Ewolucja algorytmów Google – jak zmieniały się strategie SEO

W świecie SEO jedna z niewielu stałych rzeczy to ciągła zmiana. Od powstania Google w 1998 roku algorytm wyszukiwarki przeszedł niezliczone modyfikacje, które każdorazowo zmuszały specjalistów od pozycjonowania do modyfikacji swoich strategii. Niniejszy artykuł przedstawia obszerny przegląd ewolucji algorytmów Google – od pierwszych działań antyspamowych po zaawansowane systemy oparte na sztucznej inteligencji – oraz omawia, jak kolejne aktualizacje wpływały na podejście do optymalizacji stron internetowych.

Google zawsze dąży do tego, aby dostarczać użytkownikom najbardziej trafne i wartościowe wyniki. W tym celu nieustannie ulepsza swój algorytm, wprowadzając zmiany mające na celu wyeliminowanie nadużyć i poprawę jakości wyników. Każda znacząca aktualizacja algorytmu niosła ze sobą nowe wytyczne dla branży SEO. Poniżej przedstawiamy najważniejsze etapy rozwoju algorytmów Google oraz ich wpływ na praktyki pozycjonowania.

Początki: PageRank i aktualizacja Florida – pierwsza rewolucja SEO

Algorytm PageRank – fundament wyszukiwarki Google

Historia algorytmów Google zaczyna się od PageRank – przełomowego rozwiązania, które pozwoliło wyszukiwarce Google zdominować konkurencję pod koniec lat 90. PageRank, opracowany przez Larry’ego Page’a i Sergeya Brina, oceniał wartość strony na podstawie liczby oraz jakości linków prowadzących do tej witryny. Założenie było proste: im więcej stron wskazuje na daną witrynę (i im bardziej są one renomowane), tym wyższy autorytet zyskuje ta strona w oczach algorytmu. We wczesnych latach działania Google linki zwrotne (backlinki) stały się głównym czynnikiem decydującym o pozycji w wynikach wyszukiwania, a specjaliści SEO szybko nauczyli się wpływać na PageRank poprzez zdobywanie jak największej liczby odnośników.

Pierwsze techniki spamerskie i reakcje Google

Wraz z rosnącą popularnością Google pojawiły się też próby manipulacji wynikami. Właściciele stron zaczęli stosować agresywne taktyki pozycjonerskie: masowe tworzenie bezwartościowych odnośników (np. w katalogach czy farmach linków), ukrywanie tekstu nasyconego frazami wyszukiwań czy upychanie nadmiernej liczby powtarzających się słów w treści strony. Początkowo Google radziło sobie z tym poprzez okresowe zmiany algorytmu i tzw. Google Dance – regularne, comiesięczne aktualizacje, po których następowały wahania pozycji stron. Jednak przełom nastąpił dopiero w 2003 roku wraz z pierwszą dużą aktualizacją, która uderzyła w powszechne praktyki spamerskie.

Aktualizacja Florida (2003) – koniec prostych sztuczek SEO

Listopad 2003 zapisał się w historii SEO jako moment, w którym wiele dotychczasowych metod pozycjonowania przestało działać. Google wprowadziło wówczas aktualizację o nazwie Florida, skierowaną przeciw stronom o sztucznie windowanych pozycjach. Florida uderzyła m.in. w nadmierne nasycenie strony powtarzającymi się frazami (keyword stuffing) oraz linki niskiej jakości zdobywane wyłącznie w celu manipulacji rankingiem. W efekcie tej aktualizacji liczne witryny, które wcześniej dominowały wyniki dzięki prostym sztuczkom, odnotowały gwałtowne spadki pozycji. Dla specjalistów SEO był to sygnał, że era łatwych trików dobiegła końca. Konieczne stało się bardziej holistyczne podejście do pozycjonowania – skupienie na tworzeniu wartościowych treści i naturalnym pozyskiwaniu linków, zamiast polegania wyłącznie na ilości odnośników czy powtarzaniu słów na stronie.

Po aktualizacji Florida Google kontynuowało prace nad poprawą trafności wyników. W kolejnych latach Google wdrożyło szereg pomniejszych zmian algorytmu, m.in. aktualizacje o kryptonimach Austin i Bourbon w 2004 oraz Jagger w 2005, które stopniowo udoskonalały mechanizmy wykrywania spamerskich praktyk. Jednak prawdziwa rewolucja w podejściu do jakości wyników nastąpiła kilka lat później wraz z kolejnymi głośnymi aktualizacjami.

