O Google E-A-T é realmente um fator de classificação? – Quadro branco sexta-feira

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Muitos SEOs concordam que mostrar conhecimento, autoridade e confiabilidade no conteúdo do seu site é importante para ter uma boa classificação. Mas por que exatamente isso? É porque o Google E-A-T é um fator de classificação real ou é outra coisa? Neste episódio do Whiteboard Friday, Cyrus Shepard explora se ele pode ser considerado um verdadeiro fator de classificação, tornando seus objetivos de E-A-T SMART e como comunicar tudo isso a interessados ​​curiosos.

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Transcrição de Vídeo

Olá, fãs de Moz. Bem-vindo a outra edição do Whiteboard Friday, vindo de minha casa, onde estou vestindo um smoking, vestindo um smoking, na esperança de que exista um pouco de experiência, talvez autoridade, talvez até confiança.

Sim, hoje estamos falando sobre Google E-A-T, conhecimento, autoridade, confiança, fazendo especificamente a pergunta: “O Google E-A-T é realmente um fator de classificação?”

Fator de classificação: algo que pode influenciar as classificações

Agora, surpreendentemente, este é um assunto controverso no mundo do SEO. SEOs muito inteligentes nos dois lados do debate. Alguns SEOs descartam o E-A-T. Outros a abraçam completamente. Até os Googlers têm opiniões diferentes sobre como deve ser comunicado. Eu quero falar sobre isso hoje não porque é um debate que apenas SEOs se preocupam, mas porque é importante como conversamos com as partes interessadas sobre recomendações de SEO e E-A-T. As partes interessadas são clientes, proprietários de sites, webmasters.

Qualquer pessoa a quem forneça uma recomendação de SEO, como falamos sobre essas coisas é importante. Então, eu não quero julgar. Não quero ser a palavra final – não é isso que estou tentando – sobre se o Google E-A-T é um fator de classificação real. Mas quero explorar os diferentes pontos de vista. Conversei com dezenas de SEOs, ouvi Googlers, li patentes do Google e descobri que grande parte da discordância não vem do que é o Google EAT – temos um entendimento muito bom do que o Google EAT realmente faz – mas como definimos os fatores de classificação .

Três maneiras de definir “fatores de classificação”

Descobri que a forma como definimos os fatores de classificação se enquadra em aproximadamente três diferentes escolas de pensamento.

1. Nível 1: diretamente mensurável, afeta diretamente as classificações

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Agora, a primeira escola de pensamento, essa é a visão tradicional dos fatores de classificação. As pessoas neste campo dizem que os fatores de classificação são coisas diretamente mensuráveis ​​e afetam diretamente as classificações, ou podem impactar diretamente as classificações.

Esses são sinais com os quais estamos familiarizados, como Ranking da página, URLs, canonização, coisas que podemos ver, medir e influenciar e impactar diretamente o algoritmo do Google. Agora, nesse caso, podemos dizer que o Google E-A-T provavelmente não é um fator de classificação nessa definição. Não há pontuação E-A-T. Não existe um algoritmo E-A-T único. Como diz Gary Illyes, do Google, são milhões de pequenos algoritmos. Portanto, nesta escola ou campo, onde as coisas são diretamente mensuráveis ​​e impactantes, o Google E-A-T não é um fator de classificação.

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2. Nível 2: Efeitos indiretos modelados ou recompensados

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Depois, há uma segunda escola de pensamento, quase igual à primeira, que diz que o algoritmo do Google é suficientemente complexo para não conhecermos todas as medidas diretas e que atualmente é um pouco mais útil pensar em fatores de classificação em termos do que é modelado ou recompensado, coisas com efeitos possivelmente indiretos.

Agora, isso realmente aconteceu durante os dias do algoritmo Panda em 2012, quando o Google começou a usar muito mais aprendizado de máquina e eventuais redes neurais em seu algoritmo. Para fornecer uma breve visão geral e simplificar muito, o Panda foi um algoritmo projetado para reduzir resultados de baixa qualidade e spam nos resultados de pesquisa do Google.

