CÁC THUẬT TOÁN SEO CỦA GOOGLE
10 Thuật Toán Google Mà SEOer Phải Biết
10 thuật toán Google mà SEOer phải biết là những thuật toán cốt lõi ảnh hưởng trực tiếp đến thứ hạng website trên kết quả tìm kiếm. Hiểu rõ về chúng sẽ giúp SEO tối ưu hóa website hiệu quả hơn, tránh những sai lầm nghiêm trọng và đạt được kết quả tốt hơn. Những thuật toán này bao gồm (nhưng không giới hạn ở PageRank, Hummingbird, Penguin, Panda, RankBrain, Pigeon, Mobile-First Indexing, Fred, BERT và MUM. Mỗi thuật toán tập trung vào một khía cạnh khác nhau, từ chất lượng nội dung và liên kết đến trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động và khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Việc cập nhật liên tục kiến thức về các thuật toán này là điều cần thiết để một SEOer có thể thích ứng và luôn thành công trong lĩnh vực cạnh tranh này.
I. Thuật toán SEO tìm kiếm Google là gì?
Thuật toán tìm kiếm của Google là một hệ thống phức tạp, liên tục thay đổi, không được tiết lộ công khai hoàn toàn. Tuy nhiên, về cơ bản, nó hoạt động bằng cách thu thập, xử lý và xếp hạng các trang web dựa trên hàng nghìn yếu tố để trả về kết quả tìm kiếm có liên quan nhất cho truy vấn của người dùng. Quá trình này bao gồm:
1. Thu thập dữ liệu (Crawling): Googlebot, một chương trình tự động, liên tục duyệt web, theo dõi các liên kết từ trang này sang trang khác để tìm và lưu trữ thông tin trên các trang web.
2. Chỉ mục hóa (Indexing): Thông tin thu thập được được phân tích, trích xuất các từ khóa, hình ảnh, video và các yếu tố khác, sau đó được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu khổng lồ gọi là chỉ mục tìm kiếm.
3. Xếp hạng (Ranking): Đây là phần cốt lõi và bí mật nhất của thuật toán. Khi người dùng nhập truy vấn tìm kiếm, thuật toán sẽ sử dụng hàng trăm yếu tố để xếp hạng các trang web có liên quan, bao gồm chất lượng nội dung, uy tín của trang web (thường được đánh giá qua số lượng và chất lượng liên kết trỏ đến), trải nghiệm người dùng, tốc độ tải trang, và mức độ phù hợp với từ khóa tìm kiếm. Các yếu tố này được kết hợp thông qua các thuật toán phức tạp để quyết định thứ tự hiển thị kết quả.
4. Trả về kết quả: Cuối cùng, Google hiển thị các kết quả tìm kiếm được xếp hạng theo thứ tự, nhằm mục đích cung cấp cho người dùng những thông tin hữu ích và phù hợp nhất với yêu cầu của họ.
Cần nhớ rằng thuật toán liên tục được Google cập nhật và cải tiến để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của kết quả tìm kiếm. Không có công thức chính xác nào để "đánh bại" thuật toán, mà thay vào đó, các trang web nên tập trung vào việc tạo ra nội dung chất lượng cao, hữu ích và thân thiện với người dùng.
II. 10 Thuật Toán Google Cần Hiểu Rõ
1. Thuật toán SEO điển hình là PageRank
Thuật toán PageRank là một thuật toán được sử dụng bởi Google để xếp hạng các trang web trong kết quả tìm kiếm của mình. Nó hoạt động dựa trên ý tưởng rằng một trang web quan trọng hơn nếu nó được liên kết đến bởi nhiều trang web quan trọng khác. Về bản chất, nó mô phỏng cách một người dùng lý tưởng sẽ "lướt web", di chuyển ngẫu nhiên từ trang này sang trang khác bằng cách nhấp vào các liên kết.
Dưới đây là những điểm chính của thuật toán:
Liên kết là phiếu bầu: Mỗi liên kết từ một trang web đến một trang web khác được coi là một "phiếu bầu" cho trang web được liên kết. Tuy nhiên, không phải tất cả các phiếu bầu đều ngang nhau. Một liên kết từ một trang web có PageRank cao sẽ có trọng lượng cao hơn so với một liên kết từ một trang web có PageRank thấp.
