用户行为和搜索引擎解释

SEO分享 4个月前 (07-30) 95次浏览 已收录 0个评论

在这个搜索发达的时代,仅仅知道哪些排名信号可能在发挥作用是不够的。你还需要了解这些信号运行的环境。

今天这篇文章,株洲 SEO 将着重介绍搜索引擎是如何来使用或不使用用户行为的。本篇将依靠更具体的实例和应用来进行解释说明。

本文的大部分内容都将以 Google 为例来进行探讨,因为它们是这片领域的佼佼者,但是这些原理也可以应用于 Bing。

1、搜索引擎不会使用的用户行为

在深入研究用户行为如何影响搜索之前,我们要先要确定:什么样的用户行为不会影响搜索。

Google Analytics

在你的网站上安装 Google Analytics(谷歌分析,对网站进行访问数据统计和分析的工具)不管在何种形式上都不会对搜索产生影响。

在 2018 年 6 月 28 日,当被问及是否会因移除 Google Analytics 受到惩罚时,谷歌网络分析师 John Mueller 这样说到:

“我们需要明确一点:对于搜索而言,使用或不使用 GA(谷歌分析)都不会有任何惩罚。”

现在,并不是说你应该把 Google 所说的每句话、每件事当真,但这是确实是一个反复的效应并且是有道理的。并不是所有的网站所有者/站长/SEO 专业人士都会使用 Google Analytics。

如果 Google 使用他们的分析平台来衡量站点成败的指标,那么他们实际上是在比较苹果和橙子的不同,这是没有意义的。

你的个人用户指标(如 Google 分析所报告或检测到的)并不是专门用于支持或针对你的。

社交媒体点赞,分享和评论

Facebook(或 Twitter、Instagram 或任何其他社交媒体平台)上的点赞、分享、关注等的数量被 Google 反复怀疑其真实性。这是完全合理的。

Google 已明确指出社交平台有以下特点:

· 太容易被操纵;

· 不可靠,因为不可能始终持续不断地从这些平台获得所有可用的内容或数据。

为了客观说明,我们需要参考几个月前的一项 Hootsuite 研究。该研究发现了用户行为和搜索引擎相互间的关系。这项研究的对象仅限于 Twitter 和分成三组的 90 篇内容:

无推广:对照组。这 30 篇文章没有进行系统推广或付费推广。

系统推广:这 30 篇文章通过系统推文进行推广。

付费推广:剩下的 30 篇文章先进行系统推广,然后再付费推广。

其结果显示如下:

用户行为和搜索引擎解释

基本上,两组进行推广的页面会在时间框架上都显示出更强的排名提升,这些时间周期太短,无法归因于链接。

提出这个问题不是为了混淆问题,而是为了提供完整的数据。

Google 已经表示他们不会把它作为一个指标,这很可能是真的。那么,如何用上面的这些证据来阐述相反的情况呢?

首先,在 Hootsuite 的文章中提到的数据在规模上不具有决定性,这点不能使我们信服。更有可能的是,我们在这里看到的不仅仅是 Twitter 排名的影响,而是实体相关性的增强。

标签和关键词绑定到一个实体,然后与推文中引用的页面相关联。

为此,并不是只针对 Twitter 或任何其他网站,只是我们看到了基于非链接的实体增强,从而提高了排名。这与我们从 Google 听取的所有内容都契合。

2、搜索引擎可使用的用户行为信号

前面讨论了搜索引擎不会使用的用户信号,现在我们来看看搜索引擎可使用的用户行为信号的类型。

点击和点击后行为

虽然 Google 已经明确表示,他们不会使用 Google Analytics 来收集用于对页面进行排名的信号,但这并不意味着他们完全不使用点击后的信号。

Google 很清楚:

· 用户会点击搜索结果中的哪些网站。

· 用户在返回 Google 之前在目标站点停留了多长时间。

· 用户下一步会做什么。

实质上,Google 可用的用户行为信号有四种核心可能性:

