谷歌是否正在走向连续的“实时”算法？

如果您从事 SEO 的时间很短，那么您很可能熟悉 Google 算法更新。 每隔一段时间，无论我们喜欢与否，谷歌都会按下按钮并更新其算法，这反过来又可以更新我们的排名。 这里的关键词是“按下按钮”。

但是，如果我们正在进入一个更少谷歌按下按钮而更多算法自动“实时”更新排名的世界呢？ 那个世界会是什么样子，谁会受益？

连续实时算法更新是什么意思？

很明显，技术在不断发展，但需要明确的是，这也适用于谷歌的算法。 随着谷歌可用技术的改进，搜索引擎可以做一些事情，比如更好地理解内容和评估网站。 但是，这项技术需要插入到算法中。 换句话说，随着新技术可供谷歌使用或随着当前技术的改进（我们可能将其称为机器学习“变得更聪明”），谷歌为了利用这些进步，需要“让它们成为”它的一部分算法。

以妈妈为例。 谷歌已经开始在算法中使用 MUM 的各个方面。 但是，（在撰写本文时）MUM 尚未完全实施。 随着时间的推移，根据谷歌之前的公告，MUM 几乎肯定会应用于其他算法任务。

当然，一旦谷歌引入新技术或完善其当前功能，它可能会想要重新评估排名。 如果谷歌更擅长理解内容或评估网站质量，难道它不想将这些能力应用到排名中吗？ 当它这样做时，谷歌“按下按钮”并发布算法更新。

因此，假设谷歌当前的机器学习特性之一已经发展。 随着时间的推移，它接受了输入并得到了改进——它“更聪明”，因为没有更好的词了。 谷歌可能会选择将这种改进的机器学习属性“重新引入”到算法中，并相应地重新评估排名的页面。

这些更新是特定的和有目的的。 谷歌正在“按下按钮”。 当谷歌宣布核心更新或产品评论更新甚至垃圾邮件更新时，这一点最为明显。

事实上，也许没有什么比谷歌关于它的说法更能具体化我在这里所说的了。 垃圾邮件更新:

“虽然谷歌检测垃圾搜索的自动化系统一直在运行，但我们偶尔会对它们的工作方式做出显着改进…… 我们会不时地改进该系统，使其更好地发现垃圾邮件，并帮助确保它捕获新型垃圾邮件。”

换句话说，谷歌能够对当前的机器学习属性进行改进并发布更新，以便将此改进应用于排名页面。

如果这个过程是“手动”的（用粗话），那么持续的“实时”更新又是什么呢？ 让我们来看看谷歌的产品评论更新。 Google 的产品评论更新最初于 2021 年 4 月发布，旨在淘汰单薄、无用的产品评论页面，并且（如果我们要说实话）本质上是为了赚取联盟收入。

为此，谷歌正在以特定方式使用机器学习，查看特定标准。 随着更新的每次迭代（例如 2021 年 12 月、2022 年 3 月等），这些机器学习设备都有机会重新校准和改进。 意思是，随着机器“学习”，它们可能会随着时间的推移变得更加有效——这就是机器学习的重点。

在这一点上，我的理论是，随着这些机器学习属性自我完善，排名也会相应波动。 这意味着，谷歌允许机器学习属性“重新校准”并影响排名。 谷歌然后审查和分析，看看这些变化是否符合它的喜好。

我们可能知道这个过程是未经证实的算法更新（郑重声明，我 100% 并不是说​​所有未经证实的更新都是如此）。 这就是为什么我相信在官方算法更新之间存在如此强烈的排名逆转趋势。

很常见的是，SERP 会看到排名波动显着增加，这会影响页面的排名，但随着下一波排名波动（无论是几天后还是几周后），这些排名又回到原来的位置，这是很常见的. 事实上，这个过程可以重复多次。 净效应是给定页面看到排名变化，然后是逆转或一系列逆转。

