Управление цифровой авторитетностью – новая дисциплина в эпоху SGE и E-E-A-T

С появлением больших языковых моделей (LLM) преобладающим становится контент, который массово генерируется с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В связи с этим растет риск распространения недостоверной информации.

В этой перспективе, для поисковых систем все более важное значение приобретает идентификация надежных и авторитетных источников и отсеивание прочих. Такая эволюция SEO требует новых задач, навыков и ролей.

В данной статье рассмотрена новая потенциальная маркетинговая дисциплина под названием «Управление авторитетностью» и роль E-E-A-T в новой поисковой среде Google Search Generative Experience (SGE).

Проверка качества поиска в Google: влияние и роль E-E-A-T

Уже невозможно игнорировать огромное влияние E-E-A-T на современный поиск в Google. В эпоху процветания дезинформации и массового производства похожего контента с помощью ИИ, все большее значение приобретает общий авторитет и доверие к автору.

Ниже кратко изложены возможные области влияния E-E-A-T в поиске Google:

Ранжирование в классическом поиске Google

Благодаря публикации обновлений ядра Google (Google Core Updates), уже с 2018 года была подтверждена важность E-E-A-T как фактора ранжирования.

Показ в Рекомендациях Google(Google Discover) и в Новостях(Google News)

Согласно Google, E-E-A-T является одним из трех наиболее важных факторов показа контента  в Google News и Discover.

Система Google Поиска для определения полезного контента (Helpful Content System)

Согласно документации Helpful Content System E-E-A-T играет важную роль:

“Чтобы размещать на первых позициях по-настоящему качественные материалы, наша система автоматического ранжирования учитывает много разных факторов. Сначала алгоритмы Google Поиска находят соответствующие запросу пользователя материалы, а затем выбирают из них самые полезные, которые получают приоритет. Для этого алгоритмы анализируют контент сайта и ищут информацию, которая в наибольшей степени отвечает требованиям к опыту, компетентности, авторитетности и достоверности (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness – E-E-A-T).”

Показ расширенных сниппетов – отзывы со звездами, FAQ, карусели и др.

Несмотря на корректно внедренные структурированные данные в контент, расширенные результаты (расширенные сниппеты) далеко не всегда показываются Google. По моему мнению, должен существовать некий общий фактор у сайтов, который позволит отображать или не отображать расширенные сниппеты в зависимости от тематики. E-E-A-T был бы подходящим стандартом для выбора страниц, которые будут показываться в виде расширенных результатов.

Индексирование

Одной из серьезных проблем для современного Google является экономичное сканирование и индексирование URL-адресов и контента. В эпоху, когда контент массово генерируется с помощью ИИ, эта проблема возрастает в геометрической прогрессии.

Гэри Ийеш – аналитик команды Google Поиска недавно отметил в подкасте Search Off the Record (О поиске. Конфиденциально), что в будущем будет индексироваться пропорционально меньше контента и что владельцам веб-сайтов следует уделять больше внимания качеству контента, чтобы он попал в индекс.
E-E-A-T может быть способом для исключения целых областей веб-сайта из индексации без сканирования каждого URL-адреса.

E-E-A-T как мета-фактор уровня компетенции автора

Говоря о E-E-A-T, часто пишут, что оптимизировать следует документ, однако забывают, что помимо основного контента (ОК) речь идет в первую очередь об оценке автора или создателя контента. Я называю их «сущностью источника информации» (source entities).

В руководстве по оценке качества поиска Google четко указано, что в рейтинге качества страницы основное внимание следует уделять репутации веб-сайта и создателя контента.

Репутацию можно использовать аналогично доверию, на котором базируется E-E-A-T.
Следует различать “сущности источника информации” (издатель или автор) и веб-сайт (домен).

Под веб-сайтами следует понимать цифровое представление “сущностей источников информации”, тесно связанных друг с другом. Оценка веб-сайта, сущности источника информации или создателя контента в концепции E-E-A-T происходит в основном на метауровне.

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

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

Данные Off-page о “сущности источника информации” обычно представлены на странице «О нас» и в комментариях к основному контенту страницы. Речь идет об оценке последовательной и качественной общей картины сущности источника информации или создателя контента.

В своей статье “14 ways Google may evaluate E-A-T,” («14 способов, с помощью которых Google оценивает E-A-T» я определил более 14 измеримых сигналов, которые могут играть роль в E-E-A-T.

