声誉如何成为SEO中的主要排名因素

十多年前，我曾预测Google可以使用质量评分来进行自然排名，并且我还提出了许多方法可以量化网站的质量以及对这一点至关重要的特定因素。 过去一年中，最近的核心算法更新和Medic Update，以及《质量评级指南》的发布，在很大程度上表明，企业的声誉也是实现这一目标的关键。 如果您对这一切的功能感兴趣，请继续阅读。

我最初曾预测Google可能会在2007年将质量得分应用于自然搜索，然后在接下来的几年中我强调了以下需求：关于我们的页面，以便人们可以知道谁在网站背后; 良好的“与我们联系”页面以灌输信任; 良好的可用性和用户体验; 版权声明; 以及良好的拼写和语法。 我已经预测了足够多的这些因素，仍然可以看到算法发展的方向。

Google的最新版本的“质量评估师指南”，也称为“质量评级指南”（“ QRG”），几乎是我过去有关质量因素的建议的脚本。

Google质量评级指南似乎与最近的更新有关

显然，质量因素（例如QRG中列出的因素）已在Google搜索排名中更具影响力。

您可能已经在说：“哦，不，他对质量准则的立场是错误的”，因为自从7月份发布（以及较早的“泄漏的”版本）以来，其他人也写过关于它们的文章。 ），而Google员工则表示，评分者的分数未直接用于网站的排名。 值得注意的是，詹妮弗·斯莱格（Jennifer Slegg）报告说，丹尼·沙利文（Danny Sullivan）确认，在算法的机器学习中并未使用人工评估者的评分，并在Twitter上回答说：“我们不会那样使用。” 他还指出，评分者数据像使用反馈卡的餐馆一样被使用，以便他们知道其搜索“食谱”是否有效：

其他人则指出了准则中提到的具体内容可能是信号，特别是涉及专业知识，权威和信任（Google将其称为“ EAT”）。 例如，玛丽·海恩斯（Marie Haynes）大声疾呼，她认为质量评估者指南（Quality Raters Guidelines）中提到的要素可能是有影响力的排名因素，例如企业的BBB排名和作者声誉。 其他人则批评她将BBB评级和作者声誉视为直接排名因素，随后，谷歌的John Mueller基本上指出，谷歌并未研究作者的声誉，也未使用BBB评级等专有评级得分。

同时，Google员工越来越多地建议网站管理员“只关注质量”，甚至建议网站管理员阅读QRG以提供尽可能最好的内容-这是Danny Sullivan在正式评论去年的核心算法更新时所做的事情。在十月：

而且，Google搜索，助理和新闻副总裁Ben Gomes在去年的一次采访中表示：

“您可以查看评估者指南，以了解我们希望搜索算法去向何处。 他们没有告诉您该算法如何对结果进行排名，但从根本上说明了该算法应该做什么。”

因此，它引出了一个问题– Google如何精确地确定质量，并在某种程度上包含主观性的专业知识，权威性，可信赖性和声誉概念？ Google的算法必须将这些概念转化为可量化的标准，以便在竞争的网站/页面之间进行测量和比较。

我认为Google在过去的算法开发中可能会指出这一过程，而且我认为人们提出的要求，各种Google员工如何回答以及人们如何解释这些答案之间存在一定程度的脱节。 许多猜想似乎过于简化，只关注相对幼稚的理论因素。 在某些情况下，Google员工直接否认的因素。

如果Google指示其人工评估者评估网站的EAT，但未纳入结果评估，那么该算法使用的是什么？ 简单地说，算法使用了诸如BBB评级，用户评论或链接信任分析之类的**，似乎太有限了。 同样，声称Google仅基于链接信任分析和查询分析进行质量评估似乎太有限了–显然，Google不仅考虑了更高级的链接/查询分析，还考虑了一些因素，尽管这也是其中的一部分。

