كيف يمكن لـ Google التعرف على المؤلفين وتقييمهم من خلال EEAT

يولي محرك بحث Google أهمية أكبر لمصدر المحتوى ، وتحديدًا المؤلف ، عند ترتيب نتائج البحث. يوضح هذا مقدمة وجهات النظر ، حول هذه النتيجة وحول هذا المؤلف في SERPs.

تستكشف هذه المقالة كيف يمكن لـ Google تقييم أجزاء المحتوى من خلال خبرة مؤلفيها وخبراتهم ومصداقيتهم وجدارة بالثقة (EEAT).

EEAT: جودة Google مسيئة

أبرزت Google أهمية مفهوم EEAT لتحسين جودة نتائج البحث وتجربة المستخدم على SERP.

تلعب العوامل الموجودة على الصفحة دورًا حيويًا مثل الجودة العامة للمحتوى وإشارات الارتباط (مثل نظام ترتيب الصفحات ونصوص الربط) والإشارات على مستوى الكيان.

على عكس تسجيل النتائج بالوثائق ، فإن تقييم المحتوى الفردي ليس محور تركيز EEAT.

يحتوي المفهوم على مرجع موضوعي يتعلق بالمجال والمنشئ. إنه مستقل عن هدف البحث والمحتوى الفردي نفسه.

في النهاية ، يعتبر EEAT عاملاً مؤثرًا بغض النظر عن استعلامات البحث.

يشير EEAT بشكل أساسي إلى المجالات المواضيعية ويُفهم على أنه طبقة تقييم تقوم بتقييم مجموعات المحتوى والإشارات خارج الصفحة فيما يتعلق بالكيانات مثل الشركات والمؤسسات والأفراد ومجالاتهم.

أهمية المؤلف كمصدر للمحتوى

قبل وقت طويل من (E-) EAT ، حاولت Google تضمين تصنيف مصادر المحتوى في تصنيفات البحث. على سبيل المثال ، أعطى تحديث Vince من عام 2009 للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة العلامة التجارية ميزة التصنيف.

من خلال مشاريع مثل Knol أو Google+ ، والتي انتهت منذ فترة طويلة ، حاولت Google جمع إشارات لتصنيفات المؤلف (على سبيل المثال ، عبر الرسم البياني الاجتماعي وتقييمات المستخدم).

في العشرين عامًا الماضية ، أشارت العديد من براءات اختراع Google بشكل مباشر أو غير مباشر إلى منصات المحتوى مثل Knol والشبكات الاجتماعية مثل Google+.

يعد تقييم أصل أو مؤلف جزء من المحتوى وفقًا لمعايير EEAT خطوة حاسمة لتطوير جودة نتائج البحث بشكل أكبر.

مع وفرة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI والبريد العشوائي الكلاسيكي ، ليس من المنطقي أن تقوم Google بتضمين محتوى أدنى في فهرس البحث.

كلما زاد المحتوى الذي يقوم بفهرسته ويتعين عليه معالجته أثناء استرجاع المعلومات ، زادت قوة الحوسبة المطلوبة.

يمكن لـ EEAT مساعدة Google في التصنيف بناءً على الكيان والمجال ومستوى المؤلف المطبق على نطاق أوسع دون الحاجة إلى الزحف إلى كل جزء من المحتوى.

في هذا المستوى الكلي ، يمكن تصنيف المحتوى وفقًا لكيان المنشئ وتخصيصه بميزانية زحف أكثر أو أقل. يمكن لـ Google أيضًا استخدام هذه الطريقة لاستبعاد مجموعات المحتوى بأكملها من الفهرسة.

كيف يمكن لـ Google تحديد المؤلفين وإسناد المحتوى؟

المؤلفون ينتمون إلى نوع الكيان الشخص. يجب التمييز بين الكيانات المعروفة بالفعل المسجلة في الرسم البياني المعرفي والكيانات غير المعروفة سابقًا أو التي لم يتم التحقق من صحتها والمسجلة في مستودع المعرفة مثل Knowledge Vault.

