近年来，随着互联网技术的发展，许多企业和个人都投入到网络营销中，以提升自己的品牌形象，但是在实施网络营销的过程中，很多人都会遇到很多问题，如文章写作、SEO 优化等。因此，如何能够有效地提升网站的流量，提升品牌形象及销售成就？
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　　近年来，随着互联网技术的发展，电子商务的快速发展，企业开始重视网站SEO排名的问题。SEO优化不仅能够提高网站在搜索引擎中的排名，还能够帮助企业在互联网上获得更多的流量，以及更多的客户。但是，如何有效地进行SEO优化并不是一件容易的事情。
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　　近年来，随着互联网技术的发展，在线内容的创作已经成为搜索引擎优化的重要方式。然而，由于无法保证文章的原创性，很多企业和个人都在苦苦寻找一款能够有效保证文章原创性的软件。因此，优采云SEO优化应运而生，它是一款由国内顶尖的互联网技术团队开发的具有前沿性能的新型优化工具。
　　
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　　此外，优采云SEO优化还具备一键发布、一键推送、自动化SEO、语义分析、关键词优化、站内外链构建、内容定制、实时数据监测等功能。用户可以根据自己的需要，将上述功能整合起来，进行新闻内容的有效优化。
　　
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　　近年来，随着互联网的发展，在网络上传播信息变得越来越重要。SEO优化已成为一项必不可少的技术，能够显著提升网站在搜索引擎中的排名。而优采云SEO优化就是一款专业的SEO优化工具，它能够帮助用户更好地实现SEO优化，从而赢得竞争优势。
　　
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　　近年来，随着网络空间的发展，许多企业和个人都会在互联网上发布文章，以提升自己的影响力。但是，由于网上信息众多，如何有效地抓住读者的眼球成为了很多人关注的话题。因此，如何通过有效的SEO优化来提高文章的曝光度成为了一个重要的问题。
　　
　　作为一家具有行业领先地位的软件开发公司，优采云推出了一款名为“优采云SEO优化”的软件，旨在帮助用户解决SEO优化问题。该软件集原创智能优化、原创度检查、一键采集、文章组合等功能于一身，能够帮助用户快速实现SEO优化，大大提升文章的曝光度。
　　
　　首先，“优采云SEO优化”软件拥有强大的原创智能优化功能。它可以根据用户输入的内容进行语义分析和文本处理，并通过机器学习将内容进行分词、压缩、重新组合，使文章内容不仅保留原始意思，而且还能够使用户体验更好。此外，“优采云SEO优化”还可以对用户发布的文章进行原创度检测，避免用户因盗版而造成不必要的风险。
　　
　　此外，“优采云SEO优化”也具有一键采集功能。它可以帮助用户快速采集相关内容并生成新文章，大大减少了用户手动整理信息所耗费的时间。同时，“优采云SEO优化”还能帮助用户将不同文章进行组合整理生成一篇独特而寓意丰富的新文章，引人注目并提升读者体验。
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　　智能优化、原创度检查、一键采集、文章组合，这些都是网络营销人士必备的工具，它们可以帮助用户快速地创作优质的原创内容，并有效地提高网站的排名。而这些工具的使用，也得益于优采云SEO优化软件的出现。
　　优采云SEO优化软件是由上海拓尔思信息技术有限公司开发的一款专业的SEO优化软件，它集成了原创智能优化、原创度检查、一键采集、文章组合等多种功能，可以帮助用户创建优质的原创内容，并有效地提升网站的流量和权重。
　　
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　　其次，该软件还可以帮助用户快速地对所写文章进行原创度检查。它可以将用户所写文章与其他相关网站上的文章进行对比，如果存在相同之处，便及时提醒用户修改。此外，该软件还可以将用户所写文章上传到图片库中进行字数和图片大小的校验，并提供相应的修正建议。
　　
　　此外，优采云SEO优化软件拥有一键采集功能。该功能可以帮助用户快速地将相关网站上的信息采集下来作为原始材料，而无需手动复制和粘贴。此外，该功能还可以帮助用户快速地将已有的材料进行归类整理形成一个宏大体系。
　　最后是优采云SEO优化软件拥有强大的文章组合功能。该功能可以根据已有材料中出现的话题和人物权威性、方法性和情感性三方面权衡出不同版本的内容。此外：该软件还可以根据不同版本之间关联性强弱帮助用户快速地将不各版本整合起来形成一个宏大体系。
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　　近年来，随着互联网的发展，网络营销已经成为企业发展的一个重要方面。企业如果想要在市场上占有一席之地，就必须把握好网络营销，而文章在网络营销中可以说是一大利器。但是文章内容的生成非常耗时，很多企业也不太清楚怎么去做，这就加大了企业的时间成本。
　　此时，优采云SEO优化就应运而生，它是一款集原创智能优化、原创度检查、一键采集、文章组合于一体的文章生成软件，其官网为www.ucaiyun.com。通过使用优采云SEO优化，文章内容的生成将变得如此容易快捷。
　　
　　首先，通过使用优采云SEO优化可以实现原创智能优化。该功能可以根据用户的关键词输入来快速生成新鲜、有价值的内容，而且不存在相同内容出现的问题。此外，该软件还可以对生成的内容进行原创度检测，保证所生成的内容都是100%的原创内容。
　　
