全面、简单、高效的网站诊断8步操作法

       随着搜索引擎的更新升级,SEO行业也在不断发现,SEOer们也是一路向前。现在不再是发个外链,写篇文章就是SEO的时代了。现在的SEOer既要懂得站内站外的优化,还要会编辑,懂推广,能建网站,能做营销... ...全面才是SEOer们更好的发展方向。


       对于我们的优化而言,网站的诊断是非常重要的,因为这涉及到我们后期怎么快速的去做好排名。今天,吕杭泽就给大家分享一下我自己对网站诊断的经验,8步快速完成网站诊断
1、检查Robots.txt文件。
       Robots.txt是搜索引擎蜘蛛第一个抓取的文件,它告诉蜘蛛哪些路径可以抓取,那些不能抓取,大大提升了蜘蛛爬取的效率。关于Robots.txt文件具体的作用与写法,吕杭泽在这里就不多讲了,具体的大家可以查看之前的这篇文章《SEO优化利器:3分钟精通robots写法》。
2、检查域名是否做了301重定向。

       301重定向对于首页而言,是权重集中的表现,有的伙伴可能会忽视这一点。因为,理论上讲网站带WWW和不带WWW是两个网站,如果不重定向,设置主要的域名的话,会造成权重有一定的分散。不知道怎么做301的伙伴,建议查看吕杭泽的这篇文章《详解301永久重定向实现方法》。

3、是否做了404页面处理。
       404页面就是我们删除了网站某些路径或修改路径地址造成的死链接,制作404页面会告诉蜘蛛这些已被删除,不用爬起了,搜素引擎会对其进行删除处理。并且,404页面的设置会给用户提示,提醒他进入其他页面。关于404页面的设置,建议大家参考这篇文章《这样的404页面,蜘蛛、用户都喜欢!》。
4、分析网站点击率。
       在这里,吕杭泽建议着重查看一下点击率好与点击率差的页面,堆砌进行对比,分析为什么会有这么大的差距。
       网站的每一个页面都是有用的,都是需要给用户提供有价值的内容,而不是一味地粘贴、复制,敷衍用户。同时要注意页面排版、内链建设等细节问题,尽量给用户最舒适的感受。

5、重复页面的处理。
       重复页面的危害其实很大的,对于搜索引擎来说,重复页面就是垃圾页面,不会收录。对于用户来说,重复页面就是无效页面,感觉网站没有给她想要的内容,不会继续浏览,会增加跳出率。建议将其修改或完善内容。

6、检查友情链接。
       随着外链作用的下降,友情链接的重要性越发凸显。并且友情链接也是提高权重的主要方式之一,我们需要定期检查是否有别人撤掉我们的链接,以及检查对方的网站是否被降权等。如果有其他变动,需要及时调整,沟通。建议,我们不要轻易撤销掉友情链接,因为友情链接时间越久,作用越大。即便他们现在的网站比我们低质量,也不要撤掉,说不定以后优化的很好呢?关于友情链接的选择,建议查看吕杭泽的这篇文章《高质量友情链接的12大标准,您造吗?》。

7、检查链接的唯一性。
       这里做个比方,我们在有些时候做链接或者内链接的时候,会用到直接的网址,有时候会用到域名/index.html这样的,或者说有些时候目录后面不带 / 标识,有些时候又带上。这样做法是错的,我们需要统一规范,开始用哪个就用哪个,不要改变。

8、同IP网站影响。
       有些时候同IP下的其他网站降权也会影响到我们的网站,一般情况是不会的。除非服务器IP中有一个特别严重问题的网站惹火了搜索引擎。

       以上就是吕杭泽总结的8步快速诊断网站的方法,全面、简单、高效,希望对大家有帮助。




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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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