Chào các bạn, chúng ta đã được biết Google đã bỏ chỉ số PR với bài viết: "Google Toolbar PageRank đã chính thức bị loại bỏ" nhưng đó là một vấn đề khác với bài viết sắp đề cập sau đây. Hôm nay, tôi sẽ chia sẻ với mọi người về phương pháp để xác định mọi thứ trên các trang của bạn dựa trên một thước đo mà tôi gọi là "PageRank internal".
Cấu trúc trang web của bạn và tổ chức liên kết nội bộ (ví dụ một liên kết đến phần About Us trên website của bạn từ menu điều hướng chính) - đóng một vai trò quan trọng trong việc làm thế nào để cả người dùng và công cụ tìm kiếm có thể duyệt trang web của bạn, cuối cùng là sẽ ảnh hưởng đến thứ hạng trang web của bạn.
Công cụ tìm kiếm hiện đại sử dụng các liên kết để thu thập dữ liệu web. Các trình thu thập được sử dụng bởi các công cụ tìm kiếm khi click vào mỗi liên kết xuất hiện trên một trang - cả liên kết internal links và external links — và sau đó tất cả các liên kết trên các trang tiếp theo. Điều này cho phép các công cụ tìm kiếm tìm các trang của bạn và sắp xếp chúng trong chỉ mục của họ.
Google cũng sử dụng số lượng liên kết để xếp hạng kết quả truy vấn, xem xét từng liên kết như là một cuộc bỏ phiếu quan trọng cho một trang (tức là PageRank).
Vì lý do này, cách bạn liên kết các trang trên trang web của bạn đóng một vai trò lớn trong cách công cụ tìm kiếm crawl, hiểu và xếp hạng trang web của bạn. Là một SEO, làm thế nào để bạn chắc chắn cấu trúc trang web của bạn là tối ưu và liên kết internal của bạn được tổ chức một cách chính xác? Hãy cùng khám phá cách tính toán PageRank internal.
Cấu trúc trang web cơ bản và điều hướng dựa trên các liên kết internal
Có 2 loại liên kết internal cơ bản:
- Liên kết nội bộ (hay còn gọi là internal linking) mà hình thành cấu trúc điều khiển trang web của bạn
- Các liên kết internal thứ cấp xuất hiện trong ngữ cảnh xuyên suốt trang web của bạn (trong bài báo và những nơi khác mà không nhất thiết phải là sản phẩm của cấu trúc điều hướng của trang web).
Bước đầu tiên để nhận được các liên kết internal là sắp xếp các yếu tố điều hướng chung và tuân theo cấu trúc trang web. Tôi khuyên bạn nên tạo một cấu trúc liên kết internal cổ điển và sử dụng cấu trúc silo của Bruce Clay như một nền tảng cho các liên kết internal. Đây là những cố gắng và thử nghiệm, cấu trúc trang web đã làm việc. Dưới đây là một ví dụ:
Bây giờ trang web của bạn đã có một nền tảng vững chắc cho các liên kết internal, chúng ta hãy nhìn vào những liên kết điều hướng cũng như các liên kết internal tồn tại trong ngữ cảnh có thể ảnh hưởng đến cách công cụ tìm kiếm thu thập thông tin và xếp hạng các trang của bạn. Để xem xét tác động tổng thể liên kết internal, chúng tôi sẽ kiểm tra PageRank internal của tất cả các trang.
PageRank là gì?
Trước khi tiếp tục, chúng ta hãy dành một phút để thảo luận về PageRank. PageRank là một trong những thuật toán mà Google sử dụng để xếp hạng các trang web trong kết quả tìm kiếm của họ.
Thuật toán PageRank "hoạt động bằng cách đếm số lượng và chất lượng của các liên kết đến một trang để xác định một ước tính sơ bộ trang web đó quan trọng như thế nào".
PageRank internal là gì?
Google tính toán PageRank cho mỗi trang trong chỉ mục của nó, liên kết đến các trang khác nhau trong cùng một trang web cũng như liên kết các website khác vào trang này. Nhưng ý tưởng đằng sau PageRank là - xác định tầm quan trọng của một trang web dựa trên các liên kết từ các trang khác - có thể được áp dụng trên một mạng lưới rộng lớn (như một trong những phát hiện bởi trình thu thập của Google) hoặc trên một nhóm nhỏ hơn của một mạng lưới.
Với mục đích của việc kiểm tra các liên kết internal, chúng tôi sẽ sử dụng ý tưởng của PageRank để xem xét tầm quan trọng tương đối của mỗi trang trên một trang web.