Google Panda – era jakości treści

Wprowadzenie algorytmu Panda (2011) – cios w witryny niskiej jakości

Kolejny milowy krok w ewolucji algorytmu Google nastąpił w lutym 2011 roku wraz z wdrożeniem aktualizacji Google Panda. Była to odpowiedź Google na zalew wyników niskiej jakości, pochodzących często z tzw. farm treści – stron publikujących masowo artykuły o znikomej wartości merytorycznej, tworzone głównie pod wyszukiwarki. Algorytm Panda analizował witryny pod kątem jakości treści i obniżał pozycje tych, które cechowały się małą przydatnością dla użytkownika: zawierały teksty skopiowane z innych źródeł, bardzo krótkie artykuły pozbawione wartości lub strony przeładowane reklamami utrudniającymi odbiór treści.

Pierwsza wersja Pandy objęła początkowo wyszukiwania w języku angielskim, gdzie w ciągu kilkunastu dni dotknęła blisko 12% zapytań. W kolejnych miesiącach Google rozszerzyło działanie algorytmu na inne języki (w tym polski), zmuszając właścicieli stron na całym świecie do wnikliwej oceny jakości publikowanych treści.

Jak Panda zmieniła podejście do tworzenia treści

Aktualizacja Panda mocno dała się we znaki serwisom o słabej zawartości. Witryny bazujące na ilości, a nie jakości – agregatory treści, katalogi artykułów, strony z generowanymi automatycznie opisami produktów – odnotowały drastyczne spadki ruchu. W odpowiedzi właściciele stron i specjaliści SEO musieli zrewidować podejście do contentu. Od 2011 roku znacznie większy nacisk położono na unikatowe, wartościowe treści odpowiadające na potrzeby użytkowników. Popularną praktyką stał się audyt treści w serwisie, polegający na identyfikacji i poprawie (bądź usunięciu) stron o niskiej jakości. Zamiast dziesiątek podobnych podstron zoptymalizowanych pod minimalnie różniące się frazy, zaczęto tworzyć dłuższe, wyczerpujące artykuły pokrywające temat w sposób kompleksowy.

Panda uświadomiła branży, że to jakość treści i satysfakcja odbiorców stały się najważniejszymi czynnikami osiągania wysokich pozycji. Czynniki takie jak długi czas spędzony na stronie, niski współczynnik odrzuceń czy pozytywne oceny treści nabrały znaczenia w kontekście SEO. Choć Google oficjalnie nie zdradza szczegółów algorytmu, jasne stało się, że serwisy dostarczające rzetelnych informacji zyskały przewagę. W kolejnych latach Panda doczekała się licznych aktualizacji i ulepszeń (określanych numerami wersji, np. Panda 2.0, 3.0 itd.), aż w 2016 roku została włączona na stałe do głównego algorytmu Google jako jeden z jego fundamentalnych komponentów. Od tego momentu filtr jakości treści działa w sposób ciągły, a nie tylko podczas okresowych update’ów, co jeszcze bardziej zmotywowało właścicieli witryn do utrzymywania wysokiej jakości na co dzień.

Google Penguin – koniec ery spamerskich linków

Algorytm Penguin (2012) – cel: nienaturalne linki

Po tym, jak Panda zajęła się jakością treści, kolejnym priorytetem Google stało się uporządkowanie kwestii profilu linków prowadzących do stron. W kwietniu 2012 roku świat SEO zelektryzowała aktualizacja Google Penguin, zaprojektowana do wyłapywania stron, które sztucznie zawyżały swoją pozycję poprzez manipulacje linkami. Chodziło przede wszystkim o praktyki takie jak zakup linków na masową skalę, systemy wymiany bannerów i odnośników, zaplecza SEO tworzone tylko po to, by generować linki, czy nadużywanie linków z powtarzalnym anchorem zawierającym tę samą frazę.

Penguin automatycznie analizował profil linków witryny i obniżał ranking stronom, które miały nienaturalnie wyglądające zaplecze linkowe. W praktyce wiele witryn, które przez lata gromadziły tysiące odnośników niskiej jakości, po aktualizacji straciło znaczną część widoczności. Aktualizacja ta pokazała, że jakość linków jest ważniejsza od ich ilości – kilka wartościowych, tematycznie powiązanych odnośników przynosi więcej korzyści niż setki przypadkowych linków ze spamerskich źródeł.

