Algorytm Google – co to jest i jak działa? Największe aktualizacje | Sempire
Oferta Black Friday! Pozycjonowanie i kampanie reklamowe w super promocji!

Chcesz pozyskać nowych klientów i zwiększyć sprzedaż?

Zamów bezpłatną konsultację ze Specjalistą od reklamy w Internecie! Otrzymasz darmowe porady, konsultacje i analizę Twojej strony internetowej. Dowiedz się:

  • Jakie działania w Google realizują firmy konkurencyjne
  • Co musisz poprawić na swojej stronie internetowej
  • Ile możesz zyskać wdrażając konkretne rozwiązania

Algorytm Google – co to jest i jak działa? Kompletny przewodnik po najważniejszych aktualizacjach i algorytmach wyszukiwarki

85% użytkowników znajduje w Google to, czego szukało, bez zmieniania wpisanej frazy. To pokazuje świetnie, jak bardzo rozwinął się algorytm Google pod kątem odczytywania intencji internautów. 

Obecnie w sieci dostępnych jest ponad 1,9 miliarda stron internetowych, a to oznacza ogromną konkurencję w organicznych wynikach wyszukiwania. Aby dotrzeć do potencjalnych klientów ze swoją ofertą, należy być na szczycie rankingu, czyli przynajmniej w TOP 10 Google, a to oznacza bycie na bieżące z każdą aktualizacją algorytmu wyszukiwarki, która ma wpływ na to, w jaki sposób postrzegana i oceniana jest Twoja strona internetowa.

Z tego artykułu dowiesz się:

  • jak działa algorytm Google, 
  • ile czynników składa się na algorytm Google,
  • jak współpracują algorytmy Google,
  • w jaki sposób algorytmy i aktualizacje wpływają na pozycję strony w wynikach wyszukiwania,
  • jakie są algorytmy wyszukiwania.

Ten kompletny przewodnik po algorytmach Google dedykowany jest każdej osobie, która chce poszerzyć swoje horyzonty odnośnie aktualizacji, jakie wprowadzał gigant z Mountain View na przestrzeni ponad 20 lat.

Chcesz dowiedzieć się, jak wygląda w praktyce pozycjonowanie strony zgodnie z najnowszymi aktualizacjami algorytmu Google? Zależy Ci na pozyskaniu opłacalnych klientów, którzy będą regularnie korzystać z Twojej oferty?

Zamów darmową konsultację z naszym Specjalistą SEO, który wyjaśni Ci, na czym polega pozycjonowanie stron internetowych według najnowszych wytycznych Google.

Algorytm Google co to jest i jak działa

Czym jest algorytm Google?

Algorytm Google (ang. Google algorithm) to termin odnoszący się do programu komputerowego opracowanego przez firmę Google w celu wyświetlania wyników wyszukiwania dla użytkowników sieci. Analizuje on setki różnych czynników w celu określenia, które strony internetowe najlepiej pasują do danego zapytania użytkownika. 

Niektóre z czynników, które Google bierze pod uwagę, to m.in. treść strony, jej jakość, popularność, aktualność, a także inne czynniki związane z witryną, takie jak prędkość ładowania, responsywność czy dostępność.

Algorytm Google jest stale rozwijany, a to oznacza, że czynniki, które mają wpływ na wyniki wyszukiwania, mogą się zmieniać w czasie. 

System wyszukiwania Google składa się z serii algorytmów. Każdy z nich odpowiada za inny aspekt związany z ustalaniem pozycji stron internetowych w rankingu wyszukiwarki. Niektóre algorytmy Google regularnie otrzymują aktualizacje,  których celem jest poprawa jakości wyników wyszukiwania i zmniejszenie możliwości manipulacji tymi wynikami przez nieuczciwych użytkowników.

Jak działa algorytm Google?

Algorytm Google jest złożonym systemem, który analizuje setki różnych czynników, aby określić, które strony internetowe najlepiej pasują do danego zapytania użytkownika.

Poniżej najważniejsze kroki, jakie wykonuje algorytm Google:

  • Analiza zapytania użytkownika — algorytm Google analizuje zapytanie wprowadzone przez użytkownika, aby zrozumieć, czego dokładnie szuka.
  • Skanowanie i indeksowanie treści — Google skanuje internet, aby znaleźć strony internetowe, i indeksuje ich treść w swojej bazie danych. To pozwala na szybsze wyświetlanie wyników wyszukiwania, gdy użytkownik wprowadzi zapytanie.
  • Dopasowanie strony do zapytania — algorytm Google analizuje zawartość każdej strony internetowej i porównuje ją z zapytaniem wyszukiwania, aby określić, które strony są najbardziej odpowiednie dla danego zapytania.
  • Analiza czynników rankingowych — algorytm Google bierze pod uwagę wiele czynników rankingowych, takich jak jakość treści, liczba linków prowadzących do strony, reputacja domeny, szybkość ładowania strony i wiele innych, aby określić, jak ważna jest dana strona dla danego zapytania.
  • Wyświetlanie wyników — na podstawie powyższych kroków, algorytm Google wyświetla wyniki wyszukiwania, zaczynając od najbardziej odpowiednich dla danego zapytania, a kończąc na najmniej trafnych wynikach.

Jakie są kluczowe czynniki algorytmu Google?

W 2006 roku Google opublikował informację, że pozycja stron w wyszukiwarkach zależy od ponad 200 czynników rankingowych. Dokładna zasada działania algorytmu wyszukiwarki nie jest jednak znana, tak jak nie są znane wszystkie czynniki rankingowe. 

Należy jednak zwracać szczególną uwagę zarówno na komunikaty Google w kontekście algorytmów, jak i na informacje podawane przez Johna Muellera pełniącego funkcję Senior Webmaster Trends Analyst w tej firmie.

John Mueller, udostępniając posty w mediach społecznościowych, tworząc angażujące wpisy blogowe, występując regularnie na webinarach, konferencjach i innych wydarzeniach medialnych, wypełnia tzw. lukę pomiędzy firmą Google a szerszą społecznością SEO.

Ani Google, ani John nie ujawniają oczywiście formalnych informacji odnośnie samego algorytmu, natomiast starszy analityk trendów pracujący w Google udziela często praktycznych wskazówek pod kątem wpływu algorytmów na pozycjonowanie stron internetowych.

Bazując na oficjalnych informacjach od Google i ważnych sugestiach Johna, można dokładnie przeanalizować kluczowe czynniki brane pod uwagę przez algorytm wyszukiwarki.

Znaczenie i intencja

Pierwszym krokiem umożliwiającym zapoznanie się z działaniem algorytmu Google jest zrozumienie znaczenia i intencji zapytania. Mechanizmy odpowiadające za ten aspekt nie są do końca znane, jednak biorąc pod uwagę dostępne informacje, można wymienić kilka czynników:

  • zakres zapytania – czy potencjalnego konsumenta interesuje szersza tematyka (np. „Co warto wiedzieć o branży life science?”), czy sprecyzowane zagadnienie dotyczące tego tematu (np. „Jak usprawnić branżę life science poprzez digitalizację?”);
  • synonimy – Google bardzo dobrze rozpoznaje synonimy. Praca nad tym elementem zajęła web developerom ponad 5 lat i obecnie podobne sformułowania, np.: „wykonanie backupu” oraz „zrobienie kopii zapasowej” są traktowane przez Google jako identyczne. Jest to również istotna kwestia dla osób parafrazujących teksty, ponieważ według aktualnych standardów Google zdania bazujące na synonimach mogą okazać się plagiatem (nie zawsze, ale istnieją takie przypadki). Dla przykładu: „W dzisiejszych czasach nasze życie w dużej mierze zależy od nowoczesnych technologii” i „Aktualnie nasza egzystencja w sporym stopniu zależy od innowacyjnych rozwiązań technologicznych” są często traktowane przez Google jako ściśle powiązane;
  • język – jeśli zapytanie zostało napisane po angielsku, to czy oznacza ono, że użytkownika interesują wyłącznie wyniki organiczne w języku angielskim?;
  • lokalizacja – Google dopasowując intencje oraz znaczenie danego zapytania, bierze pod uwagę, czy internauta, wyszukując informacje o lokalnych firmach (np. frazę „Burger King”), jest zainteresowany godzinami otwarcia najbliższego Burger Kinga czy też historią tej marki;
  • świeżość – według Google osoby wyszukujące przykładowo ceny dolara lub najnowsze wyniki Bundesligi interesują wyłącznie aktualne informacje, a w takim przypadku algorytm wyszukiwarki bazuje na najbardziej przydatnych i cennych wynikach z ostatnich 24 godzin.