حتى إذا لم يتم التقاط الكيانات بعد في الرسم البياني المعرفي ، يمكن لـ Google التعرف على الكيانات واستخراجها من المحتوى غير المنظم باستخدام التعلم الآلي ونماذج اللغة. يسمى الحل التعرف على الكيانات (NER) ، وهي مهمة فرعية لمعالجة اللغة الطبيعية.

يتعرف NER على الكيانات بناءً على الأنماط اللغوية ويتم تعيين أنواع الكيانات. بشكل عام ، الأسماء هي كيانات (مسماة).

تستخدم أنظمة استرجاع المعلومات الحديثة تضمين الكلمات (Word2Vec) لهذا الغرض.

يمثل متجه الأرقام كل كلمة من نص أو فقرة من النص ، ويمكن تمثيل الكيانات كمتجهات عقدة أو تضمين كيانات (Node2Vec / Entity2Vec).

يتم تخصيص الكلمات للفئة النحوية (الاسم ، الفعل ، حروف الجر ، إلخ) من خلال وضع علامات على جزء من الكلام (POS).

الأسماء هي عادة كيانات. الموضوعات هي الكيانات الرئيسية ، والكائنات هي الكيانات الثانوية. يمكن أن تربط الأفعال وحروف الجر الكيانات ببعضها البعض.

في المثال أدناه ، "olaf kopp" و "head of seo" و "co مؤسس" و "aufgesang" هي الكيانات المسماة. (NN = اسم).

يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحديد الكيانات وتحديد العلاقة بينها.

هذا يخلق مساحة دلالية تلتقط بشكل أفضل وتفهم مفهوم الكيان.

يمكنك العثور على المزيد حول هذا الموضوع في "كيف تستخدم Google البرمجة اللغوية العصبية لفهم استعلامات البحث والمحتوى بشكل أفضل."

النظير لحفلات الزفاف المؤلف هو توثيق حفلات الزفاف. تتم مقارنة حفلات الزفاف مع متجهات المؤلف عبر تحليل مساحة المتجه. (يمكنك معرفة المزيد في براءة اختراع Google "إنشاء تمثيلات متجهية للمستندات.")

يمكن تمثيل جميع أنواع المحتوى كنواقل ، مما يسمح بما يلي:

• نواقل المحتوى وناقلات المؤلف ليتم مقارنتها في المساحات المتجهة.
• يتم تجميع المستندات وفقًا للتشابه.
• سيتم تعيين المؤلفين.

تصف المسافة بين متجهات المستند ومتجه المؤلف المقابل احتمالية قيام المؤلف بإنشاء المستندات.

يُنسب المستند إلى المؤلف إذا كانت المسافة أصغر من المتجهات الأخرى وتم الوصول إلى حد معين.

يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى منع إنشاء مستند تحت علامة خاطئة. يمكن بعد ذلك تعيين ناقل المؤلف لكيان المؤلف ، كما هو موضح بالفعل ، باستخدام اسم المؤلف المحدد في المحتوى.

تشمل مصادر المعلومات المهمة حول المؤلفين ما يلي:

• مقالات ويكيبيديا عن الشخص.
• ملامح المؤلف.
• ملفات تعريف المتحدث.
• ملفات تعريف وسائل التواصل الاجتماعي.

إذا كنت تستخدم Google اسم شخص من نوع الكيان ، فستجد إدخالات Wikipedia وملفات تعريف المؤلف وعناوين URL للنطاقات المتصلة مباشرة بالمؤلف في أول 20 نتيجة بحث.

في SERPs للجوال ، يمكنك معرفة المصادر التي تنشئ Google علاقة مباشرة مع الكيان الشخصي.

تعرفت Google على جميع النتائج فوق الرموز الخاصة بملفات تعريف الوسائط الاجتماعية كمصادر ذات إشارة مباشرة إلى الكيان.