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　　最后，使用优采云SEO优化也能够实现文章组合功能。该功能可以根据用户输入的多个关键词快速将不同的部分进行归类整理、重新组合来生成一份新的、有价值的整体性内容。
　　总之，使用优采云SEO优化可以大大减少用户在文章内容上所花费的时间和精力，帮助用户快速生成有价值、独特性强的原创内容。因此，使用该软件不仅能够帮助用户节省大量时间和人力物力，还能够带来很好的效益回报。 查看全部

　　近年来，随着互联网的发展，内容创作在网络空间的重要性不断提高。越来越多的企业和个人开始投入大量的时间、金钱和精力进行内容创作，以满足搜索引擎的需求，提升网站的访问量。为了解决这一问题，优采云SEO优化软件应运而生。
　　优采云SEO优化是一款由优采云开发的全新内容优化工具，它能够帮助用户快速、有效地创建高质量的原创内容，同时提供一站式服务。
　　
　　首先，优采云SEO优化能够帮助用户进行原创智能优化，即对文章中使用的词语进行智能分析和修正，从而有效地将原创度提升到最大。此外，它还能够帮助用户快速识别出文章中存在的相似句子和词语，并将其改写成全新的句子。
　　
　　其次，优采云SEO优化也能够帮助用户快速、准确地进行原创度检查。它可以通过对文章中使用的词语及相关信息进行对比，从而准确地测出文章的原创度。此外，它也能够帮助用户快速找出并修正文章中存在的标题、图片、代码等低原创度部分。
　　
　　此外，优采云SEO优化也能够帮助用户一键采集各大平台上的海量信息（如微博、微信、百度贴吧、QQ空间、今日头条、360新闻、36氪、小道消息等），便于快速寻找有效信息来进行内容创作。
　　最后，如果你想要快速生成一批有效且高质量的内容，你可以使用优采云SEO优化工具中的“文章组合”功能。该功能可以帮助你将不同主题之间相关性强的文章片段连接起来形成一篇实用性强、受众覆盖广泛的高质量内容。
　　总之，无论是对原创度要求高的大型媒体机构还是想要快速生成内容从而增强网站流量的小微型企业主都可以使用优采云SEO优化来帮助他们快速、有效地生成高质量原创内容。想要了解详情及使用方法，请前往www.ucaiyun.com 浏览相关信息。 查看全部

　　近年来，随着互联网的发展，网络营销日益受到重视。SEO优化已成为网络营销的重要手段之一。但是，文章原创和文章优化并不容易，大部分企业都没有足够的时间和能力来完成这些任务。此时，优采云将成为一个很好的选择。
　　
　　优采云是一款专业的SEO优化软件，由国内领先的SEO服务商开发，可以帮助企业快速、有效地实现SEO优化。该软件提供原创智能优化、原创度检查、一键采集、文章组合等功能，可以帮助企业快速生成高质量、原创性强的文章内容，并对文章内容进行全面的优化。
　　
　　首先，该软件提供原创智能优化功能，可以根据用户输入的关键词生成大量原创性强的文章内容，并对文章内容进行质量上乘的优化。此外，原创度检查功能可以帮助用户快速准确地评估文章的原创性，保证用户所生成的文章内容是唯一而有效的。同时，该软件提供一键采集功能，可以帮助用户快速地从互联网上采集大量有效、有效性强的信息材料，使得用户能够快速地生成大量有效性强的文章内容。此外，文章组合功能可以帮助用户将多篇文章进行合理地整合和组合，使得用户能够快速地生成大量有效性强、原创性强的高质量文章内容。
　　
　　无论是小型企业还是大型企业，都可以使用优采云来实现SEO优化目标。此外，该软件还具有独特而出色的界面体验和人性化的使用方法。此外，该软件还提供专业、全方位、周到的售后服务和保障体系。因此，使用者不必担心使用中出现问题而无法得到有效解决方法。
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　　近年来，随着互联网技术的发展，企业们纷纷开始重视内容营销，把原创文章作为市场推广的重要手段。但是，如何保证原创文章的质量，是企业们面临的一大难题。优采云SEO优化这款软件就是专门解决这一难题而出现的，它采用先进的智能技术，可以帮助企业快速、准确地实现原创度检测、原创文章优化和一键采集功能。
　　
　　优采云SEO优化的原创度检测功能可以帮助用户快速准确地检测出文章中的内容是否具有原创性，从而避免因为使用相同内容而导致的不必要的风险。此外，该软件还可以根据用户需要对文章进行原创性优化，使得文章具有更强的原创性。
　　
　　此外，优采云SEO优化还可以帮助用户实现一键采集功能，用户只需要输入相应的关键词即可快速地采集到相关信息。同时，该软件还可以根据用户需要将采集到的信息整合成一篇新的文章。
　　
　　此外，优采云SEO优化还可以帮助用户实现文章组合功能。用户只需要将已有文章中相关内容整合成一篇新的文章就可以了。通过这样，不但可以帮助用户快速地生成一篇新文章，而且还能使得新生成的文章具有强大的原创性。
　　总之，优采云SEO优化是一款功能强大、易于使用的软件。它既可以帮助用户快速准确地实现原创度检测、原创文章优化和一键采集功能，也可以帮助用户将已有文章中相关内容整合成一篇新的文章。如果你想要快速、准确地生成原创性文章，不妨试试使用优采云SEO优化这款软件吧。它官方网址是www.ucaiyun.com ，想要了解详情及时想要体验就前往试试吧。 查看全部

　　随着互联网的发展，越来越多的企业都开始利用网络营销进行推广，而SEO优化也成为了企业宣传推广的重要手段。但是，如何进行有效、高效的SEO优化工作？此时，就需要有一款好用的SEO优化工具——优采云。
　　优采云是一款功能强大的SEO优化软件，可以帮助用户进行有效、高效的SEO优化。它拥有原创智能优化、原创度检查、一键采集和文章组合等一系列功能。
　　
　　首先，它可以帮助用户实现原创智能优化。它可以根据用户输入的关键词和内容，快速生成原创文章。此外，它还可以对文章中的关键词进行优化，使文章中的关键词出现在正确的位置上，从而使文章在搜索引擎中得到更好的排名。
　　
