Официальный сайт движения «Москва без Лужкова!»
Главная Новости Москвы Наши новости Популярное
  • Новости
  • Популярное
  • Новости
  • ВХОД В ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
    логин
    пароль
       
    Новости

    Анализ надежности инструмента Spyglass SEO

    1. фон
    2. Методология исследования
    3. Итоги и выводы
    4. Главный вывод:

    Одна из задач, которую должен выполнить специалист по методам позиционирования в Интернете, - «получить качественные ссылки на те домены, которые хотят улучшить свое позиционирование».

    Почему так важно получить качественные ссылки?

    В целом, поисковые системы и особенно Google учитывают ссылки между различными страницами, как если бы они были вотумом доверия. Чем более качественные естественные ссылки доступны на релевантных страницах, тем выше общая релевантность страницы с ссылкой на определенное ключевое слово.

    Это утомительное задание, известное как «построение ссылок», которое трудно выполнить, связано с трудностью получения ссылки на веб-странице, которая находится вне нашего контроля.

    Специалисты обычно из-за нехватки времени прибегают к платежным инструментам, которые помогают им анализировать качество ссылок на свой домен и компетенции.

    Распространенный вопрос, который задает подавляющее большинство специалистов по SEO, заключается в том, какой из инструментов, предоставляющих информацию о качестве ссылки или страницы, является наиболее надежным?

    Мы не могли бы сказать, что является наиболее надежным, потому что большинство инструментов используют различные метрики и методологии для проведения этого анализа.

    Было бы целесообразно использовать те, которые были проанализированы и доказали свою надежность.

    Тогда возникает другой вопрос, какой из инструментов, имеющихся на рынке, уже проанализировал его статистическую достоверность? Можно сказать, что до завершения этого исследования ни один не был проанализирован.

    В этом мастер-проекте мы стремимся сделать методологический подход к анализу надежности инструмента Spyglass. И, если это возможно, установить выполнимую методологию для анализа надежности любого инструмента, который генерирует оценки стоимости ссылки, при условии, что она была рассчитана из количественных и порядковых переменных.

    фон

    Этот проект был вдохновлен методологией, используемой в исследовании, проводимом ежегодно поисковыми системами и moz.com, известными как «Факторы ранжирования в поисковых системах». В этом исследовании анализируется корреляция Спирмена между различными факторами позиционирования, которые учитывает Google, и позициями, полученными среди его результатов (SERP) для ряда веб-страниц. Оттуда он предложил аналогичную методологию для анализа надежности инструмента.

    На следующем изображении мы видим пример результатов, предлагаемых этим инструментом. В столбце, где отображаются цветные метки, находится столбец, в котором эта программа выражает значение ссылки.

    В столбце, где отображаются цветные метки, находится столбец, в котором эта программа выражает значение ссылки

    Трудности, которые я обнаружил при проведении этого исследования, были в основном личными, отсутствие времени посвятить себя проекту и мои ограничения в статистических знаниях усложнили его правильное развитие. Одной из статистических проблем было узнать, какая методология была наиболее подходящей для защиты этого исследования.

    Другая не менее важная проблема заключалась в том, чтобы в каждом образце было достаточное количество ссылок, которым Spyglass присвоил «значение ссылки».

    Цель этого исследования состояла в том, чтобы проанализировать надежность инструмента Spyglass, когда дело доходит до определения количественного значения, представляющего качество ссылки.

    В этом проекте были определены строгие критерии при отборе данных, и объект исследования был максимально разграничен.

    Методология исследования

    Описательная статистика и статистический корреляционный анализ были использованы в качестве методологии исследования.

    Последовавший процесс отбора образцов был в итоге следующим:

    • По результатам поиска по ключевому слову в Google, в данном случае это было слово «обувь», был получен список доменов. Среди которых были выбраны первые 8.
    • Из каждого из выбранных доменов был получен образец из 2000 ссылок.
    • Эти образцы были проанализированы ранее и по отдельности, и были приняты только те, в которых наблюдалась статистическая норма в распределении частот основной переменной, «значение связи».
    • Ранее был проведен предварительный тест с примером из 40 ссылок. Это служило для отбрасывания многих переменных, которые Spyglass предположительно использует для вычисления значения ссылки. Наконец, в качестве влиятельных переменных остались только три (рейтинг страницы, внешние ссылки и общее количество ссылок).
    • В ходе предварительного тестирования также было обнаружено, что если переменная Page Rank не включена в расчет / анализ, Spyglass не сможет рассчитать значение ссылки.
    • В этом исследовании был проведен анализ коэффициента корреляции Спирмена, учитывая, что анализируемые переменные (факторы позиционирования) не соответствуют нормальному статистическому распределению. Во-вторых, был проведен анализ коэффициента корреляции Пирсона, чтобы проверить, существует ли линейная зависимость между анализируемыми переменными.
    • Основной переменной этого анализа является «значение ссылки», сгенерированное инструментом Spyglass.
    • В пределах выбранных образцов те ссылки, которые получили значение ссылки "N / D" или не определены, были исключены.
    • В качестве вторичных переменных использовались рейтинг страницы, внешние ссылки и общее количество ссылок.
    • В пределах выборок, принятых для данного исследования, каждая выборка была ограничена интервалом, в котором представлено нормальное распределение (в частотном распределении «значения линии»).
    • В каждом образце это распределение было задано с разными интервалами, поэтому оно было разграничено с интервалами в 10 единиц, последовательных и упорядоченных. В некоторых образцах эти десять значений составляли от 0,01 до 0,001 (образец 1), или в случае образца 3 они составляли от 0,019 до 0,01.

    Ниже я включаю представление частотного распределения образцов, использованных в исследовании:

    Итоги и выводы

    Итоги и выводы

    Главный вывод:

    • Из этого исследования невозможно сделать вывод о том, какова логика работы инструмента Spyglass для определения качества «значения ссылки».
    • Высокая степень дисперсии препятствует достоверности возможных интерпретаций результатов, что связано с тем, что инструмент Spyglass работает с очень разными метриками и данными в количественном смысле.

    Вторичные выводы:

    • Инструмент Spyglass учитывает только три фактора позиционирования при расчете значения ссылки. Только факторы «Page Page Rank», «общее количество ссылок» и «внешние ссылки» вмешиваются .
    • Это исследование не хочет подтвердить, что этот инструмент не является надежным для:
      • поиск и ручная оценка новых ссылок.
      • Поиск ссылок с сайтов конкурентов.
      • проанализируйте полуручным способом профиль внешних ссылок в сети.
    • Мы не можем сделать вывод о том, какой из факторов, участвующих в формировании «ценности ссылки», является более влиятельным.
    • Из данных, которые нам предоставляет инструмент Spyglass, мы не можем вывести или узнать, как были рассчитаны значения ссылок.
    • Можно сказать, что инструмент Spyglass не является полностью прозрачным с точки зрения своей работы и, вероятно, содержит поправочный коэффициент для значения ссылки, который в настоящее время неизвестен.
    • Если бы это был статистически значимый инструмент, методика, используемая программой для расчета значений ссылки, позволила бы вывести ее критерии с помощью корреляционного анализа Спирмена .

    Почему так важно получить качественные ссылки?

     

    Найди свой район!

    Восточный

    Западный

    Зеленоградский

    Северный

    Северо-Восточный

    Северо-Западный

    Центральный

    Юго-Восточный

    Юго-Западный

    Южный

    Поиск:      


     
    Rambler's Top100
    © 2007 Движение «Москва без Лужкова!»