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数字图书馆网站搜索引擎优化指标及实证研究—

天天重庆时时彩软件 www.86lzw.cn 作者/整理://www.86lzw.cn/ 来源://www.86lzw.cn/ 日期:2018-06-25

构建基于信息生态视角的行业网站搜索引擎优化指标,以指导行业网站建设和提升网站核心竞争 力?!痉椒ā看有畔⑸咏浅龇?,构建“生态4索引擎优化”指标体系,利用层次分析法对国内外10个具有代 表性的云存储网站进行实证分析?!窘峁渴抵そ峁砻魅碛布际醯某墒煳幸低痉⒄勾丛炝肆己玫牟祷?境,国外行业网站搜索引擎优化较国内网站更为重视生态性建设?!揪窒蕖拷鲅≡裨拼娲⑼窘醒痉治?,所 选择的有代表性的行业网站数量相对较少?!窘崧邸吭诶砺鄄忝嫖幸低窘ㄉ杼峁┬碌难芯渴咏?,在实践应用 层面能指导行业网站进行搜索引擎优化效果评价。
1.引言
近年来,随着物联网(Internet of Things)、云存储 (Cloud Storage)、移动互联网等新兴IT技术的快速发 展,数据规模呈几何级数上升,人类已跨人以ZB为基 本计算单位的大数据(Big Data)Hm。
搜索引擎优化(Search Engine Optimization, SEO) 技术从网站结构、内容建设方案、用户互动传播等 角度可以对行业网站的建设进行合理规划。大数据时 代背景下行业网站利用SEO技术,在“信息”层面可以 为网站建设者提供高价值的密度信息;在“信息技术” 层面可以发挥大数据时代的技术优势,以深度发掘针 对客户需求的行业信息和资讯服务;在“信息环境”层 面,通过SEO技术构建的网站免费流量人口,可以帮 助网站获取更高的营业收入。
因此,如何从信息生态三要素“信息、信息技术、 信息环境”和谐发展的角度,构建行业网站的搜索引 擎优化指标,是大数据时代背景下行业网站建设中利用SE0技术进行网站优化的关键。
本文试图解决以下三个方面的问题:
(1)基于信息生态视角的行业网站搜索引擎优化 指标是什么?
(2)采用什么方法对所构建的搜索引擎优化指标 进行评价?
(3)如何结合典型的行业网站对所构建的评价指 标进行验证?
鉴于此,本文基于信息生态视角构建行业网站搜 索引擎优化指标,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)以典型的云存储网站为例进行实证 分析。
本研究在理论方面,为SEO理论提供新的研究视 角’为网站建设者了解信息生态视角下网站运营中的 问题和进行网站优化提供方法上的指导;在实践方面 可指导行业网站利用SEO技术,获取更多免费流量,降低网站运营费用,挖掘客户的需求,更好地提高用 户满意度。
2.文献综述
2.1搜索引擎优化
SEO的概念最初由产业分析师Sullivan于 1997年提出。随后,国内外学者展开了 SEO方面的 研究。国外学者Bailyn等提出“优化核心球”理论, 并针对谷歌提出5个优化策略;Kapoun等认为 SEO在应用时应考虑信息的权威性、原创作者、相 关信息对比等。国内学者张欢等从网站内容建设、 结构优化、页面元素优化等角度分析了基于Google 排名影响因素的SEO策略。从目前国内外在行业网 站搜索引擎优化方面的现有研究成果来看,针对信 息生态视角的行业网站搜索引擎优化方面的研究成 果相对较少。
2.2大数据时代行业网站搜索引擎优化
大数据是指难以用传统的软件和数据库管理工 具在可容忍时间内抓取、管理以及处理的海量复杂数 据集,其主要特点是规模性、多样性和高速性。
大数据时代背景下,行业网站在信息总量、信息 价值、网站安全及稳定性、网站加载速度、数据存储 和调用、开放接口、应用软件技术、存储硬件及网 络设备等8个方面能够充分体现大数据时代SEO优 势。然而,现有国内外网站却没有充分采用SEO技 术及策略来更好地发挥大数据的优势:
