לקחים שנלמדו מאנשים שפיתחו מנגנונים שאנו משתמשים בהם כיום, כמו הסרת תוכן ספאם והטמעה אופטימיזציה למנועי חיפוש אוֹ AI, יקרים וצריכים להפוך לספר חוקים לכל מי שרוצה לגדול ולהרחיב את הידע, השיטות והעסקים שלו. 

לכן החלטנו להביא לכם את הלקחים והמסקנות של סנדק SEO מאט קאטס. הוא שיתף את העוקבים שלו במתווה של שיטות עבודה מומלצות שאנו יכולים ליישם ביצירת האתר שלנו וכיצד פיתוח בתחומים שונים יכול להשפיע עלינו, על העסק שלנו ועל ההכנסות שלנו.

לכן, אם אתם מעוניינים ללמוד מהטובים ביותר ולמצוא כמה מעקרונות היסוד של עבודה על קידום אתרים ופיתוח אתרים, אנו מזמינים אתכם לקרוא את הקטעים הבאים שלנו. 

 

מי זה מאט קאטס?

אנחנו מדברים על מהנדס מכונות בעל תואר Ph.D. תואר בתחום זה והיה חבר מוכר בקהילה שלה בזכות עבודתו ב גוגל וממשלת ארה"ב. 

שנות סטודנט

מאט קאטס בוגר UNC-Chapel Hill והיווה חלוצה של כמה מנגנונים שאנחנו עדיין משתמשים בהם בזמן התאמת אתרי האינטרנט שלנו לדפדפנים, במיוחד גוגל.

המסע שלו באוניברסיטה לא היה חוויה פשוטה בשום מובן. הוא החליט לעשות מהלך מסוכן ולפתוח קריירה בסטארט-אפ באינטרנט כשאין לו הרבה ניסיון בתחום הזה. מה שהתאים מאוד לתפקידו היה שבמהלך שנותיו ב-UNC-Chapel, הוא היה צריך לקחת שיעורים נוספים כדי לעמוד בקריטריונים של האוניברסיטה שלו. התקופה ההיא הייתה כאשר מאט למד שני קורסים הקשורים למדעי המחשב ושניהם בנושא מנועי חיפוש, מה שעזר לו להמשיך בעבודתו. 

בתקופתו בצ'פל היל, מאט התעניין בתדירות טווח ובקידוד, אז הוא התחיל את הקריירה המקצועית שלו עם לינוקס לפני שהוא יצא לציבור. מאוחר יותר הוא המשיך את הקריירה הידועה ביותר שלו בגוגל.

זמן בגוגל

הוא החל את דרכו בגוגל, ועבד על איך ליצור ביטויים רגולריים מהר יותר עבור מתאם מחרוזות. מלבד זאת, הוא גם עבד על פיתוח תוכניות ותקנות כדי לעצור את תרבות הספאם שהוכחה כמניפולציה לדירוג. 

הפרויקט הגדול הראשון שלו היה קשור לפורנוגרפיה. מאט הוא חלוץ של גרסה בטוחה לכל המשפחה של Google. כלומר, הוא כתב סיווג פורנוגרפיה שלא יכלול כל תוכן כזה. הוא עבד על הפרויקט הזה במשך כשלושה חודשים, וניסה לעצב תוכן פורנו ולזהות דפוסים בהתנהגות של אנשים בחיפוש אחר תוכן פורנוגרפי.

"עוגיית פורנו" בחור

מכיוון שהיו דרכים רבות לאנשים לחפש תוכן פורנוגרפי בגוגל, מאט נזקק לעזרה, מה שהוביל לאנקדוטה מפורסמת על "עוגיות פורנו", ששימשו כפרס לכל מי שמצא פורנוגרפיה בשרת או עזר לו בהצעות. ראשית, אנשים חשבו שזה כמו מלכודת משאבי אנוש, מה שעודד את הרעיון לבקש מאשתו לאפות עוגיות. צוותים אחרים התחילו לעשות דברים דומים, אז הם יצרו עוגיות ספאם.

