在SEO每天一贴中,我们分享了多份关于搜索算法排名因素的统计报告,包括近期发布的语音搜索排名因素、SEMRush在2017年所做的Google排名因素统计、Backlinko于2016年发布的Google排名调查以及Searchmetrics在2015年的Google排名因素分析。然而,在深入探讨这些数据时,我们必须明确一点:通过观察和统计得出的排名因素与实际搜索引擎使用的排名因素可能存在差异,它们之间的关系可能是相关性而非因果性。
统计过程通常涉及对大量关键词样本进行研究,收集搜索结果页面,并记录其各种特征(即潜在的排名因素)。通过计算如皮尔森相关系数或斯皮尔曼相关系数等统计指标,我们可以发现某些页面特征与高排名之间存在显著的相关性。但正如公鸡打鸣与天亮之间的相关性并不能证明两者具有因果联系一样,搜索引擎排名与其所对应的“排名因素”间的关系也可能只是表面相关而非直接决定排名的原因。
以社交媒体互动数据为例,尽管众多统计报告显示Facebook和Twitter等平台上的点赞数、分享数与Google排名高度相关,但Google官方多次声明社交媒体数据并未纳入其排名算法中。原因有二:首先,Google无法获取社交媒体的完整数据;其次,依赖第三方数据作为核心排名因素将使Google搜索结果的质量受到极大威胁。因此,社交媒体互动数据高的页面同时拥有较好的搜索排名,可能是因为其他共同因素的影响,比如高质量的内容导致了用户在社交网络上的积极分享,同时也提升了搜索排名。
对于类似.com域名与排名负相关的现象,我们需要进一步探究背后的真实关联,这可能是统计偏差或其他未被识别的因素导致的结果。同样,统计数据显示排名靠前的页面内容长度越来越长,但这并不意味着文字长度本身是决定排名的关键因素,有可能是当前普遍趋势下所有网页平均长度增长的反映。
尽管统计出的排名因素与搜索引擎实际采用的算法要素之间不保证存在因果关系,但我们依然重视这些统计的价值。一方面,其中很可能包含了一些确实影响搜索引擎排名的关键因素;另一方面,强相关性的特征往往提示我们排名优秀的页面所具备的一般特性。即便我们无法精确指出优化的具体环节和作用程度,模仿排名优秀页面的特征进行优化,仍可极大地提高页面获得好排名的概率。
最后,值得一提的是,在处理这类相关性而非因果性的复杂关系时,人工智能技术展现出了独特的优势,它能从海量数据中发掘深层次的相关模式,为SEO实践提供更有力的支持。尽管目前我们无法确定每项统计中的具体因果关系,但通过不断探索和实践,SEO从业者可以借助这些统计数据找到优化网站的有效策略,从而在竞争激烈的搜索引擎排名战中抢占先机。