Google E-A-T是排名因素吗？

许多SEO都同意，在网站内容中展现专业知识，权威和信誉对排名至关重要。但是，为什么呢？是因为Google E-A-T是实际的排名因素，还是其他原因？今天Tabpear将带大家探索了它是否可以被视为真正的排名因素，使您的E-A-T目标变得明智，以及如何将其传达给好奇的利益相关者。今天我们谈论的是Google E-A-T，专业知识，权威，信任，特别是在问一个问题：“ Google E-A-T实际上是排名因素吗？”

现在令人惊讶的是，这在SEO领域是一个有争议的主题。竞争双方都非常聪明的SEO。一些SEO拒绝E-A-T，而其他人完全拥抱它。甚至Google员工对于如何表达它也有不同的看法。我今天要谈的不是因为这是只有SEO才关心的辩论，而是因为我们与利益相关者讨论E-A-T和SEO建议很重要。利益相关者是客户，网站所有者，网站管理员。关于Google E-A-T是否是实际的排名因素，我不想说到底-这不是我要尝试的。但是我确实想探索不同的观点。我与数十位SEO进行了交谈，听了Google员工的声音，阅读了Google的说明，然后发现很多分歧并非来自Google EAT是什么-我们对Google EAT的实际作用有了很好的理解-而是我们如何定义排名因素。

定义“排名因素”的三种方法

我发现我们如何定义排名因素大致分为三种思想流派。

1. 直接可衡量的直接影响排名

现在是第一个思想流派。该阵营的人们说，排名因素是可以直接测量的东西，它们直接影响排名，或者可以直接影响排名。这些是我们非常熟悉的内容，例如PageRank，URL，规范化，我们可以看到，测量和影响并直接影响Google算法的事物。现在，在这种情况下，我们可以说Google E-A-T可能不是此定义下的排名因素。没有E-A-T分数。没有单一的E-A-T算法。正如Google的Gary Illyes所说，这是数百万个小算法。因此，在这所学校可以直接测量和影响事物的学校或营地中，Google E-A-T并不是排名因素。

2. 模仿或奖励的间接影响

然后有第二个思路，几乎等于第一个思路，它说Google的算法足够复杂，我们真的不知道所有直接测量值，而在如今，考虑排名因素会更有用在建模或奖励方面，具有间接影响的事物。现在确实是在2012年Panda算法时代出现的，当时Google开始在其算法中使用更多的机器学习和最终的神经网络。为了给您一个简短的概述并简化您的工作，Panda是一种算法，旨在减少Google搜索结果中的低质量和垃圾邮件结果。

为此，他们没有使用直接可测量的信号，而是使用了机器学习。同样，为了简化起见，布兰妮·穆勒（Britney Muller）在机器学习方面有出色的文章。但是他们所做的是，他们选择了他们希望在Google搜索结果中看到更多的网站，例如《纽约时报》之类的网站，基于某些限定条件的事情，例如他们认为该网站的设计合理，您相信吗？用您的信用卡刷卡，好像它是定期更新并由作者编写的，然后他们将它们放入了存储桶中。

他们没有给算法直接发出信号，而是告诉机器学习程序，“找到我们这样的更多站点。我们想奖励这些站点。”因此，在这个类别中，排名因素是可以建模或奖励的东西。这个想法的人们说：“让我们去追求Google员工正在追求的相同事情，因为我们知道这些事情会奏效。”属于这一类的算法包括Panda，网站质量和E-A-T。在这个思想流派中，是的，E-A-T可以被视为排名因素。

3. 任何质量或行为，直接或间接的影响

然后还有第三种思路比这两种思想走得更远，并且这种思路说，任何可以提高排名的质量或行为都应视为排名因素，即使Google不在其算法中使用直接或直接间接。例如社交媒体共享。我们知道Google不会直接在其算法中使用社交媒体共享。但是将您的内容展示在众多人面前可能会导致链接和共享，并随着这些信号滚滚而来，最终导致更多的流量和排名。现在看来，如果Google实际上在其算法中没有直接将某事物视为排名因素，便会认为有人会将某事物视为排名因素似乎有些疯狂。但是，如果您考虑一下，这通常是实际业务场景的工作方式。如果您是公司的高管，则不必担心Google是否直接使用它。您就想看到最终结果。

除社交媒体外，跳出率，长点击次数可能是一个例子。电视广告是很好的例子。如果您参加的是超级碗广告，并且是《财富》 500强公司的首席执行官，并且知道这将导致排名和流量的增加，那么您不一定在乎这是直接影响还是间接影响。因此，这些都是思想流派，而我并不是要评判其中的任何一个。但是我认为重要的是我们如何与利益相关者交流建议。Lily Ray是为数不多的SEO之一，他们通过比较网站并查看获得奖励的网站和排名下降的网站，对E-A-T进行了非常出色的研究。她的一些研究发现了一些非常有趣的东西。例如，对于医疗查询，丢失网站的CTA，号召性用语多出433％，通常是因为他们在出售商品，试图与您签约，但意图不一。专家站点的CTAs较少的地方。与非专业人士或没有高级学位的人相比，真正的专家为获胜者撰写的文章多了258％。

丢失的站点的会员链接减少了117％，这可能是这种算法在起作用或类似的结果。但是，我们开始确定实际获得的回报。同样，这很难修复或伪造，但我们可以开始填补空白。因此，问题是，我们如何使这些具体，可测量和可操作？当我们谈论诸如专业知识和权威之类的事情时，可衡量性尤其困难。幸运的是，当Panda在2012年发布时，其中许多问题已经得到解决。如果您想使这些更模糊，更糊涂的东西可测量和可行，就必须开始用Google的方式来衡量它们，那就是利用Google聘用的质量评估人员等专家小组，全球数以千计的质量评估人员对网站进行了评估。

这些评分不会直接在Google的算法中使用。它们用于对算法进行某种测试。但是您可以开始以一定的规模为网站评分。因此，您可以使用诸如“质量评估者指南”或Google发布的E-A-T问题之类的内容。这是一个类似以下问题的问题列表：该网站是否由专家撰写？如果您正在撰写有关此站点的学术论文，您会引用该站点吗？这样的问题。您会遇到一群人-可能是5个人，10个人或更多-然后您问有关客户站点的那些问题，并将其与获胜的专家站点进行比较，然后您可以开始查看差距在哪里。也许这个网站在专家看来是10分的情况下仅获得5分。

通过为其分配值并使用问题和评分面板，您可以使其变得具体，可度量和可行，这就是您的方法。给出含糊不清的建议（例如改善E-A-T）是没有用的。我认识一位SEO顾问，他说E-A-T没有意义，他肯定在这个阵营中，信号应该是可测量的。E-A-T没有意义，因为它可能意味着您想要的任何东西。如果您告诉客户改善E-A-T，则可能意味着您需要去改善链接，编写更好的内容，聘请一些专家等等。相反，您必须使其可测量，并且必须使其可操作。

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