Baidu シェア最適化実践分析

Baidu は最近、独自の共有ツールである Baidu Share をリリースしました。同時に、同社はここ数週間で「サムズアップ」機能を開始しました。つまり、共有データをカウントして検索ページのウェブサイトのスナップショットの横に表示することができ、統計スタイルはサムズアップと統計データで構成されます。一時期、ウェブマスターの間でかなりの騒ぎを引き起こしました。多くのウェブマスターが、Baidu のこの新しいお気に入りを獲得し、最適化を始めています。シェア数は直接表示することができ、ユーザーのクリックに一定の誘導効果があるため、多くのウェブマスターはさまざまな手段を使ってシェアデータを迅速に増やしています。しかし、これが SEO にとって良いことなのか悪いことなのかについては、誰も明確な答えを出すことができません。作者はウェブサイトの実際の運用を通じていくつかの経験を積んできたので、それをウェブマスターと共有したいと考えています。

先週、最近人気の「Thumbs Up」の出所を知り、私も自分のウェブサイトをjiathisからBaidu Shareに変更しました。その後、分析をクリックすると、次の結論が見つかりました。

1. Baidu の共有統計はクリック数のみで決定されます。つまり、共有ボックス内の共有 Web サイトをクリックするだけで、共有が 1 回としてカウントされます。共有ページに到達できるかどうか、共有プロセス全体を完了できるかどうかは、共有統計の数に影響しません。

2. Baidu の検索ページに表示される共有データ、つまり「いいね」データは、スナップショットではなくリアルタイムで更新されるため、共有データは変化しているが、スナップショットは変化していないことがよく見られます。

3. すべての共有データは、Baidu 共有 Web サイトが提供するバックグラウンドを通じて表示できます。データには、共有時間、回数、共有ページ、リターン トラフィックなどが含まれており、非常に正確で強力です。

上記の結果は、著者が独自の操作と要約を通じて導き出した結論です。もちろん、ほとんどのクリックは私が自分で行い、分析して得たものです。多くのウェブマスターは、親指を立てたデータを表示するためだけに、狂ったように「共有」すると思います。しかし、データの増加の喜びに圧倒されたとき、彼らはその結果について考えたことがあるでしょうか? Baidu が製造するすべての製品には独自の改善メカニズムがあり、いかなる機会主義的な慣行も長期的には持続可能ではありません。

今朝、いつものようにパソコンの電源を入れてウェブサイトのパラメータをチェックしたところ、先週百度共有を追加した3つのサイトのホームページがkで、他のコンテンツは正常であることが予想されました。昨日の更新もタイムリーに含まれていました。これら3つのサイトは重みが高く、ランキングが安定していますが、一晩で同時にダウングレードされました。よく考えてみると、先週百度共有を追加したのはこの3つのサイトだけで、そのうち2つはテスト後にjiathisに戻されました。著者は、考えを明確にした後、この現象の原因を結論付け、以下の点から百度共有が最適化に与える影響を推測しました。

1. 悪意のある共有クリックによって発生します。 Baidu Share が追加されたばかりだったため、著者は一連のクリックを通じて Baidu Share の仕組みと結論を得ようとしましたが、それが悪意のあるクリックに変わりました。悪意のあるクリックとは何ですか? 合意された IP アドレスが短期間に何度も共有されることを意味します。 Baidu が Baidu Share を立ち上げたとき、間違いなく独自の背景識別ルール、つまり不正行為防止ルールがありました。短期間に同じソースから大量の情報を共有することは、非常に高度なメカニズムを必要とせずに識別できるほど明らかに不適切な行為です。多くのウェブマスターは「共有」する際にこれを考慮に入れているかもしれませんが、それでも彼らはまぐれ的な考え方で「人気」を急速に高めることを望んでいます。

2. 逆流データの識別。 Baidu の共有バックグラウンドには、「データを返す」というナビゲーション項目があり、これは共有結果ページから共有ページまでのトラフィック統計です。ウェブサイトが何度も共有されているにもかかわらず、リターントラフィックがほとんどない場合は、不正行為があるかどうかを検討するだけでなく、そのページがユーザーにとって本当に価値があるかどうか、つまりユーザーに人気があるかどうかも検討する必要があります。何百回も共有されているのにリターントラフィックがない場合、Baidu はウェブサイトの内容がユーザーに認識されておらず、ユーザーが訪問を拒否していると判断し、そのウェブサイトを評価エリアに入れて観察します。具体的なフィードバックは k ホームページまたは k ステーションです。

3. 共有の規則性。ウェブサイトがユーザーの間で本当に人気があり、データ曲線がユーザー共有を通じて取得された場合、曲線はより滑らかで規則的になるはずです。他の方法で得られたトラフィックは通常、より急な曲線を持ちます。つまり、特定の期間には共有数が非常に多くなりますが、他の期間にはほとんど共有数がありません。繰り返しますが、これは非常に簡単に導き出せる結論です。つまり、不自然な共有です。

上記は、Baidu 向けにウェブサイトを最適化する際の著者の実践的な経験であり、改めて皆さんと共有したいと思います。皆さんには、Baidu Share を「いいね」データだけを見るのではなく、正しく見てほしいと思います。この高いデータが将来表示されなければ、何の意味があるのでしょうか? データに魅了されてツールに翻弄されるのではなく、各ツールをうまく活用することによってのみ、ツールを本当に役立てることができます。長期的に生き残ることができるのは、ユーザーに対して真に責任を持ち、優れたエクスペリエンスを備えた高品質の Web サイトだけです。日和見主義や幸運主義は、いかなる状況でも通用しません。この記事は元々 www.tbkankan.com で共有されたものです。転載の際は出典を明記してください。調和のとれたインターネット共有環境を一緒に作りましょう。最後に、すべてのウェブマスターのランキングが継続的に上昇することを祈っています。

原題: Baidu シェアリング最適化実践分析

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