Khám phá sự phức tạp trong các đánh giá chất lượng của Google với phân tích chuyên sâu về ảnh hưởng của E-E-A-T đối với nội dung, miền và thực thể.
Trong nhiều năm, những người làm SEO đã phải vật lộn với khái niệm khó hiểu E-E-A-T – trải nghiệm (Experience), chuyên môn (Expertise), mức độ thẩm quyền (Authoritativeness) và độ tin cậy (Trustworthiness) – thường bị đơn giản hóa thành lời khuyên mơ hồ như “xây dựng thương hiệu của bạn.”
Tuy nhiên, đằng sau những tuyên bố hướng đến công chúng này là một mạng lưới tín hiệu tinh vi mà Google sử dụng để đánh giá chất lượng, độ tin cậy và mức độ thẩm quyền.
Dựa trên hơn tám năm nghiên cứu về hơn 40 bằng sáng chế của Google và các nguồn chính thức, tôi đã xác định hơn 80 tín hiệu có thể hành động, giúp làm sáng tỏ cách E-E-A-T hoạt động trên các cấp độ tài liệu, miền và thực thể.
Đã đến lúc khám phá những hiểu biết này và hiểu cách các thuật toán của Google kết hợp sự liên quan, tính thích hợp và chất lượng vào bảng xếp hạng tìm kiếm.
Sự hiểu lầm lớn về E-E-A-T
Nhiều chuyên gia SEO lầm tưởng rằng E-E-A-T có rất ít tác động đến thứ hạng và coi nó chỉ là một thuật ngữ tiếp thị.
Tuy nhiên, Google thường sử dụng các thuật ngữ như “nội dung hữu ích” hoặc “E-E-A-T” như một cách định khung sản phẩm tìm kiếm của họ theo hướng tích cực.
Những nhãn này bao hàm nhiều tín hiệu và thuật toán độc lập hoạt động phía sau hậu trường.
Để thực hiện E-E-A-T, Google xác định và đo lường nhiều tín hiệu khác nhau, xây dựng một khung thuật toán giúp thúc đẩy các nguồn đáng tin cậy trong kết quả tìm kiếm và mở rộng quy mô đánh giá chất lượng.
Quá trình này cũng có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn các nguồn để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu và tối ưu hóa E-E-A-T.
Đáng chú ý, E-E-A-T không bao giờ được đề cập rõ ràng trong các bằng sáng chế của Google, rò rỉ API hay tài liệu của Bộ Tư pháp Hoa Kỳ (DOJ).
Thay vào đó, nghiên cứu của tôi tập trung vào các nguồn đề cập đến chất lượng, độ tin cậy, mức độ thẩm quyền và chuyên môn – những khái niệm cốt lõi để hiểu vai trò của E-E-A-T.
Sự liên quan, tính thích hợp và chất lượng trong công cụ tìm kiếm
Trước khi khám phá các tín hiệu E-E-A-T đã được nghiên cứu, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa sự liên quan (relevance), tính thích hợp (pertinence) và chất lượng (quality) trong truy xuất thông tin.
Sự liên quan (Relevance)
Sự liên quan đề cập đến mối quan hệ khách quan giữa truy vấn tìm kiếm và nội dung tương ứng. Các công cụ tìm kiếm như Google xác định điều này thông qua phân tích văn bản nâng cao.
Các yếu tố xếp hạng cho sự liên quan bao gồm mức độ phù hợp của tài liệu với mục đích tìm kiếm, được đánh giá dựa trên:
- Việc sử dụng từ khóa trong tiêu đề, nội dung và thẻ tiêu đề trang.
- Điểm số TF-IDF và BM25.
- Liên kết nội bộ/ngoại bộ và văn bản neo (anchor text).
- Mức độ khớp với mục đích tìm kiếm.
- Các tín hiệu người dùng thông qua các hệ thống như DeepRank và RankEmbed BERT.
- Chỉ mục dựa trên đoạn văn (passage-based indexing).
- Điểm số về khả năng cung cấp thông tin mới (information gain scores).
Tính thích hợp (Pertinence)
Khái niệm này đưa yếu tố con người vào kết quả tìm kiếm, thể hiện giá trị chủ quan của nội dung đối với từng người dùng.
