도메인 권한

Domain authority

웹사이트의 도메인 당국(생각 리더십이라고도 함)은 특정 주제 영역 또는 산업과의 관련성을 설명한다.도메인 Authority는 Moz가 개발한 검색 엔진 랭킹 점수다.[1]이러한 관련성은 자동화된 분석 알고리즘을 통해 도메인 권한을 평가하려는 검색 엔진별 순위에 직접적인 영향을 미친다.검색 엔진의 SERP에서 웹사이트 목록에 도메인 권한의 관련성은 증가된 도메인 권한의 수준을 가장하기 위해 블랙햇 SEO 제공자의 전체 산업을 탄생시켰다.[2]주요 검색 엔진별 순위(예: 구글의 페이지 랭크)는 특정 산업이나 주제 영역에 구애받지 않고 인터넷 웹사이트의 총체적인 맥락에서 웹사이트를 평가한다.[3]SERP 페이지의 결과는 특정 키워드의 컨텍스트에서 PageLrank를 설정한다.경쟁이 덜한 주제 영역에서는 특정 검색어와 일치하는 최상위 사이트가 SERP의 첫 번째 위치에 있기 때문에 페이지 랭크가 낮은 웹사이트도 검색 엔진에서 높은 가시성을 얻을 수 있다.

치수

도메인 권한은 4차원으로 설명할 수 있다.

  1. 웹사이트와 그 저자의 명성
  2. 제시된 정보의 질
  3. 정보 및 웹 사이트 중심성
  4. 어떤 문제를 둘러싼 경쟁 상황

이러한 요인의 무게는 순위 체계의 기능에 따라 다르다.개인이 도메인 권위를 판단할 때 결정적인 요인은 웹사이트의 위신, 특정 도메인에서 기여하는 저자의 위신, 웹사이트의 정보의 질과 관련성, 콘텐츠의 신규성, 논의된 주제 영역 주변의 경쟁 상황이나 발신 리의 질 등을 포함할 수 있다.nks.[4] 여러 검색 엔진(예: Bing, Google, Yahoo)이 도메인 권한을 위한 자동 분석 및 순위 알고리즘을 개발했다.품질을 직접 판단할 수 있는 "인간적 추론"이 결여되어, 그들은 인바운드 링크의 양과 질에 나타난 그래프 이론적 관점에서 정보나 웹사이트의 위상 및 중심성과 같은 보완적 매개변수를 이용한다.Software as a Service(Software as a Service) 회사인 Moz.org은 "Domain Authority"로 낙인찍힌 알고리즘과 가중치 메트릭을 개발했는데, 이 메트릭스는 0-100 범위의 검색 엔진 순위에서 웹사이트의 성능을 예측해 준다.[5][6]

웹 사이트 및 저자의 명성

프레스티지(Prestity)는 그래프 이론에 기초하여 질적, 양적으로 저명한 행위자를 식별한다.웹사이트는 하나의 노드로 간주된다.그것의 위상은 웹사이트를 가리키는 가장자리를 가진 노드의 양과 그 노드의 품질에 의해 정의된다.노드의 품질은 또한 그들의 명성을 통해 정의된다.이러한 정의는, 권위 있는 웹 사이트 뿐만 아니라 많은 다른 웹 사이트에서지만 이들을 가리키고 웹 사이트 themselves[7]하는데 기여하는 저자들의 위상 고려되는 작가들과 식별된 이름이 있는 상황에서는(예를 들어 웹 사이트의 위신과 비슷하게 훌륭한 뾰족한 거죠., 그들의 트위터 또는 보장합니다. 가세요Ogle Plus 프로필).이 경우, 위신은 인용하거나 참조하는 저자의 위신과 이 저자들이 받는 추천서의 수량으로 측정된다.[4]검색 엔진은 웹사이트의 위신을 면밀히 조사하기 위해 추가적인 요소들을 이용한다.이를 위해 구글의 페이지랭크는 링크-다이버레이션과 링크-다이내믹스와 같은 요소들을 살펴본다.동일한 도메인이나 웹마스터에서 너무 많은 링크가 올 경우 블랙햇 SEO의 위험이 있다.백링크가 빠르게 성장하면 스팸이나 블랙햇 SEO의 원산지 의심을 키운다.또한 구글은 도메인 소유자의 WhoIs 정보의 공공성, 글로벌 최상위 도메인의 사용, 도메인 연령 및 소유의 변동성과 같은 요인을 검토하여 그들의 명백한 위신을 평가한다.마지막으로 검색 엔진은 트래픽과 사이트 검색의 양을 살펴본다. 트래픽의 양은 웹사이트가 특정 도메인에 가지고 있는 수준의 위상에 부합되어야 한다.[4]

