内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(中国所有大大小小的网站都打出了外部信息源搜索引擎)
　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同现在中国所有大大小小的网站都打出了海外各网站的投放广告，为了争夺市场，常常竞相提供投放信息。那么，这些所谓的投放信息到底真假，到底是否是实情呢？由于某些种种原因，我们常常打不开某些网站，但是这个问题却常常困扰了客户。当这些投放信息不存在时，客户也就不会再有兴趣关注这些网站了。
　　他们想要了解到这些投放信息到底是真是假，就得费力找到其他可靠的外部信息源搜索引擎。当发现这些外部信息源搜索引擎又发布了高质量的投放信息时，心里就会突然觉得很宽慰，把目光从这些投放信息源搜索引擎转向这些投放信息源搜索引擎的发布单位了。但是，真的是这样吗？不是的。由于这些投放信息源搜索引擎是人为控制的，这些投放信息源搜索引擎在某些方面做出过有益的努力，并可能已经形成了一些维度定位，所以也就能够满足某些客户的需求。
　　但是由于这些投放信息源搜索引擎没有根据受众位置精准定位，他们的这些外部信息源搜索引擎一旦标记不精准，那么就很难满足某些客户的需求。你会看到许多购物网站：天猫国际购物，一号店海外购，洋码头海外购等等。这些外部信息源搜索引擎显然只能是针对国内销售的产品，因为他们是根据国内销售的中国货去寻找该国家销售的产品。
　　中国的制造业者如果是到其他的国家去进行购买不可能把产品销往外国，这就是国际贸易中的任务责任和风险。如果是去发达国家进行购买，就必须要买那些发达国家制造的产品。为什么有些网站是国内发货的货物呢？因为这些网站是直接在当地销售。在外国市场销售的产品大部分是没有运输单据的，包装也不全。而在当地销售的产品是没有运输单据的，包装也不全。
　　国内外主要网站往往采用图片来传递购买，然后保留国内的产品样品传递客户，在网上报价，在最终结算当地的价格。对于许多国内的网站，每销售一份产品，都必须在国内寄发一份产品样品，以备海关检查，报关，入境和上架销售等一系列步骤。国内网站寄一份样品给国外网站需要3~5天，或寄一份样品给国外网站需要3天甚至更长时间，因为快递需要时间，而国外网站寄样品到国内的时间主要是看关税（关税是外国商品在中国关境内收取的重量及价值的17%或10%的税，当货物免税时，费用会通过支付清关费用转嫁到买家）以及时效（进口刊号需要一个月左右的时间，但在这段时间国内发货量也非常少，所以基本上不存在延迟发货的现象）。
　　中国关税情况汇总报关清关速度外国主要网站寄一份样品给中国主要是为了简化销售程序，所以国内网站寄一份样品给国外网。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(tbl8000引擎与外部信息源搜索引擎优化方法的异同)
　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同本来我觉得openweb是一个很有意思的东西，只是它没有太大的技术含量，很难把它说明白。它可以用来到搜索引擎上面通过关键字进行创意的编写，在人工智能今天的时代来看，有极大的应用前景。下面我们就来总结一下tbl8000引擎与其他引擎的异同。外部信息源搜索引擎优化的外部信息源一般有researchpool,semanticquery和semanticaudit等引擎。
　　semanticquery主要是抓取网站的文字内容，这个是最重要的要求。所以好的semanticquery是很重要的，它的意义不在于一句话的问答，而是问答本身，所以我们推荐用ahaword搜索，这是一个很有意思的方法，这么简单，但用得好是很难的。semanticaudit也很重要，它是一个关键字优化的参考。
　　特别是社会化媒体用户数据应用的时代，用户本身并不会提供文字描述，而是图片，视频，评论等等，用户的意图是很难理解的，要用enableaudit来解决这个问题。但它也不难。我们依然建议使用ahaword搜索，因为搜索之前我们已经经过了enableaudit了。它需要一些数据的积累，也就是tbl8000在数据爬取的时候，收录了上百个国家的facebook和instagram账号的创意，我们会基于这些大数据做一些标注。
　　这些标注是基于ahaword数据库的。好的enableaudit数据库是很难得的。btw，ahaword数据库为我们提供了很多enableaudit，briefyourappropriatedescription(briefyourusertestresponse)等一系列示例。我们会及时更新这些内容，以提高搜索引擎优化的工作效率。
　　内部信息源我们也做了很多信息库，我们称之为tbl40+，主要是跟交易市场产生很多联系，其中ahaword是最受欢迎的标注数据库。在公司发展早期，我们在ahaword数据库优化方面做了很多实验，其中用户量最大的是应用ahaword进行相关搜索，转化是很低的，而用户最喜欢的是openweb选择的标注。但我们开始逐步发现openweb选择的标注不一定能满足用户最迫切的需求，所以我们进行了很多enableaudit等其他数据库的互通工作，比如tbl40+等方面。
　　一个我们做实验的过程，是burst2的开发团队初始时利用开源的openweb程序和标注进行数据采集，随着openweb发展越来越好，我们不断的从外部获取更多标注数据，这个技术创新是真正解决问题。所以，不必担心使用其他数据源不好，用户需求是很难具体定义的，openweb只是开始，后面是大数据，是社会化媒体。文字搜索很多时候有一个问题是收集全，而不是一个个。这对于搜索工作来说是很大的阻碍。但我。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(SEO的原理在十多年前还没有改变，百度和谷歌的区别)
　　十多年前SEO的原理没有改变，SEO行业已经有了一个阶段，不同的优化技术针对不同的搜索引擎做出不同的网站。例如，为 Google 制作一个 网站，迎合 Google 搜索引擎的口味，并禁止 Yahoo 和 Bing 等搜索引擎。再做一个 网站 来迎合雅虎的搜索引擎，同时也禁止谷歌和其他搜索引擎。没有人再这样做了。一方面，它足以迎合谷歌，因为它拥有 70% 到 80% 的市场份额。
　　百度是中国市场的霸主，暂时不用过多考虑其他搜索引擎。另一方面，由于google、baidu等主流搜索引擎的排名算法越来越相似，没有必要做不同的网站，使用不同的方法进行优化。从实际来看，只要掌握了SEO的基本原理，做好基础的优化工作，一般来说，在所有搜索引擎中的排名都会很好。搜索引擎算法的细微差异导致不同的排名是正常的。但是对于一个非常好的网站，它并没有太大的区别。
　　百度和谷歌的区别在于对内容的理解。以下是百度和谷歌之间的一些区别。在收录方面，Google 很容易收录新的 网站 和页面。一两个高质量的网站可以不收录高外部链接。网站上转载的内容也没有任何作用。但是，谷歌有沙盒效应，收录门槛低，很难获得好的排名。而百度，恰恰相反，很多新的网站被百度收录是一个有时需要很长评估期的问题。一旦收录在内，就更容易获得排名和流量。网站 的原创性对百度来说非常重要。百度有很大的首页优势，谷歌对所有页面一视同仁，不管是首页还是内页。
　　在搜索结果页面中，谷歌经常返回网站的内部页面，为了在百度上更好的排名，往往需要依赖首页。这可能会影响 网站 的结构以及不同关键字在 网站 上的分布。由于子域基本被视为独立的网站，所以在百度排名中使用子域的机会较多，也会影响子域的使用。谷歌非常重视外部链接，但对页面元素不太敏感。我们经常可以在页面上看到关键字在页面上出现一次或十次的页面。
　　
　　Google 对网页上 关键词 的数量和位置没有明确和常规的偏好。查看前十几页的反向链接，您可以看到更一致的趋势，排名靠前的反向链接通常比排名靠后的反向链接质量更高且数量更多。百度对外部链接的依赖较少，但对页面本身的相关性更为敏感。这种敏感性不仅体现在 关键词 处于帮助排名的正确位置，而且还体现在 关键词 在累积时更容易受到惩罚。
　　相比之下，谷歌在 关键词 的数量上排名不高，也没有在 关键词 的数量上受到惩罚。百度排名波动频繁。曾庆平接触到一些网站后，经常会在特定的时间对其进行优化，很多关键词的排名同时上升，流量也猛增。Google 对 网站 的排名始终是渐进的，在几个月的时间里稳步上升，而且绝不会爆发。网站 的惩罚也是如此。虽然百度的排名可能会在一夜之间消失，但​​除非发生严重欺诈，否则谷歌的排名不太可能消失。百度更关注网站的更新。持续和定期添加内容通常可以有效提高 Google 排名。
　　当然，跟上新的内容是好的，但是很多网站多年没有更新，排名不会下降。例外的是，对于一些时间敏感的网站，比如博客和新闻网站，谷歌也需要不断的更新。（SEO经常问，网站优化只每天更新，排名不好，但他忽略指出行业只需要及时更新，否则更新太多不利，搜索引擎会将其误认为垃圾邮件网站 Gathering Station。）Google 现在将读取和分析 javascript 和 css 文件以呈现与用户看到的相同的页面内容和布局。因此，英文网站不应禁止谷歌蜘蛛抓取javascript。
　　转载请注明：动动网——探索百度优化与谷歌优化的区别，采用不同的seo方式迎合搜索引擎 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(网站建设(图))
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　　. 转化层是对前面三个目标层次的进一步提升，是各种搜索引擎方法所达到的效果的集中体现，但并不是搜索引擎营销的直接效果。
　　企业信息发布在互联网上，成为网页形式的信息源（包括企业内部信息源和外部信息源）
　　根据搜索引擎推广的原理，搜索引擎推广的实现需要五个基本要素：信息源（网页）、搜索引擎信息索引库、用户的检索行为和检索结果、用户对检索结果的分析判断、点击选定的搜索结果。这些要素的研究和有效实现以及搜索引擎推广的信息传递过程，构成了搜索引擎推广的基本任务和内容。
　　其实最重要的还是要做好用户体验。百度算法不断升级升级，更加注重用户体验。做好内容，打造优质内容才是王道。
　　广泛使用; 用户主动查询；获得新客户；竞争力强；动态更新，随时调整；高精确度。
　　搜索引擎推广追求更高的性价比，以更少的投入从搜索引擎获得更多的流量，产生商业价值。用户在检索信息时使用的关键词反映了用户对问题（产品）的关注，而这种关注是搜索引擎在网络营销中使用的根本原因。
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　　欢迎来到网站，我公司位于经济发达、交通发达、人口密集的中国经济中心城市深圳。具体地址为龙华街道玉翠社区石头岭龙观路宏玉大厦13楼09室。负责人是黄宗忠。
　　主要从事海洋网络专业网站建设、官网SEO优化、百度速度排名、网站设计、网站建设公司、网站制作、网页设计、设计先行、事后付费，服务8000多家客户*，致力于互联网技术服务、开发与应用，为企事业单位提供一站式、一体化的网络品牌服务。.
