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　　目录：

　　1.EasyYouYou下载

　　如何使用免费的易友CMS合集将关键词优化到首页，让网站快速被收录 收录

SEO功能，支持所有网站使用 在网站优化领域，一些新手有一个共同的习惯 很多人认为搜索引擎优化与营销无关营销无关，这是完全错误的。事实上，搜索引擎优化与营销密切相关，搜索引擎优化也是营销中性价比最高的方法之一。

　　2.学小艺复制粘贴

　　但是，企业网站建设的目的是为了更好的展示产品

　　3.美意复制粘贴

　　如果企业想从他们的网站产生收入，他们需要一种营销和推广的方法。另一个误解是很多人只掌握了一些简单的SEO技巧就可以对网站进行排名，而这种想法几乎被他们看不到的结果打败了。这些意想不到的结果的推广是由于你对SEO缺乏了解。搜索引擎蜘蛛知道你不能满足显示的需要，所以问你的网站如何才能获得好的排名。

　　4、什么是易友

　　所以，学习SEO是做好网站的第一个基本功，就像武侠片里的武侠小说一样，武功修炼到高境界需要过硬的功底，SEO正是那些想精通网站的人短时间内排名优化 人，一步一步来，不应该学SEO SEO真正的技术是很系统的，不是看两篇文章，看几本书，学会建站，就能排名以及关键字。

　　要想做好网站排名，前提是要明确网站的方向。这个方向就是营销的方向。明确这一点，为了更有针对性地结合用户需求，为网站带来更多的流量和转化率，从而提高SEO工作效率，优化网站关键词排名，您不仅需要了解SEO基础知识，外链优化，内链优化，锚文本，面包屑导航，关键词选择，标签优化等，还需要掌握真正的排名技巧。

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　　排名策略通常是通过数据分析来优化的，而不是每次都分析数据。使用冷数据而不是分析实际需求。教材 了解SEO和营销对SEO也有很大的帮助，所以营销也应该是SEO工作者的必修课。

　　首先，了解搜索引擎可以更好的促进网站排名。搜索引擎认为你的网站是一个更好的网站，要想获得好的排名，首先需要你了解搜索引擎算法，结合SEO技巧来实现网站排名，这就是所谓的一无是处。未知之战 在网站优化中，需要掌握优化策略来帮助快速排名，例如域名选择、服务器/空间稳定性、访问速度、安全性等。

　　同时，我们还要学习如何添加网站内容的技巧，使用网站标签、网站锚文本链接、404页面和机器人，这些都是优化网站的要素，优化的细节需要在实践中掌握， 关键词策略优化分析有助于提高网站排名优化需求，需要选择关键词进行优化。

　　关键词的选择和布局决定了整个网站的排名。所以每个SEO人员在前期的优化工作中都会对关键词进行分析和选择，选择最合适的关键词来达到网站营销关键词的目的，三法两步，以便站长简单介绍一下。

　　a通过关键词分析指标分析，找出主要关键词和次要关键词，以及长尾关键词b使用指标工具查看相关需求需求图并使用搜索框查看 下拉框结果及相关搜索结构 第一步：根据自己的能力布局网站关键词 第二步：布局扩展长尾词网站。

　　以上步骤和方法是每个SEO高手不时操作的方法。选择合适的关键词不仅可以很好的排名，还可以有效的提高页面的转化率。关于如何选择关键词优化，有多少能力和建议做多少第三，网站内容优化策略在互联网的发展阶段，不管是在哪个阶段。

　　在SEO领域，大多数人都在谈论“内容为王”的理念，可见优化网站内容的重要性。如何生产有效的内容？构造内容必须与关键词相关。根据关键词的相关性，可以提高用户的粘性，提高网站的排名。在内容优化中，一定要注重内容的原创性，这正是我们所需要的。

　　这里给大家分享一款易游CMS采集

插件工具，快速打造优质文章

　　本次易游CMS采集无需学习更专业的技术，只需简单几步即可轻松采集内容数据。用户只需在易游CMS插件上进行简单的设置即可。完成后，易游CMS采集将根据用户设置的设置进行采集。关键词 高精度匹配内容和图片，可选择保存在本地或选择伪原创发布，提供方便快捷的内容采集

