SEO流量增长10倍:筛选导航优化

本文探讨筛选导航在教育和医疗网站中的应用,强调其对用户体验的重要性。文章详细讲解了筛选导航的设计原则,包括URL唯一化、内容调用、多层过滤及调用数量的优化策略,旨在提升页面质量和搜索引擎排名。

什么是筛选导航,个人非官方是这样定义的,通过触发不同的筛选条件来组成不同的页面。

本人接触过的教育培训和医疗健康类型的网站中是流量获取不可缺的一个重要组成部分。

筛选导航一般蕴含着大量的页面,显而易见,因为组合很多,尤其像上图这种多个分类以及节点筛选,算上“全部”:科目有9个、类型有4个、年份有8个、地区35个,那么简单一算,可组合出的页面数量有9x4x8x35=10080(数学学不好,加减乘除来凑巧),筛选导航上还有大类,如“建筑工程”,“金融会计”…等,单独“电脑IT”类10万+页面是没什么问题了,那么如果一个教育培训网站还有“语言培训”,“学历文凭”等…数据量就很恐怖了。

通过筛选,有利于用户快速选择,对于用户体验来说是一件很棒的事情,但同时也会可能容易忽略一些seo问题。

一,筛选菜单,如“科目”这一层级中的“JAVA认证”等需要通过分析用户需求,也就是关键词数据分析,分析需求占比,合理建设TDK,通过大量筛选组合获取流量。

二,URL唯一化,通过【先点击“JAVA认证”,再点击“广东”】,和【先点击“广东”,再点击“JAVA认证”】,需要保证的是:两套页面的url地址需保持一致,TDK需保持一致,因为无论先点击那个筛选按钮,调用出来的内容是一模一样,如此便可避免多套无效url被搜索引擎重复收录。同理:面包屑导航也需保持一致。

三、多层过滤,如教育培训行业截图此处层级有4层:“科目”,“类型”,“年份”,“地区”,“标签”。没有足够的底层内容,造成筛选大量的空短页面,导致页面质量低下,这时候可以直接屏蔽nofollow掉(但不限这一做法)一些不太重要的层,此处可以nofollow掉“标签”这一行中“普通试卷”和“vip会员专享”。

四、调用内容,调用更高质量更有价值的信息在列表页,同时不要简单调用一个标题和链接,之前可以看到58同城上的筛选列表页,当把鼠标移动到标题的时候,会弹出一堆内容,听说当时是产品经理操作的,却使得流量增涨不少。这是一个通过丰富页面内容来提高页面质量的案例。再或者如AE。

五、调用数量,需要测试,筛选结果列表页一般10到20条左右;当然页面上的其它版块,可以根据不同行业,以及有的底层内容来做相关内容的调用。比如相关聚合内容之间的互链等。。。

写在最后:给无论是谷歌Google或百度的建议
1,确保url唯一化,也就是一套url对应一套页面,切勿多套url对应一套页面,避免大量无效URL被收录。

2,标题需求明确,不重复,TDK与内容相关;面包屑导航锚文本需求明确,上下层级链接关系精确相关。

3,内容满足用户需求,丰富的内容展现形式,合理的列表内容调用数量…都是是对SEO和用户友好的表现。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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