Google potwierdza listopadowy update wyszukiwania lokalnego

d-tags

09 grudnia 2019

W listopadzie dochodziły nas słuchy, że Google miesza wynikami lokalnymi. Teraz mamy na to potwierdzenie - listopadowy update dotyczył głównie wyników lokalnych i był spowodowany wdrożeniem dopasowania neuronowego.

Newsy

Kasia Zielosko

2min.

Komentarze:0

(ilość głosów: 5, średnia: 5,00 na 5)

Ładowanie...

2 grudnia na twitterze @SearchLiason otrzymaliśmy potwierdzenie - Google wprowadził wykorzystywanie dopasowania neuronowego w procesie generowania wyników wyszukiwania lokalnego. Update ten został oficjalnie nazwany "Nov. 2019 Local Search Update".

The use of neural matching means that Google can do a better job going beyond the exact words in business name or description to understand conceptually how it might be related to the words searchers use and their intents...
— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 2, 2019

The use of neural matching in local search doesn’t require any changes on behalf of businesses. Those looking to succeed should continue to follow the fundamental advice we offer here: https://t.co/tPkyuyMjsP
— Google SearchLiaison (@searchliaison) December 2, 2019

Update jest wdrożony globalnie, co oznacza, że działa dla wszystkich wersji Google na świecie.

Co to jest dopasowanie neuronowe?

Dopasowanie neuronowe (neural matching) zostało wprowadzone do wspierania wyszukiwania w 2018 roku i początkowo działało dla około 30% wszystkich wyszukiwań. Jak widać, Google wciąż rozszerza jego zasięg, tym razem o wyszukiwanie lokalne. Jest to system oparty na sztucznej inteligencji (AI), który pomaga lepiej dopasować wyszukiwane słowa do ich znaczenia. Można je przyrównać do wyszukiwania na podstawie synonimów. Użytkownicy, którzy wyszukują informacji w Google, często używają innych wyrażeń/słów od tych, które są zawarte na stronach internetowych, na których mogą znaleźć odpowiedź. Dopasowanie neuronowe ma rozwiązać ten problem i lepiej dopasować wyniki wyszukiwania, nawet jeśli będą one zawierać inne słowa kluczowe. Przykład różnic w wyszukiwaniu i wynikach:

Jak użytkownicy szukają odpowiedzi	Synonim użyty na stronie z odpowiedzią
Jak zmienić jasność ekranu laptopa?	dostosować
Jak zmienić pdf na dokument word?	skonwertować
Jak zmienić pamięć w laptopie?	zainstalować
Jak zmienić żarówkę?	wymienić
Jak zmienić monitor wyświetlania?	przełączyć

Danny Sullivan podał przykład, który dobrze obrazuje wykorzystanie dopasowania neuronowego. Po wyszukaniu frazy: "why does my tv look strange" ("dlaczego mój telewizor wygląda dziwnie") Google, przy wykorzystaniu neural matching, poda wynik dopasowany do frazy "soap opera effect" ("efekt opery mydlanej" - efekt interpolacji ruchu).

Czym dopasowanie neuronowe różni się od RankBrain?

Czy to nie to samo? Przecież RankBrain to też system oparty na sztucznej inteligencji, który ma dopasowywać wyniki do zapytań. RankBrain ma za zadanie lepiej dopasować strony do wyszukiwanego konceptu. Dopasowanie neuronowe dopasowuje słowa do wyszukiwań.

Co dopasowanie neuronowe oznacza dla SEO?

Czy możemy coś zrobić w związku z aktualizacją? W zasadzie niewiele. Należy nadal tworzyć użyteczny i jakościowy kontent na strony. Dopasowanie neuronowe jeszcze bardziej potwierdza, że coraz większy nacisk powinniśmy kłaść na kontekst treści. Google staje się coraz bardziej inteligentną wyszukiwarką i lepiej analizuje słowa używane naturalnie na stronie internetowej, a następnie dopasowuje je do wyszukiwań. Może wkrótce pojedyncze słowa kluczowe staną się mniej istotne i pozycjonowanie będzie oparte o kontekst - ale na to jeszcze chwilę musimy poczekać ;)