הפרויקט טיפח עוד יותר את הקריירה של מאט ואת הרעיונות שלו בפרויקטים אחרים, מה שעזר לו לפתח כמה מהדפוסים והקודים שעדיין נמצאים בשימוש במנועי חיפוש. בנוסף, זה נתן לו השראה למצוא דרך חדשה לפתרון בעיות, ובפרק הבא, נדון במה שלמד במסע זה.

שיעורים

שיעור 1: לפעמים יצירתיות עושה הבדל גדול

אחד השיעורים הראשונים של מאט במהלך אחת מהרצאותיו הדגיש את חשיבות היצירתיות והשפעתה על עבודתו במספר שלבים. אחת הדוגמאות שבהן הוא משתמש היא מחלוקת הקשורה ל- Digital Millennium Copyright Act (DMCA).

הנושא העיקרי שגוגל עסקה בו כלל חיפושים. כלומר, אם היית מקליד יותר רוע מהשטן, היית עושה זאת מיקרוסופט במקום הראשון בתוצאות החיפוש שלך. זה פשוט היה תוצאה של האלגוריתמים, ואף אחד לא קידד את זה בצורה קשה, כלומר אף אחד לא התכוון שזה יקרה. 

איך DMCA עובד?

ההסבר המהיר של מאט לגבי מה ניתן לעשות כדי לתקן את הבעיה מחובר ל-DMCA. כמו כן, הוא מציין כיצד ניסיון זה רלוונטי לשיעור שלמד.

כפי שאתה אולי יודע, DMCA הוא פעולה שבה אדם אחד יכול להגיש בקשה למארח אתרים או לגוגל להסיר כל תוכן שהמחבר המקורי שלו גנב. בעיה בתחום זה היא לאמת את האמת והאם זה משהו שגוגל צריכה לעשות. לכן גוגל יצרה מנגנון שבו בעיות נפתרות בבית המשפט ברגע שהאדם מגיש תלונה נגדית ומשאיר את גוגל מחוץ למחלוקת. 

הסיבוך מגיע אם האדם לא מודיע נגדי, מה שעדיין אומר שמנוע החיפוש או ספק המידע צריכים להסיר את המידע הזה. צריך לזכור שזה תקף רק לנושאים או בקשות המוגנות בזכויות יוצרים וקשורות למשהו שאינו נחשב לנחלת הכלל.

דוגמה לבעיות עם DMCA

דוגמה לנושא זה היה המקרה כאשר כנסיית הסיינטולוגיה רצה לדכא מבקרים שבסיסם בנורבגיה המנהלים אתר סימן מסחרי. הבחור בנורבגיה בסופו של דבר לא רצה לדווח נגדי מכיוון שזה יעמיד אותו באחריות לפי החוק האמריקאי. 

צוות Google נקלע להחלטה קשה, מכיוון שהייתה להם חובה חוקית להסיר את התוכן הזה, והאדם שבדרך כלל היה מודיע נגדי לא היה מוכן לעשות זאת.

כדי לפתור בעיה זו, למאט הייתה גישה יצירתית והוסיפה הודעה בתחתית העמוד שאמרה בשל תלונה. בסופו של דבר, זה התפתח להורדת תוכן לתחומים ספציפיים, כמו הדוגמה של ממשלת סין והתוצאות של כיכר טיאננמן אוֹ פאלון גונג.      

גם מנועי החיפוש האחרים במדינה הספציפית הזו התחילו להוסיף את ההודעה הזו, אז זה עזר לאנשים לקבל הקשר על המצב גם אם הם לא משתמשי גוגל. חשיבה יצירתית ומחוץ לקופסה הייתה דוגמה מצוינת לדרך ליישם גישה חדשה לעבודה היומיומית שלך תוך מילוי הצרכים של כל בעלי העניין המעורבים.

שיעור 2: היו פרואקטיביים, ותוך כדי כך, בקשו את מה שאתם רוצים

למאט הייתה הזדמנות לעבוד במחלקות שונות בגוגל, ובסופו של דבר הפך להיות יותר יצירתי ופרואקטיבי מכיוון שהוא עבד על נושאים חשובים. לכן הוא מדגיש את החשיבות של פרואקטיביות ועבודה על דברים שאתה אוהב, לדעת את היתרונות וההבדל שזה עשוי להביא.

