锚文本：一份数据驱动的指南（研究 384,614 个网页）
Google 的 John Mueller 曾表示，Google 会借助锚文本理解链接的上下文，因此锚文本可能是一种“排名因素”。这并不意外——Google 最初的专利便指出，他们会利用锚文本影响排名。
链接是至关重要的排名因素，这一点众所周知。但链接的锚文本呢？
以下是 Google 的 John Mueller 的说法：
这段话似乎在暗示，Google 会借助锚文本理解链接的上下文，因此锚文本可能是一种“排名因素”。这并不意外——Google 最初的专利便指出，他们会利用锚文本影响排名。（后文将详细说明。）
在另一条推文中，John 再次强调了锚文本的重要性：
问题在于：该使用哪种锚文本？要在搜索引擎中获得排名，是否应限制某种特定锚文本的使用？究竟应不应该操纵锚文本？
本指南将揭晓研究 384,614 个网页反向链接锚文本后的发现。在此之前，先厘清一些基础概念。
什么是锚文本？
锚文本指用于把一个网页链接到另一个网页的可点击文字。
示例：在这句话里，蓝色的这些字就是锚文本。
锚文本的类型
假设有人决定链接到我们的反向链接检查工具。
该页面的主要目标关键词是“backlink checker”，据 Ahrefs 关键词分析工具（Keywords Explorer），其全球月搜索量为 8 万次。
但并非每个人都会以相同方式链接到该页面。以下是可能出现的若干锚文本变体：
完全匹配（Exact Match）：锚文本正是我们想要排名的那个关键词或短语。
短语匹配（Phrase Match）：锚文本包含我们想要排名的关键词短语。
部分匹配（Partial Match）：锚文本包含了查询中的所有词，但并非以精确短语的形式出现。
品牌词（Branded）：锚文本是我们品牌的名称：
裸链接（Naked URL）：锚文本是原始的、“裸”URL（即其在浏览器中显示的样子）：
随机词（Random）：锚文本是不具体的通用短语，不包含我们的目标关键词（例如“点击这里”“这个网站”“这篇文章”等）。
图片链接（Image links）：锚文本是图片的替代文本（alt text）（据 Google 所说）。
例如，如果我们在 Ahrefs 的 Site Explorer 中查看反向链接检查工具的 Anchors（锚文本）报告，就能看到上面提到的许多锚文本类型。
Site Explorer > 输入 URL > Anchors
接下来看看，这种多样化的锚文本组合会如何影响排名。
锚文本如何影响搜索引擎排名
Google 会利用外部锚文本理解页面主题，以及该页面应为哪些关键词排名。依据何在？
以下是奠定 Google 算法基础的原始论文中的一段摘录：
所以，如果我在这篇文章中以“dog biscuits（狗饼干）”作为锚文本链接到某个页面，就会向 Google 表明，被链接的页面很可能与狗饼干有关。
如果其他人也这么做，就会增强 Google 的信心，认为该页面有可能适合为“dog biscuits”排名。毕竟，如果这个页面与狗饼干毫无关系，那么两个或更多互不相关的网站用相同锚文本链接到同一个网页的概率有多大？要我说，微乎其微。
至此应当能理解，为什么锚文本作为一种排名因素说得通。
但 SEO 从来没有这么简单。
早期 Google 对锚文本的（过度）依赖
在 Google 最初的算法中，锚文本被赋予了很高的权重。
在 1998 年的论文中，Google 创始人 Sergey Brin 和 Larry Page 解释道：
借助锚文本，Google 还能判断那些无法使用常规页面内信号的媒体格式的主题。
这套逻辑是合理的，结果也令人印象深刻，尤其是与当时的竞争对手相比——这一点连创始人自己也注意到了。
但 Google 很快发现，锚文本非常容易被人为操纵。
