解决方案:独立站卖家实用且免费的SEO分析工具

　　解决方案:独立站卖家实用且免费的SEO分析工具

　　适用于独立卖家的实用且免费的SEO分析工具

　　作为一名跨境电商人，今天给大家分享几个跨境卖家在日常工作中需要用到的必备工具。

　　1.谷歌分析

　　这是谷歌官方的一款分析工具，可以帮助运营商更好的分析网站访问量、页面数据、停留时间等，是独立站不可或缺的重要工具。几乎所有关于网站访问者、流量等重要且可操作的数据都来自Google Analytics，可见其重要性。对于所有跨境卖家来说，学习如何使用Google Analytics是很有必要的。

　　二、关键词Keywordplanner

　　是谷歌官方的权威关键词工具。开设谷歌广告账户后，您可以找到准确的关键词数据。运营商参考很重要，因为无论是做广告推广还是SEO优化，用它都能找到合适的关键词，功能强大，而且免费。

　　

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　　三、谷歌站长工具（Google Search Console）

　　Google Search Console 的 关键词 有效性跟踪对于优化内容 SEO 非常有帮助。它不仅可以主动与搜索引擎交互（提交站点地图和查看SEO相关技术设置），还可以进一步利用效果跟踪来窥探用户需求，进行更全面的内容监督和优化。是一款相当不错的网站管理工具，尤其是连接了Google Analytics后，更加强大！GSC 是不可或缺的工具，它提供的数据对 SEO 很有价值。

　　4.谷歌趋势

　　此工具可为您的本地企业找到合适的 关键词。卖家都知道，不同国家的用户搜索方式不同，不同地区的搜索方式完全相反。Google Trends 可以帮助卖家识别特定城市或地区的搜索量变化，并了解每个地区搜索最频繁的产品。然后，您可以分析人们如何搜索该产品，还可以查看哪些搜索主题正在上升。

　　另一个同样重要的功能是跟踪 关键词 季节性波动并能够可靠地预测旺季和淡季期间的 关键词 性能。Google Trends 还可以显示 关键词 随着时间的推移的相对受欢迎程度。

　　五、Pagespeed insights

　　这是谷歌官方测速工具。您可以在手机端和电脑端查看网站的加载速度。难得的是，它还会给出诊断结果和优化建议。按照说明书，有洞的地方补就好了！

　　

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　　六、SEOquake

　　这是一个可以在谷歌上使用的免费浏览器插件。它非常强大并且使用起来非常方便。可以了解网站的基本情况。进入网页后，点击Seoquake插件图标，选择Page Info，可以看到该网站的Title、Description标签和一般数据。

　　7. Ahrefs（付费工具）

　　Ahrefs 配备了增加有机流量和增强内容的工具。您甚至可以跟踪竞争对手并根据您的网站衡量他们的表现。通过这种方式，您可以从竞争中学习并建立自己的良好 SEO 策略。Semrush 与 Ahrefs 类似，但 Semrush 的 关键词 排名数据更准确，并且有许多独特之处。

　　八、MozBar（付费工具）

　　MozBar 是 Google Chrome 浏览器的扩展。MozBar就像是知识大师，可以帮助卖家一眼就捕捉到正确的数据信息。它由 Moz 开发和管理，有助于衡量网站的域权限 (DA)。如果您以前从未听说过 DA，它也是 Moz 创建的评分系统。DA 使用分数来衡量网站的潜在排名强度。分数范围从 1 到 100，并考虑了各种因素，例如反向链接的数量和内容质量。DA 分数越高，SEO 性能越强。

　　这些是工作中常用的SEO工具。有些工具是收费的，但功能更强大。您应该根据自己的实际情况选择合适的工具。今天的分享就到这里，谢谢大家。

　　解决方案:在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意的点？

　　作者简介：陈允文，大观数据CEO，曾获得ACM等国际数据挖掘大赛冠军，曾任腾讯文学数据中心负责人，高级总监；盛大文学首席数据官；百度核心技术工程师。博士 复旦大学计算机科学博士。

　　人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据采集、挖掘和应用技术越来越受到人们的关注。在人工智能和大数据产品的发展过程中，有哪些需要特别注意的点？

　　人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）对此进行了深入思考。

　　大观数据最新译本《智能Web算法》（第二版）中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度总结，提炼出12个关注点，为行业发展实践提供了重要参考：

　　注意 1：您的数据可能不可靠

　　在实际应用中，你的数据不可靠的原因有很多种。所以大家在用数据解决问题的时候，一定要时刻注意检查数据是否可信。不管人多么聪明，如果他们根据糟糕的数据进行挖掘，他们总是会得到糟糕的结果。以下是可能导致数据可靠性问题的一些常见因素：

　　注2：计算难以即时完成

　　任何人工智能方案的计算都需要一定的时间，而方案的响应速度对商业应用的成功与否起着关键作用。你不能总是盲目地假设任何算法都可以在指定时间内在所有数据集上完成。您需要测试算法的性能是否在可接受的应用范围内。

　　以搜索引擎为例，用户对返回结果的时间有限制。如果用户等待超过10秒，就会流失50%的用户，如果等待时间超过1分钟，就会流失90%以上的用户。在开发智能应用系统时，为了达到更好的算法精度，系统运行和等待时间是不能忽略的，否则整个产品就会失败。

