Algorytm Google — jak to działa?

Czym jest algorytm Google?

Na pewno wiele razy słyszałeś o słynnym, niemalże mitycznym algorytmie Google, który winny jest wszystkim problemom z obecnością firm w wynikach wyszukiwania. To podstawowe pojęcia związane z SEO czy pozycjonowaniem stron. Niektórzy posuwają się nawet do tworzenia teorii spiskowych na temat tego, jakie treści promuje algorytm Google i przez kogo jest to finansowane. Bierze się to zapewne stąd, że nikt nie wie, jak tenże algorytm działa, a samo Google nie spieszy z wyjaśnieniami, co tylko podsyca tajemniczą atmosferę wokół niego.

Sprawa jest jednak banalnie prosta – po prostu nie ma osoby, która całkowicie znałaby dokładne działanie algorytmu Google. Nawet całe zespoły pracowników Google’a znają tylko jego dość ogólny kierunek, w jakim się porusza.

Jest tak dlatego, że ów algorytm wyszukiwarki jest zbyt skomplikowany, ciągle się zmienia i w dodatku jest zależny od szalenie wielu czynników. Na wiele z nich twórcy nie mają wpływu – jak na przykład na lokalizację użytkowników, branżę, tematykę czy to, jak Google’a używają sami internauci. 

Ten sam algorytm działa inaczej w branży medycznej, inaczej w spożywczej a jeszcze inaczej w rozrywkowej; mało tego, działa w tych branżach inaczej w Stanach Zjednoczonych, inaczej w Polsce a zupełnie inaczej np. w Kazachstanie czy Japonii. Na jego działanie ma także wpływ lokalne prawo, język czy zwyczaje użytkowników. Już tego zasobu informacji nie byłaby w stanie znać jedna osoba… a to nie koniec.

Jeśli jesteś miłośnikiem owoców i wpiszesz w Google słowo „avokado” – dostaniesz informacje o tym owocu lub przepisy z nim związane. Jeżeli natomiast jesteś stałym bywalcem restauracji o tej nazwie, jako wynik wyszukiwania najpierw zobaczysz stronę internetową tego lokalu. Dzieje się tak dlatego, że Google uczy się od Ciebie tego, jak używasz wyszukiwarki, w jakiej okolicy spędzasz czas i które miejsca często odwiedzasz.

Aktualizacje algorytmu Google

Google co pewien czas aktualizuje algorytm (update), aby uzyskiwał coraz lepsze wyniki – a od pewnego czasu stosuje w nim sztuczną inteligencję opartą o uczenie maszynowe (machine learning) i sieci neuronowe, dzięki którym algorytm poznaje zachowania internautów i tak dopasowuje wyniki wyszukiwań, aby były jak najbardziej dopasowane do ich pytań i zachowań. Oczywiście nikt w oddziałach Google’a nie śledzi tego na bieżąco wszystkich update, a jedynie co pewien czas zbierają te dane i analizują.

Brzmi to niczym motyw z filmu science-fiction. Tak naprawdę daleko temu zjawisku do sztucznej inteligencji z filmów czy powieści – twórcy kontrolują go w pewnych ogólnych ramach i na podstawie tego, czego się nauczył, starają się nakreślić jego dalszy rozwój.

Rodzaje algorytmów Google

Page Rank – pierwszy algorytm Google

PageRank to algorytm używany przez wyszukiwarkę Google do oceny strony internetowej w wynikach wyszukiwania. Został on nazwany na cześć jednego z założycieli Google, Larry’ego Page’a.

PageRank nie analizuje bezpośrednio zawartości strony. Zamiast tego, ocenia ważność strony na podstawie liczby i jakości linków do niej prowadzących. To trochę jak system poleceń – jeśli wiele osób poleca pewną stronę, jest szansa, że jest ona wartościowa. Ale nie wszystkie polecenia są takie same – polecanie od strony, która sama ma dużo poleceń, waży więcej.

Na przykład, jeśli strona A linkuje do strony B, to strona B otrzymuje „punkt” od strony A. Jeśli strona A ma wiele linków do innych stron, to każda z nich otrzymuje mniej „punktów”. Jeśli strona A ma wysoki PageRank, to linki z niej będą miały większą wartość.

PageRank był kluczowym elementem algorytmu Google, który pozwolił mu zdominować rynek wyszukiwarek na początku ich istnienia. Jednak z czasem Google zaczął stosować wiele innych czynników do oceny stron, i choć PageRank nadal ma pewien wpływ, to nie jest już tak dominujący, jak kiedyś.