　　单位注册资本 本单位注册资本小于100万元。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(在AI时代，我们需要重新理解和认知内容C2M(单用户沟通)的机制和规律)
　　AI时代，我们需要重新认识和认识内容C2M（单用户传播）的机制和规律，回顾传统传播理论的弊端和公共危机的管理方法，然后思考如何取胜沟通。需要从单个用户的角度进行个性化传播，而不是千人千面的宣传或传播。
　　
　　在AI时代，我们需要重新认识和认识内容C2M（单用户传播）的机制和规律，回顾传统传播理论的弊端和公共危机的管理方式，然后思考如何赢得传播——从单个用户的角度进行个性化传播，而不是千人千面的宣传或传播。
　　互联网商业化以来，无论是新闻客户端、视频网站还是电商平台……所有平台都默认自己是优秀的饲养员。(feed) 推送 (feed) 给用户。
　　这些育种者是训练有素的专业人士，用行话来说——编辑通过 网站 为用户设定议程，挑选符合大多数用户口味的内容。
　　后来小编忙着用机器帮忙——最简单的机器方法就是“热推荐”，比如按照点击量或者其他数据排序。
　　饲养员模式的最大问题是不了解食客的胃口，这会导致两个显着的后果：
　　有人发现了机器的好处。机器可以根据用户特征推荐内容。正如智能厨师可以根据每个用餐者的口味提供餐点一样，如果机器足够智能，它可以在一定程度上满足所有用户的个性化需求。这不就是内容行业的C2M吗？
　　准确地说，这就是内容分发的C2M。它与单个用户进行通信，跳出大众传播/焦点传播的刻板印象。是否足以彻底改变所有搜索引擎和门户网站 网站 的生活？
　　这种智能化的内容C2M有着深厚的时代背景。今天，你已经站在时代的边缘，看着AI技术引爆物联网，势不可挡地进入下一个信息核爆炸时代：信息终端爆炸、信息规模爆炸、信息平台爆炸…… …
　　信息高速公路上，你开过的车，走过的路都改变了规则，你熟悉的基于饲养员模型的知识框架面临颠覆。
　　在这个时代，饲养员模式已经崩溃，智能机器将是最大的变数。
　　出现的第一个场景是人类生产内容，机器分发内容。
　　出现的下一个场景是机器产生内容，机器分发内容。
　　内容产业正面临C2M革命，它会奏效吗？
　　“当然不是，机器很笨。” 如果你这么认为，那么不幸的是，你注定明天见不到太阳。
　　“当然。” 如果你这么认为，那么恭喜你掉进坑里。
　　真实的情况，你可能想不到。
　　一、内容C2M之路精髓：走向个性化传播
　　作为一个独立的研究方向，推荐系统的起源可以追溯到1990年代初期的协同过滤算法，中期的代表是传统的机器学习算法，比如Netflix推广的潜在语义模型竞争，现在是更复杂的深度学习模型。
　　近年来，深度学习突飞猛进，让机器推荐成为整个互联网的太阳。在新技术的推动下，个性化通信也变得更加可行，更接近单用户通信。
　　(一）协同过滤失败
　　根据百科词条，协同过滤就是利用用户群体的偏好，向你推荐你感兴趣的信息。这些用户要么有相似的兴趣，要么有共同的经历，然后网站结合你的反馈（比如评分）进行过滤分析，帮助他人过滤信息。
　　当然，用户的偏好并不一定局限于特别感兴趣的信息，特别感兴趣的信息的记录也是相当重要的。协同过滤显示出极好的效果，开始称霸互联网行业。
　　最初，协同过滤被应用于邮件过滤。
　　1992 年，施乐公司的科学家提出了 Tapestry 系统。这是协同过滤系统设计最早的应用，主要是为了解决帕洛阿尔托研究中心的信息过载问题。该研究中心的员工每天都会收到大量的电子邮件，无法对其进行过滤和分类，因此研究中心开发了这个实验性邮件系统来帮助员工解决这个问题。
　　于是，协同过滤的思想开始应用于内容推荐。
　　1994年，美国明尼苏达的GroupLens项目组建立了新闻筛选系统。这个系统可以帮助新闻读者过滤他们感兴趣的新闻内容。观众阅读完内容后，会给一个评分，系统会打分。记录下来以备日后参考，前提是读者过去感兴趣的东西，将来也会对阅读感兴趣。如果读者不想透露自己的身份，也可以匿名评价。作为历史最悠久的内容推荐研究团队，GroupLens 于 1997 年创建了电影推荐系统 MovieLens，以及类似的音乐推荐系统 Ringo、音视频推荐系统 Video Recommender 等。
　　后来，又出现了另一个里程碑——电子商务推荐系统。
　　1998 年，亚马逊的 Linden 和他的同事申请了 item-to-item 技术的专利。
　　协同过滤算不算人工智能？从技术角度来看，它也属于人工智能的范畴。但必须指出，协同过滤算法相对弱智。无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤，推荐效果总是不尽如人意。
　　如何通过系统的方法论来指导推荐系统的持续优化？我们如何将复杂的现实世界因素纳入推荐结果？攻城狮曾经很大很大，重赏之下必有勇者。后来，终于有人发现了一种更灵活的思维方式。
　　(二）传统机器学习开始加速
　　2006 年，Netflix 宣布了 Netflix Prize。Netflix，一家老牌在线电影租赁公司网站，举办了一场竞赛，以解决电影评分预测问题的机器学习和数据挖掘问题。主办方为此投入巨资，为那些能够将 Netflix 推荐系统 Cinematch 的准确率提高 10% 的个人或团队宣布悬赏 100 万美元！
　　Netflix在自己的博客上披露了很多海量数据，例如：
　　显然，面对这些海量数据，我们已经不能再依靠纯手工或小系统建立的分类标准来规范整个平台的用户偏好。
　　比赛开始一年后，Korbell 的团队以 8.43% 的进步赢得了第一阶段的奖项。他们投入了 2000 多个小时的努力，融合了 107 种算法。两种最有效的算法是：矩阵分解（通常称为 SVD，奇异值分解）和受限玻尔兹曼机 (RBM)。
　　矩阵分解作为协同过滤的补充，其核心是将一个非常稀疏的用户评分矩阵R分解为两个矩阵：User特征矩阵P和Item特征矩阵Q，并用已知数据构建这些向量并使用它们预测未知项目。该算法在有效提高计算精度的同时，还可以添加各种建模元素，整合更多样化的信息，更好地利用大量数据。
　　然而，矩阵分解也有其缺点。缺点是矩阵分解和协同过滤算法一样，属于监督学习的范畴，粗糙简单，适用于小型系统。互联网巨头面临的问题是，如果需要构建大规模的推荐系统，协同过滤和矩阵分解需要很长时间。该怎么办？
　　结果，一些攻城狮将注意力转向了无监督学习。无监督学习中聚类算法的本质是识别用户组，并向该组内的用户推荐相同的内容。当我们有足够的数据时，最好使用聚类作为第一步来缩小协同过滤算法中相关邻居的选择范围。
　　潜在语义模型使用聚类分析方法。它的一大优点是不仅可以做评分预测，还可以同时对文本内容进行建模，从而通过内容进行推荐的效果大大提升。
　　传统的分析方法在标记用户和根据标签映射到结果这两个步骤中都不是很准确。比如用户填写的年龄不一定是真的，或者不是所有的青少年都喜欢漫画。潜在语义模型的核心是超越这些表面语义标签的维度，利用机器学习技术挖掘用户行为中更深层次的潜在相关性，从而使推荐准确率更高。
　　在Netflix Prize百万美元武术大赛的指挥下，世界人才频频亮相。2009年达到顶峰，成为推荐系统领域最具标志性的事件。本次比赛吸引了众多专业人士投身于推荐系统领域的研究，也让这项技术从专业圈渗透到商业领域，激起了热烈的热情。讨论逐渐引起了主流网站的觊觎，基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐、基于信任网络的推荐等都走上了快速发展的通道。
　　这些推荐引擎不同于协同过滤。例如，基于内容的推荐是基于物品的内容信息进行推荐，而不是依赖于用户对物品的评价，更需要从内容的特点上使用机器学习的方法。在所描述的情况下，获得了用户的兴趣信息。内容过滤主要利用自然语言处理、人工智能、概率统计、机器学习等技术进行过滤。
　　一百万美元值得吗？根据 2016 年 Netflix 用户数据：6500 万注册会员每天观看 1 亿小时的视频。Netflix 表示，该系统每年可节省 10 亿美元。
　　（三）深度学习带来“无人驾驶”
　　近年来，用户的主要痛点已经出现。智能手机的普及，让海量的信息和小巧的阅读屏幕成为一对难以化解的矛盾。用户的阅读场景不再卡在电脑屏幕上，而是变成了移动和碎片化，搜索引擎出现故障，人工推荐太忙，机器推荐不够用。这种转变是对大内容平台的生死考验。如果你能满足你的需要，你就会活下去，如果你不能满足你的需要，你就会死去。
　　面对这个问题，YouTube 和 Facebook 提出了一个新的解决方案：利用深度学习创造智能机器。在过去的十年里，深度学习取得了巨大的飞跃，在解决大数据量方面更有优势。
　　如果说人工内容推荐就像司机开车，那么深度学习带来的内容推荐就像无人驾驶汽车。在这项利用用户数据“感知”用户偏好的技术中，其推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。当数据层生成并存储的数据进入候选层时，触发核心推荐任务。
　　以 YouTube 为例，其最新的公共推荐系统算法由两个神经网络组成，一个用于候选生成，一个用于排名。首先，以用户的浏览历史为输入，候选生成网络可以显着减少可以推荐的视频数量，从庞大的库中选择最相关的视频集。
　　这样生成的候选视频与用户的相关性最高，进一步预测用户评分。该网络的目标只是通过协同过滤提供更广泛的个性化。排名网络的任务是仔细分析候选者并选择少量最优选择。具体操作是利用设计好的目标函数，根据视频描述数据和用户行为信息对每个视频进行评分，将评分最高的视频呈现给用户。
　　在这种模式下，机器完全接管平台。在深度学习的不断训练下，机器会越来越聪明，与人打交道的智商会逐渐提高，从某种意义上说，它会逐渐承担起看门狗的责任。
　　二、内容产业是否即将被C2M颠覆
　　世界充满了奇迹。美国德克萨斯州科珀斯克里斯蒂市一家银行的自动柜员机（ATM）11日吐出一张写着“救救我”的字条，消息迅速传遍了中国互联网。，成为许多 网站 的头条新闻。
　　您是否需要从 N 个 网站 中看到完全相同的 文章？
　　这些多余的信息会消耗你的精力和流量，就像你打开任何一个电视频道都能看到很多泡面广告一样，很难从大量的信息中快速找到你想要的东西。
　　如何解决用户信息冗余的尴尬？
　　过去有很多不成功的技术方案，个人门户昙花一现，RSS 订阅不可行，跨站跟踪不在讨论之列。只有C2M才能引领未来。
　　C2M模式可以像今日头条一样应用到全网，也可以像Facebook这样的巨头平台。其核心在于根据用户的行为习惯、特征和需求，将海量的信息提取、整理、传递给用户。这就是克服痛点的秘诀。
　　但也有很多质疑的声音。比如有观点认为，协同过滤等推荐容易使用户形成信息茧，无法识别阅读场景，即时性差，耗时长。而今日头条等模式经常被诟病，要应对难以捕捉用户兴趣的问题。、用户数据的隐私和管理等诸多挑战。
　　支持和质疑线的每一边，这是对与错？未来虽然有两大机遇，但目前要跨越三座大山。
　　1. 支持的原因如下：
　　① 千人千面，全口可调
　　个性化内容推荐机制可以根据用户的喜好为用户推荐信息。通过各种算法，通过分析用户的历史行为，比较相关用户和相关项目，猜测用户可能喜欢的内容，列出候选集并进行验证，用户可以获得更准确的内容，从而将信息分发给成千上万的人。，实现内容与用户的精准连接，而不是传统的千人投放。
　　②大海捞针提高效率
　　个性化推荐消除了用户从海量信息中提取和搜索的需要。用户无需在海量信息中触针，在一定程度上为用户去除了一些无用的信息，缩小了用户的信息搜索范围，提高了用户的阅读效率。
　　③ 做自己喜欢做的​​事，增强粘性
　　不断为用户推荐合适的内容，可以增加用户粘性。个性化推荐技术通过算法精准推荐用户感兴趣的内容，帮助用户快速发现自己感兴趣的内容。当你观看一个内容时，它会立即向你推荐相关的东西，可以增加用户粘性，提升用户体验. .
