Как Google анализирует распределение качества входящих ссылок для классификации и понижения сайтов в выдаче

Термины и определения

Link Quality Engine

Компонент поисковой системы, отвечающий за генерацию Link Quality Scores для сайтов.

Link Quality Score

Метрика, рассчитываемая для сайта на основе распределения качества ресурсов, которые на него ссылаются. Используется для классификации сайта как низкокачественного.

Resource Quality Score

Предварительно рассчитанная оценка качества отдельного ресурса (например, веб-страницы), который содержит ссылку на целевой сайт.

Resource Quality Groups (Группы качества ресурсов)

Категории, на которые делятся ссылающиеся ресурсы на основе их Resource Quality Score. В патенте приводятся примеры: Vital (жизненно важные, наивысшее качество), Good (хорошие, среднее качество) и Bad (плохие, низшее качество).

Boilerplate Section (Шаблонный раздел)

Часть ресурса, которая повторяется на многих страницах (например, навигационная панель, футер). Ссылки из этих разделов могут быть отфильтрованы.

Diversity Filtering (Фильтрация по разнообразию)

Процесс отбрасывания ресурсов, которые предоставляют избыточную информацию. Включает фильтрацию на уровне сайта (учет только одной ссылки с домена) и на уровне контентного контекста.

Content Context (Контентный контекст)

Характеристика содержания ресурса, например, обсуждаемая тема или машинная классификация ресурса. Используется при Diversity Filtering.

Ranking Score (Оценка ранжирования)

Числовое значение, определяющее позицию ресурса в результатах поиска. Может быть понижено для low quality sites.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод расчета Link Quality Score и классификации сайта.

1. Система получает Resource Quality Score для каждого ресурса, ссылающегося на сайт.
2. Каждый ресурс назначается в одну из Resource Quality Groups на основе диапазона его оценки.
3. Подсчитывается количество ресурсов в каждой группе.
4. Определяется Link Quality Score для сайта с использованием этих подсчетов. Механизм расчета включает взвешивание:
   • Умножение количества ресурсов в первой группе на первый вес.
   • Умножение количества ресурсов во второй группе на второй вес.
   • Сложение этих произведений для получения суммы.
   • Определение соотношения (ratio) с использованием этой суммы и общего количества ресурсов.
5. Если Link Quality Score ниже порогового значения, сайт классифицируется как low quality site.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает применение классификации в поиске.

Как следствие классификации сайта как low quality site, система уменьшает Ranking Score для результата, идентифицирующего этот сайт. Величина уменьшения основана на Link Quality Score.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует этап фильтрации (Boilerplate).

Система отбрасывает кандидатов, которые ссылаются на сайт только из Boilerplate Section.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Детализируют этап фильтрации (Diversity - Site Level).

Если несколько ресурсов принадлежат одному и тому же стороннему сайту, все, кроме одного, отбрасываются. Согласно Claim 6, оставшимся ресурсом выбирается тот, у которого наивысший Resource Quality Score среди группы.

Claim 7 (Зависимый от 5): Детализирует этап фильтрации (Diversity - Content Context).

Если несколько ресурсов имеют одинаковый Content Context, все, кроме одного, отбрасываются.

Claim 22 (Зависимый от 1): Уточняет формулу расчета и веса.

Первый вес (например, для Vital) больше 1. Второй вес (например, для Good) равен 1. Link Quality Score определяется путем расчета соотношения (ratio), где числитель — это сумма взвешенных произведений, а знаменатель включает взвешенное произведение первой группы и количество ресурсов в остальных группах.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах индексирования (для расчета) и ранжирования (для применения).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная работа алгоритма происходит на этом этапе (офлайн или периодически). Link Quality Engine анализирует ссылочный граф (Link Data).

1. Предварительные расчеты: Система использует предварительно рассчитанные Resource Quality Scores для страниц в индексе.
2. Анализ и Фильтрация: Для целевого сайта анализируются входящие ссылки, применяются фильтры (Boilerplate, Diversity).
3. Расчет и Классификация: Рассчитывается Link Quality Score и сайт классифицируется. Эта классификация сохраняется в индексе и ассоциируется с сайтом.

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
На этом этапе используется результат расчетов в реальном времени.

1. Ranking Engine получает базовые Ranking Scores.
2. Система проверяет классификацию сайтов.
3. Для сайтов, классифицированных как low quality, Ranking Score понижается на величину, основанную на Link Quality Score.

Входные данные:

• Ссылочный граф (Link Data).
• Resource Quality Scores для ссылающихся ресурсов.
• Данные для идентификации Boilerplate Sections, доменов и Content Context.

Выходные данные:

• Link Quality Score для целевого сайта.
• Классификация сайта (low quality site или нет).
• Скорректированные Ranking Scores во время обработки запроса.