Hãy bắt đầu và tính toán PageRank internal cho trang web của bạn.
Bước 1: Thu thập thông tin với Screaming Frog
Trước khi chúng tôi thực sự có thể tính toán PageRank internal, chúng ta cần khảo sát trang web của mình. Trong ví dụ này, tôi sử dụng Screaming Frog, vì nó là một công cụ chuẩn trong kho vũ khí của SEO.
Bắt đầu bằng chạy Screaming Frog và thu thập trang web của bạn. Khi thu thập dữ liệu được hoàn tất, chọn Export Bulk> All Outlinks từ menu trên cùng và lưu tập tin CSV vào vị trí mong muốn.
CSV chứa một danh sách của tất cả các liên kết internal trên trang web của bạn. Chúng tôi sẽ sử dụng danh sách này để tạo ra một mạng lưới và tính toán PageRank internal.
Bước 2: Tính toán PageRank internal với R
Nếu bạn không quen với R, nó là một phần mềm miễn phí cho việc tính toán thống kê và đồ họa chạy trên nhiều nền tảng. Tải về và cài đặt nó nếu bạn chưa có.
Cài đặt thư viện igraph bằng cách chạy giao diện điều khiển R và thực thi:
Khi thư viện được cài đặt, bạn sẽ có thể sử dụng đoạn mã sau kết hợp với Screaming Frog thu thập dữ liệu cho trang web của bạn:
Đơn giản chỉ cần làm theo các comment (ký hiệu #) và đừng quên:
- Chỉ định đường dẫn đến tập tin CSV Frog Screaming của bạn.
- Chỉ định tên miền và TLD extension của bạn
- Đặt tên cho tập tin output của bạn, nó sẽ chứa PageRank internal của mỗi trang trên trang web của bạn.
Các ví dụ
Hãy nhìn qua một vài ví dụ trên một vài trang web.
Catalyst Digital
Gần đây CatalystDigital.com đã đưa ra trang web của mình sau một thời gian dài xây dựng lại thương hiệu và chúng tôi vẫn đang làm việc với nó. Vì vậy, tôi quyết định thu thập dữ liệu trang web mới này và kiểm tra PageRank internal của nó.
Dưới đây là một mẫu đầu ra:
Nhìn vào trang trang web, chúng ta thấy rằng trang top đầu của chúng tôi là trang contact. Điều đó không đúng.
Bạn sẽ không thể nhìn thấy điều này nếu chỉ dựa vào việc thu thập dữ liệu thông thường. Ví dụ, Screaming Frog chỉ ra rằng trang contact có ít liên kết hơn so với trang chủ, mặc dù giá trị PageRank internal cao hơn. PageRank internal, cũng giống với thuật toán PageRank của Google, nó sẽ đưa tài khoản mà các liên kết được liên kết đến trang đó trong mạng lưới chứ không phải chỉ là số lượng của các liên kết.
Bây giờ, chúng ta hãy tìm kiếm thương hiệu của chúng tôi trong Google:
Tìm kiếm này khẳng định rằng chúng tôi đang gặp phải một vấn đề. Trang contact của công ty chúng tôi được xếp hạng trên trang chủ, đây có thể là do cách chúng tôi đã cấu trúc liên kết internal trên đó.
Khi chúng tôi nhận thức được điều này, chúng tôi có thể đi xem một cấu trúc trang web của chúng tôi và bắt đầu đưa ra một giải pháp.
Online Geniuses
Hãy chạy một thử nghiệm tương tự trên OnlineGeniuses.com. Dưới đây là một mẫu đầu ra từ R:
Trang web đã có một trang job board có giá trị PageRank internal cao hơn so với trang chủ của chúng tôi. Nó không còn là một vấn đề đối với chúng tôi nữa, có thể do số lượng các liên kết external đang trỏ đến trang chủ và sự khác biệt trong cách chúng tôi sử dụng từ khóa nhưng nó có thể là một cái gì đó mà chúng ta nên nhìn vào để duy trì tính toàn vẹn của trang web.
Kết luận
Bây giờ bạn đã hiểu được cấu trúc liên kết internal trên trang web của bạn. Sau khi bạn đã thiết lập một cấu trúc cơ bản để điều hướng dựa trên các liên kết internal của bạn, bạn có thể bắt đầu thực hiện audit trang web của bạn để phát hiện ra các vấn đề liên kết internal bằng cách thu thập trang web của bạn và tính toán PageRank internal bằng cách sử dụng R.
Tác giả: quanly | Đăng lúc: 28/04/16 09:20 | Lần sửa cuối: 28/04/16 09:20 | Số lượt xem: 7,153