Życie po Penguin – zmiana strategii link buildingu

Wprowadzenie algorytmu Penguin wymusiło na specjalistach SEO gruntowną zmianę podejścia do pozyskiwania linków. Dotychczas popularne techniki zdobywania dużej liczby łatwych odnośników stały się ryzykowne, gdyż groziły karą algorytmiczną. Specjaliści SEO zaczęli przykładać większą wagę do link buildingu jakościowego – pozyskiwania linków z renomowanych portali branżowych, mediów, blogów eksperckich czy poprzez tworzenie atrakcyjnych treści, które internauci sami zechcą udostępnić.

Od tego momentu niezbędne stało się monitorowanie profilu linków i dyscyplinujące usuwanie toksycznych odnośników. Google udostępniło narzędzie Disavow Links, pozwalające zgłosić wyszukiwarce, które linki należy ignorować przy ocenie witryny. Wielu właścicieli stron przeprowadzało tzw. audyt linków i zgłaszało do Disavow wszystkie podejrzane odnośniki pozostałe po poprzednich praktykach SEO. Celem stało się posiadanie możliwie “naturalnego” profilu linków.

W kolejnych latach Google kilkukrotnie aktualizowało algorytm Penguin, który z każdą zmianą stawał się coraz precyzyjniejszy. Kulminacją było wdrożenie Penguin 4.0 w 2016 roku – wersji działającej w trybie ciągłym, jako część algorytmu rdzeniowego Google. Od tego momentu karanie za spamowe linki stało się bardziej subtelne: zamiast ręcznie nakładanych filtrów z widocznym efektem spadku ruchu, Google zaczęło po prostu ignorować nienaturalne linki w trakcie bieżącego indeksowania. Mimo to przekaz dla SEO pozostał klarowny: tylko zdywersyfikowany i organicznie zdobyty profil linków zapewnia długofalowe efekty w wyszukiwarce.

Google Hummingbird – zrozumienie intencji użytkownika

Kompleksowa aktualizacja Hummingbird (2013) – wyszukiwanie semantyczne

Pod koniec lata 2013 Google wprowadziło jedną z najbardziej fundamentalnych zmian w swojej historii – algorytm Hummingbird (pol. koliber). W odróżnieniu od wcześniejszych update’ów, które skupiały się na wybranych aspektach (treści, linkach itp.), Hummingbird stanowił przebudowę całego mechanizmu wyszukiwania. Jego nazwa, znacząca „koliber”, miała symbolizować szybkość i precyzję działania. Głównym celem tej aktualizacji było wprowadzenie wyszukiwania semantycznego, czyli takiego, które stara się zrozumieć znaczenie zapytań, a nie tylko dopasowywać pojedyncze wyrazy.

Przed Hummingbirdem wyszukiwarka często skupiała się na dopasowaniu konkretnych słów z zapytania do słów na stronach. Nowy algorytm umożliwił Google analizowanie kontekstu i intencji użytkownika. Na przykład, przy zapytaniu w rodzaju „gdzie najszybciej zjem obiad w Krakowie” Google nie szuka już stron zawierających dosłownie wszystkie te wyrazy, lecz stara się zrozumieć, że użytkownik prawdopodobnie szuka restauracji w swojej okolicy, gdzie obsługa jest szybka. W wyniku Hummingbird wyniki stały się bardziej dopasowane do rzeczywistej intencji – pojawiły się np. lokalne wyniki restauracji, recenzje miejsc czy artykuły porównujące czas obsługi, a nie tylko strony naszpikowane powtarzającą się frazą „szybki obiad Kraków.

Nowe podejście do słów i fraz po Hummingbird

Dla specjalistów SEO Hummingbird oznaczał konieczność zmiany myślenia o doborze słów na stronie. Optymalizacja pod wyszukiwarkę przestała sprowadzać się do skupienia na pojedynczych słowach czy zapytaniach w ich dokładnym brzmieniu. Zyskały na znaczeniu synonimy, kontekst i powiązane tematycznie pojęcia. Google coraz lepiej radziło sobie z rozumieniem, że np. „samochód” i „auto” to to samo, a zapytanie ogólne „jaki samochód kupić” może być powiązane z treściami typu „ranking aut dla rodzin” lub „najlepsze modele samochodów w 2025 roku”.

W praktyce strategia SEO po Hummingbird zaczęła obejmować tworzenie bardziej wszechstronnych treści, które odpowiadają na całą grupę potencjalnych pytań użytkowników wokół danego tematu, zamiast skupiać się na jednej frazie. Pojęcia long-tail (rozbudowane zapytania) stały się równie ważne jak popularne krótkie frazy, ponieważ Google potrafił kierować użytkownika do treści dokładnie odpowiadającej nawet nietypowemu zapytaniu. Ponadto Hummingbird utorował drogę dla rosnącej popularności wyszukiwania głosowego – przy pytaniach zadawanych pełnymi zdaniami znaczenie kontekstu i intencji jest decydujące, a Google właśnie dzięki mechanizmom semantycznym zaczął sobie z tym radzić coraz lepiej.

