었습니다. 직접적인 핵심 문구와 텍스트 관련 쿼리의 발생뿐만 아니라 사용자의 주제별 희망 사항도 고려되므로 사이트 순위가 명확해졌습니다. LSI 카피라이팅의 개념이 나타났습니다. 즉, 잠재 의미 색인을 고려한 텍스트를 작성하는 것입니다. 즉, 이제 기사는 삽입만으로 작성되지 않았습니다. 키워드, 동의어와 주제에 가까운 문구도 최대한 포함합니다.

(비둘기)

"Dove" 알고리즘은 사용자를 현지화하고 검색 결과를 해당 위치에 연결하는 시스템입니다. 이 기술은 2014년 7월에 출시되었습니다.

특징

이제 사용자의 위치는 결과를 전달하는 데 중요한 역할을 했습니다. 자연 검색은 지리적 위치에 관한 모든 것이 되었습니다. 사이트를 Google 지도에 연결하는 것은 특별한 역할을 했습니다. 이제 사용자가 요청하면 알고리즘은 먼저 위치나 타겟 콘텐츠에서 가장 가까운 사이트를 검색한 다음 방문자에게서 멀어집니다. 자연 검색 결과가 크게 변경되었습니다.

결과

지역 사이트는 검색 순위가 빠르게 상승하고 지역 트래픽을 받았습니다. 지리적 의존성이 없는 인터넷 플랫폼이 하락세를 보였습니다. 각 도시의 투쟁은 다시 시작되었고, 편집된 내용과 다른 지역에 대한 링크가 있는 동일한 사이트가 나타나기 시작하면서 상황의 수가 증가했습니다. 러시아어 인터넷 검색에서 "Dove" 알고리즘 구현에 대한 정확한 정보를 받기 전에 많은 웹마스터들은 자신들이 Penguin 제재를 받고 있다고 생각했습니다.

(모바일 친화적)

모바일 친화적 알고리즘은 사이트의 모바일 장치 적응성을 확인하는 기술을 구현한 것입니다. 이 시스템은 2015년 4월에 출시되었으며 인터넷에서 "Mobile Armageddon"(mobilegeddon), "Mobile Apocalypse"(mobilepocalyse, mobocalypse, mopocalypse)로 "호출"되었습니다.

특징

모바일 친화적인(Mobile-Friendly)은 SEO가 자신의 사이트에서 모바일 방문자에게 편안한 경험을 시급히 제공할 것을 권장하면서 모바일 사용자를 위한 새로운 시대를 열었습니다. 모바일 장치에 대한 사이트의 적응성은 사이트 소유자가 방문자에 대해 얼마나 관심을 갖고 있는지를 나타내는 가장 중요한 지표 중 하나가 되었습니다. 비반응형 웹 플랫폼은 태블릿과 스마트폰에서 지원하지 않는 플러그인 제거, 다양한 화면 확장에 맞게 텍스트 크기 조정, 작은 화면을 사용하는 방문자가 사이트 내에서 이동하는 것을 방해하는 모듈 제거 등의 단점을 신속하게 수정해야 했습니다. . 방금 누군가 따로 만들어 놓았네요. 모바일 버전귀하의 인터넷 자원.

결과

이러한 전환을 위해 미리 준비된 리소스는 검색 결과에서 다른 인터넷 사이트 중에서 특히 강조되었으며, 데스크톱이 아닌 다양한 장치에서 해당 웹 사이트로의 트래픽이 25% 이상 증가했습니다. 완전히 반응하지 않는 사이트는 모바일 검색에서 순위가 ​​낮아졌습니다. 이동성에 대한 초점이 중요한 역할을 했습니다. 태블릿/스마트폰을 사용하는 대부분의 사용자가 사용한다는 점을 고려하면 리소스에 대한 무거운 스크립트의 존재가 최소화되고 광고 및 페이지가 자연스럽게 더 빨리 로드되기 시작했습니다. 모바일 인터넷, 이는 표준보다 몇 배 느립니다.

