网站优化=SEO排名 坚持5大原则零预算增流量

  2009年12月4日晚间,在财团法人台湾信息工业策进会民生科技大楼的会议室中,此次Sweet100特别邀请到“SEO关键解碼”共同作者、同时也是台湾搜寻引擎优化与营销研究院网站主编严家成,分享搜寻引擎最佳化(SEO, Search Engine Optimization)的秘诀,让每一位创业家及网站营销人员收获丰硕。

  搜寻引擎的排序关乎网站的曝光度,每个关键词的搜寻结果首页都是兵家必争之地,搜寻引擎最佳化(SEO)是网站营销人员和创业家不得不懂得一门学问。“网站优化不等于SEO”,严家成开宗明义就点明,他进一步说明,根据资策会统计,2万5000个创业网站,约有5成无法存活,因此,要让你的网站尽可能的大量曝光,是相当重要的因素,“看不见的网络营销战场绝对是战争相当激烈的,”他正色地说。

  严家成跟听众分享SEO及网站优化、搜寻引擎规则,让大家了解如何让网站达到最棒的状态及导入流量、如何分析你的网站、如何吸引使用者及让网站产生关系等等,“搜寻引擎营销”,是一个透过技术直接和间接做营销的方式。而优化SEO,广义来看也需要优化整个网站,要有系统、有方法的做,才能成为活下去的那一方。

  他提醒,别盲目的跟从着竞争对手的网站SEO操作模式,因为双方的营销诉求未必相同,不明就里的模仿策略会容易出错误的决定,造成失败。

  迷思╱搜寻结果排第一页第一名就对了?

  “SEO排名不等于一切,帮助到流量提升才是重点”严家成说接着分析,我们常看到排在第一页第一名网站,没有导进正确的流量,也是失去SEO的效用。

  在操作上,他提出三个需要注意的重点:即流量信赖度、相关性、稳定性。也必须了解搜寻引擎如何使用抓到的数据去合理的评比来帮你的网站做排名,任何小细节都会影响到排名和流量。在效益方面,一旦流量导进时要让使用者对你的产品有印象,根据Google的研究,网友在两秒内就决定是否停留在一个网页、8秒内就会决定是否购买。因此,必须做到快、狠、准才是对的。别问SEO是否有空间,你想要有效果,还是诚实至上吧,让一切操作合乎搜寻引擎规定。不要急着抢到排名,先稳定信赖度再说。

  “我的研究性质的网站,从2001年到现在有2,000万的浏览率,网站的设立,单纯是为了了解资料及搜擎技术中有什么重要关联”,如此枯燥的小网站为何能引发网友兴趣?严家成表示,在商品本身的目标族群是小众的情况下,还能用最少的费用让一切营销效益提升到最大。几个原则可以参考:第一,挑选一个你认为第一名的搜寻引擎(例如Google 或 Yahoo)作为主要的操作目标,切记别想做一个网站讨好两个搜寻引擎,专心在目标的搜寻引擎拼第一比较容易成功,而且通常一个做得好,其它搜寻引擎的排名也不会太差。

  解方╱如何在零预算的情况下增加流量

  第二、要随时监控自身网站连结变化,别不小心就被判定是坏网站,这会很严重的影响到评比;第三利用分析工具去对你网站进行分析,藉此了解哪些方式是最有效果,也最符合经济效益,第四、连结忌讳多而无当,最好都是有关联性;第五、不要,严家成说他自己的网站曾经被判定是,所以网站引索被拿掉,但如果你做法合乎规定,你才站得住脚,可以透过正当的管道去反映问题的。

  严家成相当重视这5个原则,相信只要坚持就可以零预算来增加流量。

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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