一系列排名逆转影响了几乎所有排名在第 5 位和第 20 位之间的页面，这与全面的排名波动加剧一致

在我看来，这种趋势是谷歌允许其机器学习属性实时发展或重新校准（或者你喜欢描述它）。 这意味着，没有人在谷歌按下按钮，而是算法正在调整以适应机器学习属性的连续“实时”重新校准。

当我质疑我们是否正在走向“实时”或“连续”算法排名调整时，我指的就是这种动态。

连续实时谷歌算法意味着什么？

所以呢？ 如果谷歌采用连续实时模型会怎么样？ 实际意义是什么？

简而言之，这意味着排名波动将更加稳定。 与其等待谷歌按下算法更新按钮，以便排名作为一种结构受到重大影响，这将成为常态。 该算法将不断“自行”评估页面/网站，并进行调整以更实时地排名。

另一个含义是不必等待下一次更新进行恢复。 虽然不是硬性规定，但如果您受到官方 Google 更新（例如核心更新）的重大影响，您通常不会看到排名恢复发生，直到发布下一版本的更新 – 届时您的页面将评估。 在实时场景中，页面不断被评估，就像链接的方式一样 企鹅4.0 它于 2016 年发布。对我来说，这将是对当前“SERP 生态系统”的重大改变。

我什至会争辩说，在某种程度上，我们已经有了连续的“实时”算法。 事实上，我们至少部分拥有实时谷歌算法是事实。 如前所述，2016 年，Google 发布了 Penguin 4.0，无需等待另一个版本的更新，因为这种特定算法会不断评估页面。

然而，在 Penguin 之外，当我说在某种程度上我们已经拥有连续实时算法时，我的意思是什么？

实时算法调整案例

生态系统中不断发生的“实时”排名调整非常重要，以至于它们完善了波动格局。

每 Semrush 数据 我拉了一下，与 2020 年相比，2021 年反映高级别波动的天数增加了 58%。同样，反映高级别或非常高级别的天数增加了 59%挥发性：

简而言之，反映排名波动水平升高的实例数量显着增加。 在研究了这些趋势并查看了排名模式之后，我相信上述排名反转是原因。 意思是，排名波动增加的实例中有很大一部分来自我认为是机器学习不断“实时”重新校准，从而产生前所未有的排名反转水平。

支持这一点的事实（随着排名波动性的增加）我们没有看到排名变动的剧烈程度增加。 意思是，有更多的排名波动的例子，但波动的程度并没有增加。

事实上，与 2020 年相比，2021 年的平均排名变动幅度有所下降！

为什么？ 同样，我将此归因于机器学习属性的重新校准及其对排名的“实时”影响。 换句话说，我们开始看到更多与谷歌机器学习属性的自然演变相一致的微动。

当机器学习属性随着其摄入量/学习的进步而得到改进时，您不太可能看到排名出现巨大波动。 相反，您会看到排名的改进与机器学习本身的改进相一致。

因此，我们看到的排名变动通常要稳定得多，但不会那么剧烈。

连续实时算法更新的最后一步

虽然发生的大部分排名变动是连续的，因为它不依赖于特定的算法刷新，但我们还没有完全做到这一点。 正如我所提到的，排名波动的大部分是一系列反转的排名位置。 同样，对这些排名模式的更改通常在推出官方 Google 更新（最常见的是官方核心算法更新）之前不会得到巩固。

在不需要“按下按钮”的情况下设置更持久的排名模式之前，我们没有完整的连续或“实时”Google 算法。

但是，我想知道趋势是否没有朝着那个方向发展。 对于初学者来说，Google 的有用内容更新 (HCU) 确实可以实时运行。

每 谷歌:

“我们用于此更新的分类器持续运行，使其能够监控新推出的网站和现有网站。 由于它确定了长期没有返回的无用内容，因此分类将不再适用。”

怎么会这样？ 就像我们在这里一直在说的一样——谷歌允许其机器学习具有自主权，它需要“实时”或谷歌称之为“连续”：

“这个分类器过程是完全自动化的，使用机器学习模型。”