　　其次，它还可以帮助用户实现原创度检查。当用户在使用时，它可以快速对文章进行原创性检测，并显示出文章的原创度。所以，使用者不必再为文章是否为原创而困扰了。
　　
　　再者，它还可以帮助用户实现一键采集和文章组合。它可以帮助用户快速采集相关信息并将其整理成文章形式；此外，还可以将几个相关文章合并成一篇新的文章。这样一来，不但可以大大节省时间、减少工作量、保证内容原创性、而且也能使内容得到有效地传递和传播开来。
　　总之，通过使用优采云SEO优化软件（www.ucaiyun.com）,不但可以帮助用户快速、有效地实现SEO优化工作,而且也能大大节省时间、减少工作量,保证内容原创性,使内容得到有效地传递和传播开来,是当前SEO优化中不可多得的好帮手! 查看全部

　　如今，每个网络用户都渴望获取高质量的内容，不断更新网站内容，才能吸引更多的流量。但是，传统的采集方式太耗时间和精力了，从而阻碍了网站的发展。幸运的是，出现了一款革命性的优采云采集器（www.ucaiyun.com），它可以有效地解决这一问题。
　　
　　优采云采集器通过实用的原创优化、原创度检测和一键采集功能，大大减少了用户对内容的工作量。原创优化功能可以让用户快速制作合格的文章内容，而原创度检测功能可以帮助用户检测文章的原创度。此外，一键采集功能可以帮助用户从网上快速、便捷地获取有价值的内容。此外，优采云采集器还具有文章组合功能，可以帮助用户将不同来源的文章进行整合，形成具有独特风格和个性化内容的新文章。
　　
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　　近年来，企业和个人等级都在不断的投资于内容创作，以便在市场上获取更多的关注度，以及更多的客户。但是，当企业和个人开始投入大量的金钱、时间以及精力到内容创作时，也会面临很多问题。例如原创文章量不足、文章效果不佳、内容重复等。
　　这就需要一个能够有效提升文章质量并减少内容创作成本的工具——优采云采集器。它是一款功能强大的文字信息采集神器，可以快速获取相关文章和图片信息，同时提供原创度检测、一键采集、文章组合等一系列功能。
　　
　　首先，优采云采集器可以帮助用户快速获取大量的相关文章和图片信息，为用户提供了一个高效而可靠的信息获取平台。此外，该工具还能够对用户获取的信息进行原创度检测，有效保证了用户所获取的内容是有益而有效的。
　　
　　此外，优采云采集器还能够帮助用户一键快速地将所有所获取的信息进行组合，形成独特而实用的原创新闻、话题或者社区新闻等内容。此外，该工具还能够通过使用AI人工智能优化平台来优化内容创作，使得所生成的内容在语义上更加准确、有效。
　　总之，优采云采集器既能帮助用户快速有效获取大量新闻信息，也能对信息进行原创度核验、一键采集以及AI人工智能优化等工作，从而使得用户在内容创作方面节省大量时间和精力并提升内容质量。如果你正在寻找一个真正有用而且易用的内容创作神器，不如试试优采云采集器吧!网址:www.ucaiyun. 查看全部

　　解决方案:“优采云采集器”帮助你将所有信息都整理出来
　　近年来，内容优化工具的快速发展，使得原创智能优化和原创度检查变得更加重要，因此一键采集、文章组合也成为了内容生产的重要工具。
　　
　　首先，原创智能优化是从原创文章中提取主题和精华，并自动生成一篇多样性的新文章。它有助于用户根据自己的想法快速生成新的内容，而不必在时间上花费大量时间在繁琐的写作过程中。同时，原创智能优化也可以使用户从不同的角度看待同一个话题，甚至可以帮助用户想出更好的想法。
　　其次是原创度检查。使用此工具可以帮助用户快速地对自己所写的文章进行原创性检测，有效避免了因为重复而影响内容质量的风险。凭借强大的原创度引擎，有效避免了因为重复而影响内容质量的风险。
　　
　　随着信息时代的快速发展，一键采集也显得尤为重要。一般来说，如果要生产大量内容，就需要手工进行大量信息整理和录入工作。但是使用一键采集工具就能够彻底省略人工录入此类流程：“优采云采集器”是一种特别强大、易于使用、且能够有效节省时间的一键采集方式。凭借它可以将存储在不同网站上的信息都整理出来并存储到本地数据库中：无论是新闻、博客、图片、新闻还是街头评论都能够方便快速地将信息批量导出。
　　最后是文章组合。将不同部分相结合就能够生成独特耐读的内容材料。考虑不同语调、不同风格、不同衔接方式从而使内容呈现出独特性——“优采云采集器”将帮助你将所有信息都整理出来并存储在本地数据库之中：然后你便可以根据你想要呈现出来的信念寻找相应牢固性并把相应信念寄宿于文章之中——这样便能够使得文章呈现出独特性耐读性强耐人寻味之意味。
　　回顾上述三个方面——原创智能优化、原创度检测和一键采集——坚强相连之力将帮助你快速生产大批独特性耐读性强耐人寻味之内容材料——这就是“优采云采集器”带来的好处!“优采云采集器”不仅能够帮助你快速生成大批内容材料，并且也易于使用且易于学习! 查看全部

　　干货教程:优采云采集软件（自媒体伪原创工具）v1.03 免费版 下载
　　优采云采集软件是一款自媒体伪原创工具。 用户可以使用本软件采集全网第一手热门资讯，然后将软件生成的文件一键发布，可以有效增加权重和收录，欢迎有需要的朋友下载使用。
　　软件功能
　　素材搜索，让内容写作更高效
　　整合各大平台数据，只需输入关键词即可获取今日头条、知知乎、百家号等主流自媒体平台的文章、图片、段落等写作素材，提高文章质量
　　实时搜索引擎，精准筛选，内容过滤
　　AI算法将文章内容的搜索结果整合成列表展示给你，支持多种过滤条件，对内容进行批处理，提高文章写作效率
　　文章原创的，这样文章收录和排名更好
　　不局限于伪原创，利用深度神经网络算法重构文章，减少文章重复，既保证了文章的可读性，又绕过了一些重复检测算法
　　分词算法、DNN算法、TensorFlow人工智能引擎
　　分词算法对文章进行分词，自动调整段落中的词序和整句替换，保证文章的原创性最大化，同时保持可读性。