Twoje treści powinny być zoptymalizowane pod kątem powyższych elementów. Upewnij się, że intencja słów kluczowych jest jasna i zwróć szczególną uwagę na zasady pozycjonowania lokalnego – żeby użytkownik znalazł dokładnie to, czego szuka (zazwyczaj interesują go godziny otwarcia Twojego lokalu, a nie jego historia).

Trafność

Po zrozumieniu treści i intencji zapytania algorytm wyszukiwarki przegląda indeks Google w celu określenia stron, które rzeczywiście odpowiadają wymaganiom konsumentów i okazują się dla nich jak najbardziej użyteczne. 

Kluczowym sygnałem trafności są słowa kluczowe – powinny być identyczne lub bardzo podobne do wyszukiwanego hasła.

Poza wyselekcjonowaniem odpowiednich słów kluczowych zadbaj również o dobranie prawidłowej treści dla zapytań wpisywanych przez użytkowników w wyszukiwarkę.

Ustal rzeczywisty temat, który maksymalnie wyczerpiesz, zgodnie z zasadami topical authority, czyli przekażesz jak najbardziej wartościową wiedzę w skondensowanej formie, wyczerpując temat naturalnie (unikając zjawiska keyword stuffing – upychania słów kluczowych).

Dzięki temu zwiększysz szanse na przeczytanie treści (zmniejszając dodatkowo współczynnik odrzuceń – tzw. bounce rate), a w konsekwencji to, że będzie ona odpowiednia dla danego zapytania.

Jakość

Przez ostatnie kilka lat John Mueller wiele razy odnosił się do jakości jako czynnika rankingowego, który należy spriorytetyzować. W 2019 roku Google wdrożył szczegółowe wytyczne, aby dać specjalistom pogląd na to, co według algorytmu jest istotne.

Chodzi oczywiście o jakość treści – Google nagradza serwisy, które oferują najbardziej wartościowy content, skoncentrowany na potrzebach internautów, kompleksowo wyczerpujący dany temat.

Wskazówki web developerów Google koncentrują się głównie na 4 podstawowych filarach – wiedzy specjalistycznej, doświadczeniu, autorytatywności oraz wiarygodności, czyli EEAT.

EEAT

EEAT to jedna z najważniejszych składowych algorytmu Google. Nie definiuje finalnie jakości treści, natomiast ma duży wpływ na ranking w wyszukiwarkach. Składa się z 4 elementów:

  • E – Expertise – wiedza fachowa
  • E – Experience – doświadczenie
  • A – Authoritativeness – autorytet
  • T – Trustworthiness – wiarygodność

Po przesłaniu i zaindeksowaniu treści przez Google algorytmy dokonują oceny przydatności pod kątem EEAT (nie można jednak dokładnie określić, w jaki sposób ocena ta jest dokonywana).

Indeksowane treści są również weryfikowane przez tzw. quality raterów, którzy podejmują decyzję, czy dany content zawiera wystarczająco „silne” EEAT. Bazują oni na wytycznych dotyczących oceny jakości wyszukiwania (SQEG – Search Quality Evaluator Guidelines). 

YMYL

Zwracając uwagę na SQEG, warto również dokładniej przyjrzeć się tematyce YMYL (ang. Your Money, Your Life). Kwestia ta ma dużo wspólnego z aspektami autorytatywności i wiarygodności pod kątem wytycznych EEAT.

Otóż wpływowe informacje w zakresie zdrowia, bezpieczeństwa i stabilności finansowej internauty powinny zostać napisane przez zweryfikowanego eksperta z danej dziedziny.

Dla przykładu – jeśli opracowujesz post blogowy w tematyce diety ketogenicznej, powinieneś być dietetykiem, który aktywnie prowadzi podopiecznych, wykłada na uniwersytecie i jest znany w branżowym środowisku (Google z pewnością to doceni).

Jeśli natomiast tworzysz artykuł na temat wad i zalet wybranego programu emerytalnego – powinieneś współpracować z certyfikowanym specjalistą ds. finansów lub samemu mieć odpowiednie kwalifikacje.

Doświadczenie użytkownika

Algorytm Google widzi wartość przede wszystkim w użytecznych stronach, zgodnych z aktualnymi standardami UX (ang. User Experience). Według giganta z Mountain View rzeczywiste znaczenie mają przede wszystkim:

  • poprawne wyświetlanie się witryn w różnych przeglądarkach (np. Google Chrome, Microsoft Edge, Internet Explorer, Mozilla Firefox czy też Safari);
  • kompatybilność serwisów z różnymi rodzajami urządzeń (m.in.: komputery, tablety, laptopy, smartfony, a nawet smartwatche);
  • niskie czasy ładowania (zagwarantowane nawet tym użytkownikom, którzy dysponują ponadprzeciętnie wolnym łączem internetowym).

Pamiętaj, że Google na bieżąco informuje o ważnych aktualizacjach, które mogą się pojawić w przyszłości, a dodatkowo udostępnia narzędzia pozwalające mierzyć i poprawiać użyteczność oraz wydajność witryny.

Dokładnie tak było w 2021 roku, przy wprowadzaniu niezwykle ważnych wskaźników Core Web Vitals (LCPLargest Contentful Paint, FID – First Input Delay oraz CLS – Cumulative Layout Shift) odpowiadających za interaktywność witryny, którą obecnie można zbadać w wielu narzędziach, m.in.: Lighthouse, Chrome DevTools, PageSpeed Insights, wtyczka Web Vitals itd.

Kontekst

Kontekst jest w pewnym stopniu powiązany z trafnością wyników wyszukiwania, jednak uwzględnia także preferencje internautów oraz ich oczekiwania.

Można to zobrazować na bardzo prostym przykładzie: mieszkańcy USA, którzy wpiszą w Google: „today’s football results” otrzymają wyniki wyszukiwania związane z ligą NFL, czyli footballem amerykańskim. Jeśli natomiast osoby zlokalizowane w Wielkiej Brytanii „zapytają” dokładnie o to samo, będą mogli zapoznać się z aktualną tabelą Premier League.

Warto również wspomnieć, iż Google dopasowuje preferencje osób wyszukujących. Otóż jeśli dana osoba jest zalogowana na konto Google i regularnie wyszukuje oraz interesuje się tematami związanymi z muzyką, to wpisując hasło pt.: „wydarzenia w pobliżu”, jako pierwsze zobaczy prawdopodobnie wyniki organiczne związane z koncertami muzycznymi.

Jak często Google wprowadza zmiany w algorytmie?

Google wprowadza zmiany w algorytmie regularnie i bardzo często — nawet kilka razy dziennie. Jednak większe aktualizacje algorytmu, które wprowadzają znaczące zmiany w sposobie wyświetlania wyników wyszukiwania, są zwykle wprowadzane co kilka miesięcy. Te większe aktualizacje często otrzymują nazwy, takie jak "Panda", "Penguin" czy "Hummingbird".

