TWI454945B - 大規模之搜尋引擎優化 - Google Patents

Description

大規模之搜尋引擎優化

本發明係關於一種大規模之搜尋引擎優化。

網際網路已經改變了人們收集資訊、建立彼此之聯繫以及甚至人們如何彼此相聯繫之方式。另外，網際網路已經改變了公司搜尋潛在消費者之方式以及甚至商務之含義。網際網路改變了公司做廣告、銷售、彼此協調以及彼此競爭的方式。伴隨這些改變，供人們訪問的網頁數目發生了***性增長。搜尋引擎，例如谷歌(Google)、Bing、雅虎(Yahoo)以及其他的搜尋引擎已經產生，用以幫助人們搜尋到它們期望的網頁。結果，一行銷人員能夠利用的通道之數目及類型也發生***性增長-除有機搜尋及付費搜尋以外，他們還能夠利用博客、社群媒體、視訊共享、可移動內容及廣告、顯示廣告、以及其他通道。

此外，跟蹤每一訪問者之行動的行為將允許網頁更有效地面對市場。特別地，許多網頁根據對確定的關鍵字之訪問數量，跟蹤其搜尋引擎中的有機搜尋性能。然而，由一特定搜尋引擎結果及對此網頁的排名位置之結果，它們不能夠確定多少訪問者訪問，相反，它們必須根據傳遞給此網頁的資料(引用項標題)估計，僅此資料有助於其確定來自一關鍵字的訪問者之數量。如果不理解搜尋引擎上的其性能的關鍵屬性，他們不能夠準確地確定自己的行銷工作的有效性。而且，他們不能夠確定其有機搜尋行銷工作在當訪問者發現此網頁時，如何影響訪問者在網頁上的行為。舉例而言，如果一網頁正在銷售商品，相比較於訪問者如何來到網頁，目前沒有方法確定誰在此網頁上完成一特定的購買。

因此，一網頁擁有者可與有限的市場預算相衝突，這使得他們或者提高其搜尋引擎結果中的排名或將在其他網頁為其網站投放廣告，但是不能夠兩者同時進行。目前，網頁擁有者必須使用有限資訊，選擇採用哪一種策略將更有效。

對於大型網站，管理內容，外部引用(例如，來自第三方之鏈接)以及其他有關資料由於規模大，一直是一個挑戰。因此，由於規模大，大型網站的網頁數目之多，使得對關於實體的行動相聯繫的百萬計的頁面及百萬計的獨特之關鍵字，應用傳統的行銷分析以進行申請機會、預測或甚至基本性能監測/報告不切實際。

由於規模化所涉及的問題，行銷人員在搜尋引擎優化(SEO)的大規模的大型網站之測量及管理之背後，沒有資料分析中的細微度。舉例而言，網站通常僅測量總網頁之數目，總網頁之數目透過搜尋引擎索引，作為單性能指標。這裡所主張之主體不限於解決任何缺點，或者例如僅在那些上述環境中運作之實施方式。相反，該背景僅提供為說明在此所述可實踐的一些實施方式之示範性技術領域。

本部份以簡化之形式引入一概念之選擇且將在以下實施方式部份做更詳細之說明。本部份沒有意圖界定所要求保護之主體的關鍵特徵或實質特性，也沒有意圖幫助確定所要求保護之主體之範圍。

一種關於一實體之搜尋結果之優化方法包含：確定關於一實體之行動之分組。此分組包含有複數個項目。本方法還可包含有搜尋與此分組相關的項目之一網路。其後，可分析這些搜尋之結果，用以在結果中確定此實體之一排名。