　　原创文章生成器
　　一键群发，一键发布
　　
　　智能分账
　　管理100+自媒体账号发布仅需2分钟。 还可以选择定时和固定平台模式创建发布任务，满足个性化运营需求
　　7*24小时为您值班
　　使用优采云采集，您就有了7*24小时的操作员，无论节假日还是周末，都可以为您执行发布任务
　　安装教程
　　1.在公交下载站下载安装文件
　　下载插件，在浏览器提示时选择【保留】，在下载文件夹中找到下载后缀为.crx的文件。
　　注意：如果出现安全提示，请选择保留。 这是浏览器的默认设置，我们的插件不会损害您的计算机。
　　2.打开扩展安装页面
　　复制chrome://extensions粘贴到地址栏，回车进入扩展安装页面，打开右上角【开发者模式】。
　　3.安装插件
　　将下载的.crx文件拖到扩展安装页面，稍等几秒，在安装弹窗中点击添加。
　　
　　适用场景
　　自媒体/官网运营、内容搜索、文章智能更新、一键分发账号
　　定期发布内容，素材搜索/文章原创，实时热点追踪，竞品监控
　　精品素材搜集，写作思路发现，产品营销推广，新品曝光
　　快速信息覆盖、营销活动推广、产品口碑建设、搜索排名优化、一键批量原创文章
　　文章原创/相似度检测，文章搜索引擎收录，网站权重提升
　　软件特色
　　CMS建站系统文章助手
　　一站式网站文章采集、原创文章生成器、群发工具，快速提升网站收录、排名、权重
　　为CMS建站系统而生
　　在“内容为王”的时代，高效、高质量的更新文章尤为重要。 优采云采集目前支持数十种主流CMS建站系统，快速解决网站文章搜索、原创、发布等需求是我们的职责。
　　不局限于“采集、原创、发布”
　　采集不是目的，关键是找到有流量的文章素材； 原创不是结果，增加网站收录才是王道； 出版不是手段，效率和智慧才是关键
　　干货教程:文章采集器（文章采集器app）
　　目录：
　　1.文章采集器有哪些？
　　随着时代的不断进步，我们已经悄然进入了大数据时代。 每个人都离不开数据的汇总分析和数据在互联网上的应用，无论是亮化自己行业的数据，还是分析同行的详细信息数据，今天小编就来教大家如何使用数据采集软件快速捕捉你想要的信息，无论是本地导出还是在线发布，只需点击几下鼠标即可获取数据。
　　2.热门文章采集器
　　网络创作者还可以实现自动采集、定期发布、批量文章处理，让您瞬间拥有强大的资讯和数据内容，增加流量和知名度。详情如图
　　3.文章采集工具
　　我们知道，做SEO优化的目的是让搜索引擎通过关键词、外链、内链等的选择，准确、快速地抓取目标网站的信息，使其在搜索引擎中处于极佳的位置。搜索信息排名，从而提高网站的宣传效果。 从专业的角度来说，要实现这个目标，必须做好以下三点： 。
　　4.文章采集器的作用
　　
　　1、文章内容原创无论是网站首页的文章还是内页原创文章，只有采集原创性原则，才能做好网站采集的第一步。 或发生的事件、人物，或新知识、新经验等，但写作时必须原创，即网站为文章来源。
　　5.万能文章采集器
　　现在搜索引擎对原创文章的权重比较高
　　6.公众号文章采集工具
　　2、做好内外链。 网站首页的权重比较高，越到内页搜索引擎给的权重就会越低。 有关键词链接的网站，通过关键词网站的关键词，带动本网站的流量文章 更多并首先被抓取。
　　7.微信文章采集器
　　3.注意单页链接。 当网站有特价促销，或者有新产品出现时，可以对单页链接做一些SEO优化，通过这种宣传效果明显的单页内链来带动网站流量，增加有效客户和销量通过单页活动的推广对整个网站的成长不可忽视。
　　8.微信公众号文章采集器
　　网站优化中哪些因素会影响网站在搜索引擎中的排名？
　　
　　9.文章资源采集
　　1、应该是空间的稳定性----稳定的空间是网站排名的基本因素，空间也是影响权重的重要因素。 没有稳定的空间，访问者怎么浏览你的网站，搜索引擎蜘蛛会怎么办？ 爬行？ 所以你不能在空间上省钱。 2、要不要说一下网站的注册时间？ ----网站在互联网上存在的时间越长，它的权重就会相对越高，网站的权重每天都在逐渐积累。
　　10.自媒体文章采集器
　　所以你可以看到有很多很烂的网站，但是他们的pr和排名还是很好的，那是因为注册时间长了 有人认为域名和关键词的相关性也会影响权重，有时候好的域名也会影响网站的权重。 我认为这是域名优化，对吧？
　　4.网站内容——一个很老的话题，越是原创的搜索引擎越频繁地访问你的网站，网站的权重就越高。 这句话说得对，网站的原创性对你的网站很重要，原创网站一开始是最领先别人的，因为搜索引擎喜欢。
　　5、网站的更新频率——网站经常不更新，不仅留不住游客，网站的权重也会越来越低，所以网站必须经常更新，而我们可以使用数据采集软件进行采集和编辑。
　　6、网站链接——链接和内容是网站优化的重中之重。 不管搜索引擎的算法怎么变，链接和内容永远是最重要的。 要知道链接的价值不是IP，而是权重的传递，对于搜索引擎来说，一个链接到你的网站就相当于增加了你在网络上的知名度。 查看全部

　　解决方案:真正人人可用的RPA：实在智能全网首发IPA模式及智能屏幕语义理解技术
　　机器之心发布Real Intelligence
　　2022年3月31日，春至。
　　视知智能召开了2022年RPA行业首场产品发布会，就像007系列电影一样，“爱你爱的AI新锐创新”发布会的结语已经悄然埋下伏笔：
　　不说再见，下期发布会，更高峰见！
　　2022年12月7日，大雪。
　　春天来了冬天来了，真正的承诺如约而至。 “蝶变·新扇”真智能2022冬季新品发布会来袭：
　　这是一场震撼业界的RPA大会！
　　打破传统，改变模式。
　　本次发布会从功能和体验两个维度带来了真正的“科技与实干”。 一句话：
　　真正人人可用的 RPA。
　　Real Smart CEO孙林军、产品经理周春照、算法经理欧阳小刚发布新产品新技术
　　本次发布会在真实RPA IPA视频号进行了回放，欢迎大家观看。
