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反向链接分析决策中的数据驱动

反向链接分析是SEO社区中热点主题之一。实际上,尽管我们都认同反链对自然搜索排名至关重要,但尚不清楚哪些指标可有效推动反链操作决策。如何创建数据驱动的反向链接分析策略变得有实战意义。

了解建立外链的历史

大约十年前,谷歌曾为我们提供了一种工具– PageRank Toolbar –来衡量我们建立链接工作的有效性。从那时开始,潘多拉的盒子被打开。

建立外链操作有时候会使竞争失控,最终导致搜索结果顶部出现大量的质量较低但链接更好的页面。Google为此开始采取相应的算法调整,之后出现企鹅更新和人工惩罚过于倚重外链的网站。Google指南中的“获取反向链接”被修订为“构建高质量内容”,而“链接构建”则有更多的“垃圾邮件策略”的含义。

但是,无论Google推动“链接建设”议程如何,企业仍然无法忽视外链。实际上,谷歌与不良链接的斗争越多,人们对反向链接分析的重视就越多。

不可否认,反向链接仍然是Google算法的关键部分。因此,反向链接分析仍然是自然排名的最重要操作之一。

反向链接分析在两个方面非常有用:

  • 识别和删除/拒绝低质量的链接(那些可能向Google发送了不良信号的链接),可能会触发过滤器并恢复以前获得的关键词排名。
  • 确定高质量链接的获取方法来提高排名。

虽然反向链接分析的重要性对于每个人来说都是显而易见的,但我们行业中的每个人都一次又一次地面临着相同的拷问:如何区分好链接和不良链接?

当您查看反向链接时,您几乎可以分辨出它是否自然且有用。但是我们几乎不可能看到每个反向链接。

是否有数据驱动的链接建立方法?

如今,世界各地的顶级公司都使用数据来制定有关外链操作的决策,依赖数据分析而非业务敏锐性,从而获得了超越竞争对手的外链优势。

这如何应用于链接构建?

我们认识到数据背后的重要性,我们可以使用哪些数据来进行链接构建和链接删除决策。

自从Google的工具栏PageRank被弃用以来,营销人员就没有可靠的方法可以自动将不良链接与不良链接区分开。

只关注单一数据源是危险的

许多营销人员都乐于通过查看某个特定来源(例如Moz)来判断链接页面的质量。问题是,评估网页权限或特定反向链接质量的数字都不来自Google。您是否需要更令人信服的论点?您无法100%依赖第三方来源来通过一种营销渠道获得成功。

良好的链接构建数据

实际上,当我们说在建立链接或进行分析时不信任数字时,我们的意思是“没有来源”。存在可靠的链接构建数据,如果忽视它,则意味着失去宝贵的增长机会。

最聪明的链接构建方法是学习组合多个数据源,并学习识别模式。

有多个反向链接研究资源,包括仅链接的资源(Majesting和Link Assistant)和多功能平台(SEMrush和Ahrefs)。还有一些进入行业的较新平台值得关注。Serpstat是最近的一个例子,声称它包含了1.6亿个域的1万亿个反向链接。

这是两个反向链接数据库的不同之处:平均50%。

对于我们获得的每个反向链接,我们都会抽取大量数据,其中包括:

  • 引用链接页面的域数
  • 维基百科指向该域的链接数
  • 分配给链接页面的作者统计信息
  • 指向链接页面的.gov和.edu链接数
  • 该页面还有多少其他链接

同样,这些统计数据本身都没有用,但是查看所有这些数字时,您可以完全确定该链接的价值。

为了帮助您创建自己的数据驱动的链接构建决策,以下是一些有用的工具和资源:使用多种工具。这可能会付出一些代价,但有些免费或免费增值的替代方法可能会有所帮助。许多有用的免费插件包括链接分析的组成部分。

结论

反向链接分析是我们行业中最容易被误解的任务。如果不累积和评估数据就无法正确操作。答案在于采用整体方法,即使用大量数据源并根据所有数据源做出最佳决策。

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