原作(zuo)者寫給(gei)用戶(hu)的話(hua)：這(zhe)是(shi)一份主導(dao) 2018 年(nian) Google 搜(sou)索的(de)(de)終(zhong)極(ji)指(zhi)南。注意，這(zhe)不是(shi)“2018 年(nian)的(de)(de) SEO 趨勢預測(ce)”，而是(shi)“經過測(ce)試、且行(xing)之有效的(de)(de)SEO策略，關(guan)鍵是(shi)在 2018 年(nian)這(zhe)些內容將具有更(geng)高的(de)(de)指(zhi)導(dao)性”。所以呢，如果你想在新的(de)(de)一年(nian)提高 SEO 工作效率，這(zhe)份指(zhi)南絕對是(shi)你的(de)(de)較好選擇。
原文中(zhong)，作者從RankBrain、深(shen)度內(nei)容、移動化(hua)、 語音搜索(suo)等 7 個方(fang)面分享了“2018 年該如何做好(hao) SEO”的心得，本文為(wei)第一點“RankBrain & 用戶(hu)體驗”，詳細內(nei)容如下：
一、RankBrain & 用(yong)戶體驗
去年，谷歌官(guan)方(fang)確認了“RankBrain”在“影響(xiang)搜索排名(ming)因素(su)”榜單上(shang)的“老三”地位。無疑(yi)，在 2018 年這一因素(su)肯定還會(hui)繼續(xu)“上(shang)位”。
那么(me)，問(wen)題來了：
RankBrain 到底是啥呢？我們又該(gai)如何優(you)化？
關于 RankBrain，一個最簡單的說(shuo)法是：一個輔助谷歌處理搜索結(jie)果排(pai)序的機器學習系統。
換言(yan)之(zhi)，RankBrain 是谷歌眾(zhong)多搜索算法的一(yi)部分，一(yi)套計(ji)算機程序(xu)，能(neng)把(ba)知(zhi)識(shi)庫中上十億個頁面進行排(pai)序(xu)，然后找到與檢索詞相(xiang)關性最密切的信息。
舉個例子，當我們搜索“cold brew coffee”，得出(chu)如下結果：
搜索(suo)結果中的第 4 條（以下用(yong) #4 代表）看(kan)著(zhu)特別有吸引力，于是(shi)(shi)乎你(ni)(ni)點擊了(le)(le)該條搜索(suo)結果，然(ran)后(hou)發現：WOW，這篇文章寫(xie)得太棒(bang)了(le)(le)，是(shi)(shi)你(ni)(ni)讀過關于咖啡的較好內容(rong)。最(zui)后(hou)你(ni)(ni)開始了(le)(le)一次又(you)一次的慢讀細品(pin)……
這(zhe)樣一(yi)來，“RankBrain”就會(hui)注意到這(zhe)條信(xin)(xin)息，待到之后還(huan)有(you)用(yong)戶發起類似(si)的(de)檢索時，這(zhe)條信(xin)(xin)息的(de)排名就可能(neng)會(hui)更(geng)加靠(kao)前。
另(ling)一種(zhong)情(qing)況，很(hen)多用戶在得到上圖中的搜索結(jie)果時，想都(dou)不想就點擊了(le)(le) TOP 1 的那條鏈接，但是發(fa)現(xian)內容簡直荒(huang)謬(miu)，所以幾秒后(hou)就關閉了(le)(le)該(gai)頁面。然后(hou)，有點擊了(le)(le) #4 這條結(jie)果，然后(hou)發(fa)現(xian)：這是一條很(hen)有價值(zhi)內容。
這種情(qing)況，“RankBrain”也會(hui)注(zhu)意(yi)到(dao)這條(tiao)信(xin)(xin)息，如果這種情(qing)況出現的頻率高(gao)了，谷歌便會(hui)將 TOP 1 的信(xin)(xin)息“除名”，而 #4 也將名正言順的成功(gong)“上位(wei)”。
