Как попасть в перечень ответов Bard. Исследование
Bard – экспериментальный чат-бот от Google. Единственное отличие от всеми приглянувшегося ChatGPT – это то, что Bard получает информацию напрямую из веба.
Ах так Bard обрисовывает себя:
архиве.
Для сопоставления мы задали тот же вопросец Google. Он дает нам «featured snippet» с выделенным предложением с сайта NASA Space Place:
Ежели мы зайдем в эту статью, то увидим ответ прямо сначала статьи с таковой же подписью «The Short Answer»:
Ответ Google на вопросец «Почему небо голубое?» и то, что сгенерировал Bard, различаются друг от друга. Желая Bard, как и Google, употреблял информацию с сайта NASA Space Place для генерации третьего драфта:
Другие источники, которые собрал Bard для драфтов, тоже есть в поисковой выдаче. Но они находятся еще ниже NASA Space Place:
К примеру, Bard считает сайт Space.com наиболее влиятельным, потому что ставит его на 1-ое место в источниках. При всем этом поиск Google никак не выделяет информацию с этого сайта.
Источник
Мы решили проанализировать, на каком месте в выдаче находится сайт Numerade. Оказалось, что по главному запросу «Почему небо голубое?» этого сайта нет даже в топ-50.
ESPN
The Sun Polygon World Soccer TalkРелевантным источником для ответа на наш запрос о чемпионате мира по футболу является лишь ESPN. Откуда взялись другие источники?
The Sun дает статью с анализом видео из TikTok. В этом видео создатель заявляет, что прибыл из грядущего и знает четкий счет и фаворита World Cup 2026.
А Polygon и World Soccer Talk вообщем не упоминают 2026 год в собственных статьях.
Какой можнож сделать вывод?Bard употребляет перечень влиятельных страничек для каждой темы в качестве источников. Какая там будет информация и будет ли она релевантна, его особо не тревожит. Догадка подтвердилась.
Ссылка на таблицу (вкладка «World Cup»)
Мы узрели, что чем выше характеристики Keywords (Ahrefs) , Organic traffic (Ahrefs) , Domain Rating (DR) и Backlinks у сайта, тем он влиятельнее для Bard. Чат-бот расставил сайты в собственном перечне от бОльших характеристик к наименьшим.
Domain age (years) , Ref. domains, Pages in Google не влияют на авторитетность для Bard. В таблице можнож узреть разброс этих характеристик меж сайтами: нет тенденции к увеличению или убавлению.
Опосля этого мы решили проанализировать не сами сайты, а конкретные странички:
Ссылка на таблицу (вкладка «World Cup»)
Чем больше показатель Backlinks, тем наиболее влиятельнее сайт для Bard. И у нас появилось предположение:
Характеристики сайта главнее характеристик конкретных страниц
Перечень страничек для ссылочного анализа №2. Crypto price prediction
Артем предложил проанализировать сайты, которые Bard считает влиятельными в теме прогнозов цен криптовалют:
- CoinMarketCap
- DigitalCoinPrice
- PricePrediction
- Wallet Investor
- Longforecast
- Gov Capital
- TradingBeasts
- CryptoNewsZ
- The Economic Times
- Forbes
Сайты, которые Bard отметил при запросе «XRP price prediction»:
- Wallet Investor
- DigitalCoinPrice
- PricePrediction
Ссылка на таблицу (вкладка «Crypto price prediction»)
Как мы теснее разговаривали ранее, Bard пропустил CoinMarketCap, потому что не отыскал пригодные странички в этом источнике. Ежели оценить другие сайты, можнож узреть, что они также размещены по показателям Keywords (Ahrefs) , Organic traffic (Ahrefs) , Domain Rating (DR) и Backlinks (от бОльшего к наименьшему) .
Не считая этих характеристик, на этот разов Ref. domains и Pages in Google тоже попали под закономерность. У влиятельных, по воззрению Bard, страничек эти характеристики выше.
Показатель Domain Age сильно различается от сайта к сайту. Потому он не связан с авторитетностью в очах Bard.
www.space.com/why-is-the-sky-blue
www.brainly.in/question/25962202 www.scijinks.gov/blue-sky/?В 3-ем драфте:
Вторую версию мы пропустили, потому что Bard не указал источник.
