☝️ #SEOrepost
48 уроків, то образно.
Там велика стаття літерами написана (а не відео), в якій зібрані списком патенти про лінкбілдинг.

Це документ з розсилки. Не особо юзабельний, стаття краща значно.

Мастхев для любого SEO'шника. Щоб розуміли, звідки вуха ростуть у тих чи інших теорій.

📁 Розшифровка 104 патентів Google з лінкбілдингу в 48 уроках

Великий і детальний пост Меттью Вудварда. Цей матеріал - титанічна праця на основі вивчення патентів Google.

104 Google Link Building Patents Decoded Into 48 Lessons 104 Google Link Building Patents Decoded Into 48 Lessons

https://www.searchlogistics.com/learn/seo/link-building/google-backlink-patents-decoded/

☝️ #SEOrepost
Наразі всі індексатори робочі, про які я чув, живуть на фермах або індексаторах з UGC контенту з супертрастових доменів.

За останні кілька місяців померли пінгування сайтмепів, що нарощувало бота і АРІ індекс. Ще трохи на ладан дихає схема з дропами з дорвеїв забанених.

Якщо прикриють ботоферми, то буде дууууже цікава ситуація в SEO, коли всі дешеві лінки стануть мертвими в один момент. Дивимось, спостерігаємо...

Спам і співвідношення проіндексованих URL до кількості беклінків

Вивчення 2 500 внутрішніх документів Google Search, що потрапили в мережу, виявило кілька аспектів, які можуть вплинути на стратегії пошукової оптимізації (SEO), зокрема те, як пошуковий алгоритм Google інтерпретує співвідношення між кількістю проіндексованих сторінок і кількістю зворотних посилань, а також те, як це впливає на виявлення спаму.

Оцінка факторів
Документи визначають атрибути, пов'язані з кількістю посилань, такі як anchorCount, droppedRedundantAnchorCount, nonLocalAnchorCount і forwardedOffdomainAnchorCount. Ці елементи мають вирішальне значення для розуміння того, як алгоритм враховує якість і релевантність зворотних посилань. ?Велика кількість надлишкових або нелокальних анкорів може свідчити про спам.

Такі атрибути, як badbacklinksPenalized, penguinPenalty і penguinEarlyAnchorProtected вказують на те, що алгоритм призначений для покарання або зниження рейтингу сторінок з низькою якістю зворотних посилань.

Хоча в документах немає прямої залежності між кількістю проіндексованих сторінок і зворотних посилань як показником спаму аномальне співвідношення може викликати тривогу. Наприклад, ✍️сайт з незвично великою кількістю зворотних посилань по відношенню до проіндексованих сторінок може стати об'єктом ретельної перевірки або «пенальті» (покарання).

Рекомендації щодо SEO-стратегії
З огляду на інформацію, отриману з витоку документів, рекомендується внести деякі зміни в SEO-стратегії:

Змістити фокус на отримання високоякісних зворотних посилань з авторитетних джерел, а не на накопичення великої кількості зворотних посилань.

Уникайте повторення текстів анкорів, що точно відповідають один одному, щоб уникнути позначки за надлишкові анкори. Прагніть до природного профілю зворотних посилань з поєднанням анкорних текстів, які резонують з контекстом контенту і пошуковими намірами користувачів.

Регулярно перевіряйте профіль зворотних посилань вашого сайту на наявність спамних або неякісних зворотних посилань.

❗️Google відстежує спамерські анкорні фрази в часі, позначаючи анкорні, створені під час виявлених спамерських сплесків. Ключові дані включають кількість спам-фраз, знайдених серед унікальних доменів, проміжок часу, протягом якого ці фрази були виявлені, загальну кількість виявлених анкорів і штрафи, застосовані за пониження анкорів через спам.

Витік документів містить вичерпну інформацію про механізм AnchorSpamPenalizer і про те, що являє собою спам-поведінка в контексті пошукового алгоритму Google.

AnchorSpamPenalizer ідентифікує спам-анкони і переводить їх у категорію «СПАМ» в процесі індексації. Спам-анкори позначаються тегом LINK_SPAM_PHRASE_PENALIZER. У документах детально описані різні атрибути, що використовуються пеналізатором, такі як частота анкора (anchorFraq), деталі пониження, аналіз спам-фраз (phraseCount, phraseDays, phraseFraq) та інші.

Індикатори спам-поведінки:
?До ключових показників спам-поведінки відносяться висока частка спам-фраз серед анкорів з унікальних доменів, швидке накопичення спам-фраз за короткий період, а також загальна частка спам-фраз у всіх анкорах документів. Для виявлення та покарання спамних анкорних текстів використовуються такі метрики, як phraseCount, phraseAnchorSpamDays, phraseAnchorSpamFraq і spamLog10Odds.