요약

그게 다야

이제 귀하는 일반 사용자와 "실수" ​​사이트 모두를 대상으로 수년에 걸쳐 검색이 어떻게 발전했는지 알게 되었습니다. 위의 각 검색 알고리즘은 주기적으로 업데이트됩니다. 그러나 이것이 옵티마이저와 웹마스터가 무언가를 두려워해야 한다는 의미는 아니지만(물론 검은 모자 SEO를 사용하지 않는 한) 다음으로 인해 검색이 예기치 않게 처지지 않도록 주의를 기울일 가치가 있습니다. 새 필터.

총

소개

구글 알고리즘, Google 검색 엔진의 기초입니다. Larry Page와 Sergey Brin이 만든 Google은 이제 200개 언어로 문서를 검색하고 기본 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다( 마이크로 소프트 워드, PDF, 엑셀 등). 이 기사에서는 Google 검색 결과에서 웹페이지 순위를 매기기 위해 만들어진 Google 알고리즘 개발의 주요 단계를 회상합니다.

Google 알고리즘: 개발의 역사

1998년. 올해 Google 검색 엔진이 설립되었습니다. 동시에 기준 질량 전달을 기반으로 하고 두 가지 주요 매개변수를 갖는 알고리즘인 PR이 생성되었습니다.

1. 어떻게 더 많은 수량특정 페이지로 연결되는 링크가 많을수록 페이지 순위 수준이 높아지고 검색 결과에서 차지하는 위치도 높아집니다.
2. 링크된 웹페이지의 페이지 순위가 높을수록 링크를 통해 전달되는 질량이 커집니다.

PR의 공식 창시자는 Larry Page이고, 본 발명의 특허 소유자는 Stanford University입니다.

흥미로운 사실은 많은 사람들이 페이지 순위를 "페이지 순위"로 번역한다고 믿고 있다는 것입니다. 실제로 이 문구는 "페이지 순위"로 번역되며, 발명의 창시자가 자신의 이름을 붙였습니다. 그 후 많은 검색 엔진이 Page Rank라는 아이디어를 기본으로 채택하여 자체 도구 유사 도구를 개발했습니다.

세기의 시작

2000년. 구글 회사일반 대중에게 새로운 발전을 선사합니다 - Hilltop이라는 알고리즘, 이를 통해 PR 수준을 가장 정확하게 계산할 수 있습니다. 이 알고리즘은 문서의 지리와 참신함의 정도를 읽습니다. 그 후, 구글은 웹마스터에게 의심스러운 웹사이트에 대한 링크와 "링크 덤프"를 남기지 말라고 알리기 시작합니다.

2001년. 올해 구글은 다음과 같은 특허를 등록했다. 힐탑 알고리즘.이 시점에서 검색 엔진은 비상업적 쿼리와 상업적 쿼리에 대한 검색 결과를 분리합니다.

2003년. 2013년 11월 15일에 새로운 플로리다 알고리즘이 출시되었습니다. 이 알고리즘은 핵심 문구와 단어로 콘텐츠가 과포화되어 있는 페이지의 순위를 검색 결과에서 삭제하거나 순위를 내립니다. 이날 SEO 전문가들은 새로운 검색 엔진 알고리즘이 다음과 같은 이유로 페이지 순위를 낮추는 것을 깨달았습니다.

• 고유하지 않거나 고유한 콘텐츠가 적습니다.
• 제목과 텍스트에 키워드 함량이 높습니다.
• 부자연스러운 링크(구매).

2005년. 처음으로 Google 전문가는 특정 사용자의 이전 쿼리를 기반으로 검색 결과를 개인화하려고 시도하고 있습니다.

2006년. 회사는 다음과 같은 알고리즘을 기반으로 개선된 알고리즘을 출시하고 있습니다. 오리온-이스라엘 학생의 아이디어. 이제 검색 엔진은 키워드가 포함되지 않은 쿼리 제목과 일치하는 웹 페이지를 찾을 수 있습니다.

