最新版:盘点几款SEO站长比较常用的浏览器扩展插件

　　最新版:盘点几款SEO站长比较常用的浏览器扩展插件

　　作为一个SEO站长，我们总是喜欢上网寻找一些可以提高工作效率的工具。毕竟网站SEO优化是一项长期的工作。下面尹华峰博客分享三个非常实用的浏览器SEO扩展。俗话说，欲行善事，必先利其器。一个易于使用的工具将为网站管理员节省时间、精力和担忧。

　　插件 1. SEO网站查看助手

　　

　　这个SEO插件非常实用。本插件可以快速获取当前页面的基本信息，点击显示网页的TDK，即网页的标题、关键词和描述一目了然，方便SEO站长随时获取网页信息。

　　插件 2. 检测 nofollow 链接

　　如上图所示，两个链接都有nofollow。浏览器安装此插件后，网页上带有nofollow属性的链接用红色虚线标记。网页上的链接是否有nofollow属性一目了然。更方便分析自己的网页链接和竞争对手的seo链接状态。

　　

　　插件 3. Web 链接检查

　　上图是刚刚检测到的尹华峰博客的SEO导航页面。它检测到 41 个指向该站点的链接和 0 个死链接。该工具主要用于检测网页上的死链接。“网页链接检查”可以快速检查出网页中那些打不开的链接。试用后比较准确。检测后建议关闭当前网页。有时会出现很卡的现象，需要的时候还是可以派上用场的。

　　提示：对于第一次接触浏览器SEO插件的朋友来说，安装起来也很简单。以360浏览器为例，点击右上角的“扳手”，在下拉菜单中选择【工具】-【管理扩展】，然后点击【获取更多扩展】，在里面输入插件名称搜索框。浏览器中有很多SEO插件，也可以进入SEO查找相关插件，站长可以体验对比。以上三个SEO插件，博主在工作中使用的比较多，还没用过的站长值得一试。

　　直观:AI产品分析（四）：形色“拍照识花”功能解析

　　在前三个阶段的AI产品分析中，我们选取​​了抖音、美图、Jobbang等流行且相对成熟的产品作为切入点，结合实际功能和技术分析了人工智能技术的实现。我选择了这个比较小众的产品，从一个新的应用场景感受人工智能产品对人类日常生活的影响。

　　1.关于形状和颜色

　　Shape Color是杭州德纳科技开发的一款照片和花卉识别软件。依托人工智能下的深度学习技术，可以快速分析花草的特征，并输出高精度的花草类别。.

　　虽然与抖音、美图等产品相比，形状和颜色都偏小，但该软件自推出以来依然得到不少用户的认可。

　　七脉数据显示，近三个月各类下载量均呈现上升趋势，尤其是4月以来，日下载量增幅更为明显。这表明公司一直保持着稳定的用户增长。

　　根据易观千帆指数，各项月度活动也有出色表现。如图所示，近6个月的月度活跃度显示，虽然数据有小幅波动，但在2月份的最低点仍有近90万的月度活跃度，此后呈现良好的回升态势。这说明兴业拥有稳定的用户使用量。

　　无论是用户的增长还是用户的使用，都是一个产品能否持续发展的关键指标。

　　此*敏*感*词*绕花草进行互动，让平台更受欢迎花卉和植物。.

　　基于此，形状和颜色在同类产品中脱颖而出，例如微软的Flowers和Flowers。同时，根据此前的调查结果，星社充分利用了人工智能技术的优势。随着用户数据越来越多，其准确率也越来越好，在用户中有着良好的口碑。

　　为了更好地突出AI技术在产品中的应用，我们仅以“拍照识别花草”功能项为切入点，对用户-场景-需求、功能目的、功能逻辑、用户评论和技术分析一下，这里另外简单介绍一下平台上“摄影识别花草”衍生的“摄影识别蔬果”。

　　2、用户-场景-需求分析

　　

　　3. 功能目的

　　从“拍照识别花草功能”出发，造型和色彩满足了很多用户的需求。

　　不同于抖音、美图、作业，它们都明确地满足了少数人的需求，而星星的受众更广泛，应用场景也多种多样。例如，对于一些植物爱好者来说，形状和颜色可以满足他们在遇到新的植物类别时快速识别的需求，甚至可以更准确地识别一些珍稀花卉和植物。形状和颜色也提供了互动和分享的渠道。让用户在满足自己乐趣的同时有利于利益的交流，从而达到用户聚合的效果。

　　对于一些园艺从业者来说，形状和颜色在他们的工作中起到了提高效率的作用。因为这类人在设计搭配时往往需要对植物的种类进行识别和识别，而人脑容量非常有限，如果依靠传统的文字搜索，既费时费力，而且形状和颜色让这些人快速了解相关植物的种类和形态。

