Khi Google ngày càng trở nên phức tạp hơn trong các phương thức cho điểm và xếp hạng các trang web, sẽ khó khăn hơn cho giới marketing bắt kịp với các hoạt động SEO tốt nhất. Nhà báo Jayson DeMers khám phá về những gì có thể làm để bắt kịp trong một thế giới mà máy học đang làm chủ.
Việc Google phát hành trí thông minh nhân tạo đã làm nhiều người trong ngành SEO chết lặng. Các chiến thuật tối ưu hóa đã làm việc tốt nhiều năm nhanh chóng trở nên lỗi thời hoặc thay đổi.
Tại sao lại thế? Và liệu có thể tìm được một công thức tối ưu hóa có thể dự đoán như trước đây không? Dưới đây là các thông tin.
Những ngày trước đây của Google
Công cụ tìm kiếm Google trước thời điểm máy học hoạt động theo kiểu đồng nhất. Có nghĩa là khi có thay đổi, họ sẽ thay đổi đồng loại. Các thay đổi lớn và đột ngột, đôi khi là thay đổi cấu trúc, là rất bình thường vào thời điểm trước.
Những gì áp dụng cho kết quả một ngành/một công cụ tìm kiếm áp dụng cho tất cả các kết quả. Điều này không có nghĩa là tất cả các trang web bị ảnh hưởng bởi mọi thay đổi thuật toán. Mỗi thuật toán ảnh hưởng đến một kiểu trang web cụ thể. Trang web về lịch sử thay đổi thuật toán của Moz (https://moz.com/google-algorithm-change) liệt kê cụ thể lịch sử của các cập nhật thuật toán của Google và những kiểu trang web bị ảnh hưởng.
Ngành SEO bắt đầu đã có những người giải mã các cập nhật thuật toán này và xác định những trang web chúng ảnh hưởng (và như thế nào). Các doanh nghiệp thành công và thất bại dựa trên các quyết định dựa trên các thông tin đó, và những ai có khả năng sửa lỗi đủ nhanh là người thắng cuộc. Những ai không thể sẽ học được một bài học khó khăn.
Những bài học này biến thành các “luật” cho mọi người khác, vì sẽ luôn có một sự thật không đổi: các án phạt thuật toán sẽ hư nhau cho mỗi ngành dọc. Nếu đối thủ của bạn bị hạ bởi vì làm gì đó mà Google không thích, thì bạn nên chắc chắn là khi bạn không tiến hành lỗi lầm đó, bạn sẽ ổn. Nhưng các bằng chứng gần đây đang cho thấy rằng điều đó không còn đúng. Máy học đã và đang tiến hành các án phạt này riêng với từng môi trường từ khóa. Giới SEO chuyên nghiệp không còn có những quy luật cố định mà họ có thể sử dụng.
Tiến sĩ Pete Meyers, Nhà khoa học Marketing tại Moz đã lưu ý gần đây: “Google đã tiến xa trong hành trình của họ từ một hướng tiếp cận dựa trên kinh nghiệm đến một hướng tiếp cận máy học, nhưng tại thời điểm 2016 thì vẫn là một khoảng cách dài với việc nhận thức ngôn ngữ con người. Để thực sự có hiệu quả, giới SEO chúng ta vẫn cần hiểu được máy móc suy nghĩ thế nào, và chúng khiếm khuyết với hành vi con người thế nào. Nếu bạn muốn tiến hành nghiên cứu từ khóa thực sự ở ở mức cao, hướng tiếp cận của bạn có thể con người hơn, nhưng quy trình của bạn nên lặp lại hiểu biết của máy móc càng nhiều càng tốt”.
Moz đã có các hướng dẫn và bài viết liên quan đến hiểu biết của thông minh nhân tạo mới nhất của Google trong công cụ tìm kiếm cũng như phát hành công cụ mới nhất của họ, Keyword Explorer, thứ xử lý các thay đổi này.
Google tách riêng các bản cập nhật xếp hạng
Trước khi tôi đi đến việc giải thích mọi việc kỳ lạ đang xảy đến với giới SEO, đầu tiên tôi phải nói đến việc làm thế nào công nghệ cho phép công cụ tìm kiếm của Google vươn được với trạng thái hiện thời của nó.
Chỉ mới gần đây Google đã sở hữu kiểu sức mạnh tính toán để bắt đầu làm cho các bản cập nhật “thời gian thực” trở thành sự thật. Vào 18 tháng Sáu 2010, Google đã cải tiến cấu trúc lập chỉ mục của mình, gọi là “Caffeine”, nó cho phép Google đẩy các bản cập nhật lên chỉ mục tìm kiếm của họ nhanh hơn nhiều so với trước. Giờ thì một trang web có thể xuất bản nội dung mới hoặc cập nhật nội dung và thấy các cập nhật gần như lập tức có trên Google. Nhưng nó làm việc như thế nào?
