O Google E-A-T é realmente um fator de classificação? – Quadro branco na sexta-feira

Muitos SEOs concordam que mostrar experiência, autoridade e confiabilidade no conteúdo do seu site é importante para uma boa classificação. Mas por que exatamente é isso? É porque o Google E-A-T é um fator de classificação real ou é outra coisa? Neste episódio de sexta-feira no Whiteboard, Cyrus Shepard explora se ele pode ser considerado um verdadeiro fator de classificação, tornando seus objetivos de E-A-T SMART e como comunicar tudo a interessados ​​curiosos.

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Olá fãs do Moz. Bem-vindo a outra edição do Whiteboard Friday, vindo de casa, onde estou de smoking, de smoking, esperando que irradie um pouco de experiência, talvez autoridade, talvez até confiança.

Sim, hoje estamos falando sobre Google E-A-T, experiência, autoridade, confiança, fazendo especificamente a pergunta: “O Google E-A-T é realmente um fator de classificação?”

Agora, surpreendentemente, este é um tópico controverso no mundo do SEO. SEO muito inteligente nos dois lados do debate. Alguns SEOs descartam o E-A-T. Outros o abraçam completamente. Até os Googlers têm opiniões diferentes sobre como se comunicar. Eu quero falar sobre isso hoje não porque é um debate que apenas SEOs se preocupam, mas porque é importante como conversamos com as partes interessadas sobre recomendações de SEO e E-A-T. As partes interessadas são clientes, proprietários de sites, webmasters.

Qualquer pessoa para quem forneça uma recomendação de SEO, como é importante falar sobre essas coisas. Então, eu não quero julgar. Não quero ser a última palavra, não é isso que estou tentando, sobre se o Google E-A-T é um fator de classificação real. Mas quero explorar diferentes pontos de vista. Conversei com dezenas de SEOs, ouvi Googlers, li patentes do Google e descobri que grande parte da discordância não vem do que é o Google EAT, temos uma compreensão muito boa do que o Google EAT realmente faz, mas como definimos os fatores classificação. .

Três maneiras de definir “fatores de classificação”

Descobri que a maneira como definimos os fatores de classificação é dividida em aproximadamente três diferentes escolas de pensamento.

1. Nível 1: diretamente mensurável, afeta diretamente as classificações

Agora, a primeira escola de pensamento, essa é a visão tradicional dos fatores de classificação. As pessoas neste campo dizem que os fatores de classificação são coisas que podem ser medidas diretamente e que afetam diretamente as classificações, ou podem afetar diretamente as classificações.

Estes são sinais com os quais estamos familiarizados, como Intervalo de páginas, URLs, canonização, coisas que podemos ver, medir, influenciar e impactar diretamente no algoritmo do Google. Agora, neste caso, podemos dizer que o Google E-A-T provavelmente não é um fator de classificação nesta definição. Não há pontuação E-A-T. Não existe um algoritmo E-A-T único. Como diz Gary Illyes, do Google, existem milhões de pequenos algoritmos. Portanto, nesta escola ou campo, onde as coisas são diretamente mensuráveis ​​e impactantes, o Google E-A-T não é um fator de classificação.

2. Nível 2: efeitos indiretos modelados ou recompensados

Depois, há uma segunda escola de pensamento, quase a mesma da primeira, que diz que o algoritmo do Google é complexo o suficiente para não conhecermos todas as medidas diretas, e atualmente é um pouco mais útil pensar sobre fatores de classificação em termos do que é modelado ou recompensado, coisas com efeitos possivelmente indiretos.

Agora, isso realmente aconteceu durante os dias do algoritmo Panda em 2012, quando o Google começou a usar muito mais aprendizado de máquina e eventuais redes neurais em seu algoritmo. Para fornecer uma breve visão geral e simplificar demais, o Panda foi um algoritmo projetado para reduzir spam e resultados de baixa qualidade nos resultados de pesquisa do Google.