本發明的這些及其他目的和特徵可以透過本發明所記載的說明書和申請專利範圍中變的更加明顯，或者可透過以下闡明之本發明之實踐得以實現和獲得。

此處提供系統與方法，用以優化關於大規模通道數的一實體之性能。這些通道可包含有，但不限制於，具有有機搜尋、有機鏈接、付費鏈接、頁面搜尋、鏈接之廣告網路、旗幟廣告、文意式廣告、e-mail、博客、社交網路、社會新聞、合作行銷、行動廣告、媒體廣告、視訊廣告、視訊、影像、討論區、付費廣告、顯示廣告、新聞站點、豐富式媒體、社會書籤、付費搜尋、wiki、可移動內容、以及遊戲內置廣告的所有有機網路通道。為了便於引用，將在此描述搜尋引擎結果，雖然該討論可同樣適用於上述通道。

可執行搜尋，用以將實體之引用項在一個或多個通道中編入索引。根據這些搜尋結果之分組，然後該實體能夠確定其如何在不同通道上執行，其中這些不同通道可包含有搜尋引擎。此性能分析可為除網頁的總數之外，已經在不同搜尋引擎上索引之實體。在根據若干有意義分組的分析性能之情況下，由於變化能夠對分組獨立，而非對整個實體總引用獨立，因此與一實體相關的行動中的變化能夠更容易理解。由於每一分組代表一有意義的資料分類，因此如此之一方法能夠提供一有用之細微度程度。進一步而言，如此之一方法能夠有助於將分組之如何走向表面化以及有助於確定調查之類別。

現在將參考圖式，其中類似之結構將使用類似之參考名稱。可以理解的是，這些圖式僅為本發明之實施例之概略及示意畫法，並且並非對本發明之限制，也並非按照比例繪製。

「第1圖」係為大規模優化引用一實體之搜尋引擎的系統100之一方塊圖。這些索引其在線引用項的實體能夠包含有個人、公司、商標、產品、模式或者一網路例如網際網路上任何地方引用的其他實體。這些引用項可包含有與實體相聯繫的，對一個或多個網頁的鏈接與/或引用項或者其他媒體，例如顯示廣告。因此，這些引用項能夠包含有機參引、在線廣告、新聞項或者關於該實體的任何其他引用項。特別地，系統100能夠用於識別、收集、以及分析影響與實體有關行動的項目有意義之分組，例如業務量與/或例如轉換事件等之行動。這些有意義的分組能夠包含有，但不限制於，透過一用戶定義的分組或模板，分組或模板根據一個或多個參數透過系統100自動產生，與/或這兩種情況的一些組合產生。這些分組能夠包含，但不限制於，關鍵字變量與頁面類型及模板以及社會網站上具有權限之用戶。

此外或另外，作為面對更大組的績效報告、測量、以及預測之方法，這些分組可透過一集合關鍵字或頁面的更全面組的樣本(採樣)確定。舉例而言，一實體可為一電子商務網站，可想要知道該實體在〞書籍〞分類中排名或執行如何。如此之一實體的產品目錄可包含上百萬以上的不同書籍。代替追蹤所有1M多的關鍵字以及對於實體的〞書籍〞分類的變化，該實體可選擇用以產生一10000關鍵字之組，該分組用作對全部〞書籍〞分類測量/預估真實執行/預測/等的一採樣或(代表組)。同樣能夠應用於頁面型。在本發明之另一實例中，一實體可為一容納上百萬的特定個人用戶的個人資料頁的大型社會網站。代替測量所有用戶的個人資料頁，該實體可選擇產生一由所有用戶個人資料頁之代表樣本組成的頁面類型。

「第1圖」表示出系統100能夠包含有一網路105。在至少一種實現中，網路105能夠用以將系統100的不同部份彼此相連接，例如在一網路伺服器110、一深索引引擎120、一相關器130、以及一分組引擎140之間相連接。可以理解的是，雖然這些元件表示為相獨立，但是這些元件可按照期望相結合。進一步而言，雖然表示出每一元件的一個，但是可以理解的是，系統100可包含有每一圖示元件的任何數目之元件。

