В любом случае, для чего нужен PageRank? (Статистика в изобилии)

Это мой первый пост на YOUmoz, и я буду очень признателен за ваш отзыв. Я буду активно отвечать на комментарии, и я знаю, что у нас будет отличное обсуждение. Пожалуйста, прокомментируйте любую критику, вопросы или случайные мысли, которые могут у вас возникнуть. Если вы предпочитаете пропустить статистику, смело переходите к разделу обсуждения.

Введение

Пару месяцев назад SEOmoz исследовал взаимосвязь между PageRank веб-страницы и ее положением в результатах поиска. Они пришли к выводу:

Рейтинг страницы Google действительно немного коррелирует с их рейтингом (а также с рейтингом других основных поисковых систем). Однако другие показатели на уровне страницы значительно лучше, включая количество ссылок от Yahoo и Page Authority.

Я был заинтригован исследованием и поклялся исследовать метрику, используя свой собственный набор данных. Поскольку все мои данные находятся на уровне корневого домена, я решил сосредоточиться на PageRank домашней страницы каждого домена.

Методы

Я усреднил данные за три месяца (ноябрь 2009 г. — январь 2010 г.), собранные в последний день каждого месяца для 1316 корневых доменов. Используя Quantcast Media Planner, я выбрал веб-сайты, данные о трафике которых были опубликованы. Для включения веб-сайты должны были иметь в среднем не менее 100 000 уникальных посетителей из США в течение этого периода времени.

Домены, выбранные для этого исследования, не соответствуют случайной выборке веб-сайтов. Из-за того, как они были выбраны, они будут склоняться в пользу сайтов с большим количеством посетителей из США и против сайтов с очень небольшим количеством посетителей. Также могут быть различия между количественно определенными сайтами с общедоступными данными о посещаемости и неколичественными веб-сайтами. Например, квантифицированные домены с большей вероятностью будут включать рекламу на своих страницах, чем сайты без скрипта Quantcast.

PageRank

PageRank (PR) может принимать только одиннадцать значений (0-10). Это порядковая переменная, означающая, что разница между PR = 8 и PR = 9 не такая же, как разница между PR = 3 и PR = 4. Как и mozRank, она, вероятно, существует в логарифмической шкале.

Медиана и рейтинг режима PageRank среди веб-сайтов в этом исследовании составляли PR = 6, при минимальном PR = 0 и максимальном PR = 9. Однако только у десяти веб-сайтов был PR <3, и только у семи был PR = 9.

Результаты

Метрики SEOmoz

Используя коэффициент корреляции Спирмена, я сравнил PageRank с несколькими показателями корневого домена SEOmoz. Домен mozRank (линеаризованный) сильно коррелировал с PR (r = 0,62) *. Эта корреляция была несколько меньше 0,71, о которой SEOmoz сообщил в мае 2009 года. Несоответствие может быть связано с различиями в методологии; SEOmoz использовал коэффициент корреляции Пирсона и не линеаризовал mozRank. Кроме того, данные PR в моем исследовании, вероятно, были измерены в меньшем диапазоне значений, что потенциально ослабило наблюдаемые зависимости.

* Все зарегистрированные корреляции значимы при п <.01.

MozTrust также сильно коррелировал с PageRank (r = 0,62), с несколько меньшей степенью авторитета домена (r = 0,55). Последний с тех пор претерпел некоторые серьезные изменения, и этот результат может не отражать нынешнюю метрику.

Индексирование поисковой системы

Я провел [site:example.com] запросы с использованием API Google, Yahoo и Bing для приблизительного определения количества страниц, проиндексированных каждой поисковой системой. К моему большому удивлению, PageRank имел самую сильную корреляцию с количеством страниц, проиндексированных Bing (r = 0,52), а не Google (r = 0,30) или Yahoo (r = 0,24). Моя первая мысль заключалась в том, что Google, возможно, не сообщает точные подсчеты — явление, часто отмечаемое специалистами по SEO. Однако есть некоторые свидетельства, которые могут указывать на обратное.

Если данные индексации, представленные Google, неточны, мы ожидаем, что этот показатель будет иметь более низкую корреляцию с аналогичными показателями. Однако показатели индексации, представленные Google и Yahoo, имеют довольно высокий коэффициент корреляции Пирсона (r = 0,38). Оба, похоже, имеют меньшую корреляцию с Bing: 0,34 и 0,26 соответственно. Еще более интересно то, что показатели SEOmoz, похоже, имеют гораздо более сильную корреляцию с индексируемыми страницами Bing, чем цифры, сообщаемые Google или Yahoo.

