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統計排名好的頁面特點,逆推搜索引擎算法靠譜嗎

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Backlinko發布的2016年Google排名統計、SEMRush的2017年Google排名因素統計。但有一個問題一直沒仔細說。所有排名因素統計調查都一樣,嚴格說,從搜索結果統計分析出來的排名因素只能說是與排名有相關性,不一定有因果性。換句話說,觀察、統計得到的排名因素并不一定是真的搜索引擎使用中的排名因素。

簡單說,這些排名因素統計的過程是這樣:搜索典型關鍵詞(總數需要達到一定量,比如1萬個關鍵詞),下載搜索結果頁面(比如前2頁或前10頁),使用各種工具記錄、查詢頁面的特征(也就是排名因素),分析排名好的頁面有哪些共同特征,或者有哪些排名不好的頁面所沒有的特征,使用統計方法如皮爾森相關系數(Pearson)或斯皮爾曼相關系數(Spearman)計算出排名與排名因素之間的相關系數。

所以,這種統計的基礎是,“排名好”與“頁面特征”同時出現,也就是這兩者有相關性,經常相關系數還挺高。但有相關性并不必然說明有因果性。最淺顯的比喻是,公雞打鳴和天亮經常一起出現,是有很高相關性的,而且是公雞打鳴后天亮,但公雞打鳴不是天亮的原因。

排名與所謂的排名因素之間也是如此。最明顯的,幾乎所有排名因素統計都表明,Facebook和Twitter等社交媒體上的點贊數、分享數、轉發數等是與Google排名相關性最高的因素,或者說兩者同時出現概率很高,但社交媒體互動數據高是導致排名好的原因嗎?或者說,是排名因素嗎?一直以來,Google的幾位員工都明確否認社交媒體數據是排名算法中的因素。

Google員工的話不一定都可信,但社交媒體數據不是排名因素,基本上是可以相信的。兩個原因:

  • Google拿不到社交媒體上的完整數據。目前Google和幾個主要的社交媒體都沒有協議(以前和twitter有過),不能后臺拿數據,只能靠自己抓。需要登錄才能看到的信息自然抓不了,即使是不需要登錄的,由于信息量太大,Google抓取的比例我記得以前看到過統計,還不到10%。
  • 社交媒體隨時可以禁止Google抓頁面。這個就更可怕了。不能掌握在自己手里的數據,用來做重要排名因素,一旦社交媒體們翻臉,Google搜索結果質量可能直線下降。把自己的質量控制權放在別人手里,大公司做不出這種事。

之所以社交媒體數據好的頁面同時也排名好,可能的原因包括:

  • 社交媒體數據確實是排名因素(不是必然,但不排除這種可能)
  • 搜索排名好導致社交媒體分享數據好(因果關系是反過來的)
  • 搜索排名和社交媒體分享是另一個或一些共同因素造成的(比如頁面瀏覽量、外鏈數之類)
  • 社交媒體互動間接造成搜索排名好
  • 巧合

到底是哪一種,或是其它原因,我們目前無法知道。

再比如,一個相反的例子。Searchmetrics的統計表明,.com域名與排名是負相關,或者說,.com域名不利于排名。這就有點費解了,一般來說.com域名都是首選啊。這很可能是被維基百科強大的排名能力干擾了,大部分查詢詞都會有一兩個維基百科的頁面排在前面,而它是.org域名。

再舉一個中性的例子。統計表明,排名好的頁面文字長度越來越長,那么文字長度是排名因素嗎?也許是,也許不是,也許現在所有頁面平均長度都變長了呢。

既然所謂的排名因素和排名之間不一定有因果關系,有些甚至明確沒有因果關系,那我們忙活什么呢?那些公司費勁統計它干什么呢?

首先,不一定有因果關系,但也不一定就沒有因果關系。搜索引擎不說,我們就不能確定而已。各個統計調查中那么多因素,總會有一些確實是搜索引擎使用中的排名因素,碰也能碰上幾個。

更重要的是,兩者的強相關度往往是有內在原因的,雖然我們不知道確切關系。排名因素統計至少告訴我們,排名好的頁面都有哪些特征。如果SEO們把一個頁面優化得和排名好的頁面一個樣,那么很大概率這個頁面也能獲得好排名,雖然我們也無法明確知道到底優化的那一部分起了作用,起了多大作用,到底哪些因素起了作用也無所謂。

最后提一句,處理相關性、而非因果性的關系,正是人工智能的強項。

原文:《搜索算法排名因素統計靠譜嗎?

來源:本文由思享SEO博客原創撰寫,歡迎分享本文,轉載請保留出處和鏈接!
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