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juin 22, 2020

Google E-A-T est-il réellement un facteur de classement? – Tableau blanc vendredi


De nombreux référenceurs s'accordent à dire que faire preuve d'expertise, d'autorité et de fiabilité dans le contenu de votre site est important pour un bon classement. Mais pourquoi est-ce exactement? Est-ce parce que Google E-A-T est un facteur de classement réel, ou est-ce autre chose? Dans cet épisode de Whiteboard Friday, Cyrus Shepard explore s'il peut être considéré comme un véritable facteur de classement, rendant vos objectifs EAT SMART et comment communiquer tout cela à des parties prenantes curieuses.

Cliquez sur l'image du tableau blanc ci-dessus pour ouvrir un haut- version résolution dans un nouvel onglet!

Transcription vidéo

Howdy, Moz fans. Bienvenue à une autre édition de Whiteboard Friday, venant de chez moi où je porte un smoking, portant un smoking dans l'espoir qu'il dégage un peu d'expertise, peut-être d'autorité, peut-être même de confiance.

Oui, nous parlons aujourd'hui de Google E-A-T, expertise, autorité, confiance, posant spécifiquement la question: "Google E-A-T est-il réellement un facteur de classement?"

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Etonnamment, c'est un sujet controversé dans le monde du SEO. Des SEO très intelligents sur des deux côtés du débat. Certains SEO rejettent EAT. D'autres l'acceptent pleinement . Même les googleurs ont des opinions différentes sur la façon dont cela devrait être communiqué. Je veux en parler aujourd'hui non pas parce que c'est un débat qui ne concerne que les référenceurs, mais parce qu'il est important que nous parlions aux parties prenantes des recommandations EAT et SEO. Les parties prenantes étant des clients, propriétaires de sites Web, webmasters.

Quiconque à qui nous donnons une recommandation SEO, comment nous parlons de ces choses est important. Donc je ne veux pas juger. Je ne veux pas être le dernier mot – ce n'est pas ce que je j'essaie de savoir si Google EAT est un facteur de classement réel. Mais je veux explorer les différents points de vue. J'ai parlé à des dizaines de référenceurs, écouté des Googleurs, lu des brevets Google et j'ai constaté qu'une grande partie du désaccord ne venait pas de ce que Google EAT est – nous avons un joli coup Pour comprendre ce que fait réellement Google E-A-T, mais comment définir les facteurs de classement.

Trois façons de définir les «facteurs de classement»

J'ai trouvé que la façon dont nous définissons les facteurs de classement se situe dans environ trois écoles de pensée différentes.

1. Niveau 1: directement mesurable, impact direct sur les classements

Maintenant, la première école de pensée, c'est la vision traditionnelle des facteurs de classement. Les gens de ce camp disent que les facteurs de classement sont des choses qui sont directement mesurables et qui ont un impact direct sur le classement, ou ils peuvent avoir un impact direct sur le classement.

Ce sont des signaux que nous connaissons très bien, comme PageRank URL canonisation des choses que nous pouvons voir et mesurer et influencer et impact direct sur l'algorithme de Google. Maintenant, dans ce cas, nous pouvons dire que Google E-A-T n'est probablement pas un facteur de classement selon cette définition. Il n'y a pas de score E-A-T. Il n'y a pas d'algorithme E-A-T unique. Comme le dit Gary Illyes de Google, c'est des millions de petits algorithmes . Donc, dans cette école ou ce camp, où les choses sont directement mesurables et percutantes, Google E-A-T n'est pas un facteur de classement.

2. Niveau 2: effets indirects modélisés ou récompensés

Ensuite, il y a une deuxième école de pensée, presque égale à la première école de pensée, qui dit que l'algorithme de Google est suffisamment complexe pour que nous ne connaissions pas vraiment toutes les mesures directes, et de nos jours c'est un peu plus utile de penser aux facteurs de classement en fonction de ce qui est modélisé ou récompensé, des choses aux effets éventuellement indirects.

Cela s'est vraiment produit à l'époque de l'algorithme Panda en 2012, lorsque Google a commencé à utiliser beaucoup plus d'apprentissage automatique et d'éventuels réseaux de neurones dans son algorithme. Pour vous donner un bref aperçu et simplifier à l'extrême, Panda était un algorithme conçu pour réduire les résultats de mauvaise qualité et de spam dans les résultats de recherche Google.

