Link-Analyse

Definition - Was bedeutet Linkanalyse?

Die Verbindungsanalyse ist eine in der Netzwerktheorie verwendete Datenanalysetechnik, mit der die Beziehungen oder Verbindungen zwischen Netzwerkknoten bewertet werden. Diese Beziehungen können zwischen verschiedenen Arten von Objekten (Knoten) bestehen, einschließlich Personen, Organisationen und sogar Transaktionen.

Die Linkanalyse ist im Wesentlichen eine Art Wissensentdeckung, mit der Daten visualisiert werden können, um eine bessere Analyse zu ermöglichen, insbesondere im Zusammenhang mit Links, ob Weblinks oder Beziehungslinks zwischen Personen oder zwischen verschiedenen Entitäten. Die Linkanalyse wird häufig in der Suchmaschinenoptimierung sowie in der Intelligenz, in der Sicherheitsanalyse sowie in der Markt- und medizinischen Forschung eingesetzt.

Technische.me erklärt die Linkanalyse

Bei der Linkanalyse geht es buchstäblich darum, die Verknüpfungen zwischen Objekten zu analysieren, unabhängig davon, ob sie physisch, digital oder relational sind. Dies erfordert eine sorgfältige Datenerfassung. Im Fall einer Website, auf der alle vorhandenen Links und Backlinks analysiert werden müssen, muss ein Tool alle HTML-Codes und verschiedenen Skripte auf der Seite durchsuchen und anschließend alle gefundenen Links der Reihe nach befolgen um festzustellen, welche Art von Links vorhanden sind und ob sie aktiv oder tot sind. Diese Informationen können für die Suchmaschinenoptimierung sehr wichtig sein, da der Analyst feststellen kann, ob die Suchmaschine die Website tatsächlich finden und indizieren kann.

Bei der Netzwerkanalyse kann die Verbindungsanalyse das Bestimmen der Integrität der Verbindung zwischen jedem Netzwerkknoten umfassen, indem die Daten analysiert werden, die über die physischen oder virtuellen Verbindungen übertragen werden. Mit den Daten können Analysten Engpässe und mögliche Fehlerbereiche finden und diese schneller reparieren oder sogar bei der Netzwerkoptimierung helfen.

Die Linkanalyse dient drei Hauptzwecken:

  • Finden Sie Übereinstimmungen für bekannte Interessenmuster zwischen verknüpften Objekten.
  • Finden Sie Anomalien, indem Sie verletzte bekannte Muster erkennen.
  • Finden Sie neue Interessensmuster (z. B. in sozialen Netzwerken, Marketing und Business Intelligence).