それはSEOの時間です:リンクは検索エンジンのランキングにどのように影響しますか?

公開: 2016-01-29

検索エンジンランキング

サイトの力を測定する方法を使用するという概念は、Googleによって最初に普及しました。 簡単に言えば、Webページへの各リンクはそのページへの投票です。 しかし、それは「投票数が最も多いページが勝つ」ほど単純ではありません。 オリジナルのPageRankアルゴリズム(SergeyBrinとLarryPage)は、リンクをランキング要素として使用することについての概念です。 使い方? どれどれ。

リンクは検索エンジンのランキングにどのように影響しますか?

「PageRank」をGoogleでサポートされなくなった用語と見なして、PageRankと同じルールに基づいているかのように、推測に従って各Webサイトの「Force」を使用します。

まず第一に、フォースはページのフォースよりも少ないリンクを介して他のページをページパスすることができます。 Forceが「F」の場合、実際のリンクの力はf(F)で表されます。 2009年、Googleは、ページがそのPageRank(Force)の85〜90%に投票できる可能性があると述べました。 最近は少なくなっていると思いますが、最近は少なくなっており、不況があり、以前よりもGoogleによって操作されています。 少なくとも一部の業界では、その価値はすぐに最小になる可能性があると思います。

「明日ランク付けしたい」

出典:http://memegenerator.net

したがって、まずまずのフォースには、生来の、しかしごくわずかなフォースが与えられます。 残念ながら、ページは他の複数のページにリンクしている場合があります。 それが起こると、無難なフォースはリンクを受け取るすべてのページに分割されます。 権限付与は平等ではなく、リンクがホームページのどこにあるかによって異なります。

ただし、クロスリンクが頻繁に発生するため、力の計算がはるかに複雑になります。 たとえば、ページBがページAにリンクしてリンクを相互にリンクさせる場合、ページAの力はページBの力に依存するようになります。 さらに、ページAがページCに渡すフォースは、ページBからページAへのリンクの影響も受けます。 そのページBのリンクを他のページDに追加すると、Web上の各ページの力の計算が非常に複雑になります。これは、再帰的な分析によって決定する必要があります。

Webサイトがクロスリンクしている状況があります。

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リンクは検索エンジンのランキングにどのように影響しましたか?

ページAにはf(A)、ページBにはf(B)、ページCにはf(C)、ページDにはf(D)があります。

Aページからのリンク力はBページとCページに分割されます。 次の式で表すことができます。

Aは力を0.5xf(A)としてBに渡し、次にAはBページと同じ比率で力を渡します– 0.5 xf(A)。

一方、BページはAページにリンクし、Aページから受けた力の一部を与えます(!)。その結果、2つの問題が発生します。Bページは力の一部を失います。リンクでは、Aページの力が大きくなります。 これら2つの値の寄与は異なり、Googleだけが知っているようです。

相互の被リンクにおけるリンク力の増加の寄与は、最初に力を与えたページ(またはこのリンクはGoogleによってインデックス付けされている)よりも大きいと想定できます。

コントリビューションをXと呼び、アウトバウンドリンクの数をNとすると、Aページ(N(A)= 2)およびBページ(N(B)= 2)に対してNが2である状況が発生しました。 CページとDページの場合は0です(N(C)= 0、N(D)= 0)。 しかし、エンパワーメントを計算する方法は?

上記のAページのリンク力の寄与がX(A)、BページのX(B)、CページのX(C)、DページのX(D)であると想像してください。

これはGoogleだけが知っていますが、インデックス作成時間がそれほど重要である理由を正確に説明しましょう。 GoogleボットがAページからインターネットの検索を開始する場合、次のステップでメモを取り、次のデータをGoogleインデックスに配信します。

  • ページAは、フォースf(A)を渡すBページにリンクしています(このステップN(A)= 1)
  • ページBは、その力を渡すAページf(B)にリンクします(このステップN(B)= 1)
  • ページBは、そのForce 0.5 xf(A)を通過するBページf(C)にリンクしています(ボットには1つの可能性しかなく、BページではなくCページを選択したと想像してください)。
  • Googleインデックスでは、Aページは2ページにリンクしており(N(A)= 2)、AページがBページに力を加えると、f(A)力は自動的に0.5 xf(A)に減少します。

の検索結果

ここで立ち止まって見てみましょう。BページとCページにリンクしているAページが短時間で力を与えるとは限りません。 X(AとX(B)の力伝達の寄与の間の不均衡の確率は、移動の速度とサイズ、および検索エンジンボットによってダウンロードされた情報に依存します。

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出典:http://searchenginepeople.com

この考え方は、新しいWebサイトが検索結果の上位にある場合、理由もなくすぐに減少する状況を説明しています(ボットがリンクの影響を減らす原因となる場合)。

  • Cページでは、ボットはどこにもリンクしていないため停止します。
  • ボットは再びBページに移動して、そのForce f(B)をDページに0.5 xf(B)として渡し(N(B)= 2ではなくなります)、Force passing toAページの値を0.5xf(B)に減らします。 )Googleインデックスでの価値の低下を引き起こし、
  • Dページでは、ボットはどこにもリンクしていないため停止します。

この特定の状況はばかげているようです

これは、ボットの訪問数が増えると、リンクを通過する力が低下することを意味します。フォースは…0(!)に低下するため、Googleはこの制限に対する防御を設定することを余儀なくされました。 それはどうなりますか?

  • Googleインデックスの両方のページ(ここではAページとBページ)間を通過する力の制限、
  • 相互リンク間を通過する力の限界(リンクAからB、BからA)。

そして、誰が勝者ですか?

CページとDページは幸運なページのようです。 グーグルはリンクフォースを修正することを再び強制されたが。 公式には次のことが知られています。

  • どこにもリンクしていないウェブサイトはトップの位置にあることはできません-彼らは彼ら自身の常に限られたコンテンツを持っているだけなので、それらから完全に学ぶことは不可能です、
  • この状況はパラドックスを引き起こします–ほとんどのウェブサイトはお互いにリンクしないでしょう、それで彼らはどこで彼ら自身のリンクを得ることができましたか?
黒猫SEOエキスパート

出典:http://memegenerator.net

変更点

Googleは独自のアルゴリズムで、関連する変数のいくつかを実装する必要があります。

  • 特定のページ(例:ページ)の方向とリンクの数に応じたXの貢献の力、
  • ボットがインターネット全体で同じ場所に同時に存在する可能性がある状況を排除するためのリンクインデックス作成時間のルール
  • 架橋における力の寄与の限界。

特にウェブサイト間のリンクの複雑な構造について考えるとき、Black HatSEOの人気を理解するのは本当に簡単です。 リアルタイムでのペンギンアルゴリズムの実装は大きな革命ですが、有名なインターネットにとっては有害である可能性があります。 力の流れには、リンク時に通過する力の説明よりも多くの制限がある(そしてそれらはより複雑である)と思います。

検索エンジンのランキングで1位になるのはそれほど簡単ではありませんが、生産性の向上は求められていることです。

「TheArtofSEO」に触発された第3版E.Enge、S.Spencer、JC Stricchiola 2015