Управление полномочиями: новая дисциплина в эпоху SGE и EEAT

С появлением больших языковых моделей (LLM) массовый контент ИИ становится все более распространенным, а также растет риск распространения неверной информации.

Таким образом, для поисковых систем и автоответчиков становится все более важным идентифицировать надежные и авторитетные источники и отсеивать все остальные.

Эта недавняя эволюция в SEO требует новых задач, навыков и ролей.

В этой статье исследуется новая потенциальная маркетинговая дисциплина под названием «управление цифровыми полномочиями» и роль EEAT в новой поисковой среде, такой как Google Search Generative Experience (SGE).

Проверка качества поиска Google: влияние и роль EEAT

Огромное влияние EEAT на сегодняшний поиск Google больше нельзя игнорировать.

Общий авторитет и доверие к автору становятся более значимыми в то время, когда массовое производство идентичного ИИ-контента и дезинформации процветает.

Ниже приводится краткое описание возможных областей влияния EEAT на поиск Google:

Рейтинги в классических результатах поиска Google

По крайней мере, с момента документации основных обновлений Google важность EEAT как фактора, влияющего на ранжирование, была подтверждена с 2018 года.

Отображение в Google Discover и Google News

По данным Google, EEAT используется для воспроизведения в Google News и является одним из трех наиболее важных факторов.

Полезная система контента

EEAT играет здесь важную роль. Согласно документации Helpful Content System:

«Автоматизированные системы Google предназначены для использования множества различных факторов для ранжирования отличного контента. После определения релевантного контента наши системы стремятся отдать приоритет тем, которые кажутся наиболее полезными. Для этого они определяют набор факторов, которые могут помочь определить, какой контент демонстрирует аспекты опыта, знаний, авторитетности и надежности, или то, что мы называем EEAT».

Отображение ориентировочных элементов описания, таких как обзоры со звездами, фрагменты часто задаваемых вопросов, дополнительные ссылки.

Элементы расширенного сниппета отображаются не для каждого результата, даже несмотря на то, что в них реализованы необходимые структурированные данные.

По моим наблюдениям, должен быть общий фактор сайта, который может отображать или не отображать эти элементы в зависимости от темы. EEAT был бы подходящим стандартом для выбора результатов, которые получают расширенные фрагменты.

Индексация

Одной из серьезных проблем для Google является экономически эффективное сканирование и индексирование URL-адресов и контента. Во времена массового контента, созданного с помощью ИИ, эта проблема возрастает в геометрической прогрессии.

Гэри Иллиес из Google недавно прокомментировал индексацию в подкасте Search Off the Record. Он отметил, что в будущем будет индексироваться пропорционально меньше контента и что владельцы веб-сайтов должны уделять больше внимания качеству своего контента, чтобы он был проиндексирован.

EEAT позволит исключить целые области веб-сайта из индексации масштабируемым способом без сканирования каждого URL-адреса.

EEAT как метафактор на уровне автора

Когда дело доходит до EEAT, я часто читаю, что оптимизировать надо на уровне документа, но быстро забывается, что помимо основного контента (ОК) речь идет в первую очередь об оценке автора или создателя контента. Я называю их «исходными сущностями».

В руководстве по оценке качества поиска четко указано, что основное внимание должно быть уделено репутации веб-сайта и создателя контента в рейтинге качества страницы.

Репутация может использоваться аналогично доверию, которое находится в центре внимания EEAT.

Здесь нам нужно различать исходный объект (издатель или автор) и веб-сайт (домен).

Веб-сайты следует понимать как цифровые представления исходных объектов, поэтому они тесно связаны друг с другом.

Оценка EEAT происходит в основном на метауровне для веб-сайта, исходного объекта или создателя контента.

Репутацию веб-сайта следует проверять на основе опубликованной на нем информации и, прежде всего, путем изучения независимых источников, таких как:

• Отзывы.
• Использованная литература.
• Рекомендации независимых экспертов.
• Обсуждения на форуме.
• Википедия.

Внешние источники предоставляют информацию об исходном объекте на страницах «О нас» и комментарии к основному контенту.

Речь идет об оценке последовательной и качественной общей картины исходного объекта или создателя контента.

В моей статье «14 способов, с помощью которых Google может оценить EAT» я определил более 14 измеримых сигналов, которые могут играть роль в EAT.

Google несколько раз давал понять, что EEAT не является прямым фактором ранжирования и что единой оценки EEAT не существует. Скорее, EEAT представляет собой сочетание факторов, которые дают общую картину опыта, знаний, авторитетности и надежности контента и источника.

EEAT можно понимать как классификатор качества, который предоставляет контенту рейтинговый бонус после оценки документа. Этот рейтинговый бонус выше для тем YMYL, чем для других тем и поисковых запросов.

