熟悉搜索引擎,网站优化效果会更好

现在又很多的站长和SEOer都知道怎么优化网站,但是随搜索引擎来说了解并不多,越视界北京SEO优化了解搜索引擎工作原理,可以为您提供SEO优化服务。接下来我们了解一下一些百度搜索引擎链接。

百度创始人李彦宏在回国创建百度之前就是美国顶级的搜索引擎工程师之一。据说李彦宏在寻找风险投资时,投资人询问其他三个搜索引擎业界的技术高人一个问题:要了解搜索引擎技术应该问谁。这三个被问到的高人中有两个回答:搜索引擎的事就问李彦宏。由此投资人断定李彦宏是最了解搜索引擎的人之一。
这其实就是现实生活中类似于链接关系的应用。要判断哪个页面最具权威性,不能光看页面自己怎么说,还要看其他页面怎么评价。李彦宏1997年就提交了一份名为“超链文件检索系统和方法”的专利申请,这比Google创始人发明PR要早得多,不得不说这是非常具有前瞻性的研究工作。在这份专利中,李彦宏提出了与传统信息检索系统不同的基于链接的排名方法。这个系统除了索引页面之外,还建立一个链接词库,记录链接锚文字的一些相关信息,如锚文字中包含哪些关键词,发出链接的页面索引,包含特定锚文字的链接总数,包含特定关键词的链接都指向哪些页面。词库不仅包含关键词原型,也包含同一个词干的其他衍生关键词。根据这些链接数据,尤其是锚文字,计算出基于链接的文件相关性。在用户搜索时,将得到的基于链接的相关性与基于关键词匹配的传统相关性综合使用,得到更准确的排名。在今天看来,这种基于链接的相关性计算是搜索引擎的常态,每个SEO人员都知道。但是在十三四年前,这无疑是非常创新的概念。当然现在的搜索引擎算法对链接的考虑,已经不仅仅是锚文字,实际上要复杂得多。这份专利所有人是李彦宏当时所在的公司,发明人是李彦宏本人。感兴趣的读者可以在下面这个地址查看美国专利局发布的“超链文件检索系统和方法”专利详情:http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?patentnumber=5,920,859。

