Патент Google на "показатель прироста информации" был выдан в июне 2022 года. Я считаю, что не случайно последовало несколько обновлений алгоритма, включая обновление полезного контента.

Является ли оценка прироста информации ключевым способом для Google расставить приоритеты в отношении ценного контента, который является «оригинальным, высококачественным, ориентированным на людей контентом, демонстрирующим качества E-E-A-T»?

Моя гипотеза: да. Вот почему.

Что такое оценка получения информации?

Показатель прироста информации – это, по сути, показатель того, насколько ваш контент уникален по сравнению с остальной частью корпуса. Здесь корпусом будут все потенциальные документы, которые Google анализирует при ранжировании по конкретному поисковому запросу.

В патенте большинство сценариев, приведенных для расчета показателей получения информации, выполняются после последующих запросов или просмотров документов и просмотров результатов поиска. Это процесс обучения, специфичный для человека и/или темы, которую он ищет.

Покойный Билл Славски написал техническое описание этого процесса, когда патент еще находился на рассмотрении в 2020 году. 

Одна из интересных вещей, которые я вижу в патентном языке, заключается в следующем: 

Google предоставляет возможность алгоритмического расчета показателей получения информации и их применения в качестве обучающих данных в моделях машинного обучения.

Необходимость в первом наборе документов для расчета показателя прироста информации может стать устаревшей в будущем: 

«[i]В некоторых реализациях данные из каждого из документов второго набора документов могут применяться в модели машинного обучения в качестве входных данных».

Как получение информации влияет на ранжирование в поиске?

С точки зрения реального мира это означает, что Google:

Имеет способ рассчитать, насколько ваш контент уникален по сравнению с остальным контентом в этой тематической области.

Имеет показатель для активного продвижения или понижения содержания на основе этого уровня различия или сходства.

Показатель прироста информации указывает на новый элемент алгоритма, ориентированный на контент, созданный искусственным интеллектом, и новые фермы контента.

Следовательно, содержание может быть понижено, если ему не хватает уникальности, даже если оно состоит из разных слов, расположенных по-разному.

Контент небоскреба может быть частью этого целевого понижения.

Оценка получения информации и система полезного контента подталкивают к инновациям там, где в настоящее время есть море «идеально оптимизированного» контента.

Read More