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.
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
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 .