На что влияет

• Все типы сайтов и ниши: Алгоритм влияет на любой сайт, который получает ссылки.
• Конкурентные и спамные ниши: Наибольшее влияние оказывается на ниши, где активно применяются манипулятивные техники линкбилдинга (коммерческие тематики, финансы, YMYL).

Когда применяется

• Расчет оценки: Link Quality Score рассчитывается во время индексирования или в рамках периодического офлайн-анализа. В патенте упоминается, что расчет может активироваться для сайтов, имеющих минимальное количество входящих ссылок.
• Применение оценки: Понижение применяется в реальном времени на этапе ранжирования.
• Пороговое значение: Классификация low quality применяется, только если Link Quality Score падает ниже определенного порога (в патенте приводятся примеры: 0.05, 0.10, 0.15 или 0.20).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Расчет Link Quality Score и Классификация (Этап Индексирования)

1. Идентификация кандидатов: Определить все ресурсы-кандидаты, ссылающиеся на целевой сайт.
2. Фильтрация Boilerplate: Отбросить кандидатов, которые ссылаются только из шаблонных разделов (например, навигации, футера).
3. Фильтрация Diversity: Применить фильтрацию по разнообразию для устранения избыточности:
   • Сайт-уровень: Если несколько ресурсов с одного стороннего сайта ссылаются на цель, отбросить все, кроме одного (выбирается ресурс с наивысшим Resource Quality Score).
   • Контекст-уровень: Если несколько ресурсов имеют одинаковый Content Context, отбросить все, кроме одного.
4. Получение оценок качества: Получить Resource Quality Scores для всех оставшихся ресурсов.
5. Группировка: Распределить оставшиеся ресурсы по Resource Quality Groups (например, Vital, Good, Bad) на основе диапазонов их оценок.
6. Подсчет: Подсчитать количество ресурсов в каждой группе.
7. Взвешенный расчет: Вычислить Link Quality Score. Умножить количество ресурсов в высокоприоритетных группах на соответствующие веса (например, вес W для Vital, вес 1 для Good) и рассчитать соотношение.
8. Классификация: Сравнить Link Quality Score с пороговым значением. Если оценка ниже порога, классифицировать сайт как low quality site.

Процесс Б: Применение в Ранжировании (Этап Ранжирования)

1. Получение запроса и базовых оценок: Получить запрос и базовые Ranking Scores для кандидатов.
2. Применение понижения: Идентифицировать результаты, принадлежащие сайтам, классифицированным как low quality sites. Уменьшить их Ranking Scores. Величина уменьшения может быть функцией от Link Quality Score (в патенте упоминаются примеры: умножение на квадратный корень или логарифм от Link Quality Score).
3. Ранжирование и Предоставление результатов: Отсортировать кандидатов по итоговым Ranking Scores и предоставить выдачу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Ссылочные факторы: Критически важные данные. Используется структура входящих ссылок на сайт (кто ссылается и откуда).
• Факторы качества (Site/Resource Quality): Используются предварительно рассчитанные Resource Quality Scores для ссылающихся страниц.
• Технические/Структурные факторы: Данные для идентификации Boilerplate Sections. Доменное имя или IP-адрес ссылающихся ресурсов для Diversity Filtering.
• Контентные факторы: Content Context (характеристика контента ссылающейся страницы) может использоваться для Diversity Filtering.

Какие метрики используются и как они считаются

• Resource Quality Groups (Vital, Good, Bad): Метрики, основанные на разделении диапазона Resource Quality Scores на сегменты.
• Link Quality Score (r): Основная метрика патента. Рассчитывается по взвешенной формуле, учитывающей распределение ссылок по группам качества. Пример формулы из патента:
  $r = \frac{w \cdot |vital| + |good|}{w \cdot |vital| + |good| + |bad|}$
  Где w — это вес, а |group| — количество ресурсов в группе.
• Весовой коэффициент (w): Множитель для группы Vital. В патенте приводятся примеры: 5, 10, 15 или 20.
• Threshold Score (Пороговая оценка): Значение (например, 0.10 или 0.20), ниже которого сайт классифицируется как low quality.
• Demotion Amount (Величина понижения): Рассчитывается на основе Link Quality Score для корректировки Ranking Score.

