搜索算法排名因素統計靠譜嗎

在SEO天天一貼分享了不少搜索算法排名因素統計和調查，比如：

上星期的語音搜索排名因素統計

SEMRush的2021年Google排名因素統計

Backlinko發布的2021年Google排名統計

Searchmetrics的2020年Google排名因素統計

但有一個問題一直沒仔細說。所有排名因素統計調查都一樣，嚴格說，從搜索結果統計分析出來的排名因素只能說是與排名有相關性，不一定有因果性。換句話說，觀察、統計得到的排名因素并不一定是真的搜索引擎使用中的排名因素。

簡單說，這些排名因素統計的過程是這樣：搜索典型關鍵詞（總數需要達到一定量，比如1萬個關鍵詞），下載搜索結果頁面（比如前2頁或前10頁），使用各種工具記錄、查詢頁面的特征（也就是排名因素），分析排名好的頁面有哪些共同特征，或者有哪些排名不好的頁面所沒有的特征，使用統計方法如皮爾森相關系數（Pearson）或斯皮爾曼相關系數（Spearman）計算出排名與排名因素之間的相關系數。

所以，這種統計的基礎是，“排名好”與“頁面特征”同時出現，也就是這兩者有相關性，經常相關系數還挺高。但有相關性并不必然說明有因果性。很淺顯的比喻是，公雞打鳴和天亮經常一起出現，是有很高相關性的，而且是公雞打鳴后天亮，但公雞打鳴不是天亮的原因。

排名與所謂的排名因素之間也是如此。很明顯的，幾乎所有排名因素統計都表明，Facebook和Twitter等社交媒體上的點贊數、分享數、轉發數等是與Google排名相關性很高的因素，或者說兩者同時出現概率很高，但社交媒體互動數據高是導致排名好的原因嗎？或者說，是排名因素嗎？一直以來，Google的幾位員工都明確否認社交媒體數據是排名算法中的因素。

Google員工的話不一定都可信，但社交媒體數據不是排名因素，基本上是可以相信的。兩個原因：

Google拿不到社交媒體上的完整數據。目前Google和幾個主要的社交媒體都沒有協議（以前和twitter有過），不能后臺拿數據，只能靠自己抓。需要登錄才能看到的信息自然抓不了，即使是不需要登錄的，由于信息量太大，Google抓取的比例我記得以前看到過統計，還不到10%。

社交媒體隨時可以禁止Google抓頁面。這個就更可怕了。不能把握在自己手里的數據，用來做重要排名因素，一旦社交媒體們翻臉，Google搜索結果質量可能直線下降。把自己的質量控制權放在別人手里，大公司做不出這種事。

之所以社交媒體數據好的頁面同時也排名好，可能的原因包括：

社交媒體數據確實是排名因素（不是必然，但不排除這種可能）

搜索排名好導致社交媒體分享數據好（因果關系是反過來的）

搜索排名和社交媒體分享是另一個或一些共同因素造成的（比如頁面瀏覽量、外鏈數之類）

社交媒體互動間接造成搜索排名好

巧合

到底是哪一種，或是其它原因，我們目前無法知道。

再比如，一個相反的例子。Searchmetrics的統計表明，.com域名與排名是負相關，或者說，.com域名不利于排名。這就有點費解了，一般來說.com域名都是優選啊。這很可能是被維基百科強大的排名能力干擾了，大部分查詢詞都會有一兩個維基百科的頁面排在前面，而它是.org域名。

再舉一個中性的例子。統計表明，排名好的頁面文字長度越來越長，那么文字長度是排名因素嗎？也許是，也許不是，也許現在所有頁面平均長度都變長了呢。

既然所謂的排名因素和排名之間不一定有因果關系，有些甚至明確沒有因果關系，那我們忙活什么呢？那些公司費勁統計它干什么呢？

首先，不一定有因果關系，但也不一定就沒有因果關系。搜索引擎不說，我們就不能確定而已。各個統計調查中那么多因素，總會有一些確實是搜索引擎使用中的排名因素，碰也能碰上幾個。

更重要的是，兩者的強相關度往往是有內在原因的，雖然我們不知道確切關系。排名因素統計至少告訴我們，排名好的頁面都有哪些特征。假如SEO們把一個頁面優化得和排名好的頁面一個樣，那么很大概率這個頁面也能獲得好排名，雖然我們也無法明確知道到底優化的那一部分起了作用，起了多大作用，到底哪些因素起了作用也無所謂。

很后提一句，處理相關性、而非因果性的關系，正是人工智能的強項。

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