要让某个网页为某一查询获得排名，只需以目标关键词作为锚文本、指向该页面的多条链接即可。
关键词丰富的锚文本链接比竞争对手更多 = 胜利。
由此出现了不少“Google 轰炸（Google Bombing）”案例——SEO 借此证明，只要以锚文本链接指向不相关页面并让其获得排名，就能轻易操控 Google。
改变势在必行。
Google 反击操纵性锚文本
2012 年 4 月，Google 推出了如今臭名昭著的 Penguin 算法的第一个版本。
锚文本正是 Penguin 的主要打击目标之一。
一些在完全匹配锚文本链接上过于激进的网站，排名一夜之间暴跌。不过，据 Google 称，这只影响了 3.1% 的搜索查询。
事态并未就此止步……
Google 通过后续的 Penguin 更新，持续打击操纵性锚文本垃圾。
如今，大多数 SEO 似乎都建议谨慎使用完全匹配锚文本——通常在 1% 到 5% 之间。
真相究竟是什么？应把完全匹配锚文本保持在最低限度，还是完全避免使用？短语匹配及其他类型的锚文本又该如何处理？
为了找出答案，我们做了两项研究。
研究一：跨 19,840 个关键词的锚文本影响
为研究锚文本类型与排名之间的相关性，我们考察了 19,840 个关键词的前 20 名搜索结果。
也就是说，我们总共分析了 384,614 个网页！
这些关键词全都：
- 每月搜索量在 2,000 到 5,000 次之间（随机抽取！）；
- 由 2 到 4 个英文单词组成；
- 不含特殊字符（例如 !#@）；
- 非数字型（也就是过滤掉了像电话号码这样的关键词）
此外，我们只挑选了前 10 名搜索结果具有相近 URL Rating（UR）值的关键词。目的是“隔离”锚文本这个变量。
用一个粗略的例子来说明。
假设“best protein powder（最好的蛋白粉）”的前 10 名搜索结果长这样：
- 完全匹配锚文本占比：100%。UR 得分：60
- 完全匹配锚文本占比：90%。UR 得分：55
- 完全匹配锚文本占比：80%。UR 得分：50
- 完全匹配锚文本占比：70%。UR 得分：45
- 完全匹配锚文本占比：60%。UR 得分：40
- 完全匹配锚文本占比：50%。UR 得分：35
- 完全匹配锚文本占比：40%。UR 得分：30
- 完全匹配锚文本占比：30%。UR 得分：25
- 完全匹配锚文本占比：20%。UR 得分：20
- 完全匹配锚文本占比：10%。UR 得分：15
可以看到，完全匹配锚文本的占比与排名相关。据此或许可以推断，完全匹配率会影响排名。
但这种解读具有误导性，因为 UR 同样存在相关性。
所以，这个相关性很可能也部分归因于反向链接（或内链）的数量与质量。
反之，如果结果如下……
- 完全匹配锚文本占比：100%。UR 得分：30
- 完全匹配锚文本占比：90%。UR 得分：25
- 完全匹配锚文本占比：80%。UR 得分：32
- 完全匹配锚文本占比：70%。UR 得分：33
- 完全匹配锚文本占比：60%。UR 得分：28
- 完全匹配锚文本占比：50%。UR 得分：31
- 完全匹配锚文本占比：40%。UR 得分：31
- 完全匹配锚文本占比：30%。UR 得分：27
- 完全匹配锚文本占比：20%。UR 得分：36
- 完全匹配锚文本占比：10%。UR 得分：29
……那么，这种潜在相关性由反向链接（或内链）造成的可能性就低得多。
讲得通吗？
很好。下面看结果。
完全匹配锚文本的影响
我们考察了每个排名位置上完全匹配锚文本反向链接的平均占比与中位数占比，均以指向该 URL 的反向链接总数为基数计算。
这里似乎存在相当明显的相关性，对吧？先别急。
那条似乎显示相关性的蓝线是平均值。极端值很容易拉偏平均值，因此这是对每个位置数据点的一种“有偏”呈现。
说得太抽象了？
设想第 1 名位置存在以下页面样本：
- 页面 1：0% 完全匹配锚文本；