　　④ 挖长尾，断竿
　　个性化推荐可以帮助用户通过相关算法挖掘长尾内容，避免两极分化的马太效应。当用户A喜欢冷门长尾内容，而用户B与用户A有相同或相似的兴趣和行为习惯时，系统可以将用户A喜欢的冷门内容推荐给用户B，从而使冷门内容获得更多曝光，帮助用户发现更多长尾内容，避免内容生产的生态两极分化。
　　⑤ 双向沟通，深度优化
　　基于用户的个性化推荐是深入分析和与用户交流的结果，提高了用户的交互体验。传统的人工推荐是到处撒网，没有对用户进行详细的划分和筛选。机器推荐基于用户特征和习惯。用户可以得到双向沟通交流，用户行为也可以决定下一步。推荐是有影响的，在一定程度上得到了反馈，提高了用户的交互体验。
　　⑥ 操作分类细化
　　个性化推荐还有助于平台对内容进行分类，有利于平台的精细化管理和运营。信息时代使得平台不断涌现，各种形式的内容越来越丰富，而用户手机上显示的区域有限。个性化推荐可以让商家更好地为不同的客户分类内容，有利于精细化运营。
　　2. 提问的要点是：
　　① 画地为牢，为思维设限
　　个性化的新闻体验往往会阻碍思想。个性化推荐的结果是基于用户的历史数据和历史行为，基于相似的用户或相似的物品。它还为用户屏蔽了很多信息。个性化推荐内容采集取决于你的兴趣，决定你的兴趣。所以，如果接触不到“新”事物，就培养不了新的兴趣，很容易让用户变得越来越狭隘。
　　②人心变，机器怎么理解
　　机器推荐无法识别阅读场景变化带来的需求变化，无法感知用户为什么需要阅读，难以匹配人类情感的复杂性。例如，在某个阶段，我们关注某件事，因为每个人都在谈论它，但这并不意味着我们对类似的事情感兴趣。
　　③ 审美线下，好坏难分
　　个性化推荐的难度给推荐内容的质量带来了挑战。过去，编辑评价 文章 的质量并不是那么容易。如今，机器推荐中的质量维度很容易被忽略。不准确的机器算法会使标题党内容混淆。机器推荐可能会高度推荐一个毫无价值的文章，也可能会埋没一个真正有价值的文章。您可以从外部数据中衡量 文章 的价值。目前还没有办法从内容的本质来分析它是否有价值。
　　④ 需要很长时间，总是半拍
　　基于海量数据的个性化推荐行为耗时长且不那么直接。比如新闻推荐存在时效问题，需要不断更新。分析用户历史行为、比较相似用户等数据分析工作耗时较长，不易在第一时间形成推荐结果。此外，协同过滤等方法也存在冷启动的问题，即在用户体验之初，尚未形成成熟的历史数据时，需要较长时间采集用户点击日志数据生成推荐。
　　⑤ 共同热点，个体汇聚
　　并不是所有的用户都是平等的，但是协同过滤方法没有考虑用户之间的个体差异。例如，我们观察到娱乐新闻始终被推荐给大多数用户，即使用户没有点击娱乐故事。原因是娱乐新闻普遍很受欢迎，所以总是有足够多的来自用户“社区”娱乐故事的点击量可以推荐。
　　3. 未来的机会在哪里？
　　未来的机会在于两大驱动力：行业对长尾金矿的商业动力；促进用户强烈的个性化需求。
　　① 长尾金矿
　　个性化推荐可以帮助用户发现更多优质的长尾内容，提升平台的商业价值。一般来说，平台用户只访问约 10% 的热门内容。许多小众和不受欢迎的内容在数据库中不容易找到。我们称之为长尾内容。
　　根据长尾理论，由于成本和效率因素，当商品储存、流通和展示的场所和渠道足够宽广时，商品的生产成本会急剧下降，个人可以生产，商品的销售成本就会下降。急剧下降，几乎是以前的任何看法。似乎需求极低的产品，只要卖掉就会被买走。个性化推荐可以通过协同过滤中基于用户的推荐技术传播小众喜欢的长尾内容，充分挖掘长尾内容，生成长尾金矿。
　　② 时代刚需
　　我们生活的时代已经改变。经过20年的发展，互联网已经成为移动互联网。现在即将融合AI，进入IOT时代。终端和信息在核爆炸中迅速扩大。用户将越来越难以在海量数据中找到自己需要的信息。越来越难了。在这种情况下，传统的搜索引擎已经无法做到这一点。早期最有代表性的是雅虎，它被归类为目录，谷歌，它是一个搜索引擎。他们已经进入了死胡同。使用搜索引擎学习陌生领域的知识，效率极低！
　　适应时代的刚性需求，希望在于个性化推荐。机器需要尽可能的了解用户，根据用户的数据，主动推荐用户感兴趣和需要的信息。近20年多来，虽然取得了一些成绩，但唐僧学经只是第一步，还有很长的路要走。
　　4.现在需要跨越的三座山
　　在个性化推荐的发展过程中，存在用户兴趣预测困难、用户相关数据隐私、数据处理困难等诸多问题，都给个性化推荐带来了极大的威胁和挑战。
　　确切地说，是第一座山。
　　用户的兴趣容易受到多种因素的影响，并且在不断变化，这是个性化推荐不可避免的挑战。个性化推荐系统的基础部分是用户兴趣建模，用户兴趣建模的好坏直接决定个性化推荐的好坏。然而，用户的兴趣在任何时候都受到社交、场景、环境等多重因素的影响。用户兴趣的不断变化使得根据过去的数据很难预测用户未来的趋势，也影响了推荐结果的准确性。
　　第二座山，隐私。
　　对于基于用户数据的个性化推荐，如何保护用户隐私是个大问题。传统的内容推荐系统对用户的页面访问记录进行数据挖掘，找出用户的访问习惯，然后根据用户需求在服务器端进行信息筛选，试图为用户提供信息推荐服务和垃圾邮件过滤服务。然而，如何在保护用户隐私的同时，为用户提供更精准的内容推荐服务是一个挑战。
　　第三座山，价值观。
　　除了三座山，还有一个问题值得关注。目前的机器推荐等于“没有三观”和“没有审美”。由于众所周知的原因，在华语圈的经营肯定会遇到相当大的挑战。
　　交通欺诈和作弊就是明显的例子。比如，有网友告诉笔者：我经常在网上看到一些几万人或者几十万人的视频。数字如此之大，以至于我们怀疑生命。这样一来，页面测试后，人数增加了三个，新课程增加了几十个。瞬间清晰。半夜，我测试了一些视频直播，靠墙拍摄。从直播开始十分钟后，直播的粉丝依然可以不断的增加，而真正的粉丝却是一而再再而三的增加。作弊有一段时间是好的，但我并不放心。
　　一些公司在智能推荐客户端上投放了一些非常垂直的大广告。其中一些非常好，而其中一些太明显而无法伪造。瞬间阅读量超过10000时带来的流量，还是自己阅读比较好。千数效果很好。各种数据都是认真的，就看用的人认真不认真。
　　未来，如何在个性化推荐的技术和管理上不断创新，人工智能因素的参与能否改善存在的问题，为用户产生更好的推荐结果，将成为重要的课题。
　　三、巨头正在开发的技术路线
　　事实上，无论支持或质疑有多大，个性化推荐已经吸引了无数巨头。
　　目前，在市场上，新技术和旧技术仍然占据着各自的领地。新的深度学习技术正在迅速而积极地兴起；老式技术也在不断优化以防止事故发生。新旧技术之争是当前的热门话题，也是决定未来发展的两大路线。
　　（一）老派技术认为传统推荐技术可以自我提升
　　1.谷歌新闻的套路，不断优化
　　Google 新闻是一个在线信息门户，它汇总了来自数千个来源的新闻故事（在对类似故事进行分组之后），并以个性化的方式将它们呈现给登录用户。由于 文章 和用户众多，并且给定响应时间要求，纯基于内存的方法不适用，需要可扩展的算法，因此 Google 新闻采用了基于模型和基于内存的组合技术。
　　Google 新闻例程仍然是协同过滤的基础。它采用协同过滤技术，将基于模型和基于记忆的技术结合起来进行个性化推荐。根据《推荐系统》一书，基于模型的部分依赖于两种聚类技术：
　　① Probabilistic Latent Semantic Indexing（PLSI）：协同过滤的“第二代”概率技术，为了识别具有相似想法和相关项目的用户的聚类，引入了一个隐藏变量，对应每个用户的有限状态——项目对集合，可以适应用户可能同时对多个主题感兴趣的情况。
　　② MinHash：根据两个用户查看的项目的交集，将两个用户放入同一个集群（哈希桶）。为了使这个散列过程具有可扩展性，使用了一种特殊的方法来寻找最近的邻居，并且使用谷歌自己的 MapReduce 技术在几个集群之间分配计算任务。
　　基于记忆的方法主要分析“伴随浏览量”。“共同查看”是指同一用户在预定义的时间段内查看了一篇文章 文章。在进行预测时，需要遍历活跃用户最近的历史数据，从内存中获取相邻的文章。在运行时，预设集合中的候选项目的综合推荐分数是这三种方法（MinHash、PLSI和同伴浏览）得到的分数的线性组合的计算值，然后根据推荐结果输出推荐结果。计算值的水平。
　　2. Linkedin 开发系统四种场景
　　Linkedin主要通过自主研发设计的协同过滤推荐平台Browsemap实现个性化推荐。Browsemap是Linkedin开发的一个泛化平台，实现了物品的协同过滤推荐算法。该平台可以支持Linkedin中所有实体的推荐，包括求职者、职位发布、企业、社会团体（如学校等）、搜索词等。通过该平台实现一种新的实体协同过滤推荐，开发者只需要做访问相关行为日志、编写Browsemap DSL配置文件、调整相关过期参数等简单任务。
　　论文指出，Browsemap平台在Linkedin中有四种最常用的推荐场景：向求职者推荐公司、推荐相似公司、推荐相似简历、推荐搜索词。
　　① 向求职者推荐公司：通过Browsemap实现基于item的协同过滤，计算用户与潜在公司的相似度，获取相关公司特征；结合相关公司特征和用户/公司内容特征（包括用户位置、工作经历；企业产品、相关描述）一起分析得出最终的偏好分数。
　　② 相似公司推荐：向求职者推荐公司有两个区别：一是内容特征的相似度变成了公司画像的相似度；二是根据用户的各种行为构建浏览地图。
　　③ 相似简历（用户）推荐：这部分推荐是通过公司详情页的浏览行为和用户画像特征来实现的。同时，利用相似简历的属性补充简历缺失的属性，得到用户的虚拟简历。
　　④ 搜索词推荐提供四种关联方式：
　　然而，实验结果表明协同过滤的结果是最好的，甚至比这四种方法结合的结果还要好。
　　3.今日头条的三个阶段
　　作为国内流行的个性化推荐产品，今日头条技术经历了三个阶段： 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(机器学习之前的第21-43条规则（上）)
　　雷锋网AI研究社出版社，本文来自谷歌开发者博客，雷锋网授权转载。以下为下一篇，内容为机器学习前的规则21-43。有关相关术语和规则 1-20，请参阅 Google 的机器学习规则：机器学习工程的最佳实践（第 1 部分）
　　规则 21：你可以在线性模型中学习的特征权重的数量与你拥有的数据量大致成正比。
　　关于模型的适当复杂度有各种优秀的统计学习理论结果，但你基本上只需要了解这个规则。在一次谈话中，有人质疑是否可以从一千个样本中学到任何东西，或者是否需要超过一百万个样本，他们之所以有这样的疑问，是因为它们仅限于一种特定的学习方式。关键是要根据数据的大小调整你的学习模型：
　　如果您正在构建一个在文档和查询中收录数百万个不同术语的搜索排名系统，并且您有 1000 个标记样本，那么您应该手动设计文档和查询特征、TF-IDF 和其他几个高度 获得点积转换后的特征之间。您将拥有 1000 个样本，十多个特征。
　　如果您有一百万个样本，请使用正则化和特征选择来（可能）使文档特征列和查询特征列相交。这样您就可以获得数百万个功能；但是如果你使用正则化，你会得到更少的特征。您将拥有数千万个样本，可能会产生 100,000 个特征。
　　如果您有数十亿或数千亿个样本，您可以使用特征选择和正则化按文档和查询标记组合特征列。您将拥有 10 亿个样本，1000 万个特征。统计学习理论很少设置硬性限制，但可以提供一个很好的起点。
　　最后，根据规则 28 决定使用哪些功能。
　　规则 22：清理不再使用的功能。
　　未使用的功能会产生技术债务。如果您发现自己没有使用某个功能并且将其与其他功能组合不起作用，请将其从您的基础架构中删除。您需要保持基础架构清洁，以便您可以尽快尝试最有可能产生良好结果的功能。如有必要，其他人可以随时添加您的功能。
　　在决定添加或保留哪些功能时，请考虑覆盖范围。即对应的特征覆盖了多少个样本？比如你有一些个性化特征，但只有8%的用户有个性化特征，那它就不会很好用。
　　同时，一些特征可能会超过它们的权重。例如，如果您有一个仅覆盖 1% 数据的特征，但具有该特征的样本中有 90% 是正样本，那么这是一个很好的添加特征。
　　系统人工分析
　　在进入机器学习的第三阶段之前，重要的是要关注在任何机器学习课程中都学不到的东西：如何检查现有模型并改进它们。这更像是一门艺术而不是一门科学，但有几个反模式值得避免。
　　规则 23：您不是典型的最终用户。
　　这可能是让团队陷入困境的最简单方法。虽然 fishfood（团队内的原型制作）和 dogfood（公司内的原型制作）有很多优势，但员工应该看看是否满足绩效要求。虽然显然应该避免糟糕的更改，但任何看起来合理的更改都应该在更接近生产的情况下进行测试，或者通过要求非专业人士在众包平台上回答付费问题，或者通过要求真实用户进行在线实验。
　　有两个原因。首先，你离代码太近了。您可能专注于帖子的特定方面，或者您只是在其中投入了太多情绪（例如确认偏见）。其次，你的时间很宝贵。考虑一下可以在众包平台上以九名工程师一小时会议的成本购买多少合同人类标签。
　　如果您真的想获得用户反馈，请使用 UX 方法。在流程的早期创建用户角色（参见 Bill Buxton 的 Sketching User Experiences 书中的描述），然后进行可用性测试（参见 Steve Kruger 的 Don't Make Me Think One 书中的描述）。用户角色是指创建虚构用户。例如，如果您的团队成员都是男性，那么值得设计一个 35 岁的女性用户角色（使用用户特征完成）并查看它产生的结果，而不是仅仅查看 10 25-40 年的结果老男性。让真实用户在可用性测试期间体验您的 网站（本地或远程）并观察他们的反应也可以让您对事物有全新的看法。