Para fazer isso, em vez de usar sinais diretamente mensuráveis, eles usaram o aprendizado de máquina. Mais uma vez, para simplificar demais, Britney Muller tem um ótimo post sobre aprendizado de máquina. Vou vincular a ele se você estiver interessado. Mas o que eles fizeram foi usar sites que eles queriam ver mais nos resultados de pesquisa do Google, sites como o New York Times, coisas assim, que com base em certas qualificações, como eles achavam que o site era bem projetado, você confiaria? com seu cartão de crédito, parece que é atualizado regularmente e escrito pelos autores, e eles são colocados em um balde.

Em vez de transmitir ao algoritmo sinais diretos, eles disseram ao programa de aprendizado de máquina: “Encontre-nos mais sites como este. Queremos recompensar esses sites”. Portanto, neste grupo, fatores de classificação são coisas modeladas ou recompensadas. As pessoas nesta escola de pensamento dizem: “Vamos apenas seguir a mesma coisa que os Googlers estão buscando, porque sabemos que essas coisas tendem a funcionar”.

Os algoritmos que se enquadram nesse intervalo são como Panda, qualidade do site e E-A-T. Nesta escola de pensamento, sim, o E-A-T pode ser considerado um fator de classificação.

3. Nível 3: Qualquer qualidade ou ação, efeitos diretos ou indiretos

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Há ainda uma terceira escola de pensamento que vai além dessas duas, e essa escola de pensamento diz que qualquer qualidade ou ação que possa aumentar as classificações deve ser considerada um fator de classificação, mesmo que o Google não a use em seu algoritmo, direto ou indireto.

Um exemplo disso pode ser compartilhamentos de mídia social. Sabemos que o Google não usa compartilhamentos de mídia social diretamente em seu algoritmo. Mas divulgar seu conteúdo para um grande número de pessoas pode levar a links e compartilhamentos e, eventualmente, mais tráfego e classificações à medida que esses sinais rolam ladeira abaixo.

Agora pode parecer meio louco pensar que alguém consideraria algo um fator de classificação se o Google realmente não considerasse isso um fator de classificação diretamente em seus algoritmos. Mas se você pensar bem, é assim que funcionam os cenários de negócios do mundo real. Se você é o executivo de uma empresa, não se importa necessariamente se o Google a usa diretamente ou não. Você gosta de ver o resultado final.

Um exemplo pode ser, além das mídias sociais, taxa de rejeição, cliques longos. Comerciais de TV, excelente exemplo. Se você estava em um comercial do Super Bowl e você é o CEO de uma empresa da Fortune 500 e sabe que isso levará a um aumento no ranking e no tráfego, você não se importa necessariamente se é um impacto direto ou indireto.

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Então essas são as escolas de pensamento, e eu não estou aqui para julgar nenhuma delas. Mas o que eu acho importante é como comunicamos recomendações às partes interessadas.

Use as metas SMART para comunicar recomendações de SEO às partes interessadas

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Quando damos recomendações de SEO em nossas auditorias ou outras coisas, o padrão que gosto de usar é que penso em termos de objetivos.

Uma estrutura para objetivos que eu gosto de usar é o sistema SMART de definição de objetivos, o que significa que os objetivos devem ser específico, mensurável, acionável, relevantee com base no tempo. Agora, na visão tradicional de classificação de sinais, sim, específicos e mensuráveis ​​são ótimos porque estamos usando impactos diretos.

Mas com o E-A-T, os sinais ficam um pouco mais macios e é difícil convertê-los em sinais específicos e mensuráveis, e acho que é por isso que as pessoas deste campo não gostam de considerar o E-A-T um fator de classificação. Para ilustrar isso, Bill Slawski, especialista em patentes do Google, compartilhou recentemente uma patente que ele pensava estar relacionada ao E-A-T ou possivelmente.

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Não sabemos se o Google usa ou não. Mas, na patente, foram necessários vetores de representação de sites para classificar sites. Agora isso é um bocado. Mas basicamente o que isso significa é o objetivo da patente era determinar a experiência real de sites com base em vetores. Por exemplo, ele pode determinar, por meio de aprendizado de máquina e redes neurais, se um site é escrito por especialistas reais, dizem médicos, ou se foi escrito por estudantes de medicina ou leigos ou outra pessoa.