Nó thừa nhận rằng những người tìm kiếm cùng một thuật ngữ có thể có mức độ hữu ích khác nhau đối với cùng một nội dung. Ví dụ:
- Một chuyên gia SEO tìm kiếm “tối ưu hóa công cụ tìm kiếm” có thể mong đợi nội dung chuyên sâu về kỹ thuật.
- Người mới bắt đầu tìm kiếm cùng thuật ngữ sẽ cần kiến thức nền tảng và các khái niệm cơ bản.
- Chủ doanh nghiệp có thể muốn tìm kiếm các chiến lược triển khai thực tế.
Sự liên quan (Relevance) và tính thích hợp (Pertinence) chủ yếu được Google quản lý thông qua hệ thống Ascorer/Muppet để xếp hạng ban đầu và Superroot/Twiddler để điều chỉnh thứ hạng liên tục.
Sự liên quan được đánh giá thông qua Scoring, một hệ thống gán giá trị số để định lượng các thuộc tính cụ thể của dữ liệu đầu vào.
Chất lượng (Quality)
Trong các công cụ tìm kiếm, chất lượng được đánh giá ở nhiều cấp độ, đóng vai trò như một tiêu chí đánh giá dành cho thực thể, nhà xuất bản, tác giả, miền và tài liệu.
Chất lượng được đánh giá bởi các hệ thống như Coati (trước đây là Panda) hoặc Helpful Content System, những hệ thống này đánh giá chất lượng ở cấp độ trang web, miền và thực thể.
Google coi chất lượng là một trong ba trụ cột chính, bên cạnh sự liên quan (relevance) và tính thích hợp (pertinence), trong việc xác định kết quả tìm kiếm.
Không giống như:
- Sự liên quan mang tính khách quan và phụ thuộc vào truy vấn tìm kiếm.
- Tính thích hợp mang tính chủ quan và phụ thuộc vào từng người dùng.
- Chất lượng là một đánh giá tổng thể, phân tích nội dung một cách toàn diện.
Ví dụ, các đánh giá chất lượng xem xét:
- Nội dung của một trang web có đáp ứng đúng mục đích của nó hay không.
- Mức độ chuyên môn được thể hiện qua nhiều bài viết khác nhau.
- Trải nghiệm tổng thể của người dùng trên trang web.
Việc đánh giá chất lượng kết hợp các tín hiệu liên quan đến E-E-A-T và trải nghiệm trang (page experience), hoạt động như các bộ phân loại chất lượng. Những bộ phân loại này, được đào tạo trên nhiều tín hiệu khác nhau, giúp đánh giá chất lượng nội dung.
Bộ phân loại (Classifier) là một mô hình hoặc thuật toán máy học có nhiệm vụ dự đoán nhãn phân loại. Nó gán mỗi đầu vào vào một trong số các nhóm đã được xác định trước dựa trên các đặc điểm của nó.
Ba cấp độ đánh giá E-E-A-T
Hệ thống xếp hạng của Google đã phát triển thành một mô hình đa chiều, đánh giá nội dung ở ba cấp độ: tài liệu (document), miền (domain) và thực thể nguồn (source entity), với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào các nguyên tắc E-E-A-T.
- Cấp độ tài liệu (Document level): Đánh giá chất lượng của từng nội dung riêng lẻ.
- Cấp độ trang web hoặc miền (Site or domain level): Xem xét các yếu tố chất lượng trên toàn bộ miền, ảnh hưởng đến cả trang web hoặc một khu vực cụ thể trong đó.
- Cấp độ thực thể nguồn (Source entity level): Đánh giá những người sáng tạo hoặc nhà xuất bản nội dung (chẳng hạn như tác giả và tổ chức) dựa trên các tiêu chí của E-E-A-T.
Thuật ngữ “thực thể nguồn” (source entity) đề cập đến những người sáng tạo nội dung, phù hợp với cách tiếp cận dựa trên thực thể (entity-based search) của Google, được giới thiệu qua bản cập nhật Hummingbird.
Bản cập nhật này đã giúp Google áp dụng các nguyên tắc E-E-A-T vào việc đánh giá thực thể, từ đó cải thiện và tinh chỉnh quá trình đánh giá nội dung.
Tổng quan về các tín hiệu tiềm năng trong đánh giá chất lượng E-E-A-T
Năm 2022, tôi đã trình bày 14 cách mà Google có thể đánh giá E-A-T trên Search Engine Land.
Hơn hai năm sau, mô hình này đã mở rộng để bao gồm các khía cạnh mới của E-E-A-T, phản ánh quá trình tinh chỉnh liên tục của Google trong việc đánh giá chất lượng.
