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SEOで本当に使える有益ページのリンク集

SEOの実践に役立つ、具体的なノウハウが学べる記事を厳選してまとめました。各記事を読めば、すぐに実践できる知識が得られます。

250以上の検証済みリソース（実践記事、Google公式ドキュメント、学術論文）を収録しています。

目次

推奨される読み方

初学者向けの学習パス

まずGoogle公式ドキュメントで実践的な基礎を学び、その後「The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine」でPageRankの理論的背景を理解することを推奨します。数式は難しくても、アルゴリズムの考え方だけでも理解できれば、「なぜ質の高い被リンクが重要なのか」という根本が腹落ちします。

中級者以上向けの学習パス

BERTとTransformerの論文を読むことで、現代のGoogle検索がどのように自然言語を理解し、検索クエリとコンテンツの関連性を判定しているかを深く学べます。「キーワードの一致」から「意味の理解」へとSEOが進化した背景がわかります。AI生成コンテンツ時代のSEO戦略を考える上でも有益。

研究者・エンジニア向け

Google Research Publicationsで最新の研究動向を追うことで、将来のSEOトレンドを予測できます。

論文が発表されてから実際の検索アルゴリズムに採用されるまで1〜3年かかることが多いため、先行して準備できます。特にMultimodal、Multilingual、Neural Searchに関する論文は今後重要になります。

実務での活用

これらの論文を読むことで、SEOテクニックの「なぜ」が理解でき、Googleアップデートに振り回されにくくなります。表面的なテクニックではなく、本質的な最適化ができるようになります。

1. オンページSEO

ページ内で直接実施できるSEO施策です。

タイトルタグ最適化

見出し（Hタグ）の使い方

メタディスクリプション

URL構造最適化

内部リンク最適化

画像SEO

2. コンテンツSEO

質の高いコンテンツを作成し、検索エンジンに評価されるための施策です。

キーワードリサーチ

検索意図の理解

SEOライティング・コンテンツ作成

E-E-A-T対策

競合分析

コンテンツの更新・リライト

3. テクニカルSEO

サイトの技術的な最適化を行い、検索エンジンのクロールとインデックスを改善します。

テクニカルSEO基礎

クロール最適化

インデックス管理

正規化（Canonicalization）

リダイレクト

重複コンテンツ対策

国際化・多言語SEO（Hreflang）

構造化データ（Schema）実装

サイト速度・Core Web Vitals最適化

モバイル対応

JavaScript SEO

サイトマップ・robots.txt

4. オフページSEO（被リンク獲得）

外部サイトからの被リンクを獲得し、サイトの権威性を高めます。

リンクビルディング戦略

被リンク分析

ゲストポスト・寄稿

壊れたリンクの活用（Broken Link Building）

スカイスクレイパーテクニック

デジタルPR・リンクアーンメディア

5. ローカルSEO

地域ビジネス向けの検索最適化です。

Googleビジネスプロフィール最適化

ローカル検索対策

ローカルキーワードリサーチ

ローカル引用（Citations）

口コミ・レビュー管理

6. 測定・分析・改善

SEOの効果を測定し、データに基づいて改善していきます。

Google Search Console活用法

Google Analytics分析

順位追跡

トラフィック分析

SEO監査

SEOレポーティング

7. 公式情報・最新アップデート

Googleの公式情報とアルゴリズムアップデートについて学びます。

Google公式ドキュメント

アルゴリズムアップデート情報

業界ニュース

8. 学習リソース

SEOを体系的に学べるコースやガイドです。

包括的なガイド

オンラインコース

書籍

9. コミュニティ・Q&A

困ったときに質問できるコミュニティです。

フォーラム・コミュニティ

Slack/Discordコミュニティ

  • SEMrush Community
    SEMrushユーザーコミュニティ。質問や情報共有。
  • Inbound.org
    インバウンドマーケティングとSEOのコミュニティ。

