Cum funcționează exact clasificarea AI de la Google? RankBrain, BERT, MUM – Sunt confuz

James, o să clarific. Aceste sisteme sunt complementare, nu se înlocuiesc între ele.

Abordarea de tip ansamblu:

Clasificarea Google folosește mai multe sisteme AI care funcționează împreună. Ele se activează la momente și în combinații diferite, în funcție de tipul interogării.

Cum funcționează împreună:

1. RankBrain gestionează cele 15% de interogări pe care Google nu le-a mai văzut
2. BERT înțelege sensul exact al interogării tale
3. Neural Matching găsește pagini care corespund conceptelor (nu doar cuvintelor cheie)
4. MUM se ocupă de sarcini complexe, multimodale

Informație esențială:

Google întreabă: „Care pagină răspunde cel mai bine intenției acestui utilizator?” Nu: „Care pagină are cele mai multe potriviri de cuvinte cheie?”

Observația ta despre poziționarea mai slabă la interogări generale este probabil rezultatul colaborării RankBrain + BERT – ele înțeleg că utilizatorii vor conținut diferit pentru interogări largi față de ce oferi tu.

Explicație tehnică despre cum RankBrain măsoară calitatea:

RankBrain monitorizează două semnale cheie:

1. Rata de clic (CTR) – Utilizatorii dau clic pe rezultatul tău?
2. Timpul petrecut pe pagină (dwell time) – Cât timp stau?

Cercul de feedback:

Utilizatorul caută → Vede rezultatele → Dă clic pe rezultat → Fie:
  - Rămâne (semnal pozitiv) → Creștere în clasament
  - Revine rapid (pogo-sticking) → Scădere în clasament

Rezultate din cercetare:

Google a testat RankBrain față de ingineri umani pentru identificarea celei mai bune pagini pentru căutări. RankBrain a depășit oamenii cu 10%.

Ce înseamnă asta pentru tine:

Tag-ul tău de titlu e mai important ca niciodată. Trebuie să atragă clicul ȘI conținutul trebuie să satisfacă intenția de căutare.

Răspund la întrebarea „mai contează optimizarea pe cuvinte cheie?”.

Răspuns scurt: Optimizarea tradițională pe cuvinte cheie este depășită. Optimizarea semantică este esențială.

Ce a eliminat RankBrain:

Practicile de creare a paginilor separate pentru variații minore de cuvinte cheie:

• “cel mai bun instrument de cercetare cuvinte cheie”
• “cel mai bun instrument pentru cercetare cuvinte cheie”
• “instrument cercetare cuvinte cheie cel mai bun”

RankBrain înțelege că acestea sunt aceleași interogări. Google afișează aproape aceleași rezultate pentru toate.

Ce funcționează acum:

1. O singură pagină amplă pe subiect
2. Acoperire semantică – termeni și concepte înrudite
3. Clustere de subiecte – pagini de sprijin care trimit spre conținutul principal
4. Optimizarea entităților – acoperă toate aspectele subiectului

Exemplu:

Abordare veche (5 pagini):

• best-crm-software.html
• top-crm-tools.html
• crm-software-comparison.html
• best-crm-for-business.html
• crm-tool-reviews.html

Abordare nouă (1 pagină amplă):

• best-crm-software.html (acoperă toate aspectele, 3000+ cuvinte)
• Paginile de sprijin trimit la ea pentru cazuri specifice

O singură pagină amplă se clasează automat pentru mii de variații de cuvinte cheie.

Neural Matching merită mai multă atenție aici.

Ce face Neural Matching:

Înțelege reprezentări mai largi ale conceptelor, nu doar cuvintele cheie.

Exemplu de interogare: “insights how to manage a green”

Căutare tradițională: Nu găsește pagini relevante, cuvintele nu se potrivesc

Neural Matching: Înțelege că e vorba de personalitatea „verde” din ghidurile de personalitate pe culori, returnează sfaturi de management pentru acel tip de personalitate

De ce contează:

Conținutul tău se poate clasa pentru interogări care nu conțin exact cuvintele tale cheie dacă:

1. Conceptele se potrivesc
2. Conținutul răspunde intenției de bază
3. Acoperi subiectul complet

Strategie de optimizare:

Gândește-te la toate modurile în care oamenii pot întreba despre subiectul tău:

• Întrebări directe
• Referințe indirecte
• Concepte conexe
• Subiecte adiacente

Acoperă-le pe toate, iar Neural Matching va face legăturile.

Să discutăm despre MUM – viitorul căutării Google.

Capacitățile MUM:

• De 1000x mai puternic decât BERT
• Poate înțelege și genera limbaj
• Antrenat pe 75 de limbi simultan
• Multimodal (text, imagini, posibil video)

Aplicații actuale ale MUM:

• Informații despre vaccinul COVID-19
• Google Lens – căutări vizuale + text
• Nu este încă folosit pentru clasificarea generală

La ce să te aștepți:

MUM va alimenta în viitor:

• Interogări complexe, multi-pas
• Căutare cross-lingvistică (cauți în engleză, găsești rezultate în japoneză)
• Interogări combinate imagine + text
• Lanțuri de raționament mai profunde

Implicație strategică:

Asigură viitorul conținutului tău prin:

