Python для SEO 🇺🇦

📢Мастхев-відео від Марка Вільямса-Кука про концептуальні SEO-моделі та «експлойти» Google

Нещодавно Марк Вільямс-Кук та його команда поділилися унікальним досвідом: вони виявили спосіб отримати доступ до внутрішніх даних Google через певний «ендпоінт». Завдяки цьому, дослідникам вдалося зібрати гігантський масив інформації — понад 2 000 властивостей для класифікації запитів та сайтів, а також дані з більш ніж 90 мільйонів пошукових запитів.

👨‍💻Ключові моменти та інсайти:
Консенсус-скоринг: Google аналізує вміст мільйонів сторінок, визначаючи, скільки фрагментів тексту підтверджують чи спростовують загальноприйняту думку. Цей «консенсус-показник» впливає на ранжування за певними запитами.

Класифікація наміру: Для «debunking»-запитів (що спростовують певну ідею) пріоритет надається результатам, які відповідають перевіреному консенсусу. У більш суб’єктивних темах (наприклад, політика) Google свідомо міксує консенсусні, нейтральні та неконсенсусні результати.

YMYL-запити: Для запитів типу «Your Money or Your Life» Google посилює вимоги до точності та надійності, змінюючи ваги алгоритму задля максимально коректної інформації.

Класифікація запитів (RQ): Запити поділяються на 8 семантичних класів. Серед них — короткі фактологічні («так/ні»), які схожі на формат Bing.

Клік-прогнозування: Для кожного органічного результату існує ймовірність кліку. Google формує прогностичну модель на основі цього показника. Цікаво, що навіть зміни в заголовку сторінки можуть впливати на цю ймовірність.

Site Quality Score: Кожний сайт має показник якості (від 0 до 1) на рівні субдомену. Якщо значення нижче 0,4 — сайт не отримує доступу до розширених функцій (featured snippets, People Also Ask тощо). Цей показник залежить від того, як часто користувачі обирають сайт, навіть коли він не перший, як часто бренд згадується в анкорному тексті та як його шукають у комбінації з іншими запитами.

Predictive Model (Painton): Коли немає даних користувачів, Google використовує власну модель (Painton) для прогнозування якості сайту, переводячи контент у числові моделі.

Менша надійність класичних метрик: Традиційні SEO-метрики втрачають актуальність, а якість сайту стає ключовим фактором ранжування.

Це лише короткий огляд. Відео Марка Вільямса-Кука — справжній «must-watch» для тих, хто серйозно цікавиться SEO та прагне зрозуміти логіку Google «зсередини».

Ось відео: https://www.youtube.com/watch?v=_AQ9UDqES80&ab_channel=SearchNorwich

Google робить крок уперед у квантових обчисленнях

Американський технологічний гігант Google представив новий квантовий чип (він вперше перевершив суперкомпьютер і одразу на 10,000,000,000,000,000,000,000,000 років) , який, за даними джерела CNN, потенційно може значно прискорити обробку даних та розв’язання складних математичних задач.
Цей прорив означає, що квантові обчислювальні системи дедалі ближче до практичного використання у сферах, де традиційні суперкомп’ютери вже майже вичерпали свій потенціал.

Що це означає:
1️⃣Прискорений аналіз великих масивів даних (наприклад, для фармацевтики, фінансового сектору, моделювання кліматичних змін).
2️⃣Можливість розв’язувати завдання, які були недоступними або надзвичайно повільними для класичних обчислювальних систем.
3️⃣Стимул для інновацій в галузі штучного інтелекту, криптографії та логістики.
4️⃣Цей крок підтверджує прагнення великих IT-корпорацій якнайшвидше опанувати квантові обчислення та вивести їх на рівень, корисний у повсякденній діяльності компаній та наукових організацій по всьому світу.

Стаття - https://edition.cnn.com/2024/12/09/tech/google-quantum-computing-chip/index.html
Пост в X - https://x.com/sundarpichai/status/1866167429367468422