SEO是否可以预测？

搜索是一个高度复杂的生态系统。

每当用户输入搜索查询时，搜索引擎就会应用强大的算法来显示与查询最匹配的页面，从而满足用户对信息的需求。

但是，搜索引擎如何确定针对查询显示哪些页面，以及以什么顺序显示？

换句话说，确定搜索排名的算法背后是什么？

如果能够破解Google的算法，则可以预测每个查询的每个搜索结果。

听起来像魔术？

不是。

它所要做的就是将高级数据科学应用于SEO。

了解搜索算法的复杂性

不管查询如何，搜索算法都会考虑并为许多不同参数的多个属性打分，以得出单个确定的等级。

为了能够产生有意义的搜索结果并准确地对页面进行排名，搜索引擎必须评估跨越以下范围的众多参数：

• 查询解释
  • 查询的目的是什么？用户真正在寻找什么？
• 内容质量和深度
  • 网页是否清晰，正确地回答了用户的查询？
• 页面的用户体验
  • 是否容易找到必要的信息？
  • 页面能否快速加载并提供无缝体验？
• 专长，权威和可信赖度（EAT）
  • 网页，域/子域是否被视为相关主题的权威和专家？
  • 信息和域可以信任吗？
• 品牌/域名的声誉

搜索引擎优化（SEO）出现以解决这些问题并最终推动搜索排名的提高。

实际上，SEO要求通过技术改进为内容增加价值，提高页面质量并增强搜索友好性。

但是从历史上看，SEO不仅仅是一种精确的科学，更像是一种猜测游戏。

搜索引擎优化从业人员和网站所有者无法理解搜索算法背后的关键参数，因此难以在一致，可复制的基础上优化搜索。

好消息是，它是可以进行搜索引擎优化的可预测性。

然而，这需要对度量，报告和提出SEO理由固有的挑战有敏锐的了解。

让我们看一下最重要的五个。

解决可预测性：识别和评估搜索参数方面的挑战

1.数据生态系统严重瘫痪

有许多企业SEO工具和浏览器扩展（包括免费和付费），可以很好地报告SEO性能指标（例如，排名，流量和反向链接）。例如：

• 技术SEO： Screaming Frog，Google Search Console，Google Analytics。
• 链接研究： Ahrefs，Majestic SEO，BuzzSumo。
• 关键字研究： Google关键字规划师，SEMrush，Ubersuggest，KeywordTool.io。
• SEO竞争分析： Searchmetrics，SEMrush，Ahrefs，BrightEdge。

但是，这些工具无法做到的是将关键的SEO指标结合到搜索性能的整体视图中。

在没有针对SEO的单一“真理点”的情况下，搜索专家必须整理来自多个来源的数据，以进行有意义的分析和建议。

这需要处理（和解释）并非所有SEO从业人员都拥有的大型数据集的技能。

因此，许多SEO专业人员可以凭直觉做出决策：这种方法有时有效，但会阻碍可扩展性和持续的成功。

2.指标太多，见解太少

即使一个人设法将所有这些数据元素放在一个地方，人类也不可能客观地筛选它们并确定有意义的行动项目。

同样，并非所有属性对于得分都具有同等重要的意义。

如果不解决这些多重共线性问题，搜索从业者就有可能在他们的分析中引入偏见并得出错误的结论。