首页 >法律

基于谷歌的搜索引擎从百度谷歌的算法调解看

2019-05-15 06:29:02 | 来源: 法律

1 : 从百度谷歌的算法调剂看搜索引擎的发展趋势

2011年6月28日,百度、google在前1晚都做了不同程度的调剂。相对与google的PR值调解而言,百度这次的举动让人有点看不透。就目前的情况来看,收录及外链的普遍上涨,百度收录可以说是大幅上涨,固然了,这是使用正常手段来保护站的所能看到的初步情况。那末下面就与大家分享1下酷想络旗下站的1些变化:

就作者所管理的站而言,google的PR值普遍呈上升趋势,不过在与其他的个人站长朋友们讨论时发现也有降落的情况出现。出现这类情况,首先作者为手头管理的站PR升级感到庆幸。在这次google的更新中,除PR涨了以外,还有站大部份的关键词都有所提升。而那些PR值降落的站,经过作者分析。大部份内容质量和都比较低,都是直接转载或是使用了收集软件的站,而这类类型的站内容和用户体验都比较差。而通过努力保护,站内容丰富及可读性高的站基本都取得了相应的回报。所以说谷歌这次的调剂是根据用户体验作为调剂的基本准则的。

这同1天随着谷歌的更新,百度也做出了相应的调剂,而不是像以往1样在周4做出细微的调解,不过相对谷歌的调剂来讲,百度就摆了1个乌龙(见下图)。相信百度算法的调解也是,针对谷歌的。毕竟双方都是为了用户。通过今天对百度的视察,发现很多站的收录都有大幅度的提升,检查方式主要是通过seo工具,或通过百度命令搜索。百度下面的找到相干结果是300多,但是显示出来的只有10几条。根据这点可以看出,站的内容是被搜索引擎收录的,只是没有展现出来,根据多年的站优化经验,这次百度已把全站的内容收录到数据库中,待调解好算法以后就会根据内容的质量全部展现出来。固然这样做的目的一样是为了取得更好的用户体验。

从大家常常使用的这两款搜索引擎的更新常态来看,而者的目的都是用户体验,重新调解排名站的排名,尽可能将用户想要的内容展现出来。举个列子,好比seo这个词,搜索这个词的用户大多是想要了解seo是甚么东西,由于大部份非络营销行业的用户是根本不知道seo的意思,所以这次百度完以后首页已然没有了,1些个人博客等站。都是1些seo相干的知识站,比如seowhy、狼雨、百度贴吧等知识性较强的站。而在seo前面加入地名以后效果就完全相反,比如说上海,搜索这个词在首页都全部都是企业站,由于加入地名去搜索的人基本上都对seo有了初步的了解,并且通过本地站到自己想要的服务。而从百度搜索这两个词得出的结果可看出,百度也在无穷的向用户体验靠拢。固然,谷歌的搜索结果跟,百度也是大同小异。固然内容其实不相同,只是站的类型相当而已,毕竟各个搜索引擎都有本身的核心算法。别的搜索引擎是难以模仿的。

根据以上几点的可以看出,搜索引擎的终究目的还是以人为本。而百度随着google的调解有所动作,也是为了与世界先进水平接轨。固然很多人会说百度的用户不比google的少,但是百度不去及时更新技术、调剂算法,并从中发现自己的不足,那末他势必走向衰落。

文章出自酷想络()

注:相干站建设技能阅读请移步到建站教程频道。

2 : 基于内容的图片搜索引擎

1、项目背景及研究目的和意义

项目背景:

图象是用各种观测系统以不同情势和手段观测客观世界而取得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体,科学研究和统计表明,人类从外界取得的信息约有75%是从图象中获得的[1]。()通过绘画或摄影、摄像得到的图象是人类取得信息的重要手段,这些图象以雕刻或纸张印刷的情势保存下来便于人们浏览、查询。但是当计算机和互联出现时,图象的浏览、查询产生了根本性的变化。图片搜索也在人们的生活中愈来愈普及化,因此目前图片搜索引擎很发达,而图片搜索主要分为基于文本的图片搜索引擎、基于内容的图片搜索引擎和基于语义的图片搜索引擎。其中为成熟的是基于文本的图片搜索引擎,基于文本的图片搜索引擎的搜索方式是以文本为关键字进行图片搜索。

