機器學習創造了一個新的SEO排名模式
當谷歌推出rankbrain納入其排名算法，許多想知道如何影響SEO。專欄作家深圳網站制作認為它更重視用戶信號。

這樣谷歌排名頁面在搜索結果的排名方式今天是他們兩年前一樣 。
為什么？2015年初，谷歌開始推出其 慢rankbrain一個機器學習，人工智能系統，幫助處理搜索結果，谷歌的排名算法的一部分。 截至六月2016，rankbrain被用于所有的谷歌查詢。
但機器學習如何影響排名準確嗎？ 的大問題。

SEO曾經是所有關于建立鏈接和使用正確的關鍵詞。 鏈接和關鍵詞還重要，但 機器學習改變了傳統的搜索引擎優化排序模型為新的東西。

讓我解釋。
新的搜索引擎優化排序模型
這種新的模式是什么？沒有人知道，但這是我的理論：

搜索者進入他們的查詢。 谷歌返回一組相關的有機搜索結果，很大程度上是對傳統的排名因素的基礎。 機器學習就在這上面的“層”。它成為排名 的最后仲裁者的質量控制，如果你將。
就像谷歌說，“好，我已經成功地抓取和索引的網頁。一個強大的域存在的網頁（它有一個高水平的專業技術、權威和信任）。內容優化，可以理解的，相關的和相匹配的搜索意圖。但是有人點擊的結果，與它呢？“
最后一句是關鍵。

“完美的搜索引擎優化”是很不完善，如果你創建的內容在搜索引擎的排名卻沒有任何點擊。
不要緊，你指著你的網頁或多個鏈接，如果它是優化所有正確的關鍵詞 如果投入太低，那么你。
當然，你不會馬上。谷歌將繼續試鏡你相關查詢…頁面的時間。 但是如果不能吸引參與，它會繼續慢慢死去。它可能會失去百分之3的流量每月 這么小，你甚至不會注意到它直到它太晚。最終，你的頁面會跌出排名的爭奪。
駐留時間將你的低質量頁面的死亡
時間的關系在頁面和有機搜索流量的變化。 算法發生的東西。

我們能看到它嗎？對!讓我們通過一些數據走。

在“做為SEO停留時間真的重要嗎？數據我解釋說，“ 如何找到你最脆弱的內容，很可能會失去有機交通因為他們有低投入 頁。 我們通過看時間在網頁上是因為它的停留時間成正比，只有谷歌可以測量度量。

快速回顧，rankbrain推出之前，你可能有網頁排名很好但是真的不配。即使他們有低投入，它沒有傷害一個引人注目的方式你的有機流量。
這里的一個例子。看平均時間在網頁上的一些這些高排名的網頁：

有機流量已經下降在過去的16個月百分之65.5！天啊。
這就是機器學習的作品。它沒有立刻把你所有的交通。它的一個小 成一次！這使得它 難以跟蹤 除非你知道你在尋找什么。
此頁面用于大概是1000種不同的查詢排名。谷歌可能已試鏡這許多不同的長尾巴的變化- 和還沒有產生良好的接觸。
我認為發生的事情是，這個頁面是出局的焦點在不同類型的查詢每個月的排名，一點一滴。

可能其他因素在起作用？當然， 谷歌的算法是一個復雜的怪獸，再加上新的內容正在建立所有的時間（由你和你的競爭對手）。但是交通一直是死亡只是一個小小的每個月。

一個體育類推簡化新的SEO排名模型
全國足球聯賽有17周的常規賽將獨角獸（贏家）從驢（失敗者）。是由一系列的季后賽，在超級碗 -其中宣布勝利者的頂級球隊。
今年，12支球隊在NFL季后賽。新英格蘭愛國者和亞特蘭大獵鷹隊都統治了這個賽季，但只有一支球隊（愛國者）贏得超級碗。

在谷歌的排名模式，谷歌采用了傳統的搜索引擎排名因素和信號上確定哪些網頁最相關的不同的查詢。這最初的排名后，谷歌做自己版本的季后賽，選擇基于用戶參與的贏家。
從10的有機的結果，只有一個能贏得谷歌的結果頁面頂部的位置。

統的SEO排名的因素（例如，相關的內容，關鍵詞定位，鏈接到您的域，域強度）確定如何SEO的“常規賽”中。
如果你的傳統的搜索引擎優化不夠好，你不會讓季后賽。你的東西會在5頁或10級（或更糟！）谷歌- 這不是真正的問題，很少有人去訪問這些頁面。
頁面SEO觸地得分最會表現的很好。只有幾頁就會進入“季后賽”。
在NFL季后賽，防守贏得冠軍。 但在SEO的季后賽，這是所有關于用戶參與指標：點擊率和停留時間。

這就是機器學習真正使獨角獸從驢。如果你失去了你所有的努力都浪費了。

結論

顯然，你想要盡可能多的網頁以優良、麒麟水平參與指標。這將是你最有價值的頁面 ，應該通過谷歌的機器測試。
你還想找到你的最危險的內容，因為如果你不滿足最低的參與，你會。
再次，這是我的理論在這一點上，基于一些非常有說服力的例子 -但不涉及谷歌的算法可以百分之100的確定。