　　规则 24：衡量模型之间的差异。
　　在向任何用户展示新模型之前，您可以进行的最简单（有时也是最有用）的测量之一是评估新模型的结果与生产的不同之处。例如，如果您有一项排名任务，请针对整个系统中的一批示例查询运行这两个模型，并查看结果的对称差异有多大（按排名位置加权）。如果差异非常小，您可以说不进行实验不会有太大变化。如果差异很大，那么您需要确保此更改会带来良好的结果。查看具有较大对称差异的查询可以帮助您了解更改的性质。但是，请确保您的系统是稳定的。确保模型与其自身之间的对称差异很小（理想情况下为零）。
　　规则 25：在选择模型时，实用性比预测能力更重要。
　　您的模型可能会尝试预测点击率。但归根结底，关键问题是你如何处理这个预测。如果您使用该预测对文档进行排名，则最终排名的质量比预测本身更重要。如果您尝试预测文档是垃圾邮件的概率，然后选择要阻止的内容的权衡点，则允许内容的精度更为重要。大多数时候，这两项应该是一致的：如果不一致，则优势可能很小。因此，如果更改改善了日志丢失但降低了系统性能，请寻找其他功能。当这种情况频繁发生时，是时候重新审视模型的目标了。
　　规则 26：寻找测量误差中的模式并创建新特征。
　　假设您看到模型“获取”了错误的训练样本。在分类任务中，此类错误可能是误报或误报。在对任务进行排序时，此类错误可能是误报和误报，其中正例的排名低于负例。最重要的是，机器学习系统知道它弄错了样本，如果有机会，它会修复该错误。如果您为模型提供允许其纠正错误的功能，则模型将尝试使用它。
　　另一方面，如果您尝试从系统不认为错误的样本中创建特征，则该特征将被系统忽略。例如，假设有人在 Play 应用搜索中搜索“免费游戏”。假设热门搜索结果之一是相关性较低的有趣应用。因此，您为“有趣的应用程序”创建了一个功能。但是，如果您要最大化安装量并且用户在搜索免费游戏时安装有趣的应用程序，那么“有趣的应用程序”功能将无法满足您的需求。
　　如果模型让您的某些样本出错，请查找当前特征集之外的模式。例如，如果系统似乎正在降级内容较长的帖子，请添加帖子长度。不要添加过于具体的特征。如果您要添加帖子长度，请不要试图猜测长度的含义，只需添加十几个或更多特征并让模型处理它（参见规则 21）。这是实现目标的最简单方法。
　　规则 27：尝试量化观察到的异常行为。
　　当现有的损失函数没有捕获他们不喜欢的某些系统属性时，您的团队中的一些成员开始感到沮丧。在这一点上，他们应该尽其所能将投诉转化为具体数字。例如，如果他们认为 Play Search 中有太多“有趣的应用”，他们可以通过人工评分来识别有趣的应用。（在这种情况下，您可以使用人工标记的数据，因为相对较小的查询子集占流量的很大一部分。）如果您的问题是可衡量的，您可以开始将它们用作特征、目标或指标。一般规则是“先量化，后优化”。
　　规则28：请注意，短期行为相同并不意味着长期行为相同。
　　假设您的新系统查看每个 doc_id 和 exact_query，并计算每个查询的每个文档的点击概率。您发现在并行分析和 A/B 测试中，它的行为几乎与您当前的系统相同，因此您发布了它，因为它很简单。但是，您发现它没有显示任何新应用程序。为什么？那是因为您的系统只根据自己的查询历史显示文档，所以它不知道应该显示新文档。
　　了解此类系统长期行为的唯一方法是仅使用在线时获取的数据来训练模型。这是非常困难的。
　　训练应用偏差
　　训练应用偏差是训练效果和应用效果之间的差异。这种偏差的原因可能是：
　　我们注意到谷歌的生产机器学习系统也存在训练应用偏差，这会对性能产生负面影响。最好的解决方案是明确监控以避免在系统和数据变化时引入容易被忽视的偏差。
　　规则 29：确保训练与应用一样有效的最佳方法是保存应用时使用的特征集，然后将这些特征通过管道传输到日志以供训练时使用。
　　即使您不能对每个样本都这样做，也可以对一小部分样本进行验证，以验证应用程序和训练之间的一致性（参见规则 37）。采取这一步的谷歌团队有时会对结果感到惊讶。在 YouTube 主页上切换到此应用程序录制功能不仅大大提高了质量，而且还降低了代码复杂度。有许多团队已经在他们的基础设施上采用了这种方法。
　　规则 30：按重要性对采样数据进行加权，不要丢弃它们！
　　当数据过多时，总是倾向于使用前文件而忽略后文件。这是错误的做法。尽管可以丢弃从未向用户展示过的数据，但对于其他数据，按重要性加权是最佳选择。按重要性加权意味着如果您决定以 30% 的概率对样本 X 进行抽样，则赋予其 10/3 的权重。当按重要性加权时，您仍然可以使用规则 14 中讨论的所有校准属性。
　　规则 31：如果您在训练和应用期间关联表中的数据，请注意表中的数据可能会发生变化。
　　假设您将文档 ID 与收录这些文档的特征（例如评论或点击次数）的表相关联。表中的功能在训练时和应用时可能会有所不同。然后，您的模型可能会在训练和应用同一文档时对同一文档进行不同的预测。避免此类问题的最简单方法是在应用特性时记录特性（参见规则 32）。如果表只是缓慢变化，您还可以每小时或每天创建表的快照，以获得非常接近的数据。请注意，这仍然不能完全解决问题。
　　规则 32：在训练和应用程序管道之间尽可能重用代码。
　　批处理不同于在线处理。对于在线处理，您必须在每个请求到达时对其进行处理（例如，您必须对每个查询进行单独的查找），而对于批处理，您可以组合任务（例如，进行关联）。申请的时候是在线处理，训练的时候是批处理。但是，有一些方法可以重用代码。例如，您可以专门为您的系统创建一个对象，其中所有查询结果和关联都可以以非常易于阅读的方式存储，并且可以轻松测试错误。然后，采集到所有信息后，您可以在应用程序和培训期间使用通用方法在人类可读对象（特定于您的系统）和机器学习所需的任何格式之间建立一座桥梁。这消除了训练应用偏差的来源。由此推断，在训练和应用时，尽量不要使用两种不同的编程语言。如果这样做，几乎不可能共享代码。
　　规则 33：如果您根据 1 月 5 日之前的数据生成模型，请根据 1 月 6 日及之后的数据测试模型。
　　通常，要衡量模型的性能，您应该使用在模型训练的所有数据之后的日期采集的数据，因为这可以更好地反映系统在应用于生产时的行为。如果您根据 1 月 5 日之前的数据构建模型，请根据 1 月 6 日及之后的数据测试模型。您通常会发现模型在使用新数据时表现不如以前，但应该不会太糟糕。由于可能存在一些日常影响，您可能预测的不是平均点击率或转化率，而是曲线下面积（表示正类样本得分高于负类样本的概率）类样本）应该非常接近。
　　规则 34：在关于过滤的二元分类中（例如，垃圾邮件检测或识别有趣的电子邮件），在短期内牺牲一点性能以获得非常干净的数据。
　　在过滤任务中，标记为负分类的样本不会显示给用户。假设您的过滤器在应用时会阻止 75% 的负面分类样本。您可能希望从显示给用户的实例中提取额外的训练数据。例如，如果用户将您的过滤器未阻止的电子邮件标记为垃圾邮件，您可能希望从中学习。
　　但是这种方法引入了抽样偏差。如果您在应用期间将所有流量的 1% 标记为“保留”并将所有保留样本发送给用户，则可以采集更清晰的数据。过滤器现在阻止至少 74% 的负面分类样本。这些保留的样本可以成为训练数据。
　　请注意，如果过滤器阻止了 95% 或更多的负分类样本，则此方法不太可行。即便如此，如果你想衡量你的应用程序的性能，你可以以较低的采样率（例如 0.1% 或 0.001%）。一万个样本足以非常准确地评估性能。
　　规则 35：注意对问题排序的内在偏见。
　　当你彻底改变你的排名算法，导致不同的排名结果时，你实际上改变了你的算法稍后将处理的数据。在这一点上，您应该围绕其设计模型存在固有的偏见。具体方法有很多。以下是如何让您的模型支持它已经看到的数据。
　　对涵盖更多查询的特征（而不是仅涵盖一个查询的特征）进行更高的正则化。通过这种方式，模型将偏爱特定于一个或几个查询的特征，而不是泛化到所有查询的特征。这种方法有助于防止非常流行的查询结果出现在不相关的查询中。请注意，这与更传统的建议背道而驰：对具有更多唯一值的特征列进行更高的正则化。
　　只有特征被允许具有正权重。这确保了任何好的特征都比“未知”特征更合适。
　　不选择仅处理文档数据的功能。这是第一条规则的极端版本​​。例如，即使给定的应用程序是热门下载（无论查询如何），您也不希望在任何地方都显示它。这很容易做到，无需选择仅处理文档数据的功能。您不想到处展示特定流行应用程序的原因是用户可以找到他们需要的所有应用程序至关重要。例如，如果用户搜索“观鸟应用”，他/她可能会下载“愤怒的小鸟”，但这绝对不是他/她想要的应用。展示此类应用程序可能会提高下载率，但最终无法满足用户的需求。
　　规则 36：避免带有位置特征的反馈循环。
　　内容的位置会极大地影响用户与其交互的可能性。如果您将应用放在首位，您的应用会获得更高的点击率，从而让您认为用户更有可能点击该应用。处理此类问题的一种方法是添加位置特征，即关于网页中内容位置的特征。您可以使用位置特征训练模型，让模型学习（例如）为特征“1stposition”赋予更高的权重。因此，该模型为具有“1stposition=true”特征的样本的其他因素分配了较低的权重。然后，在应用时，您不会为任何实例提供位置特征，或为所有实例提供相同的默认特征，因为您在决定以什么顺序显示它们之前对候选实例进行评分。
　　请注意，由于训练和测试之间的这种不对称性，在位置特征和模型的其余部分之间保持一定的分离是很重要的。理想的情况是模型是位置特征函数和其余特征函数的总和。例如，不要将位置特征与任何文档特征相结合。
　　规则 37：衡量培训/应用偏差。
　　一般来说，有很多情况会导致偏见。此外，您可以将其分为以下部分：
　　机器学习阶段 3：缓慢增长、优化细化和复杂模型
　　有迹象表明第二阶段即将结束。一是月度增速开始走弱。您将开始在指标之间进行权衡：在一些实验中，您会看到一些指标上升而另一些指标下降。事情变得有趣起来。随着增长变得越来越困难，机器学习系统必须变得更加复杂。注意：本节中的纯理论规则比前两节要多。我们已经看到很多团队对机器学习的第一阶段和第二阶段非常满意。但到了第三阶段，他们必须找到自己的方式。
　　规则 38：如果目标不一致并成为问题，不要在新功能上浪费时间。
　　当您的测量值稳定时，您的团队开始关注当前机器学习系统目标范围之外的问题。如前所述，如果现有算法目标没有涵盖产品目标，则需要修改算法目标或产品目标。例如，您可以针对点击、+1 或下载进行优化，但发布决策部分取决于人工评估者。
　　规则 39：发布决策代表长期的产品目标。
　　Alice 有一个减少预测安装次数的逻辑损失的想法。她添加了一个功能。减少了逻辑损耗。当她进行在线实验时，她发现安装率有所提高。然而，在发布评审会上，注意到日活跃用户数下降了 5%。结果，团队决定不发布该模型。Alice 很失望，但现在她意识到发布决定取决于多个条件，其中只有一些条件可以直接通过机器学习进行优化。
　　事实上，现实世界并不是网络游戏的世界：没有“健康点”来决定产品的表现如何。团队必须使用他们采集的统计数据来尝试有效地预测系统未来的表现。他们需要关注参与度、每日活跃用户 (DAU)、30 天 DAU、收入和广告商投资回报率。这些仅在 A/B 测试中可衡量的指标代表了让用户满意、增加用户、让合作伙伴满意和货币化的长期目标，此外，您可以将它们视为发布质量和有用产品的代理，五年后，公司蒸蒸日上。
　　只有当所有指标都变得更好（或至少没有变得更糟）时，才能轻松做出发布决定。如果团队可以在复杂的机器学习算法和简单的启发式算法之间进行选择，并且对于所有这些指标，简单的启发式算法提供了更好的结果，那么应该选择启发式算法。此外，所有可能的度量值都没有明确排名。具体来说，考虑以下两种情况：
　　如果当前系统为A，则团队不太可能切换到B。如果当前系统为B，则团队不太可能切换到A。这似乎与理性行为背道而驰；但是，对变化指标的预测可能成功，也可能不成功，因此这两种变化都有很大的风险。每个指标都涵盖了团队关注的一些风险。
　　此外，没有一个指标涵盖团队最关心的问题，“我的产品在五年内将走向何方”？
　　另一方面，个人更倾向于选择可以直接优化的目标。大多数机器学习工具也支持这样的环境。在这样的环境下，快速创建新功能的工程师可以源源不断地发布。一种称为“多目标学习”的机器学习已经开始解决这个问题。例如，您可以提出约束满足问题，为每个指标设置下限，并优化一些指标的线性组合。即便如此，并非所有指标都可以轻松地作为机器学习目标：如果用户单击文档或安装应用程序，那是因为显示了内容。但是要弄清楚用户访问您的 网站 的原因要困难得多。如何预测整个 网站 未来的成功是一个 AI 完备的问题：
　　规则 40：保持集成学习简单。
　　采用原创特征并直接对内容进行排名的统一模型是最容易调试和理解的。然而，集成学习模型（结合其他模型分数的模型）可以取得更好的结果。为简单起见，每个模型应该是只接受来自其他模型的输入的集成学习模型，或者是接受多个特征的基础模型，但不能同时接受两者。如果在单独训练的模型之上还有其他模型，则将它们组合起来可能会导致不良行为。
　　使用简单模型进行集成学习（仅将“基础”模型的输出用作输入）。此外，您需要对这些集成学习模型施加属性。例如，基础模型生成的分数增加不应导致集成学习模型的分数降低。此外，如果输入模型在语义上是可解释的（例如，校准的），这是理想的，因为这样基本模型的变化不会干扰集成学习模型。此外，强制要求如果基分类器的预测概率增加，则集成学习模型的预测概率不会降低。
　　规则 41：在效果趋于稳定后，寻找与现有信号质量不同的新信息源并添加到其中，而不是优化现有信号。
　　您添加了一些关于用户的人口统计信息和一些关于文档中单词的信息。您探索了模板并调整了正则化。但在几个季度发布中，关键指标的改进从未超过 1%。现在怎么办？