Trước bản cập nhật Caffeine, Google hoạt động như bất cứ công cụ tìm kiếm nào khác. Họ thu thập và lập chỉ mục dữ liệu, sau đó gửi dữ liệu đã được lập chỉ mục đó qua một trang web có các bộ lọc và thuật toán SPAM lớn sẽ xác định thứ hạng trên trang kết quả Google.
Tuy nhiên sau bản cập nhật Caffeine, việc lựa chọn các nội dung mới có thể đi qua một quy trình chấm điểm ngắn (tạm thời) và đi thẳng đến các kết quả tìm kiếm. Các thứ nhỏ như là một một cập hật cho một thẻ tiêu đề trang hoặc thẻ mô tả meta, hoặc xuất bản một bài báo cho một trang web đã được “hiệu đính” có thể là các ứng cử viên cho quy trình mới này.
Nghe thật tuyệt đúng không? Hóa ra điều này tạo ra một rào cản lớn cho việc thiết lập liên hệ giữa những thứ bạn đã thay đổi trên trang web của mình và thay đổi đó ảnh hưởng đến thứ hạng của bạn thế nào. Việc tách riêng các bản cập nhật với các kết quả tìm kiếm - và quy trình chấm điểm thuật toán cuối cùng - thực sự khiến rất nhiều người làm SEO tin rằng các công tác tối ưu hóa có tác dụng, trong khi thực tế chúng không hề như vậy.
Đây là một dấu hiệu báo trước cho tương lai của Google, tương lai không hoạt động theo kiểu tuần tự. Blog của Google đã thông báo về mô hình Caffeine mới: “Mỗi giây Caffeine xử lý hàng trăm ngàn các trang web song song”.
Từ góc nhìn này, Caffeine đại diện cho một lượng lớn các tín hiệu xếp hạng chính của Google. Chỉ một nhóm SEO tỉ mỉ, cẩn thận tách riêng từng bản cập nhật, giờ mới có thể giải mã được sự tối ưu nào chịu trách nhiệm cho các thay đổi xếp hạng riêng trong môi trường thuật toán song song mới.
Khi tôi tiếp cận với ông ấy để hỏi ý kiến, Marcus Tober, nhà sáng lập và CTO của Searchmetrics nói rằng: “Giờ đây Google xem xét hàng trăm yếu tố xếp hạng. RankBrain sử dụng máy học để kết hợp rất nhiều yếu tố vào một, có nghĩa các yếu tố được cân nhắc khác hau cho mỗi truy vấn. Điều đó có nghĩa rất nhiều khả năng thậm chí các kỹ sư của Google cũng không biết thành phần chính xác của thuật toán phức tạp của họ”.
“Với kỹ thuật học sâu, nó đang phát triển độc lập với sự can thiệp của con người. Khi tìm kiếm phát triển, hướng tiếp cận của chúng tôi đang phát triển với các thay đổi thuật toán của Google. Chúng tôi phân tích các chủ đề, mục đích tìm kiếm và các giai đoạnt rong phễu mua sắm vì chúng tôi cũng đang sử dụng kỹ thuật học sâu trên nền tảng của mình. Chúng tôi nhấn mạnh sự phù hợp nội dung vì Google giờ ưu tiên đáp ứng nhu cầu người dùng”.
Các vòng lặp thử nghiệm riêng rẽ hiện tại rất quan trọng để xác định sự liên quan, vì các thay đổi hàng ngày trên chỉ mục của Google không cần thiết phải gắn với các thay đổi thứ hạng nữa.
Sự chia tách của thuật toán trung tâm
Dường như là chưa đủ, vào cuối năm 2015, Google đã phát hành máy học trong công cụ tìm kiếm của họ, thứ tiếp tục chia tách các thay đổi thứ hạng ra khỏi các cách thông thường mà mọi việc làm làm trước đây.
Chuyên gia kỳ cựu John Rampton báo cáo trên TechCrunch, các thuật toán cốt lõi của Google giờ vận hành độc lập dựa trên những gì đang được tìm kiếm. Điều này có nghĩa những gì hoạt động tốt cho một từ khóa chưa chắc đã hoạt động cho từ khóa khác. Sự chia tách của các thứ hạng tìm kiếm Google đã gây ra một nỗi lo lớn trong ngành về các công cụ thông thường, thứ mà quy định sự tối ưu hóa ngẫu nhiên trên hàng triệu từ khóa, có thể sẽ không vận hành ở mức độ vĩ mô nữa. Giờ đây mục đích của người dùng quyết định thuật toán nào và yếu tố xếp hạng là quan trọng hơn các yếu tố khác trong môi trường cụ thể.
