可视化
Posted: Sat Feb 01, 2025 6:47 am
链接图在抓取优先级方面存在偏差。由于互联网没有完整的表现形式，所以每个链接图（甚至是谷歌的链接图）都是网络的有偏见的表现。想象一下，下面的图片来自网络。每个点代表互联网上的一个页面，绿色圆圈内的点代表 Google 对网络部分内容的假设索引。
当然，谷歌并不是唯一一个抓取网络信息的组织。 Moz、Majestic、Ahrefs 和 SEMrush 等其他组织有自己的抓取偏好，从而导致不同的链接索引。
在上面的例子中，您可以看到不同的链接提供商尝试像 Google 一样对网络进行索引。链接数据提供者 1（紫色）很好地创建了与 Google 类似的模型。虽然不是很大，但是比例合适。链接数据提供商 2（蓝 长沙移动数据库 色）具有更大的索引，并且可能与 Google 有比与数据提供商 1 的链接更多的共同链接，但它高度不对称。那么，我们如何测量这个比率呢？哪个数据集与 Google 最相关？
程序
第一步是确定分析的关系测量。谷歌并没有向我们提供太多关于其链接图的信息。我们拥有 Google Search Console 中现有的内容。我们可以利用的最佳来源是参考域名号码。具体来说，我们要看看所谓的引用域链接对。引用域链接对将类似于，这意味着 链接到 次.
步骤
确定与 Google Search Console 中 100+ 个站点链接的域对和值。
对设置相同
比较来自 Google 的每个数据集的引用域链接对，假设服从泊松分布。
当然，谷歌并不是唯一一个抓取网络信息的组织。 Moz、Majestic、Ahrefs 和 SEMrush 等其他组织有自己的抓取偏好，从而导致不同的链接索引。
在上面的例子中，您可以看到不同的链接提供商尝试像 Google 一样对网络进行索引。链接数据提供者 1（紫色）很好地创建了与 Google 类似的模型。虽然不是很大，但是比例合适。链接数据提供商 2（蓝 长沙移动数据库 色）具有更大的索引，并且可能与 Google 有比与数据提供商 1 的链接更多的共同链接，但它高度不对称。那么，我们如何测量这个比率呢？哪个数据集与 Google 最相关？
程序
第一步是确定分析的关系测量。谷歌并没有向我们提供太多关于其链接图的信息。我们拥有 Google Search Console 中现有的内容。我们可以利用的最佳来源是参考域名号码。具体来说，我们要看看所谓的引用域链接对。引用域链接对将类似于，这意味着 链接到 次.
步骤
确定与 Google Search Console 中 100+ 个站点链接的域对和值。
对设置相同
比较来自 Google 的每个数据集的引用域链接对，假设服从泊松分布。