تُظهر لقطة الشاشة هذه لاستعلام البحث عن "olaf kopp" أن الكيانات مرتبطة بمصادر.

يعرض أيضًا متغيرًا جديدًا لبطاقة المعلومات. يبدو أنني أصبحت جزءًا من اختبار تجريبي هنا.

في لقطة الشاشة هذه ، سترى أنه بالإضافة إلى الصور والسمات (العمر) ، ربطت Google مباشرة نطاقي وملف تعريف الوسائط الاجتماعية الخاص بي بكيانتي وتسلمها في بطاقة المعلومات.

نظرًا لعدم وجود مقالة في Wikipedia عني ، يتم تسليم وصف About من ملف تعريف المؤلف في Search Engine Land في الولايات المتحدة وملف تعريف المؤلف لموقع الوكالة في ألمانيا.

تساعد الملفات الشخصية على الويب Google في تحديد سياق المؤلفين وتحديد ملفات تعريف الوسائط الاجتماعية والمجالات المرتبطة بالمؤلف.

تساعد مربعات المؤلفين أو مجموعات المؤلفين في الملفات الشخصية للمؤلفين Google في تعيين المحتوى إلى المؤلفين. اسم المؤلف غير كافٍ كمعرف لأن الغموض قد ينشأ.

يجب الانتباه إلى أوصاف المؤلف لكل شخص لضمان الاتساق. يمكن لـ Google استخدامها للتحقق من صحة الكيان مقارنة ببعضه البعض.

مثيرة للاهتمام براءات اختراع جوجل لتصنيف EEAT المؤلفين

تشارك براءات الاختراع التالية لمحة عن المنهجيات الممكنة لكيفية تحديد Google للمؤلفين وتخصيص المحتوى لهم وتقييمه من حيث EEAT.

شارات مؤلف المحتوى

تصف براءة الاختراع هذه كيفية تخصيص المحتوى للمؤلفين عبر شارة.

يتم تعيين المحتوى إلى شارة المؤلف باستخدام معرف مثل عنوان البريد الإلكتروني أو اسم المؤلف. يتم التحقق عبر ملحق في متصفح المؤلف.

توليد نواقل المؤلف

وقعت Google على براءة الاختراع هذه في عام 2016 ، بمدة تصل إلى 2036. ومع ذلك ، لم يكن هناك سوى طلبات براءات اختراع للولايات المتحدة الأمريكية ، مما يشير إلى أنها لم تستخدم بعد في عمليات بحث Google في جميع أنحاء العالم.

تصف براءة الاختراع كيفية تمثيل المؤلفين كنواقل بناءً على بيانات التدريب.

يصبح المتجه معلمات فريدة تم تحديدها بناءً على أسلوب الكتابة النموذجي للمؤلف واختيار الكلمات.

وبهذه الطريقة ، يمكن تخصيص المحتوى الذي لم يُنسب من قبل إلى المؤلف لهم ، أو يمكن تجميع المؤلفين المماثلين في مجموعات.

يمكن بعد ذلك تعديل تصنيف المحتوى لمؤلف واحد أو أكثر بناءً على سلوك المستخدم للمستخدم في الماضي في البحث (على Discover ، على سبيل المثال).

وبالتالي ، فإن المحتوى من المؤلفين الذين تم اكتشافهم بالفعل والمحتوى من المؤلفين المماثلين سيحتل مرتبة أفضل.

تعتمد براءة الاختراع هذه على ما يسمى بحفلات الزفاف ، مثل المؤلفين وحفلات الزفاف.

اليوم ، حفلات الزفاف هي المعيار التكنولوجي في التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.

لذلك ، من الواضح أن مثل هذه الأساليب ستستخدم أيضًا في Google للتعرف على المؤلف وإسنادها.