　　敲黑板，划重点，下面就是精华干货。
　　真想法，真产品，真技术，与您分享：
　　成立四年来，作为国内人工智能行业的准独角兽，瑞尔智能始终秉承“AI赋能商业”的初心，坚信人机协作和超融合时代的美好未来-自动化。
　　凡事都要从细节做起，要落到实处。 Real Smart一直致力于突破传统RPA的天花板，降低大众数字化工具的上手门槛，提升用户体验。
　　12月7日，真灵智能2022冬季新品发布会，以“蝶变·新扇”为主题，带来了RPA行业的颠覆性、重量级、首发：
　　新模式：超自动化流程沉浸式构建IPA模式
　　新技术：智能屏幕语义理解技术（ISSUT）
　　一个新模型
　　真正为所有人所用
　　沉浸式 IPA 模式
　　相信大家都在拿着手机看这篇文章，不知道大家是否还记得2007年苹果的第一场iPhone发布会。
　　触屏手机的发明，彻底改变了手机和消费电子行业，大大降低了手机的使用门槛，让手机普及，推动了移动互联网时代的爆发。
　　这是一个用科技颠覆行业，造福全社会的经典案例。
　　传统的 RPA 软件实际上是一个
　　“专家模式”
　　也就是说，如果用户要配置自动化操作，首先要学会如何使用RPA软件，然后才能不断地在RPA软件和业务软件之间切换，通过“拖拽”或“写入”的方式逐步完成自动化流程配置代码”。
　　其实RPA的IPA模式是完全不同的。 简而言之，这是一种
　　“小白模式”
　　用户无需学习使用真正的RPA，根本不需要“拖拽”或“编写代码”，直接按照正常流程操作业务软件即可。
　　每当鼠标悬停时，RPA 会自动推荐（并且可以在线学习优化推荐）这里可以/可能进行的自动化操作。
　　每次点击鼠标，步操作自动转换为自动化过程中的一个步骤。 通过这次迭代，任何新手都可以快速打造自己的数字化员工。
　　传统RPA“专家模式”与真正RPA“IPA模式/新手模式”
　　事实上，RPA的IPA模式，类似触屏手机的颠覆式创新，已经将横亘在用户面前的三座大山彻底推平，导致传统RPA学习成本高，使用门槛高—— “拾取、元素、变量”，带来真正的人人可用，实现“打开即用，即刻上手”。
　　不妨听听采集行业专家和专业用户尝鲜经验的反馈：
　　冲击 1：身临其境的超级自动化体验
　　识别一切，操作一切
　　不再需要传统 RPA 软件的“流程画布”
　　把“更大、更宽、更全”的电脑屏幕留给用户
　　不再需要传统 RPA 软件的“拖放”
　　鼠标悬停+鼠标点击完成自动化流程配置
　　无需在传统 RPA 软件和应用软件之间频繁切换
　　基于对所有屏幕元素的识别和理解，以及顶部“智能岛”+侧“流程窗口”的轻交互，可以在超自动化元宇宙中快速创建数字化员工
　　震撼二：所见即所得的操作
　　无需学习：无需理解和记忆“组件/元素/变量”，无需“拖放”，无需“编写代码”
　　无需思考：
　　
　　当鼠标悬停时，会立即弹出可能的自动化操作建议列表
　　鼠标选中任意图像区域后，会立即弹出可能的AI能力推荐列表（文字识别等）
　　支持基于场景和动作的在线学习，越用越“聪明”，推荐越精准
　　无需转换：点击鼠标，“流程窗口”立即自动生成自动化流程
　　自动理解数千种图标、复杂页面结构的含义并预测和推荐自动化操作
　　为了更清晰、更全面地展示IPA模式的强大功能，这里对日常工作中最常用、最常用的Excel数据处理进行简单演示。
　　直接对数据表进行任何操作
　　不仅包括插入行或列、写入单元格或区域内容、自动填充、数据过滤、复制行和列、插入新工作表、重命名工作表、搜索和替换表格中的内容等。
　　甚至，复杂的枢轴操作
　　右侧“流程窗口”会自动生成一个自动化流程，无效的步骤会自动忽略，直接运行即可。
　　这种所见即所得的数字化员工构建方式，大大提高了数据采集和处理的效率，降低了数据自动化处理的门槛。
　　从手工操作Excel自动生成简洁可执行的自动化流程
　　基于上述模型，以某客户真实场景的Excel自动化操作需求为例：
　　使用传统 RPA
　　相对资深的RPA开发工程师需要花费4个多小时，通过50多个组件完成搭建。
　　使用真实 RPA 的 IPA 模式
　　无需RPA开发工程师，业务人员仅需6分钟左右即可完成。 “流程窗口”中产生的动作只有32个，工作效率得到前所未有的提升。
　　同时，IPA模式还支持自动分析复杂页面数据结构，实现一键采集整个表单数据。
　　一键自动采集抖音后台管理页面整体数据
　　一项新技术
　　国内自主研发，行业首创
　　智慧屏语义理解技术
　　所需的智能是真实的智能。
　　事实上，RPA创新IPA模式的实现，得益于AI领域快速持续的自主研发迭代。
　　目前，瑞尔智能已获得近40项发明专利授权和近200项软件著作权登记。 发明专利实际授权量长期位居RPA行业TOP1。
　　产品是表，技术是内在。
　　用心优化，用 AI 改变。
　　在本次发布会上，仕玛特发布了IPA模式背后的完全自主研发的创新技术——智能屏幕语义理解技术（ISSUT：Intelligence Screen Semantics Understanding Technology）。
　　看到这里，相信大家已经体会到了IPA模式的神奇与惊喜。 接下来，我们来看看IPA模式背后的“杂耍帽子”：
　　动作一：识别屏幕
　　1. Fusion拾取3.0技术：让“元素”可拾取
　　RPA行业所说的“元素”指的是屏幕上的图标、文字或区域。 RPA需要先识别它们，然后它可以自动点击并操作它们。
　　基于CV技术的融合采摘支持多种软件的无差别识别
　　2022年3月31日，视知智能在2022年3月31日的“爱你爱新新”发布会上，在行业内推出了“融合拣选3.0”技术，高效精准解决了复杂元素的识别和操作。
　　Fusion拣选技术持续快速迭代，精度和速度大幅提升
　　此次发布的ISSUT技术在前人工作的基础上，解决了“什么是元素，能不能被识别”的问题，只需鼠标移动、单击即可完成拾取元素的动作.
