الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

الداروينية وGoogle SERPs كمنتج: إعادة النظر في كيفية عمل البحث

ستساعدك المقالة التالية: الداروينية وGoogle SERPs كمنتج: إعادة النظر في كيفية عمل البحث

في البث الصوتي “Search Off the Record” الذي تم إطلاقه في 29 يوليو من Google، أوضح غاري إليس كيف تحصل العناصر الغنية على مكانها في نتائج البحث.

ومن خلال القيام بذلك، أكد ما قاله لمجموعة مليئة بمحترفي تحسين محركات البحث في أستراليا في عام 2018، والذي كان أساس مقالتي عن الداروينية في البحث لعام 2019.

لقد كتبت هذا المقال من ذاكرتي في إحدى الحانات بعد بضع ساعات من سماع شرح غاري، وملأت الفجوات ــ الأشياء التي لم يشرحها أو التي نسيتها ــ ببعض التخمين.

ولم تكن كل تخميناتي صحيحة. ولكن مما شاركه غاري للتو، يبدو أنني كنت قريبًا.

لقد ألهمتني هذه المقالة للتعمق أكثر والذهاب إلى سياتل لمقابلة قادة فريق الخوارزميات من Bing (انظر أدناه).

وبما أن فريق Bing أكثر انفتاحًا من فريق Google، فقد اكتسبنا رؤية رائعة لآليات عمل محركات البحث.

في تلك السلسلة، اقترحت أنه بما أن التكنولوجيا والبيانات والجمهور والهدف النهائي هي نفسها، فإن ما شاركه معي الأشخاص في Bing يمكن تطبيقه على نطاق واسع (ومفيد) على Google.

الآن، من الواضح أننا لا نستطيع أن نفترض أن كل التفاصيل هي نفسها.

ولكن في البودكاست Search Off the Record، يؤكد غاري أن محركات البحث تعمل بنفس الطريقة إلى حد كبير.

تعمل محركات البحث بنفس الطريقة تقريبًا

عند شرح كيفية عمل البحث العالمي وكيفية بناء محركات البحث لصفحة نتائج البحث النهائية (SERP)، قال غاري:

“إنها ليست خاصة بـ Google. تقوم المحركات الأخرى بذلك أيضًا، ولأن معظم محركات البحث تصنف النتائج بنفس الطريقة تقريبًا… ربما ينطبق هذا على كل محرك بحث…”

يؤدي هذا إلى التركيز بشكل أفضل على سلسلة Bing ويشير (بالنسبة لي، على الأقل) إلى أن قراءة هذه المقالات تعد استثمارًا حكيمًا لوقتك.

  1. كيف يعمل تصنيف بحث Google: غاري إليس، جوجل (الداروينية في البحث)
  2. كيف يعمل الترتيب في بنج: فريديريك دوبوت، مدير أول للبرامج، Bing
  3. الاكتشاف والزحف والاستخراج والفهرسة في Bing: فابريس كانيل مدير البرنامج الرئيسي، Bing
  4. كيف تعمل خوارزمية الأسئلة والأجوبة / المقتطفات المميزة: علي علوي، مدير رئيسي لبرنامج منتجات الذكاء الاصطناعي، Bing
  5. كيف تعمل خوارزمية الصور والفيديو: ميناز ميرشانت، مدير البرنامج الرئيسي، الذكاء الاصطناعي والأبحاث، Bing
  6. كيف تعمل خوارزمية الصفحة بأكملها: ناثان تشالمرز، مدير البرامج، فريق البحث ذو الصلة، Bing

سلسلة بنج 2

والخبر السار هو أن فريديريك دوبوت وفابريس كانيل في Bing قد اتفقا، من حيث المبدأ، على سلسلة Bing ثانية معي في سبتمبر. كلاهما شخصان ذكيان ومبهجان بشكل لا يصدق، لذلك لا أستطيع أن أتخيل أن المسلسل لن يكون رائعًا من جميع النواحي. ابقوا متابعين.