Para fazer isso, em vez de usar dicas diretamente mensuráveis, eles usaram o aprendizado de máquina. Mais uma vez, para simplificar demais, Britney Muller tem um excelente post sobre aprendizado de máquina. Vou ligá-lo se você estiver interessado. Mas o que eles fizeram foi usar sites que queriam ver mais nos resultados de pesquisa do Google, sites como o New York Times, coisas assim, nas quais, de acordo com certas classificações, como eles acreditavam que o site era bem projetado, você confiaria? Com seu cartão de crédito, ele parece ser atualizado e escrito regularmente pelos autores e colocado em um balde.

Em vez de transmitir ao algoritmo sinais diretos, eles disseram ao programa de aprendizado de máquina: “Encontre-nos mais sites como este. Queremos recompensar esses sites”. Portanto, neste segmento, fatores de classificação são modelados ou recompensados. As pessoas nesta escola de pensamento dizem: “Vamos seguir o que os Googlers buscam, porque sabemos que essas coisas tendem a funcionar”.

Os algoritmos incluídos neste segmento são como Panda, qualidade do site e E-A-T. Nesta escola de pensamento, sim, o E-A-T pode ser considerado um fator de classificação.

3. Nível 3: Qualquer qualidade ou ação, efeitos diretos ou indiretos.

Há ainda uma terceira escola de pensamento que vai além dessas duas, e essa escola de pensamento diz que qualquer qualidade ou ação que possa aumentar a classificação deve ser considerada um fator de classificação, mesmo que o Google não a use em seu algoritmo, direta ou indireta.

Um exemplo disso pode ser ações de mídia social. Sabemos que o Google não usa os recursos compartilhados das redes sociais diretamente em seu algoritmo. Mas apresentar seu conteúdo para um grande número de pessoas pode levar a links e compartilhamento de conteúdo e, finalmente, mais tráfego e classificações à medida que esses sinais diminuem.

Agora, pode parecer um pouco louco pensar que alguém consideraria algo como um fator de classificação se o Google realmente não considerasse um fator de classificação diretamente em seus algoritmos. Mas se você pensar bem, é assim que os cenários de negócios do mundo real funcionam. Se você é o executivo de uma empresa, não se importa necessariamente se o Google a usa diretamente ou não. Você só gosta de ver o resultado final.

Um exemplo poderia ser, além das mídias sociais, taxa de rejeição, cliques longos. Comerciais de televisãoExcelente exemplo. Se você estava em um comercial do Super Bowl e é o CEO de uma empresa da Fortune 500 e sabe que isso levará a classificações e tráfego mais altos, você não se importa necessariamente se é um impacto direto ou indireto.

Essas são as escolas de pensamento, e eu não estou aqui para julgar nenhuma delas. Mas o que eu acho importante é como comunicamos as recomendações às partes interessadas.

Use as metas SMART para comunicar recomendações de SEO às partes interessadas.

Quando fazemos recomendações de SEO em nossas auditorias ou não, o padrão que gosto de usar é que gosto de pensar em termos de objetivos.

Uma estrutura para objetivos que eu gosto de usar é o sistema de estabelecimento de objetivos SMART, o que significa que os objetivos devem ser específico, mensurável, acionável, relevantee com base no tempo. Agora, na visão tradicional dos sinais de classificação, sim, específicos e mensuráveis ​​são ótimos porque estamos usando impactos diretos.

Mas com o E-A-T, os sinais se tornam um pouco mais flexíveis, e é difícil traduzi-los em sinais específicos e mensuráveis, e acho que é por isso que as pessoas neste campo não gostam de considerar o E-A-T como um fator de classificação. Para ilustrar isso, Bill Slawski, especialista em patentes do Google, compartilhou recentemente uma patente que ele achava que poderia estar ou não relacionada ao E-A-T.

Não sabemos se o Google usa ou não. Mas a patente levou vetores de renderização de sites para classificar os sites. Agora isso é uma mordida. Mas basicamente o que isso significa é O objetivo da patente era determinar a experiência real de sites baseados em vetores. Por exemplo, você pode determinar, por meio de aprendizado de máquina e redes neurais, se um site é escrito por especialistas reais, por exemplo, médicos, ou se foi escrito por estudantes de medicina ou leigos ou outra pessoa.