　　最后，对于一些家长、老师、摄影爱好者、旅游爱好者、孩子等，也可以帮助他们快速了解花草、答疑解惑、学习植物知识，获取美丽或稀有的植物照片。渠道。

　　由此可见，用户群体种类繁多，使用场景丰富，但满足的需求集中在快速识别花草、学习植物知识、识别植物等方面。

　　平台方面，借助人工智能技术，为用户提供高精度、快速植物识别的服务体验，通过植物聚集用户，扩展功能*敏*感*词*绕植物识别这一核心需求，产品可以通过更丰富的功能设计，如花房、地图等，为用户带来更多惊喜。

　　各个官方团队也在新闻稿中承认，他们是纯粹的人工智能技术爱好者，希望通过产品作为载体，将人工智能的乐趣带给更多的用户。

　　无法知道这句话是否是一句空话，但从目前的体验过程来看，暂时没有特别明显的广告投放，平台算法的表现还是比较稳定准确的。

　　4. 功能逻辑

　　在功能逻辑的设计上，和一般的“照片识别”产品一样，流程设计更加灵活。例如，它提供了多种选项来识别图片的来源。喜欢什么花”选项，这个功能捕捉到了用户对美的热爱和好奇，是一种更有趣的交互方式。

　　同时，在生成的过程中，由于图像处理的过程在算法上可能会有一定的延迟，特别是对于一些珍稀植物，计算图像特征和检索数据库的过程会花费较长的时间，并且有可能会延迟更长的时间。等待的时间。

　　针对上述算法延迟的问题，形式和颜色的处理更注重用户的心理感受。例如：在体验中发现等待时，系统会反馈包括“试图识别XX%”在内的各种提示，让用户有期待，减少焦虑。

　　再比如：“等等，结果马​​上出来”，“网络好像有点挤”，即使进度没有变化，但是这些提示还在动态变化中，在这些高度拟人化的提示之上，用户不会觉得背后有一个冷漠的、机械的“机器人”或算法，而是会觉得这是一种友好的交互，这样耐心和宽容度就会提高。

　　上图是体验的过程，是路边的野花。从中可以看出，在照片识别的过程中，一直在缓存中显示，但是体验比较好，系统一直反馈，比如进度94%和99%，还有延迟锅已从“网络慢”、“网络拥塞”中扣除。

　　

　　其实这种提示的设置是人工智能产品设计的一个技巧，因为一般情况下，如果算法想要达到更好的精度，模型的复杂度会比较高，所以模型的效率在跑得往往较低，平台一方面可以利用这些标语转移用户的注意力，另一方面也可以在一定程度上减少用户对算法失败的不良想法。

　　这种设计技术的应用比较普遍。例如，有一些图像产品使用了识别和分割技术。有时算法处理的结果在边界处表现不佳。您可以在边缘添加装饰或其他 Cooler 变换效果，从而缓解算法本身的缺点。

　　这次体验最终准确的识别结果就是鬼针草。如果您觉得鉴定结果不准确，也可以请专家鉴定。

　　提供专家鉴定的好处是：

　　一方面，可以通过用户专家识别的点击率来反馈背景识别算法的准确率，重新调整模型的参数，这样用户会觉得识别的准确率会越来越高。更多的是在持续使用产品的过程中。更好。因为目前深度学习准确率的提升在一定程度上依赖于训练数据的增加，所以后期对人工智能产品用户数据的采集和优化非常重要。从产品体验和研究中也发现，外形更注重这一点。

　　另一方面，在现有的AI产品设计中，如果仅仅依靠算法可能无法满足用户的所有需求，尤其是在一些特殊场景下，在任何情况下都无法满足用户的需求。因此，最常用的方法是算法+手动。

　　比如后台的抖音剑皇只是在处理大数据，把那些比较明显的特殊特征去掉，剩下的比较容易模棱两可的，还需要一定的人工辅助判断来减少误判率。即便如此，总体而言，人力物力的损失已经大大减少。

　　所以在各类高手的评价中，一方面是在平台上公布，一些也喜欢植物或者刚知道的用户会帮忙解答。同时，平台还吸引了部分相关专家入驻，提高了评审的效率和专业性。

　　同时我们也做了很多经验，这表明整体的识别准确率是比较高的，而且每次识别后都伴随着更诗意的解释，与平台的整体调性相比，调查中发现的用户需求。匹配。

　　最后一张图，为了恶搞算法，我特意选择了杯子上的任何绿色部分，平台返回的最终结果是“我被难住了”，所以此刻，我可能会觉得我错了也很可爱. .

　　当然，有时形式和颜色会失败。

　　比如你输入一张火龙果的图片，它给出的第一个答案选项是火龙果，后面给出的另一个选项是昙花，火龙果就是正确答案。

　　导致此类错误的问题是模型基于植物的特征提取，与背景数据库进行比较。只要表面特征相似，就可以判断为同一类别。并且算法的灵活性是有限的。对于一些类似的物种，仍然没有办法准确区分细节。这是未来算法设计中需要攻克的难题。

　　其次，我给钥匙拍了张照片，算法把它识别为辣椒。因为人工智能在一定程度上是基于过去的经验，结合自身的特点对眼前的新事物做出判断。也就是说，算法感觉应该在现有的植物类别库中找到最匹配的图像来表示输入图像，而大多数算法还是比较“简单”的。