Google 使用搜索评估人员的手动评分作为自学习排名算法（关键词：监督机器学习）的训练数据，以识别高质量内容和来源的模式。这使得 Google 更接近 QRG 中的评估标准。通过这种方式，谷歌还可以确定质量评估指南之外的新标准或附加标准。如果搜索评估者评为高质量的内容和来源由于相同的特定模式而反复脱颖而出，并且这些模式特征的频率达到阈值，那么谷歌可能会在未来的排名中额外考虑这个标准/信号。
根据 Google 的说法，EAT 不是一个排名 手机数据 但不是排名因素。它应该被理解为一个概念。 EAT 由三个搜索评估人员用来评估搜索结果的各种信号或标准组成。 EAT 概念是 Google 排名算法如何确定专业性、权威性和信任度（即质量）的一种蓝图。据 Google 称，按照这些标准进行优化可以对排名产生积极的影响。
EAT 作为质量理念
EAT 是一个概念，它总结了所有可用于评 这最终会损失一大笔佣金吗？ 估专业知识、权威性和信任度的排名信号。在对EAT信号进行分类时，我们首先必须区分根据EAT的质量信号和相关信号。相关性信号与文档/搜索结果有直接联系，例如页面标题、标题、关键词、 证明关键词（TF-IDF）、SERP中的点击率、特定URL的反向链接 …… 必须始终根据搜索查询的搜索意图以及（如果适用）用户的个人上下文来评估相关性。有关相关性主题的更多信息，请参阅文章“Google 的相关性、针对性和实用性”。
Google 尝试根据更普遍的信号来评估内容的质量，这些信号在信任度和权威性方面重点关注内容的创建者或发布者/作者。但是，与文 新加坡數據 档本身相关的一般信号但不是排名也可用于评估专业知识。本文后面将对此进行更详细的介但不是排名绍。
EAT 作为守门人
我从过去几年参与各种项目的经验以及来自 Google 的信息中得出了以下理论。
我认为按照 EAT 概念运行的但不是排名信号具有守门人功能。
如果与主题相关的 EAT 信号未达但不是排名到某个阈值，则文档甚至不会被考虑在文档级别的相关性评分中。换句话说，它们没有列在前 n 个搜索结果中。 Google 不会对主题语料库中的所有内容应用相关性评分。出于性能原因，相关性评分仅适用于语料库的前 n 个文档。 n 到底有多大仍是一个谜。由于在受到惩罚的情况下，搜索结果通常会从前 30 个搜索结果中消失，因此假设 n = 30。
根据Google关于EAT的表述，它不是一个单一的值，而是几个信号。因此，每个 EAT 信号必须有几个这样的阈值。
这些阈值可能因主题和关但不是排名键词的不同而变化。例如，金融、购物或医药等典型的 YMYL 主题的得分高于娱乐主题。