毕文权浅谈seo算法规则

文章首发于百度论坛：毕文权

Jaccard相似度：

首先要提取标题或者内容特征作为相似性判断，要通过标题分词或者TF-IDF进行提取特征。

原理A文章与B文章中交集的字数除以并集的字数。

以标题分词为例：

A文章：电脑 蓝屏 怎么 解决

B文章：电脑 蓝屏 原因 什么

结果0.66这个系数则是A文章与B文章的相似度，越接近1证明内容相似度越高。

Simhash：

内容去重最常用的算法，基本大厂都是用，占用小速度快，支持海量数据，10亿内容占用内存才100MB。

首先整个内容，通过分词提取特征（特征提取一般是几句话或topK），将特征词进行运算为64字节二进制，每个特征词分配不同权重，再将全部特征词的64字节二进制合并降维，通过汉明距离进行两个64字节比对，小于等于3则是重复内容。

弊端也是很严重的，比如准确率80%，所以会出现漏网之鱼，但是性能高速度快，应对每日增量很好用。

内容推荐算法

不论是图片、文字、视频机器并不知道有用户需求，因此就需要把内容推荐给一部分少量的用户群体，来检测用户是否点击、观看完整、跳出、收藏评论等等，进行判断内容是否有需求，有需求则认为内容是有质量的给予更多曝光，进入下一阶段推送流量池。

不论是搜索引擎或短视频自媒体平台都有这类算法。

以搜索引擎为例：

1、 当内容秒收录后，给予一段时间排名，过一段时间消失就是进行这类算法分析。

2、 资源平台的“流量与关键词”经常看到，有展现和点击，但是自己搜索不到，也是如此。

以百家号/自媒体/短视频为例：

1、 将内容或视频第一轮推送给200人进行分析，符合一定系数，进行第二轮推送推送给1000人，以此类推，推送第N轮不符合系数停止推送。

2、 如果视频内容每次推荐几十或几百，就要考虑自己的内容质量了，很多人高兴转型自媒体，每天小有播放量，其实这个播放量算法给的

协同过滤的推荐算法

其实协同过滤用途很多，比如百家号自媒体推荐。记录用户的经常访问的内容，作为喜欢这类内容的特征，通过以下方式来推荐喜欢和可能喜欢的内容。

A用户：喜欢橘子、西瓜、芒果 不喜欢菠萝、榴莲。

B用户：喜欢西瓜、橘子、苹果 不喜欢荔枝、菠萝。

通过算法协同算法可以得出

A用户可能喜欢苹果，不喜欢荔枝。

B用户可能喜欢芒果，不喜欢榴莲。

通常文字内容通过标题内容提取特征，视频择通过标签标题来提取特征推荐。更复杂的系统使用年龄段，性别，学历等等推荐，这就是大家常说的大数据。

用户行为推荐算法

根据用户搜索行为与点击行为对用户进行分析,当用户点击某个搜索结果时候，这篇内容对用户有需求，解决了用户的问题，没有跳出点击其他搜索结果页其他站点，搜索则会认为内容是优质的有需求的

超链接有关算法

以前搜索引擎无法知道内容用户是否喜欢，因此通过超链接来分析，不过这类算法都被淘汰了，容易作弊，通过友链外链堆砌即可，某些产业来讲十分容易。

不论百度还是其他搜索引擎已经都没有与外链友链有关的工具。

2015年7月3日发布的《超链算法升级，外链拒绝功能下线》 提到“站点进行外链建设可满足被搜索引擎蜘蛛发现收录的需求，和超链权重计算的需求。但目前百度仅信任非常小范围内的优质重要外链，站点只要获得一些重要的、基本内容相关站点的超链即可满足需求。在这一点上，PC端与移动端是相互贯通的。百度站长平台在此呼吁各位站点，不要再为外链浪费时间与金钱了。”

其中“信任非常小范围内的优质重要外链”可能就是几个大平台站带，内容可控，作弊几率小

公告地址：https://ziyuan.baidu.com/wiki/407

PageRank算法：

多个URL链接指向自己页面，来表明此页面拥有大量用户分享是优质页面！

Hilltop算法：

Hilltop是PageRank的升级版，因为多个指向URL链接可能不相关，所以增加了一层分析页面是否相关，来判断页面是否是优质页面！

HITS算法：

是页面重要性分析算法，适用于内、外链接算法！

“其他页面指向此网页链接”和“此网页指向其他链接”，会给此网页分配“内容权重”和“链接权重”，通过页面与页面之间的相互连接，相互传递来分析内容权威度和质量，页面被其他页面引用越多，质量越高。

站点信任表现算法

TrustRank算法：

主要观察内容类型，内容独特性，内容原创，内容更新频率，站点稳定，站点40X/50X错误数量，站点历史等等来提高网站权威性，会增加收录和排名。