検索エンジンリンク分析におけるリンク最適化

ウェブサイトの最適化において、よく言われる「コンテンツは王、リンクは女王」という言葉は、今やこの2つの点だけを指すのではなく、ユーザーエクスペリエンスという総合的な要素も含んでいます。コンテンツは王、リンクは女王、そしてユーザーエクスペリエンスは、実は3世代の検索エンジンの焦点です。その中でも、リンク分析は最も人気のある技術でもあります。多くのブラックハットSEOでは、リンク分析の抜け穴を拡大して悪用する手法も数多くあります。本日、成都SEOは検索エンジンリンク分析のアルゴリズムをまとめます。 検索エンジンのリンク分析で最も重要な 2 つのアルゴリズムは、PageRank アルゴリズムと HITS アルゴリズムです。これらはそれぞれ、ランダム ウォーク モデルとサブセット伝播モデルに基づいてリンクの重みの転送方法を計算しま す。

まず、PageRank アルゴリズムを見てみましょう。PageRank アルゴリズムはランダム ウォーク モデルから開発されました。PageRank は、Web ページの重要性を判断するために、主に 2 つの要素、つまりインバウンド リンクの数と Web ページの品質を考慮します。ただし、PageRank ではトピックの関連性の問題が考慮されないため、トピック関連のリンクの重みを高めるトピック センシティブ PageRank アルゴリズムが開発されました。同時に、インテリジェント ウォーク モデルとバイアス ウォーク モデルという 2 つのリンク アルゴリズムを開発した人もいます。これら 2 つのアルゴリズムは PageRank のランダム性を補います。通常の人が Web を閲覧するときに、ページ上のリンクをランダムにクリックすることはできませんが、関連性の高いリンクがクリックされる可能性が高くなります。 次に、サブセット伝播モデルの拡張である HITS アルゴリズムが登場します。 HITS アルゴリズムは、ハブ ページとオーソリティ ページの 2 つのページを定義します。ハブ ページとは、hao123 などの高品質のオーソリティ ページ リンクを多数含むページを指します。オーソリティ ページとは、SEO 分野の SEOWHY、検索エンジンの Baidu や Google など、特定の分野やトピックに関連する高品質のページを指します。 HITS は相互サポートを意味します。優れたハブ ページは多くの優れた Authority ページを指し示す必要があり、優れた Authority ページは多くの優れたハブ ページを指し示す必要があります。 HITS アルゴリズムの問​​題は、悪意のある人に簡単に悪用される、構造が不安定、計算効率が低いなど、非常に明白です。その後、PHITS アルゴリズムが派生しましたが、ここでは詳しく説明しません。 PageRank アルゴリズムと HITS アルゴリズムの長所と短所を考慮して、SALSA アルゴリズムが開発されました。これは主に、HITS アルゴリズムの相関特性と PageRank アルゴリズムのランダム ウォーク モデルを活用しており、現在最も優れたリンク分析アルゴリズムの 1 つでもあります。

この記事はレニーのブログから引用しました http://xlenny.com/network/700.html

元のタイトル: 検索エンジンリンク分析におけるリンク最適化

キーワード: 検索エンジン、リンク分析、ウェブマスター、ウェブサイト、ウェブサイトのプロモーション、収益化