首先,页面权威性基本上是 — — 你可以看到我在这里写了大量不同的小指标 — — 链接 URL、链接根域、MozRank、MozTrust、链接子域、锚文本、链接页面、关注链接、未关注链接、301、302、新链接与旧链接、TLD、域名、品牌域名提及、垃圾邮件分数,以及许多其他指标。
基本上,PA 就是将我们从链接 RCS 数据库 索引中得出的所有指标汇总在一起,然后将其放入带有一些训练数据的模型中。因此,在这种情况下,训练数据显然是 Google 搜索结果,因为我们希望页面权威分数最终能够预测给定页面在 Google 搜索结果中的排名,假设我们除了链接数据之外对它一无所知。因此,这不使用页面数据、内容数据、参与度或访问数据、模式、品牌或实体匹配,只使用链接数据。
因此,这就是我们可能从页面的链接配置文件和页面所在的域中了解到的有关页面的所有信息,然后我们将这些信息作为输入与训练数据一起插入。我们有一个机器学习模型,它本质上是根据 Google 搜索结果进行学习,并构建尽可能最好的模型。顺便说一句,该模型会丢弃其中的一些内容,因为它们没有用处,并添加一堆内容,例如向量或每个元素的各种属性。因此,它可能会说,“哦,锚文本分布,这实际上没用,但域权限按拥有 500 多个链接的根域排序。”我在编造东西,对吧?但您可以对这些数据进行此类过滤,从而得出非常复杂的模型,这就是机器学习的设计目的。
我们唯一需要担心的是,这本质上是我们可以根据链接得出的最佳预测分数。所以它对很多事情都很有用。如果我们想说我们认为这个页面在不受所有非链接因素影响的情况下排名会有多好,PA 是一个很棒的模型。很好的数据。
域名权限
域名权威性是指,一旦你在头脑中有了 PA 模型,你就会想,“好的,明白了,机器学习会根据 Google 的结果产生最佳的 Google 排名预测分数。” DA 只是根域级别的 PA 模型。所以不是子域,只是根域,这意味着它有一些奇怪之处。例如,它不能说 randfishkin.blogspot.com 与 www.blogspot.com 不同。但显然,来自 www.blogspot.com 的链接比来自 Blogspot 或 Tumblr 或 WordPress 或任何这些托管子域的个人子域的链接更有价值。所以这是一种边缘情况,不幸的是 DA 在支持方面做得并不好。
何时使用哪种指标
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