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统计排名好的页面特点,逆推搜索引擎算法靠谱吗

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Backlinko发布的2016年Google排名统计、SEMRush的2017年Google排名因素统计。但有一个问题一直没仔细说。所有排名因素统计调查都一样,严格说,从搜索结果统计分析出来的排名因素只能说是与排名有相关性,不一定有因果性。换句话说,观察、统计得到的排名因素并不一定是真的搜索引擎使用中的排名因素。

简单说,这些排名因素统计的过程是这样:搜索典型关键词(总数需要达到一定量,比如1万个关键词),下载搜索结果页面(比如前2页或前10页),使用各种工具记录、查询页面的特征(也就是排名因素),分析排名好的页面有哪些共同特征,或者有哪些排名不好的页面所没有的特征,使用统计方法如皮尔森相关系数(Pearson)或斯皮尔曼相关系数(Spearman)计算出排名与排名因素之间的相关系数。

所以,这种统计的基础是,“排名好”与“页面特征”同时出现,也就是这两者有相关性,经常相关系数还挺高。但有相关性并不必然说明有因果性。最浅显的比喻是,公鸡打鸣和天亮经常一起出现,是有很高相关性的,而且是公鸡打鸣后天亮,但公鸡打鸣不是天亮的原因。

排名与所谓的排名因素之间也是如此。最明显的,几乎所有排名因素统计都表明,Facebook和Twitter等社交媒体上的点赞数、分享数、转发数等是与Google排名相关性最高的因素,或者说两者同时出现概率很高,但社交媒体互动数据高是导致排名好的原因吗?或者说,是排名因素吗?一直以来,Google的几位员工都明确否认社交媒体数据是排名算法中的因素。

Google员工的话不一定都可信,但社交媒体数据不是排名因素,基本上是可以相信的。两个原因:

  • Google拿不到社交媒体上的完整数据。目前Google和几个主要的社交媒体都没有协议(以前和twitter有过),不能后台拿数据,只能靠自己抓。需要登录才能看到的信息自然抓不了,即使是不需要登录的,由于信息量太大,Google抓取的比例我记得以前看到过统计,还不到10%。
  • 社交媒体随时可以禁止Google抓页面。这个就更可怕了。不能掌握在自己手里的数据,用来做重要排名因素,一旦社交媒体们翻脸,Google搜索结果质量可能直线下降。把自己的质量控制权放在别人手里,大公司做不出这种事。

之所以社交媒体数据好的页面同时也排名好,可能的原因包括:

  • 社交媒体数据确实是排名因素(不是必然,但不排除这种可能)
  • 搜索排名好导致社交媒体分享数据好(因果关系是反过来的)
  • 搜索排名和社交媒体分享是另一个或一些共同因素造成的(比如页面浏览量、外链数之类)
  • 社交媒体互动间接造成搜索排名好
  • 巧合

到底是哪一种,或是其它原因,我们目前无法知道。

再比如,一个相反的例子。Searchmetrics的统计表明,.com域名与排名是负相关,或者说,.com域名不利于排名。这就有点费解了,一般来说.com域名都是首选啊。这很可能是被维基百科强大的排名能力干扰了,大部分查询词都会有一两个维基百科的页面排在前面,而它是.org域名。

再举一个中性的例子。统计表明,排名好的页面文字长度越来越长,那么文字长度是排名因素吗?也许是,也许不是,也许现在所有页面平均长度都变长了呢。

既然所谓的排名因素和排名之间不一定有因果关系,有些甚至明确没有因果关系,那我们忙活什么呢?那些公司费劲统计它干什么呢?

首先,不一定有因果关系,但也不一定就没有因果关系。搜索引擎不说,我们就不能确定而已。各个统计调查中那么多因素,总会有一些确实是搜索引擎使用中的排名因素,碰也能碰上几个。

更重要的是,两者的强相关度往往是有内在原因的,虽然我们不知道确切关系。排名因素统计至少告诉我们,排名好的页面都有哪些特征。如果SEO们把一个页面优化得和排名好的页面一个样,那么很大概率这个页面也能获得好排名,虽然我们也无法明确知道到底优化的那一部分起了作用,起了多大作用,到底哪些因素起了作用也无所谓。

最后提一句,处理相关性、而非因果性的关系,正是人工智能的强项。

原文:《搜索算法排名因素统计靠谱吗?

来源:本文由思享SEO博客原创撰写,欢迎分享本文,转载请保留出处和链接!

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