Google rank algorithm demystification

Name: Tamrerk Nasomyont

keyword: SEOmetrics

LCSH: WEB SITES -- RATINGS AND RANKINGS

LCSH: REGRESSION ANALYSIS

LCSH: ALGORITHMS

Abstract: Having a website listed on the first rank of a result page of the search engine giant like Google, generates a large amount of traffic and strong engagement from the viewers. There are still many mysteries behind Google search algorithm. This search engine was invented in 1996 by featuring the key algorithm called PageRank to determine the rank of webpage in accordance with the search keyword. The search algorithm, which is based on more than 200 factors, is modified at least 500 times annually. Search Engine Optimization (SEO) is considered to be the popular technique used to acquire the high rank on the result page. This study unveils the significance of the SEO factors with the rank in Search Engine Result Pages (SERPs), derives ‘SEOmetric model’ by applying econometric paradigm and multiple linear regression approach and uses a Treemap to project outstanding SEO factors from SEOmetric model.

Abstract: การมีเว็บไซต์ติดอันดับแรกในหน้าผลการค้นหาของเสิร์ชเอนจินยักษ์ใหญ่ เช่น กูเกิ้ลนั้นช่วยทำให้มีจำนวนผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์เพิ่มมากขึ้นรวมไปถึงการสร้างความสัมพันธ์ที่เหนียวแน่นยิ่งขึ้นกับผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ กูเกิ้ลเป็นเสิร์ชเอนจินที่มีผู้ใช้งานมากที่สุดโดยเริ่มเปิดให้ใช้บริการในปี พ.ศ. 2539 อัลกอริทึมเริ่มแรกของกูเกิ้ล คือ เพจแรงค์ซึ่งใช้ในการจัดอันดับผลการค้นหาตามคำสำคัญของผู้ใช้งาน อัลกอริทึมของกูเกิ้ลนั้นถือว่าเป็นความลับขององค์กรที่ไม่มีการเปิดเผยต่อสาธารณะโดยในแต่ละปีมีการแก้ไขและพัฒนาอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องเป็นจำนวนไม่น้อยกว่า 500 ครั้ง จนถึงขณะนี้มีการคาดการณ์ว่ามีมากกว่า 200 ปัจจัยที่ส่งผลในอัลกอริทึมการจัดอันดับผลการค้นหาของ กูเกิ้ลเสิร์ชเอนจิ้นออปติไมเซชั่น (เอสอีโอ) เป็นวิธีการที่นิยมในหมู่นักการตลาดออนไลน์เพื่อทำให้เว็บไซต์ติดอันดับแรกของเสิร์ชเอนจิน งานวิจัยนี้ทำการหาค่าความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างอันดับของเว็บไซต์ในหน้าผลการค้นหาของกูเกิ้ลกับปัจจัยต่าง ๆ ทางด้านเสิร์ชเอนจินออปติไมเซชั่น รวมทั้งการนำเศรษฐมิติและการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณมาประยุกต์ใช้ในการสร้างแบบจำลองสำหรับการทำเสิร์ชเอนจินออปติไมเซชั่นโดยตั้งชื่อว่า “บรมัตถกลวิจินมิติ” จากนั้นแสดงความสัมพันธ์ในแบบจำลองของค่าความสัมพันธ์ระหว่างอันดับเว็บไซต์กับปัจจัยต่าง ๆ ทางด้าน เสิร์ชเอนจินออปติไมเซชั่นด้วยทรีแมพ

King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library

Address: Bangkok

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: Nawaporn Wisitpongphan

Role: Thesis Advisors

Email : nawapornn@kmutnb.ac.th

Created: 2013

Modified: 2014-09-02

Issued: 2014-09-02

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: E-THESIS

eng

DegreeName: Master of science

Level: Master's Degree

Descipline: Information Technology

Grantor: King Mongkut's University of Technology North Bangkok

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B15796097.pdf	6.94 MB	105	2025-07-01 14:44:06

ใช้เวลา

0.033026 วินาที