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搜索引擎對重復內(nèi)容的處理方法

2024-04-26 14:07:25
字體:
來源:轉載
供稿:網(wǎng)友

#1 從博客上復制內(nèi)容:

blog duplicate content 1 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

上圖是主要針對博客這種網(wǎng)站媒體類型的,我們使用wordpress的時候經(jīng)常將文章毫無保留地展示在首頁,而不是使用輸出摘要(就好像SEMWATCH那樣),根據(jù)Randfish觀察,其實這樣子是會搜索引擎誤認為內(nèi)容重復。

#2 URL參數(shù)引起的內(nèi)容重復

究竟URL參數(shù)像Session IDs,Tracking IDs是怎樣引起內(nèi)容重復的呢?Googlewebmastercentral (需要翻墻) 透露,同一個產(chǎn)品頁面,如果搜索引擎爬蟲抓取可以通過多種鏈接途徑抓取同一個產(chǎn)品頁面,那樣會有以下幾種消極的影響:

1.多種URLs會稀釋鏈接的廣泛性。比如上圖的產(chǎn)品頁面,如果有50個導入鏈接,那有可能分別形成了3種導入URL途徑,而不是唯一的某一個URL,這樣就等于將導入鏈接傳遞的權重分散到3個不同的鏈接上。

2.搜索結果或許會呈現(xiàn)不友好的URL(比如一大串長長 的session ID,tracking ID)。從而在SERP中,降低了用戶對該頁面的清晰了解程度(英文url比如semwatch.org/sem,不僅僅具備搜索引擎友好性,更重要的是用戶體驗友好性),不利于品牌的塑造。

#3 搜索引擎對待內(nèi)容重復的態(tài)度

se duplicate content 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

從Search Engine Land給出上圖可知,一般來說搜索引擎通過4個步驟來識別內(nèi)容是原創(chuàng)還是復制:

1.發(fā)現(xiàn)。當搜索引擎爬蟲發(fā)現(xiàn)新的內(nèi)容,他會立刻與之前收錄的內(nèi)容進行比較確保內(nèi)容的原創(chuàng)性。

2.丟棄。首先,搜索引擎會放棄收錄那些來自鏈接工廠,MFA站點(Made For Adense)和被列入黑名單的IP的頁面

3.解剖。下一步就是分析每個頁面的 入站鏈接,判斷鏈接的質量和源頭。

4.決定。最后就是回顧之前收錄的頁面和相關鏈接,決定哪一個頁面才是絕對原創(chuàng)。

#4 關鍵詞拆解

keyword cannibalization 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

搜索引擎會蜘蛛通過你的某一個特定頁面爬行4個或者40個網(wǎng)站上不同的頁面,而這種行為一般是通過該頁面的相關內(nèi)容鏈接進行爬行抓取(比如上圖的“滑雪板),很多朋友希望通過將眾多頁面相互關聯(lián)起來即使相互之前沒有關聯(lián)性,一個站點的許多頁面過度使用同一個關鍵詞,從而為了提高排名。但是事實上,這種行為對于排名是幫助不大的。

#5 怎樣處理好內(nèi)容重復的情況

duplicate interlinking 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

這里不同在于不是僅僅通過“滑雪板”這個詞而是通過各種各樣,有價值而且唯一的關鍵詞(比如折扣滑雪板,小孩滑雪板等)鏈接到原來的內(nèi)容上。這樣搜索引擎就可以很容易確定該頁面與其他頁面的相關性極強,這不僅僅基于搜索引擎友好性,更是考慮到用戶體驗與網(wǎng)站未來的信息架構。

Canonical標簽

canonical solution 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

Source: Dynamical.biz

canonical url for categorie 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

Source: SEOmoz.org

其實上面兩幅圖都涉及到一個問題,那就是網(wǎng)址規(guī)范化,針對這個問題,Zac前輩很早前就給我們分析過—網(wǎng)址規(guī)范化問題最新解決方法,大家可以前往學習。

301重定向

301 redirect 內(nèi)容重復機制可視化:大量有用的信息圖表

301重定向也是解決內(nèi)容重復的重要方法,對于永久的重定向,搜索引擎更偏愛于301重定向。隨著301重定向實施,舊網(wǎng)站的權重就會自動傳遞到新的網(wǎng)站上。

當各位了解了搜索引擎對于內(nèi)容重復判斷機制以后,相信對各位的優(yōu)化工作會有所幫助。我們經(jīng)常說“細節(jié)制勝”,所以無論是網(wǎng)絡營銷還是單純的SEM都必須遵循這樣的一個原則和細節(jié),方能制勝。

圖表收集:Ann Smarty,原文鏈接 本文首發(fā) SEM Watch ,轉載請注明出處

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