　　是时候开始为不同的特征构建基础架构了，例如用户在过去一天、一周或一年中访问的文档的历史记录，或者其他属性的数据。您可以使用 Wikidata 条目或公司内部信息（例如，Google 的知识图）。利用深度学习。开始调整您对 ROI 的期望，并相应地工作。与任何工程项目一样，您必须权衡添加新功能的好处与增加复杂性的成本。
　　规则 42：不要期望多样性、个性化或相关性与您认为的流行度密切相关。
　　一组内容中的多样性可以具有多种含义，其中内容来源的多样性是最常见的。个性化意味着每个用户都能获得适合其个人需求的结果。相关性意味着特定查询的结果比任何其他查询更适合该查询。因此，所有三个属性都具有与规范不同的定义。
　　但常态往往难以超越。
　　请注意，如果您的系统正在衡量点击次数、访问时间、观看次数、+1、转发等，那么您正在衡量内容的受欢迎程度。团队有时会尝试学习具有多样性的个性化模型。为了实现个性化，他们添加了支持系统进行个性化（代表用户兴趣的部分特征）或多样化（指示相应文档是否具有与其他返回文档相同的特征，例如作者或内容的特征）的特征，以及然后发现这些特征的权重（或有时不同的信号）比预期的要低。
　　这并不意味着多样性、个性化或相关性不重要。正如前面的规则所指出的，您可以进行后处理以增加多样性或相关性。如果您看到您的长期目标有所增加，您可以声明除了受欢迎程度之外，多样性/相关性也很有价值。然后，您可以继续使用后处理方法或根据多样性或相关性直接修改目标。
　　规则 43：你的朋友在不同的产品上基本保持不变，但你的兴趣却不同。
　　Google 的团队取得了很大进展，他们采用了一个模型来预测产品中连接的紧密程度，并使用该模型对其他产品进行准确的预测。你的朋友保持不变。另一方面，我看到几个团队在多个产品的个性化方面遇到了困难。是的，当时它似乎应该工作。但现在好像没有了。有时可行的是使用来自一个属性的原创数据来预测另一个属性的行为。另外，请注意，仅知道用户具有其他属性的历史记录也会有所帮助。例如，用户在两个产品上的活动可能表明问题本身。
　　相关资源
　　Google 内部和外部都有很多关于机器学习的文档。
　　谢谢
　　感谢 David Westbrook、Peter Brandt、Samuel Ieong、Chenyu Zhao、Li Wei、Michalis Potamias、Evan Rosen、Barry Rosenberg、Christine Robson、James Pine、Tal Shaked、Tushar Chandra、Mustafa Ispir、Jeremiah Harmsen、Konstantinos Katsiapis、Glen Anderson、 Dan Duckworth、Shishir Birmiwal、Gal Elidan、Su Lin Wu、Jaihui Liu、Fernando Pereira 和 Hrishikesh Aradhye 对本文档进行了各种更正、建议和有用的示例。另外，感谢 Kristen Lefevre、Suddha Basu 和 Chris Berg 对早期版本的帮助。任何错误、遗漏或（喘气！）不受欢迎的意见都是我的责任。
　　附录
　　本文档的多个地方都提到了几个 Google 产品。为了提供更多上下文，我将在下面简要描述一些最常见的示例。
　　YouTube 概览
　　YouTube 是一种流媒体视频服务。YouTube 的 Watch Next 和 YouTube Homepage 团队都使用机器学习模型对推荐视频进行排名。“看下一个”推荐在当前视频结束后观看的视频，首页向浏览首页的用户推荐视频。
　　谷歌播放概述
　　Google Play 有许多模型可以解决各种问题。机器学习用于 Play 搜索、Play 主页上的个性化推荐以及“用户还安装了以下应用”。
　　Google+ 概览
　　Google+ 在各种情况下使用机器学习技术，例如在对用户可见的帖子的“提要”中排名帖子时，在“趋势”（当前非常流行的帖子）中排名帖子时，当你认识的人时是排名，等等。
　　原创地址：#human_analysis_of_the_system 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(
企业一个营销的基本内容和有效实现的搜索流程是什么)
　　网站从用户搜索行为看搜索引擎营销的基本原理
　　一个典型的用户搜索过程是：选择一个搜索引擎；为检索设置 关键词 或 关键词 组合；过滤搜索结果并点击所需信息；输入信息源网站获取详细信息。如果用户获得满意的结果，则搜索结束；或者使用 关键词 进行搜索。如果更改关键词后仍然没有得到合适的信息，可以放弃或更换其他搜索引擎进行搜索，重复上述搜索过程。用户在完成搜索、过滤、点击等基本信息获取后，可以自行判断信息获取行为是否达到了预期的效果。
　　搜索引擎的应用非常简单。大多数网民都有使用搜索引擎检索信息的经验，客观上可以帮助企业达到搜索引擎营销的目的。企业利用用户通过搜索引擎检索到的机会来达到信息传递的目的，这就是搜索引擎营销。
　　1、搜索引擎营销的基本流程
　　进一步分析发现，搜索引擎营销实现的基本流程是：
　　（1）企业在网站上发布信息，以网页或文档的形式成为信息源（内部和外部信息源）。
　　（2）搜索引擎收录从网页或文档到索引数据库。
　　（3）用户使用关键词进行搜索（分类目录是逐级搜索）。
　　（4）搜索结果中列出了相关索引信息及其链接URL。
　　(5）根据用户对检索结果的判断选择感兴趣的信息，点击URL进入信息源所在的网页。
　　这样就完成了从发布信息到用户获取信息的整个过程。这个过程也说明了搜索引擎营销的基本原则。
　　在上述搜索引擎营销过程中，包括五个基本要素：信息源（网页或文档）、搜索引擎信息索引库、用户检索行为和检索结果、用户对搜索结果的分析判断、搜索选择结果。结果点击。这些因素的研究和有效实施以及搜索引擎营销信息传递的过程构成了搜索引擎营销的基本内容。
　　2、搜索引擎营销基础
　　根据搜索引擎营销的基本原理，可以看出搜索引擎营销的基本内容（任务和方法）如下。
　　(1）构建适合搜索引擎检索的信息源
　　搜索引擎搜索到的网页信息来源收录是搜索引擎营销的基础，这也是为什么网站的建设成为网络营销的基础。企业网站中的网页信息被搜索引擎检索。根据。由于用户在搜索后必须到信息源网页获取更多信息，所以信息源的构建不能仅仅从搜索引擎友好的角度出发，还应包括用户友好性。这就是我们正在建设的网络营销型企业网站强调，网站优化不仅仅是搜索引擎优化，而是包括用户优化、搜索引擎优化、管理维护三个方面网站 的。
　　在讨论搜索引擎营销时，一般来说，我们主要考虑搜索引擎对各种网页的检索。除了基于网页的检索，还有一些专业领域的检索，比如谷歌的新闻组和图片检索，百度的图片、音乐、视频、新闻和地图检索等。有些搜索引擎还可以检索特定的文档格式. ，如DOC、PDF、PPT等，但无论是图片还是MP3等，通常都是嵌入网页中，也可以通过浏览器直接打开或链接相关信息。这个特点也决定了要做好搜索引擎营销，就需要从每个网页的搜索引擎优化设计入手。
　　（2）创造网站/要被搜索引擎搜索的页面收录机会
　　网站在互联网上搭建和发布的完成，并不意味着搜索引擎营销的目的就可以自然而然的达到。再精美的网站搜索引擎在这些网站中找到信息，当然达不到网络营销信息传递的目的。因此，让尽可能多的网页被搜索引擎搜索到收录是网络营销的基本任务之一，也是搜索引擎营销的基本步骤。
　　（3）让网站信息在搜索结果中出现得更高
　　网站/一个网页能被搜索引擎搜索到是不够的收录，还需要让企业信息出现在搜索结果的顶部。这是搜索引擎优化的理想结果，因为搜索引擎收录通常有很多关于@>的信息。当用户输入某个关键词进行检索时，会反馈大量结果。无法保证效果。
　　（4）通过搜索结果中的有限信息获得用户关注
　　搜索引擎营销是“信息引导模式”的代表，搜索结果的汇总信息获得用户关注是实现信息引导的基础。一般来说，搜索结果中的信息量非常大，用户通常不可能点击浏览搜索结果中的所有信息。相反，他们首先判断搜索结果，并选择一些最相关的信息进行点击，然后进入相应的网页以获得更完整的信息。这需要搜索引擎在设计内容时采集信息的方式，并在有限的空间内提供用户感兴趣的信息。相关元素包括：页面标题、关键词、页面摘要信息、页面 URL。
　　(5）为用户获取信息提供便利
　　用户通过点击搜索结果进入网站/网页，是搜索引擎营销效果的基本体现。用户的进一步行为决定了搜索引擎营销能否最终为企业带来收益。用户来到网站后，可能想了解某款产品的详细介绍，或者成为注册用户，但最终能否转化为买家，还要看质量、款式、价格等更多因素。产品本身的竞争力。在这个阶段，搜索引擎营销将与网站信息发布、客户服务、网站流量统计分析、在线销售等其他网络营销工作密切相关。用户建立密切的关系，
　　本文选自冯英健先生《网络营销基础与实践》 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(搜索引擎对网络营销的主要作用网站推广产品促销(组图))
　　类别的作用下降，技术搜索引擎逐渐成为主流。主要搜索引擎优化知识：网站地图，网站链接策略...（1天？）搜索引擎关键词广告：点击率分析，用户转化率，网站流量统计分析...（1周？）ng搜索引擎退出历史阶段ng搜索引擎营销知识演进（3）第三阶段（2004-2006）：形成阶段搜索引擎营销知识体系。搜索引擎营销组合策略；搜索引擎营销目标层；标准化网站优化思路；搜索引擎营销效果跟踪评估.ng 搜索引擎营销目标层ng 搜索引擎营销目标层Presence 层：优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化的基础和用户优化的出发点是一样的；网站优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。F”型（即网页浏览关注“F现象”）倾向于阅读网页顶部的长句，阅读兴趣随着网页挂掉了，每个网页内容的开头都应该收录重要的信息，搜索引擎营销的主要任务是构建适合于为网站/网页被搜索引擎搜索创造机会收录@ > 从搜索引擎检索到的信息源中，让网站信息出现在搜索结果顶部，在搜索结果信息有限的情况下获得用户关注为用户获取信息提供便利ng网站三者-layer 优化含义优化网络环境（搜索引擎等）优化优化网站Maintenanceng网站优化设计原则坚持用户导向而不是搜索引擎导向网站优化的基本要素是网站优化ng 网站优化和SEO的关系 SEO是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是相同的；网站 优化必须考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。F”型（即网页浏览关注“F现象”）倾向于阅读网页顶部的长句，阅读兴趣随着网页挂掉了，每个网页内容的开头都应该收录重要的信息，搜索引擎营销的主要任务是构建适合于为网站/网页被搜索引擎搜索创造机会收录@ > 来自搜索引擎检索到的信息源，让网站信息出现在搜索结果的顶部，在搜索结果信息有限的情况下获得用户关注为用户获取信息提供便利ng 网站 优化的三层含义优化网络环境（搜索引擎等）优化优化网站Maintenanceng网站优化设计原则坚持用户导向而不是搜索引擎导向网站优化的基本要素是网站优化ng 网站优化和SEO的关系 SEO是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是相同的；网站优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站 优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。@网站优化；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。@网站优化；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化必须考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化必须考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化的基础ng 网站优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。优化与搜索引擎优化的关系搜索引擎优化是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。
　　ng 理解网站优化网站优化=搜索引擎关键词排名？网站优化的三个含义：为用户优化；搜索引擎优化；优化网站的管理维护和优化。网站优化：从网络营销整体战略的高度进行的一项系统性工作，主要通过对网站的结构、内容等基本要素的优化设计，为用户获取提供便利网站 信息。ng 网站优化与搜索引擎排名的关系网站优化：全局、系统、持久的效果；关注网站内部基础元素的优化；以用户获取有效信息为基本出发点。搜索引擎排名：关注网站链接等外部因素，这是本地工作，只关注几个重要的关键词排名位置，忽略用户的需求特征和检索行为。网站优化可以达到搜索排名的效果，搜索排名不能代替综合网站优化。ng 理解搜索引擎优化的核心思想搜索引擎营销是基于有效文本信息的推广；适合用户检索的文本信息是搜索引擎检索的基础；超链接是搜索引擎获取信息的桥梁。搜索引擎优化的核心内容是网站基本要素的优化。搜索引擎优化和用户优化的目标是一致的，企业实施搜索引擎优化的难点。对搜索引擎优化思路和方法的理解不够深入，使用不恰当的方法进行搜索优化的成本可能远高于网站对于重新释放原有信息资源的建设成本太大. 第三方搜索引擎优化方案因个人知识、北京等因素，导致企业内部技术人员抗拒，或因缺乏企业高层领导的监督，无法充分发挥搜索引擎优化效果。