Если Google не может точно сообщить размер своего индекса, можно ожидать, что аналогичные запросы также вернут неточные данные. Тем не менее, PageRank имеет высокий коэффициент корреляции Спирмена с количеством результатов, возвращаемых Google. [link:example.com] запрос (r = 0,65). По силе эти отношения кажутся такими же, как между показателями SEOmoz и PR, упомянутыми ранее. Связь PR с результатами Yahoo [linkdomain:example.com -site:example.com] запрос несколько меньше (r = 0,53).

Если количество страниц, проиндексированных в отчетах Google, является относительно плохим показателем, мы также можем ожидать большего разброса между месяцами, чем другие поисковые системы. Однако я не обнаружил, что это так. Фактически, у Bing был самый высокий средний процент изменения количества проиндексированных страниц — колоссальный рост на 355% за месяц. Google показал рост на 61%, а Yahoo — всего на 2%.

Хотя все еще возможно, что количество страниц в каждом домене, которые, по отчетам Google, проиндексированы, неточно, я вижу другое возможное объяснение. В большей степени, чем Yahoo или Google, количество страниц, которые Bing проиндексирует в любом конкретном домене, зависит от количества и качества ссылок на этот домен. Возможно, по крайней мере, когда дело доходит до индексации, Bing больше следует традиционному алгоритму, подобному PageRank. В конце концов, Google утверждает, что PR — это лишь один из более чем 200 сигналов, используемых для ранжирования страниц. Эта теория подтверждается результатами сравнения факторов ранжирования Google и Bing в SEOmoz.

Социальные медиа

PageRank даже имеет довольно сильную корреляцию с метрикой социальных сетей, например, сколько страниц домена сохранено на Delicious (r = 0,49), сколько историй у него есть на Digg (r = 0,38) и даже количество твитов, ссылающихся на один страниц по данным Topsy (r = 0,38).

Трафик веб-сайта

И последнее, но не менее важное: PageRank с удивительной точностью предсказывает посещаемость веб-сайта. Как сообщает Quantcast, ежемесячные просмотры страниц, посещения и уникальные посетители в значительной степени связаны с PR. Маленькая зеленая полоска Google даже коррелирует с посещениями на уникального посетителя (r = 0,18), но не с просмотрами страниц за посещение. Однако если поместить это в контекст, можно увидеть значение такой метрики, как «Авторитет домена».

Обсуждение

Так что же все это значит и почему это важно?

Во-первых, несмотря на то, что это показатель уровня страницы, PageRank домашней страницы на самом деле является довольно хорошим предсказателем многих важных переменных уровня домена, имеющих отношение к SEO, социальным сетям и посещаемости веб-сайтов.

Например, в среднем у веб-сайтов с главной страницей PR = 7 было в 2,6 раза больше уникальных посетителей, чем у сайтов с главной страницей PR = 6, которые, в свою очередь, имели в 1,5 раза больше уникальных посетителей, чем сайты с главной страницей PR = 5.

Во-вторых, PageRank домашней страницы иногда используется как прокси для гипотетического «рейтинга страниц домена». Хотя это исследование технически неточно, оно поддерживает идею о том, что PR домашней страницы веб-сайта предоставляет информацию о домене в целом.

Хотя он может быть ограничен всего одиннадцатью возможными значениями, PR он на удивление хорошо предсказывает относительное количество входящих ссылок на домен, о которых сообщают Google и Yahoo, а также относительное количество страниц, проиндексированных Bing. Ключевое слово здесь — «относительный». Как порядковая переменная PR не может использоваться для прогнозирования фактических значений непрерывных переменных.

Наконец, это исследование предоставляет доказательства того, что показатели SEOmoz на уровне домена могут быть хорошими (и, возможно, лучше, чем PageRank) предсказателями переменных, важных для поиска, социальных сетей и веб-аналитики. Это, а также все результаты этого исследования следует интерпретировать в контексте включенных доменов (с высоким трафиком, ориентированными на США и публично количественно определенными).

Надеюсь, вам понравилось читать мой пост, потому что я определенно получил удовольствие от его написания. Я намерен написать еще много на основе ваших отзывов. Если вы нашли этот пост интересным или ценным, я был бы очень признателен за ваше одобрение, щелкнув значок ниже.