Không nên nhầm điều này với thông báo gần đây rằng sẽ có một chỉ mục riêng rẽ cho Di động và Máy bàn, là một sự phân biệt rõ ràng trong các chỉ mục sẽ được thể hiện. Có nhiều công cụ giúp giới SEO hiểu được vị trí của họ trong các chỉ mục riêng rẽ. Nhưng làm thế nào để giới SEO đối phó với các thuật toán xếp hạng khác nhau ở trong cùng một chỉ mục?
Thách thức đó là việc phân mục và phân tích các thay đổi thuật toán trên một nền tảng từ khóa. Một kỹ thuật để xử lý điều này - và gây được nhiều chú ý - được phát minh bởi cựu sinh viên Carnegie Mellon, Scott Stouffer. Sau khi Google cố gắng tuyển dụng anh ấy, thay vì thế Stouffer quyết định đồng sáng lập một nền tảng SEO được trang bị trí thông minh nhân tạo có tên Market Brew, dựa trên một số bằng sáng chế đã được giải thưởng những năm gần đây.
Stouffer giải thích: “Năm 2016, chúng tôi nhận thấy rằng cuối cùng thì máy học sẽ được triển khai trong quy trình chấm điểm của Google. Khi điều đó xảy ra chúng tôi biết rằng các bộ lọc thuật toán sẽ không còn là một nền cố định cho các quy tắc SEO. Công cụ tìm kiếm sẽ đủ thông minh để điều chỉnh bản thân nó dựa trên máy học mà hoạt động tốt với người dùng trước đây. Vì vậy chúng tôi tạo ra Market Brew, thứ chủ yếu phục vụ cho việc “máy học máy học”.
“Mô hình công cụ tìm kiếm chung của chúng tôi có thể đào tạo chính nó để xuất ra các kết quả rất giống thật. Chúng tôi sau đó sử dụng các mô hình dự đoán theo kiểu “Google Sandbox” để thử nghiệm nhanh A/B (thử nghiệm phân tách) các thay đổi khác nhau tới một trang web, dự đoán nhanh thứ hạng mới trên công cụ tìm kiếm mục tiêu của một thương hiệu”.
Bởi vì các thuật toán của Google làm việc khác nhau với các từ khóa, Stouffer nói rằng không hề có sự phân biệt nữa. Các kết hợp của từ khóa và các thứ như mục đích gười dùng và xác định trước thành công và thất bại xác định làm thế nào Google cân đo các thuật toán cốt lõi khác nhau của họ.
Dự đoán và phân loại các thay đổi thuật toán
Liệu có cách nào để ta, những người làm SEO, có thể hiểu được một cách định lượng các khác biệt/các cân đo thuật toán giữa các từ khóa? Như tôi đã nói từ trước, có nhiều cách để tổng hợp thông tin này sử dụng các công cụ hiện có. Cũng có vài công cụ mới xuất hiện trên thị trường cho phép các đội SEO để mô hình hóa các môi trường tìm kiếm cụ thể và dự đoán các môi trường đó thay đổi một cách thuật toán thế nào.
Có rất nhiều câu trả lời tùy thuộc vào mức độ cạnh tranh và độ rộng của các từ khóa của bạn. Ví dụ như một thương hiệu chỉ tập trung vào một từ khóa chính, với rất nhiều biến thể của các cụm từ khóa đuôi dài, sẽ có khả năng không bị ảnh hưởng bởi cách xử lý kết quả tìm kiếm mới này. Khi một đội ngũ SEO khám phá ra mọi việc, họ sẽ khám phá ra nó.
Mặt khác, nếu một thương hiệu phải lo lắng về việc rất nhiều từ khóa khác nhau liên quan đến nhiều đối thủ khác nhau trên mỗi môi trường tìm kiếm, thì việc đầu tư vào các kỹ thuật mới hơn có thể được đảm bảo. Các đội ngũ SEO cần nhớ rằng họ không thể đơn giản áp dụng những gì họ học được trong một môi trường từ khóa tới một môi trường khác. Một số phân tích thích ứng cần được sử dụng.
Kết luận
Kỹ thuật đang nhanh chóng thích ứng với phương thức xếp hạng tìm kiếm mới của Google. Giờ đây có các công cụ có thể theo dõi mỗi bản cập nhật thuật toán, xác định ngành nào và kiểu trang web nào bị ảnh hưởng nhiều nhất. Để đương đầu với sự tập trung của Google vào trí thông minh nhân tạo, chúng ta giờ đang thấy sự bổ sung của các công cụ mô hình hóa công cụ tìm kiếm đang cố gắng để dự đoán chính xác thuật toán nào đang thay đổi, để giới SEO có thể thay đổi các chiến thuật và chiến lược theo thời gian.
Chúng ta đang đi vào kỷ nguyên vàng của SEO cho các kỹ sư và các nhà khoa học dữ liệu. Các thuật toán của Google tiếp tục trở nên phức tạp và đan xen hơn, ngành SEO đã phản hồi với các công cụ có sức mạnh cao để giúp hiểu được thế giới SEO mới mà ta đang sống.
