Официальное название Meenaz Merchant – главный директор ведущей программы AI и Research Bing.
Он просто говорит: руководитель мультимедийной команды.
Первое, что я узнал, это то, что одна и та же команда создает алгоритмы для изображений и видео.
Это означает, что понимание того, как подходить к каждому из них, становится немного проще – у них будет похожий подход и, скорее всего, они увидят аналогичные функции аналогичным образом.
Они также запускают алгоритм поиска камеры (обратный поиск изображений). (К сожалению, у нас не было времени поговорить об этом.)
Что активирует видео и фоторамки?
Намерение.
Очевидно, с очень явным намерением, таким как "images of …" или "videos of …", и с более двусмысленной (так сказать) ясностью "show me a …"
Но также неявно, где пользователь, вероятно, хочет и ожидает изображения или видео в поисковой выдаче, например, кинозвезд.
Они оба появляются в SERPS регулярно?
Продавец упоминает 10% оверлей, где и видео, и изображения релевантны и полезны для удовлетворения намерений пользователя.
Так что в 10% случаев, когда они показывают одно, они также показывают другое.
Судя по выборочным проверкам выдающихся поисковой выдачи, которые я собрал на Kalicube.pro, мне показалось, что в выдаче поисковой выдачи существует тенденция к тому, чтобы «основываться на том или ином».
Купец говорит мне, что это не так.
Я действительно должен был проверить свои данные заранее. Кроссовер довольно обширный.
У хорошей трети брендов, у которых есть изображения в их выдаче, также есть видео, и у хорошей четверти, у которых есть видео, также есть изображения.
Это статистика Google SERP, а не Bing, но они хорошо иллюстрируют удвоение упоминаний продавца.
И эти данные подтверждают то, что сказал Фредерик Дабут во время интервью, которое положило начало этой серии, и что Merchant повторяет.
Некоторые запросы имеют очень сильное скрытое намерение изображений и видео известных людей, особенно в сфере развлечений. Дабут упоминает Бейонсе.
Рейтинг кликов влияет на позицию, где появляются эти богатые элементы
Продавец ясен: со временем, более высокий рейтинг кликов по одному из этих предметов подтолкнет вас к поисковой выдаче.
И, снова глядя на приведенный выше пример Бейонсе, видеоролики над изображениями имеют еще больший смысл.
В пятом эпизоде этой серии Натан Чалмерс из всей команды страниц также утверждает, что поведение пользователя в поисковой выдаче влияет на расположение богатых элементов.
Он также отмечает, что они агрегируют данные и используют машинное обучение вместо применения данных о кликах по запросу или даже по намерению.
Это анализ, который мне действительно нужно сделать по данным SERP бренда.
Мало того, какие богатые элементы присутствуют для брендов и людей, но также какие из них повышаются в рейтинге, то есть они более популярны среди поисковых систем.
Что помогает классифицировать изображения?
Актуальность является наиболее важным фактором.
Продавец говорит: «Релевантность, это правильное изображение для запроса, оно бьет все».
Они действительно хотят разнообразия, но они не будут снижать качество результатов, чтобы распространиться на разные источники.
Если источник предоставляет несколько изображений, которые считаются актуальными, все они будут классифицированы.
Продавец использует пример запроса «Город Сан-Франциско на острове Алькатрас», который очень специфичен.
Если у них есть изображение, которое показывает это представление, это наиболее актуально.
Лучший веб-сайт с лучшим SEO-изображением, который содержит изображение, которое выглядит практически одинаково, но на самом деле взято из другого ракурса, например, изображение города с моста Золотые Ворота не имеет значения и что-то попробует расшифруйте это и отфильтруйте тот результат.
Оценка релевантности зависит от понимания того, что на изображении.
Они используют «традиционные» знаки:
- Alt tag.
- Тег заголовка
- Имя файла
- Я субтитры.
- Содержание вокруг изображения.
Но оказывается, что центральным сигналом актуальности является понимание того, что изображение показывает с помощью анализа машинного обучения.
Прогресс в машинном обучении
Как отмечает Фабрис Канель во второй серии этой серии, прогресс, достигнутый Microsoft (и Google) в области глубокого обучения, является экспоненциальным.
Его алгоритмы улучшаются с экспоненциальной скоростью.
Для изображений, в частности, последние три года были "взлетом".
Способность Бинга понимать контент вокруг изображения, чтобы понять контекст, улучшилась, но также улучшилась его способность анализировать само изображение и понимать контент.
Они начали с легко идентифицируемого набора вещей, для которых у них была масса данных (точно помеченные изображения).
Знаменитые лица, памятники, животные, цветы …
Том Хэнкс, Эйфелева башня, немецкие овчарки и розы будут участвовать в тренинге три года назад.
Они постепенно расширили это до менее помеченных наборов данных и включили идентификацию определенных элементов в изображениях … до такой степени, что теперь они могут быть очень тонкий.
Пример, который использует продавец, заключается в том, чтобы понять, что изображение горизонта – это город.
Но более того: какой конкретный город? (т.е. Сан-Франциско)
И даже более того: изображение получено с определенной точки зрения (то есть, горизонт Сан-Франциско с острова Алькатрас).
Это подчеркивает, насколько хорош этот анализ.
Как пользователи, мы используем эти возможности (и начинаем воспринимать их как должное), но мы, маркетологи, забываем, насколько умны эти машины.
