Update de algoritm Google Hummingbird » Ghid complet

Ce este update-ul Google Hummingbird

Hummingbird update Google a fost lansat ca e revizie a algoritmului Google de bază, spre deosebire de update-urile anterioare Panda și Penguin. Deși impresia despre Hummingbird a fost aceea că foarte multe elemente deja existente au rămas neschimbate, algoritmul a semnalat nevoia utilizatorilor de a primi cele mai relevante informații în momentul căutărilor pe Google, astfel că actualizarea a vizat tocmai acest aspect.

Anunțat de Google în septembrie 2013, algoritmul Hummingbird intrase deja în vigoare cu o lună înainte; acest algoritm nu părea să aibă impact negativ asupra website-urilor, ci o influență pozitivă asupra cunoștințelor Google, însă, cu toate acestea, cei din comunitatea SEO au afirmat că efectele s-au resimțit asupra rezultatelor Google în ceea ce privește căutările locale. 

 

Rescrierea algoritmului de bază Google

Hummingbird, algoritm Google, a înlocuit vechiul algoritm atât de repede, încât nu a fost observată schimbarea. Această actualizare a reprezentat, de fapt, rescrierea algoritmului de bază al lui Google; în timp ce algoritmii Panda și Penguin au fost suplimente ale vechiului algoritm, venind cu un plus algoritmului de bază, Hummingbird a fost gândit ca un nou cod, rescris complet, scopul fiind acela de a oferi utilizatorilor o și mai bună concordanță între ceea ce căutau și rezultatele oferite de Google. Pentru a înțelege mai bine rescrierea algoritmului de bază, putem lua drept exemplu o mașină: construită în urmă cu 50 de ani, ar putea să mai aibă un motor încă funcțional, însă acestuia îi lipsesc o mulțime de elemente, el neadaptându-se la condițiile din prezent, astfel că înlocuirea lui ar fi cea mai bună soluție.

Odată cu lansarea, algoritmul Hummingbird a afectat 90% din căutările Google.

 

De ce se numește Hummingbird

Motivul pentru care algoritmul a fost denumit Hummingbird (pasărea colibri) este rapiditatea și precizia cu care acționează algoritmul. 

 

Cum funcționează algoritmul Hummingbird?

Google a început să recunoască sinonimele cu mult timp înainte de lansarea algoritmului Hummingbird, mai exact în anul 2001. Nevoia lui Google era aceea de a recunoaște contextul căutărilor într-o manieră mai rapidă și mai precisă, aspect care a venit odată cu lansarea acestui algoritm. Scopul lui Hummingbird nu era acela de a  marca website-urile ca fiind negative și de a le scoate din clasament, ci de a oferi rezultate nuanțate, bazate mai mult pe contextul cuvintelor cheie și nu pe potrivirea exactă a cuvintelor cheie cu rezultatele.

 

Hummingbird, căutarea semantică & NLP

Elementul de bază al algoritmului Hummingbird este conceptul de semantică, care presupune îmbunătățirea rezultatelor oferite, Google ținând cont de intenția de căutare a utilizatorului și nu de șirul de cuvinte cheie pe care acesta îl scrie în motorul de căutare.

 

Practica NLP, care face posibilă înțelegerea sensului cuvintelor cu scopul de a genera informații, a deschis calea către căutarea semantică pe Google.

 

Presupus patent Google Hummingbird – Google US Patent 8,538,984
Titlu: Synonym identification based on co-occurring terms
Autori: Abhijit A. Mahabal, Takahiro Nakajima, Zachary A. Garrett, & Kenji Inoue
Data: Septembrie 2013

 

Google utilizează NLP în următoarele situații:

• Interpretarea solicitărilor de căutare;
• Clasificarea rezultatelor oferite după subiectul documentului și scopul acestuia;
• Analiza informațiilor din documente, căutările solicitate și postările din social media;
• Generarea de răspunsuri pentru căutările vocale;
• Interpretarea conținutului audio și video;
• Extinderea graficului de cunoștințe (knowledge graph).
  

Conceptul de semantică se concentrează pe sensul cuvintelor și al frazelor, în timp ce NLP are focusul pe interpretarea modului de comunicare.

 

Ce aduce diferit update-ul de algoritm Google Hummingbird 

Bill Slawski, director al SEO Research, a scris despre un brevet care descrie acțiunile pe care algoritmul Hummingbird se spune că le îndeplinește, în special în ceea ce privește utilizarea NLP în căutările Google.

Datorită algoritmului Hummingbird, interogările de căutare au fost rescrise prin tehnici de extindere a rezultatelor, tocmai pentru a oferi utilizatorilor informații relevante intereselor lor; spre exemplu, cinci căutări diferite, dar care au același înțeles, pot fi grupate într-o singură căutare, deoarece se folosesc cuvinte cheie sinonime, pe care Google le recunoaște.

