你所不知的SEO高级策略技巧

以前看到卢松松签名上面写了这么一句话,你所关注的人,决定了你看到的世界。在SEO这个行当也亦是如此。尽管对于现在的我来说,SEO接触的相对来说少了点,但是一直做在各种SEO的点与面之间的研究,当然很多的细节研究就是今天要给大家分享的。

在谈论SEO高级策略技巧以前,我先给大家抛出几个常用的点,相信这几个点是大家在常见不过的话题了。

1、 用site查询网站,首页不在第一,是否为降权?

相信大多数人会说是的,当然也会有人说不是,那么到底是降权还是不是降权,用研究出来的数据表明最为可靠。既然抛出了这个话题点,那么就应该用这个点去扩展一张面出来,只有把面吃透,才能看懂很多SEO这个层面的细节所在。

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上图是我最近测试的一组数据,从第一到第三,看到这张图,肯定有不少人会认为网站有降权影响。作为一个SEO研究的人,一定要考虑到正反论证,有正必有反,这里的反面不是去讨论它的site值首页不在第一是否为降权。而是从大的方向去看待这组数据的排名。何为大的方向?大家都知道在检索一个关键词的时候会根据网站当前页面的权值高低进行排名,同理,网站内部的各个页面之间也会有对应的权值高低排名。

除了一定因素的降权以外,还有一点就是内页的权值大于了首页的权值。(PS:很多人喜欢从爱站/站长工具查询SEO数据,个人认为国内最好的SEO工具就是百度站长平台,因为可以发现很多不为人知的奥秘)。

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上图就是大致给你解释site值的现象了,根据百度站长平台出现的数据值,除了关键词排名以外还有页面的排名,而页面的排名会在一个时间段内出现当前页面所在整个网站中的排名,也可以认为它所在网站的页面权重高低。

当然,还有一种真正的降权,那就是首页遇到的惩罚,相对来说降权仅仅针对与某个特定的页面去做作弊处理,如果涉及到所有的整站页面,那么最后的结果就是网站被K而不是单单的降权。(ps:关于降权,常见的因素比如关键词密度堆砌、刷点击、短时间内不正常的外链等)。

还有一种就是你的内页权重值明显大于首页很多,那么你的内页排名也会在一定时间段内远远的立足于site第一。虽然顶级域名的初始权值要高于其他页面,但是通过内容的丰富、外链的广度与时间的提升,内页排名也会大于首页的排名。谈到这里就是下面我要给大家扩展的第二道面。

2、 内容为王,外链为黄依然有效吗?

最近两年多数的SEO从业者越来越注重所谓的用户体验,其实从某种意义来说,你满足了用户不能做到真正的去满足搜索引擎,而满足的搜索引擎却不能真正的满足用户,如果你做过SEM,将深有体会,一个落地页将会决定了你的转化率。

做任何有意义层面的SEO,排名数据是最有效的一种方式。尤其在前面百度所公布出来的外链分值下降,把多数的SEO人员对于外链的概念变得淡化起来,从某种意义上来说这其实是对于做了多年的SEO人员的一种关怀。对于我来说,我可能会在心里默默的说上一句,外链这块以后对手会即将变少,优化将越来越轻松。

不管内容为王和外链为黄是否有效,我们先来看看SEO的公式,不管算法怎么变,但是SEO的核心公式不会变,这也是多数SEO人员没能真正把握住SEO精髓,盲足去进行优化和实战。

SEO公式:SEO=∫Clock=∫C1+L2+K3+O4

1、∫是一个积分符号,C=content,L=link,K=keywords,O=others。SEO就是一个长期的对“时间”积分过程,内容是核心;

2、C1—丰富的内容是第一位的要素,按照原创、伪原创、转载依次排列内容的重要性满足用户体验;

3、L2—链接的合理与丰富是第二位的要素,合理有效的内部链接与丰富的外部链接同等重要,而外部链接中高度相关性高Pr值页面尤为重要;