- 页面 2：0% 完全匹配锚文本；
- 页面 3：0% 完全匹配锚文本；
- 页面 4：0% 完全匹配锚文本；
- 页面 5：100% 完全匹配锚文本；
这个样本的完全匹配锚文本平均值 = 20%。
可以看出，这个数值并不能代表整个样本——单个数值就把平均值拉偏得相当厉害。这也是我们在图中同时加入中位数（橙线）的原因。可以看到，每个排名位置的中位数都是零。
这是我们的数据科学家 Loveme Felicilda 对此的看法：
我们正是这么做的：
现在可以看到，真正的相关性其实相当微弱。
再补充一点，下面是相关性的直方图。横轴显示分桶后的相关性数值，纵轴显示属于每个桶的 SERP/关键词数量。
一般图形越接近钟形、越对称，相关性就越接近中间值（此处为零）。向右偏说明正相关更强，向左偏则说明负相关。
可以看到，此例中图形略微向右偏，说明存在微弱的正相关。
有多微弱？以下是 Spearman 相关性的结果：
Spearman 相关性（平均值）：0.1436
Spearman 相关性（中位数）：0.1869
结果：完全匹配锚文本链接的占比与排名之间存在相对较弱的相关性。平均值和中位数都说明了这一点。
但原因何在？
如果 Google 把锚文本当作排名因素——或至少像 John Mueller 所说，用它理解页面上下文——相关性难道不该更大吗？
未必。John 从未说过他们在算法中给锚文本多大权重。
另外，我们的数据还存在一个潜在的、在某种程度上无法避免的缺陷，这里如实说明一下，后文会详细展开。
先来看其他锚文本类型的数据……
短语匹配锚文本的影响
短语匹配锚文本指包含目标查询词的锚文本。
例如，如果关键词是“SEO tool”，那么“best SEO tool”或“my favorite SEO tool”都属于短语匹配锚文本。下面看看它们的表现。
这里有两点很突出：
- “平均值”的相关性与完全匹配类似。
- 短语匹配锚文本的平均占比略高于完全匹配。
但同样，要看出“真正的”相关性，需要看一些不同的图：
所以这一次，相关性甚至比完全匹配锚文本还低。
Spearman 相关性（平均值）：0.1057
Spearman 相关性（中位数）：0.1393
结果：短语匹配锚文本的占比与排名之间的相关性非常微弱。
部分匹配锚文本的影响
部分匹配锚文本指包含查询中所有词、但并非以精确短语形式出现的锚文本。
例如，如果关键词是“SEO tool”，那么“best tool for SEO”或“my favorite SEO trick is to use this tool by Ahrefs”都属于部分匹配锚文本。
下面看看它们的表现。
看起来，就平均值而言再次呈现出类似的相关性，而中位数依然平直在零。
此外，部分匹配关键词的平均占比相对于完全匹配和短语匹配都要高不少。
这说得通，因为部分匹配同时包含了完全匹配和短语匹配的关键词。
下面两张图能更好地呈现这种相关性：
这里的相关性与短语匹配的相关性几乎一样：
Spearman 相关性（平均值）：0.1076
Spearman 相关性（中位数）：0.1393
结果：相关性非常微弱。
随机锚文本的影响
随机锚文本指包含不具体或通用短语的锚文本。它们不包含目标关键词（也不含其任何组成部分）。
如果关键词是“SEO tool”，那么“click here”或“this article”都属于随机锚文本。
下面看看它们的表现。
最明显的一点是，随机锚文本的平均占比远高于我们研究的其他锚文本类型。这说得通，因为随机锚文本几乎囊括了除少数几个非常具体的锚文本之外的所有其他锚文本。
还会注意到，平均值似乎表明排名与随机锚文本占比之间存在某种（尽管微弱的）相关性。
这正说明“只看平均值”并不明智。
下面看一些更可靠的图来判断真正的相关性。
可以看到，这一张的直方图似乎既不偏左也不偏右。这意味着相关性趋向于中间值——也就是零。