Возможный процесс ранжирования, включая EEAT в Google

Веб-сайты можно разделить на различные уровни качества, описанные в патенте Google «Вектор представления веб-сайтов для создания результатов поиска и классификации веб-сайтов».

В зависимости от уровня рейтинговый бонус может меняться.

Как мы видим, создание репутации, авторитета и доверия, которые могут быть измерены Google, играет все более важную роль в рейтинге Google.

В статье «Как Google может идентифицировать и оценивать авторов с помощью EEAT» я более подробно объясняю, как Google может оценивать исходные объекты на этом мета-уровне.

Возможная роль EEAT в генеративных приложениях ИИ, таких как Bard

LLM, такие как GPT, BARD или PaLM, учатся, используя обучающие данные из выбранных источников. Этот процесс происходит как часть понимания естественного языка.

Мы видели выходные данные на основе LLM через ChatGPT и увидим больше в будущем через окно моментальных снимков AI и диалоговый режим в Google SGE.

Чтобы обучающие данные были максимально достоверными, поставщики генеративных приложений ИИ должны убедиться, что базовый корпус данных поступает из надежных источников.

Google также может использовать концепцию EEAT для выбора этих источников и доступа только к тем, которые принадлежат к определенному классу качества.

Это позволит Google обновить корпус данных для обучения LLM в больших масштабах. Факты из сети знаний можно использовать для проверки фактов.

По словам Google, поля ссылок в окне снимка относятся к результатам, связанным с ответом, сгенерированным ИИ.

Поскольку позиции ссылок хорошо заметны, Google придется обращать внимание на особо надежные источники. Здесь также важную роль может сыграть EEAT.

Опыт и знания автора, подача которых в новой перспективной ленте должны сыграть важную роль, считает Google, что предполагает отсылку к двойной Е в EEAT.

Будущие поиски продуктов или решений могут выглядеть так:

Стремитесь к тому, чтобы ваши продукты и решения были включены в тематически релевантные ответы, генерируемые ИИ, используя соответствующие источники, выбранные в качестве обучающих данных для LLM.

Это единственный способ создать необходимые совпадения продукта или компании с темой/группой продуктов.

Это также превращает вас в авторитетный бренд с солидной репутацией алгоритмов.

Роль управления цифровыми авторитетами

Создание бренда и репутации изначально является задачей бренд-менеджмента, маркетинга и PR — в основном, помимо классического SEO.

Однако ответственные за бренды редко задумываются о влиянии своих усилий на создание алгоритмически измеримых сигналов.

Во многих компаниях SEO и бренд-менеджмент далеки друг от друга и не часто взаимодействуют друг с другом. Таким образом, существует пробел, который бренд-менеджерам и специалистам по поисковой оптимизации в большинстве компаний еще предстоит закрыть. Я считаю, что управление цифровыми авторитетами — это ответ.

Управление цифровыми авторитетами включает SEO и брендинг и отвечает за создание цифрового бренда для улучшения видимости в поисковых системах и генеративных приложениях вывода, управляемых искусственным интеллектом.

Цифровой авторитетный менеджер планирует и продвигает усилия по генерации алгоритмически измеримых сигналов о лидерстве в теме и позиционировании бренда. Кроме того, эта роль отвечает за согласованность сигналов и цифровых настроений в компании.

Вот некоторые подходы к задачам цифрового авторитетного менеджера:

• Позиционирование авторов или компаний как экспертов.
• Организация узнаваемого в цифровом формате тематического тура.
• Обеспечение согласованности описаний авторов и компаний в интернет-СМИ.
• Получение и контроль ссылок с авторитетных СМИ.
• Разработка маркетинговых и PR-кампаний, влияющих на поиск брендов/
• Определение ресурсов, используемых (Google) для обучения LLM.
• Управление сигналами, связанными с настроениями, такими как рейтинги.
• Контроль онлайн-образцов, связанных с брендом.
• Управление отношениями с влиятельными лицами и маркетинг влияния.
• Закрытие обменов с социальными сетями, SEO, построение ссылок, создание контента, PR, маркетинг и управление брендом.

Переосмысление вашего цифрового брендинга и организационной структуры

Значение создания цифровых брендов возрастает в эпоху генеративного ИИ. Создание цифрового бренда включает в себя генерацию сигналов, которые работают для людей и алгоритмов цифровых привратников, таких как поисковые системы.

Пришло время переосмыслить вашу корпоративную структуру, разрушить разрозненность и работать над созданием организации, ориентированной на пользователя.

Компании, ориентированные на пользователя, строят свою структуру не в соответствии с каналами, а в соответствии с потребностями пользователей. Они также идут в ногу с технологическими разработками.

Дисциплины интерфейса, такие как управление цифровыми полномочиями, становятся все более важными для создания мостов между отделами и обеспечения проницаемости разрозненных хранилищ.