Pubcon 2014: Семантический поиск, Сеть знаний и другие изменения в SERP Google
Разметка действий, ТВ и радио; разметка GoodRelations для eCommerce – новые возможности в словаре структурированных данных, внедренные за год, прошедший с даты проведения последней конференции Pubcon. Эти изменения, так же как корректировки и изменения в текущем словаре, продолжают вызывать вопросы и затруднения у каждого владельца интернет-сайта. С ними, в рамках работы секции, попытались разобраться спикеры.
Кроме того, они обсудили основные изменения в поиске, связанные с семантикой и обновлениями Сети знаний (Knowledge Graph), которые будут влиять на SEO в ближайшем будущем.
Первой доклад на тему «Микроразметка, семантический поиск и расширенные сниппеты» (Schema, Semantic Search & Rich Snippets) представила Кэрри Хилл (Carrie Hill), соучредитель, специалист по стратегическому SEO Ignitor Digital.
Спикер начала свое выступление с того, что разметка schema.org – не спасательный круг для плохого SEO. «Делайте ее хорошо или не делайте вовсе».
Среди оптимизаторов бытует представление, что семантическая разметка – это словарь. Хилл с этим не согласна. По ее мнению микроразметка:
- это не только словарь;
- простой для внедрения и понимания инструмент;
- полезна для малого бизнеса.
- Что влияет на выдачу Сети знаний?
- Что выделяет поисковые результаты компании среди других сниппетов в SERP?
- Что привлекает аудиторию/ клиентов компании?
Хилл представила детальный разбор каждого пункта:
Что влияет на Сеть знаний?
Чтобы микроразметка была эффективной, спикер порекомендовала слушателям поставить себя на место клиента и посмотреть на компанию с его точки зрения:
- Чем вы занимаетесь ? - Schema.org/Dentist
- Где вы расположены? - Schema.org/PostalAddress
- Как можно с вами связаться? - Schema.org/telephone
- Какие отзывы по вашей компании? - Schema.org/review
Что выделяет поисковые результаты компании? Что привлекает клиентов?
- Отличные отзывы – эффективны иногда, но редко, в SERP Google. Хорошо работают в панели выдачи Сети знаний.
- Предстоящие мероприятия – отличный сниппет, который отображается в результатах поиска;
- Видео – иногда видео-разметка приводит к отображению расширенных сниппетов, но не так часто, как в прошлом.
- Рецепты – по-прежнему очень хорошо работают в SERP – и других сайтах.
Плюсы:
- Простая настройка;
- Больше сайтов вынуждены добавить поиск по сайту, который у них уже должен быть;
- Позволяет уточнить потенциальный запрос клиента прямо в Google;
- Конкуренты, возможно, не применяют этот функционал.
- Конкуренты, возможно, уже применяют эту опцию.
Также докладчица рассказала о возможностях разметки действий в SERP Google, которые были представлены в апреле 2014 года:
- rsvp в email;
- открыть в приложении;
- слушать музыку.
Следующим свой доклад на тему «История семантического поиска Google» (A Google Semantic Timeline) представил Билл Славски (Bill Slawski), директор по поисковому маркетингу Go Fish Digital.
Изменения поисковой выдачи Google сложно было не заметить, начиная от разных типов расширенных сниппетов и заканчивая недавними добавлениями к поисковым окнам в выдаче и показом сниппетов страниц, которые содержат перемешанные результаты, отвечающие и на запрос, и на вопрос.
Google обладает богатой историей использования семантических технологий в SERP. Есть все основания предполагать, что лидер поиска продолжит запуск проектов в этом направлении в будущем. При этом многие оптимизаторы не знают обо всех этих изобретениях. Или же знают о самих проектах, но не знают, что они относятся к Cемантической сети. Выступление Билла Славски было направлено на освещение конкретных проектов, которые знаменовали собой этапы становления семантического поиска Google.
DIPRE
Сергей Брин (Sergey Brin) запатентовал DIPRE («Dual Iterative Pattern Relationship Extraction») в 1999 году.
DIPRE был вторым патентом Google. Вероятно, он не был назван BrinRank, потому что ничего не ранжировал. Ниже – некоторые паттерны, с которых начал Брин:
Google Sets – тип выдачи, который функционировал с 2007 до 2011 года.
Спикер сравнил выдачу Google Sets и Карусели Google. Он отметил, что оба алгоритма собирали данные из списков в интернете, но использовали их по-разному. Карусель определенно лучше для пользователей, осуществляющий поиск, и для локального поиска:
Определения Google (Google Definitions) были запущены в 2004 году.
Отдельные определения на странице находятся в собственном HTML-контейнере. Термины и определения отформатированы по-разному, что помогает легче извлекать их из сети.
Следующий этап на пути к семантическому поиску – Хранилище фактов Google (Google Repository), запущенное в 2006 году.
Перед тем, как была запущена Сеть знаний, существовало доступное для просмотра Хранилище фактов Google. В отличие от баз знаний, таких как Wikipedia, оно было предназначено для поиска.
В 2006 году были запущены Google Карты (Maps).
Карты Google – это интернет-проект знаний. Признаками этого являются:
- Ссылки не важны в ранжировании, но упоминания о географической информации, прилагаемые к ним, имеют значение.
- Важно соответствие NAP (имя, адрес, телефон), потому что факты, относящиеся к бизнес-организациям (и другим местам), группируются для проверки точности фактов.
В 2008 году был запущен проект WebTables:
WebTables извлекает семантику из таблиц данных в Интернете для:
- параметров уточнения запросов, перечисленных в SERP;
- Google Squared (устарело);
- структурированных сниппетов (Structured Snippets);
- Хранилища знаний Google (Google Vault) – новой разрабатываемой базы знаний Google, призванной заменить Сеть знаний;
- восстановления семантики таблиц в сети.
Семантическая разметка данных сайта
Schema.org – стандарт семантической разметки данных, представленный в 2011 году поисковыми системами Google, Bing, Yahoo и Yandex.
Цель микроразметки – сделать интернет более структурированным и понятным для поисковых систем. Она призвана облегчить извлечение и обработку данных поисковиками и специальными программами для удобного их представления в результатах поиска.
В 2009 году были запущены Расширенные Сниппеты (Rich Snippets).
Согласно Славски, расширенные сниппеты – это метод генерирования специализированных поисковых результатов в ответ на запросы, соответствующие определенным паттернам.
Примеры расширенных сниппетов:
В 2010 году Google приобрел MetaWeb.
В 2012 году была запущена Сеть знаний Google (Knowledge Graph). В том же году была запущена панель выдачи Knowledge Graph в SERP Google.
Панель Сети знаний:
- Требует два источника информации (Wikipedia, IMDB и др.);
- Может включать информацию из распространенных запросов;
- Может показывать «ожидаемые» поисковые результаты в ответ на релеватные запросы.
В 2013 году Google запустил алгоритм Колибри (Hummingbird), который:
- использует смежные данные для определения результатов поиска;
- смотрит на смежные термины и несмежные точки для определения контекста запроса.
В 2014 году был запущен Data Highlighter Tool – функционал для извлечения и интеграции информации из источников данных.
Докладчик рекомендовал его к использованию и отметил, что Data Highlighter Tool:
- имеет ограниченный выбор микроразметки – выбирает тщательно;
- полезен при работе с расширенными сниппетами – для выделения данных.
В 2014 году также были запущены Структурированные Сниппеты (Structured Snippets):
На данный момент они знаменуют последний из реализованных проектов в области семантического поиска Google.