熟悉搜索引擎,网站优化效果会更好

HITS算法:
HITS是英文Hyperlink-Induced Topic Search的缩写,意译为“超链诱导主题搜索”。HITS算法由Jon Kleinberg于1997年提出,并申请了专利:http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?patentnumber=6,112,202,按照HITS算法,用户输入关键词后,算法对返回的匹配页面计算两种值,一种是枢纽值(Hub Scores),另一种是权威值(Authority Scores),这两个值是互相依,互相影响的。所谓枢纽值,指的是页面上所有导出链接指向页面的权威值之和。权威值指的是所有导入链接所在页面的枢纽值之和。上面的定义比较拗口,我们可以简单地说,HITS算法会提炼出两种比较重要的页面,也就是枢纽页面和权威页面。枢纽页面本身可能没有多少导入链接,但是有很多导出链接指向权威页面。权威页面本身可能导出链接不多,但是有很多来自枢纽页面的导入链接。典型的枢纽页面就是如雅虎目录、开放目录或好123这样的网站目录。这种高质量的网站目录作用就在于指向其他权威网站,所以称为枢纽。而权威页面有很多导入链接,其中包含很多来自枢纽页面的链接。权威页面通常是提供真正相关内容的页面。HITS算法是针对特定查询词的,所以称为主题搜索。HITS算法的最大缺点是,它在查询阶段进行计算,而不是在抓取或预处理阶段。所以HITS算法是以牺牲查询排名响应时间为代价的。也正因为如此,原始HITS算法在搜索引擎中并不常用。不过HITS算法的思想很可能融入到搜索引擎的索引阶段,也就是根据链接关系找出具有枢纽特征或权威特征的页面。成为权威页面是第一优先,不过难度比较大,唯一的方法就是获得高质量链接。当你的网站不能成为权威页面时,就让它成为枢纽页面。所以导出链接也是当前搜索引擎排名因素之一。绝不链接到其他网站的做法,并不是好的SEO方法。
TrustRank算法
TrustRank是近年来比较受关注的基于链接关系的排名算法。TrustRank可以翻译为“信任指数”。TrustRank算法最初来自于2004年斯坦福大学和雅虎的一项联合研究,用来检测垃圾网站,并且于2006年申请专利。TrustRank算法发明人还发表了一份专门的PDF文件,说明TrustRank算法的应用。感兴趣的读者可以在下面这个网址下载PDF文件:http://www.vldb.org/conf/2004/RS15P3.PDF,TrustRank算法并不是由Google提出的,不过由于Google所占市场份额最大,而且TrustRank在Google排名中也是一个非常重要的因素,所以有些人误以为TrustRank是Google提出的。更让人糊涂的是,Google曾经把TrustRank申请为商标,但是TrustRank商标中的TrustRank指的是Google检测含有恶意代码网站的方法,而不是指排名算法中的信任指数。TrustRank算法基于一个基本假设:好的网站很少会链接到坏的网站。反之则不成立,也就是说,坏的网站很少链接到好网站这句话并不成立。正相反,很多垃圾网站会链接到高权威、高信任指数的网站,试图提高自己的信任指数。基于这个假设,如果能挑选出可以百分之百信任的网站,这些网站的TrustRank评为最高,这些TrustRank最高的网站所链接到的网站信任指数稍微降低,但也会很高。与此类似,第二层被信任的网站链接出去的第三层网站,信任度继续下降。由于种种原因,好的网站也不可避免地会链接到一些垃圾网站,不过离第一层网站点击距离越近,所传递的信任指数越高,离第一级网站点击距离就越远,信任指数将依次下降。这样,通过TrustRank算法,就能给所有网站计算出相应的信任指数,离第一层网站越远,成为垃圾网站的可能性就越大。计算TrustRank值首先要选择一批种子网站,然后人工查看网站,设定一个初始TrustRank值。挑选种子网站有两种方式,一种是选择导出链接最多的网站,因为TrustRank算法就是计算指数随着导出链接的衰减。导出链接多的网站,在某种意义上可以理解为“逆向PR值”比较高。另一种挑选种子网站的方法是选PR值高的网站,因为PR值越高,在搜索结果页面出现的概率就越大。这些网站才正是TrustRank算法最关注的、需要调整排名的网站。那些PR值很低的页面,在没有TrustRank算法时排名也很靠后,计算TrustRank意义就不大了。根据测算,挑选出两百个左右网站作为种子,就可以比较精确地计算出所有网站的TrustRank值。计算TrustRank随链接关系减少的公式有两种方式。一种是随链接次数衰减,也就是说如果第一层页面TrustRank指数是100,第二层页面衰减为90,第三层衰减为80。第二种计算方法是按导出链接数目分配TrustRank值,也就是说,如果一个页面的TrustRank值是100,页面上有5个导出链接,每个链接将传递20%的TrustRank值。衰减和分配这两种计算方法通常综合使用,整体效果都是随着链接层次的增加,TrustRank值逐步降低。得出网站和页面的TrustRank值后,可以通过两种方式影响排名。一种是把传统排名算法挑选出的多个页面,根据TrustRank值比较,重新做排名调整。另一种是设定一个最低的TrustRank值门槛,只有超过这个门槛的页面,才被认为有足够的质量进入排名,低于门槛的页面将被认为是垃圾页面,从搜索结果中过滤出去。虽然TrustRank算法最初是作为检测垃圾的方法,但在现在的搜索引擎排名算法中,TrustRank概念使用更为广泛,常常影响大部分网站的整体排名。TrustRank算法最初针对的是页面级别,现在在搜索引擎算法中,TrustRank值也通常表现在域名级别,整个域名的信任指数越高,整体排名能力就越强。

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