点击对搜索引擎排名产生的影响

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前言

虽然说点击犹如昨日黄花,在百度一轮又一轮的算法更新下,效果已经微乎其微。当然也有群友在说通过点击排名上升了,其实我可以肯定的告诉你市面上百分之90以上的排名点击器原理是错误的!

排名点击的来源

说到来源不得不提搜索引擎性能评价了,搜索引擎性能评价原属于一个搜索引擎性能指标,但随着搜索引擎积累的用户行为数据增多,搜索引擎也加入了这一用户行为分析。所以后面自然而然的出现了这类的作弊行为,这类作弊效果为什么会如此有效也莫过于搜索引擎注重民主选举的一种体现了,按照常理来说用户点击越多的page自然也是最具价值的页面。当然了道高一尺魔高一丈搜索引擎算法工程在正在得意的时候却又给了我们一个空子。

真正的搜索引擎点击评价应该是这样的

如上图显示的就是搜索关键词 SEO教程排除竞价等页面后获取的第一页结果集。原则上来说在同一时间或者者说相应的周期内排名是固定不变的,那么这个时候用户点击是多样化的。

这里我不得不在补充点:搜索引擎按照用户行为一般会把用户行为分为:

导航类:导航类用户基本上市寻找一些已知的信息,比如检索XXX网站、XXX文献等等,都属于导航类用户。

信息类:一般用户是没有明确是意图,不想导航类用户一样,明确要检索的内容,一般会去检索:如何做好优化等等主题并非很明确的检索词。

事物类:事物类型客户的意图也是非常明确的比如搜索:凤雀下载等等都属于这类用户。

当然了,还有很多特殊用户,无论是否是上述三种搜索类型用户或者这个界定是否明确,搜索引擎确实把用户分成三类,如何分,怎么分那是搜索引擎说了算的。

提到分类的目的也是为了告诉大家其实搜索页面可能不仅仅会表现一直类型的页面,既然有用户分类,搜索引擎为了获得较好的用户体验同样也会把搜索结果划分成类似的几块来满足用户的基本需求。

我们来模拟出2个客户:

用户A行为

用户B行为

在说明一点,是模拟用户行为而已。

从A B 2个用户我们可以明显的看的出来,用户A基本上属于导航类用户,而B用户基本上属于信息类用户。当然了用户类型已经不重要了,这个是搜索引擎的事情,我们这里只是列举了2个用户的行为,在数量较多的情况下就可以分析出绝大多数用户的搜索行为,比如AB用户中第二个page点击量是最多的,那么自然是用户最认可的一个page结构了。当初的百度排名点击器也是按照这个逻辑一直在做,认为排名在100名内通过点击甚至是分时段的点击量来获得排名,可以说前期这类工具效果尤其突出,但是这不是钻了搜索引擎的漏洞,而是钻了算法工程师的一个漏洞,因为他们没有考虑到用户只点击一次,这种强制性需求的问题。

按照常理来说,一个用户检索一个内容只点击一个page,的几率微乎其微。搜索引擎算法工程师没有想到这个问题。作为现在已经发现了这个bug后搜索引擎就很容易来识别这类点击了,因为排名点击工具具备这样一些用户没有的特征:

1.结果点击单一。

2.页面停留时间较短。

3.IP集中,其实这点根本就无需判断。

4.逆常规行为,比如直接去点击5页的某一结果。

而正常的用户绝对不会这样去查找结果,用户一般会点击2-5个结果页面(其实百度应该脸红一下)。不多说了,大家可以细细去体会一下,毕竟本文仅限技术交流。

点击器的大问题

如果我上面写的这些你看了,你会说:你也太看不起人了,这些我们早想到了!

那么下面我说的值得你研究了。

搜索引擎比如百度,一般都存在某一种猜测性算法来检测页面的用户体验度,老站长会知道,曾经大家一起点击谷歌广告的时候会有一个小细节,那就是打开页面后要停留,其实这个page页面谷歌已经追踪不到了,为什么要停留?虽然和谷歌的有点不一样,但是确实百度内存在这样一种推测性算法。

举例说明一下:

1.用户A 检索关键词:seo实验室

2.点击排名在第二位的结果,打开3S后关闭。

3.继续在百度检索页面点击排名第四位的结果。

4.以此类推直到该用户获得满意结果,或是关闭了百度检索页面。

这里大家可以这样认为:

1.用户点击第二位结果后,百度页面其实是没有关闭的,他在后台完全可以计算时间。用户第一次点击后百度开始计时。

2.当用户点击第二次后,甚至是第二次检索,第一次的计时停止。

百度通常会使用这个时间差来计算页面的价值,比如可以直接计算停留时间,预计浏览页面数,跳出率等等。

HI!那位做点击器的作者,是不是给你启发很大,其实页面用户行为上无论是现在还是今后必将影响搜索结果。

题外话:

我上面有说到用户的一个类型分类,那么搜索结果其实也有这样的分类的,比如百度的百科其实是提供给信息类用户的。理论上百度也会遵循28定律来提供一些这样的结果供大家选择,当然搜索引擎的28定律是80%相关信息,20%额外富余内容即补充类内容,随着以后搜索引擎对用户的进一步了解,比例将会越来越多的变动。最后欢迎大家一起来讨论SEO的排序算法相关内容。

文章来源:卢松松博客

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评论( 1

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  1. 没看懂,求解释

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