Контент: топовые техники SEO-продвижения

Кубик Рубика не может быть одного цвета, так как в данном случае теряется вся логическая необходимость данного предмета. Такой вариант может продаваться только в магазине приколов, и поисковая система способна понять этот момент. А вот апельсины редко бывают фиолетовыми или белыми. Кубик Рубика не имеет вкусовых параметров. Апельсины кислые или сладкие, а еще они – цитрусовые. Таким образом, мы ненадолго погрузились в мозг поисковой системы, которая обзавелась нейронными связями.

В действительности обе поисковые системы шли к этому очень долго и сегодня они по-прежнему развивают технологии, которые позволяют распознавать неочевидный смысл содержания страницы и интента запроса.

Благодаря этому авторам и веб-мастерам была дана возможность оптимизировать свои сайты, используя естественные тексты, а не набор ключевых фраз. С помощью развивающихся талантов авторов или в связи с выходом данных алгоритмов, но тексты в Интернете действительно стали значительно лучше, и мы наконец обрели высокую ценность текстовых материалов в Сети.

Я хотел бы остановиться чуть более подробно на истории внедрения поисковых алгоритмов, так как знание этого в разы повышает профессионализм в сфере контент-маркетинга. Знать историю развития поисковых систем в действительности важно, чтобы понимать, что хотят увидеть представители поисковиков, когда говорят о качественном контенте.

В 2016 году Яндекс анонсировал новый алгоритм и большую статью с развернутым объяснением того, как они стремятся научить поисковую систему определять сложные контекстуальные запросы с длинными хвостами ключевых слов.

Алгоритм был назван «Палех» в честь сказочного существа – жар-птицы, которая имела длинный хвост и часто изображалась на предметах в стиле «палех». Алгоритм «Королёв», который появился через год после «Палеха», можно считать его усовершенствованным вариантом.

Предлагаю уделить внимание технологиям нейронных сетей в рамках поисковых алгоритмов. Например, сегодня поисковые системы уже умеют понимать содержание графического изображения.

Спасибо нейронным сетям!

И несмотря на то что они пока научились делать это в узкоспециализированных направлениях, тем не менее это значительный прорыв в технологиях поиска, и на основе этого можно предположить, что данная технология будет внедряться все больше и больше. Например, поисковые системы с легкостью определяют изображения порнографического характера.