由此(ci)可見，RankBrain 主要看(kan)以下兩點：
用戶在(zai)網頁上的停留時間；
網頁(ye)在搜索(suo)結果(guo)中的點(dian)擊率。
1、RankBrain & 用戶停留時間
在(zai)谷歌 RankBrain 評(ping)判系(xi)統中，用戶(hu)的(de)(de)網頁停(ting)留(liu)時(shi)間(jian)對(dui)搜(sou)索排名起(qi)到十(shi)分重要(yao)的(de)(de)作用。據 SearchMetrics 研(yan)究(jiu)發現(xian)，在(zai) Google 搜(sou)索結果 TOP 10 的(de)(de)網頁中，用戶(hu)的(de)(de)平均停(ting)留(liu)時(shi)間(jian)約為 3 分 10 秒。如果站長們(men)有仔細審查過 Google Anlytics 數據的(de)(de)話，應該會清(qing)楚 3 分鐘+ 的(de)(de)停(ting)留(liu)時(shi)間(jian)是比(bi)較喜(xi)人(ren)的(de)(de)。
所以，用戶停(ting)留時(shi)間長(chang)的頁(ye)面(mian)在(zai)搜索(suo)結果頁(ye)中擁有好排名并(bing)非偶然。
2、RankBrain & 自然點(dian)擊率
谷(gu)歌工(gong)程(cheng)師 Paul Haahr 曾在一(yi)次(ci)會議(yi)上發布了這樣(yang)一(yi)張幻燈片，引發了 SEO 界(jie)的“轟(hong)動”：
大致意思是：
網頁1 和 網頁2 都能解決用戶的問題；
網(wang)頁1 的答案在頁面中；
網頁2 的答案在網頁內容和頁面摘要中；
根(gen)據 算法A，網頁(ye)1 的(de)排名 優于 頁(ye)面(mian)2 —> 用戶點擊 頁(ye)面(mian)1 —> 得出的(de)結論(lun)是(shi)“優”
根據 算法(fa)B，網頁2 的(de)排名(ming) 優于(yu) 網頁1 —> 沒(mei)有點擊 —> 得出的(de)結(jie)論是“劣(lie)”
如(ru)果(guo)(guo)把 RankBrain 看做是一個(ge)有(you)自主思(si)維的(de)(de)“人(ren)”，他(ta)根據客(ke)(ke)觀事實（這(zhe)里指的(de)(de)是自然(ran)點(dian)擊率(lv)）“判斷”兩個(ge)不同頁面(mian)的(de)(de)“優(you)劣”。但(dan)這(zhe)種“客(ke)(ke)觀事實”可能會(hui)因(yin)為(wei)某(mou)(mou)些因(yin)素而導(dao)致(zhi)“誤讀”，因(yin)而這(zhe)種評判方式必然(ran)也就存在一定的(de)(de)缺陷。這(zhe)意味著(zhu)：有(you)時(shi)候，RankBrain 某(mou)(mou)些頁面(mian)之所以應該獲(huo)得(de)更好的(de)(de)排(pai)名僅僅是因(yin)為(wei)“他(ta)認(ren)為(wei)”它們“理應如(ru)此”。如(ru)果(guo)(guo)某(mou)(mou)些頁面(mian)的(de)(de)自然(ran)點(dian)擊率(lv)高于“標(biao)準”（即同樣的(de)(de)搜索排(pai)名頁面(mian)的(de)(de)平均點(dian)擊率(lv)，如(ru)下(xia)圖(tu)），RankBrain 則會(hui)認(ren)為(wei)這(zhe)些頁面(mian)“應該”有(you)更好的(de)(de)排(pai)名，并付諸實踐。
不過(guo)這(zhe)種方(fang)式也是合理的(de)，畢竟(jing)沒有人點擊的(de)頁(ye)面又憑什么讓谷歌給(gei)你好排名呢(ni)？
未(wei)完(wan)待續
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