توجد خوارزمية “SERP Anatomy” في Google

بمجرد أن قدم لي ناثان تشالمرز الفكرة، بدت واضحة جدًا وشعرت بالخجل الشديد لأنني لم أفكر فيها من قبل.

هناك يجب تكون خوارزمية تبني “المنتج”. لا يمكن للداروينية البحتة أن تعمل في عالم تجاري.

يتعين على Bing وGoogle تنفيذ خوارزمية لبناء النتيجة الشاملة (أي دمج العناصر الغنية في القائمة الأساسية للروابط الزرقاء). تتمتع هذه الخوارزمية بصلاحية إنشاء أفضل منتج ممكن من المرشحين الذين تقدمهم القطاعات المختلفة (الروابط الزرقاء ومقاطع الفيديو والمقتطفات المميزة والصور وعمليات البحث ذات الصلة والإعلانات والبودكاست وما إلى ذلك).

تم تصميم هذه الخوارزمية فقط لتقييم إيجابيات وسلبيات كل مرشح تم تعيينه في سياق استعلام المستخدم وإلى أي مدى سيضيف إدراجها قيمة إلى SERP في هدفه النهائي لخدمة غرض استعلام بحث المستخدم.

تذكير: الهدف الأساسي لبرنامج SERP هو تزويد المستخدم بأفضل حل لمشكلته/الإجابة على سؤاله، بأكبر قدر ممكن من الكفاءة.

في Bing، قاموا ببناء تشريح SERP باستخدام ما يسمونه “خوارزمية الصفحة الكاملة”. ومن المفارقات أنه يحتوي على عنصر يسمى داروين.

يشير غاري إليس وجون مولر إليه بشكل غير مباشر، ويطلقان عليه مازحين اسم “محرك البحث الفائق” (جون) و”الخلاط العالمي” (غاري)، ولكنهما يؤكدان وجوده في جوجل بالفعل.

أنا ملتزم بخوارزمية الصفحة الكاملة، على الأقل في الوقت الحالي.

الأهم من ذلك، يؤكد غاري ما أخبرني به ناثان تشالمرز من Bing: أنه على الرغم من عدم استخدام نسبة النقر إلى الظهور في الخوارزميات التي تقود التصنيف، إلا أنها نكون مكون رئيسي في خوارزمية الصفحة بأكملها.

هنا اقتباس من مقالة ناثان تشالمرز:

يعد سلوك مستخدم SERP مقياسًا مهمًا للغاية لخوارزمية الصفحة بأكملها.

يتم قياس نجاح فشل أي مجموعة من الروابط الزرقاء والعناصر الغنية من خلال كيفية تفاعل المستخدم معها.

لذا، فإن نسبة النقر إلى الظهور لا تؤثر على التصنيفات بالمعنى “التقليدي” الذي نميل إلى فهمه.

لا يؤثر سلوك برنامج SERP على تصنيفات الرابط الأزرق، ولا على عروض الأسعار المقدمة من مجموعات المرشحين التي تهدف إلى استبدالها.

لكنها جزء كبير جدًا من كيفية تنظيم تلك الصفحة بأكملها.

يتم تغذية سلوك المستخدم على SERP مرة أخرى إلى خوارزمية (داروين)، والتي تعطي الجهاز الإشارات التصحيحية أو التعزيزية التي يحتاجها لتحسين أدائه.

لذا، عندما يخبرنا موظفو Google أن نسبة النقر إلى الظهور لا تُستخدم في خوارزمية التصنيف، فإنهم يقولون الحقيقة.

لكن المسألة أكثر دقة من ذلك.

لا يؤثر ذلك على الترتيب، ولكن نظرًا لأن خوارزمية الصفحة بأكملها تعتمد إلى حد كبير على سلوك المستخدم، فإنها تؤثر على الترتيب على نطاق واسع يؤثر على ما إذا كان أي عنصر غني محتمل سيظهر في الصفحة 1 أم لا.

في Bing، يحق لجزء واحد من خوارزمية الصفحة الكاملة الترويج أو التخفيض أو الاعتراض على أي وجميع النتائج التي تقدمها الخوارزميات الأخرى.