Google的网站质量专利

在我看来，Google过去的一项专利描述了它们可以使用的东西或类似的东西，并且它依赖于机器学习。 它是“网站质量信号生成”，在获得专利授权后的2013年，Bill Slawski在简短的提要和评论中提到了这一点。 它描述了如何使用人类对网站的质量进行评级，然后一种分析算法可以将这些评级与网站信号相关联（可能会自动识别量化信号与人类评级值之间的关系），从而根据特征信号生成模型。 然后，这些信号模型可用于与其他未评级网站进行比较，以向它们应用质量得分。 措辞非常有趣：

评级机构（例如人们）连接到Internet来查看网站并评估每个网站的质量。 评级者可以通过评级输入设备将网站质量评级提交给质量分析服务器。 质量分析服务器从评级输入设备接收网站质量评级，并将网站质量评级存储在信号存储中。 网站质量评级与统一资源定位符以及与评级网站相对应的其他网站信号相关联。 质量分析服务器识别网站质量评级和网站信号之间的关系，并创建表示这些关系的模型，如下所述。

此外，质量分析服务器在信号存储中搜索未评级的网站（例如，缺少指示质量评级的信号的站点）。 质量分析服务器确定未评级网站是否具有与质量评级相关的网站信号，并将模型应用于未评级网站。 应用模型会得出计算出的质量等级。 质量分析服务器将计算出的质量等级分配给相应的网站。 计算出的质量评级是一个附加的网站信号，该信号存储在信号存储中，供其他应用程序使用。”

…

“搜索引擎可以使用存储在信号存储中的网站信号，根据存储的网站质量等级来过滤和/或排序搜索结果。 例如，阈值可用于过滤存储质量等级低于阈值的网站。 此外，搜索设备返回的网站可以根据其存储的质量等级进行排序，从而在存储质量等级较低的网站之前列出存储质量等级较高的网站。”

该专利还提供了一些可以用作质量因素的示例：

“…可以使用质量因素，例如网页上语法的正确性和拼写，是否显示淫秽或其他不适当的材料，网站是空白还是不完整的页面，以及其他可能影响网站的质量。”

您会注意到，这些是QRG中提到的一些内容。 但是，这并不是专利如此引人注目的原因–因为它提供了一个非常合乎逻辑的框架，可在其中开发评估网站和网页质量的方法以及生成可用于确定排名的质量得分的方法。 所涉及的方法表明，可以使用相对较小的测试页面样本集来创建可以在所有其他类似类型页面上正常运行的模型。

假设您已确定要为其创建质量得分的页面类型，例如有关健康主题的信息文章。 （这是“您的金钱或您的生活”类型的页面，或QRG中解释的“ YMYL”页面。）Google可以接受他们之前提到的可以衡量的信号，包括：内容量，页面布局，数量页面上的广告和广告位置（它们是折叠还是插页式广告–是否遮盖或干扰访问页面的主要内容），关于网站的评论，关于内容创建者的评论和链接（如果与网站不同），链接从页面（可能指示内容创建者的身份和/或引用信息参考来源的身份），指向网站和页面的链接（PageRank），从其主要关键字搜索到页面的点击率，位于页面顶部的可见标题/标题的对应关系该页面以及该页面的内容，搜索摘要标题和元描述，以及表明该站点处于不断更新状态的因素。

通过测试相似类型页面的数量，Google可以开发出质量信号组合的模型（一种模式），并开发与其相关的得分值。 本质上，当健康主题文章页面具有一定范围的标准信号（例如PageRank），内容布局和类似类型的数量，某些链接inPagePagenk，CTR和用户评论时，Google可以将计算出的质量得分应用于页面，无需任何人工手动查看。 Google似乎为许多不同类型的页面开发了一些这样的模型。

认为Google可以按此顺序合并机器学习的原因是，它可以在数据中提出质量评级关系，而这并不是简单的切换，而是他们手动设置了不同的权重。 通过机器学习，系统可以识别出更多的信息，而不是笨拙地为特定信号设置权重（例如，说具有一定质量等级的健康主题文章的最小PageRank为X，最小链接数等）。复杂的关系（例如，如果PageRank是N到NN，CTR是X到XX，并与特定的页面布局类型配对，则分配一定的质量得分）。

