浅析,PeopleRank算法,搜一搜排名的潜在因子!

如果你是SEO从业者,肯定会抓住一个关键词:这两天腾讯微信公开课内容里的PeopleRank,可能会让你觉得奇怪,在SEO领域也很少提到。

但众所周知,它是微信搜索中对相关页面进行排名的核心推荐算法,必然会让每一个SEO从业者产生进一步了解的冲动。

那么,PeopleRank算法和搜索排名的潜在因素是什么呢?

什么是PeopleRank算法?

简单理解:PeopleRank算法,是在早期PageRank算法原型的基础上,随着国内社交媒体平台的发展而逐渐衍生出来的一种系统算法。

我通常认为计算个人魅力在社交网络中的影响程度是一个加权的数据指标,通过一系列算法深入分析个人之间隐藏的关系是一种数据分析策略。

一般来说,影响PeopleRank相关权重的指标主要有:

①用户关注的粉丝数量,其中权重较高的粉丝比例,如行业内的kol比例较高,则该用户认可的社会价值的个人影响力更具吸引力。

②特定粉丝关注的总人数。

③各粉丝与用户的互动行为,如具体评论等相关内容。

其中要注意微信搜索,排名策略:

微信团队开发的PeopleRank引擎更注重“人”的价值,在脱敏的前提下,将专业人士对内容和服务的判断附加到借助大数据进行搜索的排名结果上。

如果你在努力关注微信微信官方账号的排名,尤其是微信搜索相关页面的排名,我们认为你可能需要考虑以下因素:

①问答,小程序,微信官方账号,朋友圈,视频号。

②微信官方账号文章页面,第三方网站。

对于对微信搜索结果页面的影响,基于PeopleRank算法,我们认为影响相关性排名策略的因素可以概括为目标用户行为对相关性页面的影响。

它包括:

①目标页面上用户访问的属性,比如特定时期特定数量的专家的访问行为。

②特定行业、特定标签人对目标页面访问的基本数据信息,如页面阅读完成率。[分区][/分区][分区][/分区]

③特定时期目标页面获得的关键内容和好评的质量。(思考数量和质量的区别)[分区][/分区][分区][分区]

④目标页面持续获取交互数据的能力。[分区][/分区][分区][/分区]

⑤针对基本SEO数据指标,比如是否包含具体关键词。[分区][/分区][分区][/分区]

其中,据蝙蝠侠IT了解,大量用户搜索微信,更感兴趣的是结果页面输出结果的稳定性和及时性。从我们目前的数据来看,我们认为不同结果类别相关性的稳定性和及时性可能存在一些明显的差异,如:

①微信官方账号呈现:对时效性不敏感,影响因素权重相对较高的可能是粉丝数量。(粉丝质量可能以后再计算)

②页面文章:可能对时效性更敏感,用户在特定时期的行为可能成为页面排序稳定性的核心因素。

③视频号相关产品:更有可能是用户交互行为的动态变化,这种稳定性对时效性相对敏感。

毫无疑问,社交网络中的PeopleRank算法明显不同于我们早期搜索引擎中传统SEO的排名策略,以上内容只是浅尝辄止。

我们欢迎相关行业的专业大咖不断交流讨论,相互学习。但是对于搜索排名,无论什么平台,我们相信核心策略是给目标用户带来高价值的用户体验。

如果你想持续了解“PeopleRank算法”的关联性,我会收集整理一些相关的专业文档,关注蝙蝠侠IT微信,微信官方账号会回复“peoplerank”获取相关信息的下载地址。

总结:对于PeopleRank算法,我们简单分析一下相关内容,后期会进行深入研究。以上内容仅是蝙蝠侠IT家族的文字,仅供参考和讨论,不代表任何官方意见。

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