很长一段时间以来，我一直避免写或谈论EEAT。

作为一名 Google 质量评估员（差不多十年前），我很快意识到了 EEAT 是什么：用人类语言来描述算法的最终目标，以便无需访问 Google 数据的评估员也可以评估算法。

最近有消息称，EEAT 不是一个排名信号、因素或系统，因此我想介入并谈几个关键点。

首先，什么是EEAT？ 

您可能知道，EEAT 代表E体验、E专业、A权威和T信誉。体验部分是最新的。该概念最初以 EAT 的形式推出。 

许多人认为应该是 EEATT 来包含及时性，但在这种情况下，我认为我们可以想出一些更有趣的缩写词。

EEAT 从何而来？ 

EEAT 源自 Google 的搜索质量评估指南。请务必记住，QRG 不是排名因素、系统或信号的列表。它们是供人类评估人员用于各种任务的指南。 

这些任务可以包括比较搜索结果集并查看哪个更好或比较页面以查看哪个与查询更相关。 

评分员数据可用于评估拟议的算法变更或创建 Google 用于其他内部评估的测试集。不过，评分员对实际排名算法、惩罚等没有直接影响。 

您现在为什么谈论 EEAT？ 

由于SEO 入门指南中的一些措辞变化以及 Google 搜索联络员 Danny Sullivan 的推文，围绕该主题的问题层出不穷。这促使我创建了一个X 主题，有几个人回复要求写一篇博文，所以我们就在这里。 

一切都始于这条推文，Sullivan 在推文中表示，EEAT SEO 所谈论的共同元素实际上并不是排名因素。

在这里，Sullivan 谈论的是 EEAT 的总体情况以及 SEO 人员认为的 EEAT 的构成因素。他澄清说，这些因素实际上都不是排名因素。 

有一段时间，SEO 一直在谈论一些传闻中构成 EEAT 的策略，例如：

• 页面上有作者简历和简介。
• 确保建议已经经过专家审核。
• 在页面上包含相关联系信息。
• 链接到权威机构或者从权威机构获取链接。

问题是他们没有，因为根本没有 EEAT 分数这种东西。

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为什么谷歌不使用这些东西？

网络庞大而多样。编码方式多种多样，编码出错的方式也多种多样，因此很难从网页中收集特定类型的信息。

这是 Google 和 Bing 等搜索引擎创建结构化数据、模式和 XML 站点地图的原因之一——为了让他们的工作更轻松。

还记得 Google 曾经使用过 rel=author 标记吗？有多少 SEO 滥用了该标记？答案是很多！

如果您曾经尝试创建自己的网络爬虫（您应该尝试！），您就会知道从页面中提取日期有多难。由于格式、编码方法和潜在位置多种多样，因此存在许多仅用于猜测日期的库。

作者或联系信息也是如此。在网络规模上抓取和爬取并不容易。以稳健且可扩展的方式使用 SEO 认为 Google 使用的内容会很困难。 

他们可能能够解决这个问题，但接下来就是整个 SEO 问题。SEO 人员喜欢操纵这些东西。 

当 SEO 开始说我们需要作者资料才能排名（提醒：我们不需要）时，所有黑帽就开始为他们的 AI 生成内容创建虚假作者和资料。他们开始说这是由专家审核过的，等等。 

他们应该因此获得排名提升吗？你怎么知道他们只是编造了而不是真正做了？人类可以通过研究和批判性思维轻松判断这一点——但机器人可以吗？机器人应该吗？

如果专业知识和权威等概念只是从你在页面上说的话中得出的，那么我们根本不需要专业知识和权威性等概念。 

搜索引擎可以做得比你所说的更好

搜索引擎有很多可用的信号，并不依赖于您对 EEAT 的描述。

附注：当我使用诸如 token、factor、signal 和 system 等术语时，我们用它们来表示不同的事物。不过，正如 Sullivan 所澄清的那样，出于 Google 文档的目的，它们经常互换使用。 

