曾經有一段時間，SEO 喜歡事後對 Google 演算法猜測。發生了什麼事？

我注意到 Google 搜尋副總裁Hyung-Jin Kim在 2022 年 11 月的SMX Next上發表的強調評論至今在SEO社群中並未引起太多討論。

他說（我的重點）：

「EAT 是我們如何評價單一網站的模板。我們對每個查詢和每個結果都執行此操作。它滲透到我們所做的每一件事中。他補充說：「EAT 是我們指標的核心部分。」

EAT 以及隨後的EEAT一直是 SEO 討論的話題。大多數人很快就表示他們不屬於任何谷歌排名系統。谷歌發言人也證實了這些說法。它們是傳達給品質評估人員的品質概念，品質評估人員的報告用於確認排名系統正在向 SERP 提供最佳結果。評估者會獲得一份搜尋品質評估者指南。

我在大約五個論壇和聊天群組中分享了 SMX Next 報價。每個都有數百到數千的潛在觀眾。我專注於第二句話，即 EAT 是 Google 指標的核心部分。

如果它不是排名系統的一部分，如何將其應用於「每個查詢和每個結果」？

我認為這必須是SERP 交付後完成的品質保證流程。過程可能如下：

• 人工智慧流程會檢視索引中每一頁的專業知識、權威性和可信度證據。也許他們現在已經增加了經驗。
• 該評估是在對該網站以及引用該網站或連結到該網站的其他網站進行爬網期間持續進行的。
• 每個因素都有一個數字分數，該分數可以隨著每次爬行而變化。
• SERP 的每個元素（片段、輪播圖像和 URL 結果）都會有這樣的分數。相對於其下方以及連續滾動中的後續“頁面”上的結果，該值應該具有較高的值。
• SERP 結果顯然是由單獨的排名系統選擇的，因此我推測 EEAT 可以作為事後的品質檢查。
• 因此，它不會減慢 SERP 的交付速度。如果發現不利趨勢，則會對其進行詳細分析並修改排名系統，或調整 EEAT 因素。

我可能完全偏離了主題，但解釋谷歌研究人員的話並不是本文的重點。

在數百名可能注意到我的討論邀請的 SEO 中，大約有五名做出了嚴肅的回應。他們是老朋友了，我和他們三個也看過很多次。其他反應包括冷幽默、諷刺或對谷歌所說的任何內容表示懷疑。然後是蟋蟀。

SEO 的好奇心走向何方？

令我震驚的是，即使我最近試圖提出這個話題，谷歌員工的一個不尋常的聲明也沒有引起後續討論。

傳說中的 SEO 猜測「200 個排名因素」的好奇心怎麼了？不只一位作者會對 SEO 社群進行民意調查，以查找主要排名因素並對其進行排名。我們喜歡將自己的觀察結果加入知識庫。

人們花費了大量的精力和好奇心來使用 Python 建立閃亮的工具，尤其是使用大量的人工智慧。其中一些工作似乎是重新發明輪子。

每天都有關於 SEO 工具的激烈討論。正如行銷人員希望我們相信的那樣，是否有更好的關鍵字研究工具？人工智慧寫作工具真的能讓 SEO 的所有領域受益嗎？

不乏自稱為專家的人透過邀請我們竊取他們的「秘密」來擴大他們的郵件清單。許多錯誤訊息被當作事實傳遞。

我們失去了早期的探索者，他們剖析了每項搜尋引擎專利，並試圖將其與他們對 SERP 的觀察聯繫起來。我懷念 Ted Ulle 和 Bill Slawski 等先驅者，他們會分析演算法更新並嘗試找出避免陷入 Google 網路的可能方法。

更加好奇

SEO 的好奇心並沒有完全消失。以 EEAT 為例，許多人表示這些因素不屬於 Google 排名系統的一部分。對搜尋引擎發言人發布的任何內容抱持健康的懷疑態度是可以的。 

將您的好奇心投入調查。如果結果沒有意義，您可能不想分享。話又說回來，我們剛剛看到賽勒斯·謝潑德 (Cyrus Shepard) 檢查了 50 個網站，尋找網站上發現的功能與 Google 演算法更新贏家和輸家之間的相關性。

謝潑德發現「經驗」是「獲勝者」網站的特徵之一。但 SEO 不是一直在呼應 EEAT 不屬於排名演算法的一部分嗎？

也許不是以直接的方式，但無論什麼演算法著眼於經驗，都會向排名演算法發送正面的訊號。由於產品或地點評論的頁面相對較少，因此將體驗演算法與排名演算法分開是有意義的。

我很榮幸看到一位好奇的 SEO Daniel K. Cheung 建立了一個用於審核頁面的 EEAT 屬性矩陣。到目前為止，他發現有必要為每個屬性賦予一個數值，以便可以顯示某些屬性比其他屬性對頁面產生更大的影響。

例如，屬性可能是作者使用所評論的產品的影片的存在。這可能比同一場景的靜態影像產生更大的影響。谷歌使用的真正方法是否更加細緻並不重要。這種好奇心給了我們測試的想法。

持懷疑態度

您可能會認為 Shepard 的 50 個樣本不夠大。很公平。一個大型 SEO 工具製造商可能會讓他們的爬蟲檢查一百萬個網站，然後告訴我們他們是否同意他的觀點。

不要等待工具公司來進行研究 – 您可以選擇 100 個或更多網站並進行自己的測試。沖洗並重複，直到您準備好宣布您的發現。