Спам і співвідношення проіндексованих URL до кількості беклінків

Вивчення 2 500 внутрішніх документів Google Search, що потрапили в мережу, виявило кілька аспектів, які можуть вплинути на стратегії пошукової оптимізації (SEO), зокрема те, як пошуковий алгоритм Google інтерпретує співвідношення між кількістю проіндексованих сторінок і кількістю зворотних посилань, а також те, як це впливає на виявлення спаму.

Оцінка факторів
Документи визначають атрибути, пов'язані з кількістю посилань, такі як anchorCount, droppedRedundantAnchorCount, nonLocalAnchorCount і forwardedOffdomainAnchorCount. Ці елементи мають вирішальне значення для розуміння того, як алгоритм враховує якість і релевантність зворотних посилань. 📌Велика кількість надлишкових або нелокальних анкорів може свідчити про спам.

Такі атрибути, як badbacklinksPenalized, penguinPenalty і penguinEarlyAnchorProtected вказують на те, що алгоритм призначений для покарання або зниження рейтингу сторінок з низькою якістю зворотних посилань.

Хоча в документах немає прямої залежності між кількістю проіндексованих сторінок і зворотних посилань як показником спаму аномальне співвідношення може викликати тривогу. Наприклад, ✍️сайт з незвично великою кількістю зворотних посилань по відношенню до проіндексованих сторінок може стати об'єктом ретельної перевірки або «пенальті» (покарання).

Рекомендації щодо SEO-стратегії
З огляду на інформацію, отриману з витоку документів, рекомендується внести деякі зміни в SEO-стратегії:

Змістити фокус на отримання високоякісних зворотних посилань з авторитетних джерел, а не на накопичення великої кількості зворотних посилань.

Уникайте повторення текстів анкорів, що точно відповідають один одному, щоб уникнути позначки за надлишкові анкори. Прагніть до природного профілю зворотних посилань з поєднанням анкорних текстів, які резонують з контекстом контенту і пошуковими намірами користувачів.

Регулярно перевіряйте профіль зворотних посилань вашого сайту на наявність спамних або неякісних зворотних посилань.

❗️Google відстежує спамерські анкорні фрази в часі, позначаючи анкорні, створені під час виявлених спамерських сплесків. Ключові дані включають кількість спам-фраз, знайдених серед унікальних доменів, проміжок часу, протягом якого ці фрази були виявлені, загальну кількість виявлених анкорів і штрафи, застосовані за пониження анкорів через спам.

Витік документів містить вичерпну інформацію про механізм AnchorSpamPenalizer і про те, що являє собою спам-поведінка в контексті пошукового алгоритму Google.

AnchorSpamPenalizer ідентифікує спам-анкони і переводить їх у категорію «СПАМ» в процесі індексації. Спам-анкори позначаються тегом LINK_SPAM_PHRASE_PENALIZER. У документах детально описані різні атрибути, що використовуються пеналізатором, такі як частота анкора (anchorFraq), деталі пониження, аналіз спам-фраз (phraseCount, phraseDays, phraseFraq) та інші.

Індикатори спам-поведінки:
📌До ключових показників спам-поведінки відносяться висока частка спам-фраз серед анкорів з унікальних доменів, швидке накопичення спам-фраз за короткий період, а також загальна частка спам-фраз у всіх анкорах документів. Для виявлення та покарання спамних анкорних текстів використовуються такі метрики, як phraseCount, phraseAnchorSpamDays, phraseAnchorSpamFraq і spamLog10Odds.

У документах також згадується використання аналізу довірених джерел для зменшення помилкових спрацьовувань при виявленні спаму. Наприклад, атрибут matchedScore вказує на ймовірність помилкової класифікації анкора як спаму на основі його схожості з відомим спамом і довіреними шаблонами текстів анкорів. Детальна інформація про довірені джерела та обчислення збігів підкреслюється прапорцями типу --anchorspam_penalizer_debug для полегшення поглибленого налагодження класифікації спаму за анкорами.

To be continued…

🔥 Порадьте канал SEO inside своїм друзям!