SEO杂谈

本文介绍了SEO(搜索引擎优化)的基本概念及其在网络营销中的作用。解释了SEO如何帮助网站提高搜索引擎排名,增加可见性和流量,同时涵盖了SEM(搜索引擎营销)的相关概念,并对比了自然排名与付费排名的优劣。

以前听老师说起SEO ,过年在家走亲戚,也听说了SEO ,这激发了我对SEO 的好奇和兴趣,所以将自己的博客添加一个SEO 类别,在这里记录我学习SEO 的过程。

下面我们先来简单的理解一下什么是SEOSEO 是做什么的?….

SEO

SEOSearch Engine Optimization ),即搜索引擎优化,是较为流行的网络营销方式,主要目的是增加特定关键字的曝光率以增加网站的能见度,进而增加销售机会。说的通俗易懂点就是说通过优化网页网站,让它变得对搜索引擎比较友好,排名相对比较靠前。

 

我们通过上面的这张图,我们可以简单让自己有个认识,看看一个产品是通过什么渠道,什么方式去找到的。

http://www.zeromillion.com/webmarketing/search-engine-marketing.html

其实我们大家经常上网也会有这种感受,就是说我们在Search Engine80% 都是在搜索结果的第一页进行查找。所以说在这种情况下,如果你的排名比较靠后的话,基本上别人是找不到你的。

SEO 最根本的目的就是让搜索的人在相关信息里更容易找到你的网页。

 

常用搜索引擎:

Google 、百度、yahoobing (微软)、naver (韩国)、eBayYandex (俄罗斯)、askhttp://www.ask.com/ )、allthewebhttp://www.alltheweb.com/ )、search.aol.comaltavista 、阿里巴巴、搜狗、腾讯soso 、有道、奇虎等等;(http://searchenginewatch.com

 

Google 搜索技巧:

+ 、- 、“”、具体的建议大家可以看看google help

 

黄页:

这里我们需要理解黄页与搜索引擎的区别:

首先我们需要理解什么是黄页?黄页通俗的说就是很多的页面通过类别进行不同的整合放在一起,那么在现在的互联网中,黄页

     1. 黄页是人工编辑. 搜索引擎是蜘蛛自动排行

  2. 搜索引擎是检索网页. 黄页是检索的网站

  3. 搜索引擎更新比较快,黄页更新比较慢

  4. 与搜索引擎收录相比,被黄页收录的门槛比较高

  5. 黄页为搜索引擎提供数据, 被黄页收录还是有好处的. 而且依然有不少人在使用黄页

 

SEM

谈到SEO ,大家一般都会讨论到SEMSEMSearch Engine Marketing 的缩写,中文意思是搜索引擎营销。SEM 是一种新的网络营销形式,SEM 所做的就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM 追求最高的性价比,以最小的投入,在搜索引擎中获最大的访问量,并产生商业价值。SEM 包括了SEO

 

不管是什么样的搜索系统,搜索引擎都会看这三样东西:网页内容、关键字出现的频率和浓度、网站流行度(Content Frequency Popular CFP );

没有哪两个搜索引擎用同样的规则去检索网页,有的搜索引擎它爬行的次数比其他的频繁。有的搜索引擎它爬行的频率比其他的快。例如google 它的供搜索的网页是最多的,爬行网页的频率也应该是最频繁的。

 

白帽子SEO

 

就是指用正当的方法、用符合规矩的方法来做网页优化,说明白一点就是坦白明了,流露在外面,是一种公正的的手法,是使用符合主流搜索引擎发行方针规定的seo 优化方法,它是与黑帽子SEO 相反的。

 

两种搜索结果 (自然排名结果和付费结果):

自然排名结果:

       靠的是内容好、关键字相关、网站流行,想要提高自然排名,就需要花费时间、精力来优化你的网页。

付费结果:

       靠的是付费多少来排名,如果想竞价排名的钱花的值,不仅需要投入钱,关键字挑选也要精准。

自然排名和竞价排名相比的优劣:

优势:

1 、点击自然排名的人比竞价排名的人多

2 、自然排名给人一种品牌的效果

3 、人们更信任自然排名,更容易成交

4 、免费就是免费,不需要钱

劣势:

       1 、自然排名不是自动的

       2 、自然排名需要时间,竞价排名google 上有钱一切ok ,自己5 分钟搞定

 

SEO 局限性:

       1 、没有秘诀

       2 、需要及时的信息和见识

       3 、需要时间

       4 、需要持续和耐性

 

关键字:

       当你搜索的时候,在输入框中输入的那些内容就是关键字。对于网站来说,能对你网站的内容进行最相关最简洁的字词就是关键字。

 

关键字类型:

       纯学术型、购物型、转换型

 

关键字挑选的建议:

       首先先列出一些自己认为的关键字,查看你网站统计或服务器日志,参考别人的意见,用优化工具。

另外需要将纯学术型、模棱两可的、太宽泛的、太难懂的、太有竞争性的关键字去除,不要忽略地方市场。让关键字具体,有描述性,加一些动词,而不要用被搜索引擎忽略的词(stop words,dead weight wordstheoforforthiswebthatandtowww.etc

 

关键字工具:

google 关键词工具、 keyworddiscovery www. Keyworddiscovery.com

关键字频率工具:www.seochat.com

 

 

这篇博客发的很郁闷老是提示说:

也不提示说具体哪个关键字,无赖之下只能弄成图片的形式,悲剧。

 

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值