最新最好的企业站关键词排名seo优化思路

       今天,吕杭泽给大家分享一个关于企业站seo优化的最新最好的关键词排名思路,希望对大家有帮助。
       做SEO有3年时间了,来来回回去过不少的企业,为企业提供SEO服务,通常在外行老板眼里,他们只会给你一到三个关键词,如何给你一个时间限制,让你在最短时间内把关键词排名做上去。

       到了BOSS预计的时间,排名上来了,你的工作顶多算是合格,排名没有上来,你可能就被PASS了,我倒认为这批SEOER死的非常冤枉。对于SEOER来说,我们只是一个根据百度算法进行优化的操作员,并不能预算百度的排名情况,更不能够操作排名的位置。错不在SEO,而是在企业网站优化的思路上。
       通常的情况下,老板是给你一个行业产品词,指数大约在100-1000不等,行业产品词竞争非常多,很多竞争对手利用首页去做,外加百度百科、知道、阿里巴巴、马可波罗等大型网站占据部分位置,可能首页也就只有一两个位置可以让你去做。这么大的竞争,把站给高手去做,至少也要1个月,正常情况下要三个月才能完成。
       就算做上首页了,排除大型网站占据的位置、排除竞价占据的8个位置,剩下的流量是你了,100指数的关键词,能够拿到的流量不会超过10个IP一天。三个月的时间换来10个IP一天?这就是SEOER的成绩吗,甚至还有可能三个月做不上排名。
先做长尾关键词在做主关键词
       如果说主关键词竞争非常大,那么做长尾关键词基本上就是没有什么竞争了,通过工具挖掘上千个长尾关键词,然后一个个长尾关键词进行需求分析,分别列出需求为图片、文字等。

比如:**产品什么牌子好
比如:**产品效果图
比如:**产品品牌大全
比如:**产品报价

       在传统的产品中,无非就是图片和文字可以满足需求的,不会涉及到网站功能或者是查询等复杂的需求,所以大多数以文章页面即可满足。
文章应该这么写
       标题:通常的标题是需要出现关键词的,另外标题还需要出现附加的需求才有资格竞争排名,因为更多的大型网站一样利用类似的方法去做排名,只有需求满足最多的网站百度才会让你排名靠前,至于需求通常是通过百度下拉框和百度相关搜索查询出来的。如果把下面的标题放到行车记录仪上,可以说是天衣无缝。

比如:**产品什么牌子好,2016**产品十大品牌排行榜

       内容:内容上的字数并不需要太多,大概在整体页面的1/3左右即可,根据标题的需求来编写即可,比如上面的这个标题,**产品什么牌子好,这个可以直接介绍自己产品的好处、亮点,其余的10大品牌可以介绍业界同行的产品,至于文字内容怎么整合出来让你自己的品牌显得更牛逼,那就看你的编辑能力了。
不要指定某一个关键词去做排名
       不是写了这篇文章就一定有排名,搜索引擎的排名涉及到一个网站的很多方面,所以不要写了文章,就盯着这个词去看排名,另外这里需要掌握一个量,通常情况下,企业网站一天更新4篇这样的文章算是比较合适的,更新多了忙不过来,更新少了排名来的慢,所以1天一个人4篇这样的内容差不多可以完成。
       一天4个关键词,一个月120个关键词,按照30%的排名几率,一个月下来有30多个关键词有排名了,坚持下来,一年可能就是几百个关键词有排名了,那时候网站想低于权重4都难。
       总结:一个主关键词做了三个月换来10来个IP一天,还不如做三个月的长尾关键词,一天至少有上100IP一天了。另外前期做长尾关键词打网站基础,后期做主关键词会非常简单。




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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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