如何进行`外链`审计？

外链审计：技术讲座

大家好，今天我们来聊聊外链审计，这是一个经常被忽视，但对网站SEO和整体安全至关重要的环节。我们将从外链审计的必要性、流程、工具和一些高级技巧入手，希望大家能对这个主题有一个更深入的了解。

为什么要做外链审计？

外链，即指向你网站的外部链接，是搜索引擎评估网站权威性和相关性的重要因素。高质量的外链可以显著提升网站的排名，带来流量。但反之，低质量甚至恶意的外链会对网站造成负面影响，包括：

• 排名下降： 来自垃圾网站、作弊网站的外链会被搜索引擎视为作弊行为，导致网站降权。
• 流量损失： 如果外链来自与你网站主题无关的网站，即使带来流量，也可能是无效流量，甚至会影响网站的跳出率。
• 安全风险： 有些外链可能会指向恶意网站，用户点击后可能感染病毒或遭受钓鱼攻击，影响网站的声誉。
• 惩罚风险： 搜索引擎可能会对购买外链、交换链接等作弊行为进行惩罚。

因此，定期进行外链审计，识别和处理有害外链，对维护网站的健康至关重要。

外链审计的流程

外链审计并非一次性的工作，而是一个持续的过程。一般来说，可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集： 收集指向你网站的所有外链数据。
2. 数据整理： 对收集到的数据进行清洗、去重和分类。
3. 质量评估： 评估每个外链的质量，识别潜在的有害外链。
4. 风险评估： 评估有害外链对网站的影响程度。
5. 处理有害外链： 通过拒绝外链或联系网站管理员移除外链等方式处理有害外链。
6. 持续监控： 持续监控新增外链，及时发现和处理潜在的问题。

接下来，我们详细讲解每个步骤。

1. 数据收集

收集外链数据是外链审计的第一步，也是最关键的一步。可以使用多种工具来收集外链数据：

• Google Search Console： 这是一个免费的工具，提供了指向你网站的外链数据。虽然数据不完整，但非常可靠。
• Ahrefs： 这是一个付费的SEO工具，提供了非常全面和详细的外链数据，包括外链的质量、锚文本、来源网站等。
• Majestic： 另一个流行的付费SEO工具，提供了类似Ahrefs的外链数据。
• SEMrush： 也是一个付费的SEO工具，除了外链数据，还提供了关键词分析、竞争对手分析等功能。
• 自定义脚本： 可以编写Python脚本，使用爬虫技术抓取外链数据。

这里，我们重点介绍使用Python脚本抓取外链数据的方法，这可以让你更灵活地控制数据收集的过程。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

def get_external_links(url, domain):
    """
    从网页中提取外部链接。

    Args:
        url: 要抓取的网页URL。
        domain: 目标网站的域名，用于过滤内部链接。

    Returns:
        一个包含外部链接的列表。
    """
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)  # 设置超时时间
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码

        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        links = []
        for a in soup.find_all('a', href=True):
            href = a['href']
            if href.startswith('http') and domain not in href:
                links.append(href)
        return links
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching {url}: {e}")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"Error processing {url}: {e}")
        return []

def crawl_website(seed_url, domain, max_pages=100):
    """
    从种子URL开始，爬取网站并提取外部链接。

    Args:
        seed_url: 网站的种子URL。
        domain: 网站的域名，用于过滤内部链接。
        max_pages: 最大爬取页面数。

    Returns:
        一个包含所有外部链接的集合。
    """
    visited = set()
    to_visit = [seed_url]
    external_links = set()
    page_count = 0

    while to_visit and page_count < max_pages:
        url = to_visit.pop(0)
        if url in visited:
            continue

        print(f"Crawling: {url}")
        visited.add(url)
        page_count += 1

        new_external_links = get_external_links(url, domain)
        external_links.update(new_external_links)

        # 提取当前页面的内部链接，加入待访问队列
        try:
            response = requests.get(url, timeout=10)  # 设置超时时间
            response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码

            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
            for a in soup.find_all('a', href=True):
                href = a['href']
                if href.startswith('/') or domain in href:
                    if href.startswith('/'):
                        absolute_url = seed_url.rstrip('/') + href
                    else:
                        absolute_url = href
                    if absolute_url not in visited:
                        to_visit.append(absolute_url)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Error fetching {url}: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"Error processing {url}: {e}")

    return external_links

if __name__ == '__main__':
    target_domain = "example.com"  # 替换为你的目标网站域名
    seed_url = "https://www.example.com"  # 替换为你的目标网站URL
    all_external_links = crawl_website(seed_url, target_domain, max_pages=50) # Adjust max_pages as needed

    print(f"nFound {len(all_external_links)} external links.")