1、搜索者在搜索结果中点击你的站点,然后快速返回到搜索引擎并点击下一个链接。这明确表示,搜索者认为查询是正确的,但结果是错误的。并在与该问题相关的页面上向搜索引擎发送一个负相关性信号。

2、搜索者在搜索结果中点击你的网站,停留很长一段时间,然后返回到搜索引擎并点击该搜索问题的下一个链接。这可能会向 Google 发送一个正相关性信号,表示用户找到了感兴趣的内容,并只是在寻找其他信息或选项。

3、搜索者在搜索结果中点击你的网站,在长时间或短时间内返回搜索引擎后,精炼优化他们的查询关键词,然后再次搜索。这将向搜索引擎表明,用户本身搜索的可能不像他们需要的那样具体,这不会对你的网站应用好的或不好的相关性。

4、搜索者在搜索结果中点击你的网站,并在很长时间或很短时间后,返回到搜索引擎并完全改变了他们的查询关键词。这表明他们找到了他们要找的东西,并开始了另一项任务。这将传递与这个信号正相关的信息。

虽然这些信号显然取决于查询类型和用户行为模式等因素,但这也可以说明可以从点击数据中收集到信号的类型。

随着机器学习系统变得越来越复杂,我们可以期待看到更多这样的情况。如果用户行为成为排名网站的核心信号,我们也不会感到惊讶,因为几乎没有什么其他因素可以证实 SERP 排名的成败。

Reviews 评估

对于用户行为作为排名信号的讨论,如果不提及评估,将是不完整的。

正如 SEJ 的 Matt Southern 在 2017 年 11 月讨论的那样,评论是最显著的信号,因为它与本地搜索有关。这是直接使用用户行为信号的 Google 的一个直接例子。

Google Analytics – Possibly

用户行为和搜索引擎解释

上面提到的 Google 表示过他们不使用 Google Analytics 做为排名信号,这是正确的。但这并不意味着他们不使用它来创建排名信号。

Google 可以使用 Google Analytics 来认识以下几项内容:

· 网站的使用;

· 一个成功的网站与一个不成功的网站相比较;

· 用户与网站互动,然后将这种认识作为全球信号。

需要说明的是,本节的标题中加入 Possibly(可能)是有原因的。因为不确定。从拒绝使用 Google Analytics 的措辞方式来看,这似乎是有可能的。

即使他们由于它的复杂性现在没有使用它,但毫无疑问无论一个新的网页或网站是否可以满足搜索者的意图,通过一些机器学习都可以使某些事情变得可行,并且帮助 Google 预测的确定性程度更高。

3、但,实际上是这样的

用户行为和搜索引擎解释

本系列文章的目的是深入了解搜索引擎搜索的方法以及它们如何对页面进行排序,而不是讨论特定的策略。在用户行为度量的情况下,这是最简单的例子。但是不要满足于你上面读到的,他们只是例子而已。

下面这些是要始终牢记于心的:

用户就是一切

如果一个搜索引擎能够理解用户的意图是什么,并且这种意图很有可能被特定的网页或网站所满足,那么他们就抓住了核心。

我们已经看到了搜索引擎是如何(或者在某些可能的情况下)使用访问者的行为作为搜索信号的,显然这就是我们最终的目的。

我们现在需要做的是了解如何度量和加权每个用户操作。如果能以一种可以在全球范围内应用的方式完成这项工作,它几乎肯定会被用作某种能力的信号。

要做到这一点,你需要考虑这几个问题:

· 什么技术在发挥作用?

· 它的局限性是什么?

· 它们提供的信号是如何聚合在一起的?

· 它现在或将来是否会成为一种信号?

最重要的点

在追求这个的过程中,你始终会有犯错的可能。你可能正在考虑搜索引擎不会使用的用户行为。

在这种错误中,你将专注于发送积极的用户信号并创造会产生这种信号的行为。即使搜索引擎不可能会向你表达感谢,但是你的内心会觉得很满足。

难道这不就是最重要的点吗?


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