使用域名权限检测链接操纵和垃圾邮件

[rakibhasanbd4723]

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七年多以前，当我还在 Virante, Inc. (现为Hive Digital )工作时，我在 Moz 上写了一篇文章，概述了一些检测反向链接操纵的简单方法，即将某人的反向链接配置文件与基于 Wikipedia 的理想模型进行比较。当时，我能进行的研究有限，因为我是API的消费者，无法获得更深层次的指标、测量方法和方法来识别反向链接配置文件中的异常。我们利用 Remove'em 和Penguin Risk 等工具使用这些技术来发现反向链接操纵，但它们始终受到面向消费者的 API 的限制。此外，它们无法扩展。收集网站的所有反向链接，即使是大型网站，并判断每个链接的源类型、质量、锚文本等是一回事。如果您愿意等待几个小时让报告完成，可以从数十家供应商处获取此类报告。但每天如何对 30 万亿条链接进行此操作呢？

自从Link Explorer 推出以及我 培训主管电子邮件列表 在 Moz 任职以来，我拥有的数据过滤量大大减少，这让我对反向链接索引维护者可用于识别和应对操纵的工具有了更深入、更清晰的了解。虽然我绝不想说所有操纵都可以检测到，但我想概述检测垃圾邮件的众多令人惊讶的方法中的一些。

一般方法论
您无需成为数据科学家或数学迷即可理解这一识别链接垃圾的简单做法。虽然在执行测量、测试和构建实用模型的过程中确实会用到大量数学知识，但其基本要点显而易见。

第一步是从网络上获取一个好的随机链接样本，您可以在此处阅读。但我们假设您已经完成了该步骤。然后，对于这些随机链接的任何属性（DA、锚文本等），您都会找出什么是正常的或预期的。最后，您要寻找异常值，看看它们是否与某些重要的东西相对应 - 例如操纵链接图的网站，或者表现异常好的网站。让我们从一个简单的例子开始，链接衰减。

链接衰减和链接垃圾邮件
链接衰减是链接从网络上消失或更改 URL 的自然现象。例如，如果您在发布新闻稿后获得链接，那么您可能会发现其中一些链接最终会消失，因为这些页面会因为过时而被存档或删除。此外，如果您从博客文章中获得链接，那么您可能会认为博客上的主页链接会一直存在，直到该帖子被新帖子推到第二页或第三页。