Google 是利用大数据而声名鹊起的公司之一。该公司以PageRank 算法为基础，该算法收集了网站在互联网上收到的所有链接的数据，并将其纳入其排名算法。尽管该算法比以前的搜索引擎有了很大的改进，但它仍然是一个不充分的解决方案。Google 需要使用更复杂的大数据技术来改进其 SERP 并避免低质量的链接垃圾邮件。
内容歌如何利用机器学习打击链
机器学习在解决 Google 面临的挑战方面发挥了重要作用，因为它致力于为用户带来最高质量的搜索结果。他们使用了 TensorFlow，这是一种开源算法，利用机器学习帮助对各种搜索短语的网页进行排名。以下是此类机器学习方法的一些好处：
- 他们可以寻找一些因素来帮助您判断网页是否高质量。这有助于他们根据其他因素对网站进行排名。他们可能会在算法中使用客户行为，例如人们在网站上花费的时间和跳出率。通过寻找与这些指标相关的因素，他们可以更好地对网站进行排名。
- 他们可以更好地了解品牌是否参与了非自然链接计划。
据serp champion称，第二个因素是许多营销人员最难掌握的因素之一。他们很难理解 Google 在识别奇怪的锚文本和明显的链接构建方案方面正在变得越来越好。
谷歌如何利用机器学习打击链接垃圾邮件？
Google 发现了许多可帮助他们识别链 现在距离节日季还早 接垃圾邮件的变量。这些变量包括：
- 他们会寻找那些有大量非自然链接的低质量网站。他们能够从链接到这些网站的网站以及他们链接到的网站中寻找模式。
- 他们越来越善于寻找那些使用大量非自然链接的网站。
- 他们更擅长通过分析 IP 地址、目录和其他有助于打击链接垃圾邮件的因素来查找奇怪的链接足迹。
谷歌仍然依靠老式的策略来打击链接垃圾邮件，其中包括要求人们举报链接垃圾邮件，正如前垃圾邮件预防负责人 Matt Cutts所讨论的那样。然而，机器学习正变得越来越有效。几年前他们详细讨论过这个问题。
营销人员必须适应谷歌对机器学习的依赖来打击链接垃圾邮件
这对营销人员意味着什么？他们如何才能自然 在此添加您的标题文本 地加强他们的链接配置，以免触发垃圾邮件过滤器？
诀窍是通过实际做法获得高质量链接，例如客座博客和将内容联合发布到新闻网站。SEO 客座帖子或客座博客是指某人在另一个人或品牌的博客上撰写帖子，以与他人（您为之撰写文章的个人）建立关系、获得自我曝光（将您介绍给他们的受众）并建立链接（对于 SEO 建设至关重要）。