    # Convert the set to a list for DataFrame creation
    external_links_list = list(all_external_links)

    # Create a pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame({'External Link': external_links_list})

    # Save to CSV
    df.to_csv('external_links.csv', index=False, encoding='utf-8')

    print("External links saved to external_links.csv")

这段代码使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析HTML，提取网页中的所有链接。然后，过滤掉内部链接，只保留外部链接。

注意：

• 抓取网站时要注意遵守Robots.txt协议，避免过度抓取，对网站造成负担。
• 设置适当的超时时间，避免程序长时间等待。
• 使用异常处理机制，处理网络错误和解析错误。
• 增加User-Agent，模拟浏览器访问。

2. 数据整理

收集到外链数据后，需要进行整理，包括：

• 去重： 删除重复的外链。
• 标准化： 将URL标准化，例如将http://example.com和http://www.example.com视为同一个URL。
• 分类： 将外链按照不同的属性进行分类，例如按照域名、锚文本、链接类型等。

可以使用Python的pandas库来进行数据整理。

import pandas as pd

def normalize_url(url):
    """
    标准化URL。

    Args:
        url: 要标准化的URL。

    Returns:
        标准化后的URL。
    """
    url = url.lower().strip()
    if not url.startswith('http'):
        url = 'http://' + url
    url = url.replace('www.', '')
    return url

def clean_and_categorize_links(csv_file):
    """
    清理并分类链接数据。

    Args:
        csv_file: 包含链接数据的CSV文件。

    Returns:
        一个清理和分类后的DataFrame。
    """
    df = pd.read_csv(csv_file)

    # 去重
    df = df.drop_duplicates()

    # 移除包含特定字符串的行 (例如, 'nofollow'指示)
    # df = df[~df['External Link'].str.contains('nofollow', na=False)]

    # 标准化URL
    df['Normalized Link'] = df['External Link'].apply(normalize_url)

    # 提取域名
    df['Domain'] = df['Normalized Link'].apply(lambda url: url.split('//')[1].split('/')[0])

    # 分类 (可以根据需要添加更多分类)
    def categorize_link(url):
        if 'blog' in url:
            return 'Blog'
        elif 'forum' in url:
            return 'Forum'
        else:
            return 'Other'

    df['Category'] = df['Normalized Link'].apply(categorize_link)

    return df

if __name__ == '__main__':
    cleaned_df = clean_and_categorize_links('external_links.csv')
    print(cleaned_df.head())
    cleaned_df.to_csv('cleaned_external_links.csv', index=False, encoding='utf-8')
    print("Cleaned and categorized links saved to cleaned_external_links.csv")

3. 质量评估

评估外链的质量是外链审计的核心。可以使用以下指标来评估外链的质量：

• 域名权威性 (Domain Authority, DA)： 这是Moz提出的一个指标，用于衡量域名的权威性，范围从1到100，数值越高，域名越权威。
• 页面权威性 (Page Authority, PA)： 这是Moz提出的一个指标，用于衡量页面的权威性，范围从1到100，数值越高，页面越权威。
• 信任流 (Trust Flow, TF)： 这是Majestic提出的一个指标，用于衡量网站的信任度，范围从0到100，数值越高，网站越可信。
• 引用流 (Citation Flow, CF)： 这是Majestic提出的一个指标，用于衡量网站的引用量，范围从0到100，数值越高，网站的引用量越大。
• 链接相关性： 链接来源网站的主题是否与你的网站相关。
• 锚文本： 链接的锚文本是否自然，是否包含关键词。
• 链接位置： 链接是否位于页面的主要内容区域，还是位于页面的底部或侧边栏。
• 链接类型： 链接是Dofollow链接还是Nofollow链接。Dofollow链接可以传递权重，Nofollow链接不能传递权重。
• 网站质量： 链接来源网站是否存在垃圾内容、恶意软件等。