以下是 Spearman 相关性：
Spearman 相关性（平均值）：0.0161
Spearman 相关性（中位数）：0.0130
结果：实际上没有相关性。
这一点并不令人意外。
研究二：跨 16,000 个页面的链接周边文字影响
熟悉 Ahrefs Site Explorer 中 Backlinks（反向链接）报告的话就会知道，我们既展示链接的锚文本，也展示链接的周边文字。
这为什么相关呢？
2004 年，Google 申请了一项专利，标题为“基于引用上下文进行排名（Ranking base on reference contexts）”。
以下是该专利中一段有趣的摘录：
换言之，如果实际锚文本恰好是随机、与被链接页面无关的，Google 可能会查看链接周边文字，以辅助理解该页面的主题。
可以看到，上文截图中的例子就是如此。锚文本是随机/通用的，但链接周边文字提供了一些上下文。
有鉴于此，我们认为研究排名与关键词在链接周边文字中出现与否之间的相关性会很有意思。
于是我们这样做了：
我们采用与研究一相同的关键词集合，但只纳入使用随机锚文本的页面——也就是说，这些页面没有任何完全/短语/部分匹配等类型的锚文本链接。
这样我们就剩下 27,156 个网页。
为尽量减少偏差，我们进一步把样本缩减到 1.6 万个页面——每个排名位置（1 到 20）各 800 个。这样是为了确保任何相关性都基于每个排名位置相同数量的页面。
下面看看发现了什么。
链接周边文字中完全匹配关键词的影响
假设目标关键词是“SEO tool”。
下面是一个链接周边文字包含完全匹配关键词的示例：
下面看结果。
可以看到，这里几乎没有任何相关性。
Spearman 相关性（平均值）：0.0640
结果：链接周边文字中包含完全匹配关键词，似乎对排名没有明显影响。
链接周边文字中部分匹配关键词的影响
这一次，我们考察了目标关键词中所有词的出现与排名之间的相关性——也就是部分匹配。
例如，如果关键词是“SEO tool”，那么这个链接就会落入这一类：
讲得通吗？
以下是结果：
Spearman 相关性（平均值）：0.0205
结果：排名与查询中所有词在链接周边文字中的出现之间，几乎没有任何相关性。
链接周边文字中出现目标查询 1 个及以上词的影响
我们另外考察了排名与链接周边文字中至少出现目标查询中一个词之间的相关性。
例如，如果关键词是“SEO tool”，那么所有这些链接都会落入这一类：
可以看到，这也涵盖了完全匹配、短语匹配和部分匹配的情况。
以下是结果：
有意思的是，链接周边文字中至少包含目标查询一个词的链接平均占比相当高——所有排名位置都在 20% 到 25%。
但同样重要的是要注意，中位数是零，这意味着我们研究的大多数页面，其链接周边文字中都不含目标查询的一个或多个词。
至于与排名的相关性：
Spearman 相关性（平均值）：-0.0701
结果：存在轻微的负相关，但它非常接近零，因此实际上没有相关性。
为什么这两项研究都可能存在缺陷
没有哪项研究是完美的，我们的也不例外。原因如下。
假设我们想知道，指向我们关于查找电子邮件地址的指南的、使用完全匹配锚文本的反向链接有多少。
这听起来很简单……直到意识到这篇文章为 7,000 多个关键词排名。
那么，这 7,205 个关键词中，我们该把哪一个作为完全匹配短语来研究呢？
这里的主要目标关键词显然是“find email address”，因此应当研究以该短语作为锚文本的反向链接数量，对吧？
这是个看似合乎逻辑的假设，但存在两个问题：
第一，对于这个页面可以轻松做到，因为我们知道它的主要目标关键词；但在 384,614 个网页上大规模做同样的事并不现实。我们做不到，也没有这样做，因为无法确切知道那些页面所针对的主要关键词。
