Дата запуска: октябрь 2023
Несколько раз в год Google запускает Core Updates. Такие обновления вносят важные изменения в алгоритмы ранжирования и нацелены на то, чтобы результаты поиска стали еще более точнее и максимально соответствовали запросам пользователей.
Октябрьское обновление направлено на понижение сайтов, котороые злоупотребляют спамом.
Система санкций Google несколько отличается от Яндекса. Здесь можно условно разделить санкции на два вида: «меры, принятые вручную» (обычно такие санкции затрагивают лишь часть страниц сайта) и санкции, которые встроены непосредственно в алгоритм ранжирования Google.
Дата запуска: март 2017
Отслеживает: избыточность рекламы, сайты созданные исключительно с целью продвижения услуг третьих лиц (аффилированность) и не несущие дополнительной полезной информации.
Наиболее пострадали сайты, активно монетизируемые владельцами с низким качеством контента. Также произошло дальнейшее ужесточение алгоритма по отслеживанию некачественных ссылок.
Дата запуска: август 2013
Отслеживает: некачественный контент и избыток ключевых слов в документе (переспам).
Алгоритм «Колибри» позволяет интерпретировать естественный язык и ранжировать страницы, даже если в текст не включены поисковые запросы. Это достигается использованием алгоритмов опирающихся на латентные семантические индексы, использование синонимов и похожих терминов. Отслеживает «естественность» текстов и штрафует за переспам ключевыми словами.
Дата запуска: апрель 2015 Отслеживает: «неадаптивность» или отсутствие мобильной версии сайта.
Алгоритм вычищает и серьезно понижает в основной выдаче сайты без «мобильной» версии. Кроме того, в мобильной выдаче в ТОП выводятся только «мобильные» версии сайта.
Дата запуска: февраль 2011
Отслеживает: дубликаты контента, плагиат, переспам ключевыми словами, спам-контент.
Панда оценивает «качество» документов сайта (страниц) и присваивает некий балл, используемый впоследствии как один из факторов ранжирования. Первоначально алгоритм «Панда» был фильтром, но с 2016 года он стал составной частью основного алгоритма ранжирования. Вследствие этого штрафы (пессимизация) некачественного и переспамленного контента проводится значительно быстрей.
Дата запуска: апрель 2012
Отслеживает: ссылочный спам, ссылки с нерелевантных сайтов, ссылки с ссайтов соштрафами, «ядовитые» ссылки, ссылки с переоптимизированными анкорами.
Отслеживает явное манипулирование ссылочным профилем сайта. Наказывает пессимизацией в выдаче за некачественное и неестественное ссылочное. С 2016 года стал составной частью алгоритма поисковой системы, поэтому работает не апдейтами, а в режиме реального времени.
Дата запуска: июль - декабрь 2014
Отслеживает: некачественное on и off - site SEO, влияющее на региональную выдачу.
Оказал сильное влияние на региональную выдачу, отслеживая некачественные внешние ссылки и сигналы и переоптимизацию страниц сайта. Алгоритм тесно увязал региональную выдачу и общую органик - выдачу: традиционные алгоритмы ранжирования и фильтров стали обширно применяться в региональной выдаче.
Дата запуска: сентябрь 2016
Отслеживает: некачественный и спамный контент в локальной выдаче. Убирает монополию компаний в результатах локального поиска (1 компания - 1 место в выдаче, вместо нескольких страниц одной компании).
Алгоритм направлен, в основном, на малый бизнес и некрупные региональные компании. Увеличивает число компаний в локальной выдаче, в зависимости от места запроса (координат)пользователя. Отслеживает спамный контент и удаляет его из выдачи. Удаляет дубли представлений компании в выдаче. В августе 2017 алгоритм подвергся модификации, получивший название «Hawk», который применяет более строгие правила фильтрации компаний.
Дата запуска : октябрь 2015
Отслеживает: релевантность запросов контенту, штрафует за некачественное или бесполезное содержание, понижает в выдаче сайты с неудобным пользовательским интерфейсом (User Experience Design).
RankBrain - самообучающаяся система с искусственным интеллектом, поддерживающая обработку результатов поиска Google и обеспечивающая более релевантные результаты для пользователей. Если RankBrain видит слово или фразу, но не знаком с ней, алгоритм может сделать предположение относительно того, какие слова или фразы могут иметь аналогичный смысл и фильтровать результат, что соответственно делает его более эффективным при обработке поисковых запросов, которые ещё никогда не задавали пользователи. В автономном (офлайн) режиме RankBrain получает данные о прошлых поисковых запросах и, анализируя их, узнаёт, как настроить результаты поиска. После того как результаты RankBrain проверяются командой Google, система обновляется и вновь работает в режиме реального времени. Google называет RankBrain третьим по важности рейтинговым фактором.
