SEO 工具大全

 整合营销和多重服务

 调查者中,有92%不是专门从事seo服务的。他们还负责其它的一些网络营销服务。

 大多数受访者(92%)的SEO服务,只是他们的组合服务的一部分。众多服务中排在前5名的是这样的(记住,大多数受访者提供多种服务):

 92% Search Engine Optimization (SEO 搜索引擎优化)

 82% Analytics(数据分析/网站统计)

 71% Link building(外链建设)

 71% Content marketing(内容营销)

 70% Social Media and/or Community Management(社交媒体或社区运营)

 未来营销趋势

 调查认为,在未来几年中,社交媒体、社区运营、搜索引擎优化、本地化搜索引擎优化、内容营销及数据分析市场巨大。

 72% Social media and/or community management(社交媒体或社区运营)

 71% Search Engine Optimization( SEO 搜索引擎优化)

 65% Local SEO (本地化SEO/搜索引擎优化)

 56% Content marketing(内容营销)

 54% Analytics(数据分析/统计)

 而诸如活动策划、线下营销、PR等下降幅度较大,分别下降比例为67%、51%、48%。由此可见,广告主对于网络营销的重视度越来越高。

 获取SEO知识的途径

 SEO行业从业人员是通过哪些渠道来学习补充行业知识的呢? 93%的参与者表示,主要是通过网络资源,如博客、网站等,来进行行业知识充电。其它渠道还有自身操作经验、阅读书籍、参加大型会议及相关培训。

 93% Online resources – blogs, websites, etc.(网络资源-博客,网站等)

 88% Hands-on experience(实战经验)

 64% Read a book(阅读专业书籍)

 53% Attended a conference(参加会议)

 50% Attended training seminars/workshops(参加培训讲座/讨论会)

 超过一半的受访者表示在过去两年(包括本地满足)参加了各种会议,报告汇总还列出了排名前10的会议,由于大多数在国外,对国内SEOer意义不大,故在此省略。

 seo个人及团队每日工作、时间分配

 seo一般会在SEO优化上花24%的时间,在内页优化花11%的时间。而外链建立、社会化媒体营销及文案/博客时间占比分别为10%、8%、6%。但是对于整个团队来讲,这一数据比例又稍有变动,具体如下(列举时间分配上占前5位的工作):

 seo个人时间分配

 24% SEO (搜索引擎优化)

 11% On-page Optimization(页面优化)

 10% Link Building(链接建设)

 8% Social Media Marketing(社会化媒体营销)

 6% Copywriting/Blogging/Writing(文案/博客/创作)

 seo团队时间分配

 18% SEO

 14% Link Building(链接建设)

 12% Copywriting/Blogging/Writing(文案/博客/创作)

 11% On-page Optimization(页面优化)

 10% Social Media Marketing(社会化媒体营销)

 网站营销的重要手段

 76% Social – Set up/ran a Facebook business page 社会化-建立/运营公司Facebook页面

 74% Analytics – Analyzed/tracked site speed and page-load times 分析统计-分析/跟踪网站速度和页面加载时间

 69% Competitive – Analyzed competitors’ back-links for opportunities 竞争对手-分析竞争对手的反向链接

 64% Competitive – Analyzed competitors’ content for inspiration/opportunities 竞争对手-分析竞争对手的内容

 64% Social – Set up a Google+ business profile 社会化-建立一个Google+ 业务简介

 63% Analytics – Analyzed [not provided] data in Google Analytics 分析统计-用Google Analytics分析数据(如果没有的话)

 59% Content – Started a new blog or invested heavily in blogging 内容-建一个博客或者对已运营的博客加大投入

 58% On-page – Used rel=”canonical” to control duplicate content 网页-用rel=“canonical”来控制重复的内容

 57% Analytics – Employed conversion tracking to improve ROI 分析统计-利用转换跟踪提高ROI(投资回报率)

 55% SEO – Focused on Local SEO: Google Places, local keyword targeting, etc.专注于本地化SEO:谷歌本地,定位本地关键词等

 对客户要以数据和报表说话

 对于客户来讲,当你告诉我优化有效果的时候,请以数据说话,这就使得SEOer总是被各种各样的报告所缠绕。本次参与调查者中,有49%的人为客户提供月报,32的人为客户提供周报。而客户对于季度报告、日报、年度报告的要求较少,占比分别为9%、7%、3%。

 接下来调查报告列举了一系列的消费预算和数据表,对于国内seo借鉴之处不多,故再次省略。

 seo工具

 工具帮SEOer节省了很多时间。工具是SEOer的工作上的挚友。报告列出最常用到的5种分析工具和关键词研究工具:

 1、五大网站分析工具

 93% Google Analytics

 16% WordPress Stats

 13% Omniture

 9% CrazyEgg

 7% Compete

 2、五大关键词研究工具

 88.3% Google AdWords

 58.6% Google Insights

 20.2% SEMRush

 16.7% Wordtracker

 13.9% Raven

 3、五大内容营销和宣传工具

 74% Twitter

 53% LinkedIn

 45% Google’s Insights for Search

 31% StumbleUpon

 31% Google Reader(已关闭)

 4、五大优化转化率工具

 73% Google Website Optimizer

 18% CrazyEgg

 16% Pingdom

 11% ClickTale

 8% KISSmetrics

 5、五大视频托管方案

 75% YouTube

 30% Vimeo

 23% Facebook

 15% Google+

 11% Self-hosted

 十大优秀付费SEO工具

 55% Moz & Open Site Explorer

 17% Majestic SEO

 17% Raven

 13% SEMRush

 10% Screaming Frog

 9% Market Samurai

 8% Advanced Web Ranking

 8% Link-Assistant.Com, Rank Tracker, etc.

 7% Wordtracker

 7% Spyfu

 十大免费SEO工具(*表示该SEO工具也有付费版本)

 83% Google Webmaster Tools

 47% Moz & Open Site Explorer*

 42% Bing Webmaster Tools

 41% Firebug

 31% Majestic SEO*

 28% Yahoo! Site Explorer

 26% Xenu

 22% SEOBook Tools*

 19% Screaming Frog*

 18% Hubspot Grader*

 注:1、虽然是2012年调查报告,对于现在的seo工作仍有很大借鉴意义。

 2、这份seo调查报告是以美国及西方国家为主,国内seo从业者对相关数据慎重看待。

 3、由于篇幅和时间限制,没有完全翻译,择选部分重要内容翻译过来。

 英文原文:2012 SEO Industry Survey

 中文翻译:北漂书生

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值