מה שהוא לקח מהניסיון הזה הוא שלאף אחד לא אכפת ממך או מהקריירה שלך יותר מאשר עצמך ושזה הכרחי. זה אמור להניע אותך לשאול מה אתה רוצה ולהמר כי זה יכול להשתלם, ובסופו של דבר תעבוד על דברים שאתה הכי אוהב.

חוויה ששינתה את נקודת המבט של מאט

אחת הדוגמאות שלו ששותפו בהרצאה קשורה לעבודתו של מאט בקבוצת הפרסום בגוגל. הוא היה חבר צוות במשך כשנה והתמקד בתכנות חזיתי. בסופו של דבר, הוא גויס לקבוצת המודעות, שם למד מיומנויות רבות.

עבודה בתחום זה, במיוחד במהלך העבודה על חיפוש בטוח, נתן השראה למארק. הוא הבין איך אנשים מרמים את המערכת ומדרגים את הדפים שלהם גבוה יותר על ידי עבודה עם ספאם ומודעות.

הוא התעניין ורצה לשפר את איכות החיפוש, וזו נקודת השבירה בתקופתו בגוגל כאשר מאט החליט שהוא רוצה לעבוד על ספאם אפילו יותר. לדבריו, תקופה זו בחייו לימדה אותו את חשיבות הזמן וכיצד קשה לתפוס מומנטום נכון.

שיעור 3: הנסיבות משתנות - הסתגלו אליה

לגבי המומנטום, מאט הצביע על ציטוט אחד ממנו פול גרהם: רעיונות סטארט-אפ רבים נראים בהתחלה רע כי משהו השתנה או התהפך בעולם. 

מאט ממשיך ואומר שהנסיבות לעולם אינן זהות, ועלינו לעקוב אחר הפיתוח ולהבין את ההשלכות שיכולות להיות לתחומים אחרים על העבודה שלנו.

בנוסף, מאט הזכיר פיטר ת'יל, שמציב את אותו היגיון בכך שהוא מפרט שמה שאנחנו מאמינים הוא שאף אחד אחר לא לוקח בחשבון, כי אם כל מה שיש לך הוא החוכמה המקובלת, קשה להבדיל את עצמך מהקהל. קשה להשיג מומנטום. 

דוגמה לחוק טיפול בר השגה

לעשות משהו אחר זה בעייתי כי זה גורם להפרעה אבל גם להזדמנות, וזה ניסוי. אז אתה צריך לקחת את הסיכון הזה כיזם או אדם בעל דמיון. 

דוגמה לכך היא חוק טיפול בר השגה. בהקשר זה, מאט הזכיר כיצד ACA פותחה וכיצד אתה יכול כעת לקבל ביטוח בריאות גם אם יש לך תנאים קיימים, מה שעשה הבדל עצום. בנוסף, אתה לא צריך לעשות ביטוח דרך המעסיק שלך יותר.

זה היה מחליף משחק משמעותי בארה"ב, שהשפיע על אנשים רבים שהפכו ליזמים ופתחו את העסקים שלהם מכיוון שלא היו להם התנאים לפני כן. מאט, בהרצאתו, משתמש בדוגמה מצוינת כיצד ACA השפיעה על חברות קיימות וחדשות.

אחת התוצאות של ACA, שאיש לא ראה להגיע אליה, היא שחברות אוהבות אובר אוֹ ליפט המסתמכים על קבלנים עצמאיים עשויים להיות שמחים על Obamacare בשל היכולת של אנשים לקבל את הביטוח שלהם. מאט הזכיר שאם אחד מאיתנו דיבר עם טרוויס קלניק, מנכ"ל אובר, הוא ישמח על Obamacare.

משהו כמו ביטוח בריאות שנראה לחלוטין לא קשור לסטארט-אפים יכול להיות בעל אפקט אדווה ניכר למשהו שחשוב לך, מה שאומר שלעסק שלך, מקוון או לא מקוון, יש יותר סיכוי לזכות בתחרות. הדברים האלה שלכאורה לא קשורים הסבירו כיצד לכל דבר יכול להיות אפקט אדווה שתוכל להשתמש בו לטובתך.

