Nincs duplikáció-büntetés. Valami rosszabb van: a láthatatlanság

Keresőoptimalizálás (SEO) 5 perc olvasás

Esettanulmány a saját műhelyünkből: hogyan szűrjük ki a rejtett átfedést a havi cikk-kötegekből, mielőtt kimennének, és miért nem az a kockázat, amitől a legtöbben félnek.

Van egyáltalán duplikáció-büntetés?

Nincs ilyen büntetés. A félelem érthető, hiszen sokan úgy tudják, hogy ha ugyanaz a szöveg két helyen megjelenik, a Google emiatt megbünteti az oldalt, de ez nem igaz. A Google évek óta, több munkatársa szájából is cáfolta, hogy létezne "duplikált tartalom miatti büntetés". A valóság ennél árnyaltabb, és pont ezért fontos megérteni, mert a valódi kockázat egészen máshol van.

Mi történik valójában a duplikált tartalommal?

A Google 2008-as blogposztja szerint nincs olyan, hogy duplikált tartalom miatti büntetés. Ehelyett a kereső csoportba rendezi az egyforma vagy nagyon hasonló oldalakat, és a csoportból egyet mutat meg a találati listán, azt, amelyiket a keresésre a legjobbnak ítéli.

Hogy ez mennyire hétköznapi, azt a Google saját számai mutatják. Matt Cutts 2013-ban azt mondta, a web tartalmának nagyjából 25-30 százaléka duplikátum, és ez teljesen rendben van. Ez az arány azóta csak nőtt: 2022 környékén Gary Illyes már a net 60 százalékáról beszélt. John Mueller 2021-ben megerősítette a lényeget: az azonos tartalomhoz nem társul negatív pontszám, a Google egyszerűen a legjobban illeszkedő oldalt választja, a többit pedig szűri.

Tulajdonosi nyelvre fordítva: a Google nem büntet, hanem válogat. Ha két oldal ugyanazt mondja, az egyiket megmutatja, a másikat elrejti. A kérdés csak az, hogy melyik marad látható.

Mi a duplikált tartalom valódi kockázata?

A valódi kockázat nem bírság, hanem a láthatatlanság. Mivel a Google dönti el, melyik verzió látszik, előfordul, hogy nem az eredeti nyer. Glenn Gabe (GSQI) több ezer szindikált (vagyis több külső oldalon újraközölt) hírcikket követő esettanulmánya szerint a másolat gyakran megelőzi az eredeti kiadót a találatokban.

A kockázat tehát nem egy bírság vagy egy látványos ranking-zuhanás. Sokkal csendesebb és alattomosabb: az egyik tartalmad egyszerűen láthatatlanná válik. És ha nincs kéznél egy szabály, ami eldönti, melyik verzió az elsődleges, könnyen épp a saját, eredeti cikked szorul a másolat mögé.

Amikor viszont tényleg baj lesz

A "nincs büntetés" nem azt jelenti, hogy bármi elmegy. A Google akkor lép fel kézzel, amikor a duplikáció már a keresők manipulálásáról szól, nem az olvasó kiszolgálásáról. Három tipikus eset:

Sajtóközleményeknél és PR-cikkeknél van egy külön csavar: itt a nagyobb kockázatot nem az ismétlődő mondatok jelentik, hanem a linkek. A Google elvárása, hogy a sajtóközleményekben elhelyezett, optimalizált horgonyszövegű (vagyis kulcsszóra hangolt, kattintható szövegű) linkek nofollow jelölést kapjanak. A nofollow azt jelzi a keresőnek, hogy a link ne adjon rangsorolási súlyt; enélkül a link könnyen link-spamnek minősülhet. Ezt a kettősséget érdemes fejben tartani: a mondat szűrés-kockázat, a link viszont policy-kockázat.

A mi megoldásunk: gépi szűrő a leadás előtt

Havonta készítünk SEO PR-cikk kötegeket, amelyekben több cikk szól ugyanarról a témakörről, különböző megjelenő helyekre. Minden ilyen kötegnél felmerül a jogos kérdés: nincs-e a cikkek között olyan átfedés, ami később kiszorítja egymást?