تسجيل سمعة المؤلف

تم توقيع براءة الاختراع هذه لأول مرة بواسطة Google في عام 2008 ولها حد أدنى يبلغ 2029. تشير براءة الاختراع هذه في الأصل إلى مشروع Google Knol الذي تم إغلاقه منذ فترة طويلة.

وبالتالي ، فإن الأمر الأكثر إثارة هو سبب قيام Google بإعادة رسمها مرة أخرى في عام 2017 تحت العنوان الجديد تحقيق الدخل من المحتوى عبر الإنترنت. تم إغلاق Knol بواسطة Google مرة أخرى في عام 2012.

تتعلق براءة الاختراع بتحديد درجة السمعة. يمكن أن تؤخذ العوامل التالية في الاعتبار لهذا:

• مستوى تأطير المؤلف.
• المنشورات في وسائل الإعلام الشهيرة.
• عدد المنشورات.
• عمر الإصدارات الحديثة.
• منذ متى يعمل المؤلف رسميًا كمؤلف.
• عدد الروابط التي تم إنشاؤها بواسطة محتوى المؤلف.

يمكن أن يحصل المؤلف على درجات سمعة متعددة لكل موضوع وأن يكون له عدة أسماء مستعارة لكل مجال موضوع.

تتعلق العديد من النقاط الواردة في براءة الاختراع بمنصة مغلقة مثل Knol. لذلك ، يجب أن تكون براءة الاختراع هذه كافية في هذه المرحلة.

رتبة الوكيل

تم توقيع براءة اختراع Google هذه لأول مرة في عام 2005 ولها حد أدنى حتى عام 2026.

بالإضافة إلى الولايات المتحدة الأمريكية ، تم تسجيله أيضًا في إسبانيا وكندا وجميع أنحاء العالم ، مما يجعل من المحتمل استخدامه في بحث Google.

تصف براءة الاختراع كيفية تخصيص المحتوى الرقمي للوكيل (ناشر و / أو مؤلف). يتم تصنيف هذا المحتوى بناءً على رتبة الوكيل ، من بين أمور أخرى.

رتبة الوكيل مستقلة عن الغرض من البحث في استعلام البحث ويتم تحديدها على أساس المستندات المخصصة للوكيل والروابط الخلفية الخاصة به.

يشير تصنيف الوكيل حصريًا إلى استعلام بحث واحد أو مجموعة استعلامات بحث أو نطاقات موضوعات كاملة.

"يمكن أيضًا حساب تصنيفات الوكيل اختياريًا بالنسبة إلى مصطلحات البحث أو فئات مصطلحات البحث. على سبيل المثال ، يمكن تصنيف مصطلحات البحث (أو المجموعات المنظمة لمصطلحات البحث ، مثل الاستعلامات) إلى موضوعات ، على سبيل المثال ، التخصصات الرياضية أو الطبية ، ويمكن أن يكون للوكيل ترتيب مختلف فيما يتعلق بكل موضوع ".

مصداقية مؤلف المحتوى عبر الإنترنت

تم توقيع براءة اختراع Google هذه لأول مرة في عام 2008 ولها حد أدنى قدره 2029 ، ولم يتم تسجيلها إلا في الولايات المتحدة الأمريكية حتى الآن.

طورها Justin Lawyer بنفس طريقة درجة براءة الاختراع للمؤلف وهي مرتبطة بشكل مباشر باستخدامها في عمليات البحث.

في براءة الاختراع ، يجد المرء نقاطًا مماثلة كما في البراءة المذكورة أعلاه.

بالنسبة لي ، إنها البراءة الأكثر إثارة لتقييم المؤلفين من حيث الثقة والسلطة.

تشير براءة الاختراع هذه إلى العديد من العوامل التي يمكن استخدامها لتحديد مصداقية المؤلف بطريقة حسابية.

يصف كيف يمكن لمحرك البحث تصنيف المستندات تحت تأثير عامل مصداقية المؤلف ودرجة سمعته.

