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許多SEO同意，在您的網站內容中顯示專業知識，權威和可信賴性對於排名很重要。 但是，為什麼呢？ 是因為Google EAT是實際的排名因素，還是其他原因？ 在本周五的白板中，賽勒斯·謝潑德（Cyrus Shepard）探索了它是否可以被視為一個真正的排名因素，使您的EAT目標變得明智，以及如何與好奇的利益相關者進行交流。
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莫茲迷，您好！ 歡迎使用另一本《星期五白板》，從我穿著燕尾服的家中走過來，穿著燕尾服，希望它散發一點專業知識，也許是權威，甚至是信任。
是的，今天我們談論的是Google EAT，專業知識，權威，信任，特別是在問一個問題：「 Google EAT實際上是排名因素嗎？」
現在令人驚訝的是，這在SEO領域是一個有爭議的主題。 非常聰明的SEO 雙方 辯論。 一些SEO取消了EAT。 其他人完全擁抱它。 即使是Google員工，也應該對如何傳達意見持有不同意見。 我今天想談的不是因為這是只有SEO才關心的辯論，而是因為我們與利益相關者討論EAT和SEO建議很重要。 利益相關者是客戶，網站所有者，網站管理員。
我們向SEO推薦的任何人，我們如何談論這些事情都很重要。 所以我不想判斷。 關於Google EAT是否是實際的排名因素，我不想說到底-這不是我要嘗試的內容。 但是我確實想探索不同的觀點。 我與數十家SEO進行了交談，聽了Google員工的聲音，閱讀了Google的專利，然後發現很多分歧並非來自Google EAT是什麼-我們對Google EAT的實際作用有了很好的理解-但我們如何定義排名因素。
定義「排名因素」的三種方法
我發現我們如何定義排名因素大致分為三種思想流派。
1.級別1：直接可衡量的直接影響排名
現在是第一個思想流派，這是傳統的排名因素視圖。 這個陣營中的人們說，排名因素是可以直接測量的東西，它們直接影響排名，或者可以直接影響排名。
這些是我們非常熟悉的信號，例如PageRank，URL，規範化，我們可以看到，測量和影響並直接影響Google演算法的事物。 現在，在這種情況下，我們可以說Google EAT可能不是此定義下的排名因素。 沒有EAT分數。 沒有單一的EAT演算法。 正如Google的Gary Illyes所說， 數百萬個小演算法。 因此，在可以直接測量和影響事物的學校或營地中，Google EAT並不是排名因素。
2.級別2：模仿或獎勵的間接影響
然後有第二個思路，幾乎等於第一個思路，它說Google的演算法足夠複雜，我們真的不知道所有直接測量值，而在如今，考慮排名因素會更有用在建模或獎勵方面，具有間接影響的事物。
現在確實是在2012年Panda演算法時代出現的，當時Google開始在其演算法中使用更多的機器學習和最終的神經網路。 為了給您一個簡短的概述並大大簡化， 熊貓是一種演算法 旨在減少Google搜索結果中的低質量和垃圾郵件結果。
為此，他們沒有使用直接可測量的信號，而是使用了機器學習。 同樣，為了簡化起見， 布蘭妮·穆勒（Britney Muller）在機器學習方面有出色的文章。 如果您有興趣，我將鏈接到它。 但是他們所做的是，他們選擇了他們希望在Google搜索結果中看到更多的網站，例如《紐約時報》之類的網站，基於某些條件，例如他們認為該網站的設計合理，您會相信嗎？用您的信用卡刷卡，好像它是定期更新並由作者編寫的，然後他們將它們放入了存儲桶中。
他們沒有給演算法直接發出信號，而是告訴機器學習程序，「找到我們這樣的更多站點。我們想獎勵這些站點。」 因此，在這個類別中，排名因素是可以建模或獎勵的東西。 這個想法的人們說：「讓我們去追求Google員工正在追求的相同事情，因為我們知道這些事情會奏效。」
屬於這一類的演算法包括Panda，站點質量和EAT。 在這種思想中，是的，飲食可以被認為是一個排名因素。
3.級別3：任何質量或行為，直接或間接的影響
然後，甚至還有第三種思路比這兩種思想走得更遠。這種思路表明，即使可以在Google的演算法中不使用直接或間接提高排名的因素，任何可以提高排名的質量或行為都應視為排名因素間接。
例如社交媒體共享。 我們知道Google不會直接在其演算法中使用社交媒體共享。 但是將您的內容展示在眾多人面前會導致鏈接和共享，並隨著這些信號的滾滾而來，最終導致更多的流量和排名。
現在看來，如果Google實際上在其演算法中沒有直接將某事物視為排名因素，便會認為有人會將某事物視為排名因素似乎有些瘋狂。 但是，如果您考慮一下，這通常是實際業務場景的工作方式。 如果您是公司的高管，則不必擔心Google是否直接使用它。 您就像看到最終結果。
