谷歌链接建设专利解密（四）---利用机器学习排名和高质量的反向链接

专利名称：通过 N-gram 一致性识别查询短语的同义词

专利号：US8321201

专利摘要：高质量的反向链接是机器学习模型排名算法中的重要因素，表明可信度和权威性。

谷歌的机器学习排名专利为排名算法中使用链接引入了新的复杂程度。但有趣的是该系统会分析链接结构和模式，区分高质量链接和低质量链接。

该专利描述了从文档和查询生成特征的过程。它更重视来自相关行业内信誉良好、权威来源的反向链接。而谷歌有能力分析所有这些因素。这意味着从你所在领域的受尊敬的网站获得多样化、高质量和自然的反向链接可能比以往任何时候都更加重要。

这对你的网站意味着什么？

机器学习算法并不只是孤立地看待单个链接。它会考虑整体链接结构、链接的权限、它与你的内容的关系以及用户点击这些链接后如何与你的网站互动。这意味着你需要制定一个整体的链接构建策略，而不仅仅是构建相同类型的链接。你需要专注于多样化的链接建设，但确保你只从优质网站建立优质链接。你从“权威来源”获得的链接越多，Google 就越会将你的网站关联为权威来源。

机器学习权威策略

1. 研究权威可信网站并确定资格

谷歌可能视为权威的研究网站（例如杂志、出版物、新闻网站、品牌权威网站）
超越你的直接利基市场，寻找涵盖类似主题的权威网站
检查这些网站的反向链接配置文件，查找来自其他权威来源的链接

2. 创建以参与为中心的内容

开发鼓励更长时间网站访问和互动的内容
实施SEO 文案策略，使用图像和视频
考虑一下哪些内容非常适合分享
专注于创建值得链接的内容（原创研究、统计帖子、信息图表、完整的操作指南、热门话题）

3. 主动联系他们，让他们了解你的内容

接触潜在客户并尝试通过提供价值来赢得链接
针对每个高权限目标进行个性化推广
提出创造性的合作（例如，原创研究），而不是标准的客座帖子

4. 监控链接影响

定期审核哪些链接可以提高排名和用户参与度
调整策略以获取更多这些高影响力的链接

本章总结

高质量外链是机器学习排名模型的核心指标，直接体现网站的权威性与可信度。其算法不仅分析单条外链，更评估整体链接结构、来源权威性、内容相关性及用户行为数据，从而精准区分自然推荐与低质外链。在机器学习时代，外链建设需质量优先、多元相关，通过权威背书强化谷歌对网站价值的认可，而非盲目追求数量。

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