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出處: 作者: 發表時間:2015-01-14
用戶的點擊行為可以分為兩種情況:一是用戶訪問網站后,沒有發現有效價值,在很短的時間里,關閉網頁而離開網頁,稱為無效行為。二是用戶訪問網站后,發現有效價值并繼續瀏覽其他網頁,停滯網頁時間長或者進行其它操作,稱為有效行為。
搜索引擎最終目標是獲取用戶的搜索請求,并返回給用戶有價值的信息,什么樣的信息對用戶有價值,這可以從用戶的點擊行為來分析,通常有效行為點擊的網站比無效行為點擊的網站更有價值,搜索引擎也會通過研究用戶行為數據并用于網站排名,以改善用戶的搜索體驗。
點擊排名作弊手段,就是通過模擬用戶的點擊行為來提高自己的網站排名,雖然說點擊優化猶如昨日黃花,在百度一輪又一輪的算法更新下,效果已經微乎其微。
排名點擊的來源
說到來源不得不提搜索引擎性能評價了,搜索引擎性能評價原屬于一個搜索引擎性能指標,但隨著搜索引擎積累的用戶行為數據增多,搜索引擎也加入了這一用戶行為分析。所以后面自然而然的出現了這類的作弊行為,這類作弊效果為什么會如此有效也莫過于搜索引擎注重民主選舉的一種體現了,按照常理來說用戶點擊越多的page自然也是最具價值的頁面。當然了道高一尺魔高一丈,搜索引擎算法工程在正在得意的時候卻又給了我們一個空子。
真正的搜索引擎點擊評價應該是這樣的:
原則上來說在同一時間或者者說相應的周期內排名是固定不變的,那么這個時候用戶點擊是多樣化的。
這里不得不再補充點:搜索引擎按照用戶行為一般會把用戶行為分為:
導航類:導航類用戶基本上市尋找一些已知的信息,比如檢索XXX網站、XXX文獻等等,都屬于導航類用戶。
信息類:一般用戶是沒有明確是意圖,不想導航類用戶一樣,明確要檢索的內容,一般會去檢索:如何做好優化等等主題并非很明確的檢索詞。
事物類:事物類型客戶的意圖也是非常明確的比如搜索:鳳雀下載等等都屬于這類用戶。
當然了,還有很多特殊用戶,無論是否是上述三種搜索類型用戶或者這個界定是否明確,搜索引擎確實把用戶分成三類,如何分,怎么分那是搜索引擎說了算的。
提到分類的目的也是為了告訴大家其實搜索頁面可能不僅僅會表現一直類型的頁面,既然有用戶分類,搜索引擎為了獲得較好的用戶體驗同樣也會把搜索結果劃分成類似的幾塊來滿足用戶的基本需求。
我們來模擬出2個客戶:
用戶A行為:點擊順序 1、2、4、3、7、5、6、8
用戶B行為:點擊順序 3、2、4、5、1、6、7、8
在說明一點,是模擬用戶行為而已。
從A B 2個用戶我們可以明顯的看的出來,用戶A基本上屬于導航類用戶,而B用戶基本上屬于信息類用戶。當然了用戶類型已經不重要了,這個是搜索引擎的事情,我們這里只是列舉了2個用戶的行為,在數量較多的情況下就可以分析出絕大多數用戶的搜索行為,比如AB用戶中第二個page點擊量是最多的,那么自然是用戶最認可的一個page結構了。當初的百度排名點擊器也是按照這個邏輯一直在做,認為排名在100名內通過點擊甚至是分時段的點擊量來獲得排名,可以說前期這類工具效果尤其突出,但是這不是鉆了搜索引擎的漏洞,而是鉆了算法工程師的一個漏洞,因為他們沒有考慮到用戶只點擊一次,這種強制性需求的問題。
按照常理來說,一個用戶檢索一個內容只點擊一個page,的幾率微乎其微。搜索引擎算法工程師沒有想到這個問題。作為現在已經發現了這個bug后搜索引擎就很容易來識別這類點擊了,因為排名點擊工具具備這樣一些用戶沒有的特征:
1.結果點擊單一。
2.頁面停留時間較短。
3.IP集中,其實這點根本就無需判斷。
4.逆常規行為,比如直接去點擊5頁的某一結果。
而正常的用戶絕對不會這樣去查找結果,用戶一般會點擊2-5個結果頁面。
搜索引擎比如百度,一般都存在某一種猜測性算法來檢測頁面的用戶體驗度,老站長會知道,曾經大家一起點擊谷歌廣告的時候會有一個小細節,那就是打開頁面后要停留,其實這個page頁面谷歌已經追蹤不到了,為什么要停留?雖然和谷歌的有點不一樣,但是確實百度內存在這樣一種推測性算法。
舉例說明一下:
1.用戶A檢索某個關鍵詞
2.點擊排名在第二位的結果,打開3S后關閉。
3.繼續在百度檢索頁面點擊排名第四位的結果。
4.以此類推直到該用戶獲得滿意結果,或是關閉了百度檢索頁面。
這里大家可以這樣認為:
1.用戶點擊第二位結果后,百度頁面其實是沒有關閉的,他在后臺完全可以計算時間。用戶第一次點擊后百度開始計時。
2.當用戶點擊第二次后,甚至是第二次檢索,第一次的計時停止。
百度通常會使用這個時間差來計算頁面的價值,比如可以直接計算停留時間,預計瀏覽頁面數,跳出率等等。
頁面用戶行為上無論是現在還是今后必將影響搜索結果。
所以,搜索結果其實也有這樣的分類的,比如百度的百科其實是提供給信息類用戶的。理論上百度也會遵循28定律來提供一些這樣的結果供大家選擇,當然搜索引擎的28定律是80%相關信息,20%額外富余內容即補充類內容,隨著以后搜索引擎對用戶的進一步了解,比例將會越來越多的變動。
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