在基于文本的图片搜索技术研究的初期,图片被作为数据库中存储的1个对象,并人工地用文本对其进行描写。这类方法比较简单易行,1般是使用数据库管理系统(DBMS)来实现,固然,这类方式的缺点也是很明显的:1是需要人工对图片进行注释,工作量相当大,特别是图片数据量非常大时,人工标注是不切实际的;2是人工标注不可避免的会带来主观性和不精确性,由于不同的人对同1幅图片的理解多是不相同的。所以说在互联环境下,对上的海量图片数据进行人工注释是不现实的。

随着信息搜索技术的不断成熟,互联页信息自动搜集和标引作为搜索引擎的重要组成部份,也得到了深入的研究,首先是广泛利用于文本搜索引擎中,同时也使用来对图片搜索引擎技术进行改进,由于,与文件系统中独立的图片文件不同,互联上的图片是作为页的1部份出现的,具有相干的上下文环境,图片所在页的标题、图片的提示文字、图片的文件名称、与图片密切环绕的文字和页中的其它文字,都可以作为对图片进行描写的根据。目前谷歌、雅虎、百度提供的图片搜索服务,都主要是基于这类技术的。

但是,利用页上的文字来对页中的图片进行标注,是非常困难、非常不 精确的。例如说这样1个情况:有1个主题为“奥巴马打蓝球遭肘击缝 12 针,太岁头上动土谁如此大胆”的页,页面中开头位置放置有1张奥巴马刚缝完针的照片,当用户输入“篮球”作为关键词,希望得到1些篮球的特写图片,结果

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

却把奥巴马的这张照片搜索出来了。[)这就是用页文字内容对图片进行自动标注酿成的不准确的结果。因此基于内容的搜索引擎是目前搜索引擎技术发展的1个重要课题。

基于内容的搜索引擎尝试直接分析图片文件,将它们根据特点分类。用户可以通过提交1幅图片来表达自己的搜索意图(比如用户希望能够搜索到含有类似图片的站),搜索引擎系统通过对用户提交的图片文件进行分析、比对,输出检索到的信息。目前,基于内容的图片搜索引擎还处在探索阶段,目前还不存在得到广泛应用的通用搜索引擎[2]。有1些研究机构正在尝试从事特定范围的基于内容的图片搜索引擎研究,如针对特定的图片资料库建立搜索引擎,或对特定类型的图片资料进行检索等[3]。

鉴于基于内容的图片搜索引擎的重要性,国内外已纷纭投入人力财力物力广泛展开研究并研制成1些系统[4,5]。

Virage公司的VIR(Visual Information Retrieval)图像引擎提供了4种可视属性进行图象的检索(色彩、成份、纹理、形状)[13]。每种属性被赋予0到10的权值。该软件对选出的基础图像的色调、色采和饱和度进行分析,然后再图像库中查找与这些色彩属相相近的图像。成分特性是指相干色采区域的近似程度。用户可设定1个或多个属性的权值优化检索。由于要在众多图象特点中配比权值,所以VIR依然算是1种需要人为参与的图象检索系统。

国内对图片搜索系统研究相对较晚。国防科技大学的多媒体信息查询和检索系统MIRC,描述了多媒体内容和结构特点和信息检索数据模型,支持基于内容的多媒体信息查询和检索[6]。根据用户提供的图象或视频帧例子,基于色彩和轮廓特点进行查询。浙江大学的基于内容多媒体检索系统WebscopeCBR,支持基于关键字、全局色彩、局部纹理、对象形状、色彩布局、纹理布局等的查询。但在系统中众多的图像特点依然是独立的状态,未能有效的联合众多图象特点进行检索。

本项目将对现阶段基于内容的图片搜索引擎进行优化、改进,减少人为参与所带来的搜索结果的不准确性。

研究目的和意义:

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

文本信息没法完全描写图片信息的矛盾已非常显著,人们对搜索引擎的准确率的要求正随着互联数据量的增长而提高,因此传统的图片搜索引擎就很难满足需求,类似图片搜索引擎应运而生。(]