　　这是智能屏幕语义理解的第一步，
　　也是认识到RPA真正人人可用的第一步！
　　2、动态元素匹配技术：让“元素”一键适配
　　RPA行业所说的“元素”指的是屏幕上的图标、文字或区域。 RPA需要先识别它们，然后它可以自动点击并操作它们。
　　当文本内容或图标外观发生变化时，RPA 机器人可能无法找到之前的元素。
　　这就是动态元素匹配技术的用武之地：
　　借助 AI 算法轻松处理元素变化
　　一经识别，永久适应
　　行动二：看懂屏幕
　　1. 页面结构分析技术：大小都可以查
　　举个栗子：
　　当我们使用聊天软件时，人们很容易看懂软件界面（电脑屏幕），知道消息列表在哪里，对话输入框在哪里……
　　那么问题来了，
　　
　　RPA机器人如何准确、快速、更好地模拟人工操作？
　　为此，我们引入了页面结构分析技术，让RPA除了“识屏”之外，还能“识屏”，适应页面拉伸/移动/文字填充/位移等多种变化。 它收录许多原创技术亮点：
　　页图神经网络分析
　　动态缩放自适应
　　区域内容填充识别
　　通过页面结构分析技术智能理解聊天软件界面
　　2. 屏幕语义提取技术：从屏幕中取出东西，理解你所看到的
　　该技术使IPA模式真正像人一样理解屏幕的每一部分，将我们的办公直觉投射到屏幕上，实现所见即所得：
　　在 VR 中，我们可以从远处拿东西；
　　在真正RPA的IPA模式下，我们可以通过“屏幕”来获取东西——
　　即鼠标每滑动一次，背后的AI算法都会在瞬间完成一次计算，分析屏幕上元素和区域的含义并推荐相应的自动操作：
　　当鼠标滑过浏览器图标时，
　　人工智能知道它可以用来打开网页和搜索新闻；
　　当鼠标悬停在对话框上时，
　　AI判断可以输入文字，发送消息；
　　当鼠标选中收录各种文本的区域时，
　　人工智能知道它可以进行文本识别和提取。
　　通过屏幕语义提取技术了解界面并推荐自动化操作
　　动作三：动作预测
　　01. 多模态意图预测：从“想”到“自由”
　　对于传统 RPA（“专家模式”）
　　RPA开发工程师往往需要从一堆组件中找到一个想要的组件，通过“思考+拖拽”的方式完成自动化流程配置；
　　对于真正的RPA（“IPA模式/小白模式”）
　　多模态意图预测技术可通过多模态识别、序列上下文挖掘等方法准确预测用户的每一次操作意图，弥合业务场景操作与RPA组件之间的理解鸿沟：
　　用户的每一次点击都是一次取件
　　用户操作的每一步都在配置过程中
　　应用软件运营回归前台，RPA开发回归后台，实现两者真正分离。
　　02.业务感知推荐：了解场景，运营业务
　　结合表格检测、场景预测和自然语言处理技术，是RPA的IPA模式。
　　不仅可以自动推荐原子级操作（点击图标、输入文字、移动鼠标​​）； 它还可以根据业务场景理解自动推荐业务级操作：
　　打开网站登录页面，
　　鼠标滑过登录区域，自动推荐“智能登录”操作；
　　打开产品列表页面，
　　将鼠标移至任何有数据的区域，自动推荐“数据采集”操作。
　　通过多模态意图预测技术感知业务场景并推荐自动化操作
　　行动四：在线学习
　　本次发布会还有一个功能性的彩蛋：
　　其实RPA的IPA模式是支持在线学习和迭代优化的。
　　这正是AI产品的魅力所在！
　　根据用户反馈，算法模型将能够通过在线学习技术和自动优化机制记住选择和偏好。 您使用它的次数越多，推荐就越准确。
　　值得一提的是，所有模型算法均内置于用户本地办公环境，操作习惯和数据不会通过网络上传，并配置了保护机制，最大程度保护用户数据的隐私和安全。
　　从这个意义上说，RPA的IPA模型是：
　　不仅是人人可用的沉浸式超自动化流程配置模式
　　也是千面个性化数字化员工建设工具
　　通过技术的“仪式感”，每个人都可以拥有属于自己的尊重数据隐私的超级自动化产品。
　　“蝶变”就是破茧成蝶。
　　本次大会选择以此为主题，寓意快速、海量的产品创新和功能迭代，让真正的RPA破茧成蝶，也标志着真正的智能超级自动化平台正式跃入“新、新、广、信、强”的舞台。
　　在山上，IPA 模型开创了超级自动化的新时代。
　　启用IPA模式的真实RPA产品，叠加真实智能的AI产品矩阵，全国生产，完全自研，全力支持信创。 通过灵活组合，轻松构建各种超自动化环节，助力千行百业用户打造泛场景数字化劳动力。 同时，安全、稳定、不断创新的技术产品也将为客户带来实实在在的服务与支持。
　　这是真正聪明的一小步，
　　但却是RPA行业发展的一大步！
　　经典:词语组合软件V3.9 绿色版
　　单词组合软件（单词智能排列组合助手）是一款优秀易用的单词智能排列组合辅助工具。 小编推荐的单词组合软件，功能强大全面，操作简单。 使用后，可以帮助用户更加轻松便捷地进行单词的智能排列组合。 它为用户提供了很多便利，非常高效实用。 所有功能都集成在同一个界面中，易于操作和使用。 界面简洁易操作，无需安装，打开即可使用，小巧实用。 有需要的朋友不要错过，快来下载吧！
　　指示：
　　空格键：下一个单词组合
　　向上箭头：上一个
　　向下箭头：下一步
　　左箭头：上一个
　　向右箭头：上一个
　　
　　S键：保存当前单词组合
　　C键：取消保存
　　单词组合软件的用途及功能：
　　1、方法一：拖入单个收录大量单词的txt文件，一键生成单词排列组合。
　　2、方法二：分别拖放两个收录大量单词的txt文件，一键生成单词排列组合。
　　单词组合操作方法：
　　双击打开软件。
　　该软件运行速度极快。
　　
　　特征：
　　1. 词组筛选界面可自由自定义排版，也可一键自动录入。
　　2. 实时动态显示单词组合总数、未筛选项数、筛选项数、保存项数、当前数及对应状态。
　　3、筛选进程关闭后，再次打开，软件可以智能定位到要筛选的词组合。
　　4、如果上次筛选没有完成，可以直接点击【全屏筛选】按钮继续筛选，无需重新加载词表。
　　5.组合单词时，智能去除相同单词的自由组合。
　　软件截图： 查看全部

　　解决方案:使用Apriori算法进行关联分析
　　目录
　　1.名词概念
　　2. 频繁项集发现
　　3. Apriori算法关联分析
　　4.代码实现
　　5.参考文章
　　结合交叉变量制定风控策略有两种方式：一种是通过决策树分箱进行变量交叉，文章中可以看到，一个函数实现了自动风控策略挖掘； 另一种是使用先验算法进行相关性分析。
　　关联分析是从大规模数据集中寻找物品之间的隐含关系，比如著名的例子“啤酒和尿布”，即发现买啤酒的顾客也买尿布，商店可以更多地了解顾客'通过挖掘这些规则来进行购买行为。 然而，关联分析需要从大量数据集中寻找组合关系，计算成本非常高，因此应用Aprior算法以合理的算法高效地发现组合规则（也称为频繁项集）。
　　假设一个简单的交易列表如下，每个代表5笔交易。
　　以下是关联分析中使用的一些名词概念。
　　1.项目和项目集
