identificering af dårlige backlinks er blevet lettere i løbet af de sidste par år med bedre værktøjssæt, større linkindekser og øget viden, men for mange i vores branche er det stadig groft implementeret. Mens det ideelle scenario ville være at have en professionel poring over din linkprofil og kæmme hvert link en efter en for bekymringer, for mange internetmastere er det bare for dyrt (og ærligt talt overkill).jeg har tænkt mig at gå gennem en simpel metode ved hjælp af Link Stifinder og udmærke sig (selvom du kunne gøre dette med Google Sheets lige så let) for at kombinere kraften i Link Stifinder, søgeord Stifinder lister, og endelig Link lister til at gøre en omfattende link revision.

det grundlæggende

der er flere komponenter involveret i at afgøre, om et link er “dårligt” og potentielt bør fjernes. I sidste ende vil vi være i stand til at måle risikoen ved linket (hvor sandsynligt er Google at markere linket som manipulerende, og hvor meget afhænger vi af linket for værdi). Lad mig adressere tre almindelige faktorer, der bruges af SEO ‘ er til at bestemme denne score:

Trust metrics:

der er en håndfuld metrics i vores branche, der er let tilgængelige for at hjælpe med at påpege backlinks. De to, der oftest kommer til at tænke på, er spam-score og majestætisk Tillidsstrøm (eller endnu bedre forskellen mellem Citationsstrøm og Tillidsstrøm). Disse to scoringer fungerer faktisk helt anderledes. Spamscore forudsiger sandsynligheden for, at et domæne bliver forbudt eller straffet baseret på visse site-funktioner. Majestætisk Tillidsstrøm bestemmer troværdigheden af et domæne eller en side baseret på kvaliteten af links, der peger på det. Mens beregnet helt anderledes, målet er at hjælpe netadministratorer med at identificere, hvilke sider der er pålidelige, og hvilke der ikke er. Selvom disse er et godt udgangspunkt, er de ikke tilstrækkelige alene til at give dig et klart billede af, om et link er godt eller dårligt.

manipulation af ankertekst:

en af de første ting, en SEO lærer, er, at brug af værdifuld ankertekst kan hjælpe med at øge din placering. Den næste ting, de lærer, er, at brug af værdifuld ankertekst kan medføre en straf. Årsagen til dette er ret klar: sandsynligheden for, at en mester vil give dig værdifuld ankertekst ud af deres hjertes godhed, er meget sjælden, så overoptimering stikker ud som en øm tommelfinger. Så, hvordan måler vi manipulation af ankertekst? Hvis vi ser på ankertekst med egne øjne, synes dette at være ret intuitivt, men der er en bedre måde at gøre det på en automatiseret, skala måde, der giver os mulighed for bedre at bedømme links.

lav myndighed:

endelig vedrører links med lav autoritet — især når du forventer højere autoritet baseret på domænet. Et godt link skal komme fra en internt godt linket side på et sted. Hvis forskellen mellem Domænemyndigheden og Sidemyndigheden er meget høj, kan det være et problem. Det er ikke et stærkt signal, men det er værd at se på. Dette er især tydeligt i visse typer spam, som pagineret kommentarspam eller forumprofilspam.

så lad os springe ind i, hvordan vi kan samle en hurtig backlink-analyse under hensyntagen til disse forskellige funktioner i en dårlig backlink-profil. Hvis du gerne vil følge med denne tutorial, hop ind i Link Stifinder i en anden fane:

Følg sammen med Link Stifinder

Trin 1: Få backlink data

det første og nemmeste trin er bare at samle dine backlink data fra Link Stifinder enorme backlink indeks. Med næsten 30 billioner links i vores indeks kan du være sikker på, at vi finder de fleste af de dårlige backlinks, som du skal være bekymret for. For at begynde skal du besøge Linkudforskeren > indgående Links sektion og indtast det domæne eller den side, du vil analysere.

Sådan finder du dårlige Backlinks

fordi vi ikke er bekymrede for nrfølg links, vil du gerne indstille “følg” filteret, så vi kun eksporterer fulgte links. Vi er heller ikke bekymrede for slettede links, så vi kan indstille Linkstatus til “aktiv.”