和伪原创发布服务！！

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　　与其他亿友CMS采集插件相比，这款亿友CMS采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间去学习正则表达式或者html标签。一分钟即可上手，只需输入关键词采集

即可实现（易友CMS采集

也自带关键词采集

功能）。

　　一路挂！设置任务自动执行采集

伪原创发布并推送的任务

　　数十万个不同的CMS网站可以实现统一管理。一个人维护成百上千篇网站文章更新不是问题。

　　这款易游CMS采集发布插件工具还配备了很多SEO功能。通过软件采集

伪原创发布的同时还可以提高很多SEO优化，例如：设置图片自动下载并保存在本地或第三方（这样内容就不再可用了）的外链对方）自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接），前后插入内容或标题，网站内容插入或随机作者，随机阅读等，形成“高度原创”。

　　通过这些SEO小功能，不仅提高了网站页面的原创性，还间接提高了网站的排名，可以直接下载使用！.

　　看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集

或发送给需要的朋友和同事。跟着博主每天带你了解各种SEO经验，打通你的二脉！

　　分享文章:知乎大V文章、回答一键获取，你不心动？

　　知乎作为月活2000万的大社区，工作量会很大。想把大V上的文章存起来，看到大V就想备份答案，但是数据太多了，几百篇文章，几千个答案，让人不干。本次分享是技术分享，不涉及高效的请求方式。通过模拟人的点击，采集

知乎答案和知乎文章，不会对知乎造成服务器压力，并保存在数据库中。还有一些需要做数据分析，如果需要理清人物之间的关系，可以抓取用户关注的信息，关注了谁。话不多说，边走边开始码字分析。

　　本次分享的内容就到这里，从上到下一一发布。

　　首先是获取大V的个人信息

　　请求的页面是

　　https://www.zhihu.com/people/usertoken

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　　在页面上通过xpath获取对应的元素。本次获取的内容，直接贴代码展示，仅供参考。

　　# 获取大V的用户信息def getUserInfo(usertoken,grade): url = 'https://www.zhihu.com/people/{}'.format(usertoken)    response = sendRequest(url,header) tree_response = etree.HTML(response.text) # IP ip = tree_response.xpath('//*[@id="ProfileHeader"]/div/div[1]/div/div/text()')[0].replace('\r', '').replace('IP', '').replace('属地', '').replace('\n', '').replace('\t','').replace(' ','') inter_name = tree_response.xpath('//h1[@class="ProfileHeader-title"]/span[1]/text()')[0] # 行业 industry = '' # 职业 profession = '' # 回答数量 answer_num = '' # 回答链接地址 answer_url = '' # 文章数目 article_num = '' # 文章链接地址 article_url = '' try: # 行业（有些可能没有） industry = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileHeader-info"]/div[1]/text()')[0] except: pass try: # 职业（有些可能没有） profession = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileHeader-info"]/div[1]/text()')[1] except: pass # 回答数量 try: answer_num = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileMain-header"]/ul/li[2]/a/span/text()')[0] except: pass # 回答链接地址 try: answer_url = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileMain-header"]/ul/li[2]/a/@href')[0] except: pass # 文章数量 try: article_num = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileMain-header"]/ul/li[5]/a/span/text()')[0] except: pass # 文章链接地址 try: article_url = tree_response.xpath('//div[@class="ProfileMain-header"]/ul/li[5]/a/@href')[0] except:        pass # 关注者 focus_on_num = tree_response.xpath('//div[@class="Card FollowshipCard"]/div[1]/a[2]/div/strong/text()')[0] focus_on_url = tree_response.xpath('//div[@class="Card FollowshipCard"]/div[1]/a[2]/@href')[0] # 关注了 followed_num = tree_response.xpath('//div[@class="Card FollowshipCard"]/div[1]/a[1]/div/strong/text()')[0]    followed_url = tree_response.xpath('//div[@class="Card FollowshipCard"]/div[1]/a[1]/@href')[0]    print(ip,inter_name,industry,profession,answer_num,answer_url,article_num,article_url,focus_on_num,focus_on_url,followed_num,followed_url) sql_insert = 'INSERT INTO `zhihu`.`user_info` (`usertoken`, `ip`, `inter_name`, `industry`, `profession`, `answer_num`, `answer_url`, `article_num`, `article_url`, `focus_on_num`, `focus_on_url`, `followed_num`, `followed_url`, `grade`) VALUES ("{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}", "{}")'\ .format(usertoken,ip,inter_name,industry,profession,answer_num,answer_url,article_num,article_url,focus_on_num,focus_on_url,followed_num,followed_url,grade) try: cursor.execute(sql_insert) db.commit() print(sql_insert) write_txt('successInsertUserInfo.txt',sql_insert+'; \n') except:        write_txt('errorInsertUserInfo.txt',sql_insert+'; \n' )

