谷歌六月更新是否使用維基百科來判斷網站?


谷歌六月更新是否使用維基百科來判斷網站?

另一家健康網站Mercola公布,他們已經從2019年6月的Google Broad Core更新中丟失了99%的流量。該文引用了質量評估指南,並斷言Google的演算法針對的是維基百科中帶有負面情緒的網站。

谷歌可以使用維基百科降低網站排名嗎?

Mercola聲稱維基百科負責排名下降

Mercola博士引用了他在網上閱讀的幾篇文章,以便建立他的案例,維基百科上發表的關於Mercola.com的負面陳述是谷歌停止對Mercola進行健康相關查詢排名的原因。

根據Mercola博士的說法:

「谷歌現在手動降低不良內容的排名,主要基於維基百科對作者或網站的評估。」

選擇性行情可能會產生誤導

該聲明基於質量評估指南中的內容。引用的部分是告訴質量評估者使用維基百科來檢查網站聲譽的指令。

但這是一個有選擇性的引用。選擇性引用是指有人引用聲明的一部分來證明某一點。但是當你在整個背景下閱讀時,這一點就會崩潰。

例如,就像有人引用另一個人所說的那樣,「我打敗了我的兒子……」事實上,這個人說:「我打敗了我的兒子玩壟斷。」

質量評估指南中的內容包括使用Google中的高級搜索參數的說明,檢查Yelp和其他評論網站的說明,以檢查社交媒體上的人們對這些網站的評價。

研究網站聲譽的說明遠不止檢查維基百科。

質量評估指南說明了什麼

「使用聲譽研究來了解真實用戶以及專家對網站的看法。尋找評論,參考,專家推薦,新聞文章以及個人創建/撰寫的有關網站的可靠信息。

新聞文章,維基百科文章,博客文章,雜誌文章,論壇討論以及獨立組織的評級都可以成為聲譽信息的來源。信息。」

Google甚至提供了有關如何使用高級搜索運算符的指導:

「以ibm.com為例,在Google上嘗試以下一項或多項搜索:
●(ibm -site:ibm.com):搜索排除ibm.com上頁面的IBM。
●(「ibm.com」-site:ibm.com):搜索「ibm.com」,不包括ibm.com上的網頁。
●(ibm reviews-site:ibm.com)搜索IBM的評論,排除ibm.com上的網頁。
●(「ibm.com」評論-site:ibm.com):搜索排除ibm.com上網頁的「ibm.com」評論。
●對於內容創建者,請嘗試搜索其名稱或別名「

很明顯,提及維基百科是在教學質量評估指南的範圍內,如何對信譽信息進行研究,以便提供有關搜索結果質量的反饋。

這些說明中沒有任何內容,包括使用高級搜索運算符,表明Google的演算法正在使用維基百科。

使用此部分猜測Google正在使用維基百科進行聲譽排名是一個極大的飛躍。

這並不是Google演算法使用維基百科的證據。

質量評估指南和Google演算法

許多SEO今天所犯的錯誤是假設QRG中的內容反映了Google演算法中的內容。那是個錯誤。

質量評估指南是質量評估者的手冊,教導他們如何評估網站,以評估對谷歌演算法的實驗性更改。

例如,John Mueller最近描述了評估者對搜索結果進行並排檢查,無論是否對演算法進行了更改(在這裡觀看視頻)。

「基本上我們的質量評估者,他們所做的是當Google的團隊改進演算法時,我們會嘗試測試這些改進。

因此,我們將向質量評估者發送一個搜索結果頁面列表,其中包含一個具有該更改且沒有更改的版本,他們將會看到這些結果中哪些更好,為什麼它們更好。

為幫助他們評估這兩項結果,我們制定了質量評估指南。「

質量評估指南指示評估者使用維基百科來檢查網站的聲譽。但它也指示評估者使用博客,報紙,評論網站和高級搜索運營商來研究網站的聲譽。

從表面上看這些說明是合理的,谷歌正在指導高質量的評估者如何檢查谷歌是否返回高質量的網站。

這是一個巨大的飛躍,可以讓評估者查看維基百科,這意味著谷歌也會使用維基百科判斷網站的聲譽。

谷歌是否使用維基百科進行聲譽分析?

我從來沒有遇到任何描述使用Wikpiedia來分析網站聲譽的研究或專利。我遇到的研究涉及使用維基百科對YouTube頻道進行分類以及識別具有相同名稱的實體等解決方案。

Bill Slawski是搜索相關專利的專家。我在Bill Slawski做了一個快速搜索 SEOByTheSea網站,提供維基百科的任何內容 並且他沒有發表任何跡象表明谷歌使用維基百科進行聲譽分析。