该专利描述了这种可能性：

“在某些实现中，可以使用实现支持向量回归的机器学习子系统从网站信号和网站质量评级中得出模型。”

本质上，这产生了机器学习分类器。 然后，可以使用该模型来识别同一类别的所有页面，计算质量得分，然后将相同或相似的等级应用于同一类别页面的其他成员。

Google是否直接从页面输入数据以及他们的质量评估员对机器学习系统的评价是否重要并不重要-他们仍然可以使用多种类型的页面类型，然后对其进行检查质量评估者如何评估它们，然后手动调整权重。 但是，鉴于Google拥有的大量火力，我倾向于认为这不再有意义。 确实，很多其他SEO分析师也得出结论，认为Google正在将机器学习纳入内容排名（例如Eric Enge和Mark Traphagan），而不仅仅是Google公开披露的查询解释。

这确实解释了Google在被问到如何应对核心算法更改中的排名下降时所产生的一些模糊性。 支持向量机或神经网络将非常全面地给出分数，因此，在任何给定实例中，对任何一个信号甚至少数几个信号都会影响结果的结果，实际上是不可能实现的-它会被埋在复杂的模型内部，可能相当抽象。

将计算出的模型应用于搜索排名后，Google便让其评估人员再次对搜索结果进行评分。 反复进行此操作有助于随着时间的推移将结果调整得越来越好。

他们可能会纳入质量得分的各种可能信号也具有复杂性：

• PageRank –和/或某些演进的信号，也可能涉及链接的质量/信任;
• 用户评论情绪– Google的QRG建议将评论的阈值数量设置为一定数量，因此，如果企业/网站的评论总数相对较少，则他们可能会选择忽略该指标，因为它过于不稳定/缺乏代表性。 请注意，Google长期以来一直在进行情感分析研究，并拥有一项或多项专利。 他们实际上还为企业执行过此操作，并在过去与本地列表一起显示。 现在，他们对于是否使用排名来回摇摆。 但是，他们基本上宣布，将在DecorMyEyes骚动之后融入情绪。 相反，如果Google融入了声誉，那么如果不进行某种类型的情感分析，他们还能如何调整排名？ 在所有有些含糊的质量评估中，情感相对易于分析和使用。
• 提及感想–人们是否在社交媒体和电子邮件中提及您的产品？ 社交媒体“嗡嗡声”是一种流行度度量，而情感也可以是一种质量度量。
• 点击率（以及相关的跳出率）一直以来都围绕着这一潜在因素进行了很多辩论，但是，与质量得分本身一样，如果广告的质量得分使用了质量得分，那么为什么也不是自然排名吗？ 在2012年《华尔街日报》错误地公开的信息自由行为披露中，引用了Google的前搜索质量主管Udi Manber的话：

“排名本身受点击数据的影响。 如果我们发现，对于一个特定的查询，假设80％的人单击结果2，而只有10％的人单击结果1，经过一会儿，很可能结果2是人们想要的。 因此，我们将其切换。”

