Ai mezmun ve google: Mukafatlandirma ve filtrler

20 September 2026 7 dəq oxuma Can Çetin

Müəllif:

CRM sistemi

Profilə bax

Ask AI about this page

5 views 5 dəq oxu

AI məzmun aşkarlanması Google ilə bağlı narahatlıqların çoxu yersizdir. Google heç vaxt model tərəfindən yaradılmış mətnin qaydalara zidd olduğunu deməyib. O, dəfələrlə və aydın şəkildə bildirib ki, əsasən reytinqləri manipulyasiya etmək üçün yaradılmış məzmun qaydalara ziddir və istehsal üsulu əsas məsələ deyil. Sistemlərin cavab verməyə çalışdığı sual sözləri kimin yazdığı deyil. Sual, səhifəyə kiminsə ehtiyacı olub-olmamasıdır.

Bu fərq nədən narahat olmalı olduğunuzu dəyişir. Komandalar həftələrlə qaralamaları təsnifat alətlərindən keçirir, cümlələri bir balın müəyyən həddin altına düşməsinə qədər yenidən yazır və sonra hələ də zəif olan, mahiyyətcə qırx rəqib arasında təkrarlanan və heç bir yerdə reytinq qazanmayan bir şey dərc edirlər. Biz bu nümunəni auditlərdə daim görürük. Detektor balı dəyişdi. Başqa heç nə dəyişmədi. Faydalı iş yuxarı axındadır: səhifənin digər səhifələrin bilmədiyi nəyi bildiyinə qərar vermək və bu biliyi qaralamada saxlamaq.

AI Content and Google: What Gets Rewarded, What Gets Filtered — overview

AI məzmun aşkarlanması Google əslində nədən asılıdır

Google-un ictimai mövqeyi ondan ibarətdir ki, o, binar maşın və ya insan hökmü əvəzinə keyfiyyət siqnallarından istifadə edir. Bu, müşahidə etdiklərimizlə uyğundur. Əsas yeniləmədən sonra görünürlüyünü itirən səhifələr nadir hallarda eyni yazı alətini paylaşır. Onlar struktur xüsusiyyətlərini paylaşırlar: orijinal məlumat yoxdur, məhsulun ekran görüntüləri yoxdur, yoxlanıla bilən keçmişi olan adlandırılmış müəllif yoxdur, ayda dörd yazıdan dörd yüzə yüksələn dərc tempi və yeni səhifələrin yalnız bir-birinə bağlandığı daxili keçid qrafiki. Bunların hər hansı biri ilə yaşamaq olar. Birlikdə onlar, səhifələrin mövcud olması üçün səbəblər yarada biləcəyindən daha sürətlə səhifələr istehsal etməyə başlayan bir saytı təsvir edirlər.

Nə mükafatlandırılmağa meyllidir

Hesablarımızda qalan səhifələr kiçik bir xüsusiyyətlər dəstini paylaşır və onların heç biri yazma üsulu ilə bağlı deyil. Onlar modelin bilə bilməyəcəyi bir şeyi ehtiva edir: öz faktura sisteminizdən bir rəqəm, göndərdiyiniz və düzəltdiyiniz bir səhv, bu rüb göründüyü kimi parametrlər panelinin ekran görüntüsü, müştəri zəngindən bir sitat. Onlar haqqında səhifəsi, ünvanı və tarixi olan real bir quruma bağlıdırlar. Onlar fırlanma cədvəli üzrə deyil, əsas faktlar dəyişdikdə yenilənir.

  • Birinci əl sübut: stok illüstrasiya deyil, öz ekran görüntüləriniz, ixracatlarınız, test nəticələriniz və ya müştəri lətifələriniz.
  • Səhifədə qeyd olunan və sayt boyu ardıcıl olan, real peşəkar izi olan adlandırılmış müəllif.
  • Xüsusi əhatə dairəsi: bir suala tam cavab verən səhifə, onuna işarə edən mərkəzi üstələyir.
  • Baxım: görünən düzəliş tarixi orijinal dərc tarixindən daha vacibdir.
  • Həcmdə təmkin: dərc dərəcəsi cavab verə biləcəyiniz orijinal sualların sayı ilə izlənməlidir.

