不過與此同時也反映出了目前大多數SEOer的基礎仍較薄弱，較少有人對于SEO有著較嚴謹的研究方式。分析搜索引擎上面的現象，絕對絕對要了解搜索引擎的基本原理，大規(guī)模數據處理的方式、統(tǒng)計意義上用戶體驗考量的方式等等搜索引擎實際在做的事情，都是無法從站長之類的角度出發(fā)考慮周全的。
下面自己稍微展開討論下百度的區(qū)域性排名，能力所限只是分析一些表面問題。限于篇幅，一部分的推理過程略去，見諒。
百度地域性的排名的觸發(fā)條件
搜索引擎的程序往往是復雜的，很多東西的規(guī)則是加分制，例如搜索引擎判斷網頁上的正文，就會參考正文字數、文字大小、特征標簽等等數種甚至可能數十種因素來確定。地域性排名的觸發(fā)條件也一樣，可能是有多種因素的。
容易想到的一個因素是，搜索引擎可能會去參考網站服務器所在的IP，但可以肯定的是它至少絕不是決定性因素。比如在百度搜索：seo site:www.seowhy.com的時候，就會發(fā)現在SEOWHY的站內有幾個地區(qū)性頁面排名前列。當然，這些帖子不可能是分開服務器放的。
可能是地區(qū)名字與主詞的綜合權值決定加權與否
如果觀察多了以后還會發(fā)現，百度是固定將2-3個原先搜索結果中的網頁進行額外提權。而具體是哪幾個進行提權，個人觀察下來比較可能的是同時分別計算地區(qū)名字與主詞兩個在網頁中的權值，并最終進行匯總計算。權值最高的2-3個進行提權。
初步觀察的時候，很可能會誤以為只有網頁標題出現地區(qū)名字會觸發(fā)區(qū)域性排名，但這并不一定。比如在一些人的研究中，自己看到的這個例子。 www.xiaojunseo.com這個網站，搜索“長沙SEO”排名前列，但網頁標題里面并沒有出現過“長沙”二字，它依然能在長沙地區(qū)觸發(fā)區(qū)域性排名。
之所以表面看上去是網頁標題上面的地名觸發(fā)區(qū)域性排名，是因為網頁標題出現關鍵詞可以極大幅促進網頁與關鍵詞的相關性，從而網頁于這個地區(qū)名字的權值提升，最終才獲得了區(qū)域性排名優(yōu)勢。所以盡管從統(tǒng)計角度上而言，網頁標題出現地區(qū)名字與觸發(fā)區(qū)域性排名的相關性非常大，但它們依然是間接的關聯(lián)關系，而非直接的因果關系。
還需要注意的是，區(qū)域性排名優(yōu)勢不代表一定會把觸發(fā)優(yōu)勢的網頁放到SERP的第一頁里面去，只是權值增加而已。舉個例子，比如沒區(qū)域性排名的時候，“SEO”排名第10的網頁權值為100，且區(qū)域性排名優(yōu)勢可以加50分，但獲得區(qū)域性排名的網頁本身的分值只有30分，那么它還是到不了SERP的首頁。
什么詞可能觸發(fā)區(qū)域性排名？
觀察更多以后，就會發(fā)現只有個別詞會觸發(fā)區(qū)域性排名因素，比如說“網站建設”可以觸發(fā)區(qū)域性排名，但“網站推廣”并不可以。對于搜索引擎而言，查詢詞這樣的海量數據不可能人工來選取。所以這里會設定一些特殊的規(guī)則，如果要了解其中的一些的話，要從特例上面來看：
比如可以去搜索“之窗”，它的檢索量十分小，而另外諸如“上海之窗”、“深圳之窗”的都有一定的檢索量，此時搜索“之窗”照樣能發(fā)現區(qū)域性排名的存在。可以說明主詞的每日檢索量至少不是主要參考因素。
而另外也能看到一些詞的主詞與地區(qū)相關詞檢索量都很少，沒有百度指數，卻依然可以觸發(fā)區(qū)域性排名因素，猜測這多半是因為那些詞語是在于百度的字典中比較特殊的分類。
當然還有個問題是，百度如何判斷用戶所在地區(qū)進行判斷給出哪個地區(qū)的排名呢？是根據訪客的IP來判斷的，這個只要使用代理服務器來訪問下百度就會知道了。
區(qū)域性排名說明了什么？
搜索引擎的目標很明確，讓它的自然搜索結果更符合用戶的需求，這肯定是有一些數據指標在的。比如說SEO的主要KPI是流量，搜索引擎的主要KPI就可能是搜索用戶對搜索結果的再次選擇頻率與再次搜索頻率等等，并不是胡亂做的。區(qū)域性排名之所以存在了這么長一段時間，說明了百度肯定通過數據手段確定了這個東西有利于自己的用戶體驗，而絕非一部分SEOer所亂想的什么百度區(qū)域性排名是和SEO在作對。
對于SEOer來說有什么可做的？
先看自己網站上面哪類詞有可能觸發(fā)區(qū)域性排名，若有不少此類詞的話，再決定是針對一個地區(qū)做，還是各個地區(qū)都做？若針對一個地區(qū)的話，尤其要注意提升整個網站和地區(qū)的相關性；若針對多個地區(qū)的話，尤其要注意各個地區(qū)的頁面都要盡量展現給搜索引擎獨特的內容。
搜索引擎一直在變化，追逐最近算法之類的未必是好的選擇。但一些基礎的底層原理及對搜索引擎價值觀的把握，還有數據分析的手段等等都是很有助的。
作者：zero
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