Google wprowadza także ciągłe ulepszenia w algorytmie, aby dostosować się do zmieniających się zachowań użytkowników i branży internetowej. Wprowadzane zmiany i aktualizacje mają na celu poprawę jakości wyników wyszukiwania oraz walkę z manipulacją wynikami wyszukiwania przez nieuczciwych użytkowników. 

Dlatego ważne jest, aby osoby zajmujące się optymalizacją stron internetowych na bieżąco śledziły zmiany w algorytmie Google i dostosowywały swoje strategie do najnowszych wymagań.

Dlaczego Google tak często wprowadza nowe algorytmy w wynikach wyszukiwania?

Google wprowadza nowe algorytmy w wynikach wyszukiwania z kilku powodów:

  • Poprawa jakości wyników wyszukiwania — Google stale pracuje nad poprawą jakości wyników wyszukiwania, aby użytkownicy otrzymywali jak najbardziej trafne i wartościowe wyniki. Wprowadzanie nowych algorytmów pozwala na ulepszanie systemu i eliminowanie niskiej jakości treści.
  • Walka z manipulacją wynikami wyszukiwania — niektórzy użytkownicy próbują manipulować wynikami wyszukiwania, stosując nieetyczne techniki SEO (Black Hat SEO). Wprowadzanie nowych algorytmów umożliwia odkrywanie i eliminowanie takich praktyk, co pozwala na bardziej uczciwe i równomierne traktowanie stron internetowych.
  • Adaptacja do zmieniających się trendów i zachowań użytkowników — internet i zachowania użytkowników stale się zmieniają, co wymaga dostosowania się wyszukiwarki do nowych trendów i oczekiwań. Wprowadzanie nowych algorytmów pozwala na lepsze dostosowanie się do zmieniających się warunków na rynku.
  • Utrzymanie przewagi konkurencyjnej — Google jest najpopularniejszą wyszukiwarką na świecie. Utrzymanie pozycji lidera na rynku i zwiększenie zadowolenia użytkowników jest możliwe dzięki skutecznemu konkurowaniu z innymi wyszukiwarkami poprzez wprowadzanie nowych, ulepszonych algorytmów.

Jakie są algorytmy wyszukiwania? Najważniejsze aktualizacje i algorytmy wyszukiwarki Google

Wyszukiwarka Google wykorzystuje setki algorytmów, aby ocenić jakość stron internetowych i odpowiednio je wyróżnić w wynikach wyszukiwania. Nie wszystkie z nich mają tak duże znaczenie dla pozycji strony, ale można wymienić wiele kluczowych algorytmów, których zmiany mogą znacząco wpłynąć na wyniki wyszukiwania. 

Poniżej omówione zostały najważniejsze algorytmy w wyszukiwarce Google, ich działanie i wpływ na pozycje w wynikach wyszukiwania. Dzięki temu zrozumiesz, które czynniki są najistotniejsze dla Twojej strony internetowej i jakie kroki warto podjąć, aby lepiej optymalizować swoją witrynę pod kątem algorytmów Google i najważniejszych czynników rankingowych.

System uczenia maszynowego RankBrain

RankBrain nie jest algorytmem ani aktualizacją. To tzw. system uczenia maszynowego będący częścią głównego algorytmu wyszukiwarki Google od 2015 roku. Niektórzy traktują go również jako sztuczną inteligencję. Według oficjalnych informacji od giganta z Mountain View, RankBrain jest jednym z trzech najistotniejszych elementów decydujących o ustalaniu rankingu domen w organicznych wynikach wyszukiwania. RankBrain ma na celu:

  • poprawić jakość wyników wyszukiwania (poprzez ich coraz lepsze dopasowanie do intencji użytkowników);
  • weryfikować powiązania pomiędzy słowami zawartymi w treści a frazami wyszukiwanymi przez internautów.

Google PageRank

Algorytm Google PageRank to jeden z najważniejszych algorytmów opracowanych przez Google w celu określenia wartości strony internetowej. Nazwa algorytmu pochodzi od nazwiska jednego z jego twórców, Larry'ego Page'a.

Algorytm PageRank opiera się na analizie linków między stronami internetowymi i ich jakości. W skrócie, algorytm PageRank przypisuje każdej stronie internetowej wartość (ranking), która określa, jak ważna jest ta strona w kontekście innych stron internetowych.
Algorytm PageRank działa na podstawie kilku założeń:

  • Im więcej linków prowadzi do danej strony internetowej, tym bardziej wartościowa jest ta strona.
  • Im wartościowsza jest strona, która linkuje do innej strony, tym bardziej wartościowa jest ta druga strona.
  • Linki od wartościowych stron są bardziej wartościowe niż linki od mniej wartościowych stron.

Algorytm PageRank oblicza wartość strony internetowej na podstawie ilości i jakości linków prowadzących do tej strony. Wartości te są przypisywane na podstawie analizy grafu internetowego, który przedstawia wszystkie strony internetowe w postaci węzłów połączonych ze sobą za pomocą krawędzi reprezentujących linki.

PageRank był jednym z pierwszych algorytmów stosowanych przez Google do określenia wartości stron internetowych i okazał się kluczowy w rozwoju wyszukiwarki. Obecnie jednak algorytm ten jest tylko jednym z wielu czynników, które Google bierze pod uwagę przy wyświetlaniu wyników wyszukiwania.

Google algorytm Toolbar (2000)

Google Toolbar to pierwszy algorytm wprowadzony przez Google w roku 2000, który umożliwiał użytkownikom przeglądarki Internet Explorer wyszukiwanie informacji w Google bez konieczności wchodzenia na stronę główną wyszukiwarki.

Google Toolbar umożliwiał sprawne przeszukiwanie internetu, a także dawał użytkownikom szybki dostęp do różnych narzędzi i funkcji, takich jak przetłumaczenie strony na inny język, sprawdzenie poprawności pisowni czy też wyświetlenie PageRank strony, czyli oceny jej popularności w sieci.

Wprowadzenie Google Toolbar było kamieniem milowym w historii wyszukiwarek internetowych i otworzyło drogę dla kolejnych algorytmów Google, które umożliwiły jeszcze bardziej precyzyjne wyszukiwanie informacji w Internecie. Jednak wraz z upowszechnieniem się przeglądarek internetowych, takich jak Google Chrome czy Mozilla Firefox, Google Toolbar stopniowo tracił na popularności i został wycofany z użycia w roku 2011.

Google algorytm Images (2001)

Google Images to algorytm wprowadzony przez Google w roku 2001, który umożliwia użytkownikom wyszukiwanie grafik i zdjęć w sieci.

Dzięki Google Images można łatwo i szybko znaleźć zdjęcia, ilustracje czy grafiki na wybrane tematy, co znacznie ułatwia wyszukiwanie informacji w internecie. Wyszukiwarka obrazów Google umożliwia filtrowanie wyników według rozmiaru, koloru czy rodzaju pliku, a także zawiera opcje wyszukiwania podobnych grafik lub z podobnym kontekstem.

Google Images jest bardzo popularnym narzędziem, które użytkownicy wykorzystują zarówno do celów prywatnych, jak i biznesowych, np. przy tworzeniu stron internetowych, reklam czy publikacji. Jednakże, jak każdy algorytm Google, Google Images jest stale ulepszany i aktualizowany, aby zapewnić użytkownikom jak najlepsze i najbardziej trafne wyniki wyszukiwania.

Google algorytm Boston (2002)

Algorytm Google Boston to nazwa kodowa jednego z ważniejszych aktualizacji algorytmu wyszukiwarki Google, wprowadzonej w lutym 2003 roku.