4、K3—关键字因素是第三位的重要因素,包括:合理的Title、Description、Keywords、页面关键字及相关关键字的密度与合理布局;  5、O4—其它因素,比如:域名、站龄、服务器、网站架构、排版、布局、Url、地图等等;

如果你明白了上述的公式,那么就不难发现内容和外链所在的比重值了。很多人会去注意排版、布局、网站地图这些点。很多人有时候都会去研究一些很奇怪的排名网站,啥都没有,文章质量也很差,人家排名就是那么好,当你没有吃透一个点的时候你就去看待一种面只能导致自己越看越模糊。当然,举例是最好的说明。

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优化一个关键词到首页并不能说明太多,但是如果你是一个细心的观察者你会发现我的站内文章就这么几篇,并且从未更新过。这个案例也正是我将打破很多传统SEO思维去做优化的一种策略。

2015 年9月16日,网站上线,上线至今半年多从未更新,排名为何能够做的这么好?如果你是一个专门做SEO单页排名的选手,那么也不难去看透这个点了。这个案例告诉了我怎么用逆向思维去对待SEO,当内容被大家看作是SEO这块的重点时,我却把外链作为核心,从点到面去看待整个大方向。

如果你还是不够理解,我用一个简短的话来说明你就会***到这个面里面去。一个页面有十个排名,我们尽可能抛开搜索引擎他自身的几个位置,假设还剩下7个位置。那么我们从SEO的公式从得出当前的内容、外链、TDK设置依然是占排名的多数因素,当然最近几年还出了一种就是点击。从这四种里面去看待这个问题我们就可以显而易见的知道了该如何下手。

做seo我总结了一句话,知己知彼百战不殆。知己就是知道自己所在的搜索引擎算法,知彼就是知道你竞争对手的大量数据值。当你从网站收录、内容质量、更新频率、点击量、外链数据与稳定性、tdk关键词密度等这些因素去超越你的对手的时候,你的排名自然会高于他。

当然,一般来说还需要看待你的网站类型,就像不更新只发外链有好的排名,那么同理,你的内容做的足够优秀的时候不发外链也依然也会有很好的排名,比如千千万万的网站内页排名,不乏出现了很多热门词的排名依然很好。不过点击也必不可少的,要想排名稳定,不管是单纯的外链还是丰富的内容,到最后要想立足于首页的稳定,还需要一定量的点击来支撑。

3、 什么是百度认可的外链?

既然上述的案例足以介绍了外链的效果,那么下面在给大家谈谈SEO人员非常关心的一个话题点,外链的有效性。这个话题在国内的SEO界经常有着大量的争论,有人说要相关性,有人说要数量,也有人说需要高权重(ps:自身从来不看第三方工具的所谓权重)。其实百度站长平台已经告诉了我们什么是有效的外链,什么是百度认可的外链,我依然给出一张图来告诉大家。

在百度站长平台收录的外链虽然谈不上100%的外链被给与认可,但是通过去年百度说明的自动拒绝垃圾外链以后,我们可以得出一个结论就是收录的外链至少大多数不是垃圾外链了,那么这些外链是否会给与权值加分就另当别论,至少告诉了我们这里所被收录的外链是搜索引擎相对来说都是认可的数据值。

如果你真正的去研究外链,那么我将建议下把外链的具体值从百度站长下载出来,不妨计算下你当前网站被收录的外链里面的锚文本分配率以及外链的数量。通过搜索引擎的分词技术在进行锚文本的量化分析,有些时候就不难发现外链在整个SEO中所在的比例,并且也将打破很多外链的一些传统SEO思维,如果用逆向的思维去思考,也许你的SEO 水平会来的更加的实在和可靠!

作者:苏勇

来源:卢松松博客(QQ:13340454),欢迎分享本文,转载请保留出处!http://lusongsong.com/reed/7247.html


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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