第二，我们 384,614 个网页的样本来自 19,840 个关键词的前 20 名排名页面。而这些关键词都符合一组初始筛选标准，其中一条是月搜索量在 2,000 到 5,000 之间。仅此一条就必然会排除某些页面的主要目标关键词。“find email address”即是如此，它在美国的月搜索量为 5,500。
如果以为用来说明这一点的页面只是个特例、大多数页面不会为这么多关键词排名，请看下面：
我们研究了 300 万个随机搜索查询，发现前 10 名排名页面平均还会为 400 到 1,300 个其他查询排名。
可见这是个大规模现象，而我们的研究并未把它纳入考量。
由此引出下面这一节……
2019 年，是否该用特定锚文本建设链接？
假设真有一种神奇的方法能知道我们所研究的每个页面的主要目标关键词，那会改变什么吗？很难说，但这真的是我们该问的问题吗？
我认为不是，我也不认为以建设关键词丰富的锚文本为目标，在 2019 年是好的策略。
原因有三：
1）主题 > 关键词
不妨看一个事实：
所以说，即便我们的研究毫无缺陷，并且发现比如 13% 的情况下使用完全匹配锚文本就能为目标关键词排名（明确说明：并非如此），从逻辑上讲，专注于建设关键词丰富的链接依然不该是重点。
因为把精力放在提升单个关键词的排名上，显然是一种疏忽——那只会为该页面总流量贡献很小的一部分。
但为什么会出现这种情况呢？为什么我们的页面——以及其他人的页面——来自主要目标关键词的总流量占比没有那么高？
我来解释……
可以说，Google 对自然语言查询的理解比以往任何时候都要好。这在一定程度上要归功于 2013 年引入的 Hummingbird（蜂鸟），据 维基百科 所说，它“更加强调自然语言查询，重上下文和含义而非单个关键词”。
正因如此，为目标关键词排名的页面往往也会为一系列长尾变体排名，而这些变体加起来，往往贡献了该页面绝大部分流量。
举一个例子，以下是我们的查找电子邮件指南在美国的总自然流量，来自 Ahrefs Site Explorer：
而以下是来自目标关键词的自然流量：
1,076 / 6,200 = 约 17% 的总流量来自目标关键词。
把整个逻辑讲清楚：
按定义，完全匹配锚文本只能针对一个关键词，而在 2019 年，为一个关键词排名并不是 SEO 的全部意义所在，也不应成为你的首要目标。
推荐阅读：如何为 SEO 进行关键词研究 —— Ahrefs 指南
话虽如此，有些人可能已经发现这个论点存在漏洞，或者更准确地说，存在一个反论。
反论如下：
那或许是真的，但这无疑是实现该结果的一种既冒险又没必要地困难的方式——尤其是在 Penguin 之后。
做好站内 SEO、围绕主题相关的关键词优化（即不仅针对 x，还针对 y 与 z），会容易得多。
2）风险
用关键词丰富的锚文本建设链接是有风险的。
是的，我说的就是建设链接……
众所周知，有人以完全匹配的目标关键词作为锚文本自然链接到页面，是很少见的。由此引出一个相关要点：
不诉诸 PBN 这类低质量黑帽手段，是很难建设这类链接的，而这不是我们所提倡的做法。
3）微弱的相关性
撇开任何潜在缺陷不谈，我们的研究结果表明，就 2019 年的排名而言，锚文本所起的作用相当微不足道。
结语
锚文本是一个复杂的话题。业内许多人仍然信奉高于平均水平的完全匹配锚文本，而另一些人——比如我自己——则倾向于认为这类事情最好还是保守处理。
有些人甚至会分析目标关键词当前排名靠前页面的锚文本比例，并据此确定自己的锚文本比例。
然而，出于一个压倒性的原因，我们不推荐这样做：
几乎在所有正当的白帽链接建设策略中，你都无法控制所使用的锚文本。客座博客是我能想到的唯一一种由你来选择链接锚文本的策略——而在那里你或许应该使用品牌词链接，至少作者简介部分是这样。
结论：想要在反向链接档案中形成自然的锚文本比例——这正是 Google 希望看到的——最好的办法其实很简单：完全不要试图操纵锚文本比例。