　　ng 搜索引擎广告形式：Google关键词 广告、百度 PPC 搜索引擎广告的作用：便于跟踪和分析广告效果 21% 19% 20 搜索引擎广告 1% 35% 40% 41% 分类广告7% 17% 18% 17% 富媒体 2% 10% 10% 8% 电子邮件广告 1% 3% 1% 2% ng 搜索引擎广告 热点问题 热点 关键词 每次点击价格上涨；支付知识——越来越多的竞争者如何获得好的广告位；搜索引擎竞价广告中的点击欺诈；用户无心点击造成的客户浪费；搜索引擎广告的投资回报率评估。ng 搜索引擎营销对大企业的作用 搜索引擎营销是否只针对小企业？严重错误！其实现在的大企业更注重搜索优化，并且可能还会投放更多的搜索引擎广告，如阿里巴巴、慧聪网等。阿里巴巴是搜索引擎优化最好的电子商务网站，也是谷歌最大的广告商。有效的搜索引擎营销可以为网站带来80%的流量，而搜索引擎的作用不仅体现在流量上，还关系到企业品牌形象等等。欧美大公司搜索引擎营销的首要目的是企业品牌推广。搜索引擎优化和搜索引擎广告的知识体系越来越专业化。谢谢！吴 有效的搜索引擎营销可以为网站带来80%的流量，而搜索引擎的作用不仅体现在流量上，还关系到企业品牌形象等等。欧美大公司搜索引擎营销的首要目的是企业品牌推广。搜索引擎优化和搜索引擎广告的知识体系越来越专业化。谢谢！吴 有效的搜索引擎营销可以为网站带来80%的流量，而搜索引擎的作用不仅体现在流量上，还关系到企业品牌形象等等。欧美大公司搜索引擎营销的首要目的是企业品牌推广。搜索引擎优化和搜索引擎广告的知识体系越来越专业化。谢谢！吴 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(一个网站是否做过SEO优化简单的方法审查页面)
　　俗话说：知己知彼，方能胜。当我们试图从SEO的角度建立行业声誉时，我们总是需要做竞争对手的分析和研究。
　　特别是检查对方是否做了网站优化，这样我们就可以专注于下一步了。
　　
　　那么，您如何查看您的竞争对手是否进行了 网站 优化？
　　根据以往百度网站推广的经验，我们将详细阐述以下内容：
　　1、标题设置
　　通常，判断一个网站是否做了网站优化最简单的方法就是查看对方的网站的title，看看对方是否已经设置好了。标题会有明显的标题优化痕迹。
　　如果你发现对方战略布局了一些行业关键词，那么理论上这个网站已经有SEO基因了。
　　2、网站结构
　　未优化的 网站 结构通常是随机且混乱的。一个设计良好的 网站 结构具有以下特点：
　　①URL地址标准化，例如：全部使用伪静态页面。
　　②网站目录有层次结构，有一定的逻辑关系。
　　③网站风格整洁，视觉体验好。
　　3、内容审核
　　对于任何网站内容页面进行SEO判断，最简单的策略之一就是查看页面的关键词密度，即使你只是简单的阅读一下，你也会发现一些东西。
　　通过视觉判断，如果某个页面上重复提到了一些关键词，甚至故意使用了一些H标签，那么它就有了SEO优化的痕迹。
　　4、链接关系
　　如果你想判断一个网站是否做过SEO，我们也可以通过链接关系来衡量，包括：
　　①外部链接
　　②内部链接
　　如果你发现公司网站有大量的外链，尤其是一些单向友情链接和新闻来源的锚文链接，那么一定有外链经验，内链的特点< @关键词 使用也是一个明确的信号。
　　5、网站排名
　　同时我们认为，如果要判断一个网站是否做过SEO，最简单的策略是看对方行业关键词的排名，以及整个网站是否有一定的重量。
　　如果这些数据指标很明显，那么肯定是做了SEO。
　　总结：判断一个网站是否针对SEO进行了优化，有很多细节可以讨论，以上内容仅供参考！
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　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(
无论是内部维护还是外包，你最终都要指定专人)
　　网站优化和SEO排名注重细节
　　无论是内部维护还是外包，你最终都会指派一个人单独负责网站的优化（也许你也可以自己做）。如果您找到了具有营销和技术技能的合适人选，下一步是什么？
　　具体到每个月、周、日，SEO的工作内容是什么？你对他们有什么期望？用什么标准来衡量他们的工作表现？
　　这取决于您的需求。因此，您应该向负责您的网站优化的人（或公司）提出您的期望。
　　查看 网站 的内容或结构
　　首先，需要对网站进行全面的回顾，包括网站的整体布局和结构，以及所有网站页面的分层列表。如果你不能提供这些内容，那么你需要自己做一个详尽的搜索引擎优化分析。SEO 还应该检查 网站 的服务器、页面重定向、错误页面、URL 结构和 JavaScript 的使用。
　　源代码、编程语言、数据库、Flash、内容管理系统、购物车和代码验证都经过检查，并在必要时进行适当的修改和调整。
　　页面布局和 HTML 分析
　　在这一步，SEO应该从搜索引擎蜘蛛的角度检查网站。对蜘蛛很重要的东西对用户和网站管理员同样重要。还要检查 HTML 代码的准确性和语法。在这个阶段，SEO需要对页面内容和源代码做出具体的推荐，包括URL、文件名、页面标题、描述和元标记。
　　关键词研究与分析
　　然后，SEO需要对网站的关键词做详细分析，揭示哪些关键词带来的流量最多，而通常这些关键词也是最具竞争力的。还有很多竞争较少的关键字。这些长尾关键词竞争小，容易排名，也能带来巨大的流量。然后，SEO 还会分析前 5 或前 10 的 网站 以获得最流行的关键字，并特别注意那些 网站 的结构、页面标题、链接、页面元素、内容和元标签。
　　排名报告
　　SEO 应提供目标关键字的网站基线报告。这份报告会给出每个关键词在各种搜索引擎上的排名——至少是百度和谷歌等主流搜索引擎。
　　内容分析和文案
　　接下来，SEO 分析网页的内容。tin_28y 考虑到页面位置、关键字密度、关键字突出度和字数等因素，必须对大部分内容进行修改。
　　链接分析
　　链接和链接相关性是最关键的问题。搜索引擎优化检查内部和外部链接结构，并提出链接建设的发展策略。
　　持续监测、排名报告和建议
　　为每个重要页面建立初始评估基线报告。至少每月提供一次网站状态监测报告。这些报告不仅要描述排名，还要提出相应的修订。SEO 还监控搜索引擎算法、竞争对手动态和不断变化的用户搜索模式的变化。
　　SEO排名SEO网站优化
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　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(SEO是搜索引擎优化，是利用搜索引擎对网页内容的检索原理)
　　SEO即搜索引擎优化，就是利用搜索引擎对网页内容的检索原理，对网站的内外资源进行优化整合。
　　从分类上来说，也可以分为白帽和黑帽。白帽利用搜索引擎的检索特性做常规操作，黑帽无所不能。
　　一般来说，网站的权重主要由两部分组成，一是内部资源建设，二是外部链接（其他网站指向你的链接）；SEO就是不断优化这两个部分，调整自己的网站权重，让自己的网站在搜索结果中排名靠前；比如，一个人想要得到比较高的评价，一方面他必须是自己的内在修养，另一方面，如果有很好的人说你很好，那么大家都会相信你真的很好。
　　1.内部结构：a。白帽会通过优化网站结构和优化文章的质量来改进网站，比如提供原创和网站内容@>的有效性权重；湾。黑帽会专注于欺骗搜索引擎，比如堆叠关键词，比如站群；让蜘蛛相信，这个文章说了很多涉及这个词的事情，看起来好像很专业。
　　2.外部结构：白帽子添加外部链接的方式很聪明，比如交换友情链接，或者链接购买，只添加自己的网站内容相关网站的链接；湾。黑帽子 帽子越多越好，甚至用黑链子来增加重量。
　　但在实际操作中，两者的界限非常模糊，搜索引擎也在不断地调整自己的算法。也许你今天用了白帽法，明天你就会被判作弊。
　　在搜索引擎优化行业中，使用作弊手段的人称为黑帽，使用合法合法手段优化网站的人称为白帽。
　　一般来说，所有使用作弊或可疑的方法都可以称为黑帽SEO。例如垃圾链接、隐藏页面、桥接页面、关键词 填充等。
　　最典型的黑帽SEO就是用一个程序从其他类别或搜索引擎中抓取大量的搜索结果来制作网页，然后在这些页面上投放Google Adsense。这些网页的数量不是成百上千，而是几万几十万。所以即使大部分页面排名不高，但由于页面数量庞大，仍然会有用户输入网站并点击Google Adsense 广告。
　　像我这样的白帽SEO，可能会觉得用黑帽技术来获取排名和利润，但是过一段时间，网站就会被封杀，你得重新开始一个网站。为什么不用白帽法做一个对人真正有用的健康网站呢？
　　白帽子网站不用担心被搜索引擎屏蔽，你也可以自豪地说：这个网站是我的。十年二十年后，这个网站还在给你带来利润，何乐而不为呢？
　　但从黑帽SEO的角度来看，他们也有其原因。因为大多数黑帽SEO使用程序，他们可以不费吹灰之力地构建一个有几万或几十万页的网页，只需让他们的蜘蛛出去爬。即使他们的网站在几个月内受到惩罚，他可能已经赚了几万美元。对他来说，投资回报率还是相当高的。
　　一个白帽SEO更关心的是长远利益，也就是两三年，甚至十、八年后的利益。应该说，如果你坚持不使用作弊手段，坚持十年，不出意外的话，你的网站应该能够获得不错的流量。流量带来利润（如果您有流量但不知道如何将其转化为利润，那么您应该在建站时重新审视您的计划）。
　　十年后，当你的网站有了稳定的利润，你对搜索引擎的依赖就会少很多。您也不必每天在 网站 上花费那么长时间，您的 网站 会自动带来源源不断的流量。
　　从黑帽 SEO 的角度来看，即使是正确的，有些人也不愿意这样做。认真地构建一个 网站 有时会很无聊。你必须写内容，做研究，分析流量，分析用户浏览路径，和用户交流。
　　黑帽SEO更容易做到。购买域名，您甚至可以使用免费的虚拟主机，甚至可以保存域名。程序一打开，就放上Adsense代码，在其他留言簿或博客中留下一些评论（这些消息也可能是程序自动生成的），然后等待接收支票。
　　而黑帽SEO有一个不可否认的论据：你不能保证完全遵守搜索引擎规则，你会在使用十年后得到一个有价值的搜索引擎网站。谁知道搜索引擎什么时候会对它的算法做出大的改变，让成千上万的白帽子网站从搜索引擎中消失呢？
　　因此，抛开道德观念，黑帽和白帽SEO的选择更多是对自己生活方式和商业模式的选择。您想花时间和精力建立一个长期健康的企业吗？或者只是快速赚钱，但随时都有被阻止的风险？
　　我这里所说的生活方式的选择，是黑帽子们在充分了解自己在做什么的前提下做出的选择。但令人担忧的是，最近在阅读中文搜索引擎和网络营销论坛时，我发现很多人并没有意识到黑帽技术所收录的高风险，但出于某种原因，他们却在不断地使用这些技术。.
　　清楚地了解风险后，选择黑帽 SEO 是您的选择。但在混乱中使用黑帽技术是噩梦的开始。
　　白帽SEO是一种正式的搜索引擎优化技术，与黑帽SEO相反。白帽SEO是在规避一切风险的情况下运行的。它追求的是长期发展，而不是短期利益。同时也是一种被业界推崇的SEO方法，也是SEO从业者的个人道德标准。
　　白帽SEO技术的核心是所有内容以用户需求为中心，遵循搜索引擎规则，采用形式化推广技术，更符合搜索引擎优化准则。最重要的是利用白帽SEO技术优化网站排名稳定，波动小，优化后效果稳定，潜力大，不用担心被搜索惩罚引擎。这就是白帽SEO的优势。
　　白帽子和黑帽子其实就相当于你是走白还是走黑。我认为，当今社会虽然没有这方面的规范，但对于个人来说，必须要有基本的道德准则。
　　SEO是为了帮助搜索引擎更快地定义网站，让用户通过搜索引擎更快地获得他们需要的信息。SEO中的白帽：通过简单的关键词优化、站内链接、网站框架级优化等，依托优质有用的内容文献，获得引擎和用户的亲密度，给 网站 @> 带来粉丝和利润。SEO中的黑帽：寻找引擎算法漏洞、技术代码等，进行强制页面排名，根据算法更新快速改变网站现有内容。或者通过寄生外链的方式在短时间内获得收益。SEO的核心是引擎优化，让用户更容易通过引擎找到网站。但真正的 SEO 是关于帮助用户，而不是绑架引擎。
　　白帽是一种合法的优化推广手段，相反，黑帽是一种作弊手段。SEO属于自然优化，所以网站关键词可以获得自然排名，竞价属于SEM。关键词排名。此外，SEO分为子站和站外。一般网站都是发布文章，堆砌关键词密度，但是蜘蛛爬的时候知道你的网站主题是什么，并据此给关键词的排名，但是现在更重要的是客户体验。网站 的设计可以从这个方便入手。同时，网站上的链接也同样重要。如果您的链接被链接，它可以改善客户的体验。经验。另外，如果你在场外，一般来说最有价值的就是友情链接。一般来说，您需要选择更高的权重，以与行业相关的为准。但是，如果您的体重较低，其他人将不会与您交换。因此，您可以从另一个方面进行选择。就是选择一些出链较少的网站，让你从他身上得到更多的权重。其次，有一些论坛、B2B平台、分类网络的外部链接。其实这些功能都大不如前了，更重要的是要注意自己网站的优化！希望你也可以做SEO！有一些论坛、B2B平台、分类网络的外部链接。其实这些功能都大不如前了，更重要的是要注意自己网站的优化！希望你也可以做SEO！有一些论坛、B2B平台、分类网络的外部链接。其实这些功能都大不如前了，更重要的是要注意自己网站的优化！希望你也可以做SEO！
