Atualização principal do Google em maio de 2020: vencedores, vencedores, vencedores de vitórias e por que tudo isso é provavelmente uma porcaria

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Em 4 de maio, o Google anunciou que estava lançando uma nova atualização principal. Em 7 de maio, parecia que a poeira havia assentado principalmente. Aqui está uma visualização de 11 dias do MozCast:

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Medimos uma volatilidade relativamente alta de 4 a 6 de maio, com um pico de 112,6 ° em 5 de maio. Observe que a temperatura média de 30 dias antes de 4 de maio era historicamente muito alta (89,3 °).

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Como isso se compara às Atualizações Principais anteriores? Com a ressalva de que as temperaturas recentes estão bem acima das médias históricas, a Atualização do núcleo de maio de 2020 foi a segunda atualização do núcleo até agora, chegando logo abaixo da atualização do “Medic” de agosto de 2018.

Quem “ganhou” a atualização principal de maio?

É comum denunciar vencedores e perdedores após uma grande atualização (e eu mesmo fiz isso), mas há algum tempo estou preocupado que essas análises capturem apenas uma pequena janela de tempo. Sempre que comparamos dois pontos fixos no tempo, ignoramos a volatilidade natural das classificações de pesquisa e as diferenças inerentes entre as palavras-chave.

Desta vez, eu gostaria de dar uma olhada nas armadilhas. Vou focar nos vencedores. A tabela abaixo mostra os vencedores de 1 dia (5 de maio) pelo total de classificações no conjunto de rastreamento MozCast de 10.000 palavras-chave. Incluí apenas subdomínios com pelo menos 25 classificações em 4 de maio:

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Deixando de lado os suspeitos estatísticos usuais (pequenos tamanhos de amostra para algumas palavras-chave, os prós e contras exclusivos de nosso conjunto de dados etc.), qual é o problema dessa análise? Claro, existem maneiras diferentes de relatar o “% de ganho” (como alteração absoluta versus porcentagem relativa), mas relatei os números absolutos honestamente e a alteração relativa é precisa.

O problema é que, ao correr para executar os números depois de um dia, ignoramos a realidade de que a maioria das atualizações principais são de vários dias (uma tendência que parecia continuar para a atualização principal de maio, conforme evidenciado pelo nosso gráfico inicial). Também não conseguimos contabilizar domínios cujas classificações podem ser historicamente voláteis (mas mais sobre isso daqui a pouco). E se compararmos os dados de 1 e 2 dias?

Que história contamos?

A tabela abaixo adiciona a porcentagem relativa de 2 dias obtida. Mantive os mesmos 25 subdomínios e continuarei a classificá-los pela porcentagem de 1 dia obtida, por consistência:

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Mesmo comparando apenas os dois primeiros dias de lançamento, podemos ver que a história está mudando consideravelmente. O problema é: que história contamos? Muitas vezes, nem estamos olhando para listas, mas histórias baseadas em nossos próprios clientes ou em dados de seleção. Considere esta história:

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Se essa fosse nossa única visão dos dados, provavelmente concluiríamos que a atualização se intensificou ao longo dos dois dias, com os sites recompensadores do segundo dia ainda mais. Poderíamos até começar a criar uma história sobre como a demanda por aplicativos estava crescendo ou que certos sites de notícias estavam sendo recompensados. Essas histórias podem ter um certo grau de verdade, mas o fato é que não temos ideia apenas desses dados.

Agora, vamos escolher três pontos de dados diferentes (todos esses são dos 20 primeiros):

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Dessa visão limitada, podemos concluir que o Google decidiu que a Atualização Principal deu errado e a reverteu no segundo dia. Poderíamos até concluir que certos sites de notícias estavam sendo penalizados por algum motivo. Isso conta uma história totalmente diferente do que o primeiro conjunto de anedotas.

Há uma história ainda mais estranha enterrada nos dados de maio de 2020. Considere isto:

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O LinkedIn mostrou um pequeno aumento (um que geralmente ignoramos) no primeiro dia e depois perdeu 100% de sua classificação no segundo dia. Uau, essa atualização do núcleo de maio realmente dá um soco! Acontece que o LinkedIn pode ter des-indexado acidentalmente seu site – eles se recuperaram no dia seguinte e parece que essa mudança maciça não teve nada a ver com a Atualização Principal. A verdade simples é que esses números nos dizem muito pouco sobre por que um site ganhou ou perdeu classificações.

Como definimos “normal”?

Vamos dar uma olhada mais profunda nos dados do MarketWatch. O Marketwatch ganhou 19% nas estatísticas de 1 dia, mas perdeu 2% nos números de 2 dias. O problema aqui é que não sabemos a partir desses números como é o fluxo normal de SERP do MarketWatch. Aqui está um gráfico de sete dias antes e depois de 4 de maio (o início da atualização principal):

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Analisando apenas um pequeno pedaço de dados históricos, podemos ver que o MarketWatch, como a maioria dos sites de notícias, experimenta uma volatilidade significativa. Os “ganhos” em 5 de maio se devem apenas às perdas em 4 de maio. Acontece que a média de 7 dias após 4 de maio (45,7) é apenas um ligeiro aumento em relação à média de 7 dias antes de 4 de maio (44,3), com MarketWatch medindo um ganho relativo modesto de + 3,2%.