Những cập nhật này nhấn mạnh vào:
- Chuyên môn (Expertise)
- Mức độ thẩm quyền (Authoritativeness)
- Độ tin cậy (Trustworthiness)
- Vai trò quan trọng của trải nghiệm thực tế (First-hand experience) trong việc đánh giá nội dung.
Trong phần này, tôi sẽ không đi sâu vào từng hơn 80 tín hiệu mà tôi đã xác định. Thay vào đó, tôi sẽ cung cấp một bản tóm tắt tổng quan. (Để xem chi tiết, vui lòng tham khảo infographic bên dưới.)
Các tín hiệu đánh giá chất lượng ở cấp độ tài liệu (Document-level signals)
- Tính nguyên bản và mức độ toàn diện của nội dung
- Tỷ lệ nội dung độc nhất cao, bao quát toàn diện chủ đề.
- Đáp ứng nhiều mục đích tìm kiếm khác nhau của người dùng và được cập nhật thường xuyên.
- Nội dung chuyên sâu, bài viết dài thể hiện mức độ chuyên môn cao được đánh giá cao.
- Ngữ pháp và cách trình bày chuyên nghiệp
- Nội dung sạch, không có lỗi sai, định dạng và cấu trúc rõ ràng.
- Thể hiện tính chuyên nghiệp và chuyên môn trong lĩnh vực.
- Chất lượng của các tài liệu tham khảo và trích dẫn bên ngoài
- Bao gồm các liên kết trỏ đến các nguồn đáng tin cậy, có thẩm quyền.
- Tuân thủ quy tắc trích dẫn chuẩn, hồ sơ liên kết sạch, thể hiện kiến thức chuyên ngành.
- Mối quan hệ giữa thực thể và chỉ số chuyên môn theo chủ đề
- Thể hiện kết nối giữa các thực thể liên quan, mẫu đồng xuất hiện nhất quán giữa các khái niệm có liên quan.
- Sử dụng thực thể hợp lý để chỉ ra chuyên môn trong lĩnh vực.
- Chỉ số tương tác của người dùng
- Các số liệu như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), thời gian dừng trên trang (dwell time) và lượng truy cập trực tiếp thể hiện giá trị và mức độ thẩm quyền của nội dung theo thời gian.
- Mức độ liên quan với truy vấn tìm kiếm
- Phù hợp với mục đích tìm kiếm của người dùng, bao quát hiệu quả các truy vấn chính và liên quan.
- Sử dụng từ vựng và các khái niệm phù hợp với chủ đề.
Các tín hiệu đánh giá chất lượng ở cấp độ miền (Domain-level signals)
- Độ tin cậy (Trustworthiness)
Xác minh doanh nghiệp (Business verification)
- Thông tin doanh nghiệp nhất quán (địa chỉ, số điện thoại, tên miền) để thiết lập tính hợp pháp.
Chất lượng hồ sơ liên kết (Link profile quality)
- Hệ thống backlink đa dạng, chất lượng cao từ các nguồn uy tín.
- Hồ sơ liên kết ngoài sạch, trỏ đến các trang có thẩm quyền.
- Vị trí gần với các trang web đáng tin cậy trong đồ thị liên kết (link graph).
- Văn bản neo (anchor text) có liên quan và liên kết ngữ cảnh đóng vai trò quan trọng.
Các biện pháp bảo mật (Security measures)
- Sử dụng giao thức HTTPS để đảm bảo an toàn.
- Giảm thiểu sự suy đoán bằng cách cung cấp thông tin minh bạch.
- Xác thực danh tính của người đóng góp bằng thông tin cá nhân và chứng chỉ đã được xác minh.
Tính nhất quán thương hiệu (Brand consistency)
- Thông tin trên liên kết, tiêu đề và nội dung phù hợp với nhau.
- Chi tiết doanh nghiệp nhất quán và nhận diện thương hiệu thông qua các truy vấn trực tiếp tham chiếu đến trang web hoặc thương hiệu.
- Hiệu suất xếp hạng ổn định trong thời gian dài cũng góp phần vào độ tin cậy.
Mức độ tương tác dài hạn của người dùng (Long-term user engagements)
- Các chỉ số như tỷ lệ nhấp (CTR), thời gian dừng trên miền (dwell time), lượng truy cập trực tiếp qua URL và mức độ lựa chọn kết quả tìm kiếm theo thời gian.
