Novo Algoritmo do Google pode atualizar o ranking da página - Renkel Digital

Um novo trabalho de pesquisa publicado pelo Google descreve uma maneira radicalmente de melhorar a classificação das páginas web. Esse algoritmo reivindica melhorias significativas nos algoritmos de redes neurais profundas que calculam a relevância.

O novo algoritmo discute um método de classificação de páginas da Web chamado Groupwise Scoring Functions.

Sem a confirmação do Google, não podemos saber ao certo se está em uso. Mas, como melhorias significativas são reivindicadas pelos pesquisadores, não é exagero considerar que esse algoritmo pode estar em uso pelo Google.

O Google usa algoritmos publicados?

O Google afirmou que “os trabalhos de pesquisa do Google em geral não devem ser considerados algo que realmente está acontecendo nas buscas”.

O Google raramente confirma quais algoritmos descritos em patentes ou documentos de pesquisa estão em uso.

Este algoritmo é parte da atualização do núcleo de março de 2019?

Este trabalho de pesquisa mostra como o Google está se concentrando em entender as consultas de pesquisa e entender o que são as páginas da web.

O Google apresentou recentemente uma ampla atualização que está entre as maiores dos últimos anos.

É possível que algo seja parte de uma atualização em várias partes do algoritmo de classificação de pesquisa do Google. Difícil que seja o único. Acredito que o algoritmo Core Ranking de março de 2019 consiste em uma série de melhorias.

Por que este algoritmo é importante?

O trabalho de pesquisa começa observando que algoritmos de aprendizado de máquina rotulam e dão valores a páginas da web individualmente, cada página da Web isolada de outras páginas.

Em seguida, os algoritmos classificam as páginas da Web em concorrência com as outras páginas para descobrir qual página é mais relevante.

Veja como o trabalho de pesquisa descreve como os algoritmos atuais funcionam:

“Enquanto em uma classificação ou uma configuração de regressão, um rótulo ou um valor é atribuído a cada documento individual, em uma configuração de classificação, determinamos a ordem de relevância de toda a lista de documentos de entrada.”

O trabalho de pesquisa propõe então que, considerando a idade de todas as páginas relevantes, pode-se dar uma pista sobre o que os usuários querem.

Portanto, em vez de classificar todas as páginas uma em relação à outra, revisando primeiro a idade das páginas, o algoritmo de classificação pode entender melhor o que um usuário quer e escolher uma página melhor.

É assim que o trabalho de pesquisa descreve o novo algoritmo:

“A maioria dos algoritmos existentes de learning-to-rank modelam essa relatividade no nível de perda usando funções de perda par a par. No entanto, eles são restritos a funções de pontuação, ou seja, a pontuação de relevância de um documento é calculada com base no próprio documento, independentemente dos outros documentos da lista.

… A pontuação de relevância de um documento para uma consulta é calculada independentemente dos outros documentos da lista. Essa configuração pode ser menos ideal para problemas de classificação por vários motivos. ”

Comparação entre documentos

O documento de pesquisa, em seguida, mostra como o método atual de classificação de páginas está faltando uma oportunidade para melhorar a relevância dos resultados da pesquisa.

Este é o exemplo que o trabalho de pesquisa usa para ilustrar o problema e a solução:

Considere um cenário de pesquisa em que um usuário está procurando um nome de artista musical. Se todos os resultados retornados pela consulta (por exemplo, Calvin Harris) forem recentes, o usuário pode se interessar pelas últimas notícias ou informações da turnê.

Se, por outro lado, a maioria dos resultados da consulta é mais antiga (por exemplo, Frank Sinatra), é mais provável que o usuário queira aprender sobre a discografia ou biografia do artista. Assim, a relevância de cada documento depende da distribuição de toda a lista ”.

Neste exemplo, a idade das páginas que são relevantes para a consulta de pesquisa pode ajudar a refinar qual resposta é a melhor.

O Novo Algoritmo Funciona

Ao considerar a pesquisa de algoritmos, é importante observar se os pesquisadores afirmaram que melhoraram e avançaram os testes.

Alguns trabalhos de pesquisa observam que as melhorias são mínimas e o custo para alcançar esses ganhos é significativo (tempo e hardware).

Quando um trabalho de pesquisa relata melhorias significativas associadas a um custo mínimo, então, esses tipos de algoritmos têm uma probabilidade maior de serem incluídos nos algoritmos do Google.

Os pesquisadores concluíram que este novo método melhora a Rede Neural Profunda e os modelos baseados em árvores. Em outras palavras, isso é útil.

O Google nunca diz se um algoritmo é usado ou como é usado. Mas saber que um algoritmo fornece melhorias significativas e pode escalonar, melhora a probabilidade de o algoritmo ser usado pelo Google.

Por exemplo, os estudos de correlação levaram a comunidade de SEO a acreditar que os gostos do Facebook eram um fator de classificação. Mas se esses SEOs se preocupassem em ler os trabalhos de pesquisa, saberiam que isso era altamente improvável.

Conclusão

“Resultados experimentais mostram que os GSFs beneficiam significativamente vários DNN de última geração e modelos baseados em árvores…”

Como isso pode ajudar seu SEO

A classificação no Google é cada vez menor em relação aos fatores tradicionais de classificação. Fatores de ranking de 20 anos atrás, como texto âncora, tags de título e links, estão perdendo relevância.

Este trabalho de pesquisa mostra como considerar as semelhanças entre as páginas relevantes pode fornecer pistas sobre o que os usuários querem.

Mesmo que o Google não esteja usando esse algoritmo para classificar páginas da Web, o conceito ainda é útil para você.

Saber o que os usuários querem pode ajudá-lo a entender melhor as necessidades de informações do usuário e a criar páginas que atendam melhor a essas necessidades.

E isso pode aumentar sua capacidade de classificação.