Agora, vejamos o Google Play, que parecia ser um vencedor claro depois de dois dias:

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Você nem precisa fazer as contas para identificar a diferença aqui. Comparando a média de 7 dias antes de 4 de maio (232,9) com a média de 7 dias após (448,7), o Google Play sofreu uma mudança significativa de + 93% em relação à atualização principal de maio.

Como essa comparação de sete dias antes / depois funciona com o incidente do LinkedIn? Aqui está um gráfico do antes / depois com linhas pontilhadas adicionadas para os dois meios:

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Embora essa abordagem certamente ajude a compensar a anomalia de um dia, ainda mostramos uma variação antes / depois de -16%, o que não está realmente alinhado com a realidade. Você pode ver que seis dos sete dias após a atualização principal de maio estavam acima da média de sete dias. Observe que o LinkedIn também possui uma volatilidade relativamente baixa no histórico de curto alcance.

Por que estou escolhendo um exemplo extremo em que minha nova métrica fica aquém? Quero que fique perfeitamente claro que nenhuma métrica pode contar a história toda. Mesmo se contabilizamos a variação e fizemos testes estatísticos, ainda estamos perdendo muitas informações. Uma clara diferença de antes / depois não nos diz o que realmente aconteceu, apenas que houve uma alteração relacionada ao tempo da atualização principal. Essa é uma informação útil, mas ainda requer mais investigações antes de chegarmos a conclusões abrangentes.

No geral, porém, a abordagem é certamente melhor do que fatias de um dia. O uso da comparação média de sete dias antes e depois explica os dados históricos e os sete dias completos após a atualização. E se expandirmos essa comparação dos períodos de 7 dias para o conjunto de dados maior? Aqui está nossa lista original de “vencedores” com os novos números:

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Obviamente, isso é muito digerível em uma tabela, mas podemos começar a ver onde a métrica antes e depois (a diferença relativa entre as médias de sete dias) mostra uma imagem diferente, em alguns casos, do que o número 1 dia ou 2 dias. Vamos seguir em frente e recriar os 20 primeiros com base na alteração percentual antes e depois:

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Alguns dos grandes players são os mesmos, mas também temos alguns recém-chegados – incluindo sites que pareciam ter perdido visibilidade no primeiro dia, mas acumularam ganhos de 2 e 7 dias.

Vamos dar uma olhada rápida no Parents.com, nosso grande vencedor original (vencedor? Vencedor?). O primeiro dia mostrou um ganho maciço de + 100% (duplicando a visibilidade), mas os números do segundo dia foram mais modestos e os ganhos anteriores e posteriores chegaram a pouco menos da metade do ganho do primeiro dia. Aqui estão os sete dias antes e depois:

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É fácil ver aqui que o salto do primeiro dia foi uma anomalia de curto prazo, baseada em parte em uma queda no dia 4 de maio. A comparação das médias de sete dias parece estar muito mais próxima da verdade. Este é um aviso não apenas para rastreadores de algo como eu, mas para os SEOs que podem ver isso + 100% e se apressam em contar ao chefe ou ao cliente. Não deixe boas notícias se transformarem em uma promessa que você não pode cumprir.

Por que continuamos fazendo isso?

Se parece que estou chamando a indústria, observe que estou bem na minha própria mira aqui. Há uma enorme pressão para publicar análises antecipadamente, não apenas porque isso equivale a tráfego e links (francamente, sim), mas porque os proprietários de sites e os SEOs realmente querem respostas. Como escrevi recentemente, acho que há um tremendo perigo na interpretação de perdas de curto prazo e na correção de coisas erradas. No entanto, acho que também há um risco real de exagerar as vitórias de curto prazo e ter a expectativa de que esses ganhos sejam permanentes. Isso pode levar a decisões igualmente arriscadas.

É tudo uma porcaria? Não, acho que não, mas acho muito fácil sair da calçada e entrar na lama depois de uma tempestade, e pelo menos precisamos esperar o chão secar. Isso não é fácil em um mundo de Twitter e ciclos de notícias de 24 horas, mas é essencial obter uma visualização de vários dias, especialmente porque muitas atualizações grandes de algoritmos são lançadas por longos períodos de tempo.

Em quais números devemos acreditar? Em certo sentido, todos eles, ou pelo menos todos, podemos verificar adequadamente. Nenhuma métrica única será capaz de pintar a imagem inteira e, antes que você se apresse para comemorar estar em uma lista de vencedores, é importante dar o próximo passo e realmente entender as tendências históricas e o contexto de qualquer vitória.

Quem quer alguns dados gratuitos?

Dado o escopo da análise, não abordei os perdedores da atualização principal de maio de 2020 nesta postagem ou passei dos 20 primeiros, mas você pode fazer o download dos dados brutos aqui. Se você deseja editá-lo, faça uma cópia primeiro. Vencedores e perdedores estão em guias separadas, e isso abrange todos os domínios com pelo menos 25 classificações em nosso conjunto de dados MozCast 10K em 4 de maio (pouco mais de 400 domínios).

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