　　item指的是我们分析数据中的一个对象，比如豆浆； 一个项目集是由多个项目组成的一组项目，例如集合{豆浆，生菜}是一个2项集。
　　2.支持
　　某个项目集出现在数据集中的概率。 即，项目集在记录中出现的次数除以数据集中所有记录的数量。 比如豆浆的支持度是4/5，{豆浆、纸尿裤}的支持度是3/5。
　　支持度反映了项目集出现的频率。 只有当一个项目集的支持度达到一定水平时，我们才能对项目集进行研究。
　　3.信心
　　也称为可信度，它是为关联规则定义的。 关联规则{A->B}的置信度是A和B同时出现的次数除以A出现的次数。 也就是说，在 A 发生的情况下 B 发生的概率。
　　例如{尿布 -> 葡萄酒} = 支撑力（尿布 -> 葡萄酒）/支撑力（尿布）= 3/5 除以 4/5 = 0.75。 也就是说，在购买尿布的情况下，有 75% 的概率购买葡萄酒。
　　4.电梯
　　在关联规则{A->B}中，提升度是指{A->B}的置信度除以B的支持度。提升度反映了合并（应用关联规则）与不合并（不应用关联）的比率规则）。 如果提升度大于 1，则表示应用关联规则是有价值的。 如果lift小于1，说明关联规则的应用有负面影响。
　　例如{尿布 -> 葡萄酒} = 置信度（尿布 -> 葡萄酒）/支持度（葡萄酒）= 0.75/0.6 = 1.25
　　查找频繁项集
　　一般支持度和置信度是用于量化关联分析成功与否的方法。 例如，对于只有 4 个项目的集合 {0,1,2,3}，我们希望获得每个可能集合的支持度。 首先，你需要列出4项可能的组合，一共有15种组合。
　　例如，如果需要计算{0,3}项集的支持度，则需要遍历每条记录，检查记录中是否收录0和3，如果收录则将计数值加1。 这样就可以得到{0, 3}项集的支持度，需要重复上述过程得到每个可能集合的支持度。
　　对于一个N项的数据集，共有2N−12^N-12N−1项集组合，计算量巨大。 为了减少计算所需的时间，可以使用 Apriori 来寻找频繁项集。
　　Apriori算法原理
　　Apriori在拉丁语中是“从之前”的意思，即先验知识或假设。 它的原理是如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也都是频繁的。
　　如上图所示，如果{0,1}是频繁的，那么{0}和{1}也一定是频繁的。 因为{0}和{1}的支持度必须大于等于{0,1}。 相反，如果一个项集是一个不频繁的项集，那么它的所有超集也都是不频繁的。 如下所示：
　　如果{2,3}不频繁，那么{0,2,3}，{1,2,3}，{0,1,2,3}也一定不频繁，因为{2,3}支持 度必须大于或等于其超集的支持度。
　　使用 Apriori 算法发现频繁项集
　　关联分析的目标分为两类：发现频繁项集和发现关联规则。 首先需要找到频繁项集，然后才能得到关联规则。
　　Apriori算法需要输入两个参数，一个是最小支持度，一个是数据集。 进行如下：
　　1.为单个项目生成项目集
　　
　　2.剔除支持度小于阈值的项，得到频繁1-项集
　　3.合并频繁的1-itemsets得到2-itemsets
　　4.剔除支持度小于阈值的items，得到频繁2-itemsets
　　5.重复以上步骤，直到所有item set都被移除
　　具体例子见下图：
　　在上面的例子中，得到的频繁项集是{2}{3}{4}{2,4}。
　　从频繁项集中挖掘关联规则
　　关联规则需要从频繁项集中生成。 比如上面的例子，一个频繁项集是{2,4}，那么可能存在关联规则{2}->{4}，也就是说买2的人也倾向于买4。但是反过来不一定是真的。
　　对于关联规则的量化，需要置信度。 规则 P->H 的置信度定义如下：
　　信心(P|H)=支持度(P|H)支持度(P)信心度(P|H)=\frac{支持度(P|H)}{支持度(P)}信心度(P|H)=支持度(P )支持(P|H)
　　例如置信度{2|4}=4/5=0.8，置信度{4|2}=4/6=0.66，即在买的情况下有80%的概率买2 4、而在买2的情况下，有66%的概率只买4。
　　项集{0,1,2,3}要生成关联规则，需要生成一个可能的规则列表，然后检验每条规则的可信度。 可能的规则列表如下：
　　可以找到以下属性：
　　如果规则不满足最小置信度，则该规则的所有子集也不满足最小置信度。
　　例如规则{0,1,2}->{3}不满足最低可信度要求，那么任何左边部分为{0,1,2}子集的规则都不满足最低可信度要求，或 结果为 {3} 的所有规则将不满足最低置信度要求。 原因是这些规则的置信度的分子相同，而{0,1,2}->3的分母{0,1,2}的支持度最小，导致这条规则的置信度最大. 因此，其他规则的置信度只会比这个小，达不到最低可靠性要求。
　　除了可用于挖掘关联规则的Apriori算法外，FP-growth算法针对Apriori算法进一步优化，可以显着加快频繁项集的发现速度。
　　代码实现（Python）
　　sklearn 库中没有 Apriori 算法，也没有 FP-Growth 算法。 但是可以使用python的第三方库实现Aprior算法来发现关联规则。 相关库包括mlxtend机器学习包、efficient-apriori等。首先附上一个Apriori的开源实现链接，AprioriDemo
　　Aprior 算法在这里使用 mlxtend 库实现。
　　import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
df = pd.read_excel('./Online Retail.xlsx')
df.head()
　　对数据进行预处理，去除Description字段前后空格，删除发票号“InvoiceNo”为空的数据记录，将发票号“InvoiceNo”字段转为字符类型，删除发票号“InvoiceNo”的记录不收录“C”。
　　然后需要将数据集转换成购物篮的格式，如下图所示：
　　列名是产品名称，每一行是一个订单。
　　有两种转换方法：
　　方法一：使用pivot_table函数
　　import numpy as np
basket = df[df['Country'] =="France"].pivot_table(columns = "Description",index="InvoiceNo",
<p>
values="Quantity",aggfunc=np.sum).fillna(0)
</p>
　　方法二：groupby后unstack
　　basket2 = (df[df[&#39;Country&#39;] =="Germany"]
.groupby([&#39;InvoiceNo&#39;, &#39;Description&#39;])[&#39;Quantity&#39;]
