1 Багаторівнева архітектура замість «єдиного алгоритму»
Google використовує каскад із десятків модулів. Кожен модуль відповідає за окрему стадію — від вибірки документів до фінального сортування та формування SERP. Це дає змогу швидко оновлювати окремі блоки без ризику для всієї системи.
2 Головні системи Google та їх сигнали
| Система | Що вимірює | Джерело даних | Особливості |
|---|---|---|---|
| T* Topicality | Релевантність | Контент, анкор-тексти, кліки | Ручно побудовані формули, легко відлагоджувати |
| Navboost / Glue | Поведінкові дані | 13 місяців агрегованих кліків | Не ML-модель, а велика таблиця частот кліків |
| Q* Quality Score | Довіра та якість | PageRank, дистанція до авторитетних сайтів | Базовий «щит» проти спаму |
| RankEmbed | Семантична близькість | LLM-енкодер, місяць пошукових даних | Швидке ранжування масових запитів |
| RankBrain | Переосмислення запитів | Кліки та оцінки асесорів | Перераховує топ-20 … 30 результатів, дорогий у CPU |
3 Свіжість контенту та Instant Glue
Для тем із високою актуальністю — новини, фінанси, спорт — спрацьовує Freshness Node і Instant Glue. Система збирає дії користувачів за останні 24 години й піднімає щойно опубліковані матеріали над старими.
4 Посилання — досі фундамент
- У розрахунок береться не лише кількість, а й якість беклінків.
- Важливі тематична близькість джерела, позиція посилання та природність анкора.
- Якісні посилання підсилюють Q* і прискорюють індексацію.
5 Twiddlers та ручне підкручування
Після основного ранжування результати проходять через Twiddlers — невеликі модулі, які в реальному часі додають або знімають вагу в окремих ситуаціях: боротьба з контент-фермами, вирівнювання локалізації, усунення маніпуляцій із CTR тощо.
6 Пошук балансу: релевантність, довіра, досвід
- Релевантність — T* і RankEmbed
- Довіра — Q* і PageRank
- Свіжість — Instant Glue та Freshness Node
- Поведінка — Navboost та метрики Chrome
7 Роль LLM та майбутнє пошуку
- AI Overviews формуються через Retrieval Augmented Generation: модель використовує топ-результати як контекст.
- RankEmbed показує, як LLM-енкодери вже скорочують час відповіді, але повний перехід на end-to-end AI поки затратний і складний у дебагу.
Що робити SEO-фахівцям у 2025 році з Гуглом та Бінгом
- Публікувати корисний контент — слова на сторінці досі найсильніший сигнал
- Оптимізувати під залучення — утримувати увагу, покращувати CTR
- Будувати довіру — авторитетні посилання, прозора структура, технічна чистота
- Оновлювати та розширювати матеріали для потрапляння у Freshness Node
- Структурувати дані й робити контент «chunkable» для AI Overviews
Google стає складнішим, але принцип лишається: створюйте якісний, актуальний і підтверджений інформацією контент, який задовольняє намір користувача краще за будь-кого іншого.