可以使用Ahrefs、Majestic等工具来获取DA、PA、TF、CF等指标。也可以使用Python脚本来获取网站的质量信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def is_spam_website(url):
    """
    判断网站是否是垃圾网站。

    Args:
        url: 要判断的网站URL。

    Returns:
        如果网站是垃圾网站，返回True，否则返回False。
    """
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)  # 减少超时时间
        response.raise_for_status()

        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

        # 检查是否存在大量广告
        ad_count = len(soup.find_all('div', class_='ads')) + len(soup.find_all('iframe', src=re.compile('ads')))
        if ad_count > 5:
            return True

        # 检查是否存在大量低质量内容
        text_content = soup.get_text().lower()
        if len(text_content) < 200 and len(text_content) > 0:  # 增加非空判断
            return True

        # 检查是否存在恶意链接
        for a in soup.find_all('a', href=True):
            href = a['href']
            if 'malware' in href.lower() or 'virus' in href.lower():
                return True

        return False

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching {url}: {e}")
        return False # 假设无法访问的网站是安全的，避免误判
    except Exception as e:
        print(f"Error processing {url}: {e}")
        return False # 同样假设安全

def assess_link_quality(csv_file):
    """
    评估链接质量。

    Args:
        csv_file: 包含链接数据的CSV文件。

    Returns:
        一个包含链接质量评估结果的DataFrame。
    """
    df = pd.read_csv(csv_file)

    # 添加垃圾网站判断列
    df['Is Spam'] = df['External Link'].apply(is_spam_website)

    # 添加DA、PA、TF、CF等指标 (需要使用API)
    # 这里只是一个示例，需要替换成真实的API调用
    # df['DA'] = df['Domain'].apply(get_domain_authority_from_api)
    # df['PA'] = df['External Link'].apply(get_page_authority_from_api)
    # df['TF'] = df['Domain'].apply(get_trust_flow_from_api)
    # df['CF'] = df['Domain'].apply(get_citation_flow_from_api)

    return df

if __name__ == '__main__':
    assessed_df = assess_link_quality('cleaned_external_links.csv')
    print(assessed_df.head())
    assessed_df.to_csv('assessed_external_links.csv', index=False, encoding='utf-8')
    print("Assessed links saved to assessed_external_links.csv")

注意：

• 判断网站是否是垃圾网站的方法有很多，可以根据实际情况选择合适的方法。
• 获取DA、PA、TF、CF等指标需要使用API，需要注册相应的账号并获取API Key。
• API调用可能会受到频率限制，需要注意控制调用频率。

4. 风险评估

评估有害外链对网站的影响程度。一般来说，以下外链对网站的风险较高：

• 来自垃圾网站的外链： 这些外链会降低网站的权威性，影响排名。
• 来自作弊网站的外链： 这些外链会被搜索引擎视为作弊行为，导致网站降权。
• 锚文本过度优化的外链： 如果大量外链使用相同的关键词作为锚文本，会被搜索引擎视为作弊行为。
• 来自与你网站主题无关的网站的外链： 这些外链对网站的排名没有帮助，甚至会影响网站的跳出率。
• 指向恶意网站的外链： 这些外链会损害网站的声誉，影响用户体验。

可以使用以下方法来评估有害外链对网站的影响程度：

• 查看网站的流量和排名： 如果网站的流量和排名出现明显下降，可能是受到有害外链的影响。
• 使用Google Search Console查看是否有安全警告： 如果Google Search Console显示网站存在安全问题，可能是受到恶意外链的影响。
• 使用SEO工具查看网站的反向链接： 使用Ahrefs、Majestic等工具查看网站的反向链接，识别潜在的有害外链。

5. 处理有害外链

处理有害外链的方法有两种：

• 拒绝外链 (Disavow Links)： 这是Google提供的一种工具，可以告诉Google忽略某些外链，不对网站的排名产生影响。
• 联系网站管理员移除外链： 如果你知道有害外链的来源网站，可以联系网站管理员，要求他们移除外链。