Google RankBrain – algorytm uczący się

RankBrain (2015) – sztuczna inteligencja w interpretacji zapytań

W październiku 2015 Google oficjalnie potwierdziło, że w algorytmie wyszukiwarki od kilku miesięcy działa nowy komponent oparty na uczeniu maszynowym, nazwany RankBrain. Był to jeden z pierwszych kroków ku wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy zapytań użytkowników. RankBrain odpowiada za lepsze zrozumienie nietypowych lub złożonych zapytań poprzez dopasowywanie ich do pojęć, które już zna. Mówiąc prościej, system ten uczy się rozpoznawać powiązania między słowami i przewidywać, co użytkownik miał na myśli, nawet jeśli zapytanie jest sformułowane w sposób, z którym wcześniej się nie spotkano.

Przykładowo, gdy użytkownik wpisałby zapytanie „atrakcje rodzinne okolice Warszawy bezpłatne” – tradycyjne algorytmy mogłyby mieć trudność z dopasowaniem wyników, jeśli żadne słowo nie pokrywało się dokładnie z treścią stron. RankBrain potrafi jednak zinterpretować całość: rozumie koncepcję „bezpłatnych atrakcji dla rodziny w pobliżu Warszawy” i może wyświetlić wyniki nawet jeśli nie zawierają one dokładnie tych samych wyrazów, ale są związane z szukaną tematyką (np. artykuły o darmowych parkach rozrywki czy wydarzeniach dla dzieci w Warszawie).

Wpływ RankBrain na SEO – optymalizacja pod kątem intencji

Wprowadzenie RankBrain utwierdziło kierunek obrany wcześniej przez Hummingbird – jeszcze silniej liczy się zrozumienie intencji użytkownika. Dla specjalistów SEO stało się jasne, że aby zdobyć wysoką pozycję, strona musi celnie odpowiadać na pytanie czy potrzebę użytkownika, a nie tylko zawierać pasujący zbiór słów. Optymalizacja treści zaczęła uwzględniać szersze konteksty językowe. Ważne stało się używanie naturalnego języka w publikacjach – takiego, jakim posługują się odbiorcy. RankBrain, analizując zachowanie użytkowników (np. to, czy klikają daną stronę i czy pozostają na niej dłużej), uczy się, które wyniki najlepiej spełniają oczekiwania. W efekcie witryny oferujące kompleksowe, pomocne informacje zyskują przewagę nad stronami nastawionymi wyłącznie na powtarzanie słów w treści.

W praktyce specjaliści SEO musieli jeszcze dokładniej planować zawartość serwisów pod kątem tzw. search intent (intencji wyszukiwania). Twórcy musieli myśleć: „czego szuka użytkownik i czy moja treść faktycznie mu to daje?”. RankBrain zmniejszył skuteczność sztucznego upychania synonimów czy tworzenia osobnych stron pod każdą wariację zapytania – algorytm sam powiąże podobne zapytania z najbardziej pasującą stroną. Zamiast tego lepiej sprawdzało się budowanie autorytetu tematycznego witryny poprzez wyczerpujące omówienie danego zagadnienia, co zwiększało szansę, że Google uzna naszą stronę za dobrą odpowiedź na wiele różnych, choć pokrewnych zapytań.

Mobilność jako priorytet: Mobilegeddon i Mobile-First Index

Mobilegeddon (2015) – pierwszeństwo dla stron przyjaznych mobilnie

Rok 2015 przyniósł istotną zmianę ukierunkowaną na rosnącą liczbę użytkowników przeglądających internet na smartfonach. W kwietniu tego roku Google wprowadziło aktualizację potocznie nazwaną Mobilegeddon, która premiowała strony przyjazne dla urządzeń mobilnych w wynikach wyszukiwania na telefonach i tabletach. Witryny nieposiadające wersji mobilnej lub niereagujące (np. mające zbyt mały tekst, elementy niedostosowane do ekranów dotykowych) zaczęły spadać w rankingu mobilnych wyników, ustępując miejsca stronom responsywnym i mobilnym.