　　注3：数据的大小很重要

　　当我们考虑智能应用程序时，数据规模是一个重要因素。数据规模的影响可以分为两点：第一点是规模会影响应用系统的响应速度，我们在上一节中刚刚提到过；第二点是在大数据集上挖掘出有价值的结果的能力会受到考验。例如，为 100 个用户开发的电影或音乐推荐系统可能效果很好，但当同样的算法移植到 100,000 个用户的环境中时，效果可能不尽如人意。

　　其次，使用更多数据进行训练的简单算法往往比遭受维度诅咒的复杂算法表现得更好。对于像谷歌这样拥有海量数据的大型企业来说，出色的应用效果不仅来自精巧复杂的算法，更来自于其对海量训练数据的*敏*感*词*分析和挖掘。

　　

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　　注4：不同的算法具有不同的可扩展性

　　我们不能假设所有智能应用系统都可以通过简单地增加服务器来扩展性能。一些算法是可扩展的，而另一些则不是。

　　例如，如果我们想从数以亿计的文章标题中找到标题相似的文章，注意此时并不是所有的聚类算法都能并行运行，在设计系统性时就应该考虑可扩展性。在某些情况下，您需要将数据拆分成更小的集合，并能够在每个集合上并行运行智能算法。设计系统时选择的算法往往需要有并行化的版本，这需要从一开始就考虑到，因为通常围绕算法会有很多关联的业务逻辑和架构需要一起考虑。

　　注 5：没有一刀切的方法

　　大家可能听过“手里拿着锤子，万事如钉子”这句谚语，我想在这里表达的是，没有一种通用的算法可以解决所有的智能应用问题。

　　智能应用软件与所有其他软件一样，都有其特定的应用领域和局限性。面对新的应用领域时，必须充分验证原有方法的可行性，最好尝试用新的视角来审视问题，因为不同的算法在解决具体问题时会更加有效和有效。合适的。

　　注6：数据不是一切

　　从根本上说，机器学习算法并不神奇。他们需要从训练数据开始，逐渐扩展到未知数据。

　　例如，假设你已经对数据的分布有了一定的了解，那么通过图形模型来表达这些先验知识是非常有效的。除了数据之外，您还需要仔细考虑可以应用该领域的哪些先验知识，这对于开发更有效的分类器非常有帮助。数据与行业经验相结合，往往能事半功倍。

　　注7：模型训练时间差异较大

　　在具体应用中，某些参数的微小变化可能会导致模型训练时间的较大差异。例如，深度神经网络训练过程中会发生各种参数调整。

　　人们往往会直观地感觉到，在调整参数时，训练时间基本稳定。例如，假设有一个系统计算地球平面上任意两点之间的距离，那么任意给定两点的坐标时，计算时间几乎是一样的。但在其他系统中，情况并非如此，有时微小的调整会造成显着的时间差异，有时差异甚至可能大到几小时而不是几秒。

　　注8：泛化是目标

　　

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　　机器学习实践中最常见的陷阱之一是陷入细节而忘记了最初的目标——调查以获得解决问题的一般方法。

　　测试阶段是验证一个方法是否具有泛化能力的关键环节（通过交叉验证、外部数据验证等），但要找到合适的验证数据集并不容易。在只有几百个示例的集合上训练具有数百万维特征的模型时，试图获得出色的准确性是荒谬的。

　　注9：人的直觉不一定准确

　　当特征空间扩大时，输入信息之间形成的组合关系会迅速增加，这使得像中等数据集这样的数据很难采样和观察一部分。更令人不安的是，随着特征数量的增加，人类对数据的直觉会迅速退化。

　　例如，在高维空间中，多元高斯分布并不是沿着均值分布，而是像扇贝一样围绕着均值分布，这与人们的主观感受完全不同。在低维空间建立分类器并不难，但当维数增加时，人类就很难直观理解了。

　　注10：考虑加入更多新特性

　　您可能听说过“garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）这句格言，这在构建机器学习应用程序时尤为重要。为了防止挖掘效果失控，关键是要充分把握问题的领域，通过调查数据生成各种特征。这种方法将极大地帮助提高分类的准确性和泛化能力。仅仅通过将数据扔进分类器就可以得到好的结果的幻想是不可能的。

　　注11：学习各种不同的模型

　　模型组合（Ensemble）技术越来越流行，因为组合方法可以以一点偏差为代价大大降低算法的不确定性。在著名的Netflix算法竞赛中，冠军队和优秀队都采用了组合模型的方法，组合了100多个模型（将高阶模型叠加在模型上形成组合）来提升效果。人工智能在实际应用中，从业者普遍认为，未来的算法有时会通过模型组合获得更好的准确率，但这也会提高非专业人士理解系统机制的门槛。

　　注 12：相关性不等同于因果关系

　　这一点值得反复强调，我们可以用一个笑话来解释：“全球变暖、地震、龙卷风等自然灾害，都与18世纪以来全球海盗数量的减少有直接关系。” 这两个变量的变化是相关的，但不能说是因果关系，因为往往还有第三个（甚至第四、第五个）未观察到的变量在起作用。相关性应被视为潜在因果关系的衡量标准，但还需要进一步研究。

　　在开发人工智能和大数据应用系统时，抓住以上十二个注意点，将能够有效避免实战中的各种“陷阱”，帮助技术在走出实验室走向应用时发挥更强大的作用.

　　陈允文，大观数据创始人兼CEO，博士。复旦大学计算机学士，上海市计算机学会多媒体分会副会长，美国计算机协会（ACM）和电气与电子工程师协会（IEEE）高级会员。曾任盛大文学首席数据官、腾讯文学高级总监、数据中心负责人、百度核心技术研发工程师。曾代表中国参加ACM等多项国际数据挖掘竞赛并获得冠军。