以下將更詳細地討論，分組引擎140用以確定資訊的有意義之分組，用以對於處理大量內容及行銷資料的較大實體，用以提供管理大規模內容及相關行銷資料(搜尋引擎優化指標)的方法、過程以及平台。這些分組能夠為用戶定義、使用技術介入定製、或者根據結合內部/第三方/外部資料的智能分析，自動產生。結果，系統100執行用以聚集有意義的分組中的內容及搜尋引擎優化(SEO)指標的方法，這些有意義之分組然後能夠追蹤及測量。能夠在這些分組執行分析，由於分組的細分性質，這些分組將對行銷人員給出有意義及可行動之資訊。以下將介紹上述組成的示例配置及功能，隨後，對系統作業之討論用以產生以下討論之分組。

在至少一個實例中，網路105包含有網際網路，網際網路包含有一透過多廣域網路與/或區域網路之間的邏輯及物理連接形成的一全球互聯網，並且能夠任意地包含有全球資訊網(World Wide Web,“Web”)，其包含有藉由網際網路進入的互連超文檔之系統。此外或另外，網路105包含有一個或多個蜂巢射頻網路與/或一個或多個有線與/或無線網路，例如，但不限制於，802.xx網路、藍牙接入點、無線接入點、基於IP之網路等。網路105還能夠包含有能夠使得一種類型之網路與另一種類型之網路形成界面之伺服器。

在至少一種實現中，網路伺服器110(或〞web伺服器〞)能夠包含有可對一用戶儲存且傳送一網頁的任何系統。舉例而言，網路伺服器110能夠包含有一計算機程式，其負責接收來自客戶端(例如網路瀏覽器的用戶代理)之請求，以及對這些請求提供HTTP響應以及任意的，能夠包含對用戶顯示的HTML文檔及鏈接對象的資料內容。另外或此外，網路伺服器110能夠具有錄入一些關於客戶端請求及伺服器響應的詳細資訊之能力，用以記錄文檔。

該實體能夠包含有任何數目之網頁。對不同網頁的引用項之聚集能夠稱作業務量。可以注意的是，除非特別指定，這裡所使用的〞 網頁〞係指任何在線記錄，包含有域、子域、網站發佈、通用資源標誌符(Uniform Resource Identifiers,URI)、統一資源***(Uniform Resource Locators,URL)、影像、視訊、或者內容的其他塊以及非永久記錄例如e-mail以及聊天。

在至少一種實施之中，一網頁的外部引用項能夠包含有將訪問者引導至該網頁的網頁之任何引用項。舉例而言，一外部引用項能夠包含有文本文檔，例如博客、新聞項、客戶評論、e-mail或者任何其他的討論網頁的文本文檔。此外或另外，一外部引用項能夠包含有一網頁，該網頁具有連接至該網頁的一鏈接。舉例而言，一外部引用項能夠包含有其他網頁、搜尋引擎結果頁面、廣告等。深索引引擎120配設為搜尋網路105，用以確定與分組相關的資料如何透過外部引用項處理，並且與這些分組相關的資料如何可應用於透過特定搜尋引擎產生的搜尋結果。舉例而言，深索引引擎120可搜尋網路105，用以當與分組有關的項目用做搜尋之根據時，確定該實體在搜尋引擎結果中之位置。

一示例深索引引擎在美國專利申請第No. 12/436,704號案中更詳細描述，其標題為〞收集及記分在線引用項〞，歸檔日為2009年5月6日，其揭露之全部以引用項形式採納。

在如此之一實例中，深索引引擎120使用上述分組之項目，產生、定義與/或識別作業。一旦深索引引擎120根據分組產生、定義與/或識別作業時，深索引引擎將作業，包含搜尋作業，每一搜尋作業的組裝參數***至一作業序列中。

作業序列中的工作包含，但不限制於搜尋作業，例如，抓取網際網路。在本發明之一些實施例中，一旦抓取網際網路，則可獲得資料。一般而言，資料係指深索引引擎指定為相關的任何資訊。在本發明之一些實施例中，資料能夠包含有關於搜尋之通道及評估之訊號的資訊。在本發明之其他實施例中，資料能夠包含下載一網頁，用以進一步處理或調用一應用程式界面(API)。在本發明之進一步實施例中，資料能夠包含有待分析之搜尋結果。