使用拒绝外链工具：

1. 登录Google Search Console。
2. 选择你的网站。
3. 在左侧菜单中，选择“索引” -> “链接”。
4. 在“外部链接”部分，点击“拒绝链接”。
5. 按照Google的说明，上传一个包含要拒绝的外链的文本文件。

文本文件的格式如下：

# 联系了网站管理员，但没有移除外链
http://spamwebsite.com/page1.html
http://spamwebsite.com/page2.html
# 这是一个垃圾网站
domain:spamwebsite.com

注意：

• 拒绝外链是一个谨慎的操作，只有在确定外链对网站有害的情况下才应该使用。
• 拒绝外链可能需要一段时间才能生效。
• 尽量联系网站管理员移除外链，这是更有效的方法。

6. 持续监控

外链审计是一个持续的过程，需要定期监控新增外链，及时发现和处理潜在的问题。可以使用以下方法来持续监控外链：

• 设置Google Alerts： 设置Google Alerts，监控你的品牌名称、网站名称等关键词，及时发现新的外链。
• 定期使用SEO工具查看网站的反向链接： 定期使用Ahrefs、Majestic等工具查看网站的反向链接，识别潜在的有害外链。
• 监控网站的流量和排名： 监控网站的流量和排名，如果出现异常情况，及时进行外链审计。

高级技巧

• 使用API自动化外链审计： 可以使用Ahrefs、Majestic等工具提供的API，自动化外链审计的过程。
• 构建自定义的外链审计工具： 可以使用Python等编程语言，构建自定义的外链审计工具，满足特定的需求。
• 关注竞争对手的外链： 可以使用SEO工具查看竞争对手的外链，了解他们的外链策略，并从中学习。

代码示例：使用Ahrefs API进行外链审计

以下是一个使用Ahrefs API进行外链审计的示例代码：

import requests
import json
import pandas as pd

AHREFS_API_URL = "https://api.ahrefs.com/"
AHREFS_API_TOKEN = "YOUR_AHREFS_API_TOKEN"  # 替换为你的Ahrefs API token
TARGET_DOMAIN = "example.com" # 替换为你的目标网站域名

def get_ahrefs_backlinks(domain, api_token, offset=0, limit=100):
    """
    从Ahrefs API获取网站的反向链接。

    Args:
        domain: 目标网站的域名。
        api_token: Ahrefs API token.
        offset: 结果的偏移量。
        limit: 每次请求返回的结果数量。

    Returns:
        一个包含反向链接数据的JSON对象。
    """
    params = {
        "token": api_token,
        "from": "backlinks",
        "target": domain,
        "limit": limit,
        "offset": offset,
        "output": "json"
    }

    try:
        response = requests.get(AHREFS_API_URL, params=params)
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码

        data = response.json()
        return data

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching data from Ahrefs API: {e}")
        return None
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Error decoding JSON response: {e}")
        return None

def process_ahrefs_data(domain, api_token):
    """
    处理Ahrefs API返回的数据，并保存到CSV文件。

    Args:
        domain: 目标网站的域名。
        api_token: Ahrefs API token.
    """
    all_backlinks = []
    offset = 0
    limit = 100

    while True:
        data = get_ahrefs_backlinks(domain, api_token, offset, limit)

        if data is None or 'backlinks' not in data or not data['backlinks']:
            break

        all_backlinks.extend(data['backlinks'])
        offset += limit

    if all_backlinks:
        df = pd.DataFrame(all_backlinks)
        df.to_csv("ahrefs_backlinks.csv", index=False, encoding='utf-8')
        print("Ahrefs backlinks data saved to ahrefs_backlinks.csv")
    else:
        print("No backlinks data found.")

if __name__ == '__main__':
    process_ahrefs_data(TARGET_DOMAIN, AHREFS_API_TOKEN)

注意：

• 需要替换YOUR_AHREFS_API_TOKEN为你的Ahrefs API token。
• Ahrefs API的使用需要付费，需要购买相应的套餐。
• API调用可能会受到频率限制，需要注意控制调用频率。

总结

外链审计是一个复杂但重要的过程。通过定期进行外链审计，可以识别和处理有害外链，维护网站的健康，提升网站的排名。使用合适的工具和技术，可以提高外链审计的效率和准确性。这个过程需要耐心和细致，但回报是值得的。