Panda

Panda 4.0 si daunele sale

Multi din industria cautarii au fost prinsi cu garda jos de lansarea lui Panda 4.0. A devenit o cunostinta comuna ca Panda a fost esential introdus in algoritm, de cateva ori pe luna, o reimprospatare pronuntata a fost o surpriza. In timp ce impactul parea redus, avand in vedere ca a coencis cu alte lansari, incluzand actualizarea payday loans si o potentiala sanctionare manuala pe Ebay, au fost victime notabile ale update-ului Panda 4.0, ce a inclus site-uri majore de lansare a presei. Mai multe site-uri din domeniul SEO au verificat, o pierdere profunda a traficului pe site-urile majore de lansare a presei, urmand update-ul Panda 4.0. In timp ce nu putem fi siguri ca Google nu a realizat o multime de actiuni manuale simultane sau poate aceste site-uri au fost afectate de update-ul de algoritm payday loans, Panda ramane concluzia pentru cea mai buna explicatie a pierderii sale de trafic.

Asa ca, ce s-a intamplat defapt ? Putem spune de ce site-urile cu comunicate de presa au fost aparent izolate? Sunt atat de rele? Si de ce sunt deosebit de sensibile pentru algoritmul Panda? Pentru a raspunde la aceasta intrebari, trebuie sa stim ce este algoritmul Panda.

Algoritmul Panda

Algoritmul Panda a fost o schimbare drastica in metodologia Google pentru a se adresa anumitor probleme de calitate a cautarii. Folosind masini patentate de invatare a tehnicii, Google a folosit analizatori reali, umani, pentru a determina calitatea unui set mostra de site-ri. Exemple din intrebarile care le-au fost adresate le gasim mai jos :

  1. Ai incredere in informatia prezentata in acest articol?
  2. Acest articol este scris de un expert sau de un entuziast ce stie mai multe despre subiect, sau este mai superficial in natura?
  3. Acest site are articole duplicat, ce se suprapun, redundante pe acelasi subiect sau subiecte similare cu variatii diferite de cuvinte cheie?
  4. Ai fi dispus sa oferi informatiile cardului tau de credit acestui site?
  5. Are acest articol erori de scris, stilistice sau reale?
  6. Sunt subiectele conduse de interesul autentic a cititorilor site-ului, sau site-ul generaza continut incercand sa ghiceasca ce s-ar clasa bine in motoarele de cautare?
  7. Acest articol furnizeaza continut original sau informatii, rapoarte originale, cercetari originale sau analize originale?
  8. Aceasta pagina furnizeaza valoare substantiala cand este comparat cu rezultatele cautarilor altor pagini?
  9. Cat de mult control al calitatii este realizat asupra continutului?
  10. Acest articol descrie ambele parti ale povestii?
  11. Acest site are autoritatea recunoscuta asupra subiectului?
  12. Acest continut este produs in masa sau externalizat catre un numar mare de creatori, sau impartit pe o retea mare de site-uri, in asa fel incat paginile individuale sau site-urile nu primesc atat de multa atentie sau grija?
  13. A fost articolul editat bine, sau pare neingrijit si produs in viteza?
  14. Pentru o cautare ce are legatura cu sanatatea, ai avea incredere in informatiile de pe acest site?
  15. Ai recunoaste acest site ca o sursa autoritara cand ii este mentionat numele?
  16. Acest articol furnizeaza o descriere completa sau cuprinzatoare despre subiect?
  17. Acest articol contine o analiza eficienta sau informatii interesante care sunt peste evident?
  18. Este acest tip de pagina pe care l-ai vrea in bookmark, l-ai distribui cu un prieten sau l-ai recomanda?
  19. Are acest articol o cantitate excesiva de reclame care te distrag sau se amesteca cu continutul principal?
  20. Te-ai astepta sa vezi acest articol printat intr-o revista, enciclopedie sau o carte?
  21. Sunt articolele scurte, nesubstantiale sau le lipsesc anumite lucruri?
  22. Sunt paginile produse cu grija mare si atentie la detalii impotriva atentiei mai scazuta la detalii?
  23. Utilizatorii se vor plange cand vor vedea paginile de pe site?

De indata ce Google avea aceste raspunsuri de la utilizatorii reali, au construit o lista de variabile care ar prezice potential aceste raspunsuri si aplicate la masinile de invatat tehnici pentru a construi un model de prezicerea a performantei slabe asupra acestor intrebari. Acest filtru a fost cunoscut ca si algoritmul Panda.

Leave a Reply