在本發明之一些實施例中，一旦已經獲得資料，必須對其處理。在本發明之一些實施例中，處理該資料能夠包含分析搜尋引擎結果或者分析相關資訊的應用程式界面(API)結果，例如當搜尋與分組有關的項目時，產生的與實體相關的搜尋引擎結果。如之前介紹，這些結果能夠允許該系統確定，該實體如何在相對於不同分組的搜尋引擎上執行。透過搜尋若干有意義的分組，正如透過搜尋引擎結果反應的，對於一實體的引用項之數目的變化能夠更容易理解，因為變化能夠對分組獨立，而非對整個實體的總引用獨立。進一步而言，當這些分組用作搜尋之基礎時，透過理解其他實體的相對位置能夠理解這些變化。然後，透過優化選定的分組，可按照期望優化關於該實體的搜尋引擎結果。至此，已經介紹了通常自一用戶接收、透過系統智能產生，或者這兩種情況的任何組合產生的分組之選擇。

在本發明之至少一個實例中，系統智能可包含使用相關器130。一示例相關器在美國專利申請第No. 12/574,069號案中更詳細地描述，其標題為〞關聯的網頁訪問及與外部引用項的轉化〞，歸檔日為2009年10月6日，其揭露之全部以引用項形式採納。在至少一種實施之中，相關器130能夠確定訪問者如何被導引至該實體且那些訪問者一旦到達那裡如何行為。舉例而言，相關器130能夠確定哪些關鍵字與將訪問者導引至該實體有關，與/或訪問者訪問的什麼類型的網頁通向實體之路中。

在本發明之至少一個實例中，分組引擎140可配設為分析透過相關器130返回的關鍵字。舉例而言，分組引擎140可分析透過相關器130返回之關鍵字，用以確定彼此相鄰近出現的關鍵字之種類。如此之一實例將在以下更詳細地討論。分組引擎140還可協同深索引引擎120將另外的關鍵字變量或頁面類型提至表面，該另外的關鍵字變量或頁面類型可包含於另外的分組中與/或包含於前述搜尋之分組中。因此，相關器可根據與原始分組的項目同時出現的那些項目，將分組中包含的項目提至表面。以下，還將更詳細地對如此之一實例進行討論。現在將討論大規模搜尋引擎結果之優化方法。

「第2圖」係為大規模優化一實體之搜尋引擎結果之一示例方法之流程圖。該方法能夠使用軟體、硬體或者任何其結合實現。如果該方法使用硬體實現，則該方法的步驟能夠儲存於一計算機可讀取媒體之中，用以按照需求進入以執行其功能。此外，如果該方法使用軟體實現，則這些步驟能夠透過一處理器、現場可程式化閘陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA))或者任何其他能夠執行軟體指令或其他邏輯功能的邏輯裝置執行。

另外或此外，該方法能夠使用一伺服器或者其他單一計算環境執行。如果使用一伺服器或者其他單一計算環境時，這些轉化不需要劃分為多個組，由於所有的轉化將透過相同伺服器或單一計算環境分析。因此，可需要更少的總過程。然而，伺服器或單計算環境能夠經歷故障時間或者此外延遲這些結果。

如「第2圖」所示，該方法在步驟200透過確定分組開始。這些分組可包含用戶定義分組、自動系統定義分組或者這兩個的一些組合。將結合「第3圖」更詳細地討論確定分組之一示例方法。

請繼續參閱「第2圖」，一旦已經確定分組，在步驟210，該方法透過一個或多個搜尋作業繼續，搜尋作業中搜尋與在步驟200確定的分組相關的項目。可單獨與/或以任何期望之組合搜尋與這些分組相關之項目。

一旦執行完搜尋作業，在步驟220，分析搜尋作業之結果且管理這些分組。舉例而言，可分析不同搜尋引擎之輸出用於確定當搜尋與這些分組相關的項目時，確定一實體在哪裡定位。然後，能夠展開分析，以繪製出且確定最佳執行之分組且用於確定關鍵字變量。將結合「第4圖」更詳細地討論分析搜尋作業的結果之示例方法。

