Google publicó, en agosto de 2018, la última versión de su guía de evaluación de la calidad de la búsqueda. Una guía de 160 páginas que he condensado aquí en una infografía fácil de entender.
Estas pautas son representativas de lo que los usuarios del motor de búsqueda desean tener como resultados de calidad.
Los webmasters y las agencias pueden asegurarse de que sus páginas web y contenidos obtengan el mejor nivel de calidad posible para optimizar su SEO.
🖼 La infografía sobre la calidad del contenido según las directrices de Google
A tener en cuenta que:
- Una página puede obtener una calificación alta sin reputación, pero lo contrario es imposible (una alta puntuación con una mala reputación).
- Los contenidos de un sitio joven (menos de 2 años) sin reputación no pueden ser considerados de baja calidad, sin embargo, los sitios más antiguos deben tener opiniones.
🧐 Mida la calidad de una página
Utilice esta tabla para identificar los puntos a mejorar en sus contenidos o páginas para obtener una mejor calificación.
Muy bajo | Bajo | Medio | Alto | Muy alto | |
---|---|---|---|---|---|
Objetivo del contenido (la promesa) | Fallado | Fallado | Logrado | Logrado | Logrado |
Reputación | Negativa | Negativa | Positiva | Positiva | Muy positiva |
Tamaño del contenido principal (MC) | Muy corto | Corto | Medio | Largo | Muy largo |
Calidad del contenido principal (Principio de E-A-T) | Calidad baja | Calidad mediocre | Calidad satisfactoria | Buena calidad | Excelente calidad |
Contenido secundario (SC) | Distractor (publicidad abusiva) | Distractor (publicidad abusiva) | Ausente | Útil | Muy útil |
Diseño web | Pobre | Pobre | Pobre | Funcional | Funcional |
Información sobre el sitio web | Ausente | Ausente | Ausente | Presente | Presente |
Es fácil imaginar que los Quality raters tienen una matriz bastante similar para evaluar los contenidos. Los evaluadores de Google leerán el contenido, examinarán la página, las imágenes o intentarán comprar un producto para entender bien el objetivo del sitio web. Cuantos más factores de calidad incluya, más alta será la calificación. Por el contrario, cuanto más incompleto, malicioso o engañoso sea el sitio web, más baja será la calificación. Las páginas promedio son una mezcla de calidades altas y bajas.
¿Cómo leer esta tabla?
Tomemos el ejemplo de una página web con las siguientes características:
- Objetivo del contenido (promesa): Logrado
- Reputación: Muy positiva
- Tamaño del contenido principal: largo
- Calidad del contenido principal: Buena calidad
- Contenido secundario: Útil para el contenido principal
- Diseño web: funcional
- Información sobre el sitio web: ausente
Esta página web será calificada como "Media", incluso si tiene todos los criterios para una calificación "alta o muy alta". La ausencia de una página "acerca de" penaliza su clasificación.
❓ ¿Por qué Google necesita medir la calidad del contenido?
Google ha confirmado que utilizan evaluadores cuando implementan una modificación del algoritmo para evaluar la calidad de los resultados de búsqueda.
Si Google ve en el resultado de estas evaluaciones que el cambio potencial del algoritmo mejora los resultados de la búsqueda, es probable que el cambio en cuestión se transfiera al índice principal del motor de búsqueda.
Pero si los evaluadores asignan una calidad inferior a los resultados actuales, Google intentará ajustar las modificaciones y posiblemente probar una nueva versión o no usarla en absoluto.
🤖 ¿El IA de Google utiliza los datos de los Quality Raters?
Sabemos que Google utiliza el aprendizaje automático en muchos niveles en el motor de búsqueda. Esto incluye Google RankBrain, que es parte del algoritmo y ayuda a Google a clasificar los resultados para el 20% de las consultas diarias que Google nunca ha visto antes.
Cada vez que Google publica nuevas recomendaciones para la evaluación de la calidad, uno podría preguntarse con razón, si el motor de búsqueda integra los resultados de los Quality Raters en su algoritmo de Machine Learning.
Mi opinión sobre el tema es que el tamaño de la muestra, la de los evaluadores, es demasiado pequeña para constituir un conjunto de datos sólidos para la constitución del dataset.
Los conjuntos de datos necesarios para el uso del aprendizaje automático tienden a ser bastante grandes, incluso si hay un número importante de evaluadores de calidad (más de 10.000 en todo el mundo), está lejos del número para la constitución de un conjunto de datos robusto para cumplir la misión del motor de búsqueda.
Fuentes :
- Consulte las directrices para Google Search : https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/fr//insidesearch/howsearchworks/assets/searchqualityevaluatorguidelines.pdf
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