1. Elemente vizuale (imagini, diagrame)
2. Acoperire completă a subiectelor
3. Construirea autorității pe subiect (nu doar optimizare la nivel de pagină)
4. Gândire globală (mesaj consecvent în mai multe limbi)

Cum influențează clasificarea AI căutarea locală:

Înțelegerea locației + intenției:

Sistemele AI ale Google înțeleg că “fotbal” înseamnă altceva în funcție de loc:

• Chicago → Fotbal american, Bears
• Londra → Fotbal european, Premier League

Semnale de relevanță locală evaluate de AI:

Pentru afacerile locale:

Nu optimiza doar pentru cuvinte cheie. Optimizează pentru:

• Contextul exact al locației tale
• Problemele pe care utilizatorii locali vor să le rezolve
• Modelele lingvistice folosite de publicul tău local

RankBrain și BERT înțeleg contextul local. Folosește-l în avantajul tău.

Perspectivă enterprise asupra clasificării AI:

Provocarea:

Site-urile mari cu mii de pagini nu pot optimiza fiecare pagină individual. Avem nevoie de strategii scalabile.

Abordarea noastră:

1. Arhitectură pe subiecte – Organizăm conținutul pe ierarhii clare
2. Optimizarea template-urilor – Asigurăm elemente semantice corecte în șabloane
3. Semnale automate de calitate – Atribuire autor, date publicare, date structurate
4. Linkuri interne – Lăsăm Google să înțeleagă relațiile

Ce înseamnă clasificarea AI pentru enterprise:

Rezultate:

După restructurare pe subiecte, nu pe cuvinte cheie:

• Creștere cu 47% a traficului long-tail
• Metrici de engagement mai bune cu 23%
• Creștere cu 180% la featured snippets

Clasificarea AI răsplătește site-urile organizate pe subiecte, nu pe cuvinte cheie.

Perspectiva CRO asupra clasificării AI:

Semnalele de engagement RankBrain creează un cerc de feedback:

Conținut bun → Utilizatorii rămân → Clasamentul crește → Mai mult trafic → Mai multe date → Clasament mai bun

Și invers:

Potrivire slabă → Utilizatorii părăsesc rapid → Clasamentul scade → Mai puțin trafic → Clasament tot mai slab

Îmbunătățiri practice:

1. Răspuns deasupra fold-ului – Dă utilizatorilor ce au nevoie imediat
2. Format scanabil – Headere, bullet-uri, paragrafe scurte
3. Ierarhie vizuală – Ghidează privirea spre informațiile cheie
4. Pași clari următori – Ce să facă utilizatorii după ce citesc?

Rezultatele testelor noastre:

Pagină cu răspunsul ascuns în al treilea paragraf:

• Timp mediu pe pagină: 23 secunde
• Rată de bounce: 78%

Același conținut cu răspunsul în primul paragraf:

• Timp mediu pe pagină: 3:47
• Rată de bounce: 34%

RankBrain a observat. Clasamentul a crescut cu 12 poziții în 6 săptămâni.

Nu uita: Clasificarea AI Google ≠ platforme AI de căutare.

Clasificarea AI Google:

• Decide ce pagini se clasează în căutarea tradițională
• Folosește RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM
• Încă afișează listă de linkuri (în mare parte)

Platforme AI de căutare (ChatGPT, Perplexity, Claude):

• Generează răspunsuri, nu clasamente
• Pot cita surse direct în răspuns
• Strategii de optimizare diferite

Suprapunerea:

Conținutul care se clasează bine în Google AI este adesea citat și de platformele AI. Dar nu întotdeauna.

Monitorizează ambele:

Instrumente precum Am I Cited te ajută să urmărești vizibilitatea pe:

• Clasamente Google tradiționale
• Google AI Overviews
• Citări ChatGPT
• Citări Perplexity

Strategiile de optimizare Google și AI ar trebui să se completeze, nu să concureze.

Discuția asta m-a ajutat mult. Iată ce am înțeles acum:

Cum funcționează împreună sistemele AI ale Google:

1. RankBrain – Gestionează interogările noi, măsoară semnalele de engagement (CTR, timp pe pagină)
2. BERT – Înțelege sensul interogărilor, mai ales cuvintele contextuale mici
3. Neural Matching – Conectează concepte între interogări și conținut
4. MUM – Viitoarea înțelegere multimodală (utilizare limitată acum)

Schimbări cheie în strategia SEO:

De la → La:

• Cuvinte cheie → Intenție
• Mai multe pagini subțiri → O pagină amplă
• Densitate cuvinte cheie → Acoperire semantică
• Potrivire exactă → Potrivire de concepte
• Optimizare la pagină → Clustere tematice

Ce schimb concret:

1. Consolidez paginile similare în resurse ample
2. Optimiz titlurile pentru CTR (RankBrain vrea clicuri)
3. Răspund direct la întrebări în primul paragraf (semnale de engagement)
4. Acopăr subiectele complet (Neural Matching leagă conceptele)
5. Folosesc exact modelele lingvistice ale utilizatorilor (BERT înțelege contextul)

Marea concluzie:

AI-ul Google încearcă să înțeleagă ce își doresc de fapt utilizatorii și să găsească paginile care satisfac această intenție. Optimizează pentru satisfacția utilizatorului, iar AI-ul te va răsplăti.

Mulțumesc tuturor pentru clarificarea complexității și ideile aplicabile!