「第3圖」係為根據本發明之一實例，用以確定分組之方法之示意圖。該方法能夠使用軟體、硬體或者任何其結合實現。如果該方法使用硬體實現，則該方法的步驟能夠儲存於一計算機可讀取媒體之中，用以按照需求進入以執行其功能。此外，如果該方法使用軟體實現，則這些步驟能夠透過一處理器、現場可程式化閘陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA))或者任何其他能夠執行軟體指令或其他邏輯功能的邏輯裝置執行。

另外或此外，該方法能夠使用一伺服器或者其他單一計算環境執行。如果使用一伺服器或者其他單一計算環境時，這些轉化不需要劃分為多個組，由於所有的轉化將透過相同伺服器或單一計算環境分析。該方法在步驟300透過接收一輸入選擇開始，以便確定這些分組是否如同在步驟310是否透過用戶定義，如同在步驟320透過系統智能確定，或者如同在步驟330透過這兩者的組合確定。關於分組如何確定的選擇可以任何期望之方式，例如通過使用輸入/輸出裝置接收。該輸入可在一初期建立階段接收，在執行每一搜尋之前接收，或者在任何期望之時間接收。

關於步驟310，如果接收的選擇顯示分組將由用戶定義，則該用戶可以任何期望之方式定義這些分組。舉例而言，該用戶可直接定義這些分組。特別地，關於用戶定義之分組，用戶可對於與實體有關的行動，例如業務、事件/與網站互動的包含轉化事件、購買/售賣、下載、註冊或者任何其他行動，認識到關鍵字、關鍵字變量、或者關鍵字類別。舉例而言，一用戶可定義分組，例如根據結合贊美詞、興趣類別、以及一地區類別的關鍵字分類或者關鍵字變量，定義關鍵字分組。一個如此之示例分組能夠包含用語〞最好的飯店〞+[城市](例如，在舊金山最好的飯店，在紐約最好的飯店等)。

因此，外部引用項能夠包含有一組外部引用項組。舉例而言，一網站管理員可對根據具有不同城市名字的一搜尋的轉化數目感興趣。舉例而言，如果一商務位於眾多之城市，網站管理員可對來自一包含有任何的城市名字的關鍵字搜尋的轉化數目感興趣，而不管實際搜尋哪個城市。因此，這些外部引用項能夠彼此成組，而不管實際搜尋哪個城市。

除了直接輸入關鍵字之外，用戶還可能夠透過網頁類型分組頁面。舉例而言，一用戶能夠分組產品頁面類型、編輯頁面、博客文章、或者同時具有其他分類。在本發明之至少一個實例中，一用戶可透過按照期望將頁面類型分組在一起，創建用戶定義模板。進一步而言，在步驟310，用戶定義分組還可包含接收輸入，用以透過變量，例如頁面名稱、標題、統一資源***(Uniform Resource Locators,URL)、贊助商鏈接成本、或者透過用戶提供的其他屬性結合網頁。因此，該方法可包含接收輸入，用以建立由用戶定義的搜尋參數引擎的不同分組。

根據介紹，該方法可還包含自動確定分組。因此，關於步驟320，如果接收之選擇顯示這些分組待透過系統智能確定，則該系統可至少首先接收輸入以導向該搜尋。在本發明其他之實例中，該確定可自動執行而不需要用戶之干涉。

在首先提供用戶指南的情況下，該系統可接收輸入以選擇用於系統搜尋之一般參數。舉例而言，該系統可接收用以選擇驅動該實體的業務量或容量的頂層關鍵字。在一如此之實例中，系統可自動分組這些關鍵字。進一步而言，該系統還可接收輸入，用以選擇頁面類型、頁面名字、統一資源***(URL)、或者在一選定方式下，影響業務量的網頁其他分類或者類別。此外，該系統還可接收輸入用以選擇頂部頁面，該頂部網頁在用戶訪問、轉化、或者所需的其他性能指標中下降。該系統然後可根據這些輸入之任何或全部自動產生分組。因此，該方法可包含接收輸入，用以自動建立搜尋參數的不同分組。

