蜂鳥算法 淺析
蜂鳥算法 最早是在2013年推出，作用的對象是用戶在使用谷歌搜索引擎時候提交的關鍵詞或者語句與谷歌索引數據庫內容的深層次匹配。如果說熊貓算法的重點是高質量網站內容的創作，企鵝算法的重點是垃圾外鏈的排查與屏蔽，那么 蜂鳥算法 就是谷歌進一步升級搜索結果與搜索目標的深層次匹配！某種意義上來說 蜂鳥算法 決定了你的頁面能否出現在谷歌自然搜索排名結果首頁。
一. 蜂鳥算法 簡介
點擊此處，查看英文版本 蜂鳥算法 的相關FAQ
之所以這個算法取名叫做蜂鳥，是因為算法的目的就是為了精準又快速的為搜索用戶提供其需要的搜索結果。所以它和熊貓算法以及企鵝算法的命名是有點不太一樣的，不要以為谷歌有為動物園取名的癖好。
如果說谷歌的排名算法是為了造一輛更快更好的汽車的話，熊貓算法和企鵝算法這些相對早期的算法是相當于調整氣動布局，車架懸掛，變速箱調整；那么蜂鳥算法的意義差不多等同于整個動力系統和造車平臺的升級換代了！
還記得Jack老師之前有寫過一篇文章叫做《影響谷歌排名的200個因素》，在這篇文章中，我羅列了谷歌自然搜索排名所涉及到的200多個因素（雖然這些因素并沒有獲得谷歌官方的公開證實，但在多次的相關發言中可以確定它們真實存在，只不過人們不知道具體的影響因素對自然搜索排名作用權重大小和具體的影響方式）。這200多個影響排名的因素就是谷歌 蜂鳥算法 的一個重要組成部分。
二. 蜂鳥算法 的具體影響方式
在遠古時代的谷歌搜索自然排名中，谷歌因為還沒有那么智能化，所以采取的是關鍵詞匹配內容的方式。比方說訪客想查“北京天氣”，當谷歌瀏覽器得到這個搜索指令之后就去谷歌的索引數據庫中進行查找。
這些索引數據庫中因為當年的算法限制，可能只采集了頁面標題，關鍵詞和元描述等少量的頁面信息，然后再結合這些信息進行簡單的分類歸總，最后返回給當前的搜索用戶一個帶有該關鍵詞“北京天氣”的自然搜索結果排行頁面。
在這樣的搜索結果排行中，可能是北京氣象局的網站頁面，也可能是北京旅游局發布的氣象條件頁面，還可能是一個收錄了北京天氣的導航網站頁面。事實上，這個搜索用戶可能就是想很簡單的看一下今天的北京天氣如何（假設他今天想到北京去出差，或者有個女朋友在北京）。那么在 蜂鳥算法 推出之后，我們現在能看到的搜索結果頁面是什么樣的呢？我們直接來搜索截圖看一下
這個是谷歌搜索結果的零位展示，頁面結果指向一個名為weather.com的網站。網站本身不收費，網站數據免費給谷歌搜索引擎調用，所以這種可以直觀的提供搜索結果的網站并且和谷歌合作的模式很容易就能成為零位展示的幸運兒。
但是不要羨慕，基本上的同學是做不到這一點的（這里面有些比較復雜的東西我不太方便細說，你們懂的）我們再來看看其他的自然排名結果，如下所示：
單從這個排名上可能一下子看不出什么太多的不同，但是有興趣的同學可以去嘗試一下，每個頁面都是有很大的不同，甚至排名第一和第二的網頁，標題完全一樣，但是元描述和頁面的內容也是相差很多。所以單從這一點上就能看出，蜂鳥算法對于搜索結果排名的重要性，哪怕標題完全一樣，也不可能有相同的排名，即使是同一個網站下的不同頁面。
排名第一的頁面內容是當天的北京天氣情況，排名第二的是當天在內的后15天天氣預報，從搜索關鍵詞“北京天氣”來看，無法判斷出該搜索用戶當前想要查看的是15天內的天氣預報，所以谷歌默認的將當天的天氣情況頁面排名在了首頁首位。
三. 蜂鳥算法 帶給我們SEO工作的思考
蜂鳥算法不是對之前類似熊貓算法和企鵝算法的否定，某種意義上說，它做的工作是需求與滿足直接的匹配環節。如果我們想做好自己的外貿網站，想讓自己的 網站頁面能夠排名首頁，那我們就必須從兩個方面進行著手。
方面一：分析目標市場和潛在用戶群體的購買欲望和搜索關鍵詞時候的商業意圖
根據相關的搜索數據表明，越來越多的搜索用戶習慣了用長尾關鍵詞或者帶問題性質的搜索指令來獲取或者說期望得到更匹配的結果。這樣的行為背后說明，簡單的關鍵詞堆砌或者關鍵詞優化已經不能夠完美的滿足搜索用戶的期望，他們需要更精準更有實操性的答案來滿足他們的搜索意圖。
舉個例子，比方說有個采購在搜索引擎中輸入“中國的保溫杯廠家”，那你就需要去分析，這個采購是想找潛在的保溫杯制造商，還是想了解中國保溫杯工廠的產業分布，還是說其他的一些搜索意圖…
方面二：結合搜索意圖來創作更有針對性的原創內容和高質量外鏈
在上一步的分析中，我們已經解決了訪客“你想要什么”的問題，那么在這一環節，我們需要解決的是“我能為你做些什么”的問題。有了上面的分析環節，我們就有針對性的解決方案了，比方說他想中保溫杯制造商，那么我們可以寫“TOP 5 insulated water bottle manufacturer in China”這種標題的文章。
在文章結構上，舉幾個知名保溫杯工廠的名字，中間穿插自己工廠的相關信息。以及為什么這5個工廠是TOP 5，是什么樣的因素導致他們這么優秀等等。（這種需要發散性思維，每個客戶的搜索意圖可能都不一樣，需要用概率論和數理統計的方法去進一步分析）
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