10. ツール

SEO作業を効率化するツールです。

無料ツール

有料ツール

  • Ahrefs
    バックリンク分析、キーワードリサーチの総合SEOツール。世界最大級のインデックス。
  • SEMrush
    SEO、PPC、コンテンツマーケティングの総合プラットフォーム。
  • Moz Pro
    キーワードリサーチ、リンク分析、サイト監査の総合ツール。
  • Screaming Frog SEO Spider (Paid Version)
    無制限URLのクロールが可能。テクニカルSEO監査に最適。
  • Sitebulb
    ビジュアルで分かりやすいサイト監査ツール。
  • Lumar (formerly DeepCrawl)
    エンタープライズ向けテクニカルSEOプラットフォーム。
  • inSite（インサイト）
    サイト管理・内部リンク管理ツール。記事情報の一元管理と内部リンク構造の可視化。日本製。

ブラウザ拡張機能

  • MozBar
    ブラウザでページのDA、PA、被リンク数を表示。
  • Ahrefs SEO Toolbar
    ページのSEOメトリクス、HTTP ヘッダー、リダイレクトチェーンを表示。
  • Detailed SEO Extension
    オンページSEO要素をハイライト表示。

11. Google公式ドキュメント

Googleが提供するSEOに関する公式ドキュメントとガイドです。最も信頼性の高い情報源です。

基礎・入門ガイド

  • Google Search Central – Google
    【必読】
    Google検索に関する公式情報の総合ポータル。旧Google Webmastersから改称。
    すべてのSEO実務者が最初にブックマークすべきサイト。ドキュメント、ツール、ブログ、ケーススタディなど、Googleが提供するSEOリソースの中心ハブ。
    Search Console、PageSpeed Insights、Rich Results Testなどのツールへのリンクも集約されています。
  • Google Search Documentation – Google
    Search Centralの公式ドキュメント一覧ページ。クロール・インデックス、検索結果の表示、構造化データ、国際化など、すべてのトピック別ガイドへのエントリーポイント。
    体系的にSEOを学びたい人はここから始めると良い。各ガイドはGoogle社員によって執筆・レビューされており、信頼性が最も高い情報源です。
  • SEO Starter Guide – Google
    【初心者必読】
    Google公式のSEO初心者向けスターターガイド。タイトルタグ、メタディスクリプション、URL構造、内部リンク、モバイル対応など、SEOの基礎を網羅的に解説。
    技術的すぎず、実践的な内容で、初めてSEOを学ぶ人に最適。中小企業のウェブサイト運営者やブロガーにも推奨されています。
    このガイドを理解すれば、他のSEO記事の内容がより深く理解できるようになります。
  • How Google Search Works (In-Depth Guide) – Google
    Google検索の仕組みを技術的に詳しく解説した開発者向けガイド。クロール（ページの発見）、インデックス（情報の整理）、検索結果の提供（ランキング）の3段階を詳細に説明。
    Googlebotの動作、レンダリング、URL正規化、重複コンテンツ処理など、テクニカルSEOを理解するために必須の知識が学べます。
    サイトがGoogleにどう認識されているかを理解したいエンジニアやSEO担当者向け。
  • How Search Works (Overview) – Google
    一般ユーザー向けのGoogle検索の仕組み解説ページ。上記の技術ドキュメントをわかりやすく視覚化したバージョン。
    アニメーションやイラストを使って、クロール、インデックス、ランキングを直感的に理解できます。
    非エンジニアの経営者やマーケターが「Googleがどうやってページを見つけて順位付けしているか」を理解するのに最適。SEOの全体像を把握したい初心者にもおすすめ。
  • Creating Helpful Content – Google
    【重要】
    2022年の「Helpful Content Update」以降のGoogle検索で最も重視されている、「人を第一に考えたコンテンツ」の作り方を公式に解説。
    検索エンジンのためだけに書かれたコンテンツではなく、ユーザーに本当に価値を提供するコンテンツとは何かをセルフチェックリスト形式で確認できます。
    E-E-A-Tの実践方法、オリジナリティの重要性、AI生成コンテンツへの対応なども記載。コンテンツSEOに取り組むすべての人が読むべきガイドです。