Pour ce faire, au lieu d'utiliser des signaux directement mesurables, ils ont plutôt utilisé l'apprentissage automatique. Encore une fois, pour simplifier excessivement, Britney Muller a un excellent article sur l'apprentissage automatique . Je vais y faire un lien si vous êtes intéressé. Mais ce qu'ils ont fait, c'est qu'ils ont pris des sites qu'ils voulaient voir davantage dans les résultats de recherche Google, des sites comme le New York Times, des choses comme ça, qui, selon certaines qualifications, pensaient que le site était bien conçu, feriez-vous confiance avec votre carte de crédit, semble-t-il être mis à jour régulièrement et écrit par les auteurs, et ils les mettent dans un seau.

Au lieu de donner des signaux directs à l'algorithme, ils ont dit au programme d'apprentissage automatique: "Trouvez-nous plus de sites comme celui-ci. Nous voulons récompenser ces sites." Ainsi, dans ce compartiment, les facteurs de classement sont des éléments modélisés ou récompensés. Les gens de cette école de pensée disent: «Allons juste après la même chose que les Googleurs recherchent parce que nous savons que ces choses ont tendance à fonctionner.

Les algorithmes qui tombent dans ce compartiment sont comme Panda, la qualité du site et E-A-T. Dans cette école de pensée, oui, E-A-T peut être considéré comme un facteur de classement.

3. Niveau 3: Toute qualité ou action, effets directs ou indirects

Ensuite, il y a même une troisième école de pensée qui va plus loin que ces deux-là, et cette école de pensée dit que toute qualité ou action qui pourrait augmenter le classement devrait être considérée comme un facteur de classement, même si Google ne le fait pas '' t l'utiliser dans son algorithme, direct ou indirect.

Un exemple de ceci pourrait être les partages des médias sociaux . Nous savons que Google n'utilise pas les partages de médias sociaux directement dans son algorithme. Mais diffuser votre contenu devant un grand nombre de personnes peut entraîner des liens et des partages et, éventuellement, plus de trafic et de classements à mesure que ces signaux descendent.

Maintenant, il peut sembler un peu fou de penser que n'importe qui considérerait quelque chose comme un facteur de classement si Google ne le considérait pas directement comme un facteur de classement directement dans ses algorithmes. Mais si vous y réfléchissez, c'est souvent ainsi que fonctionnent les scénarios commerciaux du monde réel. Si vous êtes le dirigeant d'une entreprise, peu importe que Google l'utilise directement ou non. Vous aimez juste voir le résultat final.

Un exemple pourrait être, en dehors des réseaux sociaux, taux de rebond, de longs clics . Publicités télévisées excellent exemple. Si vous étiez dans une publicité du Super Bowl et que vous êtes le PDG d'une entreprise du Fortune 500 et que vous savez que cela entraînera une augmentation du classement et du trafic, vous ne vous souciez pas nécessairement s'il s'agit d'un impact direct ou indirect.

Voilà donc les écoles de pensée, et je ne suis pas ici pour en juger. Mais ce que je pense est important, c'est la façon dont nous communiquons les recommandations aux parties prenantes.

Utilisez des objectifs SMART pour communiquer les recommandations SEO aux parties prenantes

Lorsque nous donnons des recommandations SEO dans nos audits ou autres, la norme que j'aime utiliser est que j'aime à y penser en termes d'objectifs.

Un cadre pour les objectifs que j'aime utiliser est le système SMART de création d'objectifs, ce qui signifie que les objectifs doivent être spécifiques mesurables actionnables pertinent et basé sur le temps . Maintenant, dans la vision traditionnelle des signaux de classement, oui, spécifiques et mesurables sont excellents car nous utilisons des impacts directs.

Mais avec E-A-T, les signaux deviennent un peu plus squish, et il est difficile de les traduire en signaux spécifiques et mesurables, et je pense que c'est pourquoi les gens de ce camp n'aiment pas considérer E-A-T comme un facteur de classement. Pour illustrer cela, Bill Slawski, l'expert en brevets de Google, a récemment partagé un brevet qui, selon lui, pourrait être lié à l'E-A-T ou pourrait l'être.

Nous ne savons pas si Google l'utilise ou non. Mais le brevet, il a fallu des vecteurs de représentation de sites Web pour classer les sites. Voilà une bouchée. Mais fondamentalement, cela signifie que l'objectif du brevet était de déterminer l'expertise réelle des sites Web basés sur des vecteurs . Par exemple, il pourrait déterminer, grâce à l'apprentissage automatique et aux réseaux de neurones, si un site Web est écrit par de vrais experts, par exemple des médecins, ou s'il a été écrit par des étudiants en médecine, des laïcs ou quelqu'un d'autre.