정보품질

정보 품질은 정보가 독자에게 제공하는 가치를 설명한다.Wang and Strong은 평가 가능한 정보의 차원을 본질적(정확성, 객관성, 신뢰성, 명성), 상황적(불확실성, 부가가치/확실성, 시기적절성, 완전성, 수량), 대표성(해석성, 형식, 일관성, 호환성) 및 접근성(접근성 및 접근성 보안)으로 분류한다.[8]인간은 내용, 스타일, 문법적 정확성을 판단하는 경험에 근거하여 그들의 판단을 품질에 근거할 수 있다.검색엔진과 같은 정보시스템은 정보의 질을 결정할 수 있는 간접적인 수단이 필요하다.2015년 구글의 페이지랭크 알고리즘은 정보 품질을 평가하기 위해 학습 알고리즘에 포함된 약 200개의 순위 요소를 가져갔다.[citation needed]

웹 사이트의 중앙 집중성

쟁쟁한 배우들은 다른 (추진력 있는) 배우들과 광범위하고 생활적인 관계를 맺고 있다.이것은 그것들을 더 잘 보이게 하고, 내용들이 더 목적적합하고, 상호 연결되고, 유용하게 만든다.[7]그래프-이론적 관점에서 중심성은 정보의 수신과 전송을 구분하지 않고 단방향 관계를 설명한다.이러한 관점에서, 그것은 발신 링크로 보완되는 "prestige"의 정의에서 고려된 인바운드 링크를 포함한다.위신과 중심성의 또 다른 차이점은 위신의 척도가 완전한 웹사이트나 저자에게 중요한 반면, 중심성은 하나의 개별 블로그 게시물처럼 좀 더 세분화된 수준에서 고려될 수 있다는 것이다.검색 엔진은 발신 링크의 품질, 즉 링크 중심성에 대해 다양한 요소를 검토하여 발신 링크의 품질과 양, 그리고 발신 링크의 관련성과 목적지의 위신을 설명한다.그들은 또한 웹사이트가 여전히 커뮤니티에서 활동적인 역할을 하고 있는지 확인하기 위해 새로운 콘텐츠 출판의 빈도("정보의 진실성")를 살펴본다.[4]

주제 주변의 경쟁 상황

웹 사이트가 획득하는 도메인 권한은 검색 엔진의 SERP에서 웹 사이트의 위치를 정의하는 유일한 요소가 아니다.두 번째 중요한 요인은 특정 부문의 경쟁력이다.SEO와 같은 과목은 매우 경쟁적이다.도메인 권한을 얻기 위해서는 웹사이트가 경쟁 웹사이트의 위신을 능가할 필요가 있다.다른 웹사이트에 비해 이러한 명성은 "상대적 도메인 권한"[citation needed]으로 정의될 수 있다.

참조

  1. ^ Chi, Clifford. "What Is Domain Authority and How Can You Improve It?". blog.hubspot.com. Retrieved 2021-04-07.
  2. ^ Ntoulas, Alexandros; Najor; Manasse, Mark; Fetterly, Dennis (May 23–26, 2006). "Detecting Spam Web Pages through Content Analysis" (PDF). International World Wide Web Conference. WWW 2006.
  3. ^ Brin, Sergey; Page, Larry (January 29, 1998). "The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web" (PDF). Stanford University InfoLab Publication Server.
  4. ^ a b c d Scholten, Ulrich (Nov 29, 2015). "What Is Domain Authority and How Do I Build It?". VentureSkies.
  5. ^ Zilincan, Jakub; Kryvinska., Natalia (May 28, 2015). "Improving Rank of a Website in Search Results–Experimental Approach". International Conference at Brno University of Technology: Perspectives of Business and Entrepreneurship Development - System Engineering Track. 15.
  6. ^ Orduna-Malea, Enrique; Aytac, Selenay (May 9, 2015). "Revealing the online network between university and industry: the case of Turkey". Scientometrics. 105 (3): 1849–1866. arXiv:1506.03012. doi:10.1007/s11192-015-1596-4.
  7. ^ a b Wasserman, Stanley; Faust, Katherine (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications (Structural Analysis in the Social Sciences). New York, USA: Cambridge University Press. ISBN 0 521 38707 8.
  8. ^ Wang, Richard Y.; Strong, Diane M. (October 26, 2013). "Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers". Journal of Management Information Systems. 12 (4): 5–33. JSTOR 40398176.