(1)在信息总量和信息价值方面,没有从SEO角 度出发,寻找一个合适的信息平衡点,导致大数据的 信息优势反而成为SEO的信息劣势.
(2)在行业网站的安全、稳定性和加载速度方面, 很多行业网站由于过分考虑安全和稳定性,而牺牲了 加载速度,这非常不利于提高客户满意度;
(3)一般环境下行业网站优化虽然考虑网站内容 信息总量、信息价值密度、网站安全及稳定性、加载 速度因素,但在评估SEO效果时,所占权重不高。同 时在网站数据存储和调用、开放接口和应用软件技术 等方面,因一般环境下行业网站在此方面的优势不明 显,实践中并未进人SEO考虑范畴。
2.3信息生态视角下行业网站搜索引擎优化
信息生态用来表达生态观念和日益变得重要和复
杂的信息环境之间的关联1999年,Nardi和 0ay在合著的专著《Information Ecologies: Using Technology with Heart》中指出,信息生态“是由人、实 践、价值和技术在特定环境中所组成的系统”,他们讨 论了在特定环境中IT技术与人的关系并且指出,与技 术相比,在技术辅助下人的活动更为重要。Nardi[12HA 为信息生态是信息质量、管理、产品和价值的总和,以 及对信息服务、需求和可靠性的评价。Nam等[13]和 Davenport等认为信息生态更侧重人、企业、技术和 它们周围的信息或知识环境之间的相互关系。国内学 者陈锡生等认为信息生态是由信息人、信息、信息 法律和信息政策等要素构成。本文基于前期的研究基 础,认为信息生态的核心是强调“信息、信息技术、 信息环境”三者之间的和谐发展。
无论采用何种SEO技术,从“信息、信息技术、信 息环境”三者和谐发展的角度出发,实现大数据时代 背景下行业网站演进发展的信息生态性,对吸引和留 住用户、提高行业网站的竞争力具有重要的作用。因 此,基于信息生态的相关理论构建行业网站的搜索引 擎优化指标,是指导大数据时代背景下行业网站更好 地满足用户需求和提高网站竞争力的切人点。
3.信息生态视角下行业网站搜索引擎优化 指标
3.1评价指标构建依据及原则
本文对行业网站搜索引擎优化指标的构建,是 在网站构建效果和SEO评价指标的相关文献研究基 础上建立的。在网站构建效果评价方面,国外学者 Dickinger等认为网站的构建效果可从易用性、可 用性、有用性、导航、网站设计、内容质量、可信 度和趣味性方面进行评价;Gonzdlez等构建了行 业网站的4个评价指标,即可访问、速度、导航和 内容。在SEO评价指标方面,Yalcin认为搜索引擎 主要根据网站关键字、解释和内容进行索引排序。 国内学者赵仪等提出了行业网站评价指标,包括 内容指标、学术基础指标、用户指标。周鑫等提 出了基于Alexa数据(在网站实际评价中,很多人以 Alexa排名来参考性衡量网站的优化效果)的网站效 果评价指标。百度官方针对百度的搜索引擎建立 了优化评价标准。
本文从信息生态视角出发,以行业网站搜索引擎 优化“生态健康”为切人点,基于网站构建效果和SEO 评价指标的相关文献,结合行业网站搜索引擎优化的 特点,通过访谈、调查和行业专家咨询等方式,从“信 息、信息技术和信息环境”三者和谐发展的角度,设计 了信息生态视角下行业网站的搜索引擎优化指标。
3.2评价指标体系
从“信息、信息技术和信息环境’’三个信息生态基本 要素和谐发展角度入手,构建行业网站搜索引擎优化 的一级指标。从“信息”维度建立的二级指标,包括“信 息、域名信息?,该指标是SE0“生态健康”的基本前提; 从“信息技术”维度构建的二级指标,包括“单项技术、协 同技术、深度应用技术”,该指标是SE0?生态健康”的 技术保障;从“信息环境”维度构建的二级指标,包括 “用户环境、竞争环境、产业技术环境”,该指标是行业 网站搜索引擎优化中延长SE0生命周期的关键指标。 本文构建的“生态-搜索引擎优化指标(Ecology-Search Engine Optimization, E-SEO)”,如表 1 所示:

