Phân tích Thuật Toán Xếp Hạng của Google Theo Pandu Nayak – Cập nhật Tháng 9/2024

Pandu Nayak là ai?

Pandu Nayak, hiện là Phó Chủ tịch Bộ phận Tìm kiếm của Google, là một trong những nhân vật quan trọng nhất tại công ty này. Sinh ra tại Ấn Độ, ông đã hoàn thành chương trình Tiến sĩ (PhD) về Khoa học Máy tính tại Đại học Stanford và từng làm việc tại NASA về các dự án trí tuệ nhân tạo.Năm 2013, sau 18 năm làm việc tại Google, Nayak đã dẫn dắt đội phát triển các thuật toán xếp hạng, tập trung vào phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong kết quả tìm kiếm. Nếu như Danny Sullivan phụ trách quan hệ công chúng, John Mueller và Gary Illyes chuyên truyền thông và giáo dục thị trường, thì Pandu Nayak chính là kiến trúc sư chính trong việc phát triển các thuật toán xếp hạng của Google.

Tháng 10/2023, Nayak là người đầu tiên của Google ra làm chứng tại phiên tòa chống độc quyền ở Mỹ, cung cấp thông tin chi tiết về cách hoạt động của Google Search, từ việc lập chỉ mục, trích xuất dữ liệu, đến đo lường trải nghiệm người dùng, và các hệ thống học sâu (deep learning).

Quá trình trích xuất dữ liệu của Google

Tính đến năm 2020, Google có thể lập chỉ mục (index) đến 400 tỷ kết quả. Khi người dùng tìm kiếm, Google phải xử lý hàng triệu kết quả liên quan để tìm ra các kết quả phù hợp nhất với chi phí và thời gian thấp nhất.Google sử dụng hàng trăm thuật toán và mô hình học máy (machine learning) để chọn lọc kết quả tốt nhất. Một số tín hiệu quan trọng trong quá trình này bao gồm PageRank, BERT, RankBrain, và hệ thống Nội dung Hữu ích (Helpful Content System).

Tín hiệu quan trọng nhất là chính tài liệu đó (document itself). Bên cạnh đó, các tín hiệu khác như Topicality, Page Quality, Reliability, Localization và Navboost cũng đóng vai trò quan trọng.

Giai đoạn 1: Trích xuất dữ liệu (từ hàng tỷ kết quả => 10.000 kết quả)

Khi bạn tìm kiếm cụm từ, như “xe máy Honda”, hệ thống của Google sẽ tìm kiếm từ kho dữ liệu khổng lồ những tài liệu liên quan. Quá trình này sử dụng thuật toán PageRank để đánh giá mức độ liên quan của các tài liệu. Khi đạt đến khoảng 10.000 tài liệu chất lượng, Google sẽ dừng lại.

Giai đoạn 2: Từ 10.000 kết quả => 200 kết quả (dựa trên thuật toán lõi)

Google sử dụng các thuật toán lõi (core algorithms) để giảm số lượng kết quả từ 10.000 xuống còn khoảng 200. Các thuật toán này tính điểm xếp hạng ban đầu (IR score – Information Retrieval score) cho từng tài liệu dựa trên nhiều yếu tố như PageRank, tín hiệu ngữ cảnh (Topical Signal), và Navboost – thuật toán dựa trên dữ liệu người dùng.

Navboost

Navboost là một thuật toán dựa trên dữ liệu người dùng, giúp Google đo lường hành vi người dùng, như CTR (tỷ lệ nhấp chuột), dwell time (thời gian trên trang), và các hành vi sau khi người dùng vào trang.

Giai đoạn 3: Tự động điều chỉnh vị trí từ khóa bằng Deep LearningTừ năm 2015, Google đã bắt đầu sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) trong việc xếp hạng từ khóa. Các mô hình như RankBrain, DeepRank (BERT), và MUM (Multitask Unified Model) được áp dụng để điều chỉnh thứ hạng kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, do chi phí vận hành cao, Google chỉ áp dụng chúng cho các giai đoạn nhất định trong quá trình xếp hạng.

Đánh giá kết quả từ phía con người và người dùngGoogle có một đội ngũ gồm 16.000 nhân viên trên toàn thế giới, gọi là Search Quality Rater, để đánh giá chất lượng kết quả tìm kiếm. Bộ phận này sử dụng hệ thống chấm điểm IS Score (Information Satisfaction Score) để đào tạo các mô hình học máy của Google, như RankBrain, DeepRank và RankEmbed.

Thông tin từ đội ngũ rater, cùng với phản hồi từ người dùng, giúp Google liên tục cải thiện chất lượng kết quả tìm kiếm và điều chỉnh các thuật toán của mình.