- Áp dụng cả ở cấp độ tài liệu lẫn toàn bộ trang web.
- Mức độ thẩm quyền (Authoritativeness)
Đa dạng liên kết và PageRank (Link diversity and PageRank)
- Hệ thống backlink đa dạng, chất lượng cao từ các nguồn uy tín giúp thiết lập mức độ thẩm quyền của miền.
- PageRank đo lường tầm quan trọng của các trang dựa trên số lượng và chất lượng của các liên kết trỏ đến chúng.
Hiệu suất lịch sử (Historical performance)
- Hiệu suất xếp hạng bền vững và các chỉ số tương tác người dùng theo thời gian.
Sức mạnh của hệ thống nội dung (Content network strength)
- Nội dung có liên kết nội bộ mạnh mẽ giúp tăng mức độ thẩm quyền của trang web.
- Được đánh giá dựa trên cách các trang liên quan được liên kết và hỗ trợ lẫn nhau theo chủ đề.
Trọng tâm chủ đề (Topical focus)
- Thể hiện chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể bằng cách cung cấp nội dung toàn diện, nguyên bản với từ vựng và thực thể liên quan.
- Chuyên môn và trải nghiệm (Expertise and Experience)
Mức độ cập nhật nội dung (Content freshness)
- Đề cập đến tần suất cập nhật nội dung để giữ cho thông tin hiện đại và phù hợp.
- Nội dung được cập nhật thường xuyên thường được đánh giá cao hơn.
- Bao gồm cả việc tạo nội dung mới và cập nhật tài liệu hiện có.
Mức độ liên quan trong danh mục (Category relevance)
- Nội dung có hiệu suất tốt trong các danh mục chủ đề cụ thể thể hiện mức độ chuyên môn và thẩm quyền trong lĩnh vực đó.
- Trang web có thể chứng minh chuyên môn ở cả phạm vi chủ đề rộng và ngách nhỏ.
Độ sâu trong phạm vi chủ đề (Topic coverage depth)
- Đánh giá mức độ toàn diện của nội dung trong một chủ đề, bao gồm cả chiều rộng và chiều sâu.
- Đáp ứng cả mục đích tìm kiếm thông tin và điều hướng của người dùng.
- Sử dụng thuật ngữ và thực thể liên quan, cung cấp giải thích chi tiết thay vì chỉ mô tả sơ sài.
Hành vi người dùng theo thời gian (User behavior patterns)
- Phản ánh cách người dùng tương tác với nội dung theo thời gian, thông qua các chỉ số như CTR, dwell time và hành trình điều hướng.
- Ví dụ: Khi người dùng chuyển từ truy vấn tìm kiếm thông tin sang truy vấn điều hướng trực tiếp đến một trang web, điều này có thể là dấu hiệu của chuyên môn và thẩm quyền trong lĩnh vực đó.
Các tín hiệu đánh giá chất lượng ở cấp độ thực thể nguồn (Source entity-level signals)
- Độ tin cậy (Trustworthiness)
Xác minh người đóng góp (Contributor verification)
- Xác thực thông tin cá nhân và danh tính của người tạo nội dung trên nhiều nền tảng để thiết lập mức độ tin cậy.
- Kiểm tra bằng cấp chuyên môn và nền tảng giáo dục.
- Duy trì tính nhất quán của thông tin danh tính.
Theo dõi danh tiếng (Reputation tracking)
- Giám sát lịch sử cung cấp thông tin chính xác của thực thể.
- Đánh giá tình cảm (sentiment) trong các đề cập/đánh giá.
- Xây dựng điểm tin cậy tổng thể, dựa trên hồ sơ đóng góp và chất lượng nội dung theo thời gian.
Sự công nhận từ đồng nghiệp (Peer endorsements)
- Bao gồm các đánh giá, đề xuất và sự công nhận từ các chuyên gia, tác giả có uy tín trong lĩnh vực.
- Có thể bao gồm giải thưởng, trích dẫn công trình và đề cập tích cực từ các nguồn có thẩm quyền.
Lịch sử xuất bản (Publication history)
- Đánh giá khối lượng, tần suất và chất lượng nội dung mà một thực thể đã sản xuất.
- Xem xét các yếu tố như tính nguyên bản, mức độ toàn diện, và mức độ đóng góp lâu dài trong lĩnh vực chuyên môn.
