介绍
随着经验、专业知识、权威性和可信度（E-E-A-T）日益成为谷歌排名算法的组成部分，其在搜索引擎优化中的作用也随着人工智能、机器学习和用户行为分析的进步而不断发展。了解这些变化可以帮助企业保持领先地位，确保其网站继续满足谷歌的期望。
人工智能和机器学习如何影响 E-E-A-T 评估
人工智能在内容评估中的作用
人工智能和机器学习正在彻底改变谷歌评估 E-E-A-T 的方式。借助谷歌的RankBrain和MUM（多任务统一模型）等系统，搜索引擎能够更好地分析内容的质量、相关性和意图。
- 语境理解：人工智能会评估内容对用户查询的回答程度，并考虑深度、结构和语气等因素。
- 实体识别：机器学习模型可识别和评估与内容相关的实体（作者、组织和来源）的可信度。
- 自然语言处理 (NLP)：先进的 NLP 使 Google 能够分析语言中的细微差别，确保内容展现出专业知识和经验。
人工智能对用户行为信号的影响
谷歌越来越多地使用人工智能来解释点击率 (CTR)、停留时间和跳出率等用户参与指标。这些行为是 E-E-A-T 的间接指标：
- 较长的停留时间和较高的参与度表明其可信度和相关性。
- 频繁跳出或参与度低可能意味着内容缺乏权威性或经验。
对企业的影响
- 专注于制作以用户为中心、符合搜索意图的高质量内容。
- 确保作者身份明确，并与现实世界中的专业知识相联系，因为谷歌的人工智能可以通过外部来源验证证书。
人类评级员在谷歌算法中不断演变的作用
质量评分员和 E-E-A-T
虽然人工智能在算法评估中起着主导作用，但谷歌仍然依靠人工搜索质量评估员来完善其算法。这些评估员根据谷歌的搜索质量评估员指南对网页进行评估，该指南非常强调 E-E-A-T。
- 经验：人工评分员检查内容中是否有真实世界经验的迹象，如案例研究或第一手资料。
- 专业知识：评分者评估 作者或组织是否有足够的资历提供可靠的信息。
- 可信度：信任指标，如清晰的联系信息和隐私政策，都会受到严格审查。
人类评分员与人工智能的合作
人类评分员提供定性反馈，帮助谷歌训练和微调人工智能模型。他们的评估可确保算法符合人类对质量和信任度的期望。
对企业的影响
- 严格遵守 Google 的《搜索质量评估指南》，该指南是 E-E-A-T 合规性的蓝图。
- 定期更新和维护内容，以满足不断发展的质量和信任标准。
谷歌算法中的 E-E-A-T 更新预测
更加注重经验
随着谷歌算法的完善，我们可以预见体验将占据更高的权重，尤其是在 "您的金钱或生活"（YMYL）类别中，如健康、金融和法律。
- 预测变化：网站可能需要包含更多的第一手资料、推荐或案例研究，以获得良好的排名。
- 实用小贴士：通过多媒体内容，如演示实际使用案例的视频或图片，突出亲身实践的专业知识。
加强对作者和资料来源的核实
谷歌很可能会扩大对作者和组织资质验证的关注。
- 预测变化：缺乏明确归属或与无法核实的实体相关联的内容可能会被贬值。
- 实用技巧：使用
Personschema等结构化数据，为Google提供有关作者资历和从属关系的明确信息。
人工智能内容监测的作用日益增强
随着人工智能生成内容的兴起，谷歌可能会对机器生成文章的检测和评估进行更严格的控制。
- 预测变化：谷歌可 能会惩罚缺乏深度或原创性的低质量人工智能内容，而奖励高质量、经人工审核的人工智能辅助内容。
- 实用建议：如果使用人工智能工具，确保所有内容都经过专家的全面审核，并辅以个人见解和原创研究。
整合实时用户反馈
随着机器学习的发展，谷歌可能会更加重视实时用户参与度指标。
- 预测变化：页面停留时间、滚动深度和互动率等行为信号会直接影响排名。
- 实用技巧：通过改进内容结构、添加互动元素和确保快速加载时间来优化用户体验。
可信度和数据安全
信任仍将是 E-E-A-T 的基石，对于处理敏感用户数据的网站来说尤其如此。
- 预测变化：谷歌可能会优先考虑具有更强安全协议（如 HTTPS、双因素验证）和明确隐私政策的网站。
- 实用小贴士：定期审核网站的安全漏洞，并在显著位置显示信任徽章。
最终想法
E-E-A-T 的未来在于人工智能的进步、人工评估和不断变化的用户期望之间的动态互动。为了保持竞争力，企业必须优先制作真实、高质量的内容，同时在搜索引擎优化技术、安全性和用户体验方面进行投资。
通过领先于这些趋势并遵循 E-E-A-T 原则，您可以让自己的网站在瞬息万变的数字环境中获得长期成功。如果您想深入了解某个特定领域或转到另一个主题，请告诉我！