1般的图片搜索引擎通过对图像信息的文字描写来进行检索,而且对用户来说,不可能在查询时候很精确地用文字对图象进行公道的描写,因此提高查询结果的准确率显得特别重要。

类似图片搜索是1种新的图片搜索引擎:不像其它图片搜索引擎是根据提交的关键字进行搜索,而是根据上传的图片去搜索类似的图片。类似图片搜索是用色彩、纹理、形状和区域等视觉特点,根据例图在大量图像中集中进行检索,实现了图象视觉特点的检索。这类以图搜图的查询模式是对“以关键字搜图”的1大突破[7]。

基于内容的图片搜索引擎能广泛利用于遥感图象处理、空间探测、医疗图片检索、商标图片检索、建筑工程图、天气预报、公安图像侦察、艺术馆藏资料管理和数字化图书馆等许多领域。伴随着Internet的发展,多媒体数据特别是数字图像信息成为上的重要资源,而这些资源的内容检索都离不开基于内容的图片搜索引擎技术[8]。

2 项目研究目标、研究内容和拟解决的关键问题

研究目标:

本项目主要研究“以图搜图”的搜索方式,对图像特点提取进行深入分析。完成对图像区域分割、图象特点提取和类似度对照的设计与实现,从而提出1套完全的系统设计方案,并且实现1个初步的基于内容的图片搜索引擎系统。由于图象处理的计算量较大,本项目拟使用散布式计算提高速度。

基于本项目的研究,将能够向“以图搜视频”这1良好的发展前景迈进1步。 研究内容:聚知识提示您本文地址:

1、图象区域分割

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

本项目拟用图像区域分割方法先将图片分割成多个区域,再对每一个区域进行图象特点提取并与对应区域进行对比。(]相对直接对整张图片进行特点提取而仅仅对比1次而言,本项目先分割后提取、对照的方法能够提高图片搜索的准确率。

2、图像特点提取

图片搜索需要对两张图片进行对照,但如果逐像素对照会消耗大量时间,所以本项目先对图像进行特点提取,通过特点进行对照,从而提高搜索速度。本项目将采取感知哈希算法对图象特点进行提取,感知哈希算法提取出的特点值组成1个向量。

3、图片类似对照

感知哈希算法所产生的向量(亦称指纹)代表着原图与数据库中的图片对照后的类似程度。指纹中如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很类似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。本项目将在生成两张图片的指纹的基础上,计算出两图间的类似度,以类似度作为排序的标准。

拟解决的关键问题:

1、图象区域分割:本项目将采取区域生长技术对图象进行分割。区域生长的基本思想是将具有类似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每一个需要分割的区域找1个种子像素作为生长的出发点,然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或类似性质的像素(根据某种事前肯定的生长或类似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的进程,直到再没有满足条件的像素可被包括进来,这样1个区域就长成了。

2、图像特点提取: 1) 缩小图片尺寸:快速的去除高频和细节,只保存结构明暗的方法就

是缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素,摒弃不同

尺寸、比例带来的图片差异。

2) 简化色采:将缩小后的图片转为64级灰度,也就是说所有像素点总

共64种色彩。(简化色采公式:Gray = 0.299 R + 0.587 G + 0.114B)

3) 计算平均值:计算所有64个像素的灰度平均值。

4) 比较像素的灰度:将每一个像素的灰度与平均值进行比较,大于或等于

平均值,记为1;小于平均值,记为0。

5) 计算哈希值:将上1步的比较结果,组合在1起,组成1个1行64

列的向量,这就是这张图片的指纹。组合的次序其实不重要,只需保

证所有图片采取一样次序(例如,自左到右、自顶向下、big-endian)。

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

3、图片类似对照:实验显示,感知哈希算法对图片的形状特点较为敏感,但没法很好地辨别出色彩的不同,因此本项目将在原算法的基础上添加图片色采辨认算法,以此提高图片搜索算法得准确率。[)在类似度匹配运算中,首先将数据库中的图片的色彩与例图(用户输入的图片)对照,将搜索范围缩小为同色彩的图片;然后对例图与数据库中图片的指纹进行对比,排除不类似的图片,并根据图片类似度进行排序得到匹配图片序列。

3 项目研究的实行方案及拟采取的研究方法和技术线路

3.1 实行方案:

1) 对感知哈希算法的每一个步骤进行了解、分析:

a. 查询有关图象处理和感知哈希算法的论文,找出缩小图片尺寸的算法,并进行分析,为感知哈希算法的实现奠定基础;

b. 肯定指纹组合的次序;

c. 查询有关色彩辨认的论文,并对其进行分析;

d. 将色采辨认与感知哈希算法融会在1起,构成1套有更高准确率的算法。

2) 将上1步的算法置于散布式平台中,建立1个基于散布式计算的图片搜索

引擎模型;