- Xuất bản nội dung chất lượng cao thường xuyên giúp cải thiện điểm danh tiếng.
Chứng chỉ chuyên môn (Professional credentials)
- Bao gồm bằng cấp đã được xác minh, kinh nghiệm làm việc, chứng nhận và chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể.
- Giúp xác lập mức độ thẩm quyền và tính liên quan của một tác giả đối với chủ đề họ viết.
- Mức độ thẩm quyền (Authoritativeness)
Trích dẫn và tài liệu tham khảo (Citations and references)
- Bao gồm liên kết đến các nguồn có thẩm quyền, sử dụng anchor text phù hợp và duy trì hồ sơ liên kết sạch để thể hiện chuyên môn và độ tin cậy.
- Nội dung tuân thủ quy tắc trích dẫn chuẩn, tham chiếu đến bằng sáng chế của Google, bài nghiên cứu và các nguồn công nghiệp uy tín.
Sự công nhận và giải thưởng (Recognition and awards)
- Được theo dõi thông qua các chỉ số giải thưởng (prize metrics) cho thấy mức độ thẩm quyền và chuyên môn, bao gồm giải thưởng chuyên môn, sự công nhận trong ngành và các đánh giá quan trọng đóng góp vào điểm danh tiếng của thực thể.
- Ví dụ: Một tác giả có thể chứng minh điều này bằng danh hiệu “top contributor” trên Search Engine Land hoặc bằng việc phát biểu tại các hội nghị lớn trong ngành.
Sự hiện diện thương hiệu (Brand presence)
- Được đánh giá thông qua tính nhất quán của thông tin doanh nghiệp, danh tiếng của miền, mức độ nhận diện thương hiệu trong các truy vấn tìm kiếm và sự xuất hiện trên các nền tảng uy tín.
- Bao gồm chi tiết doanh nghiệp đã được xác minh, tên miền phù hợp và sự hiện diện trực tuyến mạnh mẽ.
- Ví dụ: Một tác giả có thể có sự hiện diện thương hiệu mạnh thông qua hồ sơ mạng xã hội, các bài phát biểu tại hội nghị, và các bài viết trên các ấn phẩm chuyên ngành.
Tính nhất quán trên nền tảng (Platform consistency)
- Thông tin, danh tính và chất lượng nội dung nhất quán trên nhiều nền tảng và kênh truyền thông.
- Bao gồm sự phù hợp của thông tin doanh nghiệp, nhận diện thương hiệu thống nhất, và thông điệp đồng nhất trên website, mạng xã hội và các nền tảng trực tuyến khác.
- Hồ sơ tác giả nhất quán trên nhiều nền tảng giúp củng cố mức độ thẩm quyền.
- Chuyên môn và trải nghiệm (Expertise and Experience)
Mức độ phù hợp với lĩnh vực chuyên môn (Subject matter alignment)
- Đánh giá mức độ chuyên môn của tác giả có phù hợp với chủ đề nội dung hay không.
- Người tạo nội dung cần có kiến thức và kinh nghiệm liên quan trực tiếp đến lĩnh vực họ viết về.
Tính nhất quán trong xuất bản nội dung (Publication consistency)
- Xem xét khối lượng và tần suất đóng góp nội dung theo thời gian.
- Bao gồm các yếu tố như tần suất cập nhật nội dung, lịch sử xuất bản dài hạn và duy trì tính mới mẻ của nội dung.
Đóng góp nguyên bản (Original contributions)
- Tạo nội dung độc nhất, nguyên bản, không phải là bản sao từ các tài liệu khác.
- Bao gồm nội dung tiên phong về các chủ đề cụ thể, phạm vi chủ đề toàn diện, và giá trị gia tăng mới thông qua nghiên cứu, phân tích hoặc góc nhìn sâu sắc.
Tác giả đóng góp
Các tác giả đóng góp được mời tạo nội dung cho Search Engine Land và được lựa chọn dựa trên chuyên môn và những đóng góp của họ cho cộng đồng tìm kiếm.
Những người đóng góp này làm việc dưới sự giám sát của đội ngũ biên tập và các bài viết của họ được kiểm tra về chất lượng cũng như mức độ phù hợp với độc giả.
Các quan điểm mà họ thể hiện thuộc về cá nhân họ.
Nguồn bài viết: Decoding Google’s E-E-A-T: A comprehensive guide to quality assessment signals