Phân phối PageRank: PageRank của một trang web được tính toán bằng cách phân phối PageRank của các trang web liên kết đến nó PageRank được phân phối đều cho tất cả các liên kết trên một trang. Ví dụ, nếu một trang có PageRank là 10 và có 5 liên kết, thì mỗi liên kết nhận được 2 PageRank.
Lướt web ngẫu nhiên: Thuật toán cũng bao gồm một yếu tố ngẫu nhiên, giả định rằng người dùng có thể "nhảy" ngẫu nhiên đến bất kỳ trang nào khác trên web, thay vì chỉ theo các liên kết. Điều này giúp tránh các vấn đề với các trang web không có liên kết đến.
Lặp lại: Quá trình tính toán PageRank là lặp đi lặp lại cho đến khi các giá trị PageRank hội tụ, nghĩa là chúng không thay đổi đáng kể nữa.
Tầm quan trọng: PageRank cao hơn chỉ ra rằng trang web đó được coi là quan trọng hơn, đáng tin cậy hơn và có nhiều khả năng cung cấp thông tin có liên quan đến truy vấn tìm kiếm.
2. RankBrain
RankBrain là một thành phần của thuật toán tìm kiếm của Google, được sử dụng để hiểu ý định của người dùng và xếp hạng các kết quả tìm kiếm một cách hiệu quả hơn. Nó được Google giới thiệu vào năm 2015 và được coi là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong thuật toán tìm kiếm của họ.
Thay vì chỉ dựa trên các từ khóa trong truy vấn tìm kiếm, RankBrain sử dụng học máy (machine learning) để phân tích ngữ cảnh, ý nghĩa và mối quan hệ giữa các từ trong truy vấn. Nó giúp Google hiểu được những truy vấn phức tạp, mơ hồ hoặc chưa từng xuất hiện trước đây.
Đây là một số điểm chính về RankBrain:
Học máy (Machine Learning): RankBrain dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo (neural network). Điều này cho phép nó tự học và cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm theo thời gian dựa trên dữ liệu thu thập được. Nó liên tục được huấn luyện và cập nhật.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): RankBrain có khả năng hiểu ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm, ngay cả khi chúng chứa những từ hoặc cụm từ chưa từng xuất hiện trong cơ sở dữ liệu của Google.
Xử lý các truy vấn phức tạp và mơ hồ: RankBrain đặc biệt hữu ích trong việc xử lý các truy vấn dài, phức tạp, hoặc có chứa các từ ngữ không chính xác về mặt ngữ pháp. Nó có thể hiểu được ý định của người dùng ngay cả khi truy vấn không chính xác hoàn toàn.
Cải thiện độ chính xác: Mục tiêu chính của RankBrain là cải thiện độ chính xác và liên quan của kết quả tìm kiếm, giúp người dùng tìm được thông tin họ cần một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Không phải là một yếu tố xếp hạng duy nhất: RankBrain là một phần của thuật toán tìm kiếm tổng thể của Google. Nó làm việc cùng với hàng trăm yếu tố khác để xác định thứ hạng của một trang web trong kết quả tìm kiếm.
Thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp Google hiểu tốt hơn ngữ cảnh và ý định của người dùng trong truy vấn.
3. MUM
MUM là viết tắt của Multitask Unified Model. Đây là một mô hình ngôn ngữ khổng lồ (LLM - Large Language Model) của Google. Khác biệt chính giữa MUM và các mô hình ngôn ngữ trước đó là khả năng đa nhiệm (multitasking) của nó. Thay vì được huấn luyện cho một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: dịch ngôn ngữ), MUM được huấn luyện trên nhiều nhiệm vụ cùng lúc, bao gồm:
Hiểu nhiều ngôn ngữ: MUM có thể hiểu và xử lý thông tin từ nhiều ngôn ngữ khác nhau, vượt xa khả năng của các mô hình trước đây.
Tóm tắt thông tin: Nó có thể tóm tắt thông tin từ nhiều nguồn khác nhau một cách chính xác và cô đọng.