クロール・インデックス管理

  • Crawling and Indexing Overview – Google
    クロールとインデックスに関するすべての公式ドキュメントへのハブページ。ファイルタイプ、URL構造、サイトマップ、robots.txt、正規化、モバイルサイト、JavaScriptなど、テクニカルSEOの主要トピックが網羅されています。「なぜページがインデックスされないのか」「クロールエラーをどう解決するか」など、技術的な問題解決に必要な情報がすべて揃っています。
  • URL Structure Best Practices – Google
    SEOに適したURL構造の公式ガイドライン。シンプルで説明的なURL、論理的なディレクトリ構造、パラメータの扱い方など、URLを最適化するためのベストプラクティスを解説。URLはユーザーと検索エンジンの両方が理解しやすいものにすべきという原則に基づいています。サイト構造を見直す際やリニューアル時に参照すべき資料。
  • Build and Submit a Sitemap – Google
    XMLサイトマップの作成、検証、送信方法を詳しく解説。サイトマップの形式、必須要素とオプション要素、画像・動画・ニュース用サイトマップの作り方、Search Consoleでの送信手順など。大規模サイト、新しいサイト、内部リンクが少ないサイトでは特に重要。Googleが効率的にページを発見できるようになり、インデックス登録が早まります。
  • Introduction to robots.txt – Google
    robots.txtファイルの作成と管理の公式ガイド。クロールを許可・禁止するディレクティブの書き方、ワイルドカードの使用、サイトマップの指定方法、よくある間違いなどを解説。重要なページを誤ってブロックしないための注意点も記載。テスト環境をクロールさせたくない場合や、クロールバジェットを最適化したい大規模サイトで重要です。
  • Consolidate Duplicate URLs – Google
    重複URL統合とカノニカルタグ（rel=”canonical”）の公式ガイド。Googleがどのように正規URLを選択するか、rel=”canonical”の実装方法、クロスドメインカノニカル、よくある実装ミスなどを詳しく解説。重複コンテンツ問題を解決し、リンクエクイティを正しいページに集約するために必須の知識。ECサイトやフィルター機能のあるサイトでは特に重要です。
  • Request Indexing – Google
    Search Consoleを使ってGoogleに再クロールとインデックスをリクエストする方法。新しいページを公開した時、重要な更新をした時に、Googleに早く認識してもらうための手順を解説。ただし、通常のクロールプロセスに任せるのが基本で、リクエストは補助的な手段として使うべき点も明記されています。緊急時やサイトリニューアル後に有用。

検索結果の表示・構造化データ

  • Search Appearance Overview – Google
    検索結果での表示を改善する方法のすべてのガイドへのハブページ。リッチリザルト、構造化データ、タイトルリンク、スニペット、ファビコン、サイト名、サイトリンク、Google Discoverなど、検索結果の見た目を最適化するための情報が網羅されています。CTR（クリック率）を向上させたい人は必読。
  • Understand How Structured Data Works – Google
    【リッチリザルト必須】
    構造化データ（Schema.org）の基本と実装方法の完全ガイド。JSON-LD、Microdata、RDFaの違い、Googleが対応している構造化データタイプ（Article、Recipe、Product、Event、FAQなど）、Rich Results Testの使い方など。構造化データを実装すると、検索結果にレビュースター、料理の写真、イベント日時などが表示され、視認性とCTRが大幅に向上します。EC、レシピ、イベント、求人サイトでは必須の技術。
  • Title Links in Search Results – Google
    検索結果に表示されるタイトルリンクに関する公式ガイド。Googleがどのようにタイトルを生成するか（<title>タグ、見出し、その他のテキストから）、タイトルが書き換えられる理由、書き換えを防ぐ方法などを解説。「タイトルタグを最適化したのにGoogleが勝手に変えてしまう」という問題の原因と対策がわかります。
  • Snippet Best Practices – Google
    検索結果のスニペット（説明文）最適化の公式ガイド。Googleがどのようにスニペットを生成するか、メタディスクリプションの役割、data-nosnippet属性、max-snippet・max-video-preview・max-image-previewディレクティブなど。スニペットの質がCTRに直接影響するため、検索結果の表示を制御したい人は必読。
  • Favicons in Google Search – Google
    検索結果に表示されるファビコン（アイコン）の要件と実装方法。ファイル形式（SVG、PNG、ICO）、サイズ、マークアップ方法など。小さな要素ですが、ブランド認知とクリック率に影響します。特にモバイル検索で目立ちます。

