7. Pandaアルゴリズム

Amit SinghalがリードしたPandaは、ユーザー行動や外部リンクなどに基づいてランクのスコアを調整する。特許にもなっている。ドメイン、サブドメイン、パスなどの多レベルで適用される。オブザーバビリティを担保するため、あえて機械学習を使ってないという点が印象的。

8. author属性

Google公式のE-E-A-T推奨通り、author属性は特徴量になっていた。ほとんどのサイトやフィードでauthor系メタデータはちゃんと入力されていないケースが多いが、これは対応したほうが良いかもしれない。

9. 降格

リンク先のコンテンツとのミスマッチ、SERPにおけるユーザー行動、UXの不備、検索ワードとドメイン名が完全一致する場合、製品レビュー系コンテンツ、グローバルページ、ポルノ、などは降格される。

10. リンクグラフはまだまだ重要

sourceTypeなどのメトリックによりリンクの重みが変わる。インデックス・ティアに分けられ、重要度高・更新頻度高・アクセス頻度高のコンテンツはより高速なフラッシュメモリに保存され、ティアの低いインデックスはハードディスクに保存される。

11. リンクスパムはベロシティ・シグナル重視

スパムは短期間に大量投下されたもののスパイクを検出することを特に重視している。怪しいものを見つけたら現在のベースラインと比較して異常値を検出。

12. 最新20件のページ更新履歴を保持

インデックスされたページの評価が高まってから変更して別のコンテンツに誘導するなどのハックを防ぐために過去20件の変更履歴を保持していることが判明。逆にいうと最大20件とバレてしまったので狙われそう…

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