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SEO的外鏈建設(shè)相關(guān)性詳細(xì)分析

作者:川藏線。 瀏覽:175 發(fā)布時間:2018-05-23
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記住,“蜘蛛”是個抓取“程序”,不是“人工智能”。他不會用人類的判斷邏輯來判斷相關(guān)性,而是一些“邏輯程序”,畢竟蜘蛛程序并不復(fù)雜(相對而言)。


明白了上述情況,我來說說我自己對“相關(guān)性”的看法和建設(shè)心得,不對之處,還請大家指正。


你的網(wǎng)頁和你網(wǎng)頁中的內(nèi)容相關(guān)性,在蜘蛛程序中的判斷:


假設(shè)你的網(wǎng)頁是新的網(wǎng)頁,剛做了不到2天,剛提交,蜘蛛根據(jù)"抓取索引",過來抓取(或通過其他形式的鏈接)。


首先,蜘蛛通過各種連接來到了你的網(wǎng)頁,對于他來說,新的網(wǎng)頁特征就是從網(wǎng)頁代碼中的head部分中的title標(biāo)簽里的元素來判斷的。


假設(shè)蜘蛛來到的你這個網(wǎng)頁,抓取了網(wǎng)頁中的title文字:我的動漫論壇 -新動漫 - 動漫新主張!蜘蛛首先會以抓取title中的文字做為“關(guān)鍵詞”為參考,然后去從網(wǎng)頁代碼中去尋找相關(guān)的“關(guān)鍵詞”。


你可以放心,蜘蛛可以判斷一些JS代碼和頁面中的標(biāo)簽,他會比較重視正文和div塊中的標(biāo)題部分的“關(guān)鍵詞”,也就是h1-h4一系列的。這也可以驗證大家說的,為什么h1-h4中的內(nèi)容,會比其他body中的文本內(nèi)容權(quán)重高的原因。然后蜘蛛會把tilte中在正文body部分重復(fù)次數(shù)最多的詞,定為 “參考關(guān)鍵詞”(當(dāng)然了,有個重復(fù)限度,搜索引擎會設(shè)定并嵌入蜘蛛程序里)。


然后蜘蛛自己也會根據(jù)“參考關(guān)鍵詞”判斷“關(guān)鍵詞擴展”(根據(jù)搜索引擎的相關(guān)類的常用數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞和title中關(guān)鍵詞分析對比),綜合以上,確定大體的“關(guān)鍵詞”,做為下一步頁面抓取的參考。


下一步,蜘蛛會計算(這個簡單的數(shù)據(jù)計算功能還是有的)所有關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁代碼中出現(xiàn)的數(shù)量,作為基數(shù)。然后計算body標(biāo)簽中“關(guān)鍵詞”的數(shù)量,作為分子(汗,想不出什么詞了,通俗第一)。然后一除,就得出了你這個頁面的關(guān)鍵詞密度。


密度出來了以后,搜索引擎自己會有個標(biāo)準(zhǔn)判斷(人為設(shè)計的參數(shù)),有個等級,?-?是最合理的,?—?是一般的,?—?是最差的,這個標(biāo)準(zhǔn)時刻在變,總之是根據(jù)一段時期的數(shù)據(jù)進行調(diào)整的(就是讓你隔段時間鬧一回心)。


好了,密度的判斷出來后,進行本頁的關(guān)鍵詞差別對比。




以tilte中的關(guān)鍵詞為基礎(chǔ),綜合了“擴展關(guān)鍵詞”的參考,對比在body部分中抓取的“關(guān)鍵詞”,對比他們每個文字上的差別。(比如搜索引擎定下的關(guān)鍵詞為“動漫”,而body文本中有:動漫論壇,新動漫-等等),差別也分個等級,差別不大的,成為了長尾關(guān)鍵詞,差別大的,就被舍棄做為這個頁面的搜索關(guān)鍵詞,這個和“關(guān)鍵詞密度”判斷方法相同。這樣,頁面長尾詞和搜索關(guān)鍵詞就確定了下來。


當(dāng)密度和頁面關(guān)鍵詞差別這2項得到了2個結(jié)果后,會有個權(quán)數(shù)加的計算公式(引擎自己定的,也定期根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整),得出一個對“相關(guān)性”的得分(類似baidu指數(shù)的算法),從而判斷頁面的關(guān)鍵詞,確定頁面內(nèi)容和關(guān)鍵詞的相關(guān)性聯(lián)系程度。


頁面的關(guān)鍵詞和頁面內(nèi)容的相關(guān)性就這么得出來的。


那么,外部鏈接的相關(guān)性怎么判斷?好,下面談?wù)?,進入第2部分


外部連接和網(wǎng)頁相關(guān)性的判斷:


單向鏈接:


他網(wǎng)頁鏈接到你的網(wǎng)頁的鏈接,在他的網(wǎng)頁上,你網(wǎng)站的鏈接錨文字描述必須是和他鏈接到你的這個頁面的關(guān)鍵詞相關(guān),或相近,蜘蛛的判斷方法和第一部分一樣,只不過起始的“關(guān)鍵詞”參考,變成了在他網(wǎng)頁上,你的網(wǎng)頁的鏈接錨文字