關於步驟330，如果接收的選擇顯示分組透過系統智能及用戶定義詞組合確定，則該系統智能與用戶輸入能夠以任何期望之方式相結合。舉例而言，該系統可在確定用戶定義分組中接收上述輸入。根據這些分組之結果，該系統可自動執行一搜尋，用以識別通常與用戶定義分組相關的關鍵字、慣用語、頁面類型、或者任何其他資料。然後該系統可自動組合表面的關鍵字、慣用語、頁面類型等，以及此後分組中用戶定義的搜尋項可按照需要再次搜尋。進一步而言，可對關於競爭者的搜尋結果展開一頻率分析，用以確定另外的關鍵字變量與/或其他的相關項。該搜尋可自動執行或者可根據期望響應於另外的輸入執行。因此，該方法可將用戶輸入與系統智能相結合用以確定待搜尋的分組。進一步而言，如上所述，可使用搜尋這些結果，以進一步按照期望確定與/或定義分組。

此外或另外，可根據季節性或時事性自動分組。特別地，根據一年中的時間，更頻繁地搜尋一些關鍵字，例如在11月至12月之月份其間，關於聖誕樹的搜尋項。

如上所述，確定分組可為對於一實體的大規模搜尋引擎結果的優化方法之一部份。一旦分組已經確定，它們能夠作為在分析搜尋結果中的搜尋項。一旦已經執行完搜尋工作，可分析結果及管理分組。

一種分析搜尋結果及管理分組之示例方法如「第4圖」中所示。該方法能夠使用軟體、硬體或者任何其結合實現。如果該方法使用硬體實現，則該方法的步驟能夠儲存於一計算機可讀取媒體之中，用以按照需求進入以執行其功能。此外，如果該方法使用軟體實現，則這些步驟能夠透過一處理器、現場可程式化閘陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA))或者任何其他能夠執行軟體指令或其他邏輯功能的邏輯裝置執行。

另外或此外，該方法能夠使用一伺服器或者其他單一計算環境執行。如果使用一伺服器或者其他單一計算環境時，這些轉化不需要劃分為多個組，由於所有的轉化將透過相同伺服器或單一計算環境分析。因此，能夠需要較少的全部過程。然而，該伺服器或單計算環境能夠經歷故障時間或者此外延遲這些結果。

如「第4圖」所示，該方法在步驟400，透過接收一搜尋中的分組相關之項目的搜尋結果開始。其後，在步驟410，該方法可向與分組有關的每一項目分配數值。在本發明之至少一個實例中，向每一項分配數值可包含確定每一項之轉化率，包含關於頁面類型、關鍵字變量、與/或其他期望標準的轉化率。確定每一項的轉化率可包含確定哪些項目使得該站點具有業務量，確定哪些訪問被轉化，以及使得轉化的訪問與驅動業務之項目相關聯。轉化率可根據任何期望的指標，可包含有轉化數目、轉化的總幣值、對訪問的轉化率、前述的一些組合、或者任何另外的指標，分配一數值。

在至少一種實施之中，一網頁的外部引用項與該網頁上轉化之數目相關聯，能夠允許網站管理員確定透過每一外部引用項提供的轉化數目。這樣又能夠，允許網站管理員將重點關注於最佳產生網頁上的轉化數目增加的引用項之數目或質量的增加。舉例而言，在包含一網頁的引用項的搜尋引擎中，對搜尋關鍵字與搜尋結果中網頁之排名相關聯，能夠允許一網站管理員將重點關注於，在用以識別更可能導致更大數目的轉化的關鍵字的搜尋中，提高網頁之排名。將透過訪問者在一網頁上的轉化與一外部引用項相關聯，能夠允許一網頁管理員確定哪些外部引用項在產生轉化中最佳。