Noutatea cu care a venit algoritmul Hummingbird a fost modificarea la nivelul potrivirii cuvintelor cheie cu rezultatele oferite; dacă până la dezvoltarea algoritmului, Google oferea rezultate strict pe baza cuvintelor cheie, odată cu Hummingbird, rezultatele oferite aveau în vedere interesele pe care utilizatorul le-ar putea avea odată cu scrierea anumitor cuvinte cheie.

 

Google Hummingbird și optimizarea pentru long tail keywords

Long tail keywords sunt expresiile extrem de specifice, care nu sunt atât de căutate de utilizatori; o mare parte dintre utilizatori consideră că aceste expresii sunt formate din multe cuvinte, însă, de fapt, long tail keywords reprezintă expresiile cheie rar căutate, din punct de vedere SEO. Conform studiilor, căutările de tip long tail, deși nu extrem de frecvente, sunt mai valoroase, tocmai pentru că oferă informațiile exacte de care are nevoie utilizatorul.

Algoritmul Hummingbird a avut efecte profunde asupra modului de redactare al conținutului pe website-uri, deoarece creatorii de conținut și-au dat seama că nu mai este profitabil să se focuseze pe crearea de mii de cuvinte cheie de tip long tail pentru ca Google să includă site-urile în rezultate.

Odată cu lansarea algoritmului Hummingbird, utilizarea cuvintelor cheie de tip long tail în scrierea de conținut pe website-uri nu a mai fost atât de facilă; expresiile trebuiau să fie însoțite de conținut scris de calitate, performanță în social media și utilizarea de backlink-uri într-o manieră corectă. 

 

Google Hummingbird și optimizarea pentru întrebări

Featured snippet, denumită și căsuța de răspunsuri Google sau poziția zero, este zona din pagina Google unde sunt evidențiate fragmente dintr-un website, informațiile fiind prezentate sub formă de text, tabel, listă, videoclip sau imagine. 

Exemplu de position zero pentru o căutare în Română

 

 

Tipuri de răspunsuri afișate de Google

În general, Google răspunde la trei tipuri de întrebări:

1. Răspunsuri directe

De obicei întrebările sau afirmațiile care primesc răspuns direct încep cu: Cine? Ce? Unde? Când? sau chiar top, best și, rareori, De ce?; aceste tipuri de întrebări sau afirmații presupun de cele mai multe ori răspunsuri scurte și concise.

2. Răspunsuri scurte

Întrebările cu răspunsuri scurte încep, în general, cu: De ce? și Poate să?; având în vedere contextul, întrebările pot fi formulate și cu: Cine? Ce? Unde? Când?; la această categorie de întrebări se răspunde, adesea, într-un paragraf, răspunsul fiind mai lung decât în cazul răspunsurilor directe.

3. Răspunsuri lungi

De cele mai multe ori răspunsurile lungi sunt oferite în cazul întrebărilor care încep cu: De ce? și Cum?; răspunsurile lungi corespund adesea procedurilor, proceselor, topurilor, care presupun o listă cu mai multe informații.

 

Cum să optimizezi conținutul pentru întrebări?

Înainte de optimizarea conținutului pentru întrebări, trebuie să identifici care sunt întrebările din trending și care este numărul de căutări al acestora; un instrument extrem de util pentru a stabili cuvintele cheie care formează întrebările este Ahrefs Questions. 

 

Pentru a te clasifica în categoria răspunsurilor scurte este nevoie de un limbaj ușor de citit și de înțeles; în această fază, întrebările sunt adresate, de cele mai multe ori, de utilizatori care sunt la începutul călătoriei într-un anumit domeniu, astfel că au nevoie de răspunsuri scurte, concise și simple. Poți integra întrebări în antetul articolelor, urmând ca paragraful de mai jos să fie răspunsul la întrebare. 

 

Clasificarea pentru răspunsurile lungi are nevoie de conținut mai profund și mai complex. Păstrează întrebarea în titlul articolului; răspunsurile oferite pot fi construite sub formă de listă, dacă este vorba de un proces sau un top, sub formă de videoclip sau imagine și sub formă de text, în care, dacă sunt incluse link-uri către surse credibile, posibilitatea ca răspunsul să fie afișat în featured snippet este mai mare.

 

Cum să găsești întrebări relevante pentru conținut?

Primul pas este căutarea relevanței cuvintelor cheie aferente conținutul tău; caută fiecare cuvânt cheie separat pentru a identifica dacă acestea sunt listate în featured snippet Google. Folosește-te de instrumente precum Ahrefs Semrush, Answerthepublic, Alsoasked pentru a identifica popularitatea cuvintelor cheie și probabilitatea ca articolul tău să fie clasat în secțiunea featured snippet.

 

Google Hummingbird și datele structurate (Schema markup)

Site-ul schema.org a fost lansat în iunie, 2011, cu scopul de a oferi suport prin intermediul documentației publicate și a ghidurilor pentru utilizarea datelor structurate, numite microdate. Obiectivul acestui proiect a fost cel de standardizare a etichetelor HTML, astfel încât creatorii de site-uri web să poată crea rezultate relevante și bogate în conținut, afișate sub formă de date infografice vizuale sau tabele infografice, vizibile pe motoarele de căutare.