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　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(企业网站优化不仅仅是搜索引擎营销的基础，也是网站建设成为网络营销基础的原因)
　　搜索引擎收录信息源是搜索引擎营销的基础，也是网站成为网络营销基础的原因。企业中的各种信息网站是搜索引擎检索的基础。由于用户在检索后需要从信息源中获取更多的信息，所以信息源的构建不仅要站在搜索引擎友好的角度，还要站在收录用户友好的角度。这就是我们在建立网络营销业务网站 时所强调的。网站优化不仅仅是SEO，而是收录三个方面：用户友好和SEO友好，以及网站管理和维护的优化。
　　网站在互联网上搭建和发布的完成，并不意味着搜索引擎营销的目的就可以自然而然的达到。无论网站设计得多么精美，如果不能被搜索引擎收录搜索到，用户将无法通过搜索引擎找到这些网站中的信息。当然，网络营销信息传递的目的是达不到的。因此，让尽可能多的网页被搜索引擎搜索到收录是网络营销的基本任务之一，也是搜索引擎营销的基本步骤。
　　网页被搜索引擎 收录 收录。仅仅被搜索引擎收录是不够的。业务信息也必须出现在搜索结果的顶部。这是 SEO 的预期结果，因为搜索引擎通常收录大量信息。当用户输入搜索关键词时，会反馈大量搜索结果。如果企业信息出现在底部位置不够，被用户发现的机会就会大大降低，搜索引擎营销的效果也无法保证。
　　通过观察搜索引擎的搜索结果可以发现，并不是所有的搜索结果都收录丰富的信息。用户通常无法点击搜索结果中的所有信息。他们需要对搜索结果进行判断，选择一些最能引起用户注意的相关信息，进入相应网页后点击获取更完整的信息。为此，我们需要有针对性地研究每个搜索引擎如何收录信息。
　　用户通过点击搜索结果进入网站和网页，这是搜索引擎营销的基本表现。用户的进一步行为决定了搜索引擎营销能否最终获得收益。在这个 网站 上，用户可能想了解更多关于产品的信息或成为注册用户。现阶段，搜索引擎营销将与网站信息发布、客户服务、网站流量统计分析、在线销售等网络营销工作密切相关。在为用户获取信息提供便利的同时，也会与用户建立密切的关系，使他们成为潜在客户或直接购买产品。
　　智诚科技-电话：
　　专业的西安网站施工生产设计公司，拥有丰富的网站施工经验，大量网站施工案例，主营集团品牌网站施工生产和设计、电子商务网站、小程序开发、微信公众号开发及各种管理系统开发等服务。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(网站SEO优化常用的专业术语，便于更好的理解优化)
　　‍对于新手学习网站SEO优化 来说，常用的专业术语很多，在一定时间内排名好需要时间和经验。而想要做好优化工作，就应该多了解一些网站SEO优化中常用的专业术语，从而更好的了解SEO优化。
　　
　　1、搜索引擎优化
　　SEO就是搜索引擎优化，全称是搜索引擎优化。它是在自然搜索结果中获取流量的技术和过程。是指优化人员，在充分了解搜索引擎排名的基础上，通过调整网站的内外，当用户搜索某个关键词的同时，我们的网站可以排在搜索引擎的前几页甚至第一页，从而获得更多的流量，可以达到网站销售和品牌建设的目的。与其他营销方式相比，SEO基本上是免费的，但效果相对较慢，但一旦排名固定，一段时间内排名会相对稳定。
　　2、SEM
　　SEM就是搜索引擎营销，其实主要包括竞价和搜索引擎优化两个部分，但是现在搜索引擎优化已经有了自己的名字（SEO），所以在互联网上，SEM一般指的是竞价。SEM是一种收费的投标方式。排名固定在搜索引擎结果页的前5名。点击付费展示不花钱，SEM效果立竿见影。一旦账户中没有钱，排名将立即消失。
　　3、静态页面
　　静态页面的格式一般是htm或html等页面。我们称这样的页面为静态页面。这是一个没有背景和数据库的页面。制作比较简单，但是修改比较麻烦。这样的页面通常更新较少，或者仅用于展示类的单个页面。
　　4、动态页面
　　动态页面其实是根据网站这个URL来确定的。如果我们发现有一个“？” 在 URL 中，那么我们基本可以确定该 URL 是动态 URL，那么其对应的页面也称为动态页面。
　　5、伪静态
　　伪静态其实就是将动态页面变为静态页面展示的技术过程，我们称之为伪静态。所以很多新人会问为什么会有伪静态。事实上，搜索引擎在开发初期并不能很好的抓取动态页面，所以我们需要将动态页面改为静态URL的形式展示，伪静态随之而来。
　　那么伪静态和静态有什么区别呢？伪静态和静态显示在 .htm 或 .html 的末尾。在空间中可以找到静态页面，但在空间中找不到伪静态页面。
　　6、白帽搜索引擎优化
　　白帽SEO是一种公平的优化方法，就是在符合搜索引擎优化的基础上，对网站进行适当的调整。一直被业内人士认为是互联网上最好的网站优化方法。
　　7、黑帽搜索引擎优化
　　黑帽SEO是指利用一些搜索引擎不允许的操作方法来欺骗搜索引擎获取排名。它的特点是见效快。一些站长为了短期利益使用这种方法，但是这些网站一旦被搜索引擎发现，网站就会一败涂地。
　　8、灰帽子 seo
　　灰帽 SEO 介于白帽和黑帽之间。一些搜索引擎使用一些不允许或不允许使用的规则来获取排名。说白了，就是一个边缘球。
　　9、公关值
　　PR值称为PageRank，是用来表示网页等级的标准，也是谷歌官方为网站公布的评分机制，范围从0到10。PR值越高，该页面更受欢迎（也更重要）。
　　10、网络爬虫
　　爬虫，也称为蜘蛛或机器人，是由搜索引擎发布的自动抓取互联网信息的脚本或程序。要在这里成长，我们必须吸引蜘蛛爬行。只有当蜘蛛抓取网页并将其放到搜索引擎的服务器上时，我们才有可能通过在搜索引擎中搜索找到我们的网页。
　　11、SERP
　　SERP是指搜索引擎结果页面，全称是搜索引擎结果页面。在搜索引擎领域，是指搜索引擎返回的满足查询要求的页面。
　　12、暗链
　　暗链接也称为隐藏链接。这是一种黑帽SEO操作方法。当我们正常打开一个页面时，在页面中是找不到这个链接的，但是我们可以通过查看网页的源代码来查看这个链接。
　　13、隐藏文字
　　这也是黑帽SEO操作的一种手段。一般情况下，他们会将文字放置得很小，或者将文字的颜色更改为与页面背景颜色相同。这样做的目的是突出显示 关键词 和页面。相对论。
　　14、降级
　　降级是搜索引擎对网站的一种惩罚机制。最常见的是收录 减少或关键词 排名下降。当然，如果网站中只有一个网站，关键词排名下降并不意味着网站会受到搜索引擎的惩罚。如果网站的大部分关键词同时掉线，就证明<​​@网站已经被搜索引擎惩罚了，这个时候站长要好好想想自己之前做了什么，是否做了过度优化，及时更正网站的内容。
　　15、百度权重
　　百度权重是爱站网站和站长工具网站公布的网站评分机制，预计网站关键词的排名给网站@>带来流量，对第三方进行分类网站欢迎0-9年级的评价数据。百度官方显然不认同百度权重的概念。
　　16、内部链接
　　内部链接是指同一网站域名下的内容页面之间的链接。并且内部链接易于控制，成本低。
　　17、链接出链接
　　外链接指的是发布到 网站 中的外部 网站 的链接。与这个网站相比，多了一个out-link。
　　18、链接中的链接
　　入站链接是指外部链接到我们的网站，它比这个网站 多一个入站连接。
　　以上是祖玛小编总结的一些网站SEO优化的常用专业术语。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(1.确保SEO文本为读者提供价值搜索引擎的3个思考)
　　不管是什么类型的网站，它的主要目标都是通过百度、360、神马等搜索引擎找到。今天，用户不太可能将完整的 网站 URL 写入地址栏中。相反，他们只是在搜索引擎中输入某个关键字。
　　当用户搜索一个短语时，搜索引擎会生成一个与搜索词最匹配的 网站 列表。网站如果所有者想要在相关关键字上尽可能高的排名并让自己在搜索结果中脱颖而出，他们之间存在巨大的竞争。这可以通过内容优化来实现，这里有网站内容页面优化的10个技巧
　　1.确保 SEO 文本为读者提供价值
　　搜索引擎旨在提供与用户搜索查询相关的最佳结果；因此，忽略人类读者是没有意义的。百度等中国搜索引擎使用算法来尝试了解 网站 与用户的相关性。虽然相关性取决于 网站 上可用的内容，但内容应在主题上与其优化的搜索词相匹配，但可读性和价值是首要参考因素。最好的方法是在文本中收录搜索查询的答案，如果您想创建高质量的内容，您应该专注于一个主题并提供可能被询问的任何信息。
　　2.避免重复的 SEO 文本
　　不仅读者喜欢新内容，搜索引擎也喜欢它，所以内容应该是独一无二的。复制，采集通常很难到达 SERP（搜索引擎结果页面）的顶部。大量 采集 可能会受到搜索引擎的惩罚。创建 网站 内容时，应避免重复内容。
　　参考：关于 网站 重复内容的 3 点思考
　　3.SEO内容量要与具体主题相匹配
　　目前，较长的 SEO 文本往往排名靠前。搜索引擎使用算法来评估文本的信息内容并确定它为读者提供的价值。这些显示语义分析和访问者停留时间等用户指标，因此 SEO 文本的范围需要与相关主题的复杂性成正比，但更多的内容并不意味着更好的排名。
　　4.平衡的关键词密度
　　搜索引擎依靠关键字来确定 网站 与搜索查询的相关程度。这些关键字允许将 网站 文本分配给特定的主题区域。在开始创建 SEO 文本之前，您应该为您的 网站 定义相关的主题领域，并研究您的主题、产品或服务的重要关键字。建议使用关键字聚类或关键字聚类。
　　将关键字集成到 SEO 文本中时，应确保保持平衡的关键字密度。通常建议使用 1% 到 3% 的关键字分布，但这实际上取决于您如何分配关键字。
　　参考：什么是关键词 密度？关键词密度有什么用？
　　5.通过设计能力构建内容
　　搜索引擎不仅可以寻找与信息内容和关键字密度相关的上下文方面，还可以查看内容如何划分为多个部分以提高排名。主标题和副标题起辅助作用，在 HTML 代码中标记为“h1”到“h6”。
　　最重要的是主标题（'h1'），它在源代码中具有显着的位置，应该收录文本的主要关键字。其他关键字最好放在副标题“h2”和“h3”中。
　　6.使用内部链接增强内容
　　SEO 网站使用链接汁并加强域的相关页面。内部和外部链接可以增加 网站 的用户友好性，并为读者提供其他 网站 的更多信息。注意，你添加的每一个链接都意味着其他的网站继承了一些链接流行度。在开始链接到外部 网站 之前，您应该检查您的域上是否有合适的链接目标可能有用。
　　没有来自外部 网站 的任何链接，您可以使用子页面来加强您的域名。始终确保在内部和外部链接中使用有意义的链接文本，以便搜索引擎更容易分配主题。当链接到不熟悉的 网站 时，应使用 nofollow 属性。
　　7.定期更新
　　网站 的及时性是搜索引擎的另一个排名标准，定期提供有关当前主题的新内容的域在 SERP 中的表现要好得多。在线商店或商业 网站 几乎不可能定期重写产品文本、类别文本和服务范围描述。相反，网站 上的特殊新闻报道、新闻栏目和综合博客提供了为访问者提供新内容的可能性。
　　8.用多媒体元素升级SEO文本
　　除了标题、列表和枚举等结构元素外，SEO 文本还可以用图像和多媒体元素进行分解。多媒体内容通过其视听性质为访问者提供更多价值，因为信息是通过多种渠道提供的。搜索引擎希望为用户提供最好的网站，因此多媒体元素是次要的排名因素。
　　9.针对 SEO 相关标准优化图像
　　在集成图像和图形时，需要遵循一些基本规则，以确保可以通过图像搜索找到您的内容。搜索引擎本身无法进行分析，因此爬虫与他们交流图像在寻找什么。如果您打算在图片搜索中排名，您需要在文件名和图片标题中收录相关关键字，使用 alt 标签来优化您的图片。
　　10.用关键字优化元标签
　　当用户在搜索引擎中输入术语时，他们会收到以片段形式的搜索结果汇编。这些是每个 网站 的简短文本摘录，总是以相同的方式呈现：标题、描述和 URL。请注意，这些片段不是由搜索引擎自动创建的，因此必须由文本作者手动编写。这个片段通常是访问者从您的 网站 看到的第一件事。因此，它应该是 网站 内容的简短摘要，并收录主要关键字。
　　标签： seo技术 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(聪明人优化网站内链如何优化的重要性效果，优化链接)
　　链接优化一般分为两部分，一是“内部结构的链接优化”，二是网站外部链接的优化。两者的有机结合和优化，可以实现网站在搜索引擎中的全流程最佳体验规则，从而促进网站权重的快速提升。什么样的链接规则最符合搜索引擎，是链接数量吗？答案是否定的，平庸的人做的是用体量来建立结果，聪明的人学习的是如何用最少的努力得到最高的效果，SEOer优化链接也是如此。1：合理的内链优化网站 如何优化内链？内部优化应按照精细化、简单化、平滑化、相关性的原则进行。没有无用的链接稀释“fine”中的关键词，也没有在权重主页上散布过多网站权重的导出链接。旨在突出网站相关性的链接，突出关键词、主题，方便搜索引擎尽快抓取到每个页面的网站链接，让搜索引擎在最短的时间内完成最好的结果. 索引效果，所以网站也是搜索引擎最喜欢的对象之一。还有“简”，页面链接的简化，没有太深的目录链接，链接目录或页面名称的简单，比如不存在的页面，搜索引擎不容易解析到。对于“简单”这个词，如何让搜索引擎在同等时间内解析更多的东西，效果就越好。另外，就“顺”字而言，更多的是每个页面都没有不可访问的链接，避免结构性404，让搜索引擎体验全索引网站没有任何错误。过程。没有任何错误。过程。没有任何错误。过程。