Algorytm Boston wprowadził wiele zmian w sposobie, w jaki Google ocenia jakość i wartość strony internetowej. Jednym z najważniejszych aspektów wprowadzonych przez Boston była waga, jaką Google przywiązywało do linków prowadzących do strony, czyli tzw. backlinków. Algorytm ten zwracał uwagę na jakość i autentyczność linków oraz na ich kontekst, co znacznie wpłynęło na sposób, w jaki wyszukiwarka oceniała stronę internetową.

Algorytm Boston był też pierwszym, który zwracał uwagę na wartość zawartości strony, a nie tylko na występowanie konkretnych słów kluczowych w jej treści. Google rozpoczęło wtedy bardziej skomplikowane analizowanie strony pod kątem jakości i trafności jej treści, co miało na celu poprawienie wyników wyszukiwania dla użytkowników.

Algorytm Boston otworzył drogę dla kolejnych aktualizacji algorytmu Google, które wprowadzały coraz bardziej zaawansowane i precyzyjne metody oceny jakości strony i dopasowania wyników wyszukiwania do potrzeb użytkowników.

Algorytm Google Cassandra (2003)

Algorytm Google Cassandra to jeden z wielu algorytmów wyszukiwarki Google, które zostały wprowadzone w 2006 roku.

Algorytm ten był skierowany głównie na polepszenie jakości wyszukiwania związanej z wynikami w postaci dokumentów, np. plików PDF czy też formatów prezentacji. Google Cassandra wprowadził wiele innowacji, które umożliwiły użytkownikom wyszukiwanie konkretnych informacji wewnątrz tego rodzaju dokumentów.

Algorytm Cassandra miał na celu polepszenie jakości wyników wyszukiwania, szczególnie poprzez wskazywanie na konkretne miejsca wewnątrz dokumentów, w których dana fraza występowała najczęściej. Algorytm ten wprowadził także poprawki związane z indeksowaniem stron internetowych i zapewnił użytkownikom wyższą jakość wyników wyszukiwania.

Wprowadzenie algorytmu Google Cassandra przyczyniło się do polepszenia wyszukiwania treści w plikach dokumentów, które są często związane z różnymi branżami i dziedzinami, np. naukowymi, edukacyjnymi czy biznesowymi. Dzięki algorytmowi Cassandra użytkownicy Google zyskali możliwość wyszukiwania dokładnych informacji wewnątrz różnych typów plików i dokumentów, co zwiększyło użyteczność i przydatność tej popularnej wyszukiwarki internetowej.

Google Florida Update (2003)

Algorytm Google Florida miał na celu zwalczanie tak zwanych "stron spamowych", czyli stron internetowych, które wykorzystywały sztuczne metody, takie jak nadmiar słów kluczowych, by wspiąć się w wynikach wyszukiwania. Google Florida wprowadził wiele nowych mechanizmów, które oceniały jakość i wartość strony, w tym na przykład:

  • Analiza tekstu anchora (linkującego do strony tekstu) - algorytm Florida zwracał uwagę na słowa kluczowe użyte w tekście anchora i ich związek z treścią strony, do której prowadził link.
  • Analiza tekstów kopii - Google Florida ulepszył analizę treści na stronach i zwracał uwagę na unikalność, użyte słowa kluczowe, długość tekstu i jego wartość merytoryczną.
  • Analiza "spammy" przekierowań - Google Florida zmniejszył wagę stron, które wykorzystywały sztuczne przekierowania, aby zwiększyć swoją widoczność w wynikach wyszukiwania.

Algorytm Florida spowodował, że wiele stron internetowych, które wykorzystywały sztuczne metody, straciło swoją pozycję w wynikach wyszukiwania. Z drugiej strony, właściciele stron, którzy inwestowali w tworzenie wartościowych, oryginalnych i wartościowych treści, zyskali lepsze pozycje w wynikach wyszukiwania, co zachęciło do dalszego rozwijania wysokiej jakości treści.

Google Austin Update (2004)

Algorytm Austin Update to jedna z wielu aktualizacji wprowadzonych do algorytmów wyszukiwarki Google. Został on wprowadzony w 2006 roku i wpłynął na rankingi stron internetowych w wyszukiwarce Google.

Głównym celem algorytmu Google Austin było polepszenie wyników wyszukiwania i zmniejszenie szansy na manipulację rankingiem przez webmasterów stosujących sztuczki SEO. Algorytm wprowadził szereg zmian, w tym skupienie się na jakości treści i linków prowadzących do strony.

Algorytm Austin polegał na analizie jakości treści na stronie internetowej, a także na jakości i liczbie linków prowadzących do danej strony. Wprowadził on także zasadę, według której linki od niepowiązanych stron lub stron o niskiej jakości mają mniejszą wartość niż linki od stron powiązanych tematycznie i o wysokiej jakości.

Algorytm Austin zrewolucjonizował podejście do SEO, ponieważ wprowadził jakość treści jako kluczowy czynnik decydujący o pozycjonowaniu strony w wyszukiwarce. Dzięki temu, użytkownicy Google otrzymywali bardziej odpowiednie i wartościowe wyniki wyszukiwania, co poprawiło jakość samej wyszukiwarki.

Google Brandy Update (2004)

Algorytm Brandy Update to jedna z licznych aktualizacji algorytmów wyszukiwarki Google, która została wprowadzona w 2004 roku. Aktualizacja ta wniosła wiele zmian w sposobie, w jaki Google indeksowało i oceniało strony internetowe.

Algorytm Brandy wprowadził wiele innowacji w zakresie rozpoznawania tematów i fraz kluczowych, co pozwoliło na bardziej precyzyjne dopasowywanie wyników wyszukiwania do zapytania użytkownika. Algorytm ten wprowadził także poprawki związane z indeksowaniem i ocenianiem wartości linków prowadzących do stron internetowych.

Jednym z kluczowych elementów Algorytmu Brandy było wprowadzenie nowych sposobów oceny jakości treści na stronach internetowych. Algorytm analizował różne czynniki, takie jak długość tekstu, jego unikalność, a także związki z innymi stronami internetowymi, aby określić wartość danej strony dla użytkowników.

Algorytm Brandy wprowadził także innowacje w zakresie indeksowania stron internetowych i określania ich wartości. Algorytm rozpoznawał linki prowadzące do strony, ich jakość i źródło, aby określić, czy dana strona jest wartościowa dla użytkowników.

Algorytm Brandy miał na celu usprawnienie wyszukiwania treści w internecie i zapewnienie bardziej trafnych oraz wartościowych wyników wyszukiwania. 

Google Nofollow (2005)

Algorytm Google Nofollow został wprowadzony w 2005 roku i polegał na zmianie sposobu, w jaki linki nofollow były traktowane przez algorytmy wyszukiwania Google.

Wprowadzenie algorytmu Google Nofollow miało na celu zapobieganie manipulowaniu rankingami wyszukiwarki przez spamowanie linkami. Wcześniej, osoby zajmujące się SEO stosowały taktykę zwaną "linkowaniem wstecznym" (backlinking), polegającą na umieszczaniu linków do swojej strony na innych stronach internetowych, w celu poprawienia pozycji w wynikach wyszukiwania Google.

Ta aktualizacja zmieniła to, w jaki sposób Google traktuje linki nofollow. Uniemożliwiła manipulowanie rankingami poprzez nadmierną ilość linków nofollow z innych stron internetowych. Zgodnie z tym algorytmem, ten rodzaj linków nie jest brany pod uwagę przy określaniu wartości PageRank, ale może wciąż przyczynić się do wyświetlenia strony w wynikach wyszukiwania Google.

Google Bourbon Update (2005)

Jedną z kluczowych zmian, które wprowadził Google Bourbon Update, było ulepszanie sposobu, w jaki Google indeksuje i ocenia strony internetowe. Algorytm ten miał na celu rozwiązanie problemu z duplikatami treści, które dotąd były częstym problemem w wynikach wyszukiwania.

