seoer网站降权的解决办法

本文总结了导致网站被搜索引擎降权的多种原因,并提供了有效的解决策略,帮助SEOer找到并修复问题,恢复网站权重。

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网站被降权的原因很多,但是导致这些原因的根本原因还是网站优化人员没有做好优化工作。


网站被降权其实是一种比较普遍的现象,很多网站优化得不好就很容易被降权。网站被降权了之后seoer就要找到到底是哪些原因导致网站被降权了,进而做正规的网站优化,尝试恢复网站权重。导致网站被降权的很多,成都营销对此做了总结。


1、使用采集内容:


企业在做网站优化时肯定会更新站内文章,但是如果企业使用的是采集文章,那么就很容易导致网站不被搜索引擎降权。


2、网站服务器不稳定:


网站服务器不稳定的话就容易导致网站被搜索引擎认为是劣质网站,这种网站想要被搜索引擎所信任是非常困难的。


3、网站重复读高:


如果自己是模仿的其它网站而做的优化,那么网站就可能会成为一个复制网站,进而导致网站被搜索引擎认定是垃圾网站。


4、让好玩robots命令出错:


这个命令是告诉网站不要收录哪些页面的,但是如果你编写错误,告诉蜘蛛所有的页面都不要收录,那么网站不被降权才怪。


5、网站被挂黑链:


如果竞争对手在自己的网站中挂了黑链,那么网站就容易被搜索引擎误解,让搜索引擎认为网站质量很低,进而导致网站被降权。


6、外链数量快速提升:


外链数量暴增容易让搜索引擎认为网站在群发外链,进而引起搜索引擎的怀疑。


7、网站改版动作过大:


如果改版动作过大,让搜索引擎很不习惯,就很容易导致网站被降权。


8、同一服务器上的网站被K:


如果seoer是租的劣质服务器,和很多网站共用一个服务器,那么如果别的网站被K,那么自己也可能被降权。


9、友情链接被K:


这会导致网站被搜索引擎怀疑,如果质量不好很容易被降权。


如果你还没做好站内优化,那么你可以看看这个:《那些容易让你忽略的站内细节优化》,在站内优化方面可能会有所帮助。


本文来源于《seoer网站降权的解决办法》

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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