Ứng dụng cho những người làm nội dung

Tối ưu nội dung để phù hợp với truy vấn của người dùng

  • Mô tả: Nội dung của trang web phải liên quan chặt chẽ đến từ khóa và truy vấn mà người dùng nhập vào công cụ tìm kiếm.
  • Cách thực hiện:
    • Tạo nội dung chất lượng và sâu sắc về chủ đề mà từ khóa liên quan.
    • Tối ưu tiêu đề, các thẻ heading (H1, H2, H3…), và mật độ từ khóa trong bài viết.
    • Đặt từ khóa chính vào những vị trí quan trọng như tiêu đề và thẻ meta description.
    • Dùng các công cụ như Google Keyword Planner để tìm từ khóa liên quan.

Tối ưu các từ khóa có độ cạnh tranh thấp và cao

  • Mô tả: SEOer cần phân loại và tối ưu các từ khóa có độ cạnh tranh thấp (ít trang web nói về) và các từ khóa cạnh tranh cao (nhiều trang web tối ưu).
  • Cách thực hiện:
    • Từ khóa cạnh tranh thấp:
      • Sử dụng toán tử allintitle: để tìm các từ khóa ít cạnh tranh. Ví dụ, search “allintitle: chủ đề mới” để tìm những từ khóa mới mà ít ai tối ưu.
      • Theo dõi các xu hướng mới trên mạng xã hội như Facebook, TikTok, Instagram để bắt trend kịp thời và tạo nội dung phù hợp.
    • Từ khóa cạnh tranh cao:
      • Tăng điểm PageRank bằng cách xây dựng liên kết (backlink) từ các website chất lượng cao.
      • Tối ưu bài viết bằng cách sử dụng từ khóa ở những vị trí quan trọng, xây dựng nội dung liên quan và chất lượng cao.

Xây dựng trải nghiệm tốt cho người dùng thực sự

  • Mô tả: Để tối ưu dài hạn, SEOer cần tạo ra trải nghiệm tốt cho người dùng thật, thay vì chỉ chạy traffic giả.
  • Cách thực hiện:
    • Trước khi có người dùng (TOP 30):
      • Tập trung vào tối ưu SEO kỹ thuật như xây dựng backlink, tối ưu chủ đề liên quan (Topical Signal), và tối ưu nội dung theo vị trí địa lý và thiết bị của người dùng.
    • Sau khi có người dùng (TOP 20 – 30):
      • Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thực sự bằng cách cải thiện tốc độ tải trang, nâng cao chất lượng nội dung, và tối ưu giao diện người dùng (UI/UX).
      • Sử dụng Google Analytics và Google Search Console để phân tích hành vi người dùng, từ đó cải thiện các yếu tố ảnh hưởng đến CTR, dwell time, và thời gian người dùng ở lại trang.

Tận dụng dữ liệu người dùng để cải thiện thứ hạng

  • Mô tả: Dữ liệu người dùng (user data) như hành vi nhấp chuột (CTR), thời gian trên trang (dwell time), và hành vi sau khi vào trang có thể ảnh hưởng đến thứ hạng trang web.
  • Cách thực hiện:
    • Theo dõi và tối ưu hóa các chỉ số như CTR và bounce rate. Ví dụ: Cải thiện tiêu đề và mô tả meta để tăng CTR.
    • Tăng thời gian người dùng trên trang bằng cách xây dựng nội dung hấp dẫn, dễ đọc và cung cấp thông tin giá trị.
    • Tạo cấu trúc nội dung mạch lạc, dễ tìm kiếm để giúp người dùng dễ dàng điều hướng trên trang.

Xây dựng backlink chất lượng và tối ưu SEO kỹ thuật

  • Mô tả: Backlink vẫn là một yếu tố quan trọng giúp trang web tăng PageRank và được ưu tiên trong quá trình xếp hạng.
  • Cách thực hiện:
    • Liên hệ các trang web có uy tín để xây dựng backlink. Ví dụ: hợp tác với các blogger, hoặc viết bài guest post.
    • Kiểm tra và sửa lỗi kỹ thuật SEO như tối ưu tốc độ trang, giảm dung lượng hình ảnh, và sử dụng HTTPS để đảm bảo trang web an toàn.

Phân tích và điều chỉnh chiến lược dựa trên dữ liệu người dùng và thứ hạng

  • Mô tả: Khi trang web đã có thứ hạng tốt, cần liên tục theo dõi và tối ưu dựa trên các tín hiệu người dùng và thuật toán xếp hạng của Google.
  • Cách thực hiện:
    • Sử dụng các công cụ như Google Search Console và Ahrefs để theo dõi các thay đổi về thứ hạng từ khóa và hành vi người dùng.
    • Đánh giá và điều chỉnh nội dung dựa trên các thuật toán như RankBrain và DeepRank để tối ưu tốt hơn trải nghiệm người dùng và kết quả tìm kiếm.

Lưu ý quan trọng

  • Tất cả các bước trên cần tuân thủ nguyên tắc SEO mũ trắng (white hat SEO), không sử dụng các phương pháp gian lận như traffic giả.
  • Luôn cập nhật các thay đổi về thuật toán Google để điều chỉnh chiến lược SEO phù hợp.

Để lại một bình luận

HANAWEB.VN
×