3) 根据模型将技术模块分为图象特点提取模块与散布式搜索引擎模块,并设

计出技术架构;

4) 根据技术架构,将开发工作分配给项目成员,并监督完成情况;

5) 将各成员实现的模块汇总,并进行测试工作;

6) 对项目产品进行优化,并根据产品进行总结。

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

图1:实行方案图

3.2 拟采取的研究方法和技术线路:

1) 本项目各阶段安排与预计的进度以下:

a. 2013.03—2013.04:查阅有关图象特点提取的文献,并对其做细致的研究;

b. 2013.05—2013.06:根据我们的分析结果,建立基于内容的图片搜索引擎模型;

c. 2013.07—2013.08:根据建立的图片搜索引擎模型,设计出各个模块的技术架构;

d. 2013.09:根据设计出的架构,完成系统文档的编写;

e. 2013.10—2013.12:根据系统文档,完成系统的开发和测试工作; f. 2014.02—2014.03:项目研究优化和总结。(]

2) 技术线路

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

图2:项目拟采取的技术线路图

4 项目的可行性分析

4.1 团队实力:

a. 项目组马凡琳同学曾荣获华中赛数学建模2等奖,对经常使用建模知识有较深

的了解;

b. 项目组于立同学具有很强的编程能力,曾荣获第6届计算机设计大赛软件

开发组2等奖、第4届中国大学生服务外包创新创业大赛3等奖等; c. 项目组于立同学搭建过Hadoop框架,对散布式技术有1定程度上的了解,

对本项目的完成与实现有很大的帮助;

d. 项目组其他成员均来自计算机学院,熟习Java语言,具有1定的编程能

力。()

4.2 技术实现

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

在模型构建层面,我们鉴于大数据时期的到来,把项目建立在散布式的基础之上,并针对图象处理的特殊需求,挑选出适合的图象处理技术,以构建基于内容的图片搜索引擎模型。(]在后台信息管理系统方面,我们将使用基于SSH框架的J2EE技术进行开发。在集群环境中,首先通过爬虫程序对络中的图片资源进行抓取,从而在其中提取图象特点,并进行死链检查(死链为服务器地址已改变的链接),生成缩略图,通过建立的索引提供用户的查询以满足用户的需求。 5 项目的创新的地方(50字以内)聚知识提示您本文地址:

1) 通过感知哈希算法将图片搜索转化为传统的文本搜索

2) 这类以图搜图的查询模式是对“以关键字搜图”的1大突破

6 项目预期成果

1) 建立1个基于内容的图片搜索引擎模型;

2) 开发1套基于B/S构架的搜索系统;

参考文献:

[1] 章毓晋.图象处理和分析[M].1999.

[2] 焦隽,姜远,黎铭等. 1种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法

[J].模式辨认与人工智能. 2009.

[3] Xu L, Oja E. Randomized Hough transform (RHT) : Basic mechanisms,

algorithms, and computational complexities [J]. CVGIP Image Understanding,1993, (2):131⑴54.

[4] Eakins J,Graham ntent-based Image Retricval[R].A Report to the JISC

Technology Applications Programme,1999,12,22.

[5] 庄越挺,潘云鹤.基于内容图象检索综述[J].模式辨认与人工智能,

1999,12 :170⑴78.

[6] 李国辉,曹莉华,柳伟等.多媒体信息查询和检索系统MIRC[J].小型微机计

算机系统,1999,20(9):672⑹76.

[7] 戚红梅.基于内容的图像信息资源检索技术进展研究[J].情报杂志,2008,1:

124⑴27.

图片 搜索 基于内容的图片搜索引擎

[8] 董卫军,周明全,耿国华.基于内容的图像检索技术研究[J].计算机工程,

2005,31(10):162⑴63.

聚知识提示您本文地址:

3 : 谷歌的变化和搜索引擎优化的未来

濒临死亡的SEO1直是热门话题之1对SEOER在相当1段时间。1些搜索引擎优化的专业人士担心,他们的职业生涯遭到要挟,由于搜索引擎正在不断改进自己的技术。搜索引擎的进程中完全改造自己的排名战略打击垃圾邮件发送者和改良用户体验。例如,谷歌目前正在改进的意图和行动为基础的搜索,以便提供更相干的搜索结果。或通俗的说个性搜索,智能搜索。那么,这1切意味着未来的搜索引擎优化?死亡的是搜索引擎优化的必定结果?

