検索エンジン最適化 (SEO) を行う場合、外部リンクを構築するときにリンクの関連性がよく言及されます。結局のところ、外部リンクのほとんどは検索エンジン用であり、検索エンジンはスパイダー プログラムに依存しています。
「スパイダー」は這う「プログラム」であり、「人工知能」ではないことを忘れないでください。彼は相関関係を判断するために人間の判断ロジックを使用しませんが、結局のところ、スパイダー プログラムは (比較すると) 複雑ではありません。
上記の状況を理解した上で、「関連性」について私自身の見解と構築経験を話させていただきます。間違っていたらご指摘ください。
Web ページと Web ページ内のコンテンツ間の相関関係は、スパイダー プログラムによって判断されます。
あなたの Web ページが新しい Web ページであり、作成されてから 2 日以内で、送信されたばかりであるとします。スパイダーは、「クロール インデックス」に基づいて (または他の形式のリンクを通じて) その Web ページをクロールします。
まず、スパイダーはさまざまなリンクを通じて Web ページにアクセスします。スパイダーにとって、新しい Web ページの機能は、Web ページ コードの <head> 部分の <title> タグの要素から判断されます。
蜘蛛があなたの Web ページに来て、Web ページ内の <title> テキストを取得するとします。 私のアニメーション フォーラム - 新しいアニメーション - 新しいアニメーションのアイデア!
スパイダーは、まず <title> 内のテキストを「キーワード」として参照としてクロールし、次に Web ページのコードから関連する「キーワード」を探します。
スパイダーはページ内の一部の JS コードとタグを判断できるので、テキストと div ブロックのタイトル部分、つまり一連の <h1>-< の「キーワード」に注目します。 h4>。これにより、全員が言ったこと、なぜ <h1>-<h4> のコンテンツが他の <body> のテキスト コンテンツよりも重みが高いのかを検証することもできます。そして、スパイダーは、<body> 部分の <tilte> に最も多く繰り返される単語を「参照キーワード」として設定します (もちろん、繰り返し制限はあり、検索エンジンが設定してスパイダー プログラムに埋め込みます)。
そして、スパイダー自身も「参照キーワード」（検索エンジンの関連カテゴリにおける共通データキーワードとタイトル内のキーワードの分析と比較に基づいて）に基づいて「キーワード拡張」を判断します。一般的な「キーワード」を決定し、次のページ クロールの参照を実行します。
次のステップでは、スパイダーは Web ページのコードに出現するすべてのキーワードの数を基本数として計算します (この単純なデータ計算機能は引き続き利用可能です)。次に、<body> タグ内の「キーワード」の数を分子として計算します（汗、単語が思いつきません。人気のあるものが最初に来ます）。その後、分割すると、ページのキーワード密度が得られます。
密度が出た後は、検索エンジン自体が基準（人為的に設計されたパラメータ）を持っています。つまり、この基準は常に変化しています。一定期間のデータに基づいて調整します（時々思い出してください）。
さて、密度が決定したら、このページのキーワードの違いを比較してください。
<tilte> 内のキーワードを基に、「拡張キーワード」の参照を統合し、<body> セクションでキャプチャされた「キーワード」を比較して、各テキストの差異を採点します。差異が少ないものはロングテールキーワードとなり、差異が大きいものはこのページの検索キーワードとして除外される「キーワード密度」の判定方法と同じです。 このようにして、ページのロングテールワードと検索キーワードが決定されます。
密度とページキーワードの差の2つの結果が得られた場合、「関連性」のスコアを求めるための重みを加算する計算式（エンジン自体が設定し、データに基づいて定期的に調整されます）が存在します（アルゴリズム） Baidu インデックスと同様) を使用して、ページのキーワードを特定し、ページのコンテンツとキーワードの関連度を判断します。
このようにして、ページのキーワードとページのコンテンツの間の相関関係が導出されます。
では、外部リンクの関連性はどのように判断すればよいのでしょうか?さて、それについて話してパート2に行きましょう
外部リンクとWebページの関連性の判断:
一方向リンク: 別の Web ページから自分の Web ページへのリンク。
彼の Web ページでは、あなたの Web サイトのリンク アンカー テキストの説明は、そのページにリンクしているキーワードに関連しているか、類似している必要があります。クモの判断方法は、最初の「キーワード」を除いて最初の部分と同じです。参照 、彼の Web ページ上のあなたの Web ページのリンク アンカー テキストになります。
そうは言っても、この Web ページがあなたの Web サイトにどの程度関連しているか、このクモはどのように判断するのでしょうか?
このリンク アンカー テキストは橋渡しおよび参照になります。
この関係は、あなたのWebページのキーワード VS (関連性判定、Aに設定) → アンカーテキスト(あなたのWebページにリンクするアンカーテキスト) ← (関連性判定、Bに設定) 彼のWebページのキーワード。
追伸：AとBの判定方法については、その1：WebページとWebページ内のコンテンツの相関関係とスパイダープログラムでの判定を参照してください。
AとBを求めた後、それらを比較し、その差が一定の範囲内であれば、スパイダーにはグレード基準（人為的に設定）が設定されます。たとえば、A と B の差が 10% 以内であれば、相関性が最も高く、2 つの Web ページの重みが増加し、重み計算結果になります (Web ページの品質と影響にのみ影響する可能性があります)。ランキングは不明です) 10 %-15%.....待ってください、書きません。
フレンドリーリンク:
2 つのページのアンカー テキストに関しては、方法は似ています。
あなたのWebページのキーワード VS (関連性判定、Aに設定) → アンカーテキスト (いずれかのWebページのアンカーテキスト) ← (関連性判定、Bに設定) 彼のWebページのキーワード
あなたのWebページのキーワード VS (関連性判定、Cに設定) → アンカーテキスト (別のWebページのアンカーテキスト) ← (関連性判定、Dに設定) 彼のWebページのキーワード
A と B を比較すると、次の重み計算結果が得られます。
C と D を比較すると、次の重み計算結果が得られます。 F
最後に E と F を比較して、最終的な重み計算結果を取得します。
これにより、２つのウェブページがリンクを交換していると判断され、２つのウェブページの関連性が判断される。
このような状況は、片方向リンク相関判定やフレンドリーリンク相関判定に適している。
私の経験上、間違いがある場合は、お気軽に修正してください。