Når man analyserer backlinks, er det meget nemt at komme til at se på hvert link for sig. Hvilket domæne kommer linket fra, hvor stærkt er domænet, hvilken ankertekst anvendes, og hvor mange andre websites linker til siden? Det er relevante oplysninger, men de fortæller ikke hele historien. Et website og dets links eksisterer ikke isoleret. De er en del af et langt større netværk af sider, domæner og forbindelser. Det er dette netværk, man kan beskrive som en linkgraf. En linkgraf gør det muligt at se på relationerne mellem websites frem for kun at tælle links. Det kan eksempelvis være interessant at undersøge, om mange forskellige domæner linker til de samme destinationer, om bestemte typer ankertekster går igen, eller om en gruppe websites danner en klynge med meget ens linkmønstre. Det giver et andet billede af en backlinkprofil end blot at konstatere, at et website har links fra 100 forskellige domæner. Det er samtidig en naturlig forlængelse af arbejdet med [linkbuilding](https://www.onlinemarketing.dk/linkbuilding.html), hvor kvaliteten og sammenhængen omkring et link er mindst lige så interessant som antallet af links. ### På denne side - Hvad er en linkgraf? - Hvordan bruger søgemaskiner links? - Hvad kan en linkgraf afsløre? - Domænediversitet og strukturel diversitet - Hvilke signaler kan indgå i en linkanalyse? - Linkklynger og kunstige linkmiljøer - AI og maskinlæring i analyse af linkgrafer - Hvordan vurderer man et backlink i praksis? - Linkgraf og risiko ved linkbuilding - Linkgraf som en del af SEO-analysen - Ofte stillede spørgsmål ## Hvad er en linkgraf? En linkgraf er i sin enkleste form en model over forbindelser mellem websider eller websites. Hver side eller hvert domæne kan betragtes som et punkt – en node – og hvert link som en forbindelse mellem to punkter. Hvis website A linker til website B, findes der en forbindelse mellem dem. Hvis website C, D og E også linker til B, begynder der at tegne sig et større mønster. På et lille website kan det være relativt overskueligt. På hele internettet er der naturligvis tale om enorme mængder sider og forbindelser. Det interessante ved en linkgraf er derfor ikke kun, at forbindelserne eksisterer. Det interessante er, hvad man kan udlede af deres placering og relationer til hinanden. ### Websites og sider som noder En linkgraf kan opbygges på forskellige niveauer. Man kan analysere enkelte URL-adresser, hvor hver side er en node. Man kan også samle analysen på domæneniveau og undersøge relationerne mellem forskellige websites. Hvilket niveau der er mest interessant, afhænger af, hvad man ønsker at undersøge. Hvis man analyserer den interne linkstruktur på et website, er de enkelte sider naturligvis interessante. Hvis man analyserer en backlinkprofil eller et større linkmiljø, kan domænerne være et mere anvendeligt udgangspunkt. ### Links som forbindelser Linket er forbindelsen mellem de enkelte noder, men to links er ikke nødvendigvis ens. Et link kan komme fra forsiden, en artikel, en kategoriside, en profilside eller en side, der stort set ikke har andre besøgende eller indgående links. Det kan være placeret redaktionelt, være betalt, være oprettet af en bruger eller være en del af navigationen. Derfor fortæller selve eksistensen af et link ikke nødvendigvis særlig meget, hvis man ikke samtidig ser på sammenhængen omkring det. ### Fra backlink til netværk Hvis man alene ser på en liste over backlinks, får man en række forbindelser fra A til B. Med linkgrafen begynder man i stedet at stille flere spørgsmål: - Hvad linker A ellers til? - Hvem linker til A? - Linker andre websites til mange af de samme destinationer? - Findes der grupper af domæner med usædvanligt mange fælles forbindelser? - Gentager bestemte linkmønstre sig på tværs af forskellige websites? Det er her, analysen bliver interessant. ### Kort fortalt: Hvad er en linkgraf? En linkgraf viser forbindelserne mellem websider eller domæner. Siderne eller domænerne udgør grafens noder, mens links udgør forbindelserne mellem dem. Ved at analysere grafen kan man undersøge relationer, klynger og gentagne mønstre, som ikke nødvendigvis er synlige, når backlinks vurderes enkeltvis. ## Hvordan bruger søgemaskiner links? Links har været en central del af søgemaskinernes vurdering af internettet i mange år. Grundideen bag PageRank var netop, at et link kunne anvendes som et signal om betydningen af en webside. Hvis mange sider linkede til en bestemt side – og især hvis de sider selv havde stærke forbindelser – kunne det være et tegn på, at siden var vigtig. Det betyder ikke, at Google i dag fungerer efter en simpel PageRank-model fra slutningen af 1990'erne. Søgemaskinerne er blevet langt mere avancerede, og Google anvender mange forskellige systemer og signaler. Links og PageRank indgår imidlertid fortsat i Googles søgesystemer. ### Et link er ikke automatisk en anbefaling Den oprindelige idé om links som en form for anbefaling giver god mening, når links opstår naturligt. Hvis et universitet, en brancheorganisation, et medie eller et fagligt website henviser til en side, fordi den indeholder relevant information, har linket en naturlig funktion. Problemet opstår, når links bliver produceret alene med det formål at påvirke placeringerne i Google. Hvis enhver kan betale for at få publiceret en artikel og selv bestemme, hvilken side der skal linkes til, er forbindelsen ikke nødvendigvis udtryk for, at udgiveren faktisk anbefaler siden. Derfor giver det heller ikke mening at betragte alle backlinks som ligeværdige. ## Hvad kan en linkgraf afsløre? En almindelig backlinkanalyse fortæller typisk, hvilke domæner der linker til et website. En analyse af linkgrafen kan gå et skridt videre og undersøge, hvordan disse domæner selv er forbundet med andre websites. Det kan vise mønstre, som er vanskelige at få øje på i en almindelig liste med backlinks. ### Hvem linker til hvem? Det første spørgsmål er naturligvis, hvor forbindelserne går hen. Et website kan have tusindvis af udgående links, uden at det nødvendigvis er et problem. Et stort opslagsværk eller en informationsportal kan eksempelvis have mange eksterne henvisninger, fordi de har en naturlig funktion for læseren. Det interessante er derfor ikke alene antallet. Man bør også se på, hvilke typer sider der linkes til, hvorfor der linkes til dem, og om der findes et tilbagevendende mønster. ### Fælles destinationer Hvis en gruppe tilsyneladende uafhængige websites igen og igen linker til de samme destinationer, kan det være interessant at undersøge nærmere. Det behøver ikke være unaturligt. Websites inden for samme branche vil ofte henvise til de samme myndigheder, organisationer, producenter eller informationskilder. Men hvis en større gruppe websites med vidt forskellige emner gentagne gange sender kommercielle links til den samme gruppe virksomheder, kan linkgrafen begynde at vise en anden struktur end den, man ser ved blot at tælle domæner. ### Gentagne linkmønstre Det samme gælder måden, der linkes på. Hvis de samme typer artikler, ankertekster, destinationer og placeringer går igen på mange forskellige websites, kan kombinationen være interessant. Et enkelt signal er dog ikke en facitliste. Et website bliver ikke dårligt, fordi det har mange udgående links. Et link bliver ikke unaturligt, fordi det anvender et kommercielt søgeord. Og to websites er ikke nødvendigvis forbundet, fordi de linker til den samme virksomhed. Det er kombinationen og gentagelsen af signalerne, der kan gøre mønstret interessant. ## Domænediversitet er ikke det samme som strukturel diversitet I linkbuilding taler man ofte om antallet af referring domains. Har et website 1.000 backlinks fra ét domæne, er det ikke det samme som at have links fra 1.000 forskellige domæner. Derfor er domænediversitet blevet et vigtigt mål i mange backlinkanalyser. Men der mangler et ekstra lag. Forestil dig, at et website har fået 100 backlinks fra 100 forskellige domæner. På papiret ser det ud som stor diversitet. Men hvis de 100 domæner er en del af samme miljø, publicerer samme type artikler og linker til mange af de samme kommercielle destinationer, er spørgsmålet, hvor stor den reelle diversitet er. Domænerne er forskellige. Strukturen kan være den samme. Det er det, jeg kalder strukturel diversitet. ### 100 domæner kan stadig danne én klynge Forskellige IP-adresser, forskellige domænenavne og forskellige designs kan gøre websites teknisk forskellige. Det betyder ikke nødvendigvis, at de er uafhængige i linkgrafen. Hvis forbindelserne mellem dem og deres destinationer tegnes op, kan de stadig danne en tydelig klynge. Det er en af grundene til, at man bør være forsigtig med at vurdere en backlinkprofil alene ud fra antallet af forskellige domæner. Et backlinkværktøj kan vise 100 referring domains. En analyse af relationerne kan vise, at en stor del af dem bevæger sig i det samme linkmiljø. ## Hvilke signaler kan indgå i en linkanalyse? Der findes ikke ét enkelt signal, som afgør kvaliteten af et backlink. Jeg ser derfor på flere forhold i sammenhæng. ### Udgående links og destinationer Hvilke websites linker domænet til? Er der tale om naturlige redaktionelle henvisninger, eller går en usædvanlig stor del af de udgående links til kommercielle virksomheder? Går bestemte destinationer igen på tværs af mange artikler eller websites? Det kan være langt mere interessant end det samlede antal udgående links. ### Ankertekster og gentagelser Ankerteksten fortæller noget om, hvordan destinationen beskrives. Naturlige linkprofiler indeholder normalt forskellige typer ankertekst: virksomhedsnavne, URL-adresser, produktnavne, almindelige formuleringer og mere beskrivende tekster. Hvis meget præcise kommercielle ankertekster gentages systematisk, er det relevant at undersøge sammenhængen omkring dem. Igen er det ikke den enkelte ankertekst, der afgør noget. Det er mønstret. ### Redaktionelle og kommercielle links Et andet spørgsmål er, hvorfor linket eksisterer. Er det en kildehenvisning? Er det en anbefaling? Er det reklame? Er det et affiliate-link? Eller er artiklen sandsynligvis produceret, fordi nogen ønskede et backlink? Det kan ikke altid afgøres automatisk, men sammenhængen omkring linket kan give værdifulde oplysninger. ### Domæner, IP-adresser og tekniske relationer Tekniske oplysninger kan også være relevante. Hosting, IP-adresser, DNS-data, trackingkoder og andre tekniske forbindelser kan i nogle tilfælde vise relationer mellem websites. Men disse oplysninger bør heller ikke bruges som en facitliste. Mange helt uafhængige websites ligger hos de samme store hostingfirmaer, bruger de samme analyseværktøjer eller deler IP-adresse. Tekniske sammenfald bliver først rigtig interessante, når de understøtter andre observationer. ### Historiske linkdata Et website ændrer sig over tid. Et domæne, der i dag fremstår som en almindelig blog, kan tidligere have haft et helt andet indhold. Udgående links kan være blevet tilføjet eller fjernet, og et domæne kan have skiftet ejer eller funktion. Derfor kan historiske data være nyttige, når man forsøger at forstå et linkmiljø. Et øjebliksbillede fortæller ikke altid hele historien. ## Linkklynger og kunstige linkmiljøer En klynge opstår, når en gruppe noder i grafen har flere eller stærkere relationer til hinanden end til resten af netværket. Det er ikke i sig selv mistænkeligt. Websites inden for samme branche vil naturligt danne klynger. Danske advokater vil eksempelvis ofte være forbundet med de samme myndigheder, brancheorganisationer og juridiske informationskilder. Det samme gælder webshops, medier, universiteter og stort set alle andre områder. Det interessante er derfor ikke, om der findes en klynge. Det interessante er, hvorfor den findes. ### Når forskellige websites udfører samme funktion To websites kan se fuldstændig forskellige ud og alligevel udføre samme funktion. Det ene kan handle om bolig, det andet om biler og det tredje om sundhed. Hvis deres primære funktion i linkgrafen er at publicere artikler, der sender links videre til kommercielle virksomheder, er den funktionelle lighed mere interessant end forskellen i design og emne. Det er også her, en grafbaseret analyse adskiller sig fra en almindelig manuel vurdering af et enkelt website. Man ser ikke kun på, hvordan siden ser ud. Man ser på, hvad den gør. ## AI og maskinlæring i analyse af linkgrafer Når datamængden bliver stor, er det ikke praktisk muligt manuelt at gennemgå hver eneste forbindelse. Her kan maskinlæring anvendes til at finde mønstre og kombinationer, som ville være vanskelige at identificere manuelt. Det betyder ikke, at et system nødvendigvis kan afgøre, om et bestemt link er godt eller dårligt. Det kan derimod hjælpe med at finde afvigelser, gentagelser og grupper af websites, som efterfølgende kan undersøges nærmere. ### Fra faste regler til mønstergenkendelse Et simpelt system kan eksempelvis have en regel om, at et website med mere end et bestemt antal udgående links skal markeres. Det vil give mange fejl. Et stort medie eller en informationsportal kan have tusindvis af helt legitime eksterne links. En mere interessant analyse ser derfor på flere forhold samtidig: - Hvem linkes der til? - Hvor ligger linkene? - Hvilke ankertekster anvendes? - Hvilke destinationer går igen? - Hvilke andre websites har lignende forbindelser? Det er kombinationen af oplysninger, der gør grafen interessant. ## Hvordan vurderer man et backlink i praksis? Når jeg vurderer et backlink, ser jeg ikke kun på en domænemetrik fra et SEO-værktøj. DR, DA og tilsvarende tredjepartsmetrikker kan være nyttige som indikatorer, men de er ikke Googles vurdering af et website. Et højt tal gør ikke automatisk et link godt. ### Se på websitet omkring linket Har websitet selv synlighed? Har det et klart emne og en reel målgruppe? Hvem står bag det? Har det indgående links, der giver mening? Bliver indholdet opdateret? Og ville websitet stadig have en fornuftig funktion, hvis muligheden for at sælge eller placere links blev fjernet? Det sidste spørgsmål er ofte ganske nyttigt. ### Se på linkmiljøet Derefter bør man se ud over det enkelte domæne. Hvilke andre websites linker det til? Ser man de samme destinationer andre steder? Er der tale om en naturlig faglig sammenhæng, eller begynder der at tegne sig et kommercielt mønster? Det er her, linkgrafen kan give oplysninger, som en traditionel domænemetrik ikke viser. Ved en egentlig [analyse af linkprofilen](https://www.onlinemarketing.dk/linkprofil-analyse.html) kan disse observationer sættes sammen med resten af backlinkprofilen, herunder ankertekster, relevans, autoritet og eventuelle unaturlige mønstre. ## Linkgraf og risiko ved linkbuilding Linkbuilding er ikke et spørgsmål om at undgå alle mønstre. Naturlige links danner også mønstre. Det ville derfor være forkert at opstille en simpel regel om, at en bestemt type klynge, ankertekst eller teknisk forbindelse automatisk betyder, at links er unaturlige. Man skal se på helheden. Hvis flere uafhængige signaler peger i samme retning, bliver observationen stærkere. Det gælder især, hvis en virksomhed over længere tid bygger en stor del af sin backlinkprofil gennem den samme type websites og den samme type placeringer. Et link kan godt have en effekt i dag. Det betyder ikke nødvendigvis, at metoden er en god langsigtet strategi. ## Linkgraf som en del af SEO-analysen En linkgraf skal efter min mening ikke erstatte almindelig backlinkanalyse. Den skal udvide den. En traditionel backlinkanalyse fortæller blandt andet, hvor mange links et website har, hvilke domæner de kommer fra, hvilke sider der modtager dem, og hvilke ankertekster der anvendes. Linkgrafen tilføjer spørgsmålet: Hvordan hænger disse forbindelser sammen? Det kan bruges ved analyse af en eksisterende backlinkprofil, ved vurdering af nye linkmuligheder og ved undersøgelse af ændringer over tid. Det giver ikke en facitliste over gode og dårlige links. Men det giver et bedre grundlag for at forstå, hvad man faktisk ser på. For når vi vurderer links enkeltvis, ser 100 forskellige domæner umiddelbart ud som 100 forskellige kilder. Når forbindelserne tegnes op, kan billedet være et andet. Det er netop det, linkgrafen kan hjælpe med at vise. Vil man undersøge et konkret domæne og miljøet omkring det nærmere, kan [Linktjekkeren](https://www.onlinemarketing.dk/linktjekker.html) bruges som supplement til den manuelle vurdering af links og linkmønstre. ## Ofte stillede spørgsmål om linkgraf og backlinks Hvad er en linkgraf? En linkgraf er en model af forbindelserne mellem websider eller domæner. Sider og domæner kan betragtes som punkter i grafen, mens links udgør forbindelserne. Analysen kan vise relationer og mønstre, som ikke nødvendigvis fremgår af en almindelig liste over backlinks. Hvad kan en linkgraf bruges til i SEO? En linkgraf kan blandt andet bruges til at undersøge, hvem der linker til hvem, hvilke destinationer der går igen, om bestemte websites danner klynger, og om mange tilsyneladende forskellige domæner har ens linkmønstre. Den supplerer derfor en traditionel backlinkanalyse. Er mange referring domains altid positivt? Nej. Links fra mange forskellige domæner kan vise stor domænediversitet, men antallet fortæller ikke hele historien. Hvis mange af domænerne indgår i det samme linkmiljø og linker til de samme typer destinationer, kan den strukturelle diversitet være mindre, end antallet umiddelbart antyder. Kan man se et linknetværk i en linkgraf? I nogle tilfælde kan en linkgraf vise klynger og tilbagevendende forbindelser mellem websites. En klynge er dog ikke i sig selv bevis på et kunstigt linknetværk. Websites inden for samme branche kan helt naturligt være tæt forbundet, og derfor skal mønstret vurderes sammen med andre oplysninger. Er websites på samme IP-adresse en del af samme linknetværk? Ikke nødvendigvis. Mange uafhængige websites kan ligge hos samme hostingudbyder og dele IP-adresse. IP-adresser, hosting, DNS-data og andre tekniske relationer kan indgå i analysen, men bør ikke anvendes som bevis alene. Kan Google identificere kunstige linkmønstre? Google har gennem årene udviklet systemer til at identificere og neutralisere unaturlige links og linkspam. Det betyder ikke, at ethvert kunstigt linkmiljø nødvendigvis identificeres, eller at man udefra kan fastslå præcis, hvilke signaler Google anvender i den enkelte vurdering. Er DR og DA det samme som Googles vurdering af et link? Nej. DR, DA og lignende værdier er metrikker udviklet af tredjeparts SEO-værktøjer. De kan være nyttige til sammenligning og analyse, men de er ikke Google-metrikker og fortæller ikke alene, hvilken værdi Google tillægger et bestemt backlink. Hvordan vurderer man kvaliteten af et backlink? Et backlink bør vurderes i sin sammenhæng. Jeg ser blandt andet på relevans, placering, ankertekst, websitet omkring linket, udgående links, indgående links, synlighed og relationerne til andre domæner. Ingen enkelt metrik eller observation kan stå alene. ### Om Online Marketing og analysen af links Online Marketing blev etableret i 1995, og René Madsen har arbejdet professionelt med søgemaskineoptimering siden 1999. Erfaringen med links spænder fra de tidlige linkkataloger og PageRank til backlinkprofiler, linknetværk, købte links og analyse af de relationer mellem websites, som kan undersøges gennem en linkgraf. I arbejdet med backlinkanalyse ses der ikke alene på antallet af links eller traditionelle domænemetrikker. Relevans, udgående links, fælles destinationer, ankertekster, tekniske relationer og historiske data kan tilsammen give et mere nuanceret billede af et website og det linkmiljø, det indgår i. Online Marketing · Etableret 1995 · SEO siden 1999 · CVR 18930099