Dla SEO była to wyraźna wskazówka: optymalizacja mobilna przestała być opcjonalna, a stała się niezbędna dla utrzymania widoczności. Firmy, które wcześniej bagatelizowały wersje mobilne swoich stron, musiały szybko wdrożyć responsywne szablony lub osobne wersje mobile. Google udostępniło nawet narzędzia do testowania przyjazności strony dla urządzeń mobilnych, podkreślając wagę tego czynnika. Po Mobilegeddon okazało się, że w wielu branżach strony zaniedbujące doświadczenie mobilne zanotowały spadki ruchu z wyszukiwarki, podczas gdy konkurenci z lepszymi stronami mobilnymi zyskali przewagę.

Indeksowanie Mobile-First (2018) – wersja mobilna ważniejsza niż desktop

Kolejnym etapem mobilnej rewolucji było przejście Google na indeksowanie Mobile-First. Proces ten rozpoczął się w 2018 roku i stopniowo objął większość stron internetowych. Zasada Mobile-First oznacza, że to właśnie zawartość wersji mobilnej strony jest od tej pory podstawą oceny i indeksowania przez Google (podczas gdy wcześniej punktem odniesienia była wersja desktopowa). W praktyce, jeśli witryna ma mniej treści na urządzeniach mobilnych (lub gorszej jakości) niż na komputerze, może odczuć spadek pozycji – ponieważ Google uznaje mobilną zawartość za tę „główną”.

Wymusiło to na właścicielach stron dbałość o to, by mobilna wersja serwisu była pełnowartościowa i równie bogata w treści, co desktopowa. Elementy takie jak nawigacja, opisy produktów, artykuły blogowe – wszystko musiało być dostępne i wygodne w wersji mobilnej. Ponadto zwiększył się nacisk na wydajność i szybkość działania na telefonach, gdyż użytkownicy mobilni oczekują błyskawicznego ładowania stron. Google w ramach propagowania dobrych praktyk mobilnych zaczęło także uwzględniać szybkość strony w rankingu (tzw. Speed Update w 2018 r.).

Page Experience i Core Web Vitals (2021) – jakość doświadczenia użytkownika

Mobilność to nie jedyny aspekt doświadczenia użytkownika, na który Google zwróciło uwagę. W 2021 roku wprowadzona została aktualizacja Page Experience, integrująca do algorytmu sygnały dotyczące jakości korzystania ze strony. Na pakiet tych czynników składają się m.in. tzw. Core Web Vitals, czyli wskaźniki takie jak szybkość wczytywania (Largest Contentful Paint), interaktywność (First Input Delay) oraz stabilność wizualna strony (Cumulative Layout Shift). Wraz z nimi pod uwagę brane są również: dostosowanie do mobile (Mobile-Friendly, co było już standardem po 2015), bezpieczeństwo strony (HTTPS) oraz brak natrętnych interstitiali (wyskakujących okien zasłaniających treść).

Aktualizacja Page Experience sprawiła, że strony oferujące płynne, szybkie i wolne od frustracji korzystanie zaczęły zyskiwać przewagę w wynikach, zwłaszcza gdy jakość treści była porównywalna. SEO musiało zatem objąć także obszar UX – optymalizację szybkości działania serwisu, poprawę czytelności na urządzeniach mobilnych, uproszczenie interfejsu. Czasy, gdy można było ignorować aspekty techniczne i skupiać się wyłącznie na treści i linkach, definitywnie minęły. Teraz techniczna optymalizacja strony (w tym poprawa Core Web Vitals) stała się integralną częścią strategii pozycjonowania.

Lokalne wyszukiwanie: aktualizacja Google Pigeon

Google Pigeon (2014) – połączenie wyników lokalnych z algorytmem organicznym

W lipcu 2014 roku Google skierowało swoją uwagę na wyniki lokalne. Wprowadzona wtedy aktualizacja nazwana przez branżę Pigeon (ang. gołąb) istotnie zmieniła zasady wyświetlania lokalnych firm w wyszukiwarce. Celem Pigeon było lepsze powiązanie algorytmu odpowiedzialnego za lokalne wyniki (mapy Google, tzw. pakiet lokalny) z głównym algorytmem rankingu. Innymi słowy, Google zaczęło traktować wyniki lokalne bardziej podobnie do zwykłych wyników wyszukiwania, uwzględniając tradycyjne czynniki SEO (treść strony, linki, autorytet domeny) w ustalaniu, które firmy pojawiają się najwyżej dla zapytań lokalnych.