Nə filtrdən keçməyə meyllidir

Ən aydın uğursuzluq rejimi miqyaslı məzmun sui-istifadəsidir və buna düşmək insanların gözlədiyindən daha asandır. Bu, pis niyyət tələb etmir. Komanda bir şablon qurur, onu şəhər adları və ya proqram təminatı müqayisələri cədvəlinə yönəldir və yalnız isimlə fərqlənən bir neçə yüz səhifə yaradır. Hər bir səhifə qrammatik cəhətdən düzgündür. Onların heç biri kimsə o şəhər və ya o müqayisə haqqında nəsə demək istədiyi üçün yazılmayıb. Bunlar qrup kimi filtrdən keçirilir, buna görə də trafik itkisi adətən yamacdan çox uçuruma bənzəyir.

AI Content and Google: What Gets Rewarded, What Gets Filtered — in practice

İkinci uğursuzluq rejimi daha sakitdir: dəqiq, lakin lazımsız. Model sitemap-ın nə olduğuna dair səlahiyyətli bir izahat verə bilər. Artıq bunun üçün reytinqdə olan əlli səhifə də bunu edə bilər. Başqasını dərc etmək indeksə heç nə əlavə etmir və zaman keçdikcə əsasən belə səhifələrdən ibarət olan sayt, reytinqə layiq olan bir neçə səhifəni aşağı çəkən zəif ümumi keyfiyyət siqnalı inkişaf etdirir.

Yoxlamadan sağ çıxan iş axını

Modeldən həqiqətən güclü olduğu yerdə istifadə edin və insanları dəyərin olduğu yerdə saxlayın. Modellər strukturda, artıq formasını bildiyiniz keçidlərin ilk qaralamalarında, ardıcıllıq üçün yenidən yazmaqda, test etmək üçün variasiyalar yaratmaqda və topladığınız araşdırmaları ümumiləşdirməkdə yaxşıdırlar. Onlar hansı iddiaların doğru olduğunu bilməkdə, auditoriyanızın artıq nəyi başa düşdüyünü mühakimə etməkdə və səhifənin mövcud olub-olmamasına qərar verməkdə zəifdirlər. Bu üç qərarı bir insanda saxlayın və AI məzmun aşkarlanması Google sualı idarə etdiyiniz bir risk olmaqdan çıxıb problemə çevrilməyəcək.

Praktik olaraq, bu, brifinqin mahiyyəti daşıması deməkdir. Qaralama yazmazdan əvvəl, səhifənin irəli sürdüyü xüsusi iddianı, onun arxasındakı sübutu, kimin üçün olduğunu və oxucunun sonradan nə edə biləcəyini yazın. Əgər bu dörd sətiri doldura bilmirsinizsə, səhifə hazır deyil və heç bir qaralama onu düzəltməyəcək. Qaralamadan sonra, bir mövzu eksperti dəqiqlik üçün redaktə edir və yalnız özünün bildiyi şeyləri əlavə edir. Həmin redaktə keçidi səhifənin öz yerini qazandığı yerdir.

Dürüst ölçmək

Həcmi artıran nəticələrdən çox, səhifənin dərc olunmağa dəyər olduğunu göstərən nəticələri izləyin. Doxsan günlük pəncərədə hər hansı klik alan indekslənmiş səhifələrin payını izləyin: sağlam saytlarda bu yüksəkdir, miqyas problemi olan saytlarda isə çökmə baş verir. Əgər bir sıra səhifələr bir neçə ay ərzində təəssürat göstərir, lakin klik almırsa, bu, sistemin səhifəni gördüyünü və ona qarşı qərar verdiyini sizə bildirməsidir. Onları budayın və ya yenidən qurun və detektorun nə düşündüyünü soruşmağı dayandırın.

Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası

Əlaqəli xidmət: Süni intellekt optimallaşdırması

Paylaş