精彩片段
- 最顯著的規律與網站除了資訊之外所提供的服務有關。
- 具有更多已識別特徵的網站更有可能獲得流量成長。
- 一些常被提及的訊號，包括第一手經驗，在這個資料集中並沒有突顯。
對 400 多個網站的分析發現了與預期自然流量成長相關的五個特徵。
Zyppy 創辦人 Cyrus Shepard 對400 多個網站進行了分析，確定了與網站在過去 12 個月內獲得或失去估計的自然流量相關的五個特徵。
Shepard 透過重新審視Lily Ray 在 12 月核心更新分析中涵蓋的許多網站，並根據商業模式、內容類型和其他特徵對網站進行分類，然後衡量其與流量變化的相關性，從而對網站進行分類。流量估算資料來自第三方工具，而非經過驗證的 Search Console 資料。
透過斯皮爾曼相關性分析衡量，以下五個特徵與交通流量成長的相關性最強：
- 提供產品或服務：70%的得獎網站提供自有產品或服務，而落選網站中這一比例僅為34%。訂閱服務和數位商品等服務型產品與實體產品一樣表現出色。
- 允許任務完成：83%的優勝網站允許使用者完成他們搜尋的任務，而劣勢網站只有50%能做到這一點。網站無需銷售任何產品即可獲得此項評分。
- 專有資產：92%的獲獎者擁有難以複製的資產，例如獨特的資料集、用戶生成的內容或專用軟體。而落敗者中，這一比例為57%。
- 主題聚焦：獲獎者往往專注於一個狹窄的主題並進行深入研究。謝潑德指出，如果採用籠統的「主題聚焦」分類，獲獎者和失敗者之間並沒有區別；但如果將定義縮小到單一主題的深度，這種模式就顯現出來了。
- 強大的品牌：32%的獲獎網站擁有較高的品牌搜尋量（相對於其整體流量而言），而未獲獎網站的比例僅為16%。 Shepard使用Ahrefs數據，透過分析每個網站排名前20的導航品牌關鍵字來衡量品牌實力。
這些效果是累加的。沒有任何特徵的網站勝率僅為13.5%。具備全部五項特質的網站勝率則高達69.7%。
哪些因素不相關
研究也測試了謝潑德預期會起作用的特徵，但發現這些特徵與流量變化沒有相關性。這些特徵包括第一手經驗、個人觀點、使用者生成內容、社群平台以及資訊的獨特性。
謝潑德告誡人們不要誤讀這些研究結果。
他認為這些特徵可能已經透過早期的更新融入了Google的演算法中，這意味著即使在這個資料集中，這些特徵並沒有顯示出贏家和輸家之間的差異結果，它們仍然可能很重要。
為什麼這很重要
謝潑德的研究結果表明，提供產品、完成任務或擁有難以複製的資產的網站，更有可能在本資料集中展現出預估的自然流量成長。研究用具體數據佐證了這個模式，但並未證明因果關係。
對於那些評估自身定位的人來說，這種累加模式是最有用的發現。擁有一個優勢特徵的站點勝率（15%）與沒有優勢特徵的站點勝率（13%）大致相同。只有當優勢特徵達到三個或更多時，差距才會拉大。
Roger Montti 在 12 月為 Search Engine Journal 撰寫的分析文章從另一個方向發現了相關的模式，指出谷歌的主題分類變得更加精確，核心更新有時會糾正排名過高的情況，而不是懲罰網站。
展望未來
本研究中的相關係數為中等程度（0.206–0.391），且研究方法依賴第三方流量估算而非經過驗證的分析資料。相關性並不等於因果關係。
提供產品的網站可能由於Google排名偏好之外的其他原因而表現更好，包括更高的回頭客率和更自然的外部連結概況。
完整的資料集是公開的，這意味著其他人可以使用自己的資料來測試這些分類結果。
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