Оптимизация под Google Discover: запись и тезисы вебинара Джона...

Оптимизация под Google Discover: запись и тезисы вебинара Джона Шехата (основатель и CEO NewzDash)

— Google Discover имеет 2 млрд активных пользователей, а способность генерировать повторный трафик делает его еще более захватывающим

— когда пользователи взаимодействуют с вашим контентом, Discover продвигает еще больше ваших историй в их ленты

— алгоритм Discover'а фокусируется на сочетании сущностей, тем и интересов пользователя, которые получены из взаимодействия пользователя с экосистемой Google, включая Chrome и YouTube

— Knowledge Graph и Topic Layer используются для понимания связей между сущностями и темами с течением времени, что позволяет предоставлять пользователям ленту, которая развивается вместе с их предпочтениями.

Основные критерии соответствия требованиям Discover:

— новизна контента и отсутствие дублирования

— соблюдение политик в отношении контента

— соответствие требованиям SafeSearch

— как минимум одно большое изображение шириной не менее 1200 пикселей (используйте большие, яркие изображения с соотношением 16:9; избегайте логотипов или стоковых изображений, которые могут снизить вовлеченность)

— удобство для мобильных устройств

— четкие сигналы EEAT: даты, имена авторов и информация о них

— актуальность: хотя в разделе Discover может появляться вечнозеленый контент, предпочтение обычно отдается актуальному и трендовому контенту.

Песочница

Если ваш контент соответствует критериям, он переходит в фазу «песочницы», где Google дополнительно оценивает его перед выпуском в Discover. Эта фаза включает два ключевых процесса:

1) классификация контента с помощью обработки естественного языка (NLP), чтобы определить сущности (людей, организации, места) и темы (категории), которые он охватывает. Это помогает понять контекст и релевантность вашего контента по отношению к интересам пользователя

2) сбор данных об аудитории: Google оценивает, есть ли у вашего контента достаточный интерес аудитории и общественный резонанс. Это делается путем анализа данных пользователей Chrome и активности в социальных сетях, связанных с вашим URL. Этот шаг помогает определить потенциальный охват и вовлеченность вашего контента.

Сопоставление интересов

Последний шаг — сопоставление интересов, когда Google связывает классификацию вашего контента (сущности и темы) с пользователями, которые проявили интерес к похожему контенту. Так происходит персонализация лент Discover. Ваш контент будет отображаться в лентах пользователей, чьи интересы совпадают с сущностями и темами, указанными в вашей статье.

— при анализе эффективности Discover сосредоточьтесь на показах, а не на кликах

— используйте «смежный с трендами» контент, чтобы быть на волне популярных тем

— заголовки, которые вызывают любопытство, не будучи кликбейтом, как правило, работают хорошо. Заголовки должны выполнять обещание и не вводить пользователей в заблуждение.

Источник новости https://t.me/notjohnmu/1609...