网站页面价值的控制技巧

感谢夏侠SEO的投稿,本文讲诉了如何从细节方面提高一个页面的价值。其中文中提到亮点我认为很有价值,1是对于重复不必要的文字,尽量不要写上去,2是可以适当的在文中加入图片或视频提高内容综合得分,下面是原文。

网站内容质量仅仅是页面综合得分里面的一项.不管算法如何改变调整,搜索引擎都不会丢弃网站页面的综合得分。

网站页面价值的控制技巧

一般情况下我们把页面的综合得分为8个点:

一、标题的设置 (标题的设置要有独特性)

标题的设置直接关系到网站的排名,在标题的取舍上,我们要思考几个问题:哪一部分用户是你最需要的,哪个一步分用户能给你带来流量,哪一些关键词放在一起会有相斥性,哪一部分关键词在一起的时候有吸引性

二、路径的控制

路径的优化主要包含2个方面

1.路径中是否包含了关键词的拼音写法,拼音的写法可以启动搜索引擎的隐含语意算法

2.导航的设置也就是面包屑路径,让用户清楚的知道我们在哪里,比如绿动商城seo优化方案_网站seo诊断_夏侠SEO博客,清晰明了

三、样板文字的调整控制

尽量减少样板文字的数量:一般来说头部和尾部都是样板文字的行业通病,文章页不变的地方一般是在大量的导航,右边栏的联系我们,企业介绍这些内容,样板文字过多不利于提高内容页的质量.当网站相似度达到80%,网站收录就会大大受影响

正确的做法是:头部尾部多余的导航要去掉,无法改变公司要求,可以在栏目页,文章页另外做1个foot和head尽量减少每个页面都出现的内容,这些重复的都是无用的的.

四、内链的控制

链接的设置我们一般分为5个注意点:

1、内链是用户的隐性需求的体现。

需求创新是指发现用户已经存在的需求,而不是主观捏造。

2、内链是有严格的流程和步骤的。

比如我们买一台打印机,第一个需求是安装驱动,第二个需求学习使用 第三个需求才会有保修售后这些不是分必要的需求。

3、内链不必要求有固定数量

内链(底部的相关推荐文章)最低可以为0,最高不要超过7条,正文中不可以插入内链接,在中小企业中正文插入链接文字,链接图片在百度的算法里面进行了算法实验凡是这样的网站如果做了这些优化基本可以判断为作弊。

4、我们的内链如果有超过2条就必须按照用户需求的多少来排列(需求越多的排在前面),同时,我们要了解用户的需求比列。

5、不要因为一个单独的隐性需求去创造一个页面,过多的栏目页文章页就会分散你权重,我们可以试想如果你网站有1000个IP1000篇文章那每篇文章大约能分到1个IP,如果有1万篇文章你只能获得0.1个IP。

五、内容本身的设置

1,我们知道某些行业一些站内更新已经形成了习惯,比如中小型企业网站喜欢更新新闻资讯,医疗行业喜欢大篇更新文章的等,那么这些内容形成了规律在百度看来他跟低质量的站点走的是最接近的,极其引起站点被K,那么我们在文章更新的时候最一些技巧性的变革,文章图文并茂,加个视频等提高内容综合得分。

六、提高页面的附加价值

页面的附加价值就是指把你的文章进行社会化活动,比如提供按钮让用户看完文章后自发分享到社交站点,如:豆瓣九点,新浪草根,我烧网,同时利用用户之间的判断来引起文章的关注度:提供评价,浏览量,最新,顶一下,喜欢,赞一下等等社交按钮,做出一个排序,排序在前面的用户就会点击多一些,这就是用户行为心里的影响,把用户最关心的放在前面。

七、页面的广告

页面中的广告要做到绝对没有,页面中的广告也是百度可以进行规律性识别的,文章的开头,中间,底部出现广告会干扰用户的正常用户,我们也叫做链接陷阱,试想一个用户看的好好的一张图片一个文章,他想放大图片,或者框选字段的时候莫名其妙的就去了别的地方那对用户的伤害是极大的。

八、页面的加载速度(基础体验)

主要是3个方面:

1.页面加载速度

网站页面加载速度,直接影响网站的质量,页面加载速度是最基础的,如果加载速度不快,用户会直接关闭网站,那么就会增加网站的跳出率.要选择一些空间好的,访问速度快的空间。

2.url长度

百度建议url的最长长度不超过255byte,过长的URL会造成spider在抓取的时候进去链接黑洞,蜘蛛处于一种死循环状态,然后直接放弃抓取内容,从而导致网站收录不增,关键词排名下降。

3.页面内容:

页面内容又分为4个小点:1.Meta信息完善程度这个就是指标题和描述的完善。2.图片Alt信息:图片上加上ATL文章虽然是老生常谈但是的确是最让人容易忽视的。3.存在frame/frameset/iframe标签frame会导致百度spider的抓取困难,百度建议您尽量不要使用。4.Flash文字信息.flash缺少文字描述,这个跟加ATL不一样,经常看到大家在网上询问加实际上很简单在画面上加一段文字。

 

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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