這本書是目前市面上最全的搜尋引擎優化(SEO)相關的書籍,Eric與Stephan都耕耘SEO超過20年的經驗了。儘管第三版是2015年出版,某些內容需要更新,但提到的概念仍然適用。除了摘要與翻譯,我會盡量將英文附註在文章中方便對照。第二章主要討論搜尋引擎是如何運作。
網頁排序原則
網站排序主要依照: 文件分析(document analysis),關聯性分析(link analysis),以及使用者先前的搜尋紀錄(search history)。
文件分析的目的是評量文件的品質,主要是以可讀性,使用者評價,以及與在地網站的連結。舉例而言,一個美國的使用者搜尋籃球相關的關鍵字,如果網頁建置在美國,且同時可以連結到其他很多同樣是籃球的網頁,則此網頁(舉例NBA.com) 搜尋時會優先顯示。
關聯性分析則是評量網頁內容跟搜尋的關鍵字有多相關。這部分考慮非常多,像是
- 鄰近搜索(proximity search) - 參照網頁地點,內容,網頁的標記(tag)等等資訊,我們可以決定兩個網頁有多相似。
- 模糊邏輯(fuzzy logic) - 透過大量資料,電腦可以學到橘子,相比於香蕉,比較常跟圓形一起出現,而香蕉則比較常跟長形一起出現。
- 知識樹(knowledge graph) - 比如名人吳宗憲會跟他的兒女名字連結在一起
- 邏輯運算子 - 可以將多個關鍵字做and/or 的邏輯關聯
- 關鍵字的權重(term weight) - 比如說語助詞的權重會非常低。
垂直搜尋(Vertical Search)
垂直搜尋是指針對特定群體或主題的搜尋,比如以下所列。當我們偵測到使用者有特殊的意圖的時候,我們可以針對特定主題來優先提供某些內容。舉例而言,使用者搜尋台北+與天氣有關的關鍵字,則Google會優先提供台北的天氣預報。
- 特殊目的的搜尋,像是房地產(Redfin),旅遊(TripAdvisor)
- 圖片搜尋(Google image, Instagram)
- 影片搜尋(Youtube)
- 天氣
- 新聞搜尋 - 注重時效性