И сделайте еще один шаг: ваша уверенность в том, что вы правильно поняли, возрастает в геометрической прогрессии.
Это означает, что все меньше полагаться на все эти традиционные сигналы.
Alt-теги больше не являются индикатором, которым они когда-то были.
Даже содержимое вокруг изображения может стать излишним, если аппарат уверен, что он правильно определил то, что показывает изображение.
Они анализируют каждое изображение
Я всегда предполагал, что передача изображений через их алгоритмы требует финансовых затрат, а это означает, что деньги будут диктовать, что они не могут анализировать каждое изображение, которое они собирают.
Это не правда
Продавец утверждает, что они анализируют каждое изображение и определяют, что оно отображает.
Это означает, что подсказки, которые вы видите в имени файла, alt-тегах, заголовках, субтитрах и даже в содержимом изображения, являются просто подтверждением того, что машина поняла.
Так что это на самом деле Нет смысла обманывать эти аспекты.
Bing обнаружит трюк и проигнорирует его.
Но хуже доверия.
Взяв в качестве примера alt-теги, Merchant утверждает, что алгоритм узнает, какие сайты заслуживают доверия, и применяет историческое доверие к рейтингу.
И это, кажется, подтверждает опыт, который я испытывал при отправке страниц на своих сайтах в Bing и Google.
И страницы, и изображения индексируются очень и очень быстро (секунды). Другие сайты, которые я пробовал, занимают минуты, часы или даже дни.
Исторически сложившееся доверие кажется здесь важным фактором.
И Торговец предполагает, что построение репутации в течение долгого времени также относится к власти. Они смотрят на многие признаки, чтобы оценить авторитет.
Продавец ориентируется на качественный контент (в данном случае изображения), входящие ссылки и клики из поисковой выдачи.
И это очень хорошо показывает, насколько важен E-A-T. Они смотрят на:
- Опыт (качественный контент).
- Авторитет (поддержка группы сверстников).
- Доверие (оценка аудитории через взаимодействие в поисковой выдаче).
Это имеет смысл.
И авторитет, и доверие переоцениваются при каждом поиске.
Нечто постоянно меняет ваше восприятие того, какие домены являются наиболее доверенными и авторитетными.
Оставаться честным с течением времени имеет решающее значение для вашего будущего успеха.
Боксы с изображениями в основной поисковой выдаче – это просто лучшие результаты для изображения
Продавец говорит о вертикальном изображении и указывает, что он может генерировать столько же результатов, сколько центральные синие ссылки.
Достижение верхней части изображения обеспечивает не только видимость там, но и в центральных поисковой выдаче.
Чтобы увидеть синие ссылки в поисковой выдаче, вам просто нужно расположиться в верхней части изображений для запроса, который отображает поля изображений в центральной поисковой выдаче.
Если запрос очень ориентирован на изображение, верхняя дюжина будет ранжироваться по мере увеличения поля изображения.
Что помогает видео ранжировать?
Знаки похожи на картинки.
Сначала релевантность… но потом популярность, авторитет, доверие, привлекательность (в таком порядке, кажется).
Что запускает видео окно на ядре SERP?
Как и в случае изображений, то, отображается ли видеокадр в центральной SERP, зависит от его соответствия явному или неявному намерению запроса.
Продавец приводит два примера неявных намерений, которые будут запускать видео: новости и развлечения.
Есть ли уклон домена / платформы?
Платформа не так важна, как производство качественных (снова это слово!) Качественных видеороликов, которыми занимается ваша аудитория. Хостинг на YouTube, Twitter, FacebookВимео есть все варианты.
Но подумайте о типе запроса и его вертикали.
Разные платформы доминируют в разных вертикалях.
YouTube является отличным источником инструкций, но новости, как правило, предпочтут BBC или другой новостной сайт.
Первый результат, отличный от YouTube, был примерно 400º!
В запросе в вертикальной / отраслевой нише основные платформы, такие как YouTube или BBC, имеют мало преимуществ.
Власть в этой нише может сыграть важную роль. Таким образом, Bing считает небольшой специализированный веб-сайт идеальным источником видео для очень специфического поискового запроса.
Они будут искать:
- качество (также известный как точный и имеющий достойные стандарты производства).
- власть в этой отрасли (также известный как утверждение группы сверстников).
- доверие Домен разрабатывался годами (a.k.a., предоставляя Bing или Google результаты, полезные для его аудитории: a.k.a. данные SERP).
Опять же, все это выглядит подозрительно, как E-A-T.
Важность E-A-T
По мере написания интервью в серии Bing, чем больше E-A-T выделяется, тем больше я убежден, что E-A-T – это хороший способ приблизиться к созданию и представлению контента для ранжирования.
Посмотрите видео интервью, на котором основана эта статья.
Прочитайте другие статьи в серии Bing
- Как работает рейтинг в Bing – Фредерик Дабут, главный программный директор, босс Bing
- Обнаружение, сканирование, майнинг и индексирование в Bing – Фабрис Канель Старший менеджер программ, Bing
- Как работают вопросы и ответы / Алгоритм избранных фрагментов – Али Альви, старший директор программы по продуктам IA, Bing
- Как работает алгоритм изображения и видео – Meenaz Merchant, старший менеджер, ведущая программа, AI и исследования, Bing
- Как работает алгоритм всей страницы – Натан Чалмерс, руководитель программы, группа по релевантности поиска, Bing
Избранные и размещенные изображения: Véronique Barnard, Kalicube.pro