שיעור 4: אתה יכול לעשות הרבה דברים מגניבים עם נתונים

לקח קריטי אחד שמאט מזכיר הוא הזמן שלפני מנועי החיפוש של גוגל. מנקודת מבט זו, מאט שיתף דוגמאות שעוזרות לנו להבין כיצד אתה יכול להשיג הרבה באמצעות נתונים. הוא גם משתף כיצד גישה חדשנית לכלים ישנים יכולה להצליח תוך שימוש בנתונים חדשים זמינים, אך גם כיצד עלינו להיות זהירים בנוגע למידע שאנו מקבלים מכיוון שיכול לקרות שבפועל אנו מופתעים. 

שיפור ובעיותיו

אחת החוויות הראשונות הקשורות לשימוש נכון בחומר ובנתונים שמאט שיתף קשורה למראה הכללי של המכונות של גוגל, שהתפתחו ממכונות ענק לכוננים קשיחים שיכולים להתאים. לגו. 

גוגל השתמשה בהזדמנות כדי לשנות קמעונאים ענקיים כדי שהקמעונאי המקומי שלך יהיה נגיש לכולם ויוכל לאחסן את אותה כמות נתונים כמו בעבר. אז היכולת להשתמש בחומרה סחורה במקום בדברים המאסיביים והיקרים האלה גרמה לכך שגוגל יכלה לרוץ הרבה יותר בזול פשוט כי יש לה נתונים גדולים על האיכות וההתאמה של החומרה החדשה.

עם הפיתוח וההתרחבות המסחרית, מאט המשיך בהרצאה בציפייה טבעית שלמערכת יהיו באגים. עכשיו המקרה הוא שמכיוון שיש לך מאה מכונות, יש סיכוי גבוה יותר שהם יתקעו בתדירות גבוהה יותר, וכפי שמאט מפרט, אנשים בגוגל צריכים להבין איך להפוך אותם לאמינים יותר בתוכנה.

בעיה של הגדלת טווח ההגעה שלך

כדי לפרט על בעיית הגודל שגוגל יכלה להתמודד איתה, מאט משתמש בדוגמה של המשוואה, המתייחסת ליתרונות שיש בנתונים שיכולים להקדים את הבעיות בטווח הארוך.

גוגל מקבלת חמישה מיליארד שאילתות ביום ו-100 מיליארד שאילתות מדי חודש, ומעגל את זה לחמישה מיליארד. כמה מהם יכולת לעשות לפני שהיה לך איזה באג קטסטרופלי? 

אולי אחד למיליון, אתה יודע 99.99999% של הזמן, דברים עובדים בצורה מושלמת? ובכן, מסתבר שאתה רק צריך לעשות את החשבון ולחלק את זה, וזה אומר 5,000 באגים קטסטרופליים ביום, אז אתה צריך להתמודד עם דברים שעולים ויורדים, מכונות מארזים פינות שמתקלות, וכך היו אלה המינים. של מכונות שהשתמשנו בהן בימים הראשונים כמו חומרת PC מילולית.

בסופו של דבר, מתכנתים יצרו מכונת זחל כדי לשפר אותה ולהימנע מבעיות. אלה ידועות כמכונות לוח שעם מכיוון שיש להן שכבה דקה של לוח שעם כדי למנוע מלוחות האם לקצר. עם הזמן מתכנתים ניסו לגרום לזה לעבוד בצורה אמינה, ועכשיו השתפרנו. מכאן שהמכונה החלה להיראות יותר ויותר מקצועית הודות לפיתוח, התאמה למצבים וטווח נתונים נרחב יותר.

הבעיה עם באגים שצוינה כשגוגל עברה לחומרה הזולה יותר גרמה למאט להיות מודע להשפעת הגלישה, והעבירה את הבעיה הזו לקווי התכנות האחרים. זה מביא אותנו לסיפור כשפול בוכהייט, שהמציא את ג'ימייל, אמר שלמכונות יש את כל הבאגים הקורסים הקטלניים האלה, אז אולי אנשים בגוגל צריכים לכתוב את הקוד בלעדיהם. 