人们1直在预测年底SEO降不再神话。虽然它的某些事情上的搜索引擎优化前总是变化,搜索引擎正在变得更聪明了,SEO的不断适应这些变化,就像过去1样。只要站的搜索引擎列表的站,而不需要付出1笔费用,搜索引擎优化将继续存在,改变的只是优化的手段和技术。

谷歌的改进和甚么是SEO的未来

在寻求打击垃圾邮件和改良用户体验,谷歌是在实行进程中的1系列变化中的行动和意图的搜索。每一个人谁进行搜索特定任期将有不同的结果的基础上他们的位置和搜索历史记录。由于这些变化,搜索引擎优化的切换只针对关键字,以更专注于提高流量和转换。。1种可能性是,链接建设在未来的搜索引擎优化重要性将远远下落,由于谷歌将肯定的价值基础上的站的访问者进行的。终究目标的站将提供引人注视的内容,吸引游客浏览,分享,书签,等等。

社会媒体化的投入,通过投票的另外一个特点是搜索引擎的完善补充(完善),以提供用户控制的排名。搜索引擎用户可能有机会投票支持他们喜欢的站和站将取得排名基于这类票。该模型将类似内容上看到社会投票站如Digg和Reddit。固然,搜索引擎会找到1种办法,以确保票自然是为了避免黑帽SEO的从愚弄搜索引擎程序。而现在已有迹象显示这中现象的可能性很大,但是,近1次的PR更新,Google下降了tw的页面权重,这又是什么前兆?

谷歌和其他搜索引擎都在努力提高在SEO中的地位。初,这将使得搜索引擎优化的专业人士的工作难度更大,但终究的结果是积极的,也是公平的。垃圾邮件发送者和黑帽SEO的将有更多的困难成功地实现其不择手段的努力和搜索引擎用户将提供的内容,明显这更成心义。

用户,而不是机器

与平常1样,其目的是站管理员和SEO专业人员应时刻提示自己是面对用户。有的朋友花那么多时间试图欺骗搜索引擎,他们忘记了他们是谁,终究服务还是用户!您的站要优化,但您始终应优先满足用户的需求和提供解决方案。如果1定要说SEO的未来方向,用户需求和行动将决定终究排名。不管搜索引擎怎样改变,SEM怎样发展,其实SE和SEOER是走在1条路上,搜索引擎优化的成功取决于你的能力通过站的内容和社会媒体营销。

所以SEOER完全不用悲观,相反,微笑着前进才是重要的。

4 : 2016影响谷歌搜索引擎排名的几个有益因素及不利因素

新的1年又开始了,有很多读者和我说他的站上不去。当我问起他做了哪些优化,他便依照某些书本所说的标题标签包括关键词啊,H1标签包括关键词 啊,站内的锚文本用或标签啊,等等,基本书本所说的他都照做了,而没有效果其实也是情理当中的事情。因 为这些都是他人很多年前总结出来的因素,对当年确切很有用,但现在很多SEO因素都被削减了排名比重。既然我们要做排名,那我们肯定要先了解到谷歌目前 更看重哪几个点。这里daniel总结了几个2016年,谷歌比较看重的几个有益因素和不利因素。

影响谷歌搜索引擎排名的有益因素

TR,也就是TrustRank,指的是站的权威度。意思就是您的站是不是收到来自被信任的站的链接;

DA, 也就是Dmoain Age, 域名年龄,也称为域名权重,时间越长的域名对排名越有益;

PR, Page Rank, 虽然他影响排名的比重从之前的70%降落到40%,但它仍然是影响排名的主要因素;

更新频率(update frequecy),指的是你的站更新原创内容的频率;

LSI (Latent Semantic Indexing), 页是否是加入潜伏语义索引词来替换部份目标关键词;

Soscial Media,也就是Facebook,Twitter,Pinteret在您的页表现的数据。(你的页面有多少个赞,多少个转载,和转载您的文章的改用户的权威度等)