Il peut le faire pour tout type de site, qu'il soit médical, juridique, financier, et classer son expertise. En ce sens, ce que Google dit, si Google veut que les sites de la sphère médicale ressemblent à la Mayo Clinic et qu'ils récompensent des sites qui ressemblent à la Mayo Clinic, c'est vraiment difficile à réparer, et il est presque impossible de truquer avec ceux-ci types d'algorithmes sophistiqués. Il est donc très difficile de donner des recommandations SEO basées sur quelque chose comme ça.

Ce que vous devez vraiment faire, si vous voulez plonger, c'est commencer à trouver où se trouvent les différences entre votre site et les sites qui se classent réellement. Marie Haynes, une autre SEO qui pense beaucoup à E-A-T, dit-elle dans une interview avec Aleyda Solis, que je vais également relier, c'est une excellente vidéo .

Merci, Aleyda, de l'avoir fait. Elle dit qu'il s'agit de trouver les lacunes. Mais revenons à Lily Ray. Je suis détourné ici. Lily Ray est l'un des rares SEO à avoir fait de très bonnes recherches sur E-A-T en comparant les sites et en voyant quelles sont les différences entre les sites qui ont été récompensés et ceux qui sont tombés dans les classements. Certaines de ses recherches ont trouvé des choses vraiment intéressantes.

Par exemple, pour les requêtes médicales, les sites qui ont perdu avaient 433% de CTA en plus, des appels à l'action, généralement parce qu'ils vendent quelque chose, ils essaient de vous inscrire, un peu de intention mixte. Où les sites d'experts avaient moins de CTA. Les sites gagnants ont été rédigés 258% de plus par de vrais experts que par des laïcs ou des personnes sans diplômes avancés.

Les sites perdants avaient 117% moins de liens d'affiliation, et cela pourrait être quelque chose comme cet algorithme au travail ou quelque chose comme ça. Mais nous commençons à identifier ce qui est réellement récompensé. Encore une fois, c'est difficile à corriger ou à simuler, mais nous pouvons commencer à combler les lacunes. La question est donc de savoir comment les rendre spécifiques, mesurables et exploitables.

Mesurable est particulièrement difficile lorsque nous parlons de choses comme l'expertise et l'autorité. Heureusement, beaucoup de ces problèmes ont déjà été résolus lors de la sortie de Panda en 2012. Si vous voulez rendre ces choses plus nébuleuses et visqueuses mesurables et exploitables, vous devez commencer à les mesurer de la même manière que Google, et c'est en utilisant des panels de personnes, comme les évaluateurs de qualité que Google emploie, des milliers d'évaluateurs de qualité à travers le monde pour consulter les sites et les évaluer.

Ces notes ne sont pas utilisées directement dans l'algorithme de Google. Ils sont utilisés pour trier l'algorithme. Mais vous pouvez commencer à marquer des sites sur une certaine échelle délibérée. Vous pouvez donc utiliser des éléments tels que les directives de l'évaluateur de qualité ou les questions E-A-T publiées par Google . C'est une liste de questions qui disent des choses comme: ce site est-il écrit par un expert?

Pourriez-vous citer ce site si vous écriviez un article académique à ce sujet? Des questions comme ça. Vous obtenez un groupe de personnes – peut-être 5 personnes, 10 personnes ou plus – et vous posez ces questions sur le site de votre client et le comparez aux sites experts qui gagnent, et vous pouvez commencer à voir où sont les lacunes. Peut-être que ce site a seulement obtenu un 5 sur une échelle de 10 qui semble avoir été écrit par des experts.

En lui attribuant des valeurs et en utilisant des panneaux de questions et de notation, vous pouvez le rendre spécifique et mesurable et exploitable, et c'est ainsi que vous le faites. Il n'est pas payant de donner des recommandations nébuleuses, telles que l'amélioration de votre E-A-T. Je connais un consultant SEO qui dit que E-A-T n'a pas de sens, et il est définitivement dans ce camp ici que les signaux doivent être mesurables.

E-A-T n'a pas de sens car il pourrait signifier tout ce que vous voulez. Si vous dites à vos clients d'améliorer E-A-T, vous pourriez avoir du sens, améliorer vos liens, écrire un meilleur contenu, embaucher des experts. Au lieu de cela, vous devez le rendre mesurable, et vous devez le rendre exploitable. Je pense que peu importe dans quel camp vous vous trouvez, c'est comme ça que vous voulez aller. D'accord.

J'espère que vous avez apprécié ce tableau blanc vendredi. Espérons que cela déclenche une conversation. Si cela vous a plu, partagez-le. Merci à tous.

Transcription vidéo par Speechpad.com


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