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基于溯因推理的SEO排序规则研究

  • 发表时间:2021-11-15 10:00:00

搜索引擎的排名规则完全是黑箱操作。其中,在百度搜索资源平台或百度专利中只能看到一些规则。大多数规则对于非百度内部人士来说都是未知的。

甚至,因为搜索引擎在排名规则中使用了大量的机器学习方法,而机器学习,尤其是深度学习,通常都是黑箱操作,这导致即使是百度内部人士也无法非常准确地掌握排名规则。(本文具体阐述了这一观点:零:通过浏览价值获得,闭上眼睛,几次增加SEO流量)

即使搜索引擎本身的规则是黑匣子,有趣的是最终的排名现象是完全开放的——任何人都可以以低成本获得整个网络的排名。因此,我们可以有大量的统计数据来“推回”搜索引擎的排名规则。

我们已经知道排序的“结果”。相反,我们应该找出什么样的排序规则才是“原因”,从而形成最终的结果,即向后推。

反推,也称为反向推理、分析推理或溯因推理。它似乎没有统一的名称。从这一点来看,在学术界,它似乎不是一种特殊形式的推理方法。平行归纳推理和演绎推理比它更为人熟知。

虽然在过去的许多年里,诱因推理一直是我研究SEO的主要方式,但直到最近,我才从纯逻辑的角度来研究它。因此,本文可能会有一些松散的修辞,本文的深度将受到限制。

如果有人对数学(统计学)/哲学(逻辑学)了解更多,他期待着与人交流。

逻辑常常是无意识地使用的。当我正式意识到诱因推理应该是SEO的主要研究方向时,已经很晚了,一年多以前。

搜索引擎的排名研究与病理诊断一样。不同的原因(排名因素/病因)可能导致多个相同的结果(排名差异/不同排名区间分布下的多个症状)。多原因多效应分析一直是困扰大脑的难题。

从学术角度来看,更流行的因果关系研究方法似乎属于现代的“穆勒五法”。穆勒五法的基本思想不难理解,但很难说,因此本文不进行阐述。一般来说,穆勒的五种方法更多的是通过归纳法提出假设,属于一个非常基本的范畴。

(然而,“协方差法”是一种特殊的方法,它并不完全属于归纳法的范畴,而是着眼于时间线上的动态变化。AB检验是协方差法的思想)

例如,在我的文章中,在统计之后,使用的主要手段是Muller的五种方法范围内的手段:零:深入分析搜索排名原则和分析方法。文章提到了一个非常简单的例子来研究面包屑导航是否有效,它属于穆勒五种方法中的“齐查法”。

此外,在实际的研究和分析过程中,页面布局越简单,排名就越有价值,应该用于关键分析。因为页面越简单,可能导致排名变化的位置就越少,那么剩余的位置就越有可能真正影响排名。这就是穆勒五种方法中的“剩余法”。

如果我们不研究这些学术性的东西,我们通常称之为研究共性、差异和特例。只要我们掌握了这一分析思路,我们通常会在SEO领域取得良好的效果,而SEO的平均研究水平非常浅。在SEO行业,福子和方一直是我见过的人,我提到过“共性”和“差异”。它们都是每天至少有几十万辆车在手的网站。

这段短文可能很难理解,主要是因为我自己还没有研究过。先把它写在这里,看看有没有人有什么想法可以一起学习。不

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