Pode fazer isso para qualquer tipo de site, seja médico, jurídico, financeiro e classificar seus conhecimentos. Nesse sentido, o que o Google está dizendo, se o Google deseja que sites dentro da área médica sejam como a Mayo Clinic e são sites recompensadores, como a Mayo Clinic, isso é realmente difícil de corrigir e é quase impossível falsificar com eles. tipos de algoritmos sofisticados. Portanto, é muito difícil fornecer recomendações de SEO com base em algo assim.

O que você realmente precisa fazer, se quiser, é descobrir onde estão as diferenças entre o site e os sites que estão realmente classificados. Marie Haynes, outra SEO que pensa muito em E-A-T, ela disse em uma entrevista com Aleyda Solis, à qual também vou vincular, é um excelente vídeo.

Obrigado, Aleyda, por fazer isso. Ela diz que é sobre encontrar as lacunas. Mas voltando a Lily Ray. Estou sendo desviado aqui. Lily Ray é um dos poucos SEOs que realmente fez uma pesquisa muito boa sobre o E-A-T, comparando sites e vendo quais são algumas das diferenças entre sites que foram recompensados ​​e sites que caíram no ranking. Algumas de suas pesquisas descobriram algumas coisas realmente interessantes.

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Por exemplo, para consultas médicas, sites que perderam tiveram 433% mais CTAs, apelos à ação, geralmente porque estão vendendo algo, estão tentando inscrever você, um pouco de intenção mista. Onde os sites especializados tinham menos CTAs. Os sites vencedores foram escritos 258% a mais por especialistas reais, em oposição a leigos ou pessoas sem formação superior.

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Os sites perdedores tinham 117% menos links de afiliados, e isso poderia ser algo como esse algoritmo no trabalho ou algo assim. Mas começamos a identificar o que realmente está sendo recompensado. Novamente, isso é difícil de corrigir ou falsificar, mas podemos começar a preencher as lacunas. Portanto, a questão é: como podemos torná-las específicas, mensuráveis ​​e acionáveis?

Mensurável é especialmente difícil quando falamos de coisas como conhecimento e autoridade. Felizmente, muitos desses problemas já foram resolvidos quando o Panda foi lançado em 2012. Se você deseja tornar essas coisas mais nebulosas e moles mensuráveis ​​e acionáveis, você deve começar a medi-las da mesma maneira que o Google, e isso é usando painéis de pessoas, como os avaliadores de qualidade que o Google emprega, milhares de avaliadores de qualidade em todo o mundo para examinar sites e classificá-los.

Essas classificações não são usadas diretamente no algoritmo do Google. Eles são usados ​​para testar o algoritmo. Mas você pode começar a classificar sites em uma determinada escala deliberada. Assim, você pode usar itens como as Diretrizes do avaliador da qualidade ou as perguntas E-A-T que o Google lançou. É uma lista de perguntas que dizem coisas como: este site foi escrito por um especialista?

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Você citaria este site se estivesse escrevendo um artigo acadêmico sobre isso? Perguntas assim. Você recebe um grupo de pessoas – talvez sejam 5 pessoas, 10 pessoas ou mais – e faz essas perguntas sobre o site do seu cliente e o compara com os sites especializados que estão ganhando, e pode começar a ver onde estão as lacunas. Talvez este site tenha apenas 5 em uma escala de 10 que parecia ter sido escrito por especialistas.

Atribuindo valores a ele e usando painéis de perguntas e pontuação, você pode torná-lo específico, mensurável e acionável, e é assim que você faz. Não vale a pena dar recomendações nebulosas, como melhorar o seu E-A-T. Conheço um consultor de SEO que diz que o E-A-T não tem sentido, e ele está definitivamente neste campo aqui que os sinais devem ser mensuráveis.

E-A-T não tem sentido porque pode significar o que você quiser. Se você disser a seus clientes para melhorar o E-A-T, poderá significar algo, melhorar seus links, escrever um conteúdo melhor, contratar alguns especialistas. Em vez disso, é necessário torná-lo mensurável e acionável. Eu acho que não importa em que campo você esteja, é assim que você quer ir. Tudo certo.

Espero que tenham gostado desta sexta-feira do quadro branco. Felizmente, isso desencadeia alguma conversa. Se você gostou, compartilhe. Obrigado a todos. Tchau tchau.

Transcrição de vídeo por Speechpad.com


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