パフォーマンス・ページエクスペリエンス

  • Page Experience Guide – Google
    【ランキング要因】
    ページエクスペリエンスシグナルに関する公式ガイド。Core Web Vitals（LCP、INP、CLS）、モバイルフレンドリー、HTTPS、侵入的インタースティシャルなど、ユーザー体験に関するランキングシグナルを包括的に解説。2021年のPage Experience Updateでランキング要因になって以降、特にモバイル検索で重要度が増しています。
  • Web Vitals – web.dev
    【必読・パフォーマンス基礎】
    Core Web Vitalsの公式解説。Googleが定義したユーザー体験の3つのコア指標：LCP（読み込み速度）、INP（インタラクティビティ）、CLS（視覚的安定性）の定義、測定方法、推奨基準値を詳しく解説。ページ速度改善に取り組むすべての人が最初に読むべき資料。PageSpeed InsightsやSearch Consoleのスコア改善の基礎知識。
  • Learn Performance – web.dev
    ウェブパフォーマンス最適化の包括的学習コース（全15章）。HTML、画像、JavaScript、CSS、フォント、動画など、すべてのリソースタイプの最適化手法を段階的に学べます。コード分割、遅延読み込み、リソースヒント、サービスワーカーなど、中級〜上級テクニックまでカバー。エンジニアやフロントエンド開発者がパフォーマンス改善の全体像を理解するのに最適。
  • Optimize LCP – web.dev
    Largest Contentful Paint（LCP：最大コンテンツの描画時間）の最適化ガイド。LCPが遅くなる原因（サーバー応答時間、レンダリングブロック、リソース読み込み、クライアントサイドレンダリング）と、それぞれの具体的な改善方法を解説。画像・動画の最適化、CDN活用、プリロードなどの実践テクニック。LCPは2.5秒以下が目標。
  • Optimize INP – web.dev
    Interaction to Next Paint（INP：次のペイントまでのインタラクション時間）の最適化ガイド。2024年3月にFID（First Input Delay）に代わってCore Web Vitalsの1つになった新しい指標。JavaScriptの実行時間を削減し、ユーザーのクリックやタップに対する反応速度を改善する方法を解説。目標値は200ミリ秒以下。インタラクティブなWebアプリで重要。
  • Optimize CLS – web.dev
    Cumulative Layout Shift（CLS：累積レイアウトシフト）の最適化ガイド。ページ読み込み中に要素が予期せず移動してしまう問題を防ぐ方法。画像・動画・iframe・広告のサイズ指定、フォント読み込みの最適化、動的コンテンツの挿入位置などを解説。CLSが高いとユーザーが誤クリックしやすくなり、UXが悪化します。目標値は0.1以下。

モバイル・多言語・国際化

  • Mobile SEO Overview – Google
    【モバイルファースト時代必須】
    モバイルSEOに関する公式ガイド。2019年以降、Googleはモバイルファーストインデックスを採用しており、モバイル版のコンテンツが検索ランキングの基準になっています。
    レスポンシブデザイン、動的配信、別々のURLの3つの実装方法と、それぞれのSEO上の注意点を解説。モバイルフレンドリーテストの使い方も。
  • International and Multilingual Sites – Google
    多言語・多地域サイトの管理に関する公式ガイド。hreflang、ccTLD、サブドメイン、サブディレクトリなど、国際化サイトの構造設計とSEO最適化を解説。
    複数の国や言語でサイトを展開する企業は必読。適切に実装しないと、間違った言語版がユーザーに表示されたり、重複コンテンツ問題が発生します。
  • Tell Google About Localized Versions – Google
    hreflangタグの実装方法の詳細ガイド。HTMLのlink要素、HTTPヘッダー、XMLサイトマップの3つの実装方法、言語コードと地域コードの書き方、よくある実装ミスと確認方法など。
    多言語サイトで正しい言語版を正しいユーザーに表示するために必須。hreflangエラーはSearch Consoleで確認できます。
  • Responsive Web Design Basics – web.dev
    レスポンシブデザインの基礎と実装方法。viewport設定、CSS media queries、フレキシブルグリッド、フレキシブル画像など、デバイスサイズに応じてレイアウトを調整する技術を解説。
    モバイルフレンドリーなサイトを作るための基本知識。Googleが推奨するモバイル対応方法です。