此外或另外，每一項之值可透過確定預估與每一分組相關的項目之搜尋頻率分配。該系統可透過確定哪些外部引用項鏈接至該網頁且執行對外部引用項之分析，預估每一分組相關的項目之搜尋頻率。這些分析可包含抓取引用項與每一頁面上的關鍵字頻率。在至少一個實施中，外部引用項之分析能夠包含一個或多個通道。特別地，這些通道能夠包含有有機搜尋、有機鏈接、付費鏈接、頁面搜尋、鏈接之廣告網路、、旗幟廣告、文意式廣告、e-mail、博客、社交網路、社會新聞、合作行銷、行動廣告、媒體廣告、視訊廣告、視訊、影像、討論區、付費廣告、顯示廣告、新聞站點、豐富式媒體、社會書籤、wiki、可移動內容、以及遊戲內置廣告。然而，這些通道並不限制於上述內容，而且能夠包含該網路的任何相關領域，不管現在存在或者在將來產生。

此外或另外，外部引用項之分析能夠包含一個或多個訊號。在至少一種實施之中，該一個或多個訊號包含關於該網頁之外部引用項之資訊。舉例而言，放置於外部引用項頂部的廣告更加明顯，以及因此，通常更昂貴且認為相比較於放置於一網頁底部的廣告更有效率。因此，如果該外部引用項包含有在線廣告，廣告位置係為能夠評估的網頁之一分析。

另外或此外，該一個或多個訊號能夠包含有一關鍵字，該關鍵字在識別該網頁的搜尋中及在該搜尋中該網頁的排名，以及競爭列表(搜尋中排名的其他頁面)中使用。此外或另外，這一個或多個訊號能夠包含有一個或多個：外部引用項之日曆日期，外部引用項之讀入時刻等。

如前所述，自動確定分組可包含展開搜尋關於競爭列表之每一項的關鍵字頻率分析。使用這些結果，在步驟420，該方法可更包含將有意義的分組提至表面。有意義的分組提至表面可包含抓取競爭列表及在上述搜尋結果中的其他引用項且確定每一頁面上的關鍵字頻率。

此外或另外，來自第三方網站的引入鏈接可分組為有意義的頁面型(根據頁面之內容)，用以展開分析以理解來自一給定頁面類型的鏈接價值，或者一給定頁面類型驅動的關於該實體行動之商業價值。這些結果可根據應用於個別分組、分組之組合、或者透過比較分組的匯總資料分析，提供有意義的洞察及可行動的機會。

因此，該方法可包含在步驟430透過分組以報告性能。透過分組報告性能可包含同時顯示上述的每一結果。這些結果可允許該實體分析經營業績。特別地，如果關於該實體的全部行動或者轉化已經下降，則該顯示可允許實體識別哪些關鍵字變量，或者頁面類型等級降低。進一步而言，根據上述結果，這些結果能夠按照期望選擇，用以根據需要關注關心之領域或者識別機會。

透過分組而報告的績效還能夠包含有顯示成本參數，例如項目成本、交貨時間、或其他投資參數以及前述的結果。顯示成本參數能夠允許行銷人員在縮放一片段內容之前，理解且測試一片段。進一步而言，如此之一顯示能夠允許有效的項目及行動管理。

特別地，在開始一個新內容行動之前，一預報人員可使用報告上所示的參數用以根據關鍵字變量或頁面類型的目標值，預測潛在行動的投資回報。一旦該活動已經開始，顯示器可允許行銷人員容易測量對付出努力之行動之投資，包含成本及時間的回報。

因此，這裡提供的方法及系統用以優化關於一實體的大規模搜尋引擎結果。在本發明之至少一實例中，一種搜尋引擎結果之優化方法包含，識別例如影響關於實體行動的關鍵字變量或頁面類型的資料分組。然後使用作為搜尋之基礎的已識別分組，對不同的搜尋引擎執行搜尋。根據這些搜尋結果，該實體然後能夠確定其如何在關於不同分組的搜尋引擎上執行。該性能分析可為除網頁的總數之外，該實體已經對不同搜尋引擎之索引。在根據若干有意義分組分析性能之情況下，關於實體的行動之變化能夠更容易理解，因為變化能夠獨立於分組而非對全部實體的總引用獨立。由於每一分組表示資料的一有意義分類，因此，如此之一方法能夠提供一有用的細微度。進一步而言，如此之一方法能夠有助於將分組之走向提至表面且有助於確定調查之分類。