Kézzel ezt lehetetlen ellenőrizni. Néhány cikk között is több tízezer mondat-párosítás jön ki, azokat végigolvasni emberi kapacitással nem reális. Ezért determinista gépi szűrőt építettünk: a köteg minden cikk-párját mondat szinten összeveti, és külön nézi a címek és alcímek pontos egyezését.

A trükk a kalibráció. A szó- és kifejezés-szintű ismétlődés a szakmai tartalomban természetes, hiszen a szakszavak és a terméknevek szükségszerűen visszatérnek. Ha ezekre is jelezne a rendszer, használhatatlanul hosszú listát kapnánk. Ezért a szűrő csak a teljes, szó szerint egyező mondatokra és címekre figyelmeztet. Így a lelet-lista rövid marad, és egy ember pár perc alatt átnézi, eldöntve, mi valódi átfedés és mi elkerülhetetlen szakmai ismétlés.

A mondat-szintű átfedés-szűrő működése Két cikk-hasáb absztrakt mondat-sorokkal. A szűrő a cikk-pár minden mondat-párosítását összeveti, és kizárólag a szó szerint egyező mondatokra és címekre jelez: az ábrán két ilyen egyező mondat-pár van rézszínnel kiemelve és összekötve. A természetes szakszó- és kifejezés-ismétlésre a szűrő nem jelez. Az emberi átnézés így csak a rövid lelet-listára kell. A mondat-szintű átfedés-szűrő cikk-páronként tízezernyi mondat-párosítás, rövid lelet-lista A cikk B cikk Jelez: szó szerint egyező mondat és cím a lelet-lista rövid, percek alatt átnézhető Nem jelez: természetes szakszó- és kifejezés-ismétlés a szakmai szókincs visszatérése nem átfedés Determinista gépi szűrés a leadás előtt; az emberi döntés a határesetekre marad. Ugyanaz a módszertani család, amit a keresők használnak, csak publikálás előtt.
A mondat-szintű átfedés-szűrő működése: cikk-páronként tízezernyi mondat-párosításból rövid, percek alatt átnézhető lelet-lista - a szó szerinti egyezés jelez, a természetes szakszó-ismétlés nem

Ez a szűrő azóta minden köteg leadásának kötelező kapuja.

Amit a keresőktől tanultunk

A megoldásunkban az a szép, hogy nem mi találtuk fel. Pontosan azt a módszertani családot használja, amit a keresők maguk. Broder és munkatársai már 1997-ben leírták a szövegdarabkákra (shingle) bontott hasonlóság-mérést, ez volt az AltaVista duplikátum-szűrőjének alapja. A Google 2007-ben publikálta a SimHash-alapú, több milliárd oldalra méretezett közel-duplikátum felismerését.

Mi lényegében ugyanezt csináljuk a saját kötegünkön, csak egy fontos különbséggel: publikálás előtt. A kereső utólag, a teljes weben szűr; mi előre, a leadás előtt, amikor még van min javítani.

A tanulságok tömören

Ha neked is több csatornára készül a tartalmad

Ha a saját vállalkozásodban is több helyre megy ugyanaz a téma, és nem vagy biztos benne, hogy a verziók nem szorítják-e ki egymást a keresőben, foglalj egy ingyenes konzultációt a weboldalunkon. Megnézzük együtt, hol van valódi átfedés, és mit érdemes vele kezdeni.

Források

  1. 2008-as blogposztja (developers.google.com)
  2. Matt Cutts 2013-ban (searchengineland.com)
  3. Gary Illyes (seroundtable.com)
  4. John Mueller 2021-ben (searchenginejournal.com)
  5. Glenn Gabe (GSQI) (gsqi.com)
  6. SimHash-alapú (research.google.com)
Tartalom
Kezdjük

Kérj egy ingyenes, 1 órás konzultációt.

Ha a saját oldaladra is átvinnéd, beszéljük át élőben.

Kérek egy ingyenes konzultációtIdőpontfoglalás
Ingyenes 1 órás konzultáció