淺談RankBrain演算法、跳出率與SEO排名依據

『搜尋』有時候概念很簡單

SEO,往往就是提供『優質內容』、滿足查詢的人想問的問題、帶給使用者價值,基本上就大功告成了

只要符合這理念,在不同的商業模式中的最終目標是什麼,其實Google不太愛管,也不會因此就把你降排名

舉個例子:就算我今天設計出一個有商用價值的網頁,它的商業目的就是讓大家造訪之後很快跳出、一進入馬上彈出、一讀完立即出站、不要在我這裡久待、趕快去別人家,然後我把這當成我的『KPI、轉換率』,那也是沒問題的

就算這樣的跳出率(Bounce Rate)又高又滿,但只要我的網頁能提供優質的內容、讓Google認為這些資訊足夠相關,適合排進搜尋結果頁面,那也會是完美的SEO操作

RANKBRAIN 演算法在做什麼

儘管我們可能永遠無法完全了解演算法的工作方式,但我們可以肯定地知道:

RankBrain『不是』根據跳出率、平均網頁停留時間作為排名依據

RankBrain演算法就是個『名字很潮』的機器學習項目,它用既有的資料來預測——當你輸入一個沒被查過的字詞時,大家最可能會去點選哪一個選項

RankBrain演算法可說是強力救援了一些傳統演算法面對陌生搜尋時可能會出包的案例,但一般來說,它參考的是幾個月前的資料,而且只參考使用者和『搜尋頁面』互動的數據,而不是點進某個特定網頁裡面的互動數據

所以,有人說什麼RankBrain會看點閱率、跳出率、停留時間會影響排名那些的(像是今天點了第一名麵店瞬間跳出,然後回去第四名麵店逛了很久才出來,第四名麵店排名就提升),基本上都在腦補

Brain
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