　　最后一个“相关性”原则可以说是提示蜘蛛在页面中搜索完全失败的地方，避免过早跳出网站。比如在文章中加入“相关文章”，用关键词描述其他内容页面，本意就是这样做的。另一方面，也加入了网站要优化的关键词。重要性。2：外链推广部分站长在网站上线后开始铺天盖地的推广，但长期坚持也能取得不错的效果。然而，利弊是相互依存的，甚至得到的结果也远不如他们应得的结果。比如搜索引擎更新时，批量删除外部链接，从几百到几千到几万不等，苦苦晋升的辛苦一夜之间烟消云散。为什么有的网站自己外链不多，外链却起主导作用？原因在于链接的“精细度”。链接的数量更多地取决于链接的质量。同时，作为站长，你也应该知道什么样的链接质量更高。是论坛的签名吗？贴吧 的消息以后会成为文章 中的超链接吗？还是普通的文字？事实上，一个优质的链接资源可以完全替代几个垃圾链接。其次，什么样的链接可以引导网站基本流量，但不能被用户视为流量？这些都是在建立外部链接的过程中需要注意的问题。利用等量时间找到高效优质的链接，无疑将有利于未来的发展。一味搭建外链在浪费时间和精力的同时，也失去了更多与时间赛跑的机会。
　　3：网站初期外链建设网站在建设初期，外链的推广效果和力度是最难体现的。友好链接的交换和搜索引擎的识别都不是有效的。所以很多站长选择购买链接是为了快速增加网站的权重，走上正轨。于是，销售链接等信息出现在站长面前，从PR1到PR7不等。但是这些链接真的有效吗？我要说他们中的一些确实有效，但是当分配给每个 网站 时，他们做的很少。购买链接时，要注意对方是否网站导出的链接过多，以及你的链接邻居状态是否足够好。除了购买链接，大部分站长选择从基础“从零开始”。对于这些，如何选择最佳链接进行高效优化网站？二进制的几句话：原创的内容很重要，为用户体验而努力，没有垃圾邮件链，这样用心做的网站，肯定会被搜索引擎认可在后续发展中。善用发展愿景，选择最好的朋友链，更容易为友情链接铺路，对吧？这样用心做的网站，在后续的开发中一定会被搜索引擎认可。善用发展愿景，选择最好的朋友链，更容易为友情链接铺路，对吧？这样用心做的网站，在后续的开发中一定会被搜索引擎认可。善用发展愿景，选择最好的朋友链，更容易为友情链接铺路，对吧？ 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(SEO和RSS信息源的更新频率影响着蜘蛛访问的频率)
　　昨天合肥网站建设在浏览论坛时浏览了一个新内容。或许有些人已经明白了SEO和RSS之间的密切关系。让我告诉你我学到了什么。
　　要了解两者的关系，首先要了解RSS。RSS订阅大家应该都很熟悉了。最常见的就是我们QQ邮箱中大量信息的订阅。所以从SEO的角度来看，RSS信息源的增加可以让更多人关注你的RSS信息源，也可以增加蜘蛛的抓取频率，对网站的优化很有帮助。
　　RSS 可以使用 网站 创建与 网站 相关的紧密文本链接。我们都知道 RSS 订阅都有相同的主题。比如你订阅的内容是健康、美容、减肥、爱情等主题，那么里面的内容就只围绕一个主题。你可以在主题上设置一个或多个关键词，和你的网站的关键词一样，RSS feed中的超链接会指向你的网站 ，链接的内容与RSS主题相关。那么你的 网站 内容自然会形成一个主题。
　　RSS 提要的更新频率会影响蜘蛛的访问频率。众所周知，网站内容的更新是吸引蜘蛛的最好方式。许多，以便您的 网站 中的新页面可以快速被索引。
　　搜索引擎对内容的品味会在蛇年发生变化吗？唯一的缺点是 RSS 提要的内容收录 java 代码，这对于搜索引擎来说是一个缺陷。搜索引擎不会读取RSS信息源，所以要把RSS信息源解析成HTML代码内容发送到网站。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(搜索引擎营销的部分问题探讨营销到底有多大价营销知识的演进)
　　当前搜索引擎营销的几个热点问题 讨论搜索引擎营销的一些问题 讨论当前搜索引擎营销的几个问题 讨论搜索引擎营销的价值 搜索引擎营销知识的演变 搜索引擎营销的目标水平原则网站@ >内容公司优化和实施的基本思路网站优化的主要问题搜索引擎广告的作用和问题搜索引擎优化能带来多少价值？网站自然搜索访问量达到60-90% 用户通过搜索结果感知网站信息的信任度用户来到网站获取有价值的信息和服务，
　　@网站信息出现在搜索结果的顶部，利用搜索结果中有限的信息来获得用户关注，为用户获取信息提供便利网站三层优化包括为用户优化和网络环境（搜索引擎等）优化网站维护优化网站优化设计原则坚持用户导向而不是搜索引擎导向网站基本要素的优化是网站优化基础网站优化与搜索引擎优化的关系网站优化网站优化=搜索引擎关键词排名的理解？网站优化的三个含义：为用户优化；搜索引擎优化；网站 的管理、维护和优化的优化。
　　网站优化：从网络营销整体战略高度进行的系统性工作，主要通过对网站的结构、内容等基本要素的优化设计，为用户提供信息由网站提供网站优化与搜索引擎排名的关系对搜索引擎优化核心思想的认识搜索引擎营销是基于有效文本信息的推广；适合用户检索的文本信息是搜索引擎检索的基础；超链接是搜索引擎获取信息的桥梁。搜索引擎优化的核心内容是网站基本要素的优化。搜索引擎优化和用户优化的目标是相同的。实施搜索引擎优化的困难。对搜索引擎优化思路和方法的理解不够深入，渴望成功。使用不恰当的方法进行搜索优化的成本可能比网站 的成本要高很多，对于重新发布原来发布的信息资源来说，建设成本太大了。第三方搜索引擎优化方案因个人知识北京等因素，使企业内部技术人员抵制，或无法全面实施。该方法难以统一搜索引擎优化的基本工作内容，使网站具有合理的结构和层次结构。为每个网页设置一个相关的标题。尽量使用静态网页，优化动态网页。
　　搜索引擎广告形式：谷歌关键词广告、百度PPC搜索引擎广告作用：有效补充网站搜索引擎自然搜索广告方式更灵活关键词跨岗位覆盖更广泛、更方便的搜索引擎推广对抗竞争对手 便于跟踪和分析广告效果 美国搜索引擎广告市场份额 搜索引擎广告热点问题 搜索引擎营销对大企业的作用 搜索引擎营销是否只针对小企业？严重错误！其实现在的大企业更注重搜索优化，也可能会投放更多的搜索引擎广告，比如阿里巴巴、慧聪网等。阿里巴巴是 SEO 最好的电子商务 网站 和 Google 上最大的广告商。有效的搜索引擎营销可以为网站带来80%的流量，而搜索引擎的作用不仅体现在流量上，还关系到企业品牌形象等等。欧美大公司搜索引擎营销的首要目的是企业品牌推广。搜索引擎优化和搜索引擎广告的知识体系越来越专业。谢谢你们！网络营销管理 Gu.jingzhenli 网络营销指南 网络营销新观点。网络营销教学网站 邮箱：fyj@jingzhengli 电话：-81330113 ; MSN:fengyingjian@hotmail: 3181137 HomepageContentpageContentpageContentpageContentpage 内容页 内容页 内容页 内容页 内容页 内容页 内容页 内容页 内容页 搜索引擎优化是网站优化的一个组成部分；搜索引擎优化和用户优化的基本出发点是一致的；网站 优化一定要考虑搜索引擎的优化；网站优化是网络营销策略的重要内容之一。
　　网站优化：全局化、系统化、持久化；重点优化网站内部基础元素；以用户获取有效信息为基本出发点。搜索引擎排名：关注网站链接等外部因素，这是本地工作，只关注几个重要的关键词排名位置，忽略用户的需求特征和检索行为。网站优化可以达到搜索排名的效果，搜索排名不能代替综合网站优化。电子邮件广告 10[%]10[%] RichMedia 17[%] 18[%] 17[%] 分类广告 41[%] 40[%] 35[%] 搜索引擎广告 20 19[%]21[%] 47 [%] 2005年传统展示广告的流行广告形式关键词点击价格上涨；支付知识——越来越多的竞争者，如何获得好的广告位；搜索引擎竞价广告中的点击欺诈；用户的无意识点击给广告主造成浪费；搜索引擎广告的投资回报率评估。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(
优就业IT培训-搜索引擎营销策略中两个最基本的目标)
　　什么是搜索引擎营销？【优秀就业】
　　搜狐媒体平台 03-21 14:52
　　搜索引擎营销的基本思路是让用户发现信息，通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页，了解更多他需要的信息。下面优秀就业IT培训老师()为您详细讲述。
　　
　　在引入搜索引擎策略时，一般认为搜索引擎优化设计的主要目标有两个层次：被搜索引擎搜索收录，在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题了。简而言之，SEM所做的就是在搜索引擎中获得最多的流量，用最少的投入产生商业价值。
　　大多数互联网营销人员和专业服务提供商都以这一级别的搜索引擎为目标。但从实际的角度来看，仅仅被搜索引擎收录并在搜索结果中排名靠前是不够的，因为达到这样的效果并不一定会增加用户的点击率，更不用说保证。将访问者转化为客户或潜在客户只能说是搜索引擎营销策略中最基本的两个目标。SEM 方法包括搜索引擎优化 (SEO)、付费排名、定向广告和付费收录。
　　基本流程：
　　1、企业信息在网站上发布，成为网页形式的信息源（包括企业内部和外部信息源）；
　　2、搜索引擎会将网站/页面信息收录索引到数据库中；
　　3、用户使用关键词进行搜索（分类目录为逐级目录查询）；
　　4、相关索引信息及其链接URL在搜索结果中列出；
　　5、根据用户对检索结果的判断，选择感兴趣的信息，点击URL进入信息源所在的网页。
　　6、搜索关键词
　　7、查看搜索结果
　　8、点击链接
　　9、浏览公司网站
　　10、转换
　　如果转行从事sem，最好进行专业的sem培训()，系统的学习对以后的工作有帮助。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(搜索引擎优化的初期目标是无限接近永久目标，SEO才真正完成了使命)
　　文本：
　　搜索引擎优化 (SEO) 的最终目标是从根本上改进 网站 的结构和内容，从而为搜索引擎提供宝贵的信息来源。对于通过SEO获得的收益，是网络营销的现实目标。现实目标的实现是网络营销成功的初始目标，最终目标是长期保持这种成功的永久目标。
　　众所周知，英特尔是最著名的计算机处理器制造商和研发机构。2006年11月推出四核处理器，传统单核处理器与2007年初出现的双核处理器的设计原则之一，就是提升各核性能，针对多核进行优化, 一种优化连接的互连架构。通过这种优化，处理器不仅提高了速度。优化了数据访问，提高了计算机平台的性价比。类似于Intel优化处理器的方式，SEO处理网站的基本目的是优化网站的内部结构，增加信息源的承载能力，扩大网站@的数据流。 >, 提高 网站 的性能。最大化 网站 应该做的事情，并以此显着提高 网站 收入与投资的比率。搜索引擎优化只有在无限接近永久目标时才能真正发挥作用。所以，我们的SEO项目一定是一个长期的项目，而不是寄希望于短期的利益，因为一旦实现了长期目标，我们的网站将真正成为企业营销中的一支举足轻重的力量。本文由flymorn整理，首发于飘逸博客，原载于《SEOUNLOCKED-SEARCHENGINEOPTIMIZATIONANDSUCCESSFULWEBSITESTRATEGY》（美国，TerrenceC.Ou）。搜索引擎优化只有在无限接近永久目标时才能真正发挥作用。所以，我们的SEO项目一定是一个长期的项目，而不是寄希望于短期的利益，因为一旦实现了长期目标，我们的网站将真正成为企业营销中的一支举足轻重的力量。本文由flymorn整理，首发于飘逸博客，原载于《SEOUNLOCKED-SEARCHENGINEOPTIMIZATIONANDSUCCESSFULWEBSITESTRATEGY》（美国，TerrenceC.Ou）。搜索引擎优化只有在无限接近永久目标时才能真正发挥作用。所以，我们的SEO项目一定是一个长期的项目，而不是寄希望于短期的利益，因为一旦实现了长期目标，我们的网站将真正成为企业营销中的一支举足轻重的力量。本文由flymorn整理，首发于飘逸博客，原载于《SEOUNLOCKED-SEARCHENGINEOPTIMIZATIONANDSUCCESSFULWEBSITESTRATEGY》（美国，TerrenceC.Ou）。 查看全部

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(中山SEO优化要素之相关性一个优化怎么找？外链专员)
　　随着搜索引擎算法的调整，关于中山SEO优化我们应该明白：选择页面排名的选择性因素不止一个，外部链接为王的时代已经过去，搜索引擎的目的多样化。传统意义上的SEO已不复存在。
　　
　　假设你是中山SEO外链专家，外链能否满足高品质需要从哪些方面考虑？如何找到珠海市斗门区的关键词优化？
　　1、中山SEO优化元素的锚文本。无论您是否这样做，此链接都很有价值。区别在于精确的锚文本优于不太精确的锚文本，完全匹配的锚文本优于部分匹配的锚文本，锚文本优于没有锚文本。
　　2、中山SEO优化元素的页面权重。谷歌已停止更新PR，百度从未给出官方BR。搜索巨头有自己独立的一套算法规则和排名逻辑。真相太变幻莫测。因此，与其关注单个链接的权重，不如关注域权限、网站重要性、您网站上其他页面的重要性、相关性等等。
　　3、中山SEO优化元素的相关性。关联是一个非常重要的目的，关联仍然是获取海量信息源的重要方式之一。很难找到完全相关或非常相关的网站，但看似不相关的网站可能是您的信息来源和指向它们的链接。不要随意扫除这些不相关的链接或网站。
　　4、中山SEO优化元素页面其他链接质量。这很重要，但不幸的是，没有一站式的方法来衡量页面上所有其他链接的质量。您需要一一审查。需要注意的是。
　　可以考虑物理链是否有价值。小编在这里写了四个注意事项，希望对大家有所帮助。 查看全部