웹사이트 가중치는 검색 엔진에서 웹사이트 내부 알고리즘의 최종 결과입니다. 물론 우리 웹사이트의 비중이 얼마나 되는지 알 수는 없습니다. 그러나 가중치가 웹사이트 순위에 직접적인 영향을 미치는 현상은 일부 대형 웹사이트의 하위 디렉터리 페이지나 2차 도메인 이름 아래 하위 디렉터리의 키워드가 최상위 도메인보다 먼저 순위가 매겨지는 현상을 쉽게 발견할 수 있습니다. 키워드 이름을 지정하세요. Baidu Zhizhi, Baidu Encyclopedia 등 Baidu 자체 제품의 순위도 좋은 성적을 거둘 것입니다. 여기서는 무게 수준이 결정적인 요소입니다.
많은 웹마스터들이 개념적인 문제를 안고 있습니다. 사실 대부분의 소규모 웹사이트는 순위를 매기고 있으며, 대형 웹사이트는 웹사이트 가중치를 최적화하고 있습니다. 가중치 최적화의 목적은 물론 웹사이트의 포함을 유도하고 롱테일 키워드의 순위를 높이는 것입니다. 검색 엔진은 인터넷의 입구입니다. 검색 엔진에서 높은 비중을 얻으려면 해당 규칙을 따라야 합니다. 가중치에 영향을 미치는 네 가지 요소는 다음과 같습니다.
1. 홈페이지 구축 시간
각 검색 엔진의 알고리즘이 다르고 웹 사이트 가중치에서 시간 요소의 위치도 다르지만 일반적인 추세는 시간이 웹 사이트 구축에 미치는 영향을 무시할 수 없다는 것입니다.
웹사이트가 얼마나 오랫동안 운영되었는지는 웹사이트의 관리 수준을 직접적으로 반영합니다. 새로운 사이트가 천천히 포함되고, 새로운 사이트의 순위가 단기간에 질적으로 도약하지 않는다는 것은 누구나 알고 있습니다. 일반적으로 2~3개월 후에 웹사이트는 점차적으로 Baidu에 의해 인식되고 좋은 순위를 얻을 수 있습니다. 현재 Google의 시간 가중 요소는 대부분 연도 단위입니다. 바이두의 알고리즘은 지난해 말 수정 이후 매우 유연해졌습니다. 새로 출시된 웹사이트는 크게 기복을 겪지 않으며 일부 기존 웹사이트와 동일한 비중을 갖습니다. 일반적으로 Baidu의 시간 가중치 계수는 월 단위로 계산됩니다.
2. 웹사이트 콘텐츠의 관련성
웹사이트의 권위와 관련성은 웹사이트의 중요성에 직접적인 영향을 미칩니다. 대부분의 웹마스터는 웹사이트 콘텐츠의 독창성에 관심을 갖고 있으며 이는 이해할 수 있습니다. 하지만 현재 웹사이트 중 어느 것이 100% 원본이고 적절한 재인쇄도 필요합니다. 관련성은 웹사이트 가중치 계산에서 중요한 역할을 합니다. 웹사이트 콘텐츠의 관련성이 높을수록 웹사이트는 더욱 전문적이며 사용자 경험도 향상됩니다. 고품질 콘텐츠는 검색 엔진의 호감을 얻을 수 있습니다.
3. 가중치가 높은 링크
링크는 검색 엔진 순위에 다양한 용도로 사용됩니다. 순위를 높이는 것과 가중치를 높이는 것은 모두 중요한 도구입니다. 그러므로 링크작동은 웹마스터가 반드시 익혀야 할 능력이다. 단기적으로 고품질 링크를 사용하면 웹사이트의 무게가 빠르게 증가할 수 있습니다. 많은 웹마스터들은 웹사이트를 구축하기 위해 링크를 구매하는 방법도 사용합니다. 한 가지 주의할 점은 링크의 존재 시간이 웹사이트에 대한 검색 엔진의 평가에도 영향을 미친다는 것입니다. 일반적으로 말하면, 비정상적인 링크는 부정 행위로 간주됩니다. 오랫동안 사용하려면 웹사이트를 이용하거나 일반 채널을 통해 얻으세요.
4. 가중치가 순위에 미치는 영향
새로운 웹사이트가 키워드 순위에 초점을 맞춰야 할지 아니면 웹사이트 가중치에 초점을 맞춰야 할지 어려운 선택입니다. 우리가 가지고 있는 리소스는 제한적이며, 특히 고품질의 링크 리소스가 홈페이지에 사용되면 홈페이지의 가중치가 증가하고, 그 가중치는 웹사이트 내의 다양한 페이지로 옮겨지게 된다는 생각입니다. . 이를 수행하는 데 드는 비용은 일반적으로 결과를 보기까지 몇 달 동안 지속됩니다.
반대로 이러한 링크를 키워드 페이지에 배포하면 단기적으로 효과가 나타납니다. 웹사이트의 전체적인 무게를 개선하는 효과가 크게 감소됩니다. 여기서는 여러분 모두가 웹 사이트의 비중을 높이는 장기적인 이익에 더 많은 관심을 기울이고 웹 사이트를 신중하게 구축하고 일을 잘 할 것을 제안합니다.
이 기사는 Qingfeng http://www.qfpaper.com/essay/index.html 에서 가져온 것입니다. 재인쇄할 때 명시해 주십시오.
기여해주신 Qingfeng님께 감사드립니다.