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SEO歧义和模式识别

  作为搜索营销商,我们经常要处理含糊不清的问题-无论是尝试对Google算法进行反向工程,还是简单地确定优先级并预测我们提出的SEO建议的影响。在本文中,我们将探讨导致SEO模糊性的原因。剧透警报:需要一些主要的生存技能。

  在处理SEO歧义时,首先要注意的是,人脑倾向于寻找有意义且无意义的模式。这个概念,由《怀疑论》杂志的创始人迈克尔·谢默(Michael Shermer)定义为“模式性”,有可能造成两种类型的认知错误:我们认为一种模式在不存在时是真实的(类型1),或者我们认为一种模式在不存在时是真实的。是(类型2)。

  作为一种生存机制,假设所有模式都是真实且有意义的,我们的大脑就不断发展以适应1型错误。在SEO语言中,这意味着总的来说,我们倾向于创建不存在的数据关联。

  Rand Fishkin在最近的Moz博客中指出,数据相关性并不总是让步于因果关系,我倾向于。? 想象一下,您注意到一个数据高峰,需要确定它是反映报告错误还是与您所做的特定更改有关。您的模式检测大脑与生俱来地将神秘与过去的类似经历联系在一起。这使您容易犯认知型1或类型2错误。。

  但是,如果您花一点时间并选择其他路线,例如使用社交数据关联(如Brian Massey所做的那样)来排除报告错误,则可能会有更好的结果。当遇到类似这样的模棱两可的情况时,仅问自己是向Type 1还是Type 2错误进发,就可以避免错误的数据关联。。

  模式性也使我们反复看到相同的模式。更改标题标签的决定是SEO模糊性的一个很好的例子,它很容易属于此类。例如,也许您过去更改了标题标签,并见证了对这些页面排名的影响。但是更改首页标题标签也会影响其他处于风险中的页面的排名?

  如果您假设首页标题标签更改不会?影响其他网页上的排名,此决定的潜在风险可能会导致第2类错误。基于这样的信念做出决定:更改会影响排名,这可以避免风险,但可能会导致1类错误。对或错,您可能会犯1型或2型认知错误。在真正的模式形式中,我们感觉到的失控越多,我们发现的模式就越多。了解这一点并为自己配备更多数据将使您有意识地避免这种类型的SEO歧义。

  尽管模式识别肯定有其缺陷,?技术在有效利用模式识别的算法方面取得了巨大进步。为了应对评论军备竞赛或当前购买或出售好评产品评论的趋势,康奈尔大学的研究人员在2011年开发了一种算法,该算法可检测到伪造的在线评论,成功率达到90%。该算法的模式识别能力超过了人类准确检测相同模式的能力。

  一旦我们意识到我们的大脑默认会针对模棱两可的情况进行模式搜索,那么就很容易看到我们如何预先连接到认知限制。当涉及到SEO歧义性时,请记住,“ this”并不总是与“ that”有关。。“最好的防御是要意识到这一局限性。创造性地思考,放弃任何假设。最重要的是,测试统计显着性,同时留出可能性和结果。

  本文表达的观点是来宾作者的观点,不一定是Search Engine Land。此处列出了工作人员作者。

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