Wprowadzenie algorytmu Bourbon spowodowało, że Google zaczęło traktować strony z unikalnymi treściami jako bardziej wartościowe, a strony z powtarzającymi się treściami były klasyfikowane jako mniej przydatne. Algorytm ten wprowadził również poprawki dotyczące sposobu, w jaki Google ocenia linki z innych stron internetowych i przypisuje im wartość.

Działanie algorytmu Google Bourbon Update było krokiem w kierunku poprawy jakości wyników wyszukiwania i zwalczania manipulacji rankingami przez spamowanie treści. Google Bourbon Update był jednym z wielu, które wyszukiwarka wprowadziła w celu poprawy jakości zwracanych wyników, a jego wpływ na algorytm wyszukiwarki był bardzo pozytywny.

Google Personalized Search (2005)

Algorytm Google Personalized Search wprowadzony w 2005 roku miał na celu dostosowanie wyników wyszukiwania do preferencji użytkowników. Korzystał on z danych zbieranych przez Google o nawykach wyszukiwania i przeglądania użytkowników, aby zapewnić bardziej spersonalizowane wyniki wyszukiwania.

Dzięki algorytmowi Personalized Search Google mógł dostosować wyniki wyszukiwania do preferencji użytkowników, takich jak lokalizacja, historia wyszukiwania i preferencje językowe. Algorytm ten miał na celu poprawić jakość wyników wyszukiwania i zapewnić użytkownikom bardziej spersonalizowane doświadczenie.

Jednym z efektów działania algorytmu Personalized Search był fakt, że wyniki wyszukiwania mogły się różnić w zależności od użytkownika, co było niekiedy krytykowane. Niektórzy użytkownicy narzekali, że spersonalizowane wyniki wyszukiwania prowadzą do "bańki informacyjnej" i utrudniają dostęp do różnorodnych perspektyw i informacji.

Mimo to, algorytm Personalized Search był ważnym krokiem w kierunku dostosowania wyników wyszukiwania do potrzeb i preferencji użytkowników, co jest nadal jednym z głównych celów Google.

Google Jagger Update (2005)

Algorytm Google Jagger Update wprowadzony w 2005 roku był jedną z największych aktualizacji algorytmu wyszukiwarki Google. Miał na celu zwalczanie praktyk manipulacyjnych stosowanych przez niektórych webmasterów, aby poprawić pozycje swoich stron w wynikach wyszukiwania.

Ten algorytm Google wprowadził kilka zmian w sposobie oceny i indeksowania stron internetowych. Jednym z kluczowych elementów była walka z praktykami takimi jak "link farming”, czyli pozyskiwanie masowych linków z niskiej jakości stron, a także spamowanie treści. Algorytm ten skupił się na analizie jakościowych czynników stron internetowych, takich jak wartość merytoryczna treści i jakość linków przychodzących.

Jagger Update wprowadził również zmiany w sposobie analizowania linków przychodzących i wychodzących. Algorytm ten zwracał większą uwagę na naturalność profilu linków i wartość linków przychodzących z innych stron internetowych.

Google Big Daddy Update (2005)

Algorytm Google Big Daddy Update miał na celu zmianę sposobu, w jaki Google indeksuje strony internetowe oraz w jaki rozpatruje przekierowania. 

Jednym z kluczowych elementów algorytmu Big Daddy było zmienienie sposobu indeksowania przez Google adresów URL. Zamiast indeksowania wszystkich wersji URL danej strony (np. http, https, www i non-www), Google zaczął preferować jedną wersję, a pozostałe traktować jako duplikaty. To usprawniło całość i wyeliminowało problem związany z duplikatowymi wersjami URL.

Algorytm Big Daddy wprowadził również zmiany w sposobie rozpatrywania przekierowań. Google zaczął traktować przekierowania 301 (trwałe) jako ostateczne i preferowane, co pozwoliło na poprawę indeksowania stron internetowych i wyeliminowanie problemów związanych z duplikatowymi treściami.

Google Universal Search (2007)

Algorytm Google Universal Search, wprowadzony w 2007 roku, był jednym z największych przewartościowań w historii wyszukiwarki Google. Wprowadził zmiany w sposobie prezentacji wyników wyszukiwania, umożliwiając wyświetlanie różnorodnych treści w jednej sekcji wyników. Dzięki temu użytkownicy mogli łatwiej znaleźć poszukiwane informacje i przeglądać różne rodzaje treści.

Dodatkowo algorytm Google Universal Search wprowadził również zmiany w sposobie oceny jakości treści. Strony internetowe zaczęły być oceniane nie tylko na podstawie tekstu i linków, ale również na podstawie innych czynników, takich jak obrazy i filmy. To pozwoliło na poprawę wyników wyszukiwania i ułatwiło użytkownikom znalezienie poszukiwanych informacji.

Działanie algorytmu Google Universal Search polegało na łączeniu wyników z różnych źródeł i prezentowaniu ich użytkownikom w jednym miejscu.

Google Vince Update (2009)

Algorytm Google Vince Update miał na celu wprowadzenie zmian w sposobie, w jaki Google ocenia i prezentuje wyniki wyszukiwania dla bardziej popularnych zapytań. 

Po wdrożeniu algorytmu Google Vince oceny strony internetowej stały się bardziej skomplikowane. Dzięki temu możliwe było uwzględnianie dodatkowych czynników, takich jak jakość treści i reputacja marki, co miało na celu zwiększenie widoczności i trafności wyników wyszukiwania dla dużych firm i marek. Algorytm Google Vince uwzględnił wpływ linków z innych stron internetowych na pozycjonowanie w wynikach wyszukiwania.

Działanie algorytmu Vince Update polegało na bardziej precyzyjnej ocenie stron internetowych. Algorytm ten pozwolił na poprawienie jakości wyników wyszukiwania i ułatwił użytkownikom znajdowanie bardziej trafnych informacji. 

Google Caffeine (2010)

Algorytm Google Caffeine to aktualizacja wyszukiwarki Google, która wprowadziła zmiany w sposobie, w jaki Google indeksuje i wyświetla wyniki wyszukiwania.

Algorytm Caffeine wprowadził bardziej efektywne metody indeksowania i przetwarzania dużej ilości informacji na bieżąco, co pozwoliło na szybsze i dokładniejsze wyświetlanie wyników wyszukiwania. Algorytm ten pozwolił również na szybsze wykrywanie nowych treści i umieszczanie ich w wynikach wyszukiwania, co poprawiło jakość i trafność wyników.

Działanie algorytmu Caffeine polegało na zmianach w infrastrukturze Google, co pozwoliło na bardziej efektywne przetwarzanie informacji i szybsze wyświetlanie wyników wyszukiwania.

Google Mayday Update (2010)

Algorytm Google Mayday Update został wprowadzony w 2010 roku i skupiał się na zmianach w algorytmie wyszukiwania fraz z długiego ogona. Wprowadził zmiany w sposobie, w jaki Google indeksuje i wyświetla tzw. długie ogony, aby lepiej odpowiadać na bardziej wyspecjalizowane i skomplikowane zapytania użytkowników. 

Działanie algorytmu Mayday Update polegało na bardziej precyzyjnej ocenie długich ogonów i uwzględnieniu dodatkowych czynników, takich jak jakość treści, aby pomóc użytkownikom w znajdowaniu bardziej trafnych informacji.

Google Instant Search (2010)

Algorytm Google Instant Search umożliwił wyświetlanie wyników wyszukiwania w czasie rzeczywistym podczas wprowadzania zapytania przez użytkownika.