本發明可在不脫離其精神及實質特徵的條件下，實現為其他具體形式。上述之本發明之實施例在全部方面應理解為示例而非限制性。因此，本發明之範圍透過所附之申請專利範圍而非透過前述說明表示。關於本發明所界定之保護範圍請參照所附之申請專利範圍。

100．．．系統

105．．．網路

110．．．網路伺服器

120．．．深索引引擎

130．．．相關器

140．．．分組引擎

第1圖係為大規模優化關於一實體之搜尋引擎結果的系統之一方塊圖；

第2圖係為大規模優化關於一實體之搜尋引擎結果之一示例方法之流程圖；

第3圖係為根據本發明之一實例，用以確定分組之方法之示意圖；以及

第4圖係為大規模分析及優化一實體的搜尋結果之方法之示意圖。

Claims (12)

1. 一種關於與一實體之網站相關的搜尋結果之優化方法，係包含：確定關於影響與一實體之一網站的訪問者之有關行動的多個項目之一分組；對於該分組的該等項目中之一個或多個項目而言，該方法係包含：選擇該分組中的一個項目；透過一計算機系統為所選擇的之項目產生一搜尋請求，該搜尋請求將被送往至少一個搜尋引擎，其中該搜尋請求係以該等項目之該分組為基礎；將所選擇的之項目的搜尋請求送往該至少一個搜尋引擎；透過該計算機系統導入來自該至少一個搜尋引擎之經過排名的多個搜尋引擎結果，其中經過排名的該等搜尋引擎結果包含該實體之該網站的一鏈接；對經過排名的該等搜尋引擎結果進行分析，藉以在經過排名的該等搜尋引擎結果內對該實體之該網站的鏈接之排名進行識別；確定訪問者如何被導引至該實體之該網站；確定所選擇之項目的一轉化率，其中該轉化率係根 據訪問者如何被導引至該實體之該網站以及被轉化之訪問來確定；以及根據經過排名的該等搜尋引擎結果內對該實體之該網站的鏈接之排名以及所選擇之項目的該轉化率為所選擇之項目分配數值。
2. 如請求項第1項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，更包含優化該實體之該網站的引用項，用以當搜尋該分組之該等項目時，提高該實體之該網站的鏈接在該等搜尋引擎結果之內的該排名。
3. 如請求項第1項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中確定該等分組包含接收用戶輸入以定義用戶定義分組。
4. 如請求項第1項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中確定該分組包含根據與該等項目相關之前述轉化，自動確定分組。
5. 如請求項第1項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中確定分組包含確定關鍵字變量。
6. 如請求項第6項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中關鍵字變量包含透過用戶輸入及系統智能中的至少一個，識別該等關鍵字的語法結合。
7. 如請求項第1項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中確定分組包含使用機製根據頁面類型分組該實體之該網站 的引用項，該機製包含有通過一利用函數調用的頁面類型、匹配一統一資源***(URL)之模式、或者透過對該內容執行模式匹配中的至少一個。
8. 如請求項第7項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中根據頁面類型確定分組包含，確定驅動關於該實體的該網站的行動之頁面類型。
9. 如請求項第8項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中對該搜尋引擎結果進行分析之步驟更包含：在排名後之該等搜尋引擎結果中抓取帶有鏈接之網頁。
10. 如請求項第9項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，更包含對在該抓取步驟期間抓取的該等網頁執行一關鍵字頻率分析。
11. 如請求項第10項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，更包含使用該分組之該等項目，分組在該抓取步驟期間確定的關鍵字。
12. 如請求項第9項所述之關於一實體之搜尋結果之優化方法，其中抓取該等網頁包含，在該等搜尋結果之中識別該等網頁之頁面類型。