Ważne jest, aby pamiętać, że PageRank jest tylko jednym z wielu algorytmów i sygnałów, które Google używa do oceny stron internetowych. Inne czynniki mogą obejmować jakość zawartości, szybkość ładowania strony, kompatybilność z urządzeniami mobilnymi i wiele innych.

Algorytm Panda

Google Panda to aktualizacja algorytmu wyszukiwania, którą Google wprowadził w lutym 2011 roku. Jej głównym celem było obniżenie rankingu stron o niskiej jakości, a podwyższenie stron o wysokiej jakości w wynikach wyszukiwania. Strony o niskiej jakości były definiowane jako te, które oferowały mało wartości dla użytkowników, kopiowały treść z innych stron lub nie miały oryginalnej lub unikalnej zawartości.

Panda skupiła się przede wszystkim na jakości treści strony. Przed wprowadzeniem Pandy, wiele stron o niskiej jakości zdołało osiągnąć pierwszą pozycję w wynikach wyszukiwania, często kosztem stron o wyższej jakości. Panda miała na celu poprawę tej sytuacji i stworzenie lepszego doświadczenia dla użytkowników wyszukiwarki.

Aktualizacja Panda była jednym z najważniejszych kroków Google w kierunku nagradzania stron o wysokiej jakości i ukarania tych, które próbowały „oszukać” system, na przykład poprzez nadużywanie słów kluczowych lub tworzenie „farm linków”. Od czasu jej wprowadzenia, Google dokonał wielu innych aktualizacji algorytmu wyszukiwania, aby dalej poprawiać jakość wyników wyszukiwania.

Algorytm Pingwin

Google Penguin to aktualizacja algorytmu wyszukiwania, którą Google wprowadził po raz pierwszy w kwietniu 2012 roku. Podobnie jak Panda, Pingwin również miał na celu poprawę jakości wyników wyszukiwania, ale skupił się na innej kwestii: manipulowaniu rankingiem strony za pomocą nienaturalnych lub sztucznych linków (ogólnie miał usunąć spam w odnośnikach).

Przed wprowadzeniem Pingwina, niektóre strony używały taktyk „black-hat SEO„, takich jak zakup linków lub korzystanie z tzw. „farm linków”, aby poprawić swoją pozycję w wynikach wyszukiwania. Pingwin został zaprojektowany, aby ukarać takie strony, obniżając ich ranking lub całkowicie usuwając je z wyników wyszukiwania.

Pingwin skupia się na jakości, a nie ilości linków do strony. Oznacza to, że linki z wysokiej jakości, powiązanej strony ważą więcej niż wiele linków z niskiej jakości, niepowiązanych stron. Ta aktualizacja miała na celu zniechęcenie do sztucznego tworzenia linków i promowanie naturalnego budowania linków poprzez tworzenie wartościowej, interesującej treści, która inni chcieliby linkować.

Od momentu wprowadzenia Pingwina, Google kontynuował aktualizacje i ulepszenia tego algorytmu, aby skuteczniej zwalczać sztuczne taktyki budowania linków i poprawiać jakość wyników wyszukiwania. Pamiętaj o tym podczas link buldingu.

Algorytm Koliber

Google Hummingbird, czyli Koliber, to aktualizacja algorytmu wyszukiwania, którą Google wprowadził w sierpniu 2013 roku. Ta aktualizacja skupiała się na zrozumieniu zapytań wyszukiwania jako całości, a nie tylko na analizie poszczególnych słów w zapytaniu.

Przed wprowadzeniem Kolibra, wyszukiwarki często koncentrowały się na poszczególnych słowach kluczowych w zapytaniu, co nie zawsze prowadziło do najbardziej trafnych wyników. Koliber wprowadził koncepcję zrozumienia „intencji” użytkownika — czyli co użytkownik naprawdę chciał znaleźć, wpisując dane zapytanie.

Na przykład, jeśli wpiszesz zapytanie „najbliższa pizzeria”, Koliber zrozumie, że chcesz znaleźć pizzę w pobliżu twojego obecnego miejsca, a nie tylko strony, które zawierają słowa „najbliższa” i „pizzeria”. Koliber stanowił duży krok naprzód w celu zrozumienia kontekstu i znaczenia zapytań, a nie tylko dopasowywania słów kluczowych. Od tego czasu, Google wprowadził jeszcze więcej zaawansowanych technologii, takich , aby jeszcze lepiej zrozumieć złożone zapytania i dostarczyć najbardziej odpowiednie wyniki.

Rank Brain

RankBrain to komponent algorytmu wyszukiwania Google, który używa sztucznej inteligencji (AI) do lepszego zrozumienia i interpretacji zapytań wyszukiwania, szczególnie tych, które są długie, skomplikowane lub niejasne.