이 시점부터 Google은 사용자의 검색어를 "명확하게" 시작하여 특정 단어로 가장 자주 검색되는 옵션을 제공합니다. 예를 들어 사용자가 검색창에 '원'이라는 단어를 입력합니다. 시스템은 그에게 "노래 서클", "신생아 목욕 서클" 등과 같은 쿼리 옵션을 제공합니다.

2007년. 올해는 새로운 제품이 출시되는 해입니다. 오스틴 알고리즘. 새로운 제품은 특정 웹 리소스의 신뢰 수준을 고려하고 검색 결과에서 신뢰 점수가 낮은 낮은 리소스를 고려할 수 있습니다. 따라서 신뢰를 얻을 시간이 없었던 웹사이트입니다.

2009년 신규

2009년. Google 개발자는 검색 엔진에 새로운 기능을 도입하고 있습니다. 카페인 알고리즘. Google의 과거 알고리즘은 더 이상 증가된 생산 능력과 일치하지 않습니다. 덕분에 검색 엔진은 사이트를 훨씬 더 자주 색인화하기 시작합니다.

검색 결과가 포함된 페이지의 형성이 여러 번 가속화됩니다. 카페인은 관련성 계산 공식에 큰 영향을 미치지 않았지만 다음과 같은 변화가 눈에 띄게 나타났습니다.

전체 공간에 대한 지속적인 인덱싱 월드 와이드 웹 Google 검색결과가 훨씬 더 동적으로 변하고 하루 종일 바뀔 수 있게 되었습니다.

금세기의 두 번째 10년

2011년. 전문가들은 Google 알고리즘에 자신만의 '쓰레기'를 추가합니다. 이것 Panda라는 알고리즘 출시– 최초의 진지한 검색 클리너. 새로운 알고리즘은 "나쁜" 사이트의 검색 결과를 "정리"합니다.

• 위성,
• 출입구,
• 콘텐츠가 광고와 링크로만 구성된 사이트,
• 콘텐츠의 고유성이 낮은 사이트.

개선된 알고리즘의 창시자인 Matt Kats와 Amit Singal은 그들의 새로운 알고리즘이 다음 사항을 고려했다는 점에 주목합니다.

• 특정 페이지 콘텐츠와 리소스 전체의 고유성을 나타내는 백분율 표시기입니다.
• 템플릿 내용의 수준, 즉 서로 다른 키워드에 대해 작성된 텍스트의 유사성
• 문체, 문법 및 철자 오류가 있습니다.
• 게시된 텍스트 주제에 대한 리소스에 제시된 광고의 관련성
• 웹 페이지의 태그 및 메타 태그 내용과 해당 내용의 준수
• 게시된 텍스트의 키워드 포화도
• 나가고 들어오는 링크의 품질 수준
• 인터넷 사용자 활동(사이트 방문 기간, 조회한 웹 페이지 수, 거부 횟수 및 리소스로의 복귀)

오늘날 우리는 거의 모든 최신 검색 엔진이 이러한 요소, 특히 행동 요소를 고려한다는 것을 자신있게 알 수 있습니다. 사이트의 콘텐츠가 인터넷 사용자에게 더 흥미로울수록 사용자는 이 리소스에 더 많은 시간을 할애하게 됩니다. 검색결과 페이지에서 해당 웹사이트의 순위가 높아집니다.

칼리브리

2013년. 10월에는 Google 알고리즘에 최신 업데이트가 추가되었습니다. 벌새 알고리즘 - 벌새. 이 알고리즘의 혁신은 쿼리의 숨겨진 의미까지 이해할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, meth에 Hummingbird를 "집 근처에서 구매하세요"라고 입력하면 오프라인 매장을 의미합니다.

그리고 온라인 상점에서 그는 배송 조건과 장점에 대한 가장 자세한 정보를 제공하는 웹 사이트의 상점만을 선택할 것입니다. 또한 Hummingbird 알고리즘은 길고 자세한 쿼리를 선호합니다. 그러나 동시에 Google이 "상상"할 수 없는 검색어의 경우 결과는 변경되지 않았습니다.