Sådan finder du dårlige Backlinks

Når du har indstillet disse filtre, skal du trykke på knappen” Eksporter”. Du vil have et par valg. Hvis din hjemmeside har færre end 1.000 backlinks, skal du gå videre og vælge den øjeblikkelige overførsel. Men hvis din linkprofil er større, skal du vælge den største indstilling og være tålmodig for overførslen, der skal forberedes. Vi kan fortsætte med andre trin i projektet i mellemtiden, men du vil ikke gå glip af dårlige links, hvilket betyder, at du skal eksportere dem alle.

en masse SEO ‘ er stopper på dette tidspunkt. Med PA, DA, og Spam Score inkluderet i standardeksporten, du kan gøre et forbandet godt stykke arbejde med at finde dårlige links. Link Stifinder gør alt det ude af boksen for dig. Men til vores formål her, vi ønsker at gå et skridt videre og gøre “anker tekst kvalifikation.”Dette er især værdifuldt for store linkprofiler.

Trin 2: Hent ankertekst

det er utroligt simpelt at få ankertekst ud af den nye Linkudforsker. Bare besøg Linkstifinder > ankertekst og tryk på eksportknappen. Der kræves ingen ekstra filtre her.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Trin 3: mål ankertekstværdi

nu er her et hurtigt trick, hvor vi kan drage fordel af søgeordslister til at finde ankertekst, der ser ud til at være manipuleret. Først, Vi ønsker at fjerne nogle af de fremmede anker tekst, som vi ved absolut ikke vil være om, såsom URL ‘ er som anker tekst. Dette trin er ikke helt nødvendigt, men sparer dig nogle kreditter i , så det kan være det værd.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Når du har fjernet den fremmede ankertekst, kopierer og indsætter vi bare vores ankertekst i en ny søgeordsliste til Søgeordsudforsker.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Ved at sætte ankerteksten i Søgeordsudforsker kan vi sortere ankertekst efter søgevolumen. Det er ikke meget almindeligt, at ankertekst tilfældigvis har en høj søgevolumen, men når netmestere forsøger at manipulere søgeresultater, bruger de ofte det Nøgleord, som de gerne vil rangere i ankerteksten. Således kan vi bruge søgevolumen for ankertekst som en fuldmagt til manipuleret ankertekst. Faktisk opdagede vi, at ankertekstmanipulationen var den mest forudsigelige faktor i linkstrafferne.

Trin 4: Flet, filtrer, Sorter, & model

vi vil nu flette dataene (backlinks eksport og nøgleordsliste eksport) for endelig at få den liste over vedrørende backlinks. Lad os starte med backlink-eksporten. Vi åbner det op og fjerner derefter dublerede domæne-anker tekstpar.

Jeg starter med at vise dig et hurtigt trick til at udtrække domænerne fra en lang liste med URL ‘ er. Jeg kopierede listen over URL ‘er fra den første kolonne til den sidste kolonne og valgte derefter Data >tekst til kolonner>afgrænset>andet>/. Dette vil medføre, at URL ‘ erne opdeles i forskellige kolonner, uanset hvor skråstreg forekommer, hvilket efterlader dig med den 4.nye kolonne, der kun er domænenavne.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Når du har gennemført dette trin, skal vi fjerne duplikat domæne-anker tekstpar. Bemærk, at vi ikke vil begrænse os til et link pr. Dette ville være en fejl, da der kunne være flere om links på Sitet med forskellige anker tekst.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Når du har valgt Data > Fjern duplikater, vælger jeg kolonnen med ankertekst og kolonnen med Domæne. Når duplikaterne er fjernet, står vi nu tilbage med de links, vi vil bedømme som gode eller dårlige. Vi har brug for en ting mere, selvom. Vi er nødt til at flette i søgevolumendata, vi fik fra Søgeordsudforsker. Tryk på eksportknappen på den søgeordsliste, du oprettede fra ankertekst i Søgeordsudforsker:

Sådan finder du dårlige Backlinks

Åbn Eksporten, og kopier og indsæt derefter dataene i et andet ark ved siden af det backlinks-ark, du allerede har oprettet og filtreret. I dette tilfælde navngav jeg de to ark “rådata” og “Ankertekstdata”:

Sådan finder du dårlige Backlinks

du vil derefter lave en VLOOKUP på backlinks-regnearket for at oprette en kolonne med søgevolumen for de to sider, der er anker tekst på hvert link. Jeg har taget et skærmbillede af den VLOOKUP-formel, jeg brugte, men din vil se lidt anderledes ud afhængigt af navnene på arkene og de nøjagtige kolonner, du har oprettet.