Как в анализе выше, мы сформировали перечень из 4 страничек для анализа:
- Space.com
- Brainly.in
- Scijinks.gov
- NASA Space Place
Мы расположили эти сайты в порядке поисковой выдачи, и вот, что вышло:
Ссылка на таблицу (вкладка «Sky»)
Явный фаворит – NASA Space Place, но лишь по одному показателю – Domain Rating (DR) . По остальным показателям сайт уступает Space.com
Сайт Brainly.in веско превосходит сайт Space.com по большинству характеристик, но уступает ему в DR. Это натолкнуло нас на мысль, что необходимо наиболее глубоко проанализировать ссылочную массу конкретных страничек.
Ссылка на таблицу (вкладка «Sky (source) »)
1-ое, что мы нашли – связь первого места в выдаче Google с выбором источников Bard. Ведь сайт NASA Space Place в обоих вариантах был в «featured snippet».
Но как Bard будет избирать пригодный источник посреди идиентично влиятельных страничек?Так у нас появилось новое предположение:
ВР - Ежели источники имеют идиентично высочайшие характеристики, Бард воспринимает во внимание характеристики конкретной странички сайта, на которой находится подходящая ему информация.
Занимательные вопросцы для бизнеса
Мы решили спросить у Bard о «Pepe coin price».
Этот запрос не предполагает прогнозов и догадок, а основывается на фактических данных. Но Bard выдал нам перечень влиятельных страничек, схожих на источники инфы для ответа на запрос «XRP price prediction».
В этот разов Bard сгенерировал великий текст с кликабельными изображениями, которые водят к источникам. Мы узрели, что CoinMarketCap лидирует в перечне, и к тому же является релевантным источником благодаря чему запросу.
Тот же сайт получил «featured snippet» от Google при запросе «Pepe coin price»:
На 3-ем месте в выдаче находится Binance. Стоимость, которая указана в сниппете этого сайта, совпадает с ценой Сrypto.com и ценой в ответе Bard. Быстрее всего, чат-бот употреблял данные непосредственно с Binance.
Мы провели очередной анализ, как делали это ранее, и сходу узрели, что характеристики Binance еще выше характеристик CoinMarketCap.
Binance:
CoinMarketCap:
Решающими факторами для Bard стали знакомые нам характеристики – DR и Backlinks.
Текстовый анализ выдачи и ответов Bard
Мы решили проверить, какие ответы сгенерирует Bard, ежели запросы будут схожими по смыслу, но различными по форме. Эта мысль возникла опосля того, как мы получили различные ответы, перефразировав пару разов запрос «Почему небо голубое?».
?«Why do I have 5 fingers on my hand?»
?«Why do we have 5 fingers?»
Ответы на наши запросы различаются структурой и подачей мат-ла. Быстрее всего, это зависит от самих запросов. 1-ый запрос схож на запрос малыша, потому ответ вышел проще. 2-ой запрос – запрос взрослого, и ответ написан еще труднее и детальнее. Наверняка, Бард еще пробует понять, кто непосредственно определяет запрос.
Ежели вбить эти запросы в Google, сайты в выдаче и «featured snippet» будут различаться:
?«Why do I have 5 fingers on my hand?»
?«Why do we have 5 fingers?»
Позже мы проанализировали эти же запросы в Surfer SEO, где сравниваются ключевые фразы страничек из топа поисковой выдачи Google. Сервис подсвечивает значимость тех или других характеристик зеленоватым цветом, демонстрируя закономерности (прямую или обратную связь от конкретного фактора, к примеру, длина Title) . В данном случае, сервис отметил значимость наружных ссылок.
Сервис показал прямую связь с внедрением слов «do», «have», «why» в доли body. Эти слова почаще употребляются на сайтах из топ-10, от 89 до 75 разов. На сайтах со 2-ой и последующих страничек выдачи эти слова встречаются 65-55 разов.
Анализ веса и частоты потребления слов в ответе Bard, контенте на страничке по запросу «Why do we have 5 fingers?» и «featured snippet» не показал никаких связей.
Мы проанализировали запрос «Pepe coin price» с поддержкою Surfer SEO:
Тут видна обратная связь меж частотой потребления слов «pepe», «coin», «price». Сайты на первой страничке выдачи употребляют эти слова реже, чем сайты на 2-ой и последующих страничках.
Также видна ровная связь с четким вхождением запроса «Pepe coin price» в теле страничек. Странички из топ-10 употребляют эту фразу 1 разов, а следующие странички идут на увеличение, упоминая 2 и наиболее разов.
Bard в собственном ответе не употребил прямое вхождение, он употреблял обратный порядок слов – «price of Pepe Coin».