1. Фокус на распределении качества, а не на количестве или среднем значении: Google оценивает соотношение хороших и плохих ссылок. Сайт с несколькими отличными ссылками и множеством плохих может быть пессимизирован, так как плохие ссылки (Bad) увеличивают знаменатель в формуле и снижают итоговую оценку.
2. Значительное предпочтение авторитетных ссылок (Vital): Формула явно демонстрирует, что ссылки из категории Vital имеют значительно больший вес (W > 1, например 10 или 20) в расчете Link Quality Score, чем ссылки из категории Good (W = 1).
3. Агрессивная фильтрация ссылочного шума (Diversity Filtering): Система активно нейтрализует манипуляции:
   • Boilerplate filtering игнорирует шаблонные и навигационные ссылки.
   • Site Diversity filtering учитывает только одну, лучшую (с наивысшим Resource Quality Score) ссылку с каждого домена.
   • Content Context filtering предотвращает манипуляции через размещение схожего контента на разных сайтах.
4. Механизм сайт-уровневой пессимизации: Link Quality Score применяется для классификации всего сайта. Если сайт помечен как low quality на основе его ссылочного профиля, это приводит к понижению всех его страниц в ранжировании.
5. Качество вашего сайта зависит от качества доноров: Ключевым входным параметром является Resource Quality Score ссылающейся страницы.

Best practices (это мы делаем)

• Приоритет качества над количеством в линкбилдинге: Фокусируйтесь на получении ссылок с ресурсов, которые Google может классифицировать как Vital. Из-за высокого весового коэффициента (W) одна ссылка с Vital ресурса может быть ценнее десятков ссылок с Good ресурсов.
• Максимизация разнообразия качественных доменов: Так как Diversity Filtering учитывает только одну лучшую ссылку с каждого домена, стратегия должна быть направлена на увеличение количества уникальных качественных ссылающихся доменов, а не на получение множества ссылок с одного сайта.
• Аудит и чистка ссылочного профиля (Disavow): Регулярно проводите аудит входящих ссылок. Большое количество ссылок категории Bad активно снижает Link Quality Score. Используйте инструмент Disavow для нейтрализации их влияния и улучшения общего распределения качества.
• Фокус на редакционных ссылках (Editorial Links): Поскольку ссылки из Boilerplate Sections (футеры, сайдбары) фильтруются, необходимо стремиться к получению ссылок, размещенных внутри основного контента страницы.
• Разнообразие контентного контекста: Избегайте массового размещения однотипных статей или пресс-релизов на разных площадках, так как Content Context Filtering может учесть только одну ссылку из такой группы.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование PBN низкого качества и ссылочных ферм: Ссылки с таких ресурсов, скорее всего, будут классифицированы как Bad. Большое количество таких ссылок приведет к низкому Link Quality Score и пессимизации.
• Покупка сайт-вайд (сквозных) ссылок: Размещение ссылок в футерах или боковых панелях неэффективно. Они будут либо отфильтрованы как Boilerplate, либо учтены только один раз из-за Diversity Filtering.
• Массовый прогон по каталогам и форумам: Получение большого количества легкодоступных ссылок с ресурсов низкого качества (Bad) активно ухудшает Link Quality Score.
• Фокус на количестве ссылок с одного домена: Попытки получить много ссылок с разных страниц одного сайта не дадут эффекта, так как система выберет только лучшую ссылку.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегическую важность построения естественного и качественного ссылочного профиля и формализует концепцию, близкую к алгоритму Google Penguin. Он демонстрирует, что любые попытки манипулировать ранжированием с помощью низкокачественных ссылок могут быть алгоритмически обнаружены и привести к сайт-уровневой пессимизации. Долгосрочная SEO-стратегия должна рассматривать линкбилдинг как процесс построения репутации (PR, контент-маркетинг), фокусируясь на привлечении редакционных ссылок из авторитетных (Vital) источников.

Практические примеры

Сценарий 1: Влияние распределения качества ссылок

Сравним два сайта, используя формулу из патента с весом w=10.

• Сайт А (Массовый линкбилдинг): 1000 ссылок (после фильтрации). Распределение: Vital=5, Good=50, Bad=945.
• Сайт Б (Качественный линкбилдинг): 100 ссылок (после фильтрации). Распределение: Vital=20, Good=50, Bad=30.

Расчет для Сайта А:
Числитель: (10 * 5) + 50 = 100
Знаменатель: (10 * 5) + 50 + 945 = 1045
Link Quality Score A = 100 / 1045 ≈ 0.095

Расчет для Сайта Б:
Числитель: (10 * 20) + 50 = 250
Знаменатель: (10 * 20) + 50 + 30 = 280
Link Quality Score B = 250 / 280 ≈ 0.892

Результат: Если порог классификации low quality установлен на 0.15 (как предложено в патенте), Сайт А будет классифицирован как низкокачественный и пессимизирован, несмотря на в 10 раз большее общее количество ссылок.

Сценарий 2: Эффект Diversity Filtering

Сайт С получает 50 обратных ссылок с разных страниц одного и того же домена (например, крупного блога).

Действие системы: Link Quality Engine применит Diversity Filtering. Он оценит Resource Quality Score каждой из 50 ссылающихся страниц и выберет только одну — ту, у которой этот показатель максимален.

Результат: Для расчета Link Quality Score Сайта С будет учтена только 1 ссылка из 50. Остальные 49 игнорируются.