$- En$1:$jeg$402,3,falsk)), 0, VLOOKUP(C2,'Anker tekstdata'!$1:$i$402,3, falsk))'Anchor Text Data'!$A$1:$I$402,3,FALSE)),0,VLOOKUP(C2,'Anchor Text Data'!$1:$I$402,3,FALSE))

=IF(ISNA(VLOOKUP(C2,’Anker tekstdata’!$- En$1:$jeg$402,3,falsk)), 0, VLOOKUP(C2,’Anker tekstdata’!$1:$I$402,3, falsk))

det ser lidt kompliceret ud, men det er simpelthen fordi jeg bruger to VLOOKUPs samtidigt til at erstatte N/A-resultater med nummeret 0. Du kan altid manuelt indsætte 0, hvor N / A dukker op.

nu er det tid til den sjove del: modellering. Først anbefaler jeg at sortere efter den lydstyrkekolonne, du lige har oprettet, så du kan se mest om ankertekst øverst. Det er fantastisk at se links med ankertekst som “ring” eller “smykker” udfyldes automatisk øverst på listen, da de også er nøgleord med høj søgevolumen.

Sådan finder du dårlige Backlinks

for det andet opretter vi en ny kolonne med en formel, der tager højde for linkets kvalitet, risikoen for ankerteksten og Spam-Score:

formel: =D11+(F11-E11)+(log(G11+1)*10)+(log(O11+1)*10)

=D11+(F11-E11)+(log(G11+1)*10)+(log(O11+1)*10)

lad os nedbryde den formel rigtig hurtigt:

  • D11: dette er simpelthen spam score
  • (F11-E11): Dette er Domænemyndigheden minus Sidemyndigheden. (Dette er lidt diskutabelt — nogle mennesker foretrækker måske bare at vælge 100-E11)
  • (Log (G11+1)*10): Dette er en fancy måde at konvertere antallet af gange, dette anker tekstlink forekommer i et ensartet tal for vores ligning. Uden at tage loggen () kunne det at have et højt antal her overvinde de andre signaler.
  • (Log (O11 + 1)*10): Dette er en fancy måde at konvertere søgevolumen til et tal, der er konsistent for vores ligning. Uden at tage loggen () kunne det at have en høj søgevolumen også overvinde andre signaler.

når vi kører denne ligning og opretter en ny kolonne, kan vi sortere efter “risiko” og finde de links, som vi burde være mest bekymrede over.

Sådan finder du dårlige Backlinks

som du kan se, dukkede eksempler på kommentarspam og betalte links til toppen af listen, fordi formlen giver en højere værdi til lavkvalitets, spammy links med risikabel ankertekst. Men vent, der er mere!

Trin 5: Byg en Linkliste

Linkudforsker lader dig ikke bare hænge efter analyse. Vores mål er at hjælpe dig med at gøre SEO, ikke bare analysere det. Dit næste skridt er at starte en ny Linkliste.

funktionen Linkliste giver dig mulighed for at spore, om visse links er i live. Hvis du går i gang med en kampagne for at prøve at fjerne nogle af disse spammere links, kan du oprette en Linkliste og bruge den til at overvåge status for disse links. Opret bare en ny liste ved at navngive den, tilføje dit domæne og derefter kopiere og indsætte de relaterede links.

Sådan finder du dårlige Backlinks

Du kan nu bare overvåge Linklisten, når du gør din opsøgende for at fjerne dårlige links. Linklisten sporer alle metrics, herunder om linket er blevet fjernet.

Sådan finder du dårlige Backlinks

indpakning af

uanset om du vil lave en kortvarig backlink-revision ved bare at se på Spam-Score og PA, eller et dybt dyk under hensyntagen til ankertekstkvalifikation, Link til Stifinder + søgeordsudforsker og linklister gør det muligt. Med vores stærkt forbedrede backlink-indeks kan du nu være sikker på, at de data, du har brug for, er lige ved hånden, og hvis du har brug for at komme ned og beskidt, kan du let eksportere dem for at udføre dybere analyse.

Find dine spammy links!

held og lykke jagt dårlige backlinks!