为了清楚起见，我使用这些术语的方式如下：

• Token：来自查询、文档等的最小数据块。它可以是单词的一部分、单词、n-gram 等
• 信号：文档、链接、查询等的任何特征。 
• 因素：用于排序的具有权重的事物。它可以是信号、信号组合、系统的输出等。
• 系统：处理因素和/或信号。它可以操纵排名、输出信号或其他因素。

按照我的定义，EEAT不是一个信号、一个因素或一个系统。让我们先把这个问题搞清楚。 

那么，如果搜索引擎不使用 QRG 中提到的内容，它们可能会使用什么呢？

如果我不得不猜测，我会说用于奖励权威网站的实际信号归结为 PageRank 的一个版本（即链接权威）和来自搜索日志的聚合点击数据，这些数据被输入到某种机器学习算法中。

我所说的聚合点击数据是什么意思？它是关于查看大量点击数据，而不是“针对此查询，用户点击了此网站”。 

我们谈论的是“超过 1 亿次点击，点击次数最多的结果都具有较高的 PageRank，并在标题中包含关键字以及其他 700 个内容…”这样的数据。 

这里可能有一些领域级指标吗？也许吧，但这对于本文的范围来说并不重要。 

搜索引擎不会仅仅依靠你的权威性来相信你所说的话，而是会相信整个用户的意见。如果您的网站更权威、更值得信赖，人们就会更多地链接到它。

但链接还不够，它们可能会被当作垃圾链接。这就是聚合点击数据的作用所在。

如果您的网站具有权威性，用户就会点击它。请记住，我在这里谈论的是聚合宏观层面。日志文件分析！我并不是说针对特定查询的单个网站的点击次数是排名因素。那是完全不同的争论。 

不过，请从整体上看待 SERP。如果一种排名算法变体在排名较高的网站上获得的点击量高于另一种，那么它可能在奖励更值得信赖的网站方面做得更好。 

机器学习算法可以快速判断点击率最高的网站是否具有相同的共同特征。搜索引擎可以使用此类数据来评估算法或调整排名。

（再次强调，这不是基于单个点击，而是基于找到点击次数最多的网站所共有的一组共同特征。这些可能是有关内容和链接的奇怪的数学知识。） 

那么，QRG 定义从何而来？ 

还记得评分员吗？他们：

• 无法访问链接数据或点击数据。 
• 没有机器学习输出。
• 没必要查看每个站点的数百个信号。 
• 不会直接影响任何网站的排名。
• 没有训练算法。 

相反，它们为谷歌工程师提供了一致的数据来衡量算法的变化。 

为了做到这一点，他们需要人类语言来表达人类认为哪些类型的事物与专业知识、权威性和可信度相符。 

理想情况下，算法信号将与人类信号保持一致 – 如果不一致，谷歌将继续进行调整。

好消息是，由于没有任何传统的 EEAT 信号（作者简历等）被输入到机器学习算法中，因此您实际上不需要它们（或需要伪造它们）来进行排名。 

那么，我的内容不需要作者简介、联系信息、专家评论或其他与 EEAT 相关的元素吗？

如果排名是您唯一关心的事情，那么，不，您不需要它。 

也就是说，我们大多数人关心的是用户、转化率、销售额等等——而且用户喜欢这些东西。

对于许多搜索，用户更喜欢阅读由真人撰写的内容。但这并不意味着您的字典定义或运动裤产品描述需要人类作者简介。没有真正的人想要那样。

同样，搜索医疗信息的人希望从医生那里获得事实信息或由医生审核。不过，这并不意味着您需要让医生审核您关于回收轮胎或建造树屋的文章。SEO

建议为 EEAT 做的几乎所有事情都是对用户（您知道的，您的实际受众）有益的事情。所以是的，如果这对您的用户有意义，请做这些事情。 

他们的体验越好，他们就越有可能链接到您、分享您的内容、传递您的名片或点击您的结果。这些东西实际上可能会帮助您获得更高的排名。 

在花费大量金钱聘请您可能不需要且您的用户可能不想要的专家之前，请确保这对您的用户来说是有意义的。