يمكن أن يكون للمؤلف درجات سمعة متعددة بناءً على عدد الموضوعات المختلفة التي ينشر المحتوى عليها.

درجة سمعة المؤلف مستقلة عن الناشر.

مرة أخرى في براءة الاختراع هذه ، هناك إشارة إلى الروابط كعامل محتمل في تصنيف EEAT. يمكن أن يؤثر عدد الروابط المؤدية إلى المحتوى المنشور على درجة سمعة المؤلف.

تم ذكر الإشارات المحتملة التالية لدرجة السمعة:

• كم من الوقت قام المؤلف بإنتاج المحتوى في مجال الموضوع.
• وعي المؤلف.
• تقييمات المحتوى المنشور من قبل المستخدمين.
• إذا نشر ناشر آخر محتوى المؤلف بتصنيفات أعلى من المتوسط.
• مقدار المحتوى المنشور من قبل المؤلف.
• منذ متى نشر المؤلف آخر مرة.
• تقييمات المنشورات السابقة حول موضوع مماثل من قبل المؤلف.

معلومات أخرى مثيرة للاهتمام حول درجة السمعة من براءة الاختراع:

• يمكن أن يكون للمؤلف درجات سمعة متعددة بناءً على عدد الموضوعات المختلفة التي ينشر المحتوى عليها.
• درجة سمعة المؤلف مستقلة عن الناشر.
• قد يتم خفض درجة السمعة إذا تم نشر محتوى مكرر أو مقتطفات عدة مرات.
• يمكن أن يؤثر عدد الروابط المؤدية إلى المحتوى المنشور على درجة السمعة.

علاوة على ذلك ، تتناول براءة الاختراع عامل مصداقية للمؤلفين. تم ذكر العوامل المؤثرة التالية:

• معلومات تم التحقق منها حول المهنة أو دور المؤلف في الشركة. كما يأخذ في الاعتبار مصداقية الشركة.
• صلة المهنة بموضوعات المحتوى المنشور.
• مستوى تعليم وتدريب المؤلف.
• تعتمد خبرة المؤلف على الوقت. كلما طالت مدة نشر المؤلف لموضوع ما ، زادت مصداقيته. يمكن تحديد تجربة المؤلف / الناشر بطريقة حسابية لـ Google عبر تاريخ النشر الأول في مجال الموضوع.
• عدد المحتوى المنشور حول الموضوع. إذا نشر المؤلف العديد من المقالات حول موضوع ما ، فيمكن افتراض أنه خبير ولديه قدر معين من المصداقية.
• الوقت المنقضي لآخر إصدار. كلما طالت المدة منذ آخر نشر للمؤلف حول موضوع ما ، انخفضت درجة السمعة المحتملة لهذا الموضوع. كلما كان المحتوى محدثًا ، كان أعلى.
• ذكر المؤلف / الناشر في جائزة وأفضل القوائم.

نظم وطرق اعادة ترتيب نتائج البحث

تم توقيع براءة اختراع Google هذه لأول مرة في عام 2013 ولها حد أدنى حتى عام 2033. وقد تم تسجيلها في الولايات المتحدة الأمريكية وفي جميع أنحاء العالم ، مما يجعل من المحتمل أن تستخدمها Google.

من بين مخترعي براءة الاختراع Chung Tin Kwok ، الذي شارك في العديد من براءات اختراع Google ذات الصلة بـ EEAT.

تصف براءة الاختراع كيف يمكن لمحركات البحث ، بالإضافة إلى الإشارات إلى محتوى المؤلف ، أن تأخذ في الاعتبار أيضًا النسبة التي يمكن أن يساهم بها في مجموعة مستندات موضوعية في سجل المؤلف.