Dzięki temu aktualizacja Pigeon poprawiła jakość i spójność wyników lokalnych. Przykładowo, jeśli użytkownik szukał frazy „dentysta Wrocław„, algorytm po Pigeon brał pod uwagę nie tylko bliskość geograficzną gabinetów stomatologicznych, ale też ich ocenę w internecie, jakość strony internetowej, a nawet obecność na renomowanych portalach branżowych. W rezultacie w pakiecie map i wynikach lokalnych zaczęły wyżej pojawiać się firmy o dobrej reputacji i solidnej obecności online, a nie tylko te najbliższe geograficznie czy te, które sztucznie wypełniły swoją nazwę słowami typu „Dentysta Wrocław”.

Wpływ Pigeon na strategię lokalnego SEO

Aktualizacja Pigeon wymusiła zmiany w podejściu do lokalnego SEO. Właściciele firm lokalnych zrozumieli, że samo założenie profilu Google (Google Moja Firma, obecnie Google Business Profile) i zdobycie kilku opinii może nie wystarczyć. Właściciele firm musieli więc kompleksowo zadbać o swoją obecność w sieci. Oznaczało to między innymi uzupełnienie wszystkich informacji w wizytówce Google, pozyskiwanie pozytywnych recenzji od klientów, optymalizację opisów pod lokalne frazy (np. wymienienie oferowanych usługi i lokalizacji na stronie), a także zdobywanie lokalnych linków (np. z lokalnych katalogów firm czy mediów). Ponadto ważna okazała się spójność danych NAP (Name, Address, Phone) we wszystkich miejscach w sieci – Pigeon zwracał uwagę na zgodność informacji o firmie.

Po Pigeon specjaliści SEO zauważyli też większą rolę tradycyjnych czynników rankingowych w lokalnych wynikach. Strony lokalnych przedsiębiorstw zaczęły konkurować pod względem jakości treści i autorytetu z innymi stronami, a nie tylko z bezpośrednimi konkurentami z okolicy. W 2016 roku miała miejsce kolejna aktualizacja lokalna, nazwana „Possum”, która dodatkowo urozmaiciła wyniki poprzez filtrowanie firm zarejestrowanych na ten sam adres (aby w wynikach nie pokazywały się obok siebie bardzo zbliżone oferty). To jeszcze bardziej podkreśliło znaczenie unikalności i wyróżnienia się na tle lokalnej konkurencji w SEO.

Jakość wyników i E-A-T: Broad Core Updates i aktualizacja Medic

E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) – nowy standard jakości

W miarę jak Google doskonaliło algorytm, Google coraz bardziej skupiało się na jakości merytorycznej i wiarygodności treści. Pojęcie E-A-T (skrót od Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, czyli fachowość, autorytet, wiarygodność) zyskało na znaczeniu po 2015 roku za sprawą wytycznych dla Quality Raters – osób oceniających ręcznie wyniki wyszukiwania. Choć E-A-T nie jest samodzielnym algorytmem, odzwierciedla kierunek, w jakim Google modyfikuje swoje mechanizmy rankingowe, zwłaszcza dla stron z tzw. YMYL (Your Money, Your Life – dotyczących zdrowia, finansów, prawa itp.). Google zaczęło je skrupulatniej oceniać, a witryny oferujące porady medyczne, finansowe czy prawne były analizowane pod kątem tego, czy ich autorzy mają odpowiednie kompetencje i czy treści są poparte zaufanymi źródłami.

Dla specjalistów SEO koncepcja E-A-T oznaczała, że na wysokie pozycje w tych wrażliwych tematach nie wystarczy dobra optymalizacja techniczna i podstawowe treści. Trzeba było budować autorytet – poprzez prezentowanie kwalifikacji autorów (np. biogramy ekspertów przy artykułach), zdobywanie linków z uznanych witryn branżowych czy dbanie o pozytywny wizerunek marki w sieci. Ważne stało się także unikanie błędnych czy niesprawdzonych informacji: Google zaczęło faworyzować strony, które wykazują się rzetelnością i aktualnością danych. W praktyce SEO dla witryn YMYL coraz bardziej przypominało długofalowe budowanie marki i zaufania, a mniej tradycyjne „sztuczki” optymalizacyjne.