Działanie algorytmu Google Instant Search polegało na analizie zapytania użytkownika w czasie rzeczywistym i wyświetleniu wyników wyszukiwania w miarę wprowadzania kolejnych liter zapytania. Algorytm ten pozwolił na bardziej intuicyjne korzystanie z wyszukiwarki i szybsze znajdowanie odpowiednich wyników.

Algorytm Google Instant Search wykorzystywał szereg technologii, takich jak predykcyjne wprowadzanie, automatyczne uzupełnianie i dopasowanie wyników do wprowadzonego zapytania, aby zapewnić jak najbardziej trafne wyniki w czasie rzeczywistym. Poprawił wydajność wyszukiwarki i umożliwił użytkownikom szybsze i bardziej efektywne korzystanie z Google.

Google Panda Update (2011)

Algorytm Google Panda został wprowadzony w 2011 roku i ma na celu zwalczanie niskiej jakości treści oraz stron o niskiej wartości dla użytkowników.

Panda analizuje różne czynniki związane z treścią strony, takie jak długość tekstu, oryginalność treści oraz jakość języka. Algorytm ten bada także interakcje użytkowników ze stroną, takie jak czas spędzony na stronie, wskaźnik odrzuceń oraz ilość stron odwiedzonych przez użytkowników.

Na podstawie tych czynników Panda przypisuje każdej stronie internetowej punktację, która wpływa na jej pozycję w wynikach wyszukiwania Google. Strony o niskiej jakości treści lub niskiej wartości dla użytkowników są karane przez algorytm Panda poprzez zepchnięcie ich na niższe pozycje w wynikach wyszukiwania lub całkowite wykluczenie z wyników.

Google Freshness Update (2011)

Google Freshness Update to algorytm wprowadzony przez Google w 2011 roku. Jego celem było dostarczanie użytkownikom najbardziej aktualnych wyników wyszukiwania, w szczególności dla zapytań związanych z bieżącymi wydarzeniami, trendami czy tematami, które wymagają ciągłego aktualizowania.

Algorytm Freshness Update opiera się na analizie czasu publikacji treści i częstotliwości aktualizacji stron internetowych. W ten sposób Google chce upewnić się, że najświeższe i najbardziej aktualne treści są wyświetlane jako pierwsze w wynikach wyszukiwania.

Algorytm ten działa poprzez przypisanie różnych poziomów "świeżości" do różnych typów zapytań. Dla niektórych z nich, takich jak np. wyniki sportowe, nowinki ze świata show-biznesu czy aktualności polityczne, Google będzie preferować najbardziej aktualne treści. W przypadku innych tematów, takich jak np. artykuły naukowe czy encyklopedyczne, "świeżość" nie będzie miała tak dużego znaczenia.

Google Venice Update (2012)

Google Venice Update to algorytm wprowadzony przez Google w 2012 roku. Jego celem było poprawienie jakości wyników wyszukiwania dla zapytań lokalnych oraz zwiększenie widoczności małych i lokalnych firm w wynikach wyszukiwania.

Algorytm Venice Update działa poprzez analizę zapytań użytkowników i przypisywanie im lokalizacji geograficznej. Dzięki temu Google może dostarczyć wyniki wyszukiwania, które są bardziej dopasowane do konkretnego miejsca, w którym użytkownik się znajduje. 

Algorytm ten ma na celu zapewnienie, że wyniki wyszukiwania dla zapytań lokalnych są bardziej spersonalizowane i lepiej dostosowane do potrzeb użytkowników.

Google Penguin Update (2012)

Google Penguin Update to algorytm wprowadzony przez Google w 2012 roku. Jego celem było zwalczanie nieuczciwych praktyk związanych z pozycjonowaniem stron internetowych, takich jak np. link farming, czyli tworzenie sztucznych linków w celu manipulacji wynikami wyszukiwania.

Algorytm Google Penguin działa poprzez analizę jakości linków prowadzących do danej strony internetowej, takich jak ich źródło, jakość oraz naturalność. Strony internetowe, które stosują nieuczciwe praktyki związane z pozycjonowaniem, np. korzystają ze sztucznych linków lub manipulują wynikami, są karane przez Google poprzez obniżenie ich pozycji w wynikach wyszukiwania.

Od czasu wprowadzenia algorytmu Google Penguin Update 2012 niezwykle ważne jest, aby dbać nie tylko o ilość linków, ale też o ich jakość. Należy unikać nieuczciwych praktyk związanych z pozycjonowaniem oraz regularnie monitorować swoją obecność w sieci.

Google Knowledge Graph (2012)

Algorytm Google Knowledge Graph (2012) działał poprzez analizę treści stron internetowych i wyciąganie z nich informacji na temat powiązań między różnymi encjami, takimi jak osoby, miejsca, przedmioty itp.

Następnie algorytm tworzył graf wiedzy, który zawierał informacje o tych encjach oraz ich relacjach. Graf ten był następnie wykorzystywany do generowania bogatszych wyników wyszukiwania i lepszej jakości odpowiedzi na zapytania użytkowników.

Algorytm działał na bazie zaawansowanych technik przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, co pozwalało mu na skuteczne identyfikowanie encji oraz rozumienie kontekstu wypowiedzi. W rezultacie algorytm Knowledge Graph pozwalał na lepsze zrozumienie intencji i potrzeb użytkowników.

Google Hummingbird Update (2013)

Google Hummingbird Update to bardzo ważny algorytm Google, który wprowadził wiele zmian w sposobie przetwarzania zapytań użytkowników.

Algorytm ten analizuje całe zdania wpisane w pasek wyszukiwania, a nie tylko pojedyncze słowa kluczowe. Google zaczęło bardziej zwracać uwagę na kontekst zapytania użytkownika, a nie tylko na jego poszczególne elementy. Dzięki temu Hummingbird umożliwia lepsze zrozumienie intencji wyszukiwania użytkowników i dostarczanie im bardziej trafnych wyników. 

Algorytm wykorzystuje również wiedzę z Google Knowledge Graph, aby zrozumieć, jak różne słowa i związki między nimi łączą się ze sobą. Hummingbird jest w stanie lepiej rozumieć długie, złożone zapytania i zwracać wyniki, które są bardziej dopasowane do potrzeb użytkowników. Ponadto, algorytm ten poprawił także skuteczność wyszukiwania głosowego, które wymaga precyzyjnego zrozumienia intencji użytkownika.

Dzięki wprowadzeniu Hummingbird Update Google zwiększył swoją skuteczność w dostarczaniu użytkownikom bardziej dokładnych i użytecznych wyników wyszukiwania, a także usprawnił proces zrozumienia intencji użytkowników, co przyczyniło się do poprawy jakości wyszukiwania na całym świecie.

Google Pigeon Update (2014)

Algorytm Google Pigeon działał poprzez zwiększenie znaczenia czynników lokalnych w procesie rankingowania wyników wyszukiwania. Wcześniej Google stosował różne algorytmy dla wyników globalnych i lokalnych, ale Pigeon połączył je w jeden, aby lepiej odzwierciedlać potrzeby użytkowników, którzy szukają informacji o usługach i produktach w swojej okolicy.

Pigeon uwzględnia wiele czynników lokalnych, takich jak obecność adresu firmy na stronie internetowej, jakość strony, w której znajduje się informacja o firmie, opinie użytkowników, wskazania na mapach, jak również popularność i zaangażowanie w mediach społecznościowych.

Dzięki tym zmianom, algorytm Google Pigeon umożliwił lepsze dopasowanie wyników wyszukiwania do potrzeb użytkowników poszukujących informacji o usługach i produktach w swojej okolicy. Ponadto, algorytm poprawił także lokalną widoczność firm i usług, co wpłynęło na wzrost ich popularności i liczby klientów.