(1)信息
信息下设的三级指标包括“网站内容信息总量、 信息及时性、信息准确性和信息价值密度”。网站 内容信息总量指标反映大数据时代背景下的数据量 级,是衡量其数据规模和服务水平的关键指标。信息 及时性、信息准确性和信息价值密度反映了大数据时 代背景下的信息特征。
(2)域名信息
域名信息下设的三级评价指标包括“域名、绑定 IP、二级域名个数、网站创建及稳定运营时间”。在 实际应用中,一般认为顶级域名优于二级域名,二级 域名对顶级域名的评价有积极或消极的影响。同时, 它们与绑定的IP之间有一定的关联。在实际测评中, 网站创建及稳定运营时间越长,搜索引擎给予的权重 越高。
(3)单项技术
单项技术是指单一的优化技术,没有考虑网站信 息的内外协同和技术的深度应用。在实践中运用的单 项技术比较多,本文在构建其下设的三级指标时主要 考虑4个在实际中应用的关键指标,即“目录结构和 URL、页面美观图片优化、静态/伪静态页面、关键词 密度”。
(4)协同技术
协同技术是指网站信息的内外协同,其下设的三 级指标包括“内链、外链、信息检索、浏览器兼容、 Robot文件和网站地图”。内链和夕卜链属于链接协同技 术的两个方面。在评价时,还需要同时考虑死链的数 据。当从技术角度考虑用户、搜索引擎差异性时,浏 览器的兼容、Robotp6]文件允许抓取和不允许抓取页面 的设定、网站地图,这些指标是行业网站搜索引擎优 化时考虑的重点。
(5)深度应用技术
大数据时代背景下行业网站在“网站安全及稳 定性、加载速度、数据存储和调用”等方面 应充分采用具有明显技术深度应用优势的大数据处 理和存储技术,以顺应大数据时代的发展。同时结 合PP、微信、API接人等方式,使信息交互更 加灵活、便利,能够极大地提高行业网站在搜索引 擎中的表现。
(6)用户环境
用户环境下设的三级指标包括“用户参与程度、反 链、关键字指数”。其中,反链一方面反映链出站对本 站的重视,另一方面庞大的反链可以为用户营造一个 网状的用户流量人口环境;而关键字指数反映了网民 的搜索热度,网站关键字的指数越高,反映出网站的 用户环境越好。
(7)竞争环境
竞争环境下设的三级指标包括“关键字付费竞价 者数量、潜在竞争者网站数量、黑帽技术”。黑帽技 术的采用使网站的行业竞争环境愈发恶劣。网站的竞 争环境越恶劣,采用搜索引擎优化措施获取较好的搜 索引擎表现就越困难。因此,行业网站在大数据时代 背景下更需要关注付费推广网站、潜在的竞争对手、 采用黑帽技术恶性竞争的网站。
(8)产业技术环境
产业技术环境下设的三级指标包括“应用软件技 术、存储硬件及网络设备”。虽然在实践中产业 宏观经济环境对行业网站的发展至关重要,但从技术 角度来看大数据时代背景下行业网站发展更多依赖软 件技术、存储硬件及网络设备的更新换代。
3.3评价方法及过程
AHP适合于决策结果难于直接准确计量的场合。 该方法相比其他的决策方法更适合本文这种主观意向 比较强的评价体系应用,为此采取AHP方法对信息生 态视角下行业网站搜索引擎优化指标进行测评。具体 评价指标权重设计方法的应用步骤如下:
(1)构造判断矩阵
采用专家法,对测评体系中的各个指标分层次进 行重要性对比,并以1-9标度法进行赋值,专家由三名 云存储网站SEO分析师组成,在互不干扰情况下,专 家以理论为依据结合行业实践经验进行评分。
(2)计算权重
运用特征向量计算各指标的权重。以T-Ci判断矩 阵为例,运用Excel软件求出权重向量。
(3)检验准确性和可靠性
为保证数据的准确性和可靠性,对计算的数据结果进行规范化和一致性检验,计算平均随机一致性指 标RI,并依次计算各层指标权重,如表2所示。