Broad Core Updates i aktualizacja Medic (2018)

W marcu 2018 Google ogłosiło, że przeprowadziło „aktualizację podstawowego algorytmu” (Broad Core Update), sugerując przy tym, że nie jest to ukierunkowane na żaden konkretny czynnik, lecz ogólna poprawa oceny jakości i trafności stron. Kulminacją tych zmian była aktualizacja z sierpnia 2018, nazwana przez społeczność Medic, ponieważ szczególnie mocno dotknęła strony o tematyce medycznej i zdrowotnej. Witryny z segmentu YMYL o niskim E-A-T (np. blogi z niesprawdzonymi poradami zdrowotnymi czy strony pseudo-medyczne) straciły znaczną część widoczności. Zyskały natomiast te, które mogły pochwalić się autorem o potwierdzonych kompetencjach, solidnymi referencjami i polityką redakcyjną dbającą o jakość.

Aktualizacja Medic uświadomiła branży, że Google potrafi znacząco przemeblować wyniki, nie wskazując przy tym jednego prostego powodu ani “szybkiej naprawy”. W komunikatach Google podkreślano, że nie ma konkretnego elementu do zmiany, a spadki wynikają z faktu, że inne strony okazały się bardziej pomocne. Jedyną radą było podniesienie ogólnej jakości – zarówno treści, jak i całego doświadczenia oferowanego użytkownikom.

Od tego czasu Google regularnie wdraża duże, ogólne zmiany algorytmu (tzw. Core Updates), zazwyczaj kilka razy do roku. Wprawdzie nie każda taka zmiana jest tak drastyczna jak Medic, ale każda przypomina o fundamentalnej zasadzie: strona, która chce utrzymać lub poprawić pozycje, musi stale ulepszać swoją zawartość, wiarygodność i użyteczność. Przykładowo, kolejne Core Updates (jak te z 2019, 2020 czy najnowsze z 2023) kontynuują dostrajanie algorytmów pod kątem jakości – czasem są to zmiany w ocenie linków, innym razem lepsze rozumienie intencji użytkowników albo wychwytywanie pewnych wzorców spamu. W praktyce specjaliści SEO muszą zatem nieustannie monitorować wytyczne Google i wyniki własnej strony oraz być gotowymi do wprowadzania poprawek, gdy tylko pojawią się sygnały spadku widoczności po aktualizacji.

BERT i MUM – algorytmy rozumiejące język naturalny

BERT (2019) – lepsze rozumienie kontekstu w zapytaniach

Kolejnym przełomem w algorytmicznych możliwościach Google było wprowadzenie modelu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do przetwarzania języka w 2019 roku. BERT pozwolił wyszukiwarce na znacznie głębsze zrozumienie kontekstu zapytań, zwłaszcza dłuższych i sformułowanych w naturalny sposób. Dzięki niemu Google potrafi lepiej interpretować rolę poszczególnych wyrazów w zdaniu – na przykład rozróżniać, czy w danym zapytaniu słowo „dla” zmienia znaczenie całości w porównaniu do innego sformułowania.

Praktyczny efekt BERTA to bardziej trafne wyniki dla skomplikowanych zapytań. Przykładowo, przy wyszukiwaniu hasła „jak wyrobić paszport dziecku w USA” przed wprowadzeniem BERT algorytm mógł pomijać istotny element „w USA” i wyświetlać ogólne informacje o wyrabianiu paszportów dzieciom. Po BERT wyniki stały się precyzyjniejsze – użytkownik zobaczy najpierw wskazówki dotyczące procedury w Stanach Zjednoczonych, bo Google lepiej rozumie pełny kontekst pytania. Dla SEO oznacza to, że pisząc treści warto konstruować zdania w sposób naturalny i klarowny, odpowiadając rzeczywiście na potencjalne pytania użytkowników, zamiast liczyć na to, że algorytm „domyśli się” z wyrwanych fraz. BERT nagradza strony, które dostarczają informacji wprost i jasno, bez nadmiernego żonglowania powtarzanymi frazami.

MUM (2021) – multimedialna i wielojęzyczna przyszłość wyszukiwania

Google nie poprzestało na BERT. W 2021 Google zaprezentowało model MUM (Multitask Unified Model), który docelowo ma wynieść zrozumienie zapytań na jeszcze wyższy poziom. MUM jest modelem multimedialnym i wielojęzycznym – potrafi jednocześnie analizować informacje w różnych językach oraz łączyć dane z tekstu i obrazów. Dla przykładu, Google podało scenariusz, w którym użytkownik robi zdjęcie butów górskich i pyta: „czy te buty nadadzą się na trekking w Himalajach?”. Model MUM może przeanalizować zdjęcie, rozpoznać typ obuwia, a następnie porównać to z wiedzą (tekstami, recenzjami) o wymaganiach himalajskich szlaków, po czym udzielić szczegółowej odpowiedzi.

