“HillTop”论 - 探索Google排名新算法二-中国网站优化

1.2 Google此举动机何在？

如果这是真的，那么Google为什么要这样做？这种推测的后盾在于Google算法更新的时间正好在圣诞购物季节之前，并适逢其IPO上市之际。分析家认为：Google这样做是为了向商业性站点施加压力，如果这些商业网站期盼在一年一度的美国传统的圣诞购物季节得到丰厚赢利的话，就得花钱做AdWords自助广告。免费午餐看来是没有了。还有一些人则认为Google此举旨在为其最终业绩(即基线)涂抹上一点光明的色彩来打动其未来投资者。

1.3 那么又是谁取代了商业站点原来的交椅？

从结果页上看，前20个结果好象都是一些官方站点(.gov)，教育类站点(.edu)，公益组织性站点(.org)，目录及非美国本土的站点。由于这些站点一般并不太需要做广告，所以分析家们据此相信：提升这些类型的网站不会影响到Google的广告收入，同时还可以对商业性站点施压并迫使其加入Google的AdWords自助广告阵营中来。

1.4 Google从何获得"商业性关键词"名单？

从Google的AdWords广告系统，Google已然拥有一个大型的"商业性关键词"的数据库。有趣的是，等于是那些广告客户和商业性站点的所有者自己把哪些是"好的商业词语"告诉给Google了-Google通过广告者对关键词语的竞标价格的变化完全可以看出每个关键词语的"价值"来。

1.5 事实究竟如何？Google是否确是在用"商业关键词"名单来过滤掉商业站点？

我个人认为：这种想法实在与事实太过相悖，而且我坚信：Google并不象分析家们所认为的在"过滤"站点。而且我相信，Google压根就没有什么"商业关键词"名单。一度流行的这种"过滤名单"理论是分析家们从自己所看到的迹象上得出的，而事实上这些所谓的迹象是由于其它原因所引发的，而并不是什么"过滤"所导致的。后面我会就此问题向大家详细解释和阐述。

不可否认，从实践中我们确实可以看到一些象"过滤"的结果，但我们有理由相信这样的结果实际上是Google新算法的一种"副产品"，而非Google本意。新算法意图对商业性网站而不是公益性网站施加影响。稍后我会向大家详细解释…

Scroogle。org，这个由不喜欢Google的群体所建立的网站，原来可以通过一种巧妙的方式从Google上提取数据，并向用户提供一种可检查网站在Google上的"未过滤"的往日排名结果的工具。不过由于Google现已更新了算法以禁止此类查询，故Scroogle。org现已无法提供这样的工具。不过，该网站仍显示有一个从其网站上多方搜索而收集到的所谓"Filter Hit"名单。我研究过这个名单。 我觉得，它充其量也只能证明了Google并未使用任何如上所说之名单。不然的确话，如何解释"California Divorce Attorney"位于名单之首而"Books"或"Adult"却屈居最下席？难道在Google眼里，"California Divorce Attorney"比"Books"或"Adult"更有商业价值？

Google任何从正常的排名机制中过滤掉把商业性站点的企图都是对Google品牌，乃至对其公正的搜索结果信誉的严重损害。若真有这样的企图，那Google真是太短视了，根本配不上它的品牌和它的服务。Google的股票上市(IPO)和最终业绩都将因此而毁于一旦。此外，Google也说过，其"搜索服务"和"AdWords自助广告"服务分属两个不同的工作部门，且互不搭界、互不影响。对此我还是相信的。

2.Google搜索技术的几个明显变化

2.1 Google开始采用词干技术(stemming)

Google确已在搜索结果中采用了词干技术。在早先，如果搜索一个单数查询条件如"home garden"，则搜索结果中不会出现如"home gardens"，"home gardening"这样的关键词变化形式，反之亦然。对于Google的用户来说，这种特性可能是一件好事情，因为搜索提供的结果更多了，但站在搜索引擎优化的立场来看，由于搜索结果的骤然增加，对关键词的竞争亦骤然加剧。

2.2 Google于搜索结果中使用了拼写纠错工具

Google开始将其拼写检查工具用于搜索结果中。例如，当输入查询条件为"Search Engine Optimisation"后，以往Google只会提示你是否是要找"Search Engine Optimization"，但显示的还是符合"Optimisation"的搜索结果。不过现在则能看到"Optimization"的搜索结果。再如："e-mail solution"和"email solution"的搜索结果一致，而"e-commerce"则与"ecommerce"的搜索结果是一致的，这样就增加了数据的竞争性。

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