在这个搜索时代，仅仅知道哪些排名信号可能会或可能不会起作用是不够的。您还需要了解这些信号运行的环境。本章的大部分内容将讨论 Google，因为谷歌是这个领域的领头羊，但这些原则也可以应用于 Bing、Baidu。

不影响搜索引擎的用户行为

在我们深入研究用户行为如何影响搜索之前，让我们确保我们都清楚哪些用户行为不会影响搜索结果。

谷歌分析

        在您的网站上使用 Google Analytics 不会直接或间接影响搜索。当被问及 2018 年 6 月 28 日移除 Google Analytics 是否会受到处罚时，Google 的 John Mueller回应：

        现在，我并不是说你应该从表面上看谷歌所说的一切，但这是一个重复再三的问题，它是有道理的。并非所有网站所有者/网站管理员/SEO 专业人员都使用 Google Analytics。如果谷歌使用他们的分析平台来专门确定您网站的成功和失败指标，那么他们实际上就是在做風馬牛不相及的事物。您的个人用户指标（由 Google Analytics 报告或检测）并非专门用于或针对您。

社交媒体点赞、分享和评论

        Facebook（或 Twitter、Instagram 或任何其他社交媒体平台）上的点赞、分享、关注者等数量的概念已被谷歌一再驳斥。这是完全有道理的。

谷歌已经明确表示社交信号是：1、太容易被操纵了。

                                                         2、不可靠，因为不可能始终如一地从这些平台获取所有可用的内容/数据。

        为了平衡起见，我确实需要参考2018 年的 Hootsuite研究，该研究发现了相关性。这项研究仅限于 Twitter 和 90 页内容，分为三组：

                                                          1、不推广：作为对照组。30 篇文章没有自然推文或付费推广。
                                                          2、自然推广：通过自然推文推广了30 篇文章。
                                                          3、付费推广：剩下的 30 篇文章是自然推文，然后做了付费推广。结果是：

        基本上，推文的两组页面在时间范围内都显示出更强的排名提升，这些时间段太短而无法归因于链接。我提出这个不是为了混淆这个问题，而是为了提供完整的数据。谷歌表示他们不将社交平台的数据用作指标，这应该是真的。那么上面的证据怎么可能说明相反的情况呢？

        首先，数据规模并不是很有说服力，Hootsuite 的文章中提到了这一点。更有可能的是，我们在这里看到的不是 Twitter 影响排名，而是实体相关性的加强。主题标签和关键字与实体相关联，然后与推文中引用的页面相关联。

        为此，并不是 Twitter 或任何其他网站，只是我们看到了非基于链接的实体强化导致排名提高。与我们在专利中看到的一切以及从谷歌那里听到的一切都非常匹配。

搜索引擎会参考的用户行为信号

         既然我们已经介绍了引擎不使用的用户信号（或者至少是我经常听到的一些核心方面的讨论），让我们来看看搜索引擎会使用的用户行为信号的类型。

点击和点击后行为

        虽然谷歌已经正确声明他们不使用谷歌分析来收集用于对页面进行排名的信号，但这并不意味着他们根本不使用点击后行为信号。谷歌知道：

                                                                      1、用户在搜索结果中点击了哪些网站。
                                                                      2、用户在返回 Google 之前在目标网站上停留的时间。
                                                                      3、用户接下来做了什么。所以基本上，我们有四种核心可能性 Google 可以使用：

        1、搜索者在搜索结果中点击您的网站，然后快速返回引擎并点击下一个链接。这将清楚地表明搜索者认为查询是正确的而结果是错误的，并向引擎发送与该查询相关的负面相关性信号。
        2、搜索者在搜索结果中点击您的网站，停留很长时间，然后返回到引擎并点击相同查询的下一个链接。这可能会向 Google 发送与该查询相关的积极信号，并表明用户找到了感兴趣的内容并且只是在寻找其他信息或选项。
        3、搜索者在搜索结果中点击您的网站，经过一段长或短的时间返回到引擎，优化他们的查询，然后再次搜索。这将向引擎表明，用户本身可能没有他们需要的那么具体，并且没有对您的网站应用好或坏的相关性。
        4、搜索者在搜索结果中点击您的网站，经过一段时间或很短的时间后，返回到引擎并完全改变他们的查询。这将表明他们找到了他们正在寻找的东西，并转向了不同的任务。这将传递与该信号的正相关性。        虽然这些信号显然取决于查询类型和用户行为模式等因素，但这可以作为谷歌会从点击数据中收集信号类型的说明。随着机器学习系统变得越来越复杂，我们可以期待看到更多这样的事情。如果它成为排名网站的核心信号，我不会感到惊讶，因为几乎没有其他因素可以确认 SERP 定位的成功或失败。

评论

        如果不提及评论，将用户行为作为排名信号的讨论是不完整的。正如 SEJ 的 Matt Southern 在 2017 年 11 月所讨论的那样，评论是最突出的信号，因为它与本地搜索相关。这是谷歌直接使用用户行为信号的一个直接例子。

        还有一些研究讨论了关于搜索位置作为一个信号，例如客户搜索产品和服务的时候，通过 Android 或其他系统查询到您的排名那里，从而确认完成了他的搜索意图。审核他的搜索过程信息，并考虑他是否越过了提供相同服务或产品的其他企业，并在他越过时加强该信号的价值（即，如果他前往更远的地方与特定位置互动，则必然是更好的）。

谷歌分析——可能

        我知道我在上面提到过，谷歌已经说过他们不使用谷歌分析作为排名信号，这是正确的。但这并不意味着他们不参考它来创建排名信号。谷歌可以使用Google Analytics来了解：

          1、如何使用网站。
          2、如何与不成功的网站相比，成功的网站是结构化的。
          3、用户如何与网站互动，然后将这种理解应用为全球信号。        需要明确的是，我将“可能”放在本节的标题中是有原因的。因为这也是我不确定的地方。即使他们今天由于复杂性而没有使用它，但这绝对是一些机器学习可以实现并帮助谷歌以更高的确定性预测新网页或网站是否会满足搜索者意图的事情。

真的，这只是……

        本文的目的是深入了解搜索引擎所采用的搜索方法以及它们如何对页面进行排名，而不是讨论具体的策略。在用户行为指标的情况下，这是最容易完成的例子。但是，不要对您在上面阅读的内容感到满足，上面也只是部分例子。

        以下是您必须始终记住的内容：用户才是根本原因。如果搜索引擎能够理解用户的意图是什么，并且知道哪些特定网页或网站能满足这些意图，那么搜索引擎就实现了最终的目标。我们已经看到搜索引擎如何（或在某些情况下只是可能）将访问者的行为用作搜索信号，但这显然是最终目标。

        我们现在需要做的是了解如何衡量和加权每个用户操作。如果这种用户行为以一种全球范围内都符合的方式运行，那么它几乎肯定会被用作某种参考因素。为此，您需要考虑：

           1、什么技术在起作用。
           2、它的局限性是什么。
           3、它们提供的信号如何聚合。
           4、哪些用户行为始终都是重要因素。