Trong suốt thời gian dài, tôi đã tránh viết hoặc nói về E-E-A-T.
Sau khi từng là một nhà đánh giá chất lượng của Google (gần 10 năm trước đây), tôi nhanh chóng nhận ra E-E-A-T là gì: ngôn ngữ con người để mô tả mục tiêu cuối cùng của thuật toán để những nhà đánh giá không có quyền truy cập vào dữ liệu của Google có thể đánh giá thuật toán.
Với sự làm rõ gần đây rằng E-E-A-T không phải là tín hiệu xếp hạng, yếu tố hoặc hệ thống, tôi muốn đi vào và đề cập đến một số điểm chính.
Vậy, định nghĩa QRG nằm ở đâu?
Bạn nhớ những người đánh giá không?
- Không có quyền truy cập vào dữ liệu liên kết hoặc dữ liệu nhấp chuột.
- Không có đầu ra học máy.
- Không có hàng trăm tín hiệu về mỗi trang web để xem xét.
- Không ảnh hưởng trực tiếp đến xếp hạng của bất kỳ trang web nào.
- Không đào tạo thuật toán.
Thay vào đó, họ cung cấp dữ liệu nhất quán để các kỹ sư của Google đo lường sự thay đổi trong thuật toán.
Để làm được điều này, họ cần ngôn ngữ con người để xác định những thứ mà con người cho là phù hợp với sự chuyên môn, uy tín và đáng tin cậy.
Lý tưởng nhất, các tín hiệu thuật toán sẽ phù hợp với những tín hiệu con người – và nếu không phù hợp, Google sẽ tiếp tục điều chỉnh.
Thú vị là vì không có bất kỳ tín hiệu E-E-A-T truyền thống nào (tiểu sử tác giả, v.v.) được cung cấp cho các thuật toán học máy, bạn thực sự không cần chúng (hoặc cần giả mạo chúng) để xếp hạng.
Đầu tiên, E-E-A-T là gì?
Như bạn đã biết, E-E-A-T là viết tắt của Experience (Kinh nghiệm), Expertise (Chuyên môn), Authoritativeness (Tính uy tín), và Trustworthiness (Đáng tin cậy). Phần Experience là mới nhất. Khái niệm ban đầu chỉ được gọi là E-A-T.
Nhiều người đã tranh luận rằng nó nên là E-E-A-T-T để bao gồm tính kịp thời, nhưng trong trường hợp đó, tôi nghĩ chúng ta có thể tạo ra những từ viết tắt thú vị hơn nhiều.
Nguyên tắc E-A-T bắt nguồn từ đâu?
Nguyên tắc E-A-T xuất phát từ Hướng dẫn Đánh giá Chất lượng Tìm kiếm của Google. Quan trọng để nhớ rằng QRG không phải là một danh sách các yếu tố, hệ thống, hay tín hiệu xếp hạng. Chúng chỉ là hướng dẫn dành cho các nhà đánh giá con người sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau.
Các nhiệm vụ này có thể bao gồm so sánh các kết quả tìm kiếm và xem xét xem cái nào tốt hơn hoặc so sánh các trang để xem xem cái nào liên quan hơn đến một truy vấn nào đó.
Dữ liệu từ việc đánh giá này có thể được sử dụng khi đánh giá các thay đổi thuật toán đề xuất hoặc tạo ra các bộ thử nghiệm mà Google sử dụng trong các đánh giá nội bộ khác. Tuy nhiên, những người đánh giá không có tác động trực tiếp đến các thuật toán, hình phạt, v.v. trong thực tế.
Tại sao bạn đang nói về E-E-A-T ngay bây giờ?
Nhờ vào một số thay đổi về cách diễn đạt trong hướng dẫn SEO cơ bản và những bài đăng trên Twitter của Danny Sullivan, người liên lạc với Google Search, nhiều câu hỏi xoay quanh chủ đề này đã xuất hiện. Điều đó đã khiến tôi viết một chuỗi bài viết và nhiều người phản hồi yêu cầu viết một bài đăng trên blog, vì vậy đây chính là bài viết đó.
Tất cả bắt đầu từ tweet này, trong đó Sullivan nói rằng các yếu tố chung mà các nhà SEO đề cập đến về E-E-A-T thực sự không phải là yếu tố xếp hạng.
Đó không phải là một yếu tố xếp hạng. Đó không phải là cái gì đó sẽ ảnh hưởng đến các yếu tố khác. Để một chuyên gia viết những điều này không phép tạo ra sự cải thiện xếp hạng của bạn, vì 1) bất kỳ ai cũng có thể tự xưng là một chuyên gia, và điều đó không có nghĩa và 2) chúng tôi không cố gắng kiểm tra …
Ở đây, Sullivan đang nói về E-E-A-T nói chung và những gì mà các nhà SEO nghĩ là thành phần của E-E-A-T. Ông làm rõ rằng không có yếu tố nào trong số chúng thực sự là yếu tố xếp hạng.