"في بعض النماذج ، تتضمن درجة المؤلف الأصلية للكيان المعني ما يلي: تحديد مجموعة متعددة من أجزاء المحتوى في فهرس المحتوى المعروف على أنه مرتبط بالكيان المعني ، يمثل كل جزء في مجموعة الأجزاء مبلغًا محددًا مسبقًا من البيانات في فهرس المحتوى المعروف ؛ وحساب نسبة مئوية من تعددية الأجزاء التي تمثل أول حالات لأجزاء المحتوى في فهرس المحتوى المعروف ".

يصف إعادة ترتيب نتائج البحث بناءً على درجات المؤلف ، بما في ذلك درجة الاقتباس. يعتمد تسجيل الاقتباس على عدد المراجع لوثائق المؤلف.

معيار آخر لتسجيل درجات المؤلف هو نسبة المحتوى الذي ساهم المؤلف في مجموعة من المستندات ذات الصلة بالموضوع.

"[W] هنا يتضمن تحديد درجة المؤلف للكيان المعني ما يلي: تحديد درجة الاقتباس للكيان المعني ، حيث تتوافق درجة الاقتباس مع التكرار الذي يتم فيه الاستشهاد بالمحتوى المرتبط بالكيان المعني ؛ وتحديد درجة المؤلف الأصلية لـ الكيان المعني ، حيث تتوافق درجة المؤلف الأصلي مع نسبة مئوية من المحتوى المرتبط بالكيان المعني الذي يمثل أول مثيل للمحتوى في فهرس المحتوى المعروف ؛ والجمع بين درجة الاقتباس ودرجة المؤلف الأصلي باستخدام وظيفة محددة مسبقًا لإنتاج درجة المؤلف ".

الغرض من براءة الاختراع هو تحديد "المقلدين" وتقليل محتواهم في التصنيف العالمي ، ولكن يمكن أيضًا استخدامه للتقييم العام للمؤلفين.

العوامل الرئيسية لتصنيف المؤلف

بالإضافة إلى العوامل المحتملة لتقييم المؤلف المدرجة في براءات الاختراع أعلاه ، إليك بعض العوامل الأخرى التي يجب مراعاتها (والتي أشرت إلى بعضها بالفعل في مقالتي "14 طريقة يمكن لـ Google من خلالها تقييم EAT").

• الجودة العامة للمحتوى حول موضوع ما: يمكن أن تكون الجودة التي يقدمها المؤلف حول المحتوى الخاص به حول موضوع ككل ، بغض النظر عن المجال والشكل ، عاملاً في EEAT. يمكن أن تكون الإشارات الخاصة بذلك إشارات المستخدم والروابط وإشارات الجودة الأخرى على مستوى المحتوى.
• PageRank أو إشارات إلى محتوى المؤلف.
• تكرارات المؤلف في المحتوى (ملفات podcast ، مقاطع فيديو ، مواقع ويب ، ملفات PDF ، كتب) مع الموضوعات أو المصطلحات ذات الصلة.
• التكرارات المشتركة للمؤلف في استعلامات البحث مع الموضوعات أو المصطلحات ذات الصلة.

تطبيق EEAT على الكيانات المؤلف

تتيح طرق التعلم الآلي إمكانية التعرف على الهياكل الدلالية من محتوى غير منظم ورسم خرائط لها على نطاق واسع.

يتيح ذلك لـ Google التعرف على العديد من الكيانات وفهمها أكثر مما هو موضح سابقًا في الرسم البياني المعرفي.

نتيجة لذلك ، يلعب مصدر المحتوى دورًا متزايد الأهمية. يمكن تطبيق EEAT خوارزميًا خارج المستندات والمحتوى والمجال.

يمكن أن يغطي المفهوم أيضًا الكيانات المؤلفة للمحتوى (أي المؤلفون والمنظمات المسؤولة عن المحتوى).

أعتقد أننا سنرى تأثيرًا أكثر أهمية لـ EEAT على بحث Google خلال السنوات القليلة القادمة. قد يكون هذا العامل مهمًا للترتيب مثل تحسين ملاءمة المحتوى الفردي.