Google wprowadził RankBrain w 2015 roku jako część wysiłku na rzecz poprawy zdolności wyszukiwarki do interpretowania zapytań wyszukiwania, które nie pasują łatwo do konkretnych słów kluczowych. RankBrain wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, aby „nauczyć się” różnych zależności i znaczeń między słowami i frazami, a następnie stosuje tę wiedzę do przewidywania najbardziej prawdopodobnych znaczeń nowych zapytań.

Na przykład, jeśli ktoś wprowadzi zapytanie, które Google nigdy wcześniej nie widział, RankBrain może spróbować znaleźć podobne frazy lub słowa i zrozumieć, co użytkownik prawdopodobnie chciał znaleźć, a następnie dostarczyć najbardziej odpowiednie wyniki.

RankBrain nie zastąpił tradycyjnych metod oceny stron stosowanych przez Google, takich jak analiza linków czy treści strony, ale jest jednym z wielu „sygnałów” używanych przez algorytm Google do oceny, które strony są najbardziej odpowiednie dla danego zapytania.

Bert

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model języka opracowany przez Google, który używa technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do lepszego zrozumienia języka naturalnego. Google zaczął stosować BERT w swoim algorytmie wyszukiwania w 2019 roku.

Przed wprowadzeniem BERT, algorytmy wyszukiwania Google analizowały słowa kluczowe w zapytaniach wyszukiwania w dużej mierze oddzielnie, co czasem prowadziło do pominięcia ważnych niuansów znaczenia. BERT pozwala Google analizować zapytania w kontekście, uwzględniając zależności między wszystkimi słowami w zapytaniu, a nie tylko rozważając je pojedynczo. Jest to szczególnie ważne dla zrozumienia przedimków i zaimków, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla zrozumienia zapytania.

Na przykład, dla zapytania „do jakiego kraju należy Hawaje”, istotne jest zrozumienie, że „do” i „należy” są powiązane, co wpływa na znaczenie całego zapytania. BERT pomaga Google lepiej zrozumieć te związki i dostarczyć bardziej trafne wyniki.

Oczywiście, BERT jest tylko jednym z wielu sygnałów, które Google używa do oceny stron internetowych. Inne czynniki, takie jak jakość treści, liczba i jakość linków do strony, szybkość ładowania strony itp., nadal są ważne. Ale BERT stanowi znaczący krok naprzód w zrozumieniu języka naturalnego.

Jak algorytmy Google będą zmieniać się w przyszłości?

Przewidywanie dokładnych zmian w algorytmach Google może być trudne, ale możemy zidentyfikować pewne trendy i kierunki, które prawdopodobnie będą miały wpływ na przyszłe aktualizacje:

1. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe: Google już używa sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (np. algorytmy RankBrain i BERT) do interpretowania zapytań i oceny stron. W przyszłości te techniki będą prawdopodobnie coraz bardziej zaawansowane i mają szanse stać się jeszcze ważniejszym elementem algorytmu.
2. Zrozumienie kontekstu i semantyki: Google dąży do zrozumienia zapytań tak, jak robią to ludzie – nie tylko poprzez dopasowanie słów kluczowych, ale także poprzez zrozumienie kontekstu i semantyki. To prawdopodobnie będzie nadal istotnym elementem przyszłych aktualizacji algorytmu.
3. User experience (UX): Google coraz bardziej koncentruje się na doświadczeniu użytkownika. To obejmuje takie czynniki, jak szybkość ładowania strony, dostępność na urządzeniach mobilnych, bezpieczeństwo strony i łatwość nawigacji. Te czynniki będą prawdopodobnie coraz ważniejsze w przyszłych algorytmach.
4. E-E-A-T (Experience,Expertise, Authority, Trustworthiness): Google coraz bardziej koncentruje się na tzw. czynnikach E-E-A-T, które mierzą ekspertyzę, autorytet i wiarygodność strony. To oznacza, że strony, które dostarczają dobrze napisane, rzetelne i wiarygodne treści, prawdopodobnie będą lepiej oceniane.
5. Prywatność użytkownika: W miarę jak rośnie znaczenie prywatności online, algorytmy Google mogą ewoluować w celu lepszego zabezpieczenia danych użytkowników i dostarczania bardziej spersonalizowanych wyników, jednocześnie szanując prywatność.

Pamiętaj, że Google często wprowadza aktualizacje (update) do swojego algorytmu (zarówno duże, jak i małe), więc ważne jest, aby ciągle śledzić zmiany i dostosowywać swoją strategię SEO, aby być zgodnym z najnowszymi praktykami.