Spam score

av | dec 18, 2025 | Sweden Linkbuilding

Spam score är ett mätvärde som är utvecklat av Moz, och förutspår sannolikheten för att en webbplats ska bli straffad eller bannad av Google baserat på egenskaper som ofta återfinns hos webbplatser som har blivit bestraffade. Mätvärdet poängsätts på en skala från 0–17 (där 17 innebär högst spamrisk) och hjälper SEO-specialister att bedöma kvaliteten och säkerheten hos potentiella länkällor innan de bygger relationer med dem. En hög spam score indikerar att en webbplats delar kännetecken med sajter som har blivit algoritmiskt eller manuellt bestraffade av sökmotorer.

Syfte & kontext

Spam score fungerar som ett tidigt varningssystem inom link building och SEO-audits, och hjälper specialister att identifiera potentiellt skadliga webbplatser innan de påverkar länkprofilen negativt. I dessa tider, när Googles algoritmer blir allt mer sofistikerade när det kommer till att upptäcka manipulativa länkstrategier, har förståelsen för spam-signaler blivit viktig för att upprätthålla stabila rankingar i sökresultaten.

Den primära funktionen med spam score är riskbedömning – den gör det möjligt för SEO-specialister att utvärdera om en association med en viss webbplats kan skada domänens auktoritet och ranking. Webbplatser med hög spam score använder ofta metoder som keyword stuffing, cloaking, thin content eller deltar i länkmanipulation och link schemes.

När det gäller sökmotorranking är spam score i sig ingen direkt rankingfaktor som används av Google, men de underliggande signalerna som mätvärdet baseras på korrelerar ofta med algoritmiska bestraffningar. Sajter som kontinuerligt skaffar backlinks från domäner med hög spam score kan drabbas av instabila rankingar, trafiknedgångar eller i värsta fall fullständig deindexering från sökresultaten.

Centrala komponenter i spam score

  • Tekniska spam-signaler: Faktorer som thin content, överdriven annonsering, pop-ups, förekomst av malware och bristfällig site architecture som indikerar webbplatser av låg kvalitet.
  • Varningssignaler i länkprofilen: Onaturliga länkmönster, överdriven användning av exact-match anchor text, länkar från irrelevanta branscher samt deltagande i tydliga link schemes.
  • Indikatorer på contentkvalitet: Duplicerat content, keyword stuffing, auto-genererad text och avsaknad av originellt, värdeskapande innehåll för användare.
  • Avvikelser i domain authority: Sajter med misstänkt hög domain authority i förhållande till innehållets kvalitet, domänens ålder och naturliga mönster för länkförvärv.
  • Brister i användarupplevelsen: Svag mobilanpassning, långsamma laddningstider, påträngande interstitials och navigationsproblem som signalerar lågkvalitativa webbplatser.

Tillämpning i SEO-strategin

Analys av spam score bör integreras i varje arbetsflöde för link prospecting och SEO-audits. Innan du går vidare med någon länk­möjlighet bör du kontrollera målsajtens spam score via Moz Link Explorer eller liknande verktyg för att säkerställa att du inte associerar dig med potentiellt skadliga domäner.

Vid konkurrentanalys är det värdefullt att granska spam score för de webbplatser som länkar till dina konkurrenter. Om de lyckas ranka väl trots länkar från domäner med högre spam score kan det antingen indikera luckor i algoritmerna, eller att konkurrenterna löper risk för framtida bestraffningar.

Använd verktyg som Ahrefs, SEMrush och Moz för att regelbundet granska din befintliga backlink-profil och flagga länkar från domäner med spam score över 5–7 för eventuell disavow. Detta proaktiva arbetssätt hjälper till att bevara en hälsosam länkprofil innan algoritmuppdateringar påverkar din ranking.

Praktiska tips för implementering

Fastställ tydliga spam score-gränsvärden för dina link building-kampanjer – som regel bör du undvika länkar från sajter med spam score över 5 och vara extra försiktig med domäner som ligger över 3. Dessa riktlinjer hjälper till att upprätthålla en jämn kvalitetsnivå i ditt länkförvärvsarbete.

Vid link ­audits bör du inte enbart förlita dig på spam score, utan kombinera mätvärdet med en manuell granskning av contentkvalitet, relevans och redaktionella riktlinjer. Vissa legitima webbplatser kan ha förhöjd spam score på grund av tekniska brister snarare än avsiktlig manipulation.

Vad du bör undvika: Ignorera aldrig spam score helt till förmån för enbart domain authority. Vissa link building-tjänster erbjuder länkar med hög DA från sajter med mycket dålig spam score, vilket kan skada din ranking trots att de på pappret ser värdefulla ut.

Hur Search Royals kan hjälpa dig

Search Royals upprätthåller strikta kvalitetskrav i hela vår link building marketplace, och granskar noggrant alla publisher-partners för att säkerställa låg spam score och hög redaktionell kvalitet. Vår kvalitetskontroll inkluderar omfattande analyser av spam score, vilket hjälper dig att undvika riskerna med lågkvalitativa länkkällor samtidigt som du bygger en hållbar och straffsäker backlink-profil.

FAQ

Vad bör jag använda för spam score-gränsvärde när jag utvärderar potentiella länkkällor?

De flesta SEO-specialister undviker sajter med spam score över 5, medan vissa accepterar upp till 3 för särskilt relevanta och högkvalitativa möjligheter. Nyckeln är att balansera spam score med contentrelevans, redaktionell kvalitet och domänens övergripande trovärdighet.

Kan en webbplats förbättra sin spam score över tid?

Ja, spam score kan förbättras när webbplatser åtgärdar underliggande kvalitetsproblem, tar bort problematiskt content, rensar sin länkprofil och upprätthåller konsekventa redaktionella standarder. Dessa förbättringar tar dock oftast flera månader innan de återspeglas i uppdaterade spam score-beräkningar.

Bör jag disavow alla backlinks från domäner med hög spam score?

Inte nödvändigtvis. Utvärdera varje länk individuellt – vissa sajter med hög spam score kan fortfarande erbjuda legitimt redaktionellt värde eller representera naturliga länkmönster. Fokusera dina disavow-insatser på uppenbart manipulerande eller irrelevanta länkar snarare än att enbart utgå från spam score.

Wanna super-charge your link building? 🔋