引文排名-google 发现很简单

学术论文通常根据其被引用的次数进行排名。他们拥有的越多，他们就越有效。 谷谢尔盖·布林希望将相同的分类系统应用于网络信息。 他们是如何做到的呢？ 他们使用反向链接作为信任票。 页面从其他网站收到的链接越多，它所处理的主题就越权威。

反向链接 来源：当然

他们不仅仅关注链接的数量。 他们还通过查看链接的来源来考虑反向链接质量。 例如，如果有两个链接，来自两个不同的站点，则具有较高域权 专用电话数据库 限的域将更有价值。 页面相关性 他们还认为链接来源页面的相关性将有助于更好地衡量链接的“质量”。 例如，如果您的网站是关于“猫粮”的，那么来自其他页面或网站的谈论与“猫”或“猫粮”相关的内容的链接比来自处理“美发产品”的网站的链接更有价值。

所以，这就是该算法最

初创建的方式，多年来 PageRank 一直处于前台。 但现在它的重要性已不如谷歌自那时以来的发展。 这就是为什么我们根本不会提及它，但我们将简要提及我们已经写过的 RankBrain。 演变：RankBrain 是什么以及它是如何工作的？ RankBrain是Google 用于对搜索结果进行排名的机器学习 (AI) 算法。

几年前，谷歌工程师格雷

格·科拉多 (Greg Corrado)首次认识到它，如今，它已成为谷歌确认的 搜索引擎结果中网页排名的3 个因素之一。 过去五年来，谷歌一直致力于这项技术的研究，以帮助搜索引擎应对近年来搜索查询量的大幅增长，而不停歇地提供最佳结果。 这就是 RankBrain 使用人工智能不断学习如何改进的原因。

算法的“信号” 例如

根据 Search Engine Land 的说法，Google 的算法“最多可以有 10,000 个变体或子信号” （这源自 Matt Cutts 的回答，他表示他们使用 200 个 為什麼我們可能不完全相信AI寫的新聞？ 信号（排名因素），每个信号都有大约50 个辅助信号）。 正如您可以轻松理解的那样，管理所有这些都是极其困难的（如果不是不可能的话），这就是为什么有必要创建 RankBrain。

.视觉元素对读者来说至关

重要 即使是最有价值的信息，如果以不吸引人的方式呈现，也会降低子页面的有效性，因此应重点关注形状、字体、标题结构和图形。 借助友好的图形、图像、信息图或视频，复杂的信息或大型数据集通常很容易理解。 8. 确保推广内容 创建文章仅完成了一半。内容是为公众创建的，因此请确保您获得尽可能大的影响力。