Элизабет Такер, директор по управлению продуктами Google Search, была гостем подкаста Google Search Off the Record, где Лиззи Сассман и Джон Мюллер из Google спрашивали ее о качестве поиска, о том, как Google его измеряет, и многом другом.
Напоминаю, что я брал интервью у Элизабет Такер для SMX.
Я опубликую свои заметки ниже, но вот что мне особенно запомнилось:
- Google может улучшить один тип поиска, и это может привести к уничтожению 50 других поисков
- Раньше поиск по 4 словам был длинным, теперь они стали обычным явлением
- Данные могут вводить в заблуждение, поэтому понимание этого важно
- Чем лучше Google справляется с поиском, тем сложнее становятся поисковые запросы
- Резкий рост числа запросов в краткосрочной перспективе может означать, что что-то не так с поиском Google
- Долгосрочное замедление количества запросов может означать, что люди недовольны поиском Google.
- PageRank может соответствовать букве «А» (авторитетность) в EEAT.
- Ни один из сигналов ранжирования не совпадает один к одному с EEAT
Ниже представлена вставка интервью с моими черновыми заметками:
Сырые заметки:
- Кто такая Элизабет Такер
- Чем занимаются специалисты по обработке данных в Google
- Что делают искатели
- Находят ли они то, что ищут?
- Вы можете сделать один поиск намного лучше, а затем уничтожить еще 50
- Как узнать, стало ли у тебя лучше или нет?
- Трудно найти фрагменты поисковых запросов, которые работают неэффективно, и внести для них исправления.
- Что значит быть удовлетворенным, когда вы заканчиваете поиск?
- Обычно должен отображаться релевантный контент, что в прежние времена было проблемой.
- В поиске Google есть предубеждения, вот несколько примеров
- Google показывает слишком много типов сайтов для запроса?
- Слишком много вечнозеленых результатов
- слишком много свежих результатов
- Слишком много результатов от институциональных организаций
- Слишком много результатов из блогов или небольшого сайта
- Слишком много результатов из социальных сетей
- Google хочет хорошее сочетание этого
- Исследования пользовательского опыта и ученые, работающие с данными, объединяются, чтобы улучшить поиск в Google.
- Откуда берутся жалобы?
- Иногда от руководителей
- Иногда из команды специалистов по данным
- Иногда от инженеров
- Повсюду
- Как вы расставляете приоритеты в этих вопросах?
- Мошенничество и тому подобное идут вразрез с реальностью.
- Что делает Google, когда в результатах поиска появляется неприятная информация
- Некоторые системы понижают рейтинг, например, веб-спам или вредоносные сайты для загрузки
- Большинство систем продвигают или «находят хорошее», например системы, которые пытаются соответствовать теме запроса и т. д.
- Раньше Google был очень сосредоточен на ключевых словах, но теперь Google может понимать реальные предложения
- Раньше поиск из 4 слов считался долгим, сейчас это не так.
- Дети ищут по-другому, и наблюдать за тем, как дети ищут, интересно.
- BERT стал прорывом в области языкового поиска.
- Хотя это не решенная проблема и она будет улучшаться.
- Чем лучше Google справляется с этим, тем сложнее становятся поисковые запросы.
- Если бы Google просто стоял на месте, поиск стал бы хуже
- Данные вводят в заблуждение, поэтому Google нужно быть осторожным
- До того, как Элизабет начала, Google использовал очень мало данных для проверки качества поиска, но теперь Google использует тонну данных. Она привела несколько примеров, например, иногда, если поиск не работает, люди в краткосрочной перспективе ищут больше, но в долгосрочной перспективе люди ищут меньше.
- Измерение поиска может оказаться сложнее, чем его улучшение
- Google хочет, чтобы результаты поиска были понятными и контролируемыми, поэтому это проблема машинного обучения и искусственного интеллекта.
- Рекомендации для оценщиков качества поиска были одним из ее первых проектов в Google.
- Ее стол стоял рядом с Сергеем Брином и Ларри Пейджем (она их почти не видела)
- Оценщики качества поиска, как они работают и как они измеряются
- Истоки EAT (теперь EEAT)
- В оригинальной версии EAT конкретно не упоминался, но он был разбросан по всему документу, поэтому оценщикам надоело расписывать экспертность, авторитетность и надежность, поэтому они написали EAT.
- Запросы о здоровье определенно нуждаются в достоверных результатах, но другие запросы могут не нуждаться в EAT, например, покажите мне самого милого котенка.
- У EAT нет единого рейтингового сигнала, который бы совпадал один к одному.
- PageRank соответствует показателям авторитетности, но не другим буквам.
Полная расшифровка есть здесь.
Гленн Гейб также опубликовал свое резюме на Икс — он написал:
Отличный эпизод SOTR с Элизабет Такер из Google. Охватывает ряд областей поиска, включая исследования пользовательского опыта (качественные и количественные), силу слушания от объективных сторонних пользователей — кто еще это сказал? :), приоритизацию проблем поиска (баланс частоты и серьезности), системы, которые ПОНИЖАЮТ, системы, которые ПОВЫШАЮТ, QRG и когда впервые начал использоваться EAT, как это превратилось в EEAT, и многое другое. Опять же, отличный эпизод. Настоятельно рекомендую послушать. 🙂
Я уже писал об этом, основываясь на предыдущих PDF-файлах, опубликованных Google (скриншот ниже), но, говоря о EEAT, Элизабет объяснила, что нет сигнала ранжирования, который бы совпадал один к одному с EEAT. Но в качестве примера буквы *соответствия* сигналу ранжирования, PageRank, один из классических сигналов ранжирования Google, больше всего соответствует авторитетности, но не обязательно совпадает с другими буквами в EEAT.
Еще одно замечание по поводу эпизода. Они обсуждали, как следует называть EEAT, и я был удивлен, что Элизабет не назвала его «Double EAT». Именно так она назвала его в сообщении в блоге о добавлении второй E, и с тех пор я называю его именно так! 🙂 Мне лично нравится «Double EAT». Это лучше альтернативы, ИМХО.
Я уже рассказывал об этом раньше, основываясь на предыдущих PDF-файлах, опубликованных Google (скриншот ниже), но, говоря о EEAT, Элизабет объяснила, что не существует сигнала ранжирования, который бы однозначно соответствовал EEAT. Но в качестве примера буквы, *совпадающей* с сигналом ранжирования PageRank, можно… pic.twitter.com/4s7p7D4Q8V
— Гленн Гейб (@glenngabe) 27 июня 2024 г.
Эту фотографию выше я взял из более раннего интервью с Элизабет, когда она работала специалистом по данным в Google:
Об этом заявил Джон Мюллер LinkedIn«Я узнаю что-то каждый раз, когда болтаю с Элизабет».
Обсуждение на форуме Икс.