Trả lời các câu hỏi phức tạp: MUM có khả năng trả lời các câu hỏi phức tạp đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh và nhiều nguồn thông tin.
Tìm kiếm thông tin trên nhiều loại dữ liệu:Không chỉ giới hạn ở văn bản, MUM có thể xử lý cả hình ảnh, video và âm thanh.
4. Hummingbird
Thuật toán Hummingbird (Chim Ruồi) là một cập nhật lớn của thuật toán tìm kiếm của Google, được tung ra vào tháng 9 năm 2013. Nó không phải là một thuật toán riêng biệt mà là một sự thay đổi căn bản trong cách Google hiểu và xử lý truy vấn tìm kiếm. Thay vì chỉ tập trung vào các từ khóa riêng lẻ, Hummingbird tập trung vào "ý nghĩa" của toàn bộ truy vấn.
Đây là những điểm chính làm nên sự khác biệt của Hummingbird:
Hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa mmingbird có khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm, chứ không chỉ là các từ khóa. Điều này cho phép Google trả về kết quả chính xác hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng. Ví dụ, tìm kiếm "pizza gần đây" sẽ đưa ra kết quả khác với tìm kiếm "cách làm pizza".
Tập trung vào "thế giới thực": Hummingbird kết hợp nhiều yếu tố hơn vào việc xếp hạng kết quả, bao gồm thông tin từ Knowledge Graph (đồ thị kiến thức) của Google, giúp hiểu rõ hơn về thế giới thực và mối liên hệ giữa các thực thể.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn: Hummingbird cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của Google, cho phép hiểu được các câu hỏi phức tạp, các cụm từ dài và các câu hỏi có cấu trúc khác nhau.
Tập trung vào người dùng: Mục tiêu chính của Hummingbird là cung cấp kết quả tìm kiếm có liên quan và hữu ích hơn cho người dùng. Google muốn hiểu rõ hơn nhu cầu của người dùng và cung cấp thông tin chính xác nhất.
5. Penguin
Thuật toán Penguin của Google là một thuật toán cập nhật nhằm mục đích giảm thứ hạng của các trang web sử dụng các kỹ thuật SEO mũ đen để thao túng thứ hạng tìm kiếm. Nó đặc biệt nhắm vào các hoạt động "xây dựng liên kết không tự nhiên", bao gồm:
Mua bán liên kết: Mua liên kết từ các trang web khác để nâng cao thứ hạng.
Sử dụng schema bị đánh giá thấp: Sử dụng schema markup không chính xác hoặc gây hiểu lầm.
Liên kết từ các trang web chất lượng thấp: Nhận liên kết từ các trang web có nội dung kém, spam hoặc không liên quan đến nội dung của trang web.
Liên kết ẩn:Sử dụng các kỹ thuật để che giấu các liên kết khỏi người dùng và công cụ tìm kiếm.
Tối ưu hóa từ khóa quá mức (keyword stuffing): Lạm dụng từ khóa trong nội dung để tăng thứ hạng. Điều này thường đi kèm với việc sử dụng từ khóa không tự nhiên và gây khó hiểu cho người đọc.
Nội dung chất lượng thấp trùng lặp: Xuất bản nội dung sao chép hoặc chất lượng thấp nhằm mục đích xếp hạng cao.
Cách thức hoạt động:Penguin đánh giá hồ sơ liên kết của một trang web. Nếu Google phát hiện ra các dấu hiệu của việc thao túng thứ hạng tìm kiếm, trang web đó sẽ bị giảm thứ hạng, thậm chí bị loại bỏ khỏi kết quả tìm kiếm.
6. Panda
Thuật toán Panda là một thuật toán của Google được thiết kế để cải thiện chất lượng kết quả tìm kiếm bằng cách giảm thứ hạng của các trang web có chất lượng thấp, nội dung mỏng, hoặc nội dung được coi là "nội dung farm" (nội dung được tạo ra hàng loạt một cách nhanh chóng và không chất lượng). Nó tập trung vào việc đánh giá chất lượng của "nội dung" trên trang web, chứ không phải cấu trúc liên kết hay các yếu tố kỹ thuật khác như các thuật toán khác của Google.
