Saat melakukan optimasi mesin pencari (SEO), relevansi tautan sering disebutkan saat membangun tautan eksternal. Lagi pula, sebagian besar tautan eksternal Anda ditujukan untuk mesin pencari, dan mesin pencari mengandalkan program laba-laba.
Ingat, "laba-laba" adalah "program" yang merayap, bukan "kecerdasan buatan". Dia tidak akan menggunakan logika penilaian manusia untuk menilai korelasi, tetapi beberapa "program logika". Bagaimanapun, program laba-laba tidak rumit (sebagai perbandingan).
Setelah memahami situasi di atas, izinkan saya berbicara tentang pandangan saya sendiri dan pengalaman konstruksi tentang "relevansi".
Korelasi antara halaman web Anda dan konten di halaman web Anda dinilai oleh program laba-laba:
Anggaplah halaman web Anda adalah halaman web baru, dibuat kurang dari 2 hari yang lalu, dan baru saja dikirimkan. Laba-laba akan merayapinya berdasarkan "indeks perayapan" (atau melalui bentuk tautan lainnya).
Pertama, laba-laba datang ke halaman web Anda melalui berbagai link. Baginya, fitur halaman web baru dinilai dari elemen pada tag <title> di bagian <head> kode halaman web.
Misalkan laba-laba datang ke halaman web Anda dan mengambil teks <title> di halaman web: Forum Animasi Saya-Animasi Baru-Ide Animasi Baru!
Laba-laba pertama-tama akan merayapi teks di <title> sebagai "kata kunci" sebagai referensi, dan kemudian mencari "kata kunci" terkait dari kode halaman web.
Anda dapat yakin bahwa laba-laba dapat menilai beberapa kode dan tag JS di halaman. Ia akan lebih memperhatikan "kata kunci" di bagian judul teks dan blok div, yaitu serangkaian <h1>-< h4>. Ini juga dapat memverifikasi apa yang dikatakan semua orang, mengapa konten di <h1>-<h4> memiliki bobot lebih tinggi daripada konten teks di <body> lainnya. Kemudian laba-laba akan menetapkan kata-kata yang paling sering diulang di <tilte> di bagian <body> sebagai "kata kunci referensi" (tentu saja, ada batasan pengulangan, dan mesin pencari akan mengatur dan menyematkannya ke dalam program laba-laba).
Kemudian laba-laba itu sendiri juga akan menilai "perluasan kata kunci" berdasarkan "kata kunci referensi" (berdasarkan analisis dan perbandingan kata kunci data umum dalam kategori mesin pencari yang relevan dan kata kunci dalam judul). tentukan "kata kunci" umum dan lakukan Referensi untuk perayapan halaman selanjutnya.
Pada langkah selanjutnya, laba-laba akan menghitung (fungsi penghitungan data sederhana ini masih tersedia) jumlah semua kata kunci yang muncul di kode halaman web sebagai nomor dasar. Kemudian hitung jumlah "kata kunci" pada tag <body> sebagai pembilangnya (keringat, saya tidak bisa memikirkan kata apa pun, yang populer diutamakan). Kemudian setelah dibagi, Anda akan mendapatkan kepadatan kata kunci halaman Anda.
Setelah kepadatan keluar, mesin pencari itu sendiri akan memiliki penilaian standar (parameter yang dirancang secara artifisial). Akan ada level yang paling masuk akal, rata-rata, atau terburuk. Standar ini selalu berubah berdasarkan data selama periode waktu tertentu (hanya agar Anda kembali sadar sesekali).
Oke, setelah kepadatan ditentukan, bandingkan perbedaan kata kunci di halaman ini.
Berdasarkan kata kunci di <tilte>, referensi "kata kunci yang diperluas" diintegrasikan, dan "kata kunci" yang ditangkap di bagian <body> dibandingkan untuk membandingkan perbedaan di setiap teks. Perbedaannya juga dinilai perbedaan kecil menjadi kata kunci ekor panjang, dan kata kunci dengan perbedaan besar dibuang sebagai kata kunci pencarian untuk halaman ini. Ini sama dengan metode penilaian "kepadatan kata kunci". Dengan cara ini, kata-kata berekor panjang dan kata kunci pencarian pada halaman ditentukan.
Ketika diperoleh dua hasil untuk dua item kepadatan dan perbedaan kata kunci halaman, akan ada rumus perhitungan penambahan bobot (ditetapkan oleh mesin itu sendiri dan disesuaikan secara berkala berdasarkan data) untuk memperoleh skor "relevansi" ( Suatu algoritma mirip dengan indeks Baidu) untuk menentukan kata kunci halaman dan menentukan tingkat relevansi antara konten halaman dan kata kunci.
Ini adalah bagaimana korelasi antara kata kunci halaman dan konten halaman diperoleh.
Jadi, bagaimana menilai relevansi tautan eksternal? Oke, mari kita bahas dan lanjutkan ke bagian 2
Penilaian tautan eksternal dan relevansi halaman web:
Tautan satu arah: Tautan dari laman web lain ke laman Anda.
Di laman webnya, deskripsi teks jangkar tautan situs web Anda harus terkait dengan, atau mirip dengan, kata kunci yang ia tautkan ke laman Anda. Metode penilaian laba-laba sama seperti di bagian pertama, kecuali "kata kunci" awal. referensi, menjadi link jangkar teks halaman web Anda di halaman webnya.
Karena itu, seberapa relevan halaman web ini dengan situs web Anda? Bagaimana laba-laba ini menilai?
Anchor text link ini menjadi jembatan dan referensi.
Hubungannya dapat dipahami sebagai berikut: kata kunci halaman web Anda VS (penilaian relevansi, setel ke A) → teks jangkar (teks jangkar yang tertaut ke halaman web Anda) ← (penilaian relevansi, setel ke B) kata kunci halaman webnya .
PS: Untuk cara penilaian A dan B silahkan lihat Bagian Satu: Korelasi antara halaman web Anda dengan konten di halaman web Anda, dan penilaian dalam program laba-laba.
Setelah A dan B didapat, bandingkan. Jika selisihnya berada dalam rentang tertentu, laba-laba akan mempunyai standar nilai (ditetapkan secara artifisial). Misalnya selisih antara A dan B berada dalam rentang 10%, maka korelasinya paling tinggi. Bobot kedua halaman web bertambah dan menjadi hasil perhitungan bobot (mungkin hanya mempengaruhi kualitas halaman web, dan dampaknya). pada peringkatnya tidak jelas, untuk dilihat); 10 %-15%..........Tunggu, saya tidak akan menulisnya.
Tautan ramah:
Untuk jangkar teks pada dua halaman, metodenya serupa.
Kata kunci halaman web Anda VS (penilaian relevansi, setel ke A) → teks jangkar (teks jangkar di salah satu halaman web) ← (penilaian relevansi, setel ke B) kata kunci halaman webnya
Kata kunci halaman web Anda VS (penilaian relevansi, setel ke C) → teks jangkar (teks jangkar di halaman web lain) ← (penilaian relevansi, setel ke D) kata kunci halaman webnya
Membandingkan A dan B, diperoleh hasil perhitungan bobot: E;
Membandingkan C dan D, diperoleh hasil perhitungan bobot: F
E dan F akhirnya dibandingkan untuk mendapatkan hasil perhitungan bobot akhir.
Dengan demikian, kedua halaman web tersebut saling bertukar tautan dan relevansi kedua halaman web tersebut dinilai.
Situasi di atas cocok untuk penilaian korelasi hubungan satu arah dan penilaian korelasi hubungan persahabatan.
Pengalaman saya, jika ada kesalahan, mohon dikoreksi!