百度SEO优化:慎防讨好了百度反而失去了谷歌

时间:2019-10-07 13:26 作者:寒江SEO博客 热度:

中国SEO主要是百度搜寻引擎。一般适用于谷歌优化的手段亦适用于BaiDu百度SEO优化。但一些百度优化方法会对谷歌排名产生负面影响。两者差异在于如何判断网站网页内容相关性、反向接连质量、权威性、网站结构、搜寻用户意图和用户体验。百度也强调排名是依据网页对搜寻者的用户体验User Experience。但是一个搜寻排名片段Snippet的用户体验是非常难准确量度。用户体验主要有以下几个参考数据:

  • Click Through Rate (CTR) 点击率和Expected Click Through Rate (ECTR) 预期点击率:在搜寻排名结果曝光次数和点击次数的比例。一般是排名愈前,点击率愈高。
  • Dwell Time 停留时间:指用户点击搜寻排名结果页面点击片段登陆后,然后按退回之间的停留时间,这是搜寻引擎可以量度。
  • Time on Page 停留时间:指用户浏览登陆后某页面时间,是Google Analytics (GA) 所显示的数据,和Dwell Time 是不同。Time on Page 是通过执行Javascript 追踪代码计算出来。但如果无安装GA, 就只能依靠浏览器量度。Chrome 是谷歌的产品,要拿到Chrome 收集的数据不难。而Chrome 的市场占有率已经起过60%。

谷歌曾经(2010年) 表示排名不依赖GA 数据。几年后可能是另一种做法。但利用Chrome 更精准计算用户对网页的体验是很有可能。

百度SEO 争取第一页排名需时更长

百度无一个自己可以控制同时占有大市埸份额的浏览器,只能单靠bounce 后的Dwell Time, 无法更准确量度用户体验。很多搜寻用户未必会按退回,只能假设例如一分钟无退回Bounce 时Dwell Time 应以一分钟计算。对于低搜寻量的长尾关键字,就需要更长时间才能收集足够统计数据判断用户体验。推论百度争取第一页排名需要比谷歌长几倍的时间。

安装百度的追踪统计或许是有帮助,问题是国外网站加入百度JavaScript 代码接连国内伺服器常常令载入时间变得很慢,加载时间变慢对谷歌排名带来负面影响。所以一般在市场上针对百度SEO 优化的建议是将网页伺服器放在国内,但这种做法对国外公司其实是不大可行:例如你要付合国内的内容审查,甚至背上刑事责任。

建立反向结连Link Building 应以国内网站为目标

百度其实不是一个国际化的公司。由于百度只专注国内市场,中文网站。索引以国内中文网站为主。所以在站长工具提交网站是必需。所顺理成章反向连结的建立亦应以国内网站(或已经提交百庋站长工具的网站) 为目标,否则百度未必会察觉该反向连结。就算发现,需时更长。而国外的反向结连的权重亦应比国内的低。

不同搜寻意图下Dwell Time 有不同的演释

Dwell Time 短不一定代表用户体验不好。例如:你查询“香港面积” 谷歌的结果第一多是wiki, 你只须几秒钟就能消化答案,用户体验不能说不好,但Dwell Time 只有几秒。所以要更准确量度用户体验就要理解搜寻者意图,谷歌传统的做法是QDD 渔翁撒网, 谷歌新的做法是引入人工智能AI, 透过Deep Learning 分析搜寻用户的意图(亦即所谓Rainbrain 算法),当了解意图后Dwell Time 的长短在不同的意图下有不同的演释,有时短不一定不好。

兼且百度似乎不大关心用户的搜寻意图,常常在热门搜寻结果页面加入一大堆和用户搜寻意图不相关的内容,例如百度人物、百度地点、百度帖吧、百度文章等等。考虑自身的商业利益多于搜寻用户利益,并且另优质内容更难曝光在第一页。

解读用户意图和用户体验

从前面所述结果然变显示自己百度百科等等慨资料、变相将搜寻结果页面空间减少,所以多样性亦都减少了,没有了像Google Query Deserves Diversity 操作,满足搜寻用户的意图机会减少了。你会看到百度的搜寻结果里面是穿插广告,用户要很小心先可以判断一条条目是属于广告定系还是自然搜寻结果。显然对百度来看,广告收入重于搜寻同用户感受。其他搜寻引擎都不会这样造。从简单例子就可以看到百度所谓优化用户体验有多认真。

百度SEO优化排名仍非常依赖关键字匹配来判断网页内容相关性

百度亦吹嘘以自然语言处理Natural Language Processing (NLP) 处理搜寻查询,但搜寻“香港面积” 或“香港最近发生什么大事”,和谷歌比较,高下立见。
而我的观察是谷歌的搜寻排名中愈来愈多出现一些没有直接关键字的片段,意味Rankbrain愈来愈多介入。Yoast SEO插件一般建议谷歌SEO优化时关键字密度不大于2.5%,否则可能引起Google Panda介入。当百度分析意图,分析文本语义技术不成熟时,百度唯有仍偏向依赖关键字匹配。百度要求的关键字密度更高,有些说法是5%以上。

关键字相关性Vs 话题相关性

百度非常依赖关键字出现和匹配来判断网页内容相关性Relevance,域名中出现的该关键词甚至更好。而谷歌越来越多地使用语义分析Semantic Analysis 来判断与内容的话题相关性。今天(2019) 谷歌的业务重心是放在人工智能AI。从今年Google IO Conference 的内容可见一斑。其中众多服务(Photo, Assistant, Voice Search) 都是以AI 作为中心技术。搜寻引擎当然亦是其中之一。

谷歌搜寻引擎会利用语意分析(包括对短语的共同引用Co-citation Phrases, Phrase Linkages 等等) 准确了解搜寻用户的搜寻意图而非单纯依赖关键字是否匹配。这需要大量投入包括硬件(甚至乎要设计自己独特语义分析CPU) 和软件。在可见将来百度应该不做,百度会保持依赖低层次关键字匹配评估与内容的相关性。

互联网上有关百度SEO 资料非常贫乏,相反谷歌搜寻引擎优化资料来自几方面:

  1. 从谷歌相关已经获批的专利文件释出的资讯。
  2. 从几家具规模的SEO 分析工具开发商(如:Moz, SEMrush, Ahref) 通过长期追踪、收录和分析大量(英语为主) 网站反向连结、内容和排名从而推算谷歌的算法。
  3. 从大量从事SEO 工作的人互相分享的实战经验。

百度自己的《百度搜索引擎优化指南V2.0》只有简单几页,并且是2014年前释出。互联网上关于百度SEO方法的文章有时互相矛盾,更多是基于个人经验,很小有完整的理论支撑,有也是借用谷歌的理论而未有在百度通过验证。就算是同一排名因素,百度和谷歌给予的权重不一样。某讯号(如上面谈及的关键字密度)可能在谷歌是太强令搜寻引擎减分,但在百度可能反而是太弱。所以慎防讨好了百度,反而失去了谷歌。如果我只有繁体版本内容,我会选择不理百度又或者只为当为百度做的SEO变动不影响谷歌时才加入。


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