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探究多語言與跨國網站的獨特挑戰

BigQuery中開始使用GSC查詢的入門指南

如何在SEO中運用句子層級的語義內部連結

為何谷歌可能偏好排名AI生成內容而非原創新聞

探究多語言與跨國網站的獨特挑戰

對於跨國公司網站來說,重複內容是一個不容忽視的問題。這種問題有幾個不同的面向。像是在使用相同語言市場的產品頁面,例如英文、西班牙文和阿拉伯文市場中,就存在明顯的重複情況。這些是刻意設計的重複內容,可能會因為價格、尺寸和聯絡資訊等獨特屬性而具有足夠差異性。更棘手的重複出現在內容管理系統(CMS)自動為每個市場複製頁面時。舉例來說,如果美國創建了新頁面,CMS就會自動為其他所有市場增加一個英文版,即便那個產品並未在該市場提供或者團隊沒有資源去做本地化處理。遺憾的是,團隊往往直到他們開始在Google錯誤報告中看到這些頁面被列出,或者發現它們竟然排名超過了本地希望推廣的頁面時才意識到這種「功能」的存在。

BigQuery中開始使用GSC查詢的入門指南

在官方文件中,您會看到三種不同的架構,因為每個表格並不必然包含相同類型的數據。您可以將表格想像成用於組織特定類型信息的專門文件夾。每份報告都單獨儲存以保持清晰。這裡有: searchdata_site_impression:包含按屬性聚合的您的財產效能數據。 searchdata_url_impression:包含按URL聚合的您的財產效能數據。 exportLog:此處記錄了成功導出至任一表格的每次操作。 關於表格有幾點重要說明: 在官方文檔中,您會發現事情並非我們所期待那樣運作:“Search Console 每天批量匯出數據一次,但不必然是每個表格同時。” 默認情況下,GSC 批量匯出永久保留表格。 在 URL 級別表(searchdata_url_impression)中,您有 Discover 數據。字段 is_anonymized_discover 指示該資料行是否受 Discover 匿名化門檻影響。 字段是各自表示表中特定類型數據的信息項目。如果這是 Excel 文件,我們將字段稱為電子試算表中的列。如果我們談論 Google Analytics,那麼字段就是指標和維度。 以下是 BigQuery 中可用關鍵資料字段列表,在您導入 GSC 數據時: Clicks – 針對某查詢的點選次數。 Impressions – 查詢展示某 URL 的次數。 CTR – 點遊率(點遊/展示比例)。 Position – 查詢平均位置。 讓我們以 searchdata_site_impression 表架构為例。它包含10个字段:

如何在SEO中運用句子層級的語義內部連結

我想明確指出,我並不是說內部連結只有一種方式,其他人都弄錯了。我只是在提醒大家:目前執行內容內部連結的做法與Google理解內容之間存在著落差。意識到這種差異後,就能運用這些知識來考量自己獨特的內部連結方式,找出最適合自己的方法。 如果你有這樣的經驗就舉手吧:作為一名SEO專家,在寫作或更新內容時偶然碰到一個關鍵詞片段正好符合某個子頁面所鎖定的關鍵詞,於是這些詞就被轉化成了錨文本。好了,可以放下手了。😊 我預計會看到很多人舉手,那也沒什麼因為這基本上就是大家都在做的事情——可能只是因為大家向來如此而已,并不代表那就是最佳做法。

為何谷歌可能偏好排名AI生成內容而非原創新聞

谷歌搜索联络(Google SearchLiaison)最初解释为什么由人工智能产生的内容在排名上超过其他出版商时,他们提到了新闻内容按日期排序的新近性。以下是两个在ESPN Spectrum新闻中排名靠前的网站案例。这两个网站在排名上超过了CNET、Kiplinger 和 The Verge,很可能是因为它们内容更新得更及时。Originality.ai 的内容扫描器对其中一个网站使用AI生成内容有100%的确定性,而对另一个只有52%确定性。后者还特别声明其内容创作中采用了人工智能技术。那么其他搜索引擎表现如何呢?不妨来看一下必应(Bing)主要搜索结果的截图——2024年1月份的数据显示,Watcher.guru 在必应搜索结果页上位置较低,而且并未出现在新闻栏目里。同样值得注意的是,在聊天机器人ChatGPT关于该话题回复中,该域名也被列为信息来源之一。虽然Originality.ai只对其中某个来源有62%把握认定其为AI生成内容,但对其他三个来源则有100%的确定性认为其内容由AI生成。

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