INDEX,NOINDEX,FOLLOW和NOFOLLOW使用方法

本文详细介绍了Robots Meta Tag的使用方法,包括INDEX, NOINDEX, FOLLOW, NOFOLLOW指令的作用与实例应用。同时解释了这些指令如何影响搜索引擎对网页的索引与链接跟踪,以及它们与搜索引擎预设默认值的差异。

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关于Robots.txt的使用方法, 可能很多站长都已了解,但是对于Meta中使用INDEX,NOINDEX,FOLLOW和NOFOLLOW标签,大家可能还不是太熟悉,因此烈火网编辑 整理了本文,希望对您有所帮助,本教程主要介绍INDEX,NOINDEX,FOLLOW和NOFOLLOW的使用方法。

The Robots META tag放于后台HTML源代码的标头区(HEAD区)中。

我举一个例子:

<HTML>
<HEAD>
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,NOFOLLOW">
<META NAME="DESCRIPTION" CONTENT="THIS PAGE ....">
<TITLE>...</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
...

Robot Meta Tag选项:

在一个Robots Meta Tag 中可使用的指令有四个:INDEX, NOINDEX, FOLLOW和 NOFOLLOW,以“,”分隔。其中:

INDEX指令:表示Robot可以索引本页;

FOLLOW指令:表示Robot可以跟踪本页链接;

NOINDEX指令:表示拒绝Robot索引本页,但可跟踪该页上的链接;

NOFOLLOW指令:表示拒绝Robot跟踪本页链接,但可索引本页。

实例:

<META NAME="ROBOTS" CONTENT="INDEX,FOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,FOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="INDEX,NOFOLLOW">
<META NAME="ROBOTS" CONTENT="NOINDEX,NOFOLLOW">

在一些关于Robots Meta tag的搜索引擎文章中提到说,预定义的缺省设置是INDEX和FOLLOW。然而对Inktomi来说却并非如此。Inktomi的缺省项是INDEX和NOFOLLOW。

另外还有两个全局指令:ALL和NONE.

ALL=INDEX,FOLLOW:表示可以索引本页,且可跟踪该页链接;

NONE=NOINDEX,NOFOLLOW:表示不允许索引本页.

Google官方讲解NOINDEX、NOFOLLOW、NOARCHIVE及NOSNIPPET等Meta标签用法

简单地说,Meta标签即内嵌在你网页中的特殊的html标签,它包含着关于你网页的一些隐藏信息,能让搜索引擎更好地理解你的网站内容的种类。比如Yahoo!的NOODP Meta标签,作用就是防止搜索引擎调用ODP上面的描述性语句。

Google所支持的Meta标签也不少,比如Google官方讲解的就有NOINDEX、NOFOLLOW、NOARCHIVE及NOSNIPPET。

如果你对Google的长篇大论感到厌倦,SEL给出的简洁版则容易记住得多:

NOINDEX:告诉Google不要索引含此标签的网页。但根据实际经验,Google并非100%遵守。

NOFOLLOW:告诉Google不要关注含此标签的网页里的特定链接。这是为了解决链接spam而设计的Meta标签。
NOARCHIVE:告诉Google不要保存含此标签的网页的快照。
NOSNIPPET:告诉Google不要在搜索结果页的列表里显示含此标签的网站的描述语句,并且不要在列表里显示快照链接。

转载于:https://www.cnblogs.com/dashafa/p/3878479.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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