Website-ul schema.org a devenit cu atât mai important odată cu lansarea Hummingbird, unde nivelul căutărilor semantice și dependența de Knowledge Graph a crescut.

Schema.org a început ca un proiect de colaborarea între Google, Bing, Yahoo! și Yandex; toate aceste motoare de căutare suportă marcajele site-ului schema.org, dar nu și pe cele RDF sau de tip microformat. Google recomandă includerea marcajelor prin schema.org. Poți testa rezultatele relevante ale paginii tale cu instrumentul pus la dispoziție de Google: https://www.google.com/webmasters/tools/richsnippets.

Nu toate schemele de tip markup creează conținut care să fie afișat în pagina Google și care să nu fie încadrat ca fiind descrieri ale paginii. Acest tip de conținut, cunoscut sub denumirea rich snippets, poate fi creat de Google pentru diverse tipuri de conținut: evenimente, concerte, recenzii, aplicații software, rețete de mâncare, videoclipuri; prezența acestor fragmente pe motoarele de căutare duc la un număr mai mare de vizitatori în site-ul web deoarece cresc nivelul de credibilitate al website-ului.

Prin includerea schema.org pe site-ul tău, motoarele de căutare vor înțelege mai bine conținutul pe care îl publici; datorită acestui proiect, Google va putea crea ulterior rich snippets relevante, care vor crește valoarea CTR a site-ului.

De reținut este că Google nu acceptă toate tipurile de date structurate; câteva dintre tipurile de date acceptate pentru care Google creează rich snippets  sunt: articole, cărți, cursuri, recenzii critice, salarii estimative, evenimente, secțiuni de întrebări și răspunsuri, afaceri locale, activități de acasă, cum să faci anumite lucruri, logo-uri, filme, podcast-uri, produse, training-uri, aplicații, rețete, videoclipuri, topuri etc.

Printre motivele care nu permit datelor de tip markup să fie afișate de Google sunt informațiile neactualizate din website, lipsa originalității conținutului, nivelul de experiență scăzut al utilizatorului în momentul căutării, limbajul neprofesional, codificarea incorectă a informațiilor. Pentru o lectură detaliată în utilizarea microdatelor prin intermediul schema.org, accesează https://schema.org/docs/gs.html.

 

Google Hummingbird și căutarea vocală

Actualizarea la algoritmul Hummingbird poate fi privită ca un pas înainte către căutarea vocală; în concurență cu Siri, Google a reușit să integreze cu succes căutarea vocală pe motorul de căutare, fiind capabil să răspundă chiar și la întrebările mai lungi ale utilizatorilor. Procentul căutărilor de pe mobil continuă să crească de la cele scrise la cele de tip vocal, iar includerea conceptului semantic în algoritmul Hummingbird a susținut acest trend al căutărilor vocale în Google.

 

Google Hummingbird și căutarea locală

Inițial, actualizarea la algoritmul Hummingbird nu a fost una de succes în ceea ce privea căutările locale; rezultatele pe care Google le afișa în căsuța de răspunsuri erau superficiale, spre exemplu, în cazul unei simple căutări avocat București, Google nu oferea variante de case de avocatură din București, ci exact casa de avocatură care avea inclus în nume București, ceea ce a dus la utilizarea numelor false de site-urile web, tocmai pentru a fi evidențiate în căsuța de întrebări Google. În cele din urmă, această problemă a fost soluționată, însă a afectat într-o mare măsură SEO la nivel local.  

Odată cu soluționarea erorilor, datorită Hummingbird, rezultatele oferite de Google au un nivel mare de relevanță; o simplă căutarea a cuvântului vremea oferă temperatura resimțită în localitatea din care este făcută căutarea.

 

Site-uri afectate de algoritmul Google Hummingbird

Algoritmul Hummingbird nu a fost introdus pentru a pedepsi site-urile care nu corespundeau standardelor Google; acesta a venit ca o oportunitate de a îmbunătăți optimizarea căutărilor pe motorul de căutare. Actualizarea la acest algoritm a semnalat proprietarilor de site-uri și comunității SEO că scopul lui este de a înțelege intențiile din spatele căutărilor efectuate de utilizatori, luând în considerare și expresiile, nu doar cuvintele cheie exacte, motiv pentru care un număr redus de site-uri a fost afectat de această trecere la actualizarea Hummingbird.

 

Inovații și actualizări post-Hummingbird

26 Septembrie 2013 – Google Hummingbird Update
11 Iunie 2014 – Fast Conversational Search
26 Iunie 2014 – Ok Google
14 Octombrie 2014 – Conversational Search And Planning
26 Octombrie 2015 – Google RankBrain Update
9 Decembrie 2019 – Google BERT Update