Thuật toán Panda, ban đầu được tung ra vào năm 2011, liên tục được cập nhật và cải tiến. Mục tiêu của nó là:
Giảm thứ hạng của các trang web có chất lượng nội dung kém: Điều này bao gồm các trang web có nội dung sao chép, nội dung không liên quan đến từ khóa tìm kiếm, nội dung khó đọc, nội dung không đầy đủ hoặc không chính xác.
Tăng thứ hạng của các trang web có chất lượng nội dung cao: Các trang web cung cấp nội dung hữu ích, chất lượng cao, độc đáo và dễ đọc sẽ được xếp hạng cao hơn.
Cải thiện trải nghiệm người dùng: Bằng cách loại bỏ các trang web có chất lượng thấp, Google hướng tới việc cung cấp cho người dùng những kết quả tìm kiếm chất lượng hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của họ.
7. Pigeon
Thuật toán Pigeon (hay còn gọi là nguyên lý chuồng chim bồ câu, nguyên lý Dirichlet) không phải là một thuật toán cụ thể mà là một nguyên lý toán học được sử dụng để chứng minh sự tồn tại của một cái gì đó mà không cần phải tìm ra nó một cách rõ ràng. Nó nói rằng nếu bạn có nhiều hơn số lượng chuồng chim bồ câu so với số lượng chim bồ câu, thì ít nhất một chuồng chim bồ câu phải có nhiều hơn một con chim bồ câu.
Nói một cách tổng quát hơn: Nếu bạn phân bố n đối tượng vào m nhóm, với n > m, thì ít nhất một nhóm sẽ chứa nhiều hơn một đối tượng.
8. Mobile-First Indexing
Thuật toán Mobile-First Indexing của Google là một phương pháp lập chỉ mục trang web mà Google ưu tiên sử dụng phiên bản di động của trang web để lập chỉ mục và xếp hạng. Tức là, thay vì sử dụng phiên bản máy tính để bàn làm tiêu chuẩn chính để hiểu nội dung và xếp hạng trang web, Google chủ yếu dựa vào phiên bản di động.
Điều này có nghĩa là:
Google xem phiên bản di động là phiên bản chính nội dung, cấu trúc, và các yếu tố khác trên phiên bản di động sẽ quyết định thứ hạng của trang web trong kết quả tìm kiếm.
Phiên bản máy tính để bàn vẫn quan trọng, nhưng thứ yếu: Google vẫn sử dụng phiên bản máy tính để bàn để lập chỉ mục, nhưng thông tin từ phiên bản di động sẽ được ưu tiên hơn. Nếu phiên bản di động có chất lượng kém, điều đó sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến thứ hạng của trang web, ngay cả khi phiên bản máy tính để bàn rất tốt.
Tối ưu hóa cho thiết bị di động là bắt buộc: Việc có một trang web đáp ứng (responsive) hoặc có phiên bản di động riêng biệt và được tối ưu hóa tốt là cực kỳ quan trọng để đạt được thứ hạng tốt trong kết quả tìm kiếm của Google.
9. Core Web Vitals
Thuật toán Core Web Vitals (CWV) không phải là một thuật toán duy nhất, mà là một tập hợp các chỉ số đo lường trải nghiệm người dùng trên website. Google sử dụng các chỉ số này như một phần trong thuật toán xếp hạng tìm kiếm của mình để đánh giá tốc độ và độ phản hồi của website. Nói cách khác, CWV là một bộ phần trong thuật toán rộng lớn hơn của Google, chứ không phải là một thuật toán độc lập.
10. Google Possum
Google Possum" không phải là một thuật ngữ chính thức được Google sử dụng. Tuy nhiên, nó là một thuật ngữ được cộng đồng SEO sử dụng để mô tả một bản cập nhật thuật toán tìm kiếm của Google vào năm 2016. Bản cập nhật này tập trung vào việc cải thiện kết quả tìm kiếm địa phương và làm cho chúng chính xác hơn về mặt vị trí.
