Google stale udoskonala swoje algorytmy, aby dostarczać użytkownikom jak najtrafniejsze wyniki wyszukiwania. Jednym z kluczowych elementów, o którym mówi się coraz częściej, są systemy Core Topicality. Choć nie jest to termin powszechnie znany, jego zrozumienie okazuje się istotne pod kątem skutecznego pozycjonowania strony internetowej. Co więc kryje Core Topicality?
Źródło: https://img.freepik.com/free-photo/stacks-coins-arranged-bar-graph_35913-2518.jpg?t=st=1722945306~exp=1722948906~hmac=5e236ca4574af111bdc6c702a32fa03701e251e26f442d2557b47824f4d72b0b&w=900
Co to są systemy Core Topicality i jak działają?
Systemy Core Topicality to mechanizmy wbudowane w algorytmy Google, które mają na celu lepsze zrozumienie, jak bardzo dane treści na stronie internetowej są zgodne z intencją zapytania użytkownika.
W prostych słowach chodzi o to, aby Google mogło ocenić, w jakim stopniu treść w witrynie jest odpowiednia dla konkretnego zapytania wpisanego w wyszukiwarkę.
Jak działają systemy Core Topicality? W tym przypadku warto przyjrzeć się sposobom interpretacji zapytań użytkowników oraz treści na stronach internetowych.
Google stosuje zaawansowane modele uczenia maszynowego typu RankBrain i BERT, które pomagają zrozumieć nie tylko dosłowne znaczenie słów, ale także kontekst, w jakim są używane.
Zdj 1. Istotne informacje Google na temat jakości wyszukiwania.
Źródło: developers.google.com/cloud-search/docs/guides/improve-search-quality?hl=pl
RankBrain i BERT – główny element odpowiadający za zrozumienie intencji użytkowników
RankBrain to jeden z pierwszych systemów sztucznej inteligencji, służący do interpretowania zapytań użytkowników. Nie tylko analizuje on poszczególne słowa kluczowe, ale także identyfikuje pojęcia i powiązania pomiędzy nimi, pozwalając na dostarczenie trafniejszych wyników.
BERT, z kolei, jest modelem pozwalającym Google zrozumieć kontekst użycia słów w zapytaniu.
Dzięki temu Google jest w stanie dostarczyć wyniki wyszukiwania, które są bardziej zbieżne z tym, czego rzeczywiście poszukuje użytkownik.
Jak Google rozumie tematy i treści na stronach internetowych?
W przeszłości Google korzystało z modeli statystycznych, np. Topic Modeling, które pomagały w identyfikacji tematów na podstawie analizy treści. Jednym z takich modeli była Latent Dirichlet Allocation (LDA), umożliwiająca grupowanie słów w tematy, co pomagało w lepszym dopasowaniu wyników wyszukiwania do zapytań.
Obecnie, dzięki rozwojowi technologii sztucznej inteligencji, Google korzysta z bardziej zaawansowanych modeli typu Neural Variational Document Model (NVDM), które są zdolne do jeszcze precyzyjniejszego rozpoznawania tematów na stronach internetowych.
Znaczenie Core Topicality dla pozycjonowania stron internetowych
Zgodnie ze znaczeniem Core Topicality, pozycjonowanie strony internetowej wymaga nie tylko optymalizacji technicznej i budowania wartościowych linków, ale także tworzenia treści, które są zgodne z intencjami użytkowników.
Treści na Twojej stronie muszą być:
- dobrze powiązane z tematyką, na którą chcesz się pozycjonować;
- odpowiednie kontekstowo – nie wystarczy jedynie umieszczenie słów kluczowych, ale także ich użycie w odpowiednich, naturalnych kontekstach;
- stale aktualizowane – Google ceni sobie świeże treści, które odpowiadają na najnowsze zapytania użytkowników.
Pamiętaj, że dobrze zoptymalizowana strona to nie tylko techniczne aspekty, ale przede wszystkim treści, które odpowiadają na rzeczywiste potrzeby użytkowników.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat skutecznych strategii SEO i poprawić pozycjonowanie swojej witryny, zdecyduj się na audyt SEO.