JavaScript・技術実装

  • JavaScript SEO Basics – Google
    【SPA/React/Vue/Angular必須】
    JavaScriptサイトのSEO最適化に関する公式ガイド。GooglebotがJavaScriptをどのようにレンダリングするか、クライアントサイドレンダリング（CSR）の問題点、サーバーサイドレンダリング（SSR）や静的サイト生成（SSG）、ハイブリッドレンダリングの利点など。
    React、Vue、Angularなどのフレームワークを使ったサイトでは、通常のHTML/CSSサイトとは異なる注意点があります。動的に生成されるコンテンツをGoogleに正しく認識させるために必読。
  • Make Links Crawlable – Google
    クロール可能なリンクの作り方。<a href>タグの正しい使い方、JavaScriptで生成されるリンクの注意点、nofollow属性、ugc属性、sponsored属性の使い分けなど。
    内部リンクと外部リンクの両方のベストプラクティスを解説。リンクがクロールされないと、ページが発見されず、PageRankも流れません。

公式ブログ・アップデート情報

  • Google Search Central Blog – Google
    【最新情報の一次情報源】
    Google公式のSEOブログ。コアアップデート、スパムアップデート、Helpful Content Update、Product Reviews Updateなど、主要なアルゴリズム更新の発表はここで行われます。新機能（構造化データの新タイプ、Search Consoleの新レポートなど）の発表、ベストプラクティスの更新情報も。SEO実務者は必ずRSS登録すべき。
  • Google Search Blog – Google
    Google検索の製品ブログ。一般ユーザー向けの新機能（AI Overview、Multisearch、検索結果のビジュアル改善など）やアップデート情報を発表。Search Centralブログが技術者向けなのに対し、こちらは一般向け。両方チェックすると、Googleの検索戦略の方向性が理解できます。

Search Console・ツール

  • Get Started with Search Console – Google
    【全サイト必須ツール】
    Search Consoleの初期設定と基本的な使い方の公式ガイド。所有権確認、サイトマップ送信、パフォーマンスレポートの見方、インデックスカバレッジレポート、モバイルユーザビリティレポートなど。Search ConsoleはGoogleが無料で提供する公式SEOツールで、検索パフォーマンスの測定、問題の検出、修正の検証に不可欠。すべてのウェブサイトで設定すべきです。
  • Search Console Help – Google
    Search Consoleヘルプセンター。各機能の詳しい説明、エラーメッセージの意味、トラブルシューティング、FAQなど。「インデックス登録されない」「カバレッジエラーが出た」「モバイルユーザビリティの問題」など、具体的な問題の解決方法がわかります。

品質ガイドライン

  • Google Search Essentials – Google
    【必読・違反厳禁】
    Google検索に表示されるための必須要件。旧「ウェブマスター向けガイドライン」から改称。技術的要件（クロール可能、インデックス可能、モバイルフレンドリー）、スパムポリシー、ベストプラクティスの3つのセクションで構成。この要件を満たさないとGoogle検索に表示されない、またはランキングが下がる可能性があります。特にスパムポリシーは絶対に違反しないこと。
  • Spam Policies – Google
    Googleのスパムポリシー。クローキング、自動生成コンテンツ、スクレイピング、リンクスパム、隠しテキスト・リンク、誘導ページなど、禁止されている行為の公式リスト。これらに違反すると手動ペナルティを受け、検索結果から除外される可能性があります。特に、低品質なAI生成コンテンツの大量投稿、リンク購入、相互リンクスキームは厳しく取り締まられています。
  • Search Quality Rater Guidelines (PDF) – Google
    【E-E-A-T理解に必須・168ページ】
    検索品質評価者（Quality Rater）が検索結果の品質を評価する際に使用する公式ガイドライン。E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）の詳細な定義、高品質ページと低品質ページの具体例、YMYL（Your Money or Your Life）トピックの評価基準など。このガイドライン自体はランキングアルゴリズムではありませんが、Googleがどのようなコンテンツを高く評価するかを理解するための最重要資料。コンテンツSEOに本気で取り組むなら必読。

12. 学術研究・論文

検索エンジンとSEOの理論的基礎を理解するための学術論文と研究資料です。

GoogleやYahoo!の創業者による原著論文から、最新のAI/機械学習研究まで。実務的なSEOテクニックの背後にある科学的根拠を理解することで、アルゴリズム更新への対応力と深い洞察が得られます。

