"Деиндексация — не всегда штраф. Узнайте, как технические ошибки SEO, проблемы сканирования и качество контента влияют на индексацию Google."

"Совет по SEO воскресного утра — ПРОСТО не используйте контент AI никоим образом, если не хотите, чтобы весь ваш домен был оштрафован для показа в Google Discover. За последние 5 месяцев я общался с 14 владельцами разных сайтов, которые так или иначе пытались использовать AI для масштабирования своего трафика Discover, но в итоге потеряли все из Discover. И обратите внимание, что некоторые из этих сайтов делали от 50 тыс. до 80 тыс. кликов Discover КАЖДЫЙ ДЕНЬ, а теперь — ничего."

"Если они 301, то, вероятно, все в порядке, но... похоже, стоит разобраться, как автоматизировать это, чтобы вам не пришлось вручную отслеживать и настраивать их."

"• Благодаря нашим передовым алгоритмам машинного обучения мы заблокировали или удалили более 240 миллионов отзывов, нарушающих политику, с 2024 года, подавляющее большинство из которых были удалены до того, как их увидели.
• Наша улучшенная система обнаружения заблокировала или удалила более 70 миллионов нарушающих политику правок мест на Картах. Мы также удалили или заблокировали более 12 миллионов поддельных бизнес-профилей.
• Мы наложили ограничения на публикацию сообщений на более чем 900 000 аккаунтов , которые неоднократно нарушали нашу политику."

"1. Обновление оценок качества сайта может занять некоторое время (так же, как обновление оценки PageRank), поэтому может потребоваться несколько дней/недель, чтобы увидеть, как сайт выпадает из PAA. Поэтому может быть так, что когда это происходит (данные кликов по этим терминам исчезают), сайт естественным образом выпадает из поиска.
2. Характер штрафа может предполагать, что вместо того, чтобы устанавливать определенные оценки на ноль, на сайт был добавлен дополнительный флаг, чтобы удалить/подавить его из поиска, что сохраняет другие показатели в такте. Это также облегчит восстановление сайта после принятия других корректирующих мер.
3. Существует некоторая разобщенность между «бэкэнд»-системами, которые отвечают за рейтинги, и «фронтэнд»-системами, такими как фреймворк Twiddler, которые работают изолированно для повторного ранжирования."