一些研究支持点击率确实对排名有影响，而另一些研究则不然。 如果它只是网站质量得分的一部分，则点击率不是直接排名因素，这可以解释研究结果中的差异。

• 广告位置的百分比/侵入性–广告占页面总空间的多少？ Google可能已经计算出好/坏门槛。 另外，有多少个广告，它们是否过多地分解了页面的主要内容？ 是否存在无法关闭的插页式广告或重叠式广告？ 滚动页面时，广告会跟随您吗？ 可以计算广告的侵入程度。
• 缺少标识信息的站点–理想情况下，站点应该具有“关于”和“联系我们”页面。 “关于”部分应说明公司是谁，甚至最好列出高层职员以及照片。 理想情况下，“联系我们”页面应包含尽可能多的联系信息，包括街道地址，电话号码和联系提交表格。 如果员工页面链接到员工的社交媒体和LinkedIn个人资料，反之亦然。 没有什么比访问站点并看不到背后的人更糟糕了！
• 关键的电子商务和财务站点因素– HTTPS是给定的-但是，我看到Google不仅要检查是否具有HTTPS，还需要进一步检查，因为并非所有加密和配置都相同–我已经看到Google Chrome已过时/错误的SSL的警告; 电子商务和财务信息网站还必须具有明确的条款和条件，隐私政策和客户服务联系信息。 另外，如果适用，请包括帮助部分和退货政策以作为一种很好的措施。 我还强调了过去使用的信任徽章-尽管Google不太可能将信任徽章本身用作质量因素，但它仍然可以使在线消费者放心，并且可以通过增加信任来提高销售量。
• 网站速度–这几乎不用说，但这是PPC质量得分起步之初的一个因素，并且今天仍然是有机搜索中的一种质量度量。
• 定期审阅和更新– QRG引用了某些类型的文章/信息，需要在必要时进行定期审阅和更新。 医疗，法律，财务和税务建议是他们提到的信息类型。 如果您的站点包含此类文章，请定期检查，如果进行了更改，建议在文章页面上添加可见的“更新”日期。 同样，无法更新页脚中的站点范围内的版权日期也是质量的一种潜在度量，并且如果不更新，可能会导致评估该站点已被废弃或未更新。 其他方面可能包括窗口小部件/应用程序有故障; 图像和链接断开的页面; 以及旨在列出当前信息但内容明显过时的页面。
• 无内容和毫无价值的内容页面– Google可以看到其蜘蛛遇到的页面的百分比，包括错误页面，空白页面和简短内容不令人满意的页面。 具有大量错误的站点表示缺乏更新且维护不力。 即使这样的网站上的一页上有一篇很棒的文章，用户也可能单击该网站上的另一页并遇到不满意的内容的机会也会增加。
• 色情/恶意/令人反感/欺骗性内容–我几乎没有理会这一点，但是这类内容大大增加了网页和网站获得最低质量得分的可能性。 想要立即降低质量得分？ 添加这些东西。 值得一提的是，网站还负责从其他服务器提取的广告内容中出现的此类内容，因此，一定要保持警惕，以了解自己的网站上正在显示哪些内容。

可以使用PageRank分数计算方法

质量得分如何工作的另一个有趣方面是，页面的质量得分还可以合并链接到该页面或其整个域的其他页面的质量得分。 使用与原始PageRank算法类似的方法，可以通过在计算分数时对整个链接图进行多次迭代来部分计算质量分数。 这将产生质量得分值的更加权的比例，有助于确保最高质量的内容真正位于顶部，并将最低质量的内容完全掩埋到搜索在典型的搜索交互中几乎从未遇到过的程度。

对受Medic Update影响的某些站点的观察

巴里·施瓦茨（Barry Schwartz）发布了一些受《医疗更新》影响的网站，我粗略地回顾了一些网站，发现它们缺乏我概述为潜在质量因素的许多标准，QRG特别提到了这些标准：

• Prevention.com –没有“关于”页面。 无限滚动-算法可以查看网站的隐私和条款和条件链接吗？ “联系我们”页面位于另一个域上。 文章作者的声誉不一定是医学主题方面的专家。 怪异且分散注意力的大型广告和附带内容标志。
• Gcflearnfree.org –它进行重定向，在工作人员页面上显示卡通图像，没有文本，没有电话/地址。 联系人表格仅在人工验证点击后出现。
• Minted.com –很难在子域上找到并链接到的客户服务联系电话。
• Buoyhealth.com –关于页面重定向到主页！ 没有电话/地址/人员此外，奇怪的徽标图形代码。
• VeryWellHealth.com –令人惊讶的是，它是HONcode的参与者，并且有医生撰稿人-那么，为什么它会泛滥？ 屡获殊荣。 新闻完整性与编辑医生委员会。 也许它需要顶部有一个更突出的“关于”链接？ 没有可联系的电话/地址。 也许文章页面上的广告太多，或者页面顶部的相应打开广告可能对用户来说太过**。 另外，一个非常奇怪的徽标链接系统。 路径类图像映射对于典型的链接机器解释可能很难。
• GoodRX.com –关于页面会说他们不是谁，并且读起来像是公共服务警告。 不告诉他们是谁。 网站做了很多正确的事情。
• Spine-health.com –使用HONcode，这很好。 电话和地址不存在。 与我们联系其​​他域。 页面页脚中的其他名称和链接。
• NaturalFoodSeries.com –几乎无限的滚动主页？ 没有关于页面，联系我们页面，没有电话，没有地址等。