Google Mobile-Friendly Update (2015)

Algorytm Google Mobile-Friendly wprowadził zmiany w sposobie wyświetlania wyników wyszukiwania dla użytkowników korzystających z urządzeń mobilnych. Jego działanie opiera się na preferowaniu stron internetowych, które były zoptymalizowane dla urządzeń mobilnych. 

Wcześniej Google stosował te same algorytmy dla wyników wyszukiwania zarówno na komputerach, jak i na urządzeniach mobilnych, ale Mobile-Friendly Update wprowadził zmiany w procesie rankingowania wyników wyszukiwania, które faworyzują strony zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych.

Algorytm Mobile-Friendly uwzględnia wiele czynników związanych z mobilnymi stronami internetowymi, takich jak szybkość ładowania, responsywność, łatwość nawigacji oraz optymalizację obrazów i multimediów dla urządzeń mobilnych.

Dzięki wprowadzeniu Google Mobile-Friendly Update firma Google usprawniła proces dostarczania użytkownikom bardziej użytecznych wyników wyszukiwania mobilnego oraz poprawiła jakość wrażeń i doświadczeń użytkowników korzystających z urządzeń mobilnych.

Google Possum Update (2016)

Algorytm Google Possum Update ma na celu poprawienie jakości wyników wyszukiwania lokalnego, zwłaszcza dla małych firm, które były pomijane przez poprzednie algorytmy.

Algorytm ten wprowadził zmiany w tym, jak Google interpretuje i klasyfikuje strony internetowe, które mają lokalne znaczenie. Possum zwraca szczególną uwagę na lokalizację użytkownika, który dokonuje wyszukiwania, i wyświetla wyniki, które są najbardziej odpowiednie dla jego regionu.

Innym ważnym aspektem Possum jest to, że algorytm zwiększa znaczenie czynników związanych z reputacją i autorytetem strony internetowej. Oznacza to, że jeśli strona posiada dobre opinie i linki zwrotne od innych wartościowych stron, to będzie lepiej klasyfikowana w wynikach wyszukiwania.

Algorytm Google Possum wprowadził również bardziej wyrafinowane kryteria oceny i klasyfikacji stron internetowych, co pomogło poprawić jakość wyników wyszukiwania.

Google Fred Update (2017)

Google Fred Update to aktualizacja algorytmu wyszukiwania, która została wprowadzona w 2017 roku. Miała na celu poprawę jakości wyników wyszukiwania poprzez zmniejszenie widoczności stron, które stosowały nieetyczne metody SEO w celu poprawienia swojego rankingu.

Algorytm ten skupiał się głównie na stronach, które zawierały dużą ilość treści niskiej jakości, czyli takiej, która była stworzona tylko w celu uzyskania wysokich pozycji w wynikach wyszukiwania. Takie treści zazwyczaj były wypełnione słowami kluczowymi lub linkami, co wpłynęło na jakość wyników wyszukiwania. Ten algorytm Google miał za zadanie obniżać ich wartość i spychać je niżej w wynikach wyszukiwania. 

Dodatkowo, Google Fred Update zwracał uwagę na strony, które stosowały agresywne techniki linkowania w celu poprawienia swojego rankingu. Były to między innymi strony, które zawierały wiele linków zwrotnych z niskiej jakości stron lub spamowe komentarze z linkami do własnych treści.

Algorytm ten był kontynuacją działań Google na rzecz walki z nadużywaniem technik SEO i poprawy jakości wyników wyszukiwania dla użytkowników.

Google Mobile-First Indexing (2018)

Google Mobile-First Indexing to algorytm wprowadzony przez Google w 2018 roku. Jego głównym celem było poprawienie jakości wyników wyszukiwania dla użytkowników korzystających z urządzeń mobilnych.

Algorytm ten opiera się na tym, że Google używa indeksu stron dla urządzeń mobilnych, zamiast indeksu stron dla desktopów, jako głównej podstawy do określania rankingu strony w wynikach wyszukiwania. Oznacza to, że jakość strony w wersji mobilnej staje się kluczowa dla jej rankingu w wynikach wyszukiwania.

Wprowadzenie Mobile-First Indexing wynika z faktu, że coraz więcej użytkowników przegląda strony internetowe za pomocą urządzeń mobilnych, a te z kolei mają specyficzne wymagania i ograniczenia. Strony, które nie są zoptymalizowane dla urządzeń mobilnych, mogą mieć problemy z wyświetlaniem się poprawnie na małych ekranach lub mają zbyt długi czas ładowania, co może wpłynąć na ich pozycję w wynikach wyszukiwania.

Algorytm Mobile-First Indexing wymusza na twórcach stron internetowych, aby w swoich projektach skupiali się na zoptymalizowaniu stron dla urządzeń mobilnych. Wszystko po to, aby zapewnić najlepsze doświadczenie użytkownikom.

Google Medic Update (2018)

Google Medic Update to aktualizacja, która została wprowadzona w 2018 roku. Algorytm ten skupiał się głównie na stronach związanych z tematyką medyczną i zdrowotną, które stosowały nieetyczne metody SEO w celu poprawienia swojego rankingu.

Zmiany wprowadzone przez Google miały na celu ograniczenie widoczności stron, które promowały niepotwierdzone przez specjalistów w dziedzinie medycyny informacje, a także takich, które przedstawiały kontrowersyjne lub szkodliwe porady medyczne.

Dodatkowo, Google Medic Update wprowadził zmiany w sposobie oceny autorów treści medycznych. Strony związane z tematyką medyczną i zdrowotną muszą teraz wykazywać się wiedzą i doświadczeniem w swoich dziedzinach, a także mieć autentyczne referencje medyczne, aby otrzymać wyższy ranking w wynikach wyszukiwania.

Wprowadzenie Google Medic Update miało na celu poprawienie jakości wyników wyszukiwania dla użytkowników szukających informacji medycznych i zdrowotnych, a także zwiększenie bezpieczeństwa i wiarygodności informacji przekazywanych przez strony związane z medycyną.

Google E-A-T Update (2018)

Aktualizacja Google E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) z 2018 roku wprowadziła zmiany w algorytmie wyszukiwarki, które kładły większy nacisk na jakość i wiarygodność treści, oceniając poziom wiedzy, autorytetu i zaufania (E-A-T) stron internetowych oraz ich twórców, szczególnie w sektorach wymagających dużego zaufania, takich jak finanse, zdrowie i prawo (YMYL - Your Money or Your Life).

W wyniku najnowszej aktualizacji wskazówek dla testerów jakości z 2022 roku EAT otrzymało dodatkowe E (experience): E-E-A-T. To oznacza, że Google promuje od tej pory treści, które mają udowodnioną wiedzę fachową, autorytet, wiarygodność i doświadczenie.

Google Core Algorithm Update (2019)

Google Core Algorithm Update to aktualizacja algorytmu wyszukiwania, która została wprowadzona przez Google w 2019 roku. Jej głównym celem było ulepszenie sposobu, w jaki Google interpretuje treści na stronach internetowych i ocenia ich jakość.

Algorytm ten skupiał się na poprawie jakości wyszukiwania. Zmiany wprowadzone przez Google miały na celu poprawienie doświadczenia użytkowników i zapewnienie, że najlepsze i najbardziej wartościowe treści znajdą się na czele wyników wyszukiwania.

Google Core Algorithm Update przeprowadzał ocenę jakości treści, koncentrując się na aspektach takich jak oryginalność, przydatność i autorytet strony. Algorytm ten skutkował również zmianami w sposobie interpretacji treści, takich jak wprowadzenie ulepszeń w rozpoznawaniu zapytań długiego ogona oraz zmiany w rozumieniu kontekstu strony.

W maju i grudniu 2020 roku wprowadzone zostały dodatkowe aktualizacje tego algorytmu Google. Miały one na celu jeszcze lepsze usprawnienie działania wyszukiwarki w tym zakresie.