מאט ממשיך את הסיפור שבסופו של דבר, הם הגיעו לנקודה שבה הם יכלו לקחת כלוב במרכז נתונים ותוך שלושה ימים, למלא אותו במכשירים, אך עדיין נאלצו לעבוד על התוכנה כדי להיות אמינה ולתקן את הבעיה שהוצגה. 

סיפור מעורר השראה על אחסון הנתונים

בהמשך ללקחים שנלמדו על ידי שימוש בכמות עצומה של נתונים שאתה יכול לגשת אליהם ובחומרה לא מעשית, מאט שיתף כיצד גם כוננים קשיחים היו בעיה במשך זמן מה ואת היכולת שלהם לאחסן נתונים. כלומר, הוא מזכיר שלכונן קשיח מכני לוקח בערך 10 שניות כדי לחפש נתונים שאתה מקליד. הוא משתמש באנלוגיה מצוינת שבה אתה יכול לדמיין את זה כזרוע שצריכה לזוז פיזית למקום הנכון על מגש. 

מצד שני, אם יש לך הכל ב-RAM, במקום לעשות רק כמאה חיפושים בשנייה, אתה יכול לעשות הרבה רצונות, ואתה צריך לעשות את החיפושים האלה כשאנשים מקלידים שאילתות של משתמשים.

אז אם תשים את כל אינדקס האינטרנט שלך לא בדיסק קשיח אלא ב-RAM, שזה הרבה כסף, אתה עדיין יכול לקבל תפוקה גבוהה בהרבה, כך שהחלפה עשויה להיות שווה את זה. 

זה הטיל את השאלה על חומרת סחורות, והאם זו הסיבה שגוגל הצליחה? בגלל הגישה החדשנית באמצעות כלים ישנים ומערך נתונים נרחב? לפי מאט, זה נראה כך.

חווית דירוג הדף של מאט

במעבר להבדלים שנתקל בהם תוך כדי התמודדות עם נתונים שיכולים לעורר השראה, מאט מביא את הניסיון האישי שלו עם דירוג דף. מאט הזכיר שהוא חושב שהוא יודע מהעיתון שלו על דירוג דף.

מאט הבין שבפועל, דירוג הדף היה מתוחכם יותר ממה שהופיע אי פעם בעיתונים או שפורסם בפטנטים. יכולת לחפש אחר מפתחות הפשטה שונים, מערכת קבצים של גוגל, MapReduceוכו'. זה עשה את ההבדל וטיפח התלהבות לעבוד הלאה.

דוגמה זו מראה שהשראה מנתונים וידע עצום עלולות להטעות מדי פעם. הוא מזכיר לנו שאנשים רואים תוצאות נהדרות, אבל זה לא שיש לנו את ההתגלות הזוהרת הזו, ואז הכל מתוקן. נדרשים עשרות או מאות דברים שונים כדי להצליח: חברה או קריירה מצליחה.

לבסוף, מאט דיבר על הנטייה שלנו להטיל ספק בכל דבר ולזכור שהנסיבות משתנות. אז אם יש לך הרבה נתונים, אתה יכול לעשות אלגוריתם מתוחכם או אפילו אלגוריתם מטומטם, אבל למרות זאת, אתה יכול ליצור דברים די מגניבים. 

AI ופיתוח

דוגמה מצוינת הייתה המקרה של בינה מלאכותית והתפתחותה שחווה באוניברסיטה. לפני כן לא הייתה אפשרות אפילו לקחת את הקורס הזה, אבל עכשיו, 15 שנים מאוחר יותר, לא יכול לקחת את הקורס הזה באוניברסיטה בגלל הפופולריות שלו.

זה גם הרגע שבו ראוי להזכיר את ההתייחסות של מאטס למוח - מחשב המשמש ללמידה ומחובר לבינה מלאכותית. הם תכנתו מחשב לצפות בו יוטיוב ותראה מה ניתן להסיק מכך.

