但是,Google 网站上有一系列指南,涉及的一些因素。这只是一些值得思考的问题。这绝对是一种综合方法,一种整体方法。这是机器学习的评估方法。那么这是什么意思呢? 用通俗的语言来说,有很多假设,假设这些事情可能等同于负面体验。

这些假设要么得到证实,要么得不到证实。所以如果你有,他们可能会加入进来,我总是用这个例子,因为这是一个真实的例子,当 2011 年熊猫更新发布时,有人可以坐在房间里说,我认为所有红色网站都是坏的,对吧? 然后他们会根据他们拥有的所有数据和所有这些因素来处理这个假设。
它会跳到底部然后说,实际上不行,我们无法验证这一点。但你正在考虑的问题有很多,所以有人可以编程,嘿,如果这个页面有很多内容,很多事情,而且太冗长或有这些特定的特征,它可能会产生与他们已经确认为不好的事情相同的结果。 那么,好的嗅探测试是否能提供您需要的值?可能出现的信号是什么?如果这成为一种随时间推移检测的方法,他们会继续寻找,对吗?在这种情况下,我不会说这可能会特别拖累您的网站。
但是,如果你的网站集合中,页面都非常长,并没有真正展现出专业知识,那么随着时间的推移,这将会成为一个问题。也许不是今天,也许不是明天。但是。你并没有真正用这些内容帮助人们。而且可能还有一个更好的策略,你可能可以将其构建成一个更合适的、略小的内容集群,回答更多好问题,并使其在实践中更具可操作性。
无论如何,这样做效果会更好。这些都是需要考虑的问题。你不应该为了写长篇而写长篇,或者因为有人告诉你,像超大篇幅这样的内容可以让你写长篇。我用一个真实案例来举例。有很多新闻机构。其中一个就是《卫报》,我会说出他们的名字,在新闻事件快速发展时,他们通常会有一个 10,000 多字的连续页面,他们只是补充其他新闻产品。