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许多SEO都同意，在网站内容中显示专业知识，权威和信誉对良好排名至关重要。但是，为什么呢？是因为Google EAT是实际的排名因素，还是其他原因？在本周五的白板中，赛勒斯·谢泼德（Cyrus Shepard）探索了它是否可以被视为真正的排名因素，使您的EAT目标变得明智，以及如何与好奇的利益相关者进行交流。
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视频转录
莫兹迷，您好！欢迎使用另一本《星期五白板》，从我穿着燕尾服的家中走过来，穿着燕尾服，希望它散发出一点点专业知识，也许是权威，甚至是信任。
是的，今天我们谈论的是Google EAT，专业知识，权威，信任，特别是在问一个问题：“ Google EAT实际上是排名因素吗？”
现在令人惊讶的是，这在SEO领域是一个有争议的主题。辩论双方都非常聪明的SEO 。一些SEO取消了EAT。其他人完全拥抱它。即使是Google员工，也应该对如何传达意见持有不同意见。我今天要谈论的不是因为这是只有SEO才关心的辩论，而是因为我们与利益相关者讨论EAT和SEO建议很重要。利益相关者是客户，网站所有者，网站管理员。
我们向SEO推荐的任何人，我们如何谈论这些事情都很重要。所以我不想判断。关于Google EAT是否是一个实际的排名因素，我不想说到底-这不是我要尝试的内容。但是我确实想探索不同的观点。我与数十名SEO进行了交谈，听了Google员工的声音，阅读了Google的专利，然后发现很多分歧并非源于Google EAT是什么-我们对Google EAT的实际作用有很好的理解-而是我们如何定义排名因素。
定义“排名因素”的三种方法
我发现我们如何定义排名因素大致分为三种思想流派。
1.级别1：直接可衡量的直接影响排名
现在是第一个思想流派，这是传统的排名因素视图。这个阵营中的人们说，排名因素是可以直接测量的东西，它们直接影响排名，或者可以直接影响排名。
这些是我们非常熟悉的信号，例如PageRank，URL，规范化，我们可以看到，测量和影响并直接影响Google算法的事物。现在，在这种情况下，我们可以说Google EAT可能不是此定义下的排名因素。没有EAT分数。没有单一的EAT算法。正如Google的Gary Illyes所说，这是数以百万计的小算法。因此，在这所学校可以直接测量和影响事物的学校或营地中，Google EAT并不是排名因素。
2.级别2：模仿或奖励的间接影响
然后有第二个思路，几乎等于第一个思路，它说Google的算法足够复杂，我们真的不知道所有直接测量值，而在如今，考虑排名因素会更有用在建模或奖励方面，具有间接影响的事物。
现在确实是在2012年Panda算法时代出现的，当时Google开始在其算法中使用更多的机器学习和最终的神经网络。为了给您一个简短的概述并大大简化，Panda是一种算法，旨在减少Google搜索结果中的低质量和垃圾邮件结果。
为此，他们没有使用直接可测量的信号，而是使用了机器学习。同样，为了简化起见，布兰妮·穆勒（Britney Muller）在机器学习方面有出色的文章。如果您有兴趣，我将链接到它。但是他们所做的是，他们选择了他们希望在Google搜索结果中看到更多的网站，例如《纽约时报》之类的网站，基于某些条件，例如他们认为该网站的设计合理，您会相信吗？用您的信用卡刷卡，好像它是定期更新并由作者编写的，然后他们将它们放入了存储桶中。
他们没有给算法直接发出信号，而是告诉机器学习程序，“找到像这样的更多站点。我们想奖励这些站点。” 因此，在这个类别中，排名因素是可以建模或奖励的东西。这个思想流派中的人们说：“让我们去追求Google员工正在追求的相同事情，因为我们知道这些事情会奏效。”
属于这一类的算法包括Panda，站点质量和EAT。在这个思想流派中，是的，饮食可以被认为是排名因素。
3.级别3：任何质量或行为，直接或间接的影响
然后，甚至还有第三种思路比这两种思想走得更远。这种思路表明，即使可以在Google的算法中不使用直接或间接提高排名的因素，任何可以提高排名的质量或动作都应视为排名因素间接。
例如社交媒体共享。我们知道Google不会直接在其算法中使用社交媒体共享。但是，将您的内容展示在众多人面前会导致链接和共享，并随着这些信号滚滚而来，最终导致更多的流量和排名。
现在看来，如果Google实际上在其算法中没有直接将某事物视为排名因素，便会认为有人会将某事物视为排名因素似乎有些疯狂。但是，如果您考虑一下，这通常是实际业务场景的工作方式。如果您是公司的高管，则不必担心Google是否直接使用它。您就像看到最终结果。