Một thời gian dài, các nhà SEO đã đang nói về các chiến thuật được đồn đại là tạo nên E-E-A-T như:
Vấn đề là chúng không tồn tại, vì không có khái niệm về điểm E-E-A-T.
Nhận bản tin hàng ngày mà các nhà tiếp thị tìm kiếm phải tin tưởng.
Tại sao Google không sử dụng những thứ này?
Mạng internet rất lớn và đa dạng. Có rất nhiều cách để viết mã và rất nhiều cách để viết sai mã, đến mức khó để tìm kiếm thông tin cụ thể từ các trang web.
Đây là một trong những lý do mà các công cụ tìm kiếm như Google và Bing đã tạo ra dữ liệu có cấu trúc, lược đồ và sitemap XML – để làm công việc của họ dễ dàng hơn.
Còn nhớ khi Google từng sử dụng đánh dấu rel=author không? Bao nhiêu chuyên gia SEO đã lạm dụng điều đó? Câu trả lời là rất nhiều!
Nếu bạn từng thử tạo web crawler riêng (và bạn nên làm điều đó!), bạn sẽ biết rằng việc chỉ trích xuất một ngày từ một trang web rất khó. Với nhiều định dạng, phương pháp mã hóa và vị trí tiềm năng, có nhiều thư viện chỉ tồn tại để đoán ngày tháng.
Điều này cũng áp dụng với thông tin tác giả hoặc liên hệ. Việc thu thập và thu thập thông tin trên quy mô của web không dễ dàng. Việc sử dụng những thứ mà các chuyên gia SEO nghĩ rằng Google sử dụng một cách mạnh mẽ và có thể mở rộng sẽ rất khó khăn.
Họ có thể tìm hiểu được, nhưng sau đó lại có vấn đề SEO. SEO rất thích làm thay đổi những thứ này.
Ngay khi các SEO bắt đầu nói chúng tôi cần các hồ sơ tác giả để xếp hạng (lưu ý: chúng ta không cần), tất cả các hacker bắt đầu tạo tác giả giả và hồ sơ cho nội dung được tạo bởi trí tuệ nhân tạo. Họ bắt đầu nói rằng nó đã được đánh giá bởi một chuyên gia, v.v.
Liệu họ có được lợi thế xếp hạng cho điều đó? Làm thế nào để biết rằng họ chỉ đơn giản là bịa ra thay vì thực sự thực hiện? Con người dễ dàng nhận ra điều này thông qua nghiên cứu và tư duy phản biện – nhưng một con bot có thể làm được không? Liệu bot có nên làm điều đó?
Nếu các khái niệm như chuyên môn và uy tín chỉ được dựa trên lời bạn trên trang web, chúng ta thậm chí còn không cần các khái niệm như chuyên môn và uy tín ban đầu.
Công cụ tìm kiếm có thể làm tốt hơn việc chỉ tin vào lời nói của bạn
Công cụ tìm kiếm có rất nhiều tín hiệu mà họ có thể sử dụng mà không cần phải chỉ tin vào lời nói của bạn về E-E-A-T của bạn.
Lưu ý: Khi tôi sử dụng các thuật ngữ như token, factor, signal và system, chúng tôi sử dụng chúng để chỉ những thứ riêng biệt. Tuy nhiên, với tài liệu của Google, như Sullivan đã làm rõ, chúng thường được sử dụng thay thế cho nhau.
Để làm rõ, đây là cách tôi sử dụng các thuật ngữ:
– Token: Đoạn dữ liệu nhỏ nhất từ truy vấn, tài liệu, v.v. Nó có thể là một phần từ, một từ, một n-gram, v.v.
– Signal: Bất kỳ đặc điểm nào của tài liệu, liên kết, truy vấn, v.v.
– Factor: Một yếu tố được sử dụng để xếp hạng. Đó có thể là một tín hiệu, một sự kết hợp của các tín hiệu, đầu ra của một hệ thống, v.v.
– System: Xử lý các yếu tố và/hoặc tín hiệu. Nó có thể điều chỉnh thứ hạng, đầu ra tín hiệu hoặc các yếu tố khác.
Sử dụng các định nghĩa của tôi, E-E-A-T không phải là một tín hiệu, một yếu tố, hoặc một hệ thống. Hãy để chúng ta loại bỏ điều đó.
Vậy nếu các công cụ tìm kiếm không sử dụng những gì họ đề cập trong QRG, họ có thể sử dụng những gì?