그리고 하나 더 중요한 점– 고유하지 않고 고유성이 낮으며 생성된 콘텐츠는 더 이상 작동하지 않습니다.

결론적으로 러시아 Google은 검색 엔진을 운영하는 데 가장 편리한 옵션 중 하나라는 점은 주목할 가치가 있습니다.

러시아에서는 구글이 대부분의 '징벌적' 제재를 사용하지 않습니다. 덕분에 러시아에서 이 시스템을 사용하는 웹사이트 홍보가 다른 검색 엔진보다 훨씬 쉽습니다.

펭귄과 판다, 다음은 뭘까요?

4.10. 2013년 펭귄 2.1 알고리즘 출시

이전과 마찬가지로 Google 검색 엔진은 의심스러운 사이트와 앵커 목록에 주의를 기울입니다. 이 알고리즘 업데이트는 이전에 알고리즘에 의해 승인된 사이트에 영향을 미쳤습니다. 요청의 1%에 영향을 미쳤습니다.

19.05. 2014 Panda 4.0 업데이트 출시

이 검색 알고리즘의 가장 심각한 업데이트입니다. 검색어의 7.5%에 영향을 미쳤습니다.

24.08. 2014년, 도브 알고리즘

알고리즘은 지리적 종속 쿼리에 주의를 기울였습니다. 이제 지역에 따른 요청을 받으면 Google 검색 엔진은 사용자에게 가장 유익한 지역 검색 결과를 제공합니다.

Google의 기술이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있나요? 물론 SERP 프로세스에는 많은 변수를 기반으로 하는 복잡한 알고리즘이 포함됩니다. 하지만 그래도 할 수 있어요 간단한 말로세계에서 가장 인기 있는 검색 엔진의 작동 원리를 설명하시겠습니까?

가장 복잡한 검색 엔진 알고리즘의 깊이를 이해하려면 Quicksprout의 매우 유용한 인포그래픽을 살펴보세요.

Google의 유비쿼터스 검색 스파이더는 특정 웹페이지를 크롤링한 다음 해당 페이지의 링크를 따라갑니다. 이러한 네트워크 크롤링 접근 방식을 통해 Google은 1억 기가바이트 이상의 정보에 대한 색인을 생성할 수 있습니다.

사용자가 더 나은 검색 결과를 얻을 수 있도록 Google은 지속적으로 프로그램을 만들고 개선하고 있습니다. 현재 진행 중인 작업이 수행되고 있는 주요 영역의 간단한 목록은 다음과 같습니다.

• 맞춤법 검사;
• 자동완성;
• 동의어로 검색하세요.
• 쿼리에 대한 일반적인 이해;
• 살아 있는 구글 검색;
• 검색 패턴.

• 페이지에 키 표현식이 몇 번이나 나타납니까?
• 제목이나 URL에 키워드가 있습니까?
• 페이지에 키워드 표현식에 대한 동의어가 포함되어 있습니까?
• 페이지의 Google PageRank란 무엇인가요?

이 모든 일은 ⅛초 안에 일어납니다.

소위 지식 네트워크(지식 그래프)는 실제 사람, 장소, 이들 간의 연결에 대한 글로벌 데이터베이스를 기반으로 결과를 생성하는 기술입니다. 예를 들어, Leo Tolstoy의 전기에 대한 무미건조한 사실 외에도 이 인물과 관련된 흥미로운 콘텐츠(텍스트/사진/비디오)를 최대한 많이 받게 됩니다.

또한 스니펫은 검색 결과에 편의성을 더해 줍니다. 즉, 페이지가 귀하의 요청과 일치하는지 여부를 링크를 따르지 않고도 신속하게 이해할 수 있는 작은 정보입니다.

검색을 더 쉽게 해주는 기타 Google 도구:

여기에는 댓글이 없습니다. 마이크 아이콘을 클릭하고 검색 엔진에 무엇을 찾고 싶은지 알려주세요. 하지만 조심하세요. 그녀가 대답할 수도 있습니다. :)

2. 이미지

검색 결과를 기반으로 썸네일 이미지를 표시합니다.