Você pode fazer isso em qualquer tipo de site, seja médico, jurídico, financeiro e classifique sua experiência. Nesse sentido, o que o Google diz é que, se o Google deseja que sites da esfera médica sejam como a Clínica Mayo e sites recompensadores como a Clínica Mayo, isso é realmente difícil de resolver e é quase impossível falsificar com esses tipos de algoritmos sofisticados. Portanto, é muito difícil fornecer recomendações de SEO com base em algo assim.

O que você realmente precisa fazer, se quiser mergulhar, é começar a descobrir onde estão as diferenças entre o site e os sites que estão realmente classificados. Marie Haynes, outra SEO que pensa muito em E-A-T, diz em uma entrevista com Aleyda Solis, com quem eu também vou ligar, é um excelente vídeo.

Obrigado Aleyda por fazer isso. Ela diz que é sobre encontrar as lacunas. Mas vamos voltar para Lily Ray. Eu estou perdendo aqui. Lily Ray é um dos poucos SEOs que realmente fez uma pesquisa E-A-T muito boa comparando sites e vendo quais são algumas das diferenças entre sites que foram recompensados ​​e sites que caíram no ranking. Algumas de suas pesquisas descobriram coisas realmente interessantes.

Por exemplo, nas consultas médicas, os sites perdidos tinham 433% mais CTAs, apelos à ação, geralmente porque estão vendendo alguma coisa, tentando se inscrever, um pouco de intenção mista. Onde sites especializados tinham menos CTAs. Os sites vencedores foram escritos 258% a mais por especialistas reais, em comparação com leigos ou pessoas sem formação superior.

Os sites perdedores tinham 117% menos links de afiliados, e isso poderia ser algo como esse algoritmo no trabalho ou algo assim. Mas começamos a identificar o que é realmente recompensado. Novamente, isso é difícil de corrigir ou falso, mas podemos começar a preencher as lacunas. No entanto, a questão é: como os tornamos específicos, mensuráveis ​​e acionáveis?

Mensurável é especialmente difícil quando falamos de coisas como experiência e autoridade. Felizmente, muitos desses problemas já foram resolvidos quando o Panda foi lançado em 2012. Se você deseja tornar essas coisas mais suaves e suaves mensuráveis ​​e acionáveis, comece a medi-las da mesma maneira que o Google faz, e usando painéis. Pessoas, como os avaliadores de qualidade do Google, milhares de avaliadores de qualidade em todo o mundo veem sites e os classificam.

Essas classificações não são usadas diretamente no algoritmo do Google. Eles são usados ​​para testar o algoritmo. Mas você pode começar a classificar sites em uma determinada escala deliberada. Assim, você pode usar itens como as Diretrizes do avaliador da qualidade ou as perguntas E-A-T postadas pelo Google. É uma lista de perguntas que dizem coisas como: este site foi escrito por um especialista?

Você citaria este site se estivesse escrevendo um artigo acadêmico sobre ele? Perguntas assim. Você recebe um grupo de pessoas, talvez sejam 5 pessoas, 10 pessoas ou mais, e faz essas perguntas sobre o site do seu cliente e o compara com os sites especializados que estão ganhando, e pode começar a ver onde estão as lacunas. Talvez este site tenha apenas 5 em uma escala de 10 que parece ter sido habilmente escrito.

Atribuindo valores a ele e usando painéis de perguntas e pontuação, você pode torná-lo específico, mensurável e acionável – e é assim que você faz. Não vale a pena dar recomendações nebulosas, como melhorar o seu E-A-T. Conheço um consultor de SEO que diz que o E-A-T não faz sentido, e é definitivamente neste campo aqui que os sinais devem ser mensuráveis.

O E-A-T não faz sentido porque pode significar o que você quiser. Se você disser a seus clientes para melhorar o E-A-T, isso pode significar algo, melhorar seus links, escrever um conteúdo melhor, contratar alguns especialistas. Em vez disso, você deve torná-lo mensurável e acionável. Eu acho que não importa em que campo você está, é assim que você quer ir. Tudo bem.

Espero que tenham gostado deste fórum na sexta-feira. Felizmente, isso desencadeia alguma conversa. Se você gostou, compartilhe. Obrigado a todos. Adeus.

Transcrição de vídeo por Speechpad.com

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