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Facebook正在改变它如何衡量广告相关性


Facebook正在更新其广告报告,用三个新的相关性指标取代单一相关性得分。

Facebook将如何计算广告的潜在覆盖面也会发生变化。

最后,一些较少使用的指标正从Facebook的广告报告中删除。

以下是对今天宣布的所有内容的更详细介绍。

报告相关性的三种新方式
Facebook的广告相关性得分衡量广告在吸引目标受众方面的效果。

过去曾将其作为单一指标进行衡量。很快它将被以下三个新指标所取代:

质量排名:与竞争相同受众的广告相比,广告的感知质量。
参与率排名:广告的预期参与率与竞争相同受众群体的广告相比较。
转化率排名:广告的预期转化率与具有相同优化目标并竞争相同受众群体的广告相比较。
Facebook将在未来几周内开始推出上述三种“相关诊断”。

之前的相关性指标将于4月30日删除。

“潜在覆盖率”指标的变化
Facebook正在改变其估计潜在影响力的方式。
在估算有多少人可能会看到广告时,Facebook将仅包含过去30天内展示过广告的用户。

以前,潜在覆盖率是根据网络上每月活跃用户总数估算的。

因此,它没有考虑其中一些用户是否可能无法查看广告。

此更改是为了响应广告客户要求的估算值与实际结果更加一致。

删除较少使用的指标
4月,Facebook将删除以下广告指标:

优惠已保存
每个优惠的成本已保存
相关性得分
消息回复
每封邮件回复的费用
移动应用购买ROAS
网上购买ROAS
上面列出的指标正在被称为更具可操作性的其他指标所取代。

“例如,我们正在介绍已保存的帖子指标,以便商家可以查看有多少人保存了广告。优惠广告将计入新发帖已保存的指标中,因此我们会删除优惠已保存的指标。“

这些变化将在未来几个月内逐步推出。


谷歌:不要盲目地将文字放入电子商务类别页面


Google的John Mueller警告电子商务网站所有者有关向类别页面添加不必要的文字的问题。

今天在关于电子商务网站的Twitter聊天期间提出了这个话题。

有关改进页面的讨论以及是否添加更多文本被视为改进。

Mueller在聊天中被标记,并且说网站所有者应该考虑页面的目的以及登陆页面的用户的意图。

将不需要的文本添加到类别页面可能会降低用户意图,即浏览和购买产品。这样,它不是一种改进。

这是穆勒的完整陈述:
“要考虑的另一件事是你的页面的目的; 您试图涵盖的用户意图是什么?如果您要将随机信息添加到类别页面,对于具有“购物”意图的用户来说,它仍然是一个电子商务页面吗?下定决心,专注,不要盲目填写文字。“

那么,网站所有者应该做些什么呢?

替代添加更多文本
有几种方法可以在不添加更多文本的情况下改进电子商务类别页面。

链接到顶级子类别,展示趋势产品,或者可能提供一系列匹配的附件,这些都是添加相关非文本内容的方法。

Twitter用户Dawn Anderson在聊天中添加了一些很好的建议:

“在电子商务页面上太多等等的文字太可怕了。有很多方法可以在没有文字的情况下添加内容......

如果你在其他领域交叉链接有大量相关的信息丰富的内容,你也发现在类别页面上你不需要大量的内容,因为上下文清晰...

一些文本是有用的,但样本只是推下CTA或产品。通过实际取出这些内容,看到一个项目的巨大提升。“

总之,在改进类别页面(或任何页面)时,不要求助于默认添加更多文本。想一想为什么用户首先在那里并围绕它进行构建。


新的Google精选代码段结合多个发布商的内容


谷歌现在正在显示精选的片段,这些片段可以从多个发布者那里获取内容并将其合并为一个结果。

特色片段通过创建各种类型的列表来回答搜索者的问题。

这是Cyrus Shepard分享的一个例子,用于查询“种子最高的欧米茄3:”

这是来自Google的令人难以置信的搜索结果:

•回答相当复杂的问题
•获取许多第三方发布者的副本以创建自己的独立网页
•向提供数据的发布者提供零可见的页面链接

这是Google搜索pic.twitter.com/txNU2Z7HB5的未来

  • 赛勒斯(@CyrusShepard)2019年2月23日

正如Shepard所指出的那样,这些特色代码片段的问题在于它们不能最好地将流量引导到发布者。

如果搜索者得到了他们在片段中寻找的答案,则无需点击进入其他网站。

但是,如果搜索者决定使用其中一个下拉菜单展开代码段,他们将看到不是一个而是多个指向其他网站的链接。

您可以更好地了解Jon Henshaw在此示例中的代码段功能:

随着时间的推移,如果他们真正想要更多细节,那么在显示快速回答的同时将用户引导到网站之间似乎是一个很好的平衡。我有一个更大的问题,谷歌让你在他们的网站上提供所有内容,而不是提供列表和链接。pic.twitter.com/QE4WWnTFJj

  • Jon Henshaw(@henshaw),2019年2月24日

许多人仍然对发布商在这些片段中没有获得足够的信誉感到同样的担忧。

这些担忧促使谷歌的Danny Sullivan回应并解释了公司在这些片段背后的思路。

在一系列推文中,沙利文表示:

“因为我被问到这个问题,有几件事。

最重要的是,Google搜索的未来是继续支持生态系统。除非生态系统蓬勃发展,否则我们不会茁壮成长,用户也不会茁壮成长。

在我参加的会议中不断提高对生态系统的支持。它总是会出现。这是涉及搜索的每个人的前线问题。您所看到的任何功能,都会考虑对生态系统的影响。总的来说,随着谷歌的发展,生态系统也在增长......

为了每个人的成长,搜索必须不断发展。虽然我认为SEO可以公平地引起对新格式的担忧,但我也认为他们应该认识到新格式会带来新的且经常受欢迎的机会。这导致了这一特殊功能.......“

沙利文继续补充说,这些片段不是全新的,已经出了几个月。

就个人而言,我还没有遇到过它们,从Twitter上的关注量来看,其他许多人都没有。

最终,这些代码段旨在让用户浏览和查找信息。

虽然这是查找信息的另一种方式,但它仍然是搜索一直努力为用户做的事情。

沙利文用一个修辞问题总结了他的思路:

“如果您可以水平扫描和滚动浏览结果而不是垂直滚动,搜索是否会成为搜索?搜索只会保留搜索,如果它看起来像1998年那样。“

搜索自成立以来不断发展,这是其不断发展的标志。


新的Google算法可能会更新页面排名


Google发布的一篇新研究论文描述了一种改进网页排名方式的全新方法。该算法声称对计算相关性的深度神经网络算法进行了重大改进。

新算法讨论了一种对网页进行排名的方法,称为Groupwise Scoring Functions。

如果没有Google的确认,我们无法确定它是否正在使用中。但是,由于研究人员声称有重大改进,我认为考虑到谷歌可能正在使用这种算法并不是一件容易的事。

Google会使用已发布的算法吗?
谷歌过去曾表示,“谷歌研究论文一般不应该被认为是搜索中实际发生的事情。”

Google很少确认专利或研究论文中描述的算法正在使用中。这种算法就是这种情况。

此算法是2019年3月核心更新的一部分吗?
本研究报告展示了Google如何专注于理解搜索查询和理解网页的内容。这是最近谷歌研究的典型特征。

谷歌最近推出了一项广泛的核心更新,据报道这是多年来最大的一次。这个算法是这个变化的一部分吗?我们不知道,我们可能永远不会知道。Google很少讨论具体的算法。

在我看来,像这样的东西可能是谷歌搜索排名算法的多部分更新的一部分。我不相信这是唯一的一个。我相信2019年3月核心排名算法包含一系列改进。

为什么这个算法很重要
该研究报告首先指出机器学习算法单独标记并为网页赋值,每个网页与其他网页隔离。然后,算法对与其他网页竞争的网页进行评分,以找出哪个网页最相关。

以下是研究论文如何描述当前算法的工作原理:

“在分类或回归设置中,标签或值分配给每个单独的文档,在排名设置中,我们确定整个输入文档列表的相关性排序。”

然后,该研究报告提出,考虑所有相关网页的年龄可以提供用户想要的线索。因此,通过首先查看网页的年龄,排名算法可以更好地理解用户想要的内容并选择更好的网页,而不是将所有网页相互排名。

这是研究论文描述新算法的方式:

“大多数现有的学习到排名算法使用成对或列表丢失函数在损失级别建模这种相关性。然而,它们仅限于逐点评分函数,即,无论列表中的其他文档如何,都基于文档本身计算文档的相关性得分。

...独立于列表中的其他文档计算文档与查询的相关性分数。由于多种原因,此设置可能不太适合排名问题。“

跨文档比较
然后,该研究论文显示了当前的网页排名方法如何错失了提高搜索结果相关性的机会。

这是研究论文用来说明问题和解决方案的例子:

