百度站长针对SEO人员关系的问题的一些解答


自然排名是全部由机器完成还是存在人工干预?

 

夫唯:第一个就是说经常好不容易找到了一些新的想法,用我们这些草根的话讲找到了百度的漏洞,好不容易排名上去了,过两天就会波动。有些人就怀疑说在百度的整体算法里面是不是有人工干预行为,还是说完全整个过程都是机器在判断?请我们的王淘给我们解释一下这里到底有没有人工干预?

王淘:我来说一下,其实实话实说不存在人工干预的搜索引擎在中国是无法存活的,因为政府会时不时的要求你。基本上是真的无法存在下去的,如果说哪个搜索引擎的人工干预系统有一天出了问题,基本上第二天就准备等着被叫去罚款。当然这个东西跟大家的网站排名其实基本上没有什么关系,我们人工干预系统基本上都是为法律服务的。你们能看到的东西基本上是算法算出来的,没有任何人工干预。除非有非常特殊的情况,比如说某个网站被黑了,它突然出现大量的垃圾,这个情况可能有人工干预情况。除了极端的情况之外,基本上可以说百分之百是没有人工干预的。

 

2、百度移动端的排名和PC端存在差异,导致差异的原因可能是哪些?

夫唯:第二个就是前一段时间我们看到的百度站长平台一些资讯,最近推出的移动搜索的索引,有网站各种数据包括PC端的,但实践过程当中看到好像PC端和移动端的排名并不是完全一致,有的时候PC端排名不错,在移动端排名就没有那么靠前。很多小的站长们就很关心说影响网站在手机端的排名比PC端排名差一点的因素到底有哪几个?

王淘:本质来讲PC和移动现在是两套的权值系统,虽然说我们在用同一批网页在做事,但是移动那边他关心的一些重点跟我们可能不太一样,比如说他可能更关注说这个网页在移动端访问的体验以及说移动端的用户访问之后一些行为的变化,这些都会导致排名跟PC上有一些差异出来。毕竟还是要考虑移动端用户的一个体验,主要是从这个角度出来的一些变化。

夫唯:谢谢,我大概可以这样理解,就是说比如我们用手机的时候如果你没有做一个移动站,我手机端打开的话是PC站的界面,这样可能就会影响。还有一个就是我们用手机的时候就比较在意速度,如果你的网站在3G的情况下速度打开特别慢,也会影响。移动端的体验要是差得话就会影响。

 

3、竞价推广和SEO之间的关系,还是之前说的无关吗?

夫唯:第三个问题就是我们之前听到的一个共同的说法就是竞价推广和SEO之间没有关系,现在还是保持这样的传说吗?   

王淘:竞价排名跟我们这边一直是完全不一样的两个体系,公司现在是分成了四还是五个群组,我们跟他们是完全不同的群组,也是完全不同的老大。基本上除了说我们结果和他们结果排在一个网页上之外,剩下我们基本上没有任何打交道的途径,我们不知道他们在干什么,他们也不知道我们在干什么,所以基本上不太可能说我们和他们之间是什么关系。   

夫唯:真正纯粹的排序规则上可能不会产生,有没有一种这样的说法就是说一个网站他原来刚上线一点流量没有,他花了一定的钱去做了竞价,它的网站积累了一定的用户。从分析角度来说,这是一个活的网站,一个很多精准用户或者说我们说目标用户的网站。这个层面来讲,会不会通过竞价带来目标用户,用户量多了,从而提高了他这个网站的权重,从这个角度来讲有什么关系吗?       

王淘:这个角度来讲算是有点关系,首先声明一点竞价排名系统跟我们系统完全隔离,他们那边用户行为和我们这边完全不搀和。如果你通过某些渠道让用户访问你的网站,用户对你的网站的认知度比较高,间接会影响在我们那边的排名。我们会通过一些渠道拿一些数据判断说你的网站有多少的真实用户,是用户对你网站内容认可的程度。我们也会拿很多的信息去做参考,这个流量具体是从推广来的还是从外边买广告来的,还是宣传来的都会算到里边。

 

4、百度知道、百度文库频频出现在搜索结果里,这是什么节奏?

夫唯:今年以来好像在搜索结果上大家越来越生气,说看到好多都是百度知道的,百度文库的排名。于是最大的担心这是代表未来的趋势吗?     

王淘:这个跟百度知道和文库关系不太大,我们最早在百度知道的时候发现互联网上有大量的需求是没有资源,我们才去做百度知道去覆盖这种用户需求去创造出内容。现在百度知道理论上讲应该是互联网上最大的内容来源,他理所当然在搜索引擎确实也会去获得最多的内容。但是同时百度知道也确实有一些质量不太高的内容。

我们现在也在想办法去做一些控制,一方面如果说大家碰到有什么问题也可反馈给我们。但是他频繁的出现我觉得这个并不是一个太坏的问题,你看领域,你可能关注游戏就发现游戏这块确实比较多。但是如果你关注健康,你会发现寻医问药就非常多。这是因为人家确实也创造出了非常优质的结构,但是大部分的领域里面是没有人去创造这个结果的。如果真的哪个领域能做到像医疗一样能比百度知道更多的内容的话,那些网站也会出来。只是一个内容量和质量的关系而已。     

夫唯:好的,也就是说现在搜索基本让看到那么多百度自己的产品,不是因为他们是富二代,把内容做的好的话我们还是有机会的。

 

 

5、2012年的时候,一些大神说站长已死,两年过去,真的死了吗?移动的时代,还有复活的机会吗?

夫唯:还有最后一个问题就是咱们在前两年在互联网上经常看到一些大神他们说站长已死,也就是普通的最传统的一个人做一个站这种事情已经成为过去。这两年,我们百度移动流量已经超过PC,我想说有没有在移动搜索的时代在百度的移动平台上通过做一个小站从低端获得更高的流量,像最初的PC端的小站的情况一样。

王淘:我是觉得不管是PC还是什么现在都有蛮多机会,只是看大家思路到底是什么样子的。因为现在互联网上资源也极大丰富了用户的需求,跟以前不太一样,以前是找到资源随便看看就可以了,现在是需要更多更深的内容去满足用户的需求。我们经常分析这些需求,我们主要是分析PC这块会发现非常非常多的领域里边会有很深的细分领域是没有很好的资源的,这些其实是有非常多的空间的。

我举个例子:比如说旅游,现在大家能看到的情况是说携程和去哪儿基本上已经把行业占的差不多了,但是你非常深地分析行业的话,会发现有非常多的空间可以做。比如说亲子游,没有哪个公司能够提供很好的服务或者说团队出游,公司组织小部门出游,三四十个人,现在也没有人能够提供很好的服务,这其实都是很好的点。

比如说像游戏,直播可能也不是非常难做的东西,还有一些游戏非常深入的攻略,这些也都是一些大网站没法深进去的领域。这些领域做的好的话是有非常高的价值,不是说没有什么机会,机会还是很多的,就看能不能去发现。现在你想做网站提供大而全是不可能,想办法切非常小的领域,把这个小的领域做的非常深,这应该说是有非常多的机会的。

最后,针对移动流量超越PC,PC站点发展方向的问题,王淘告诉各位站长,尽管现在来看移动流量已超过PC,但PC的盘子仍然非常之大,数据显示移动流量的变现能力不及PC的1/10,因而PC仍然有很大的市场可做。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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