تسمى هذه الخوارزمية داروين.

في البودكاست، يبدو أن إلييس ينسب سلطة نقض أقل إلى بديل خوارزمية الصفحة الكاملة في Google. من الممكن أن يتم منح خوارزمية الصفحة الكاملة من Google قوة أقل.

نظرًا لأنه يصمم منتج Google بشكل أساسي، وبالتالي له تركيز تجاري (انظر أدناه)، أعتقد أنه يتمتع بمستوى مماثل من القوة، ويبدو أن Illyes خجول.

لكن ال كبير الوجبات الجاهزة هنا هي أن كلاً من Google و Bing لديهما “محرك بحث فائق” يصمم تشريح SERP بناءً على عدد كبير من إشارات المستخدم (بما في ذلك نسبة النقر إلى الظهور) وأيضًا التعليقات البشرية (فكر في مقيمي الجودة الذين يركزون على تشريح SERP) .

يعد مفهوم خوارزمية الصفحة الكاملة مهمًا بشكل أساسي بالنسبة لنا كمحترفين في تحسين محركات البحث. وإذا كنا أذكياء، فيجب أن نغير نهجنا تجاه تحسين محركات البحث. لقد غيرت بالتأكيد حالتي عندما علمت بذلك لأول مرة!

قم بتغليف الحلول الخاصة بك بحيث توصي بها Google

أردد هذه العبارة لنفسي كل صباح:

“إن فن تحسين محركات البحث (SEO) هو تعبئة المحتوى الخاص بك بحيث يناسب منتج Google SERP.”

في سياق الوسائط المتعددة الحديثة SERP، هذا يعني:

  • تقديم الحل الأفضل والأكثر فعالية لمشكلة المستخدم.
  • توفير هذا الحل بالتنسيق الأنسب لهذا المستخدم في سياقه الحالي.
  • تعبئة المحتوى بحيث يكون مناسبًا تمامًا لمنتج Google (SERP).

وفي هذا السياق، يكون هذا النهج منطقيًا:

  1. أقدم الحل لمشكلة عبرت عنها المجموعة الفرعية من مستخدمي Google الذين يمثلون جمهوري.
  2. أطلب من Google أن توصي بالحل الخاص بي باعتباره أفضل إجابة للمستخدم في الوضع الحالي لذلك المستخدم.
  3. ما الذي يمكنني فعله لإقناع Google بالتوصية بالحل الخاص بي بدلاً من الحل الذي تقدمه منافستي؟

الإجابة على هذه النقطة الثالثة بسيطة نسبيًا وتستند إلى ثلاث ركائز: الفهم، والمصداقية، وإمكانية التسليم.

ظفر بالثلاثة، أو استسلم وعُد إلى المنزل.

SERP هو منتج جوجل

لقد فاتني أهمية شيء واحد ذكره ناثان تشالمرز قبل عام. تم تصميم خوارزميته فقط لبناء “منتج Bing” (AKA، SERP).

لقد افترضت أن الأمر نفسه في جوجل، ومن ما قاله غاري إليس، يبدو أن هذا هو الحال.

لذا فإن التغيير في المنظور مفيد. يقدم كل من Google وBing (في الواقع، جميع محركات البحث) منتجًا مجانيًا: SERP.

وهذا يغير أركاني الثلاثة. بدلاً من الفهم والمصداقية والقدرة على التسليم، نحن ننظر إلى الفهم والمصداقية والملاءمة.

وهذا يعني مدى ملاءمة المحتوى الخاص بك ليتم دمجه في منتجهم وتقديمه كحل لمجموعة فرعية من المستخدمين الذين يمثلون جمهورك.

وقابلية التسليم هي، بطبيعة الحال، جزء من تلك الملاءمة. لكن مفهوم قابلية التسليم ضيق جدًا ويفشل في التأكيد على برنامج SERP كمنتج.