検索エンジンの基礎理論

  • The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine (PDF) – Sergey Brin & Lawrence Page (1998)
    【歴史的最重要論文】
    Google創業者によるGoogle検索エンジンの原論文。スタンフォード大学の博士課程の研究として発表され、後のGoogle社設立につながった歴史的文献。
    PageRankアルゴリズムの数学的基礎、リンクの重要度計算、アンカーテキストの活用、インデックス構造など、現代の検索エンジンの基礎となる概念が詳述されています。
    「なぜ被リンクが重要なのか」「なぜアンカーテキストが意味を持つのか」という根本的な理論を理解できます。
    SEOを深く学びたい人は必読。英語論文ですが、数式部分を飛ばしても概念は理解可能。
  • The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine – Google Research
    上記論文のGoogle Research公式ページ版。PDFと同じ内容をウェブブラウザで読みやすい形式で閲覧可能。Abstract（要約）、イントロダクション、システムアーキテクチャなど、セクションごとにナビゲートできます。
  • Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment (PDF) – Jon Kleinberg (1999)
    【PageRankの対抗理論】
    コーネル大学のJon Kleinbergによる、HITSアルゴリズム（Hyperlink-Induced Topic Search）の原論文。
    ハブ（Hub：多くの良いページにリンクしているページ）とオーソリティ（Authority：多くの良いページからリンクされているページ）の概念を提唱。
    PageRankが単一のスコアを計算するのに対し、HITSは各ページにハブスコアとオーソリティスコアの2つを与えます。
    Yahoo!などの初期検索エンジンで使用された理論。現代のSEOでは直接的には使われていませんが、リンクグラフ分析の基礎理論として重要。リンクビルディング戦略を科学的に理解したい人におすすめ。

自然言語処理・AI/機械学習

  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – arXiv (2018)
    【Google検索の現代AI技術】
    GoogleのJacob Devlin他が発表した、BERTモデルの原論文。2019年以降のGoogle検索で使用されている自然言語理解技術の基盤。
    従来の言語モデルが左から右、または右から左の一方向でしかテキストを理解できなかったのに対し、BERTは双方向（Bidirectional）でコンテキストを理解できます。
    これにより、検索クエリの曖昧性解消、検索意図の理解、コンテンツの関連性判定が飛躍的に向上しました。
    「コンテンツの意味をGoogleがどう理解しているか」を知りたい中〜上級者向け。機械学習の基礎知識があると理解しやすい。
  • Attention Is All You Need – arXiv (2017)
    【AI革命の基礎論文】
    GoogleのAshish Vaswani他が発表した、Transformerアーキテクチャの原論文。BERT、GPT、ChatGPT、Google Geminiなど、現代のすべての大規模言語モデル（LLM）の基盤技術です。
    Attention機構により、テキスト内の重要な関係性を効率的に学習できるようになりました。
    この論文が2017年に発表されて以降、自然言語処理は革命的に進化し、Google検索のクエリ理解能力も飛躍的に向上しました。
    AI時代のSEOを理解したい研究者・エンジニア向け。技術的に高度な内容ですが、SEOの未来を予測する上で重要。

情報検索研究

  • Google Research Publications – Google
    Googleが公開している10,000以上の研究論文データベース。検索アルゴリズム、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、分散システムなど、幅広いトピックをカバー。年別、著者別、トピック別に検索可能。最新のGoogle研究動向を知ることで、「Googleが次にどの方向に進むか」を予測できます。
    例えば、MUM（Multitask Unified Model）、Neural Matching、Passage Rankingなど、実際の検索アルゴリズムに採用された技術の多くは、ここで論文として先行発表されています。最先端のSEO研究者やAI/機械学習に関心のある人におすすめ。

アルゴリズム理解のための参考資料

  • HITS Algorithm Explained – Cornell University
    コーネル大学の教育用ページ。HITSアルゴリズムの仕組みを図解とともにわかりやすく解説。ハブスコアとオーソリティスコアの計算方法、反復計算のプロセス、収束条件などを視覚的に学べます。
    原論文（PDF）を読む前に、まずこのページで概念を理解すると良いでしょう。大学の講義ノートなので教育的でわかりやすい。
  • Google Paper (Alternative PDF) – Stanford SNAP
    スタンフォード大学のネットワーク分析コースで使用されているGoogle原論文のPDF。
    上記の infolab.stanford.edu と同じ内容ですが、こちらはスタンフォード大学のネットワーク分析プロジェクト（SNAP: Stanford Network Analysis Project）が教育用リソースとして提供しているバージョン。どちらか一方をダウンロードして読めば十分です。
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