Траст и TrustRank сайта — как заслужить доверие Google?

Какую роль играют трастовые метрики при ранжировании? Разбираемся с помощью Билла Славски, который регулярно отслеживает патенты Google и подмечает главное в механике работы поисковой системы.

Недавно патент, посвященный трасту и ранжированию, обновился, и это хороший повод по-новому взглянуть на показатели «доверия». Но для начала вспомним как это работало в прошлом.

Первое, что приходит на ум Биллу — руководство для асессоров Google. В нём оценщикам рекомендуют обращать внимание на экспертность, авторитетность и надёжность сайта («expertise, authority, and trust» или «E-A-T»).

7.2.1 Самый низкий E-A-T

Одни из главных критериев для PQ («качество страницы») — экспертность автора контента, авторитетность и надёжность страницы. Они экстремально важны для достижения цели страницы сайта.

Если E-A-T достаточно низкий, то пользователи не могут или не должны пользоваться контентом сайта. Особенно это касается YMYL-страниц (Your Life Your Money — ресурсы, которые могут затрагивают здоровье или финансы пользователей).

Ещё одна метрика, которую можно отнести к «доверию» — обновленный PageRank, который Билл также отыскал в патентах Google.

В нём речь идёт о ранжировании документов на основе того, насколько «близко» страница-акцептор находится к seed-сайту, то есть донору с высокими показатели E-A-T.

Google берёт набор страниц, которые могут ранжироваться по запросу (причём этот набор страниц связан перелинковкой) и набор seed-страниц (надёжных страниц-доноров, которые ссылаются на первый пул документов). Далее система вычисляет «длину» по ссылкам — ищет кратчайшие расстояния от авторитетных «сидов» до целевых страниц и на основе этих «длин» присваивает рейтинг. Чем короче расстояние, тем выше рейтинг.

На рисунке ниже должно быть понятнее. Не пугайтесь его запутанности. Сверху расположился «набор сидов» (доноров с высоким E-A-T), снизу – набор потенциально релевантных страниц. Все они связаны ссылками, длина которых рассчитывается также с учётом свойств страниц.

Yahoo использует отдалённо напоминающую метрику TrustRank, но подход кардинально отличается и направлен на поиск спамных ссылок. В итоге показатель определяет вероятность того, насколько документ не является спамным. Похоже на PR, только задом-наперёд.

В каком-то смысле за траст отвечал и канувший в лету тИЦ Яндекса, а теперь авторитетность сайта отчасти показывает ИКС (отчасти, потому что метрика позиционируется как более комплексная и должна демонстрировать качество ресурса в целом).

Были и другие способы, которыми Google пытался определять доверие к сайту. Например, уже закрытый проект Sidewiki — расширение, которое позволяло пользователям оставлять отзывы о веб-сайтах.

В 2015 году Google представил официальный документ об алгоритме KBT, то есть в «доверии, основанном на фактах» (knowledge-based trust). В основе показателя — достоверность информации на сайте. С помощью Big Data, Google сравнивает факты, размещенные на сайте, с собственной базой знаний и использует полученное значение «достоверности», как фактор ранжирования.

Более того, показатели KBT и PR не коррелируют, что лишь осложняет алгоритм ранжирования, но и повышает его качество.

Вполне вероятны случаи, когда у страницы высокий PageRank, но проверка на достоверность фактов (KBT) даёт плохой результат и это негативно повлияет на позицию в выдаче.

Надёжность алгоритма Google проверяли на сайтах, публикующих сплетни о знаменитостях. 14 из 15 самых популярных рассматриваемых ресурсов имели довольно высокий PR, а вот KBT был ниже 50% — очень низкий показатель достоверности. На то они и сплетни.

Траст и система пользовательского поиска (CSE)

Проблема в том, что для разных пользователей релевантными могут быть разные результаты выдачи. Интент и информационные потребности зависят от множества факторов и экстраполировать условия для двух с виду похожих запросов довольно сложно.

Поэтому Google придумал систему пользовательского поиска (CSE) — возможность кастомизировать поисковую систему по ряду параметров и помечать сайты, которым вы доверяете. По-видимому, в рунете она не очень популярна, в отличии от ранжирования в Яндексе.

Но интересно другое.

Судя по обновленному патенту, данные из системы пользовательского поиска могут подтягиваться в обычную выдачу. То есть, возможно, используется агрегированный показатель траста, учитывающий число «закладок» и «пометок» из индивидуальных поисковиков пользователей.

Другими словами, если кто-то пользуется CSE и отмечает в нём какой-либо сайт, как заслуживающий доверия, это способно добавить ресурсу +1 к «карме ранжирования».

Берём на заметку

Google активно борется за качество поисковой выдачи, а PageRank, E-A-T и KBT играют в ранжировании не последнюю роль. Несмотря, на некоторую неопределенность этих метрик, мы можем сделать вывод — важны качественные ссылки, достоверность фактов, подробный и экспертный контент.

Но основное — довольные пользователи. Поведенческие факторы + ваш авторитет в их глазах и желание ссылаться на вас. Задача сложная, но оно того стоит. Всем доверия и удачи!