浅谈新站上线一个月都没有被收录的原由及解决方案

本文深入探讨新网站上线一个月未被搜索引擎收录的原因,包括蜘蛛未抓取、域名问题、页面质量不佳及搜索引擎调整等,并提供具体解决方案。

很多SEOER新手可能都会遇到这样的一个困扰:我刚做的网站已经过了一个月怎么都没有收录,而且就连首页都没有收录呢?其实这是我们很多站长经常遇到的问题,不要慌不要怕,接下来,让深圳易商网小编来分析一下原因以及提出解决方案。

新站上线一个月都没有被搜索引擎收录,那么我们首先要看一下蜘蛛有没有抓去过网站,这时就分为二种情况了:

1.当蜘蛛没有抓取网站
这是比较常见的情况,新上线的网站本身家底就比较薄弱,根本没有什么外链基础,而且连站长都没有把链接提交给搜索引擎,那又怎么让蜘蛛发现您的网站呢?所以当查看日志时发现根本没有蜘蛛爬取网站,此时我们要做的事情就很简单了,相信每个站长都有自己的百度账号,那就是把网站的链接通过百度站长平台提交给百度,如图:
  在这里插入图片描述当然,提交过后就可以按照正常的优化手段来优化网站了。

2.当蜘蛛抓取过网站却没有收录

这种情况就比较特殊了,可能会有以下几点导致:

(1)网站域名不行
这是很罕见的状况,但是也有发生过。听一个SEOER同行说他自己买过一个老域名,当时拿这个域名做网站,网站上线后也通过站长平台提交,基本上每天都正常更新,正常提交,但是一个月过后发现百度还是连首页都没有收录,但360、搜狗等搜索引擎都已经收录,且都有很不错的排名了,于是那朋友就去查查该域名的历史情况,结果发现那域名以前被百度K站过,而且还是做灰色行业的。所以如果遇到这种情况,你就有二种选择,一是放弃这域名,在重新买个域名做站;二是就不做不收取该网站的搜索引擎。

(2)网站页面质量太差
这就比网站域名不行比较常见了。很多做新站的站长大部分是小白,不懂得怎么优化,只知道发文章更新网站,发外链拓展链接渠道,但是这些小白却不懂得如何布局网页布局,这就导致可能是页面质量太差,烂到连搜索引擎都懒得收录,这种情况就需要站长要重新改版网站页面,优化网站页面,关键词布局好。
  
  (3)搜索引擎正在调整
搜索引擎并不是一成不变的,一成不变的话那就变成工具了,所以搜索引擎是随时都在变,都在更新的,因此可能在您新网站上线时,搜索引擎正在调整,导致一时没有收录您的网站,这种情况是很难遇到,如果遇到的话,就可以静静等待搜索引擎调整好在做提交,或者你可以去反馈下,提醒他们收录您的网站。反馈地点如图:在这里插入图片描述
  在这里插入图片描述
以上就是深圳易商网针对新网站上线一个月都没有被收录的原由及解决方案,是不是有种恍然大悟的感觉呢?如果您的网站是这种情况,就可以按照以上介绍的一一排查,做过后相信您的网站很快就会被收录的。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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