昙花一现的关键词排名解析

本文探讨了关键词排名在搜索引擎上出现昙花一现现象的原因,分析了单个网页权重、关键词位置及网页相关性对排名的影响,并提出了SEO诊断的具体步骤。

大家做优化时间长了,肯定遇到过这样的情况:昙花一现的关键词排名现象,这种现象多半是新更新网页,其在百度上的排名会很好,有的甚至直接在第一 名,例如百度最近上新站,关键词竞争不大的网站只要收录就可能排上首页,但是这种现象又是短暂的,过一天或者几天之后关键词排名会急速的下降,有时候甚至 连前十页都找不到了,下面我们针对这个问题谈谈这个现象的SEO诊断思路。

  先弄清楚单个关键词排名来源于网站权重,或者说单个网页的权重,只要这个网页的权重足够,那么出现在这个页面的关键词都有可能获得好的排名,而网页内 部的关键词布局不同,位置不同,其给关键词的权重分配也是不同的,就出现关键词排名不同的情况。所以关键词排名波动的影响因素有下面的三点:

  1、单个网页的权重高低;

  2、单个网页中关键词出现的位置重要性;

  3、单个网页中关键词的相关性高低。

  影响网页关键词排名的因素从这三点出发,我们再根据网站的实际情况进行一系列的SEO诊断工作了,认真分析每个因素中对于关键词排名能够产生影响的因素。

  1、网页权重高低

  要判断一个网页的权重高低,需要了解搜索引擎评价一个网页重要性的一些基本算法,其中一个我们说的最多的,但是却很少有人去深入关注的一个算法就是 PageRank算法,搜索引擎通过互联网中众多网页对于单个网页的投票来判断网页的重要性。其中影响投票质量的因素又分投票网页权重的高低,投票网页的 相关性,投票的形式和多样性,投票的数量等多个方面。所以在给这个网页做诊断的时候需要在这几个方面做一个分析。

  投票网页权重的高低很好理解,也就是高权重网站的首页友情链接,这个靠交换是最好的,如果交换不了,也可以尝试购买,但是购买链接是作弊行为,搜索引 擎对于类似的现象会查的比较严,有一定的风险,另外一个是高权重网站内容页面,这个靠发布上去的,比如发布SEO软文到A5和chinaz等高权重平台, 吸引网站转载也是一个很好地方式。

  投票网页的相关性也是比较重要的,如果来的投票都是相关的页面,例如都来自己自己的B2B平台,自己的第三方博客,自己的内部链接支持,甚至一些行业 中比较出色的网站推荐,那么搜索引擎会觉得你的网站相关性做的比较好,对你关键词的排名提升肯定有帮助。在对网站权重诊断的时候就会重点考虑相关性。

  投票的数量自不用说了,这里将数量和多样性以及投票的形式放在一起,是为了让大家了解到,各种形式的链接效果都不一样,而来自更多根域名的网站外链会给网站的权重提升带来更大的帮助,所以这一块也是SEO诊断的一个重要工作。

  2、网页中关键词位置

  在对的时候做对的事情,在重要的位置出现重要的关键词,这是SEO的一个非常重要的原则,而网页中关键词的位置能够更突出,那么网站的排名肯定会更 好。很显然,放在title标签和h1标签里面的关键词,搜索引擎的评价肯定要高,而且这里的关键词一般不会变化,所以关键词的波动比较小,排名也会相对 比较好。当然还有靠前的链接和关键词也是比较有权重的,例如昙花一现的网站关键词排名多半是出现在网站更新的文章页面关键词,因为随着这个文章链接的变 化,网站的整体链接结构发生了变化,当关键词在网站首页出现的时候,如果靠前的位置就会获得首页给的网站权重,这个页面会获得很好地排名,如果随着更新的 文章多起来,关键词链接靠后了,那么权重自然降低了。所以网站关键词的位置很重要,可以基于PageRank算法解释,随着增加的文章数越多,在首页的链 接权重降低,在内部页面的链接数减少,这样页面的重要性就大大的降低了,排名自然下降。

  SEO诊断的时候就需要检查是否是网站内部一些重要的位置关键词发生了变动造成了关键词排名出现变动。

  3、网页关键词的相关性

  网页要想获得好的排名,对于链接的支持肯定是很重要的,但是单单靠链接的支持,也许我们不能获得更好的排名,而想获得好的排名还要内部的相关性比较重要,例如一个介绍网站外链技巧的网页,一般不可能获取“关键词分析”这个关键词的好排名。

  网页关键词相关性相当于我们平时理解的关键词密度,但是大家需要注意的是,尽可能的在正文主题内容中多做好相关性,并且自然的出现,这样就能够给搜索 引擎对于网页更好的评价网页的相关性。因为网页中有很多噪声模块,搜索引擎蜘蛛在抓取的时候可能会将这些模块去掉然后来评价相关性,如果你的网页相关性都 在噪声模块,那么可能就不相关了,所以SEO诊断的时候对于网页相关性的诊断以及网页信噪比的控制也是一个非常重要的方面,提高网页内容的相关性,保证关 键词排名稳定提升。

转载于:https://www.cnblogs.com/lxu220/archive/2012/06/16/2552013.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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