4.实证分析
4.1样本选择和评价过程
(1)样本选择
云存储是基于云计算并结合saas(软件即 服务)延伸和发展出来的一个新概念。云存储网站基 于并行程序设计模式、数据密集型分布,能呈现搜索 引擎所关注的网站内部环境;同时云存储网站的搜 索引擎关键字搜索指数急剧攀升、竞价推广网站众 多,呈现了搜索引擎所面临的大数据时代外部环境。 大数据时代背景下云存储行业网站的数据规模性、多 样性、高速性、信息价值密度的特点体现明显[8],因 此是大数据时代背景下基于信息生态视角研究搜索 引擎优化指标非常具代表性的行业网站。为了检验本 文所提出的“生态-搜索引擎优化”指标体系的实际可 操作性和应用价值,选择国内外最具代表性的10个 云存储网站进行测评,相应10个云存储样本网站如 表3所示。

(2)样本选择原则
这10个云存储网站具有很强的行业代表性,网站 选取过程中遵循以下原则:云存储行业的知名代表性 网站;Alexa数据真实可靠;便于专家对网站进行打分; 未采取黑帽技术;网站用户基数较大;数据采集方便。
(3)评价过程
评价过程中,选择10位云存储网站专家(3名云存 储网站SEO分析师、5名高校信息管理方向教授、2 名数据处理技术人员),他们在SEO实践、理论、云存 储技术和安全方面具有丰富经验。10名专家依据评价 指标对10个网站进行打分。为降低操作的复杂性,评 价指标内三级指标按李克特5级量表(较差-1, 一般-2, 好-3,较好-4,非常好-5)进行评分。测评过程中,专家 依次浏览10个网站,凭借行业经验对测评指标打分, 而对于专业性较强的网站加载速度、安全及稳定性指 标则利用站长工具、脱壳扫描、漏洞检测、网 站测速[39]等工具进行测试。由于不同专家获取的测试 数据及对数据的判断会有差异,因此专家组经协商后 将iCloud作为标杆网站,然后根据测评网站和iCloud 的数据差异,结合行业经验进行主观评价,并给出网 站加载速度、网站安全及稳定性的指标测评分数。
4.2数据结果
每位专家评出分数后,将各三级指标的分数乘以 相应权重后求和,再将结果乘以所对应的一级指标权 重后求和,所得的全部分数取平均值,即可得出10个 样本网站的最终得分,结果如表4所示:

4.3讨论及分析
综合10个样本网站的最终测评,分析结果如下:
(1)从二级指标得分结果来看,得分最高的是产 业技术环境,这一结果说明软硬件技术的成熟给云存 储网站创造了很好的产业环境。同时,国外网站得分 略高于国内网站,说明国内云存储网站在建设发展中, 软硬件技术与国外还存在一定的差距。得分最低的指 标是竞争环境,这一数据结果表明云存储网站所面临 的竞争环境比较恶劣,同时国外云存储网站的竞争更为激烈。其他几个二级指标,各网站得分表现出较大 的差异,反映出各网站虽对SEO较为重视,但因搜索 引擎算法的不透明性,决定了 SEO优化的难度较高。
(2)从三级指标的得分结果来看(因为篇幅的限制 没有将三级指标的结果进行展示),得分最高的指标是 网站内容信息总量,这一数据结果说明云存储网站原 创信息量较大,重复信息较少,大数据规模性特征体 现明显。得分最低的指标是关键字付费竞价者数量, 这一数据结果表明,云存储网站行业竞争对手较多SE0效果不佳的网站大多采取付费竞价的方式以获得 靠前的展示机会,导致网络营销费用相对较高,更凸显出SEO优化的必要性。综合得分较高的网站,P1、 P2、 P3、 P8、 P9、 P12、 P15、 P19、 P20、 P21 这 10 个三级指标得分较高。反映出网站在大数据时代背景 下若想获得较好的排名表现,应从这10个和信息生态 密切相关的指标出发来进行SEO优化。
(3)从各网站评价指标综合得分结果来看,在国 外网站中iCloud得分较高,国内网站腾讯云、盛大云 得分较高。这一测评结果反映出云存储网站SEO应从 信息生态角度出发全面提高指标得分,同时对上文提 到的10个三级指标予以侧重。整体上来看,国外测评 的行业网站搜索引擎优化略优于参与测评的国内行业 网站。这说明国外以iCloud为代表的云存储网站,在 发展中更为重视行业网站生态性的建设,这也是国内 云存储网站未来努力的方向。
(4)在SEO实践中,很多行业网站优化评价时通 常以Alexa数据来参考衡量网站优化的效果。但由于 Alexa数据指标较少,不能够与实践中的SEO技术和网 站的构建策略对应。因此本文所构建的E-SEO指标体 系,既结合大数据时代背景下的数据特点,也弥补了 Alexa数据指标对行业网站SEO应用中存在的不足。最 后将10个样本网站的测评结果和Alexa数据进行对比, 如表5所示??梢钥闯?,E-SK)的结果排序和Alexa 的Page Rank排序基本一致,说明本文的评价指标体系 及评价结果具有一定的可信度和较好的应用价值。

5.结语
本文在理论层面,从“信息、信息技术和信息环 境”三个基本要素和谐发展角度,结合大数据时代背 景下行业网站的发展特点,构建了基于信息生态视角 的行业网站搜索引擎优化指标E-SEO,并运用层次分 析法对评价指标的准确性和可靠性进行检验。在应用 层面,运用实证分析方法,选择国内外10个具有代表 性的云存储网站作为分析样本,对E-SEO评价指标体 系的实用性、可操作性、应用性进行验证和分析。
本文的核心贡献在于,从信息生态视角出发,构 建“生态-搜索引擎优化”指标体系,以指导行业网站 的建设者在大数据时代背景下利用SEO技术更好地 进行网站设计和开发过程的优化。
研究仅选择10个代表性网站的E-SEO评价指标 进行验证和分析,数据量相对较少。后续研究中,将引 人更多的国内外SEO行业专家并选取更多的行业网 站,对所建立的E-SEO评价指标进行验证。同时拓宽 到其他行业网站的应用中,使评价指标体系能更好地 满足大数据时代背景下行业网站的生态性建设需求。
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