郑重声明，连续并不意味着千变万化。 对于 HCU，有一个合乎逻辑的 恢复前的验证期. 如果我们看到一个“真正的”连续实时算法，这也可能以各种方式应用。 我不想在您对页面进行更改的那一刻透露，如果我们看到“实时”算法，就会有排名响应。

与此同时，随着时间的推移，“传统”官方“一键式”算法更新的影响力越来越小。 在我于 2021 年底进行的一项研究中，我注意到 Semrush 数据表明，自 2018 年的 Medic 更新以来，发布的核心更新的影响力明显减弱。

数据表明，随着时间的推移，谷歌的核心更新总体排名波动较小

随后，这种趋势一直持续。 根据我的 2022 年 9 月核心更新分析，相对于 2022 年 5 月核心更新.

与 2022 年 5 月核心更新相比，2022 年 9 月核心更新期间的排名波动变化要小得多

这是一个双重收敛。 谷歌的核心更新版本似乎总体影响较小（显然，个别网站可能会受到同样严重的猛烈抨击），同时其最新更新（HCU）是连续的。

对我来说，这一切都表明谷歌希望放弃传统的算法更新发布模型，转而采用更连续的结构。 （进一步的证据可能是官方更新的发布方式发生了变化。如果你回顾一下涵盖这些更新的各种渠道，数据会告诉你，随着波动性增加的天数减少，现在的推出速度往往会更慢，而且，再次，总体影响较小）。

问题是，谷歌为什么要采用更连续的实时模型？

为什么连续实时谷歌算法是有益的

实时连续算法？ 为什么谷歌想要那个？ 我认为这很简单。 拥有一个不断刷新排名以奖励适当页面和网站的更新是谷歌的胜利（再次强调，我不是指即时内容修订或优化导致即时排名变化）。

哪个对谷歌的用户更有利？ 对最佳结果的连续更新或可能需要数月才能呈现变化的定期更新？

谷歌在更实时的场景中不断分析和更新的想法对用户来说简直更好。 在官方算法更新的每次新迭代中定期重置排名如何帮助用户寻找最佳结果？

如果一个网站在看到其排名下滑后进行更改以产生一些很棒的内容，而不是等待数月才能获得良好排名，用户可以更快地在 SERP 上访问它，这对用户来说不是更好吗？

持续的算法实施意味着谷歌可以更快地在用户面前获得更好的内容。

它对网站也更好。 您是否真的喜欢实施更改以应对排名下降，然后不得不等待可能数月才能恢复？

此外，只有当谷歌对其理解内容、相关性、权威性等的能力充满信心时，谷歌才会如此严重地依赖机器学习并相信它所做的调整。SEO 和网站所有者应该希望如此。 这意味着谷歌可以更少地依赖次要信号，更直接地依赖主要商品、内容及其相关性、可信度等。

谷歌能够更直接地评估内容、页面和域，这对网络来说是健康的。 它还为利基网站和非大型超级权威网站（想想世界上的亚马逊和 WebMD）打开了大门。

谷歌对内容的更好理解创造了更多的平等。 谷歌转向更实时的模型将是这种更好理解的体现。

一种思考谷歌更新的新方式

连续的实时算法将从本质上改变我们思考谷歌更新的方式。 它会或多或少地使我们现在所知道的跟踪更新基本上过时。 这将改变我们看待 SEO 天气工具的方式，而不是寻找排名波动增加的特定时刻，我们会更加关注长时间内的整体趋势。

基于我们已经讨论过的排名趋势，我认为，在某种程度上，那个时候已经到来了。 我们已经生活在一个排名波动比以往大得多的环境中，并且在某种程度上重新定义了稳定排名在许多情况下的含义。

总而言之，简单地说，接近连续实时算法是谷歌 SERP 有机排名新时代的重要组成部分。

莫迪奥伯斯坦 是 Wix 的 SEO 品牌主管。 可以在推特上找到莫迪 @MordyOberstein.