SEO假設的問題

假設是對某事的解釋。理論基於證據,如實驗。

在SEO中,有許多假設和理論。一個假設是有人提出谷歌正在使用某些東西,但缺乏谷歌(或任何其他研究機構,如大學或微軟)的研究或專利等證據。

假設建立在零到薄的證據之上,例如粗略的相關性研究。根據我的經驗,大多數假設一直被證明是錯誤的。

此時此事實的一點是,谷歌的質量評估指南中有一條聲明,谷歌指示評估者檢查維基百科,以判斷谷歌演算法的變化。期。

在這些說明的行之間進行閱讀以得出與Google的演算法直接相關的結論將是一個錯誤。

比爾斯拉夫斯基在維基百科上的聲譽排名

我問比爾斯拉夫斯基 GoFishDigital,如果他知道任何與使用維基百科進行聲譽分析和排名相關的專利。

「」Ben Gomes就質量評估指南發表了聲明「」他們(質量評估指南)沒有告訴你演算法如何對結果進行排名,但他們從根本上說明了演算法應該做什麼。「

我曾在Google專利中看到維基百科的提及,但沒有人說谷歌可能會使用那裡的信息來幫助根據公司或內容創建者的聲譽對網頁質量進行排名。「

然後我問比爾關於使用質量評估指南來查找Google如何對網站進行排名的提示:

「那些人類評估只是人類試圖讓搜索工程師對搜索結果中的頁面質量有一些反饋。他們提供的工具可以幫助他們提供反饋,而不是以與谷歌相同的方式對這些頁面進行實際排名。「

Bill Slawski還向我推薦了2018年的Google研究,該研究使用維基百科來理解單詞與句子內容之間的關係。他的研究是關於在他們的語境中理解單詞。它不是關於使用維基百科來判斷和排名網站。

這只是Google研究的一個例子,它依賴於維基百科。

這項研究被稱為, 開源採購BERT:自然語言處理的最先進的預培訓

Google會判斷網站的聲譽嗎?

2010年,谷歌正式宣布他們正在進行情緒分析以判斷網站。由谷歌搜索前負責人撰寫的博客文章被稱為, 對客戶不好對業務不利

該公告引用了「紐約時報」的一篇文章,該文章留下的印象是,網站中一位不良商家的鏈接表明該商家的負面消息導致其排名很好。

這是公告的一部分:

「…在過去的幾天里,我們開發了一種演算法解決方案,可以從」泰晤士報「的文章以及數百名其他商家中檢測商家,我們認為這些商家提供極差的用戶體驗。

我們在搜索排名中加入的演算法代表了此問題的初步解決方案,因此Google用戶現在可以獲得更好的體驗。「

該文章隨後鏈接到2007年的一篇題為「 新聞和博客的大規模情感分析(PDF)

該研究報告指出:

「我們確定了我們跟蹤的數十萬個實體中每個實體的公眾情緒,以及這種情緒如何隨時間變化。」

該研究論文的另一個版本更長更完整(在這裡下載PDF

較長的版本結束:

「有許多有趣的方向可以探索。我們對人口統計群體,新聞來源或地理位置的情緒如何變化感興趣。通過將新聞實體的空間分析擴展到情感圖,我們可以識別給定實體的有利或不利意見的地理區域。

我們還在研究分析我們的情緒指數預測未來人氣或市場行為變化的程度。「

2008年還有一個名為「在情感匯總中利用用戶注釋」的Google Research PDF。它提供了在用戶評論中提取積極或消極情緒的概述。

關於情感匯總的Google演示文稿的屏幕截圖「width =」800「height =」600「sizes =」(max-width:800px)100vw,800px「data-srcset =」https://cdn.searchenginejournal.com/wp- content / uploads / 2019/06 / sentiment-summarization.png 800w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/06/sentiment-summarization-480x360.png 480w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/06/sentiment-summarization-680x510.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/06/sentiment-summarization-768x576.png 768w「data-src =」https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/06/sentiment-summarization.png這是Google員工關於情緒摘要的演示文稿的屏幕截圖。

在情感摘要中利用用戶注釋的57頁PDF

在情緒總結中利用用戶注釋的28頁PDF

Google的演算法是否使用情感分析?

到目前為止,我寫過關於聲譽分析的文章。但是,這通常稱為情感分析。 2000年代中期對情感分析進行了大量研究。谷歌仍在發布有關它的研究。

最新出版物之一被稱為, 基於卷積神經網路的多語言多級情感分類

本文提出了一種獨立於語言的方法來衡量人們對產品和企業等方面的看法(情緒分析)。

該研究報告指出:

「本文描述了一種獨立於語言的模型,用於使用簡單的神經網路架構進行多類情感分析……所提出的模型的優點是它沒有
依賴於語言特定的功能,如本體,詞典或形態或語法預處理。

社交媒體通過將用戶從被動的信息接收者轉變為貢獻者和影響​​者,徹底改變了網路。這對企業,產品和治理產生直接影響。

許多用戶的帖子都是關於影響其他消費者購買決策並影響品牌可信度的產品和品牌的觀點。在線傳播的負面評論可能會對任何企業的聲譽,競爭力和生存機會造成嚴重問題。「

沒有證據表明Google使用這樣的系統進行情緒分析。然而,這篇研究論文存在的事實使得這種情緒分析得到了研究並且在理論上可行的概念的良好證明。最有趣的是,它依賴於像Twitter這樣的社交媒體,根本沒有提到維基百科。

摘要:沒有證據證明谷歌使用維基百科來評判網站

  1. Google沒有專利或研究報告指出使用維基百科提取情緒信息以進行排名的過程。
  2. 在質量評估指南中使用指南來了解如何研究網站作為Google演算法做同樣事情的證據是不正確的。

閱讀Mercola文章: 谷歌Buries Mercola在他們最新的搜索引擎更新

相關文章