除社交媒體外，跳出率，長點擊次數可能是一個例子。 電視廣告，很好的例子。 如果您參加的是超級碗廣告，並且是《財富》 500強公司的首席執行官，並且知道這將導致排名和流量的增加，那麼您不一定在乎這是直接影響還是間接影響。
因此，這些都是思想流派，而我並不是要評判其中的任何一個。 但是我認為重要的是我們如何與利益相關者交流建議。
使用SMART目標與利益相關者交流SEO建議
當我們在審計中提出SEO建議時，我喜歡使用的標準就是我從目標角度考慮它。
我喜歡使用的目標框架是目標制定的SMART系統，這意味著目標應具體，可測量，可操作，相關且基於時間。 現在，在傳統的排名信號視圖中，是的，因為我們使用的是直接影響，所以具體且可測量的效果很好。
但是通過EAT，信號變得有些混亂，很難將其轉換為具體的，可測量的信號，我認為這就是為什麼這個陣營的人們不喜歡將EAT視為排名因素。 為了說明這一點，Google專利專家Bill Slawski 最近分享了一項專利 他認為可能與EAT有關或可能與EAT有關。
我們不知道Google是否使用它。 但是這項專利是通過網站表示向量對網站進行分類的。 現在這是一口。 但是，基本上，這意味著專利的目標是基於矢量確定網站的實際專業知識。 例如，它可以通過機器學習和神經網路確定網站是由真正的專家（例如醫生）編寫的，還是由醫學生，外行或其他人編寫的。
它可以在任何類型的網站上做到這一點，無論是醫療，法律，金融，還是對其專業知識進行分類。 從這個意義上講，谷歌在說什麼，如果谷歌希望醫學領域內的網站像梅奧診所一樣，並且他們對像梅奧診所這樣的網站給予獎勵，那真的很難修復，並且幾乎不可能用這些偽造出來。各種複雜的演算法。 因此，很難基於這樣的東西給出SEO建議。
如果您想深入研究，您真正要做的就是開始查找您的網站與那些實際排名的網站之間的差異。 她在EAT上有很多想法，另一位SEO瑪麗·海恩斯（Marie Haynes）在接受Aleyda Solis採訪時說，我也將鏈接到 這是一個很棒的視頻。
謝謝您，Aleyda這樣做。 她說這是尋找差距。 但是回到莉莉·雷。 我在這裡被誤導了。 莉莉·雷（Lily Ray）是為數不多的SEO，他們實際上是 對EAT的研究非常好 通過比較網站並查看獲得獎勵的網站和排名下降的網站有什麼區別。 她的一些研究發現了一些非常有趣的東西。
例如，對於醫療查詢，丟失站點的CTA，號召性用語多出433％，通常是因為他們在出售商品，試圖與您簽約，但意圖不一。 專家站點的CTAs較少的地方。 與非專業人士或沒有高級學位的人相比，真正的專家為獲勝網站寫了258％的記錄。
丟失的站點的會員鏈接減少了117％，這可能是這種演算法起作用的結果。 但是，我們開始確定實際得到的回報。 同樣，這很難修復或偽造，但我們可以開始填補空白。 因此，問題是，我們如何使這些具體，可測量和可操作？
當我們談論專業知識和權威之類的東西時，可衡量性尤其困難。 幸運的是，當Panda在2012年發布時，其中許多問題已經得到解決。如果您想使這些模糊不清的東西變得可測量和可操作，就必須像Google一樣開始對其進行衡量，那就是藉助Google聘用的質量評估者等專家小組，全球數千名質量評估者對網站進行了評估。
這些評分不會直接在Google的演算法中使用。 它們用於對演算法進行某種測試。 但是您可以開始以一定的規模為網站評分。 因此，您可以使用質量評估師指南或 Google發布的EAT問題。 這是一個類似以下問題的問題列表：該網站是否由專家撰寫？
如果您正在撰寫有關此站點的學術論文，您會引用該站點嗎？ 這樣的問題。 您得到一群人-可能是5個人，10個人或更多-然後您問有關客戶站點的那些問題，並將其與獲勝的專家站點進行比較，然後您可以開始查看差距在哪裡。 也許這個網站只得到10分（滿分10分）的評分（看來是專家撰寫的）。
通過為其分配值並使用問題和評分面板，您可以使其變得具體，可衡量和可行，這就是您的方法。 給出含糊不清的建議（例如改善EAT）是沒有必要的。 我認識一位SEO顧問，他說EAT毫無意義，他肯定在這個陣營中，信號應該是可測量的。
EAT是沒有意義的，因為它可能意味著您想要的任何東西。 如果您告訴客戶改善EAT，則可能意味著任何意義，改善鏈接，編寫更好的內容，聘請一些專家。 相反，您必須使其可測量，並且必須使其可操作。 我認為無論您在哪個營地，都想去。 行。
希望您喜歡星期五的白板。 希望能引發一些對話。 如果喜歡，請分享。 謝謝大家。 再見。
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