自适应,或使用目前谷歌刚推出的AMP项目,让你的站在端能够更好的展现并且提升加载的速度。

并不是H标签,加B标签在主要关键词上这些优化手段完全没用,而是这部分的优化手段已从要求变成了标配,所以这里就不逐一再多说。

不是把有益因素都做好了排名就上去了,由于在优化的进程中避免不了和不利因素打交道,我们在进行优化的进程中也要注意以下几个谷歌更加看重的不利因素要点:

影响谷歌搜索引擎排名的几个不利因素

页面导出大量不相干的链接,或导出到不被信任的站;

页生成了大量的无价值页面;

反向链接只优化特定的词,目的性过强(参考引入LSI的作用);

站内关键词出现频率太高,优化过度;

在已被列入链接工场的站长处购买链接;

外链的情势单1,长时间从单1的站点内获得链接;

很多人会问,影响站的不利因素多了去了,为何重点说这几个? 由于Daniel在接优化的单子的时候,发现出现此类问题的人特别多,并且谷歌响应的速度特别快。举个例子:1个做仿牌的朋友做黑链(利用DIV+CSS 隐藏锚文本),但是我视察了好久,该站并没有被降权。相反,当仿牌的手段从黑链转变成黑页(在被黑的SHELL里,大量导入HTML页面,生成大量的反 向链接页面)时,就如第2条所说的,谷歌站长就会立刻检测的到(时间不会超过7天),并且加入人工干预(Manual Action), 如图所示:

被加入人工干预的站,排名会直线下滑,而且短时间内站排名都很难恢复,所以,这是为什么把第2条列入到主要因夙来讲。

为避免页被大量生成无价值页面而且被谷歌发现,Daniel这里有1个基于Wordpress被黑而不被谷歌监测到的办法。固然,这不是1劳永逸的办法,关键还是要自己做好站的各项安全防护。

目前很多新手存在误区,就是认为把目标关键词密度做到部份SEO论坛所说的7%⑴1%就是的, 其实不然,目前谷歌更看重的是LSI词的比重。

1个页面如果出现5次一样的目标关键词和1个页面只出现2个目标关键词,3个LSI词,后者的排名会更高1些;

而目标关键词密度,我个人认为只要在该放目标关键词的地方(H1标签,标题)等,放置好就好,没必要刻意去堆积。

如果你还是特别看重关键词密度,Daniel推荐你使用SEOBOOK关键词密度衡量工具,会比国内的工具更加准确1些

5 : 影响谷歌搜索引擎排名的因素调查(完全版)

9月11日消息 国外知名搜索引擎分析工具和服务的站SearchMetrics每一年都会发起影响谷歌搜索引擎排名的因素此项调研。这项调查是通过对10000个检索词进行搜索,挑选出排在前310名的站,总共30万个站。Searchmetrics对这30万个站的各项指标进行了分析,采取等级相干理论对其进行比较,从而总结出影响谷歌搜索引擎排名的各项因素。

相比2013年的调查结果,今年站内容对搜索引擎排名的影响力愈发强大,而社交媒体的影响力有所减弱。

在2014年的调查报告中主要包括以下4个方面 站内容

在调查中,那些排名靠前的站在内容方面做得都相对更好,这些站的内容质量较高、内容相干性较强、站元素更加丰富。

详情以下图:

站技术

在结构和性能上做得好的站在搜索引擎排名上更具优势。站技术主要包括站加载速度、站结构、链接建设、和标签元素描述等。

详情以下图:

反向链接

站反向链接的数量、特别是质量一样也对搜索引擎排名有着很大的影响。

详情以下图:

社交媒体信号

相比去年,今年社交媒体这1因素对搜索引擎排名的影响程度有所降落,但社交媒体信号对站评价、和站信誉等仍有影响,从而也会造成搜索引擎排名结果的浮动。

详情以下图:

用户信号

站就是为用户而建,站的用户点击率、跳出率、和在站停留的时间都会给搜索引擎排名带来很大的影响。

详情以下图:

相干浏览:

影响谷歌排名的关键因素(2013年版)

影响谷歌搜索引擎排名的关键因素(2014简版)

申明:本文由站长之家编译,主要针对谷歌搜索引擎,仅供参考,未经授权,切勿转载。

下图为影响谷歌搜索引擎排名的因素调查结果完全版说明:

痛经怎么调理根治
经量多有血块的原因
月经后期有血块怎么办

猜你喜欢