Google неоднократно акцентировал внимание на том, что E-E-A-T не является прямым фактором ранжирования и что единого показателя E-E-A-T не существует. Скорее, E-E-A-T представляет собой сочетание факторов, которые формируют общую картину опыта, компетентности, авторитетности и достоверности контента и сущности источника информации.
E-E-A-T можно рассматривать как классификатор качества, который после оценки документа дает контенту бонус при ранжировании в результатах поиска. Данный бонус выше для тематик YMYL по сравнению с другими тематиками и поисковыми запросами.

Процесс возможного ранжирования в Google, включающий E-E-A-T

Веб-сайты можно разделить по уровню качества, как описано в патенте Google «Вектор представления веб-сайтов для создания результатов поиска и классификации веб-сайтов».
В зависимости от уровня качества сайта бонус в ранжировании может изменяться.

Как мы видим, создание репутации, авторитета и доверия – показатели, измеримые Google, играют все более важную роль в рейтинге Google.

В статье «Как Google может идентифицировать и оценивать авторов с помощью E-E-A-T» я более подробно объясняю, как Google может оценивать “сущность источника информации” на этом мета-уровне.

Возможная роль E-E-A-T в приложениях основанных на генеративном ИИ, подобных Bard

LLM, такие как GPT, BARD или PaLM, учатся на данных из выбранных источников. Этот процесс происходит в рамках понимания естественного языка.

Мы наблюдали результаты на основе LLM в ChatGPT и увидим еще больше в будущем в блоке «моментальных снимков на основе ИИ» (AI ​​snapshots) и в диалоговом режиме Google SGE.

Пример «моментального снимка в Google», созданного ИИ, со ссылками на источники материала в правой части страницы.

Для максимальной достоверности обучающих данных поставщики приложений на основе генеративного ИИ должны убедиться, что базовый корпус данных поступает из надежных источников.

Google также может использовать концепцию E-E-A-T для отбора этих источников и предоставления доступа только к тем, которые принадлежат к определенному классу качества.
Это позволит Google обновить корпус данных для обучения LLM в больших масштабах. Факты из Knowledge Graph можно использовать для проверки фактов.

Согласно Google, блоки ссылок на скриншоте связаны с ответом сгенерированным ИИ по тематике запроса. Поскольку расположение ссылок хорошо видно, Google должен выделять прежде всего надежные источники. Здесь также важную роль может сыграть Е-Е-А-Т.

Сгенерированный ИИ ответ на запрос пользователя длиной в несколько абзацев, включая ссылки на сайты, предназначенные для подтверждения представленной информации (справа).

Согласно Google в показе в этой новой перспективной ленте должны сыграть важную роль Опыт и Экспертиза автора (the author’s experience and expertise, E-E), важные аспекты E-E-A-T.

https://twitter.com/searchliaison/status/1658150965709615107

Будущий Поиск продуктов или решений может выглядеть так:

Стремитесь к тому, чтобы ваши продукты и решения попали в тематически релевантные ответы, генерируемые ИИ, используя релевантные 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 для поисковых алгоритмов.

Зачем нужно управлять цифровой авторитетностью?

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

Однако специалисты, ответственные за развитие бренда, 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 еще предстоит закрыть бренд-менеджерам и специалистам по поисковой оптимизации в большинстве компаний. Я считаю, что решением стало бы “управление цифровой авторитетностью”.

Управление цифровой авторитетностью включает и SEO и брендинг и отвечает за создание цифрового бренда для улучшения видимости в поисковых системах и в приложениях основанных на генеративном искусственном интеллекте.

Менеджер по цифровой авторитетности планирует и продвигает усилия по генерации алгоритмически измеримых сигналов о лидерстве в тематике и позиционировании бренда. Кроме того, он отвечает за согласованность цифровых сигналов и настроений вокруг компании.

Вот некоторые подходы к задачам менеджера по цифровой авторитетности:

• Позиционирование авторов или компаний как экспертов.
• Организация узнаваемых в цифровом формате тематических экскурсий.
• Обеспечение согласованности описаний авторов и компаний в интернет-СМИ.
• Получение и контроль ссылок из авторитетных СМИ
• Разработка маркетинговых и PR-кампаний, влияющих на поиск брендов
• Нахождение ресурсов, используемых (Google) для обучения LLM.
• Управление сигналами, связанными с настроениями – рейтингами.
• Контроль онлайн-событий, связанных с брендом.
• Управление отношениями с влиятельными лицами.
  

Переосмысление 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 свою корпоративную структуру, разрушить разрозненность и поработать 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.

Новые смежные дисциплины, такие как управление цифровой авторитетностью, становятся более важными для установления связей между отдельными замкнутыми дисциплинами.

Перевод статьи Олафа Коппа – Authority management: A new discipline in the era of SGE and E-E-A-T

Перевод статьи прорецензирован Еленой Журбой