В выдаче Google мы также узрели упоминание монеты Memetic на нескольких страничках:
Эти странички упоминают, что монета Pepe имеет Memetic происхождение. Слово «Memetic» встречается на страничках чрезвычайно нередко. Но Bard ни разу его не употреблял. Это навело нас на мысль о том, что Bard фокусировался на главной страничке цены монеты, но не на ее Memetic версии.
Для сопоставления мы провели текстовый анализ контента со странички Binance и ответа от Bard. Главной ключ «price Pepe» имеет фактически однообразный процент вхождения в обоих текстах.
Результаты текстового анализа контента со странички CoinMarketCap различаются от Binance и Bard. Главной запрос «Pepe price» упоминается три раза, а процент вхождения сочиняет 0,2% против 0,9% у Binance и 1% у Bard:
Отталкиваясь от этих данных, Артем выдвинул предположение:
Bard основывает ответы на результатах анализа главного и самого влиятельного источника, плотности вхождений и количестве ключевых запросов на страничке.
Также мы узрели, что в ответе Bard указано, где можнож приобрести монету Pepe. Эта информация содержится на страничке CoinMarketCap, но отсутствует на Binance.
Мы решили провести анализ TF-IDF ответа Bard и текстов со страничек Binance и CoinMarketCap.
Bard (doc 1) и Binance (doc 2) имеют недалёкие характеристики Term Count. Их характеристики TFxIDF для слов «price» и «Pepe» тоже чрезвычайно недалеки. Но CoinMarketCap (doc 3) имеет схожие с Bard результаты по вхождению слова «Coin».
У нас появилось последующее предположение:
Bard брал абзац с местами покупки со странички CoinMarketCap, потому что этот сайт для него тоже влиятельный. Ежели CoinMarketCap уделяет внимание данной инфы, означает, в сгенерированном ответе она тоже обязана быть.
Можнож ли накрутить характеристики DR/Backlinks, чтоб живо и дешево попасть в перечень влиятельных страничек Bard?
В качестве подопытного мы избрали сайт Thefashionisto. Почему?Этот сайт достаточно живо набрал ссылочную массу и сильно прирастил собственный DR с декабря 2020 года по август 2021 года.
В момент анализа его характеристики были последующими:
У сайта много высококачественных ссылок с трастовых ресурсов, к примеру, с Википедии.
В процесс анализа мы нашли, что показатель поднялся за счет мусора наружными ссылками, а размещения происходили на форумах и заброшенных площадках.
Пример с Pingback
При всем этом у сайта есть хорошие ключевые запросы, по которым он ранжируется. К примеру, по запросу «mens 70s fashion»:
Но когда мы выслали этот запрос Bard, он употреблял наиболее влиятельные и большие сайты:
Выбранные источники превосходят Thefashionisto по показателям DR и Backlinks. Но накрутка характеристик не даст желанного эффекта, потому что способы Google работают лучше, чем сервисы анализа наружных ссылок.
Спам редиректными или прямыми ссылками на собственный сайт поможет одурачить сервисы, к примеру, Ahrefs и, вероятно, заработать на собственном сайте. Но эти способы не посодействуют стать влиятельным сайтом для Bard. И о попадании в перечень источников при формировании ответа в поисковой выдаче тоже можнож пренебрегать.
Вывод
Google в очередной разов доказал значимость ссылочного профиля не совсем лишь для поисковой выдачи, но и для AI.
Делайте высококачественный и нужный для юзеров контент.
Желаете засветиться в ответе Bard?Улучшайте и наращивайте высококачественный ссылочный профиль. В этом вам поможет неповторимый и высококачественный контент.
Ответ Bard может состоять из прямых цитат с указанием источников. Сгенерированный чат-ботом ответ основывается на общем текстовом анализе слов и их процентном соотношении в текстах на сайтах из топ-10.
Чтоб прирастить шансы попадания в перечень страничек, на базе которых приготовляется ответ Bard:
- Развивайте собственный ссылочный профиль, уделяя особенное внимание DR и Backlinks.
- Не накручивайте характеристики сайта.
- Когда войдете в топ-5 фаворитов по какому-либо запросу, начните проводить постоянные анализы текстов на страничках на предмет количественного и процентного вхождения ключевиков. Для этого используйте TF-IDF. Ориентируйтесь на иные сайты в топе (необыкновенно на тех, кто выше) и приближайтесь к их показателям вхождений.
- Экспериментируйте с показателями TF-IDF отдельных слов ключевого запроса.
Комментариев 0