“考虑一个搜索场景,用户正在搜索音乐艺术家的名字。如果查询返回的所有结果(例如,calvin harris)是最近的,则用户可能对最新的新闻或旅游信息感兴趣。

另一方面,如果大多数查询结果较旧(例如,frank sinatra),则用户更有可能想要了解艺术家唱片或传记。因此,每个文件的相关性取决于整个清单的分布。“

在此示例中,与搜索查询相关的网页的年龄可以帮助改进哪个答案是最佳答案。

对人类行为进行建模以提高准确性
该研究报告随后指出,搜索引擎用户倾向于将搜索结果与其他网页进行比较。然后他们建议做同样事情的排名模型更准确。

此外,当用户动作以相对方式建模时,实现了更好的预测能力......这表明用户在点击之前将点击的文档与其周围文档进行比较,并且使用直接比较机制的排名模型可以更有效,因为它更忠实地模仿用户行为。“

新算法的工作原理
在考虑算法研究时,重要的是要注意研究人员是否表示它改进并提升了现有技术水平。

一些研究论文指出,改进很小,实现这些收益的成本很高(时间和硬件)。我认为不太成功的研究不适合加入谷歌的搜索算法。

当一篇研究论文报告显着的改进以及最低成本时,我认为这些算法更有可能被纳入谷歌的算法。

研究人员得出结论,这种新方法改进了深度神经网络和基于树的模型。换句话说,这很有用。谷歌从未说过是使用算法还是使用算法。但是,知道算法提供了显着的改进并且可以扩展,这提高了Google可以使用该算法的可能性,如果不是当前在将来某个时候。

这是了解信息检索研究的价值。你可以知道什么是可能的。了解某些事情尚未被研究是一个强有力的线索,即关于谷歌正在做什么的理论不太可能。

例如,相关性研究导致SEO社区认为Facebook喜欢是排名因素。但是,如果这些搜索引擎优化者不愿意阅读研究论文,他们就会知道这样的事情是不太可能的。

在这种情况下,研究人员表示这种方法非常成功。在下面的引用中,请注意DNN表示深度神经网络。GSF表示Groupwise评分函数。

结论如下:

“实验结果表明,GSF显着受益于几种最先进的DNN和基于树的模型......”

这怎么可以帮助你的SEO
谷歌的排名越来越少关于传统的排名因素。锚文本,标题标签和链接等二十年的排名因素的重要性正在下降。

本研究报告显示了如何考虑相关页面之间的共性可以提供用户想要的线索。即使Google没有使用此算法对网页进行排名,这个概念对您仍然有用。

了解用户的需求可以帮助您更好地了解用户的信息需求,并创建更好地满足这些需求的网页。

这可能会提高你的排名能力。追逐胡萝卜,而不是棍子。


谷歌更喜欢哪种结构化数据:JSON-LD还是Microdata?


在网站管理员环聊中,Google的John Mueller被问到Google更喜欢哪种结构化日期。John Mueller回答称Google更喜欢JSON-LD结构化数据。

什么是JSON-LD?
JSON-LD是一种脚本语言,允许发布者将重要信息传递给搜索引擎。

根据官方JSON-LD网站:

“数据混乱且断开连接。JSON-LD组织并连接它,创建一个更好的Web。

这是一种在网站上创建基于标准的机器可读数据网络的方法。“

JSON-LD脚本可以以可在网站中模板化的方式添加到网页中,从而可以轻松添加,更新和删除。

可以在Schema.org找到官方的Schema.org结构化数据规范(惊喜!)

什么是微数据结构化数据?
微数据结构化数据传达与JSON-LD相同的信息,但它嵌入在网站的HTML中。在我看来,这可能会增加和删除结构化数据。

Google喜欢哪种结构化数据?
有人问了以下问题:

“什么类型的架构标记更适合Google?我应该使用Jason还是......微格式?哪种格式更可取?“

约翰穆勒回答说:

“我们目前更喜欢JSON-LD标记。我认为大多数新的结构化数据首先出现在JSON-LD中。这就是我们喜欢的。“

Google更喜欢JSON-LD结构化数据
Google的John Mueller明确表示Google更喜欢JSON-LD结构化数据。就个人而言,我也更喜欢它,因为它更容易实现。脚本语言遵循一组易于学习的规则,可以轻松地从站点添加或删除。

如何实现JSON-LD结构化数据
官方Schema.org JSON-LD结构化数据Schema.org网站有很多关于如何编写结构化数据代码的例子。举个例子,用它作为模板。
谷歌声称偏爱JSON-LD。如果您当前使用微数据,考虑切换到JSON-LD结构化数据可能符合您的最佳利益。但此时它并不是必需的,因为谷歌仍然可以阅读并解读它。但有时,最好是未来的证明内容。这取决于你,因为谷歌实际上并不需要一种格式而不是另一种格式。