У документах також згадується використання аналізу довірених джерел для зменшення помилкових спрацьовувань при виявленні спаму. Наприклад, атрибут matchedScore вказує на ймовірність помилкової класифікації анкора як спаму на основі його схожості з відомим спамом і довіреними шаблонами текстів анкорів. Детальна інформація про довірені джерела та обчислення збігів підкреслюється прапорцями типу --anchorspam_penalizer_debug для полегшення поглибленого налагодження класифікації спаму за анкорами.

To be continued…

? Порадьте канал SEO inside своїм друзям!

Анализ слива Гугла от Эндрю Ансли, часть 4 из 4:

Советы к рассмотрению

1. Вам следует инвестировать в хорошо спроектированный сайт с интуитивно понятной архитектурой, чтобы вы могли оптимизировать его для NavBoost.

2. Если у вас есть сайт, для которого важно SEO, вам следует удалить/заблокировать страницы, которые не имеют отношения к теме.

Вы можете контекстуально соединить две темы, чтобы усилить тематическую связь.

Тем не менее, сначала нужно определить целевую тему и обеспечить хорошие показатели каждой страницы, хорошо оптимизировав ее.

1. Поскольку эмбеддинги используются на каждой странице и на всем сайте, мы должны оптимизировать наши заголовки по запросам и сделать так, чтобы абзацы под заголовками отвечали на эти запросы четко и кратко.

2. Клики и показы суммируются и применяются на тематической основе, поэтому вы должны писать больше контента, который может заработать больше показов и кликов.

Даже если вы только набираете количество показов и кликов, если вы обеспечите хороший опыт и будете последовательны в расширении темы, вы начнете выигрывать, согласно утечке документов.

1. Нерегулярно обновляемый контент имеет самый низкий приоритет хранения для Google и определенно не отображается как свежий.

Очень важно обновлять свой контент.

Ищите способы обновить контент, добавляя уникальную информацию, новые изображения и видеоматериалы.

Стремитесь убить двух зайцев одним выстрелом, получив высокие баллы по метрике «расчет усилий».

1. Хотя поддерживать высокое качество контента и частоту публикаций непросто, за это можно получить вознаграждение.

Google применяет баллы chard на уровне сайта, которые предсказывают качество сайта/страницы на основе вашего контента.

Google измеряет отклонения всеми возможными способами, которые вы только можете себе представить, поэтому постоянство является ключевым фактором.

1. Впечатления для всего сайта являются частью данных NSR качества.

Это означает, что вы должны очень ценить рост числа показов, так как это хороший знак.

1. Сущности очень важны.

Упомянуты баллы за привлекательность сущностей и идентификация лучших сущностей.

1. Удалите страницы с плохими показателями.

Если пользовательские показатели плохие, на страницу не ведут ссылки и у нее было достаточно возможностей для успеха, то эту страницу следует удалить.

Показатели по всему сайту и средние показатели упоминаются во всех документах об утечке, и удалять самые слабые ссылки так же полезно, как и оптимизировать новую статью (с некоторыми оговорками).

https://searchengineland.com/unpacking-googles-massive-search-documentation-leak-442716

@MikeBlazerX

Анализ слива Гугла от Эндрю Ансли, часть 3 из 4:

Качество NsrNsrData

1. titlematchScore: Показатель совпадения заголовков на сайте, который показывает, насколько хорошо заголовки соответствуют запросам пользователей.

2. site2vecEmbedding: Как и word2vec, это вектор для всего сайта.

3. pnavClicks: Не понятно, что такое pnav, но предполагается, что это навигационная информация, полученная из данных о кликах пользователей.

4. chromeInTotal: просмотры в Chrome в масштабах всего сайта.

Для алгоритма, построенного на конкретных страницах, Google определенно любит использовать сигналы всего сайта.

1. chardVariance и chardScoreVariance: Пологается, что Google применяет показатели chard на уровне сайта, которые предсказывают качество сайта/страницы на основе вашего контента.

Google измеряет отклонения всеми возможными способами, которые вы только можете себе представить, поэтому последовательность является ключевым фактором.

1. Google выставляет оценки на основе тематик, внутренних ссылок, ссылающихся доменов, коэффициентов, кликов и множества других вещей.

Если нормализованный пейдж ранк не был рассчитан для какого-то фрагмента (Google использовал фрагменты вашего сайта и страниц для целей оценки), существующие оценки, связанные с другими фрагментами, будут усреднены и применены к неоцененному фрагменту.

Понижения в выдаче

1. Плохая навигация вредит вашему рейтингу.

2. Идентификация местоположения снижает оценку страниц, пытающихся ранжироваться по локациям, не обязательно связанным с вашей локацией.

3. Ссылки, не соответствующие целевому сайту, снижают ваши показатели.

4. Неудовлетворение пользоватьскими кликами снижает ваши показатели.

5. Показатели удовлетворенности кликами не основаны на времени пребывания на сайте.

Спам

1. Упоминаются баллы gibberishScores (белиберда).