הבסיס לכך היה רשת עצבית. היו לו שכבות רבות של נוירונים, והתוכנית פיתחה את הנוירון שלה לזהות חתולים. לכן אתה יכול להשתמש באותו סוג של עיבוד לזיהוי מילים טוב יותר. מאז 2012, כל טלפון אנדרואיד לאחר סוכריית ג'לי היה לו שיעור שגיאות מילים טוב בהרבה באמצעות זיהוי קול בגלל רשת עצבית עמוקה. אז ירידה של 30% בשיעור המילים או השגיאות הייתה כמו השיפור המשמעותי ביותר בזיהוי הדיבור שהיה להם מזה שנים.

כפי שאמר מאט, Jellybean ואנדרואיד הם אינדיקטורים נוספים שאם הנסיבות משתנות, אתה חייב להיות מוכן להסתגל אליהם. אתה יכול לעשות הרבה דברים עם נתונים, אז אתה צריך לפקפק בהנחות שלך ולזכור, עוד ב-1999, כולם היו כאילו AI הוא טיפש, זה לעולם לא יהיה משהו, והאוניברסיטאות לא הציעו שום קורסים על זה, ו זה כבר לא המקרה.

שיעור 5: חוק מרפי

מאט הצהיר שהתקופה שלו בגוגל הייתה יפה ומלאה בהזדמנויות פנטסטיות, צמיחה משמעותית והתקדמות, אבל זה לא הכל היה עוגיות והצלחה. הוא נאלץ להתמודד עם כמה תביעות כמהנדס, כמו אלה של חברות בגין תביעות נתונים, עד למדינות שרצו לשלוט באינטרנט ולהתאים אותו לפוליטיקה שלהן.

מאט סוגר את ההרצאה שלו בשיעור חשוב אחרון שהוא מחבר לכל המתווה של תקופתו בגוגל.

כל אחד צריך להכין את עצמו לתביעות ולכל תצהיר שהם עלולים להיתקל בהם. הוא זוכר שלגוגל היה את המקרה של Search King לגבי האם מותר לה לדרג את תוצאות החיפוש שלה בצורה הטובה ביותר שחשבה. תביעה נוספת נקראת Kinder start, ומכיוון שהם רצו לזכות בתביעות הללו, היו להם גם בעיות עם ממשלות ברחבי העולם.

הכר את הצוות שלך והתאם

חוץ מזה, בעיות אלו יכולות לקרות גם בתרבות החברה. בידיעה שקונפליקטים אישיים עלולים לגרום לבעיות, עליך להיות מוכן לגלות את האיזון שלך, לעבוד קשה וליהנות.

למרות כל זה, אנחנו חיים בעולם שהתקדם, שבו עכשיו אתה יכול להקליט פגישות או להיאבק עם שולחי דואר זבל. מאט זוכר זיכרונות נעימים שהובילו לרגע שהוא עכשיו, ביניהם הוא הדגיש מתי הוא תפס חברה ששלחה דואר זבל וזרק אותם, והם שלחו מה שנקרא בקשה להכללה מחדש, אז הם שלחו עוגייה בגודל של פיצה.

זיכרון נהדר נוסף הוא הזמן שבו לארי וסרגיי, מייסדי גוגל, רכשו כדי להציג את הגוגלרים או הנוגלרים החדשים. אחר כך דיברו על כל הדברים שקרו בשבוע האחרון, ואז במשך כחצי שעה, אפשרו לך לצלות את מייסדי החברה. 

זו הזדמנות מצחיקה לשאול מיליארדרים כל מה שתרצו ולפקפק בהחלטותיהם. כמו כן, בקש מה שאתה רוצה והיה פרואקטיבי. 

מחשבה אחרונה לסוף ההרצאה 

תתפלאו כמה זה משנה כשאתה אומר למישהו שאני רוצה לעשות X כי הייתי מנהל, ואם אני יודע שמישהו רוצה לעבוד על משהו, הוא יעבוד בערך פעמיים קשה יותר והם הולכים להיות יותר מתמידים בזה.

אם אתה לא מבדיל את עצמך מהקהל, קשה לקבל מספיק מומנטום כדי להצליח ויהי מה. כמה דברים רעים מוזרים הולכים לקרות. אבל אל תשכחו ליהנות ולצלם הרבה.