Cách Kiểm Tra Mức Độ Ảnh Hưởng và Mẹo Tránh Ảnh Hưởng Tiêu Cực Từ Cập Nhật Google
Việc cập nhật Google, dù lớn hay nhỏ, đều có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng, từ những thay đổi nhỏ đến những vấn đề nghiêm trọng. Để kiểm tra mức độ ảnh hưởng và tránh những tác động tiêu cực, bạn cần thực hiện một số bước sau:
1. Kiểm tra mức độ ảnh hưởng:
Theo dõi các diễn đàn và mạng xã hội: Truy cập các diễn đàn công nghệ, cộng đồng người dùng Google, Reddit (Google, Android, v.v.), Twitter, Facebook,... để xem liệu người dùng khác có báo cáo bất kỳ sự cố hoặc vấn đề nào sau khi cập nhật hay không. Tìm kiếm các từ khóa liên quan đến phiên bản cập nhật cụ thể và xem phản hồi của mọi người.
Kiểm tra trang trợ giúp của Google: Google thường cập nhật trang trợ giúp của mình với thông tin về các bản cập nhật mới, bao gồm cả các vấn đề đã biết và cách giải quyết chúng.
Quan sát hoạt động của ứng dụng và dịch vụ Google: Sau khi cập nhật, hãy kiểm tra xem các ứng dụng và dịch vụ Google mà bạn thường dùng (Search, Gmail, Maps, Drive,…) hoạt động có bình thường không. Chú ý đến tốc độ tải, chức năng, sự ổn định của chúng. Nếu có sự chậm chạp bất thường hoặc lỗi xảy ra, cập nhật có thể là nguyên nhân.
So sánh hiệu năng trước và sau khi cập nhật: Nếu bạn có thể, hãy ghi lại hiệu năng của thiết bị hoặc ứng dụng trước khi cập nhật (ví dụ: tốc độ khởi động, thời gian phản hồi, dung lượng pin). Sau khi cập nhật, so sánh lại để xem có sự khác biệt đáng kể nào không.
2. Mẹo tránh ảnh hưởng tiêu cực:
Đọc ghi chú phát hành: Trước khi cập nhật, hãy dành thời gian đọc kỹ ghi chú phát hành (release notes) để hiểu rõ những thay đổi và cải tiến mà bản cập nhật mang lại, cũng như các vấn đề đã biết (nếu có).
Sao lưu dữ liệu: Trước khi cập nhật bất kỳ phần mềm nào, đặc biệt là các bản cập nhật hệ điều hành lớn, luôn luôn sao lưu dữ liệu quan trọng của bạn (ảnh, video, tài liệu…) để phòng trường hợp xảy ra sự cố.
Cập nhật từng bước: Nếu bạn sử dụng nhiều thiết bị hoặc nhiều ứng dụng của Google, hãy cập nhật từng cái một để theo dõi ảnh hưởng của mỗi bản cập nhật. Điều này giúp bạn dễ dàng xác định ứng dụng hoặc thiết bị nào gây ra vấn đề.
Kiểm tra phiên bản Beta (thận trọng): Nếu bạn muốn trải nghiệm các tính năng mới sớm hơn, bạn có thể tham gia chương trình Beta của Google. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng phiên bản Beta có thể chứa lỗi và không ổn định, vì vậy hãy chuẩn bị tinh thần cho những vấn đề có thể xảy ra.
Khôi phục cài đặt gốc (nếu cần): Trong trường hợp cập nhật gây ra lỗi nghiêm trọng và không thể khắc phục bằng các phương pháp khác, bạn có thể khôi phục cài đặt gốc cho thiết bị của mình. Tuy nhiên, hãy nhớ sao lưu dữ liệu trước khi thực hiện thao tác này.
Tìm kiếm giải pháp trên mạng: Nếu gặp sự cố sau khi cập nhật, hãy tìm kiếm trên Google hoặc các diễn đàn để xem liệu người khác có gặp phải vấn đề tương tự và đã tìm ra giải pháp chưa.
Liên hệ hỗ trợ của Google: Nếu bạn không thể tự giải quyết vấn đề, hãy liên hệ với bộ phận hỗ trợ của Google để được trợ giúp.
Nhìn chung, Thuật toán SEO thường mang lại những cải tiến và sửa lỗi bảo mật. Tuy nhiên, việc chuẩn bị và theo dõi cẩn thận sẽ giúp bạn giảm thiểu rủi ro và đảm bảo trải nghiệm sử dụng mượt mà.
