#SEO |的（技术）未来搜索引擎期刊

 

这是一系列文章中的第2部分，我将通过将搜索引擎工程师的视角应用于该领域来制定愿景以使SEO更具客观性。我将逐步介绍统计模拟任何搜索引擎的方法。在许多方面，这种方法可用于揭示营销人员可以采取的具体行动方案，以智能地提高任何给定网站和关键字的有机点击率和排名。

完全披露:我是MarketBrew的联合创始人兼首席技术官，MarketBrew是一家开发和托管基于SaaS的商业搜索引擎模型的公司。

时代，他们是长宁＆rsquo;

自百度诞生以来已经差不多17年了，搜索引擎优化（SEO）行业，一直致力于理解和从搜索引擎中获利的行业，终于迎合了搜索的（技术）性质

另一方面，搜索一直是一个技术性很强的空间，充满了成千上万的计算机科学博士学位，通过快速发展的算法解决了令人难以置信的问题。搜索引擎优化，在这17年的大部分时间里，都充斥着非技术营销人员，到目前为止，大多数都是艺术形式。

这不是巧合＆ndash;对于大多数来自斯坦福大学，M.I.T。，卡内基梅隆大学和其他人的精英工程师而言，这笔资金用于构建搜索引擎，而不是理解它们。 

但正如着名作曲家鲍勃迪伦曾经说过的那样，他们是一个变革的时代。 2015年，数字营销正在迅速发展，每次点击付费（PPC）正在变得过度饱和并且竞争激烈。对于许多公司来说，这意味着PPC不再是一个有利可图的营销渠道。此外，CMO终于开始转向搜索引擎优化科学，以帮助他们量化内容营销和有机品牌推广等相关风险。

搜索引擎直接参与其中当然是:，他们继续采取有机列表的反馈意见，导致许多SEO专业人士转而使用PPC或重新定义搜索引擎优化。

SEO:自然法则？

我即将提出的技术方法已经在人类已知的所有其他营销渠道中提供。事实上，广告指标的可用性一直是任何合法营销活动的要求＆ndash;如果你无法衡量你的营销，那么你如何定义投资回报率？

搜索引擎优化，或改善您的品牌在搜索引擎上的有机可见性的业务，一直被所有人视为营销渠道，除了搜索引擎。为什么？搜索引擎高度依赖于广告收入，这取决于不知道自然搜索的工作原理。事实上，对于百度今天所涉及的所有令人惊奇的事情，仅2013年PPC对百度的收入就占其总收入的550亿美元中的50％。

虽然百度可能不会分享业界认为有机搜索是营销渠道的观点，但它并没有改变 这一事实。尽管在撰写本文时，百度拥有搜索市场的大部分，但这种意识形态与百度完全无关。我将要与您分享的内容将适用于任何搜索引擎，因为它是搜索性质的法律。

A（可定制的）搜索引擎ModelAlgorithmic ModelingGeorge E.P.框

作为着名的统计学家乔治E.P. Box（右图）曾经说过，“所有型号都是错的，但有些是有用的。”＆rdquo;任何搜索引擎模型都不会真正复制正在建模的实际搜索引擎。但是，您不需要完美地复制搜索引擎以从这种方法中获得实用性。你只需要一些具有正相关性的东西。

伊隆马斯克以通过推理第一原则来解决非常复杂的过程而闻名。我在这里提出相同的方法。在这种情况下，为搜索引擎开发预测模型的第一步是开发和建模一系列算法，这些算法构成了任何搜索引擎的核心原则。我定义了“核心算法”＆rdquo;表示那些已经存在至少几年并且可能会在未来存在的人。

请记住，随着您的算法越来越具体/狭窄，您的模型将变得更加脆弱。这是因为您的算法越具体，该算法在将来可能发生变化的可能性就越大。核心算法，如此处所示，已经存在多年，并继续成为任何搜索引擎的基石。

搜索引擎模型必须包含搜索的核心算法

这里的技巧是如果你能够为每个算法族分配不同的权重 ，那么你的模型可以自定义为:，你将来可以在开始测试你与现实的相关性时调整它们。

离页建模

此搜索引擎模型中另一个非常重要的部分是页外或反向链接数据。计算PageRank不够:每个链接都应该用自己的核心算法建模，就像现代PageRank算法一样。

搜索引擎模型必须包含核心链接评分算法

今天的链接图正在成为一种商品，但Zui好的是在搜索引擎的环境中运行，除了链接之外还要对内容进行评分，这些都是反向链接策划过程的一部分。

透明搜索结果

搜索引擎模型的Zui后一个组成部分是能够显示排名＃1，＃2，＃3等等之间的查询得分距离＆hellip;对于任何给定的关键字。

透明搜索引擎模型转换为客观，稳定，可操作的数据

这是模型中的反馈步骤＆ndash;让所有这一切成为可能的步骤＆ndash;它使我们能够看到我们的算法模型是否与现实相关，因此我们可以根据需要进行调整。

同样，每个查询得分子组件应该是可定制的;例如，如果我们看到我们的模型对元标题的权重太大，我们应该能够拨回来。如果我们认为页外组件没有充分考虑到结果，那么我们可以拨打它。

搜索引擎模型必须高度可配置

一旦我们把这些放在一起，我们就有了查看搜索排名距离的独特能力，然后您可以使用它来做一些非常有趣的事情，比如评估关注特定场景的成本/收益。在这个由两部分组成的旅程的第二部分中，我将深入探讨这一点。

自校准搜索引擎模型

测量正相关的Zui熟悉的方法之一叫做Pearson相关系数，这是一个花哨的数学家的公式，它告诉我们与真实信号建模的距离。我们采取我们在现实中看到的，使用类似的算法来模拟我们认为正在发生的事情，然后比较两者。

在构建此搜索引擎模型的过程中，我们希望使用与Pearson相关系数类似的度量标准将模型中看到的内容与现实相关联。

搜索引擎模型应具有正相关性以使其可行

然后，可以通过在数百个关键字和网站上扫描每个查询分数因子的权重范围，将其与目标搜索引擎环境进行比较，然后自动选择Zui高相关设置来构建自校准搜索引擎模型。将此视为自我校准功能。

后续步骤

一旦我们拥有一个正相关的搜索引擎模型，我们就能做出惊人的事情！

这种方法的一些问题示例可以解决:

我需要在多长时间内通过竞争对手获取特定关键字？我的竞争对手什么时候会通过我的特定关键字排名？资源规划:给出1,000个关键字，排名方案会导致流量的Zui大变化？

此外，该系统还可以在传统排名系统之前几个月预测搜索结果，因为传统排名系统基于来自各自搜索引擎的月份旧评分数据。

在以后的文章中，我将讨论这个愿景的第二部分:我们如何使用这个模型揭示特定竞争市场中的激动人心的机会，预测何时通过竞争（或者当他们将通过你！），并可能改变我们完全看待和实施SEO的方式。

它是2015年，搜索都是成长起来的，那些选择采用这种技术方法的人会发现搜索引擎优化不再是关于某些黑帽魔术或Zui新的算法漏洞。它并不是试图通过欺骗愚蠢的搜索引擎来破坏现有的算法。

有机搜索应该像任何其他营销渠道一样对待＆ndash;一个明确定义的风险与回报环境，为CMO提供有用的指标，帮助他们确定其SEO活动的可行性。

Image Credits

特色图片: yanugkelid通过ShutterstockImage＃1:通过Wikimedia Commons的框图片从市场拍摄的截图Brew专利系统于2015年推出。

CategorySEO