　　其次可以分析用户关注的人，这里可以直接点击页面查看

　　https://www.zhihu.com/people/usertoken/following?page=1

　　页面关注信息可通过请求此链接获取

　　首先，我不会详细介绍页面请求标头。其次，访问时要注意反爬策略。请求会给你下一个请求的链接，但是这样的请求必然会触发反爬，深入js无线。循环进去，也就是js反了，不在本次分享范围内，直接贴代码，看我怎么处理。

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　　# 获取用户关注的列表(通过browser方式)def get_focus_on_user_token_browser(user_toke,grade): url = 'https://www.zhihu.com/people/{}/following?page=1'.format(user_toke) browser.get(url) time.sleep(2) button_list = browser.find_elements(by=By.XPATH, value='//div[@class="Pagination"]/button') print(button_list[len(button_list) - 2].text) for page in range(1,int(button_list[len(button_list) - 2].text)): print(page) if page > 150: break url = 'https://www.zhihu.com/people/{}/following?page={}'.format(user_toke,page) browser.get(url) time.sleep(2) list_token_url = browser.find_elements(by=By.XPATH,value='//div[@class="UserItem-title"]//div[@class="css-1gomreu"]/a[1]') for token_url in list_token_url: # print(token_url.get_attribute('href')) token_url_list = token_url.get_attribute('href').split('/') # print(token_url_list) print(token_url_list[len(token_url_list)-1]) user_token_next = token_url_list[len(token_url_list)-1] user_token_insert = 'INSERT INTO `zhihu`.`user_token` (`token`, `grade`) VALUES ("{}","{}")'.format(user_token_next,str(int(grade)+1)) try: cursor.execute(user_token_insert) db.commit() print(user_token_insert) write_txt('successInsertUserToken.txt', user_token_insert + '; \n') except:                write_txt('errorInsertUserToken.txt', user_token_insert + '; \n')

　　接下来就是获取关注用户列表，通过该列表可以查看粉丝状态，并对粉丝状态进行数据分析，通过对关注用户的分析完成论文或作业。. .

　　话不多说，直接上代码。

　　# 获取用户被关注的列表(通过browser方式)def get_follow_user_token_browser(user_toke,grade): url = 'https://www.zhihu.com/people/{}/followers?page=1'.format(user_toke) browser.get(url) time.sleep(2) page_num = 1 try: button_list = browser.find_elements(by=By.XPATH, value='//div[@class="Pagination"]/button') print(button_list[len(button_list) - 2].text) page_num = int(button_list[len(button_list) - 2].text) except: pass for page in range(1, page_num): # print(page) if page > 150: break url = 'https://www.zhihu.com/people/{}/followers?page={}'.format(user_toke, page) browser.get(url) time.sleep(2) list_token_url = [] try: list_token_url = browser.find_elements(by=By.XPATH,value='//div[@class="UserItem-title"]//div[@class="css-1gomreu"]/a[1]') except: pass for token_url in list_token_url: try: token_url_list = token_url.get_attribute('href').split('/') print(token_url_list[len(token_url_list) - 1]) user_token_next = token_url_list[len(token_url_list) - 1] except: pass user_token_insert = 'INSERT INTO `zhihu`.`user_token` (`token`, `grade`) VALUES ("{}","{}")'.format( user_token_next, str(int(grade) + 1)) try: cursor.execute(user_token_insert) db.commit() print(user_token_insert) write_txt('successInsertUserToken.txt', user_token_insert + '; \n') except: write_txt('errorInsertUserToken.txt', user_token_insert + '; \n')

　　上述获得关注和被关注的代码基本相同。

　　同理，从大V那里得到的文章和答案基本一致。大部分大V的回答肯定是多行多段的。它们必须在全球范围内获取并分段分析。来看看我是怎么做到的，评论第一页的内容也是在获取文章的过程中获取的，下面贴上代码。