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虽然反向链接分析工具是Semrush最古老的功能之一，但是，我们不得不承认，它可能是我们SEO工具包中较弱的环节。我们知道我们必须加强我们的游戏，所以大约一年半前，我们开始改变现状。
Semrush虽然是一个面向数字营销人员的全面工具包，但它对搜索引擎优化（SEO）一直有好感。自成立以来，帮助人们从搜索引擎获得自然流量一直是我们最重要的目标之一。
这一目标使我们成为世界知名的SEO套件，使我们多年来赢得多个行业奖项。
搜索引擎优化是棘手的，因为它涉及复杂和相互交织的活动部分。为了获得最高的排名，你必须确定每一个步骤的现场和场外。在整个过程中，我们努力为用户提供最好的解决方案。
为了保持良好的信誉，我们正在不断改进我们的工具包。今天，我们很荣幸地与您分享我们的最新突破：
一个完全翻新的反向链接数据库
我们需要对反向链接数据的质量进行重大改进。我们没有变通的办法，而是对我们的数据收集过程进行了彻底改革。为了专注于我们的最终目标，我们暂停了所有其他反向链接功能的开发，并列出了一大堆可以改善我们向客户提供反向链接数据的事情。
道路是清晰的，我们所要做的就是划掉我们清单上的项目。
制定大修方案
我们不会让你对我们的反向链接数据库大修的技术细节感到厌烦，但这里是所做的事情的快速概述：
履带。在仔细研究了现有体系结构的缺点和边界之后，我们决定从头开始重写爬虫。于是我们设计了一种全新的数据收集方法。
爬行队列。我们的新爬虫的第一次测试显示，它的请求队列不能正确地处理它现在收集的数据量。我们试图通过简单地增加硬件功能来解决这个问题，但这还不够好，所以我们开发了一个更有效的爬行队列。
播种。为了给我们的爬虫提供高质量的初始种子，我们从谷歌的Top 100中为我们的有机研究工具中的4.5亿个关键字排列了所有url；这确保了我们的数据库从头到尾都是相关的。
存储。增加的数据收集显然需要更多的存储空间——我们不得不将服务器的大小扩大四倍。
衡量我们的增长
为了找出我们作为反向链接提供商的确切位置，我们决定与最好的：Majestic， Ahrefs和Moz进行比较。
我们马上就会解释这个方法。首先，让我们评估一下过去六个月的发展进展。看看这四个顶级SEO工具之间的关系，你可以看到我们已经向前迈出了一大步。
Semrush反向链接数据库与竞争对手的比率
我们是如何进行比较的
要找出一种既明确又公平的方法并不容易。
你总是可以找到域名，将显示你的反向链接工具在良好的光，这就是为什么我们决定使用随机的100个域名（100000）每个月向我们展示选手在过去六个月的表现。
我们正在查看100个域名中每个参赛者的引用域名的数量和反向链接的总数。
接下来，对于测试样本中的每个域，我们比较了Semrush结果与竞争对手结果的比率。因此，如果该比率小于1，则Semrush数据库中用于测试域的信息较少。大于1的比率表示超出Semrush结果的次数。
为了得到最终分数，我们计算了所有结果的中位数。
社区回应
不出所料，我们收到了很多关于这篇文章的反馈，我们要感谢你们所有人的回复！
在很大程度上，社区是非常支持我们的，Alyeda Solis是第一个给予我们赞誉的人。
哇!@semrush已经修改了他们的反向链接部分，有更多/更好的数据以及报告/细分/比较功能？看上去不错!pic.twitter.com/hO0SU67t2K
- Aleyda Solis (@aleyda) 2019年6月11日
接下来是一连串积极的信息，格雷格·李把樱桃放在最上面——布莱恩·迪恩已经检查并批准了我们的数据库增长。
@semrush在#SEO的#链接建设数据方面处于领先地位，最近@Moz增加了链接数据库（由Brian Dean @Backlinko测量）https://t.co/MxBTnhmc8G@LenaTerentyevahttps://t.co/D97T0h9bsM
- Greg Lee SEO (@GregJLee) 2019年7月2日
当然，我们也受到了不少批评。拉斯·琼斯声称要用他自己的研究证明我们错了。
SEMRush和Moz链接索引简要比较#seo #链接建设#反向链接https://t.co/gCI2Yp8XjJ
——拉斯·琼斯（@rjonesx） 2019年6月20日
经过一番反复讨论，他修改了自己的结论。但我们仍然不同意它。
引用Russ的话：“准确地比较链接指数不是一件容易的事。”
这完全正确。首先，获得一个真正随机的域名样本是高质量反向链接索引比较的一个重要且非常复杂的部分。我们非常感谢Russ在他的文章中提出的方法，这是一篇非常有帮助的文章。然而，我们不能同意他评估和比较指标本身的方式。
他使用的方法只显示了一个指数比另一个指数拥有更多数据的可能性。它没有显示有多少数据，这意味着该方法不能用于真正的比较（如果您的目标是找出哪个索引有更多的数据）。
以下是说明原因的例子。
示例1:
假设我们有参赛者1 （C1）和参赛者2 （C2）的反向链接索引。
对12个域名的样本进行比较，结果显示每次都是C2胜出：
根据Russ的方法，C2是绝对的冠军。但实际上，指数之间的差异是0.1%，这意味着C2和C1指数基本相等。
示例2:
这一次，我们假设，比较显示在12个域的样本中，C2有9个赢，C1有3个赢：
同样，根据Russ的方法，这里的C2比C1大3倍。但是通过查看实际索引大小，您可以看到，对于75%的样本域，索引几乎相等（相差0.1%），对于25%的样本域，C1完全获胜（C2没有数据）。总的来说，本例中的C1具有更好的反向链接索引。
这些例子是极端的，但它们确实说明了这种方法的缺陷。在不知道实际有多少数据的情况下，你不能声称一个反向链接索引比另一个对SEO更有用。
我们的比较方法承认了这一点，因为我们使用引用域和反向链接的实际数量来计算中位数。
拉斯好心地分享了他研究中使用的样本，以便我们自己验证。结果与我们的研究结果非常相似。
就反向链接的数量而言，这张图显示了一个与Russ在他的研究中所呈现的截然不同的画面。
我们还从Russ的样本中获取了第一个域名（amotherthing.com），并通过Semrush和Moz的界面进行了运行。
事实证明，这些数字与俄罗斯提供的数字不同。
Russ的研究：Semrush: 28469反向链接Moz: 404078反向链接
工具接口：Semrush: 37.7k反向链接Moz: 26.8k反向链接
无论如何，我们要感谢Russ的时间和想法，因为我们相信健康的竞争对我们和整个行业都是一个很好的激励。
结论
我们的反向链接数据库已经取得了巨大的飞跃，看着这些数字并拍拍自己的背感觉很棒，但显然，这不仅仅是数字的问题。
数据的数量不一定转化为质量，我们正在努力确保我们的数据库保持新鲜和有用。
现在我们有了一个新的数据收集过程，我们将在此基础上设计新的特性和功能，使我们的工具更加强大。敬请期待更多激动人心的消息！
继续尝试我们的反向链接分析为您自己，像往常一样，我们欢迎您的反馈！