Google 검색을 사용하면 구체적인 질문을 하고 빠른 답변을 얻을 수 있습니다.

Google은 또한 여러분 모두가 잘 알고 있는 세계에서 두 번째로 인기 있는 검색 엔진을 보유하고 있습니다.

결론

Google이 이렇게 성공할 수 있었던 이유는 무엇일까요? 검색 엔진? 사용자가 인지하지 못한 채 발생하는 많은 복잡한 프로세스에도 불구하고 Google은 유용성 관점에서 볼 때 간단하고 편리한 검색 엔진입니다. 어떤 질문을 하든 1/8초 만에 관련 검색 결과를 제공합니다.

신간 『콘텐츠 마케팅』이 출간되었습니다. 소셜 네트워크에서: 구독자의 머릿속에 들어가 브랜드에 사랑에 빠지게 만드는 방법.”

안에 지난 몇 년 2000년대 초반과 중반에 비해 검색결과가 크게 달라졌습니다. 사용자 편의성을 높이기 위한 새로운 변화를 보니 반갑습니다. 그리고 검색 엔진에서 얼마나 많은 작업이 이루어졌는지 제대로 평가하기 위해 Google 개발 역사에서 34개의 주요 이벤트를 수집하기로 결정했습니다.

먼 과거

1998년 3월. Google은 Larry Page와 Sergey Brin과 함께 성공적인 출발을 했습니다. 동시에 PageRank라는 최초의 웹사이트 순위 알고리즘이 출시되었습니다.
PageRank는 페이지의 중요도에 해당하는 값입니다. 계산은 매우 간단합니다. 페이지로 연결되는 링크가 많을수록 PageRank가 높아집니다. 기부자 페이지에 의해 전달되는 가중치는 기부자 자체에 대한 링크에 직접적으로 의존한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그런데 PageRank는 비록 크게 변형된 형태이기는 하지만 거의 20년 동안 작동해 온 알고리즘입니다.

• 2000년. 검색 엔진 작업을 위한 도구 모음인 Google 툴바를 실행합니다. SEO에 대한 첫 번째 대화가 시작된 것은 바로 이 무렵이었습니다.
• 2000년 12월 - 힐탑. 이것은 PageRank에 대한 일종의 추가 기능입니다. 결론은 주제와 관련된 사이트의 링크의 무게가 크게 증가했다는 것입니다.
• 2001년. Google은 검색 결과를 상업용 쿼리와 비상업적 쿼리로 분리하기 시작했습니다.
• 2003년 2월 - 보스턴. 업데이트 이름은 회의가 열린 도시의 이름을 따서 지정되었습니다. 주요 변경 사항: 검색 데이터베이스에 대한 월별 업데이트가 도입되었습니다.
• 2003년 4월 - 카산드라. 사용하면 처벌하기 시작해서 옵티마이저를 가장 먼저 흔들었던 알고리즘 숨겨진 텍스트그리고 링크. 이때부터 구글 입장에서 SEO는 흑자로 변하기 시작했다.
• 2003년 5월 - 도미니크. 그 순간부터 Google은 사이트에 대한 백링크를 다르게 평가하기 시작했습니다. Freshbot과 Deepcrawler 로봇이 처음 등장한 것은 Dominic 이후였습니다.
• 2003년 6월 - 에스메랄다. 최신 월별 SERP 업데이트입니다. Esmeralda 출시로 인해 큰 변화는 발견되지 않았습니다.
• 2003년 7월 - 프리츠. 주요 변경 사항은 Fritz 출시 이후 Google이 매일 업데이트되기 시작했다는 것입니다!
• 2003년 11월 - 플로리다. 매우 중요한 업데이트 중 하나는 플로리다 이후 "잔인하게" 최적화된 사이트의 상당 부분이 비관적이었기 때문입니다. 플로리다는 키워드, 도난당한 콘텐츠, 구매한 링크 프로필로 과포화되어 있는 리소스에 타격을 가했습니다. 2003년 후반부터 SEO는 변화하고 더욱 까다로워졌습니다.
• 2004년 1월 - 오스틴. 오스틴 업데이트가 플로리다를 지원할 예정입니다. 업데이트의 본질은 스팸 및 보이지 않는 텍스트와의 싸움을 강화하는 것입니다. 텍스트 관련성에 대한 요구 사항이 증가하고 있습니다.
• 2004년 2월 - 브랜디. Google은 키워드 동의어에 응답하기 시작했습니다. 최적화된 텍스트가 더욱 다양해졌고, 이는 의심할 여지 없이 검색 결과를 향상시킵니다. 앵커 텍스트의 주제별 내용에 대한 관심이 높아졌습니다. 키워드 분석이 변경되었습니다.

