Google Sitelinks出现在第61位

探讨了Google Sitelinks在搜索结果中出现在非首位的情况,通常Sitelinks仅出现在排名第一的结果下方,但观察到其也可能出现在第61位。文章分析了这一现象,并猜测这可能是Google对某些网站实施特殊惩罚措施的表现。
Google Sitelinks出现在第61位

  做SEO的都知道Google sitelinks。简单的说,sitelinks是指在Google搜索某些关键词时,除了正常的排名之外,还列出最多8个内页链接。比如搜索点石时出现的:

  关于sitelinks的探讨,已经有不少。一般认为和域名权重,关键词搜索量,网站内部结构等有关。另一个最重要的大家都公认的一个因素就是,sitelinks只出现在排名第一的结果下面。

  这个特征也被颠覆了。前两天有人发现,sitelinks也可能出现在排名第61的结果下,如下图所示:

  我试了几次都没有看到这个结果。不过在Google Groups的一个帖子里,一个站长提出这种情况后,Google员工 JohnMu回复说,可以参考Google负60惩罚,也就是我前些天提到的这个被惩罚的网站情况。

  这个回复颇引入遐想。

  首先确认sitelinks出现在第61位是可能的。那位站长并没说瞎话,抓图也不是photoshop做出来的。

  第二,Google负60惩罚也是确定存在的,而且不是个别现象,是对某一类涉嫌黑帽网站的正常处理方式。估计以前讨论的负30,负6等也都是真实存在的。Google的各种惩罚和过滤算法,已经多得快让人记不住了。

  JohnMu的回复还暗示,被给予负60惩罚的网站,其实还是有不错的权重,所以才会带有sitelinks。只不过由于某些被怀疑的手法,使得Google算法或人工审查人员认为,这个网站不适合排在第一位,得放到第61,却保留了sitelinks。

  也有人认为这种惩罚有可能是人工进行的。

  具体情况外人很难确切知道。不过能感觉得到Google算法日益复杂,考虑的因素非常多。做SEO的想从现象逆向工程知道本质,越来越不可能了。

  作者: Zac@SEO每天一贴
  原载: 中新虚拟主机


 


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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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