Choć MUM w 2025 roku nie działa jeszcze w ramach głównego algorytmu, Google już testuje jego możliwości w niektórych funkcjach (np. w udzielaniu złożonych odpowiedzi na pytania lub tłumaczeniu zapytań). Trend jest jednak wyraźny: przyszłość SEO będzie wymagała myślenia jeszcze bardziej holistycznego. Treści na stronie muszą być najwyższej jakości, a do tego występować w różnych formach (tekst, obrazy, wideo), aby móc sprostać algorytmom, które analizują informacje wieloaspektowo. Ponadto, wraz z tak zaawansowanymi modelami, wyszukiwarka może coraz częściej sama bezpośrednio odpowiadać na złożone pytania użytkowników, wykorzystując wiedzę z różnych źródeł. Twórcy treści muszą więc budować jeszcze większy autorytet i oferować takie zasoby, które Google uzna za na tyle wartościowe, by je wykorzystać w swoich odpowiedziach.

Aktualizacja Helpful Content (2022) – strony tworzone dla ludzi, nie pod SEO

Założenia Helpful Content Update – filtr podkreślający użyteczność treści

W sierpniu 2022 Google ogłosiło wdrożenie nowego rodzaju algorytmu o nazwie Helpful Content Update (aktualizacja pomocnych treści). Celem tej zmiany było automatyczne wykrywanie witryn, których zawartość jest tworzona głównie pod wyszukiwarki, a nie z myślą o realnej wartości dla czytelnika. Algorytm ten ocenia całościowo witrynę i jeżeli uzna, że przeważa na niej treść mało pomocna – powierzchowna, skopiowana z innych źródeł, napisana sztucznie tylko w celu zajęcia pozycji w Google – wówczas obniża widoczność wszystkich podstron serwisu. W odróżnieniu od Pandy, która także walczyła z niską jakością treści, Helpful Content działa w sposób ciągły (ciągle ulepszany model uczenia maszynowego) i wpływa na całą domenę, nie tylko pojedyncze strony.

Google wprost zaleciło właścicielom serwisów dokładne przeanalizowanie swoich treści i usunięcie lub poprawienie tych, które są „pisane pod SEO” kosztem wartości dla użytkownika. Ważne stały się pytania kontrolne, jakie Google zasugerowało zadać sobie przy tworzeniu contentu – np. „Czy ta treść naprawdę odpowiada na pytanie użytkownika?” albo „Czy mój serwis posiada ekspertyzę w danym temacie, czy tylko powtarza informacje z innych źródeł?”. To kolejny krok w kierunku świata, w którym to, co użyteczne dla odbiorcy, pokrywa się z tym, co dobrze rankuje. Serwisy muszą dążyć do tego, by każdy publikowany artykuł, opis czy wpis na blogu wnosił realną wartość i był napisany przez osoby znające się na rzeczy.

Wpływ Helpful Content na strategie SEO

Aktualizacja Helpful Content początkowo objęła strony anglojęzyczne, a pod koniec 2022 oraz w 2023 roku Google rozszerzyło ją na inne języki, w tym język polski. W praktyce część witryn odnotowała po jej wprowadzeniu spadki – zwłaszcza te, które przez lata gromadziły setki przeciętnych tekstów na wszelkie możliwe tematy (często generowane półautomatycznie lub pisane przez osoby bez doświadczenia). Z kolei serwisy stawiające na jakość mogły zyskać, gdyż konkurenci o słabszym kontencie zostali przefiltrowani. W efekcie wielu specjalistów SEO włączyło do swoich działań regularne audyty treści pod kątem jej przydatności. Usuwanie zbędnych artykułów, konsolidacja podobnych wpisów w jeden lepszy, aktualizacja przestarzałych informacji – te czynności stały się równie ważne jak klasyczna optymalizacja słów na stronie.

Helpful Content Update to sygnał, że Google coraz lepiej radzi sobie z oceną subiektywnej wartości tekstu. Automatyczne generowanie treści czy masowe przepisywanie cudzych materiałów to strategie, które stają się krótkowzroczne. Z perspektywy 2025 roku widać wyraźnie, że algorytmy Google zmierzają do maksymalnego premiowania witryn dostarczających wysokiej jakości, unikalne i eksperckie treści. Dla pozycjonerów oznacza to konieczność ścisłej współpracy z twórcami contentu, a nieraz z ekspertami merytorycznymi, tak by strony internetowe były najlepszym źródłem informacji w swojej dziedzinie. W dłuższej perspektywie wygrywać będą ci, którzy postawią na autentyczną wartość – dokładnie to, czego od początku chciało Google.