Google Page Experience Update (2021)

Google Page Experience Update to aktualizacja algorytmu wyszukiwarki Google, która została wprowadzona w maju 2021 roku. Celem tej aktualizacji jest zwiększenie znaczenia użytkowników i doświadczenia, które otrzymują podczas korzystania z witryn internetowych. 

Algorytm Page Experience bierze pod uwagę kilka czynników, takich jak czas ładowania strony, stabilność interakcji z nią, a także bezpieczeństwo przeglądania i dostępność.

Kluczowe elementy Page Experience Update to:

  • Core Web Vitals — trzy metryki wydajności, które Google uznaje za kluczowe dla oceny doświadczenia użytkownika. Są to czas ładowania strony, interaktywność strony oraz stabilność układu strony.
  • Bezpieczeństwo przeglądania — strony internetowe, które nie mają zabezpieczeń SSL (certyfikatu SSL), są oznaczane jako niebezpieczne przez przeglądarki internetowe, a tym samym mogą mieć wpływ na doświadczenie użytkowników.
  • Przystosowanie do urządzeń mobilnych — strony internetowe powinny być dostosowane do różnych urządzeń mobilnych, takich jak smartfony i tablety. Algorytm Page Experience faworyzuje strony, które są responsywne i wygodne do przeglądania na urządzeniach mobilnych.
  • Brak nadmiernych reklam — strony internetowe, które zawierają nadmiar reklam lub przerywników reklamowych, mogą mieć wpływ na jakość doświadczenia użytkownika. W związku z tym, strony ze zbyt dużą liczbą reklam mogą być penalizowane przez algorytm Page Experience.

Wprowadzenie algorytmu Google Page Experience Update ma na celu zachęcenie właścicieli witryn internetowych do zapewnienia jak najlepszego doświadczenia użytkownikom.

Google Helpful Content Update (2022)

Google Helpful Content to aktualizacja algorytmu, która ma na celu promowanie treści pomocnych i użytecznych. Dzięki temu na pierwszych pozycjach rankingu mogą pojawiać się strony najbardziej wartościowe dla użytkowników. Witryny, które nie spełniają tych oczekiwań, są spychane na dalsze miejsca w rankingu wyszukiwarki.

System Google Helpful Content generuje sygnał, w którym przekazuje informacje o tym, czy treść na danej stronie jest wartościowa. Jest to jeden z wielu czynników, które są brane pod uwagę przez wyszukiwarkę podczas tworzenia rankingu.

Wprowadzenie tej aktualizacji to kolejny krok ze strony wyszukiwarki Google w kierunku jak najlepszego spełnienia intencji użytkownika. Treści, które są zwracane na konkretne zapytanie, muszą być dla niego przydatne i w pełni zaspokajać jego potrzeby.

Gdzie znaleźć oficjalne aktualizacje Google?

Google udostępnia do wglądu wiele informacji o aktualizacjach i zmianach w swoim algorytmie. Najbardziej rzetelnymi źródłami są m.in.:

Możesz także skorzystać z konsultacji prowadzonych przez specjalistów giganta z Mountain View. Google Search Central na swoim kanale YouTube organizuje spotkania, podczas których eksperci (w tym John Mueller) odpowiadają na pytania w ramach rozmowy wideo. Istnieje kilka rodzajów konsultacji:

  • konsultacje w języku angielskim dotyczące SEO w Google,
  • konsultacje w języku japońskim dotyczące wyszukiwarki Google,
  • sesje w godzinach pracy w języku niemieckim dotyczące SEO w Google.

Dostępne są także sesje online w j. angielskim dotyczące realizacji SEO z użyciem JavaScript oraz inne sesje tematyczne (np. o witrynach e-commerce).

Algorytmy Google – jakich zmian można się spodziewać w przyszłości?

Chyba nikt z nas nie przypuszczał, że globalna sieć internetowa rozrośnie się do tak olbrzymich rozmiarów – aktualnie w ciągu jednej sekundy Google odnotowuje ponad 40 tysięcy zapytań (źródło: Internet Live Stats). 

To bardzo imponujący wynik, zwłaszcza biorąc pod uwagę fakt, że w 1998 roku (czyli w momencie wypuszczenia pierwszego algorytmu Google o nazwie PageRank i rozpoczęcia ery pozycjonowania), wyszukiwarka Google przetwarzała niecałe 10 tysięcy zapytań dziennie. 

Ten ogromny przeskok nie byłby możliwy, jeśli developerzy Google nie dążyliby każdego dnia do poprawy użyteczności wyszukiwarki właśnie za pomocą wdrażania kluczowych algorytmów i aktualizacji. Powodują one, że pozycjonowanie stron jest bardziej uczciwe, a korzystanie z Google prostsze i niezwykle pomocne.

Bardzo ciężko wskazać konkretne zmiany, jakie mogą czekać na internautów w przyszłości. Od momentu wprowadzenia aktualizacji RankBrain, czyli systemu uczenia maszynowego (tzw. sztuczna inteligencja) wytyczne wyszukiwarek zmieniają się niezwykle dynamicznie.

Algorytmy Google — podsumowanie

Z doświadczenia i wiedzy na temat branży SEO wynika prosta konkluzja – Google będzie regularnie wprowadzał zabezpieczenia ochraniające przed różnego rodzaju manipulacjami wyników wyszukiwania. 

Gigant z Mountain View będzie rozwijał dalej algorytm Google tak, aby użytkownicy mogli uzyskiwać jeszcze bardziej precyzyjne odpowiedzi na zadawane pytania.

Wszystko wskazuje na to, że Google zwróci w przyszłości znacznie większą uwagę na aspekt UX – nie tylko w kontekście wydajności i interaktywności serwisów, ale również z poziomu ograniczenia wyświetlania natarczywych reklam. 

Co to oznacza? Nic innego jak to, że warto dbać o dobro użytkowników, stawiając je ponad optymalizację pod kątem robotów Google.

Chcesz dowiedzieć się, jak wygląda pozycjonowanie ukierunkowane na doświadczenia użytkowników i roboty Google zgodnie z najnowszymi aktualizacjami algorytmów? Zależy Ci na tym, aby pozycja Twojej strony w rankingu wyszukiwarek nie obniżyła się po kolejnej nowince od web developerów?

Umów się na bezpłatną i niezobowiązującą konsultację z naszym specjalistą SEO/SEM – poznaj zasady pozycjonowania zabezpieczającego przed spadkiem po aktualizacjach Google. Stań się liderem w branży i zwiększ swoje zasięgi oraz sprzedaż. 

Ocena artykułu:

1 2 3 4 5

5 / 5 według 48 opinii

Może Ciebie zainteresować
Ta strona korzysta z ciasteczek aby świadczyć usługi na najwyższym poziomie. Dalsze korzystanie ze strony oznacza, że zgadzasz się na ich użycie.

Dobry wybór!

Przedstawimy strategię i wypromujemy Twój biznes. Daj nam znać o swoim projekcie!

Twoje dane administruje SEMPIRE Europe sp. z o.o.
Więcej o ochronie danych
Administratorem danych osobowych jest SEMPIRE Europe sp. z o.o. z siedzibą w Poznaniu, adres: Plac Andersa 3, 61-894 Poznań, wpisana do rejestru przedsiębiorców prowadzonego przez Sąd Rejonowy Poznań – Nowe Miasto i Wilda w Poznaniu, VIII Wydział Gospodarczy Krajowego Rejestru Sądowego pod nr KRS 0000969190. Przyjmuję do wiadomości, że podanie danych jest dobrowolne, lecz może być niezbędne do przesłania odpowiedzi na zapytanie i przygotowania oferty. Zobacz więcej...