كيف تقوم Google بتحقيق الدخل من “منتج SERP” الخاص بها؟

أريد حقًا أن أصر هنا على أنه عندما أقول المنتج فأنا لا أتحدث بأي حال من الأحوال عن إعلانات Google، أو منتجاتك/خدماتك، أو أي عروض تجارية يعرضها Google وBing في برنامج SERP الخاص بهم.

SERP هو منتج محرك البحث. وهذا هو ما يدفع إيراداتهم.

في الأساس، لدينا ثلاث طرق، وثلاثة انتصارات لـ Bing وGoogle. ربما أفتقد بعض الحيل هنا، لذا لا تتردد في الاتصال بي Twitter مع أي فاتني:

  • يقوم مستخدمو البحث “بالدفع” من خلال تزويد Google وBing ببيانات سلوكية يمكن تحقيق الدخل منها.
  • يدفع المعلنون مقابل النقرات على عدد لا يحصى من عناصر الإعلان.
  • يقوم مُحسّنات محرّكات البحث (SEO) والشركات ومنشئو المحتوى الآخرون بالدفع من خلال توفير المحتوى الذي يملأ SERP على أمل أن يتم عرضه كأحد الحلول الموصى بها.

Google SERP كمنتج = إعلانات

رقم و”لا” مرة أخرى 🙂

من المهم للغاية أن تضع في اعتبارك أن المنتج عبارة عن نموذج فريميوم. تهدف Google إلى مساعدة مستخدميها في إيجاد حل لمشكلتهم، كما تهدف إلى جعل العملية فعالة قدر الإمكان سواء حصلوا على أي عائد مالي فوري (النقر على الإعلان) أم لا.

الغالبية العظمى من عمليات البحث لا تؤدي إلى نقرة على الإعلان. إذا نظرت إلى ذلك على أساس البحث على حدة، فلن يكون له أي معنى.

إذا نظرت إلى الأمر من منظور أن كل نتيجة بحث تكلف جوجل مبلغًا صغيرًا، فإن الحساب هو ببساطة أن (هذه الأرقام تم اختراعها بنسبة 100٪) فإن 2٪ من النقرات المدفوعة على 10٪ من الاستعلامات التجارية تدفع مقابل كل من المجانية والمدفوعة. الاستخدام عن طريق النقر على الإعلان.

في سياق برنامج SERP كمنتج، يقوم Google وBing بتدريب خوارزمية الصفحة الكاملة للعثور على التوازن المثالي الذي يخدم المستخدم ويدر أموالًا على Google.

وهذا ليس على أساس عمليات البحث الفردية، ولكن على أساس “بعض أغراض البحث ستدفع، ومعظمها لن يفعل”. إن ضمان عثور المستخدم على الحل بكفاءة هو المفتاح.

منتج Freemium يركز على المستخدم ويعتمد على خوارزمية الصفحة بأكملها

يتنافس إعلانات Google تمامًا مثل أي عنصر غني آخر. إذا لم يتمكن الإعلان من تحقيق رضا المستخدم بكفاءة وفعالية في سياق بحثه (القصد، الموقع الجغرافي، الجهاز…)، فلن يعرضه Google.

تقدم جميع خوارزميات Google في القطاعات المتعددة أفضل المرشحين (ومن هنا جاء مفهوم “مجموعات المرشحين”)، لكن خوارزمية الصفحة الكاملة تصمم منتج freemium SERP وتتمتع بالسلطة المطلقة للنقض والترقية.

تعد خوارزمية الصفحة الكاملة بمثابة حجر الأساس لـ Google، وبالتالي يجب أن تكون موضع تركيز بالغ الأهمية لمحترفي تحسين محركات البحث (SEO) أيضًا.

سواء كان ذلك يعني النظر في نسب النقر إلى الظهور، أو النية الملموسة، أو مدى ملاءمة الإعلان، أو ملاءمة التنسيق، أو توافق الجهاز، أو أي عامل من العوامل العديدة الأخرى، فإن مرشح “المناسب لمنتجنا” النهائي يمكن أن يؤدي إلى تحقيق أفضل النتائج أو كسرها. المحتوى الذي تقوم بإنشائه.

يذهلني في كل مرة 🤪

المزيد من الموارد: