回帰分析を使用したサイト評価の標準化

サイトの評価を行う際、此れを以て世に勃興した Googleのページランクでは、被リンクを計量することに依って、 サイト評価たるものを実に有効たらしめ、 実際其の検索結果の実用的であるが故に、今やIT業界の覇者として君臨します。

Web担当者Forumの2008年8月27日の記事として、 Nick Gerner氏のSEOmozへの2008年6月29日の寄稿 Tips For Understanding Data: Regression Analysis を邦訳した 回帰分析を使ったデータ処理によるサイト分析アルゴリズム開発の手法を紹介 はサイトの評価を定量的に行う際に参考に出来る興味深い記事であるかに思います。

Googleの改良を重ねたページランクは最早被リンクは一因子に過ぎず、 となれば被リンクとは独立したサイト評価の一データと捉えることの可能となり、 では被リンクと同時にページランクを新たに自らの創始したサイト評価に一因子として取り扱わんとの際、 其の桁は疎か、どうやら性質も異なれば単純に縮尺して使用もならぬ、 はてどうしたものか…となった時に威力を発揮するのが、 回帰分析 なる手法にてデータの散布より回帰せしめ、其のモデルを推定し、 計測したいサイトのデータを推定モデルへ当て嵌め標準化した数値を導き出す、 と云う寸法の様で、段取りも素晴らしく氏に依って オンライン回帰分析ツール も用意されており、このツールにデータを与えれば、 線形、指数、二次、逆比例、対数、累乗、 抔のモデルを特定出来、サイト評価の標準化に活かせ、 実際 Trifecta Tool Set なるツールとしてSEOmozメンバー向けに公開されているとのことです。

サイト評価となればあらゆる場面で必要とされ、 検索エンジンは云うに及ばず、ポータルでは何某かのサイトランキングが提供されますし、 当ブログ2008年6月2日のアーティクル サイト売買仲介サイト乱立における差別化 に見られるサイトのM&Aに於ける値付けでも必要不可欠のものであるでしょう。
孰れサイト評価に対しても、既存のサイト評価を利用したマッシュアップ手法の開発され、 新たな視点のサイト評価が、新たなビジネスモデルを産み出すこともあるかもしれません。