변화를 위한 시간

• 2005년 2월 - 알레그라. Allegra가 가져온 변화는 역사의 미스터리입니다. 제안된 변경 사항: 구매한 링크에 대해 별도의 처벌. SEO는 계속해서 흑자로 변합니다.
• 2005년 5월 - 버번. 버번은 중복 콘텐츠가 있는 사이트에 제재를 가해 순위를 낮추기 시작했습니다.
• 2005년 9월 -길리건. Gilligan은 큰 변화를 주지 않았습니다. 적어도 눈에 띄는 변화는 없었습니다. 하지만 역사적 참고를 위해 언급할 필요가 있습니다. 제가 언급했습니다.
• 2005년 10월 - 구글지도+ 현지. 업데이트의 목적은 기업가가 자신의 정보를 업데이트하도록 장려하는 것입니다. 연락처 정보지도에.
• 2005년 10월 - 재거. 링크 조작과의 싸움을 계속했습니다. 이제 Google의 목표는 링크 팜, 즉 선의로 백링크를 교환하는 사이트였으며 다시 한번 알고리즘이 모호한 링크 프로필을 통해 실행되었습니다.
• 2005년 12월 - 빅 대디. Google은 표준화 사용을 제안했습니다. 즉, 잠재적인 중복 페이지 중에서 가장 적합한 페이지를 선택하는 것입니다. 리디렉션 301과 302를 사용하세요. 이것이 중요한 변경 사항의 전부입니다.
• 2006년 11월 - 보충 색인. Google의 역량을 확장합니다. 검색 엔진이 더 많은 문서를 처리하기 시작했습니다. 왠지 올해는 사이트 위치에 큰 변화가 나타났습니다.
• 2007년 6월 - 버피. 주목할 가치가 없는 사소한 업데이트입니다. 그리고 뱀파이어에 대한 힌트도 아닙니다.
• 2008년 4월 - 듀이. 지진처럼 나타나서 현장의 위치를 ​​흔들었고 그게 전부였습니다. 아무도 그 이유를 이해하지 못했습니다.
• 2008년 8월 - Google 제안. 이제 Google에서 드롭다운을 표시하기 시작했습니다. 검색 팁검색창에 검색어를 입력할 때
• 2009년 2월 - 빈스. Matt Cuts에 따르면 아무 일도 일어나지 않았습니다. 그러나 호기심 많은 최적화 프로그램은 리소스가 주요 브랜드강력한 이점을 얻었습니다.
• 2009년 8월 - 카페인 미리보기. Google은 검색 구조의 중요한 변경 사항에 대해 최적화 프로그램에 친절하게 알렸으며 이로 인해 이제부터 문서의 색인이 훨씬 더 빠르게 생성됩니다. 같은 해부터 해당 이슈가 실시간으로 업데이트되기 시작했습니다.
• 2010년 5월 - 나의 하루. 이 업데이트는 자세한 쿼리로 인한 트래픽 양을 줄였습니다.
• 2010년 6월 - 카페인. 앞서 발표한 카페인이 출시됐다. 이 알고리즘을 사용하면 더 빠른 속도로 더 많은 페이지를 색인화할 수 있습니다. 이제 새 문서가 더 빠르게 색인에 추가됩니다.