Nếu tôi phải đoán, tôi sẽ nói rằng các tín hiệu thực sự được sử dụng để tôn vinh các trang có uy tín là một phiên bản của PageRank (tức là uy tín liên kết) và dữ liệu click tổng hợp từ nhật ký tìm kiếm nạp vào một thuật toán học máy nào đó.
Ý tôi là gì khi nói về dữ liệu click tổng hợp? Đó là về việc xem xét lượng dữ liệu click khổng lồ, chứ không phải “cho truy vấn này, người dùng đã nhấp vào trang web này”.
Chúng ta đang nói về dữ liệu như “trên 100 triệu lượt nhấp chuột, các kết quả được nhấp nhiều nhất đều có PageRank cao hơn và bao gồm từ khóa trong tiêu đề và 700 thứ khác….”
Có thể có một số chỉ số cấp tên miền ở đây? Có thể, nhưng thực sự không quan trọng với phạm vi của bài viết này.
Thay vì tin vào sự uy tín của bạn, các công cụ tìm kiếm có thể tin vào ý kiến của người dùng của họ như một tổng thể. Nếu trang web của bạn có uy tín và đáng tin cậy hơn, người ta sẽ liên kết đến nó nhiều hơn.
Nhưng chỉ có liên kết cũng không đủ; chúng có thể bị spam. Đó là lúc dữ liệu click tổng hợp xuất hiện.
Nếu trang web của bạn có uy tín, người dùng sẽ nhấp vào nó. Hãy nhớ, tôi đang nói ở mức độ tổng hợp toàn cục ở đây. Phân tích tệp nhật ký! Tôi không nói nhấp chuột vào một trang web cụ thể cho một truy vấn cụ thể là một yếu tố xếp hạng. Đó là một cuộc tranh luận hoàn toàn khác.
Nhìn vào SERP như một tổng thể. Nếu một biến thể thuật toán xếp hạng nhận được nhiều lượt nhấp chuột trên các trang web xếp hạng cao hơn so với biến thể khác, có thể nó đang làm tốt hơn trong việc tôn vinh các trang web đáng tin cậy hơn.
Một thuật toán học máy có thể nhanh chóng xác định xem các trang web được nhấp chuột nhiều nhất có các đặc điểm chung như nhau. Một công cụ tìm kiếm có thể sử dụng loại dữ liệu này để đánh giá các thuật toán hoặc điều chỉnh xếp hạng.
(Một lần nữa, điều này không dựa trên những lần nhấp chuột cá nhân mà dựa trên việc tìm ra tập hợp các đặc điểm chung mà các trang web được nhấp chuột nhiều nhất chia sẻ. Đây có thể là những điều toán học kỳ lạ liên quan đến nội dung và liên kết.)
Vậy, tôi không cần thông tin tác giả, thông tin liên hệ, nhận xét chuyên gia hoặc các yếu tố liên quan đến E-E-A-T cho nội dung của tôi?
Nếu việc xếp hạng là điều duy nhất bạn quan tâm, thì không, bạn không cần.
Tuy nhiên, hầu hết chúng ta quan tâm đến người dùng, chuyển đổi, doanh số bán hàng, v.v. – và người dùng thích những thứ này.
Đối với nhiều tìm kiếm, người dùng thích đọc nội dung được viết bởi một người thực sự. Nhưng điều đó không có nghĩa là từ điển hoặc mô tả sản phẩm quần thể cần có thông tin tác giả. Không ai muốn điều đó.
Tương tự, những người tìm kiếm thông tin y tế muốn có thông tin chính xác từ một bác sĩ hoặc được xem xét bởi một bác sĩ. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là bạn cần phải có một bác sĩ xem xét bài viết của bạn về việc tái chế lốp xe hoặc xây dựng một căn nhà trên cây.
Hầu hết những gì các chuyên gia SEO đề xuất làm cho E-E-A-T là những điều tốt đẹp đối với người dùng – bạn biết, khán giả thực tế của bạn. Vì vậy, hãy làm những điều đó nếu nó hợp lý với người dùng của bạn.
Trải nghiệm của họ càng tốt, khả năng họ sẽ liên kết với bạn, chia sẻ nội dung của bạn, truyền tải danh thiếp của bạn hoặc nhấp vào kết quả của bạn càng cao. Những thứ đó có thể giúp bạn xếp hạng cao hơn thực sự.
Hãy đảm bảo nó hợp lý với người dùng của bạn trước khi tiêu tiền rất nhiều tiền cho các chuyên gia bạn có thể không cần và người dùng của bạn có thể không muốn.
Các quan điểm được thể hiện trong bài viết này là quan điểm của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là của Search Engine Land. Các tác giả nhân viên được liệt kê ở đây.
Nguồn tham khảo: https://searchengineland.com/google-eeat-misconceptions-437445
Tìm hiểu thêm về chúng tôi tại: TRANHUNG Digital