自从几周前我浏览这些网站以来，其中一些网站可能已更改，而某些网站的排名已恢复。 我注意到的关于它们的几乎是表面性的问题可能不是它们所缺乏的所有质量信号-仅添加“关于”页面不可能解决问题的整体组合。

混合信号超过排名信号

我在这里和过去所引用的某些潜在信号颇具争议，我毫不怀疑，有些信号将对我在本文中的某些主张和猜想持不同意见。 但是，我认为我的解释接近解释为什么某些SEO专业人员认为排名因素与Google员工声称并非如此之间存在脱节的原因。

我认为Google员工有时会玩语义游戏。 他们可以说存在一个或多个有争议的因素（点击率，情感分析等）不是直接的排名因素-因为这些因素可能会或可能不会汇总为一个复杂的评估，从而导致质量得分。 例如，如果我对质量得分的推测接近其运作方式，那么同一主题的两个不同页面的相关性可能非常相似，并且两者的点击率都很高，但由于其他因素的共同作用，一个人的质量得分可能会更高东西。 在其他情况下，较高的点击率可能会将页面移到更高质量的分类中。

丹尼·沙利文（Danny Sullivan）提到，高质量页面的“模型” /模式听起来很像“搜索食谱”。 几乎可以肯定，用于确定不同类型页面质量得分的因素组合和权重是不同的。

使用支持向量回归或神经网络将使最终的质量得分几乎不可能彻底逆向工程，因为它是整体的。 质量得分是一种格式。 这就是为什么Google员工一直建议对受影响的人做出含糊其​​辞的更改，例如“致力于提高整体质量的工作”和“致力于尽可能提供最好的内容”。 除了技术性的SEO问题，人们很少能够在整个站点范围内更改一两项，以解决这些更改带来的低质量得分。 正如格伦·加贝（Glenn Gabe）在受这些变化影响的站点中所观察到的那样， “站点所有者不应该只寻找一支吸烟枪，因为几乎永远不会只有一支。”

如何提高网站的质量得分

那么，知道质量得分现在已经是一个复杂的格式像了，如何帮助您提高排名？

好消息是，大多数SEO指南仍然非常合适。 通常在技术SEO构造中练习良好的SEO“卫生”，将错误页面和无内容页面保持在最低限度。 消除不必要的薄内容页面。 避免禁止的链接构建做法。

SEO本身是一种整体做法-在优化您的网站时做所有适当且合理可行的事情。 确保您具有让消费者放心您的网站不断更新的元素：“关于”页面，“联系”页面，“隐私权政策”和“条款和条件”页面，“客户服务”联系选项以及相应的更新内容。

除了技术SEO之外，您还需要对良好的可用性，良好的用户体验，良好的客户服务和创造出色的内容有所痴迷。 您需要高度挑剔的人员来评估您的网站，并就可能无**常工作以及如何修复的问题提供反馈。 您需要像查看网站内容的使用者一样浏览网站，并尝试完全满足网站用户的需求。 您需要回应负面评论，并尝试从满意的用户/客户中获得在线评论。 如果您的服务经常与客户产生摩擦，请消除冲突点并改善客户服务实践。 构建内容时，您需要产生最佳的内容并吸引最佳的内容创建者。

最后，通过长期不断地与您的社区（在线和离线）进行积极互动来实施主动的声誉管理。 与社交媒体互动，并通过这些渠道发展您的影响力。 免费在线提供良好的专家建议，以建立声誉。 成为您的行业专业团体和社区业务团体的成员。 专业的回应，不要被网上挑衅。

这些做**随着时间的推移产生质量得分较高的信号，您将获得好处。

本文中表达的观点是来宾作者的观点，不一定是Search Engine Land。 工作人员作者在此处列出。