实例分析企业站为何反复被K

本文探讨了一个企业网站被搜索引擎删除(被K)的原因,并提供了详细的诊断步骤,包括SEO基本诊断、同行业网站分析以及相应的整改建议。

今天笔者看到一个朋友的企业站被K了,本来现在K站现在已经是一件习以为常的事情了,不过让笔者疑惑的是为什么这个企业站在几个月内会被反复K掉,在询问后笔者了解到这个企业站之前也未使用过什么的方法获得排名,比如:买大量的链接、排名点击器等。我想任何一个站长或者SEO人员遇到K站麻烦后,首先要做的事情就是仔细分析下自己网站的问题,尽可能的找到网站被K的原因,虽然很多站根本找不到被K原因,维护一段时间后仍不能恢复,但是这个过程是需要的,也别到处吐槽了,冷静下来分析原因才是关键。先来诊断下这个企业站:

  首先,做一些基本的SEO诊断

  

  图一:收录的历史数据

  笔者仔细看了下这个企业站的收录历史数据,从2012年6月26日收录后,7月16日被K。之后就是反复的收录,然后过一周左右又被无情的K掉,网站域名年龄是3个月24天。如上图所示:这是9月24日被k的截图,不过谷歌的收录一直很正常,据笔者所知这个企业站一直在维护。这个企业站外部链接也很正常,再检查下站外的友情链接,用站长工具或者自己亲自看下就行了,友情链接没有问题,基本上就可以转向站内的一些问题了,可以从两个方面分析一下:

  1、网站内容:

  现在影响企业站收录的罪魁祸首就是内容,企业站上一般都有新闻版块和产品文章板块,这两个板块,个人感觉新闻板块是有点多余的,一般的企业站根本没有那么多新闻,倒是产品文章较为重要,而更新频率也不要求每天能更新多少篇文章,保证质量和频率就行,更新很多伪原创或者复制来的文章,也许今天百度收录了,但现在的百度一般一周就会清理掉那些伪原创的文章,伪原创和原创要保持一定的比例,一个新站有很多伪原创内容没有好处,收录少点没关系。许多企业站收录也就几十,但是排名一直很好。

  2、优化过度:

  

  图二:网站的Meta信息书写

  优化过度的表现主要是企业站内部链接泛滥、关键词刻意堆砌、Meta信息书写不规范。这些都是细节问题,虽然不能确定就是这些问题导致网站被K,亦或是被降权,但是这些细节问题我们最好能处理好,如图二,这是典型的企业站标题写法:关键词1_关键词2-公司名称,这种写法个人感觉不如写成一句话,自然的融入几个主关键词,一旦关键很多容易造成堆砌的现象,另外关键词的分隔符也要书写规范,很多新站不得不修改主页的标题,就是因为那些企业站的标题随便书写。站内方面只要内链自然就行,一篇文章不易做太多的锚文本链接。

  然后,分析同行业网站情况

  百度新算法会对某个行业有特殊“照顾”,比如:医疗行业,想搞清楚是自己网站的问题,还是某个行业的普遍问题,那就只有多分析几个同行的网站了,比较一下这些竞争对手是如何做的优化,有没有被K,最重要的是学会分析数据,“重庆油烟管道清洗”这个关键目前百度首页有5个企业站做了百度竞价,这个关键词竞争度比较小,作为一个SEO人员尽可能与同行交流,特别是那些同行中的同行。如果百度算法大更新,波及的肯定不是你一个人网站。

  最后,制定整改方案

  以上笔者也只是泛泛而谈,具体还得认真仔细的检查自己的网站,特别是企业网站,很多地方都未考虑到优化方面,大部分企业站我们都需要修改页面,有的企业站首页都是图片、有的企业站代码很混乱,等等各种各样的问题都有,企业站优化起来不必考虑很多东西,关键是那些细节你有没有发现?有没有整改?针对以上这个企业站,我们只能坚持原创和稳定外链,即便花费几个小时,也得把站内做好,细节决定成败!分析完之后我们可以写一份网站整改方案,然后制定计划,按部就班的执行。不过这样也不能百分之百的恢复网站,如果坚持一个多月,毫无效果,那就可以考虑做301,或者干脆通知客户重新建站吧。好了就聊这么多


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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