Google 업데이트: 오늘

• 2011년 2월 23일 - . 조국 수호자의 날에 내부 요인에 중점을 두고 쓰레기로부터 검색 결과를 보호하는 일종의 팬더 알고리즘이 출시되었습니다. Panda는 여러 차례 다양한 업그레이드를 거친 대규모의 유명하고 놀라운 알고리즘입니다. 약해졌다가 다시 강해졌습니다. 주요 작업은 검색 결과에서 출입구, 광고용으로만 만들어진 사이트 등 '품질이 낮은 사이트'를 모두 제거하고 가장 가치 있는 사이트는 남겨 두는 것입니다.
• 2012년 1월 3일 - 페이지 레이아웃. 문서 보기의 용이성을 분석하는 Panda용 추가 기능입니다. 목표는 사용자 화면의 대부분을 차지하는 방해적인 광고를 제거하는 것입니다.
• 2012년 2월 - 베니스. 이제 사용자의 지역 위치를 고려하는 업데이트입니다. 목표는 사용자에게 가장 가까운 사이트를 표시하는 것입니다.
• 2012년 4월 24일 - 펭귄. 두 번째 놀라운 알고리즘. 목표는 Panda와 동일하지만 외부 요인에 중점을 둡니다. 리소스의 링크 프로필과 관련된 모든 것을 제어했습니다. 검색결과에서 사이트 전체를 낮추거나 전체 삭제하여 사이트를 처벌합니다.
• 2012년 9월 -정확히 일치 도메인(EMD). 드물지만 필요한 필터입니다. 아이디어는 도메인인 단일 요청에 최적화된 저품질 사이트의 수준을 낮추는 것입니다. 예를 들어, 각 페이지가 "감자 구입" 요청에 최적화되어 있는 kupi-kartoshku.ru 사이트는 이 필터에 속할 가능성이 매우 높습니다.
• 2013년 8월 - 벌새. 복잡한 알고리즘. Kolibri의 임무는 복잡한 여러 단어 쿼리에서 의미를 인식하고 가장 관련성이 높은 문서를 선택하는 것입니다. 요소에는 요청의 숨겨진 의미, 디자인, 위치 등이 포함될 수 있습니다.
• 2014년 8월 - 비둘기. 새를 주제로 Dove는 지역 기반 쿼리를 기반으로 검색 결과에 가장 가까운 회사(사이트)를 표시하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 중국 국수를 주문하려는 경우 Dove는 귀하의 요구를 충족할 수 있는 가장 가까운 식당을 찾아줄 것입니다. 또한 2014년 8월에는 Google이 https와 같은 보안 프로토콜을 사용하는 사이트에 약간의 순위 상승을 제공한다고 발표되었습니다.
• 2015년 4월 21일 - 모바일 친화적입니다. 화면에 맞게 개별 웹사이트 페이지를 선호하는 알고리즘 모바일 장치. 크기 조정이나 가로 스크롤이 필요하지 않습니다. 한마디로 휴대폰/태블릿에서 읽기에 편리합니다. 구글 웹마스터에서 확인하실 수 있습니다.

계속…

지난 5년 동안 Google의 알고리즘은 많은 변화를 겪었습니다. 검색결과 조작의 난이도는 '매우 어렵다'와 '불가능' 사이이다. 그러므로 남은 것은 책임 있는 최적화자가 되는 것뿐입니다. Google은 콘텐츠가 여전히 가장 중요한 순위 요소로 남아 있으며 앞으로도 그럴 것이라고 반복해서 언급했습니다. 이 상황에서 가장 좋은 방법은 매우 높은 품질의 링크를 통한 주제별 트래픽 및 홍보입니다. 이번에 최적화가 되어 기쁘네요. 2016년에는 많은 새로운 놀라움이 우리를 기다리고 있을 것이라고 확신합니다.