除社交媒体外，跳出率，长点击次数可能是一个例子。电视广告，很好的例子。如果您在超级碗商业广告中担任财富500强公司的首席执行官，并且知道这将导致排名和流量的增加，那么您不一定在乎这是直接影响还是间接影响。
因此，这些都是思想流派，而我并不是要评判其中的任何一个。但是我认为重要的是我们如何与利益相关者交流建议。
使用SMART目标与利益相关者交流SEO建议
当我们在审核中提出SEO建议时，我喜欢使用的标准就是我从目标角度考虑它。
我喜欢使用的目标框架是目标制定的SMART系统，这意味着目标应具体，可测量，可操作，相关且基于时间。现在，在传统的排名信号视图中，是的，因为我们使用的是直接影响，所以具体且可测量的效果很好。
但是使用EAT，信号变得有些混乱，很难将其转换为具体的，可测量的信号，我认为这就是为什么这个阵营的人不喜欢将EAT视为排名因素。为了说明这一点，Google专利专家Bill Slawski 最近分享了一项他认为可能与EAT相关或可能与EAT相关的专利。
我们不知道Google是否使用它。但是这项专利是通过网站表示向量对网站进行分类的。现在这是一口。但是，基本上，这意味着专利的目标是基于矢量确定网站的实际专业知识。例如，它可以通过机器学习和神经网络来确定网站是由真正的专家（例如医生）编写的，还是由医学生，外行或其他人编写的。
它可以对任何类型的网站执行此操作，无论是医疗，法律，金融，还是对其专业知识进行分类。从这个意义上讲，谷歌在说什么，如果谷歌希望医学领域内的网站像梅奥诊所一样，并且他们对像梅奥诊所这样的网站给予奖励，那真的很难修复，并且几乎不可能用这些伪造出来。各种复杂的算法。因此，很难基于这样的东西给出SEO建议。
如果您想深入研究，您真正要做的就是开始查找您的网站与那些实际排名的网站之间的差异。她在EAT上有很多想法，另一个SEO玛丽·海恩斯（Marie Haynes）在接受Aleyda Solis的采访时说，我也将链接到该视频，这是一个很棒的视频。
谢谢您，Aleyda这样做。她说这是找到差距。但是回到莉莉·雷。我在这里被误导了。莉莉·雷（Lily Ray）是为数不多的SEO，他们实际上通过对网站进行比较并了解获奖励的网站和排名下降的网站之间的差异，对EAT进行了非常好的研究。她的一些研究发现了一些非常有趣的东西。
例如，对于医疗查询，丢失站点的CTA，号召性用语多出433％，通常是因为他们在出售商品，试图与您签约，但意图不一。专家站点的CTAs较少的地方。与非专业人士或没有高级学位的人相比，真正的专家为获胜网站写了258％的记录。
丢失的站点的会员链接减少了117％，这可能是这种算法起作用的结果。但是，我们开始确定实际获得的回报。同样，这很难修复或伪造，但我们可以开始填补空白。因此，问题是，我们如何使这些具体，可测量和可操作？
当我们谈论专业知识和权威之类的东西时，可衡量性尤其困难。幸运的是，当Panda在2012年发布时，其中许多问题已经得到解决。如果您想使这些更模糊，更糊涂的东西可测量和可行，就必须开始用Google的方式来衡量它们，那就是借助Google聘用的质量评估人员等专家小组，全球数千名质量评估人员对网站进行了评估。
这些评分不会直接在Google的算法中使用。它们用于对算法进行某种测试。但是您可以开始以一定的规模为网站评分。因此，您可以使用诸如Quality Rater Guidelines或Google发布的EAT问题之类的东西。这是一个类似以下问题的问题列表：该网站是否由专家撰写？
如果您正在撰写有关此站点的学术论文，您会引用该站点吗？这样的问题。您会遇到一群人-可能是5个人，10个人或更多-然后您问有关客户站点的那些问题，并将其与获胜的专家站点进行比较，然后您可以开始查看差距在哪里。也许这个网站只得到10分（满分10分）的评分（看来是专家撰写的）。
通过为其分配值并使用问题和评分面板，您可以使其变得具体，可衡量和可行，这就是您的方法。给出含糊不清的建议（例如改善您的EAT）是没有用的。我认识一位SEO顾问，他说EAT毫无意义，他肯定在这个阵营中，信号应该是可测量的。
EAT是没有意义的，因为它可能意味着您想要的任何东西。如果您告诉客户改善EAT，则可能意味着任何意义，改善链接，编写更好的内容，雇用一些专家。相反，您必须使其可测量，并且必须使其可操作。我认为无论您在哪个营地，都想去。行。
希望您喜欢星期五的白板。希望能引发一些对话。如果喜欢，请分享。谢谢大家。再见。
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