你的SEO只值一个时间的成本?

SEO成本揭秘
本文解析了SEO的成本构成,包括内容映射、网站提交及目录登录、链接建立等方面的真实成本,并揭示了低成本SEO服务背后可能存在的问题。



SEO的成本概念解析
最近常常听到客户问"为什么前几天有SEO的公司来找我们,一个月才收几千块呢"
这是客户常有的疑问.
针对以下的问题我也提供给大家几个思考的方向
1.作法问题:
不认真的Content Mapping:国内许多SEO公司只做了Content mapping,网站登录跟连结建立则都是草草了事. Content mapping的部分常常只改meta标签,关键字也随意分析.恶劣者更有KW Stuffing的情形.这样的作法真是轻松,省时又省力
以下这个范例就是很好的例子,这间SEO公司在这个步骤就是改首页的这个部分而已.
就这样一个月就要收几千,其实也满好赚的对吧.
检查的方式: 浏览器上方按下"设置", 然后按选单中的"源代码"这个选项, 就会把原始档叫出来了
可以清楚的看出替你服务的SEO公司是否用这样的手法
网站登录自动提交:在这个步骤最有价值的目录网站与搜索引擎都是需要手动提交的,可是另外一种随便的做法就是利用搜索引擎自动提交软体,一分钟就搞定.没什么效果,可是可以对客户交代.目录网站的登录随便的SEO公司也都挑不用钱的猛登录.事实上,优质的目录网站一个平均的单价都需要花费30~50块美金,这是对网站在搜索引擎的评价上真正有帮助的目录网站.当然了,有一个免费却也很有用的DMOZ这是大家都知道的,但是除了DMOZ之外,你还说的出多少对网站相当有帮助的目录网站呢?而优质目录网站需要登录的数量不会少于十个,甚至到二十个左右,那你想,这个部分需要花多少钱呢?连结建立自己连:随便SEO方式在这个步骤也是随便,自己搞几个网站让客户互相连结,这就算数了.然而严谨的做法就是购买或是培养真正有价值的连结.连结这种东西在国外是买的到的,但是一个Quality LinK(对网站很有帮助的连结)要多少钱您知道吗?购买一个好的网站连结需要的价格差距一个连结的费大概是30 ~50块美金,而一个排名要很优质稳定成长的网站,优质连结几十个甚至上百个都不夸张.如果是这样的话,怎么可能跟您每个月只收几千块呢?赔钱的生意没人做吧?
总结:其实国内许多SEO公司或是顾客都对搜索引擎优化 (SEO)有误解,认为这是只时间成本的一个技术.
这只是回答了其中的一个面向.
SEO在关键字分析跟Content Mapping的部分确实要花的成本是时间成本,但是一间好的SEO公司在这个部分所花费的时间绝对不会比其他几个步骤少,甚至有过之而不及!怎么说呢?
要做关键字的分配策略,网站的结构分析,目前关键字在搜索引擎的情形,拟定攻防策略等等,然后进行测试性的动作,这些都是需要高度密集人力下来做的.并且只是猛塞关键字罢了.
另外一部分花费就是登录优质目录网站与连结建立了,这个部分的费用我在上面提过.所以我们可以归纳出SEO各个部分的成本问题
1. Content Mapping:密集的人力,时间成本,人事成本
2. 网站提交与目录网站登录:密集的人力,购买优质目录网站登录权力之成本
3.连结建立:密集的人力,购买连结之成本


看完了这篇文章您还认为SEO是零成本的技术吗??不是吧~
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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