Это относится к накрученному контенту, наполнителю AI-контента и просто бессмыслице.

1. phraseAnchorSpamPenalty: Комбинированный штраф за понижение анкора.

Это не понижение ссылок или авторитета.

Это понижение баллов конкретно по анкору.

Анкоры имеют довольно большое значение.

1. trendSpam: Скорее всего, это ориентировано на манипуляции с CTR.

«Количество совпадающих запросов с трендовым спамом».

1. keywordStuffingScore: Как и звучит, это оценка спама с набивкой ключевых слов.

2. spamBrainTotalDocSpamScore: Оценка спама, определяемая SpamBrain, от 0 до 1.

3. spamRank: Измеряет вероятность того, что документ ссылается на известных спамеров.

4. spamWordScore: Очевидно, что определенные слова (как минимум в анкорах) являются спамными.

Анкорный текст.

1. За сколько дней было обнаружено 80 % этих фраз.

2. Доля спамных фраз во всех анкорах документа (вероятная тактика обнаружения ссылочных ферм - продавайте меньше ссылок на страницу).

3. Среднесуточная частота обнаружения спамных анкоров.

4. Сколько спамных фраз найдено в анкорах среди уникальных доменов.

5. Общее количество доверенных источников для данного URL.

6. Количество доверенных анкоров с якорным текстом, соответствующим спамерским фразам.

7. Доверенные примеры - это просто список доверенных источников.

8. trustedTarget - это метрика, связанная со спамными анкорами, и она говорит: «Верно, если этот URL находится в доверенном источнике».

Когда вы становитесь «доверенным», вам может больше сойти с рук, и если вы исследуете эти «доверенные источники», то увидите, что им сходит с рук довольно многое.

У Google есть политика Trawler, которая, по сути, добавляет «спам» к известным спамерам, и большинство краулингов автоматически отклоняют IP-адреса спамеров.

Продолжение следует...

@MikeBlazerX

Анализ слива Гугла от Эндрю Ансли, часть 2 из 4:

Качество изображений

1. Атрибут ImageQualityClickSignals измеряет качество изображений на основе пользовательских кликов, учитывая такие факторы, как полезность, презентация, привлекательность и вовлеченность.

Эти сигналы являются частью модуля персональных данных Search CPS и указывают на то, как взаимодействие пользователя с изображениями может повлиять на их ранжирование.

Host NSR (Normalized Site Rank).

1. Host NSR - это метрика, которая вычисляет ранк сайта для фрагментов сайта на уровне хоста.

Она включает такие значения, как nsr, site_pr и new_nsr.

По сути, она измеряет качество различных фрагментов сайта, суммируя эти показатели для определения общего ранка сайта.

Эта система помогает Google оценить качество и релевантность различных разделов сайта.

NavBoost

1. NavBoost - это механизм ре-ранжирования, основанный на данных о поведении пользователей, полученных из логов кликов.

NavBoost учитывает взаимосвязь между темами, ссылками и кликами и может снижать оценки, основываясь на неудовлетворенности пользователей навигацией.

Он объединяет запросы на основе интерпретируемого смысла и использует сигналы пользователей для корректировки ранжирования.

HostAge

1. HostAge означает возраст хоста (сайта) и используется в системе Twiddler для отсеивания свежего спама в выдаче.

Этот вывод показывает, что хотя возраст домена не оказывает прямого влияния на позиции в выдаче, возраст хоста может иметь значение для выявления и борьбы со спамом.

Это опровергает распространенное в SEO мнение о том, что возраст домена является важным фактором ранжирования.

Помните, как я (Майк) писал про это https://t.me/MikeBlazerX/2286, что возраст домена не является фактором ранжирования и многие не соглашались с этим?

1. Песочница - это для спама.

Память Google о старых версиях документов.

1. Google хранит записи о каждой версии веб-страницы.

У Google есть своего рода внутренний веб-архив.

Нюанс в том, что Google использует только 20 последних версий документа.

Если вы обновите страницу, дождетесь краулинга и повторите этот процесс 20 раз, вы фактически вытесните старыы версии страницы.

1. Один из самых интересных моментов в плане текста на страницах - термин weight (буквальный размер).

Это указывает на то, что выделение слов жирным шрифтом или их размер в целом как-то влияет на оценку документа.

Короткий контент может хорошо ранжироваться.

1. Короткий контент не равен тонкому контенту.

К короткому контенту применяется другая система оценки (не полностью уникальная, но в определенной степени отличающаяся).

Ссылки с новых страниц лучше

1. Согласно freshdocs, множителю ценности ссылок, ссылки с новых веб-страниц лучше, чем ссылки, вставленные в старый контент.

Это не означает, что нишевые правки неэффективны.

Это просто означает, что ссылки с более новых страниц получают неизвестный множитель ценности.

Продолжение следует...

@MikeBlazerX