关键词研究

本文详细解析了进行关键词研究时评估竞争对手网站的基本指标,包括页面标题、网站结构、流量分析、快速诊断等内容,帮助SEO人员深入了解并优化网站。

声明:以下所有内容,全部摘抄自昝辉的《SEO实战密码》  

1.做关键词研究时如果不能非常仔细地分析所有对手,至少要看以下几个要点:

  • 页面标题标签是否包含关键词?
  • 网站栏目分布是否清晰合理?
  • URL是否静态化?
  • 是否有网址规范化问题?
  • 网站链接结构是否合理有效?
  • 内页距离首页点击距离有多远?是否能在三四次点击内到达所有内页?
  • 网站主要网页是否有实质内容?
  • 导航系统是否使用了Flash,JS脚本等不利于爬行的方法?
  • 页面是否使用了H1和H2标签?是否在其中包含了页面目标关键词?
    经过优化的网站在各个方面都能看出痕迹。以上是最基本的几处,简单查看网站,就能看出是否经过了基本的SEO。


2.网站流量

    了解竞争对手网站的流量,既能更确切地知道对方排名实力,也能在一定程度上印证预估流量数字。

    目前查询中文网站流量只能参考Alexa数据。Alexa显示的是网站排名,不是流量,但只要有已知真实流量的网站(比如自己的网站),通过比例可以推算其他网站流量。chinaz.com、爱站等都提供了一站式查询工具。

    英文网站查询流量可以使用semrush.com、compete.com等。用来查中文网站流量是不靠谱的。

3.快速诊断

    第一是检查上面提到过的、研究竞争对手网站时的同样的指标。另外加上的是计算页面收录率,也就是搜索引擎收录页面数与网站实际总页面数之比。站长一定要清楚自己网站上的实际页面总数,如果收录比例在20%~30%,说明网站结构有很大问题,需要改进。达到60%以上才是合格的。

    站长工具

   Google站长工具是一个非常好用、非常强大的工具,建议所有站长注册:

    http://www.google.com/intl/zh-CN/webmasters/

   网站有重大问题,如网站被黑、页面有病毒或者网站因为作弊被人工删除或严重惩罚,Google会在站长工具网站消息里给站长留言。网站消息部分还可能有各种提醒性质的留言,如404过多,网站某段时间不能访问等,SEO登录后,首先应该看看Google留了什么消息。没有严重问题,站长可以查以下   主要内容。

    robots.txt

    整个网站不能收录或某个目录下所有页面都不能收录,经常是因为robots.txt 文件差错引起的。站长工具抓取部分robots文件测试工具,可以测试robots 文件指令是否正确,输入一个网址,点击“测试”按钮,看输入的网址是否可以被抓取或是被禁止,以及被哪一行指令禁止。

    robots 文件中的任何一个字母差错都可能造成致命影响,使用这个Google站长工具,站长可以确保robots 文件中的每一行代码正确,不会错误禁止应该被抓取的文件或目录。

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实监控和预防性维护,减少停机间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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