コンテンツの正確性はランキング要因ではありません

Googleのシステムはコンテンツの正確性を検証できません。代わりに、Googleの検索リエゾンであるDanny Sullivanによると、9月9日に個人アカウントから投稿されたツイートで、同社が「トピックと権限の関連性」と一致すると考えるシグナルに依存しています。会話。

ここにはツイートとそれを促した質問。

人気コンテストではありません。 Go Fish DigitalのSEOリサーチディレクターであるビルスロースキーが、検索アルゴリズムの仕組みに関する Google自身の説明引用し 、人気がコンテンツの信頼性スコアを決定すると解釈すると、サリバンは答えました。これは人気度ではありません。」彼はその後、 詳述人気があまりにも簡単な信号とGoogleの日々の検索ボリュームの15%を構成する新しいクエリにおそらく適用できないだろうと。

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より信頼性の高い検索結果の追求:いくつかの歴史。結果の品質を向上させるために、Googleは2017年4月にProject Owlを発表しました。このプロジェクトでは、信頼できるコンテンツをより重視し、ユーザーがオートコンプリート検索の提案や注目のスニペットの回答にフィードバックを提供できるようにしました。

2017年11月、GoogleはThe Trust Projectと提携して、ニュースコンテンツの透明性を高め、誤報の配信に対処しました。その最初のステップの1つは、構造化データマークアップを介して、出版社が最大8つの「信頼インジケーター」を追加して、ニュースアウトレットの資金源、アウトレットの使命、著者の専門知識、執筆の種類などの情報を開示できるようにすることでした。

2019年9月、同社は検索品質評価ガイドラインを更新して、ニュースソースの審査、およびYMYLコンテンツとそのクリエイターを強調しました。また、悪意を広める可能性のあるコンテンツに評価者が最低の評価を適用する基準を拡大しました。

反応。 Sparktoroの創設者であるRand Fishkin 、Sullivanの説明の根拠に反対し、マシンがコンテンツに正確さのレベルを割り当てることができると反論し、Googleの「電卓の回答から映画撮影、旅行情報に至るまでの事実抽出」を引用しました。

DeCabbit Consultancyの創設者であるJudith Lewisは、問題の複雑さを強調し 、機械学習は「個人的な経験に関係のないものの正確さのある程度の評価を可能にします」と付け加えました。問題について少し余裕があります。

JLHマーケティングの社長であるJenny Halasz 、「はい、千倍はい! @dannysullivanありがとうございます。 Halaszは、Google自体が検索結果にコンテンツが含まれており、精度がランキング要因であると主張しているという皮肉も指摘しました。

なぜ気にする必要があるのか​​。コンテンツの正確さはユーザーにとって重要ですが、サリバンが説明したように、それはGoogleのランキング要素ではありません。トピックの関連性と権限-2つの結果として生じる可能性がある人気と混同しないでください-は、Googleのシステムがコンテンツのランク付けに依存するシグナルです。


著者について

George Nguyenは、Third Door Mediaのアソシエイトエディターです。彼のバックグラウンドは、コンテンツマーケティング、ジャーナリズム、およびストーリーテリングです。