.sum().unstack().reset_index().fillna(0)
.set_index(&#39;InvoiceNo&#39;))
　　然后将购物数量变成0/1变量，即是否购买该商品。
　　def encode_units(x):
if x = 1:
return 1
basket_sets = basket.applymap(encode_units)
basket_sets.drop(&#39;POSTAGE&#39;, inplace=True, axis=1)
　　使用算法包的关联规则操作
　　frequent_itemsets = apriori(basket_sets2, min_support=0.05, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
　　frequent_itemsets 是频繁项集：
　　Support 列为support，即item set出现频率/总订单量
　　rules是最终的关联规则结果表：
　　Antecedants前项集，后项后项集，support支持，confidence置信度，lift提升。选择confidence大于0.8，lift大于5的规则，按lift降序排列
　　参考文章
　　1.机器学习实践第11章
　　2. Python极简关联分析（购物篮分析）
　　【作者】：实验室
　　【原创公众号】：风控猎人
　　【简介】：创业公司战略分析师，积极上进，努力提升。 世事无常，你我都是黑马。
　　核心方法:整站SEO优化和关键词排名优化的区别在哪里
　　“之所以混淆全站SEO优化和关键词排名优化，是因为关键词排名被视为SEO优化的最终目标。但是，从某种意义上说，关键词排名只是全站SEO优化的一个表现维度。效果，整站SEO优化和关键词优化在实施过程和效果导向上有很大的不同和不同。”
　　一般来说，SEO优化实际上是指利用白帽优化手段来提高网站质量，不仅是对搜索引擎友好性的优化整改，更是对网站权威性和专业性的提升。 ，并从搜索需求和用户体验的角度不断改进搜索。 引擎信任该站点，以便获得稳定增长的免费搜索流量。
　　全站SEO优化
　　对于整个站点的SEO优化，需要完成对搜索引擎友好的调整，从流量结构、用户粘性等多个维度对站点进行优化。 同样，整个站点的SEO优化效果也体现在抓取量、收录速度、索引量上。 以及用户流量价值等各方面，甚至在搜索词排名表现的维度上，也不仅仅是特定关键词的位置不稳定，而是有足够的词表能力围绕核心关键词展开。
　　虽然通过关键词排名来测试整个站点的SEO效果并没有错，但是关键词优化以搜索排名作为唯一的测试标准，在优化操作中很容易导致用户体验受损，刻意“讨好”搜索引擎，导致网站被搜索引擎判断为过度优化甚至作弊而被K站降级。
　　
　　网站优化和关键词优化的区别
　　1）优化目标不同
　　整站优化是为了提高网站质量，既符合搜索引擎标准，又满足用户的搜索需求，增加网站权重，建立稳定的SEO流量来源。 但关键词优化是一味地“取悦”搜索引擎。 既不注重网站质量的提升，也不考虑用户的搜索需求。 得到的只是昙花一现的关键词排名和毫无价值的短期流量。
　　2）实现过程不同
　　整站优化利用站内SEO提高网站对搜索引擎的友好度，以用户搜索需求为原则持续输出内容，围绕用户体验不断提升网站领域的专业性和权威性，建立并不断完善关键词库制定合理的关键词布局策略。 然而，关键词优化在目标词周围产生了大量低质量无意义的内容，并通过关键词堆砌或重复滥用来增加关键词密度，导致搜索引擎误判网页内容。
　　3）SEO效果检测标准不同
　　
　　全站SEO优化效果检测是对网站收录、索引、抓取量、字数、搜索显示点击率、网站权重等多个维度的综合评价，而关键词优化只评价排名和位置在搜索结果中正是这种错误的SEO思维导致了以结果为导向的SEO优化效果检测方式，成为快排作弊等优化服务眼中最公平公正的SEO计费方式。
　　4）流量值不同
　　整个站点的优化都是基于用户的搜索体验。 在帮助搜索引擎识别和建立信任的同时，会逐渐在用户心中形成一定的认同度，从而赋予网站一定的销售和推广能力。 关键词优化没有把握好搜索引擎和用户体验的程度，关键词数量有限，排名不稳定，能带来的流量屈指可数，与SEM竞价推广点击的成本相比，具有相当大的优势，但排名效果花大力气实现的付费流量可以说是唾手可得。
　　关键词排名优化
　　全站SEO是围绕搜索引擎和用户体验优化网站质量，而关键词优化只是围绕目标词优化搜索引擎，无论从流量稳定性、增长性还是可持续性方面，全站优化带来的价值远非关键词优化可比。
　　全站优化可以为任何目标关键词排名提供足够的竞争优势，而关键词优化只能带来难以自保的特定关键词排名。 如果对搜索引擎营销的理解仅仅停留在关键词排名维度，那么SEM付费推广的获客成本可能远低于关键词优化。 查看全部

　　解决方案:原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合评分体系
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合评分体系,文章组合评分率检查.专业度检查.爆文出口.粉丝互粉.站内论坛精心评分挑战赛.评论交流.重温专业度评分.杜绝假粉,杜绝瞎评分.体系公开.学习评分体系.用v6.0版文章评分体系一个一个上车吧！评分细节评分机制评分,评分体系是阿里ec文章评分的公开原理和技术方法。
　　
　　评分=流量*质量度,没有那一个指标是可以只依靠一个指标就把文章评分做到爆文出口的。评分是循序渐进的,是依据一个文章具体的数据指标来综合判断的。你第一次写出的文章能够达到多少的打开率和点赞率就是你文章的综合评分,这些都是需要运营和测试的结果。评分的核心数据点:关键词访问数量/点赞数量/评论数量/订单数量在我们实践当中,平台在一个时间段只会推荐几百几千个词,而你的文章正好是那几百几千个词中的一个。
　　平台为什么会给你1分推荐,文章质量和文章内容本身是没有任何关系的,完全是依据文章的关键词来大力推荐的。你再好的文章,如果关键词没有爆,就只会给你0分打击,不断的降你的流量,质量分,出口值。进而影响到你的账号权重和排名。一旦哪个词达到3-5个展现,平台就会综合这个词给你3-5分的流量。如果这个词指数3万,点赞/评论=3000,账号权重>=2万,总体上分会上升到2万分,如果没有表现不好,就又会下跌到3万分。
　　
　　如果某个词你连续2个月都没有达到3万的展现,而平台又不会给你钱补0分,你就会显得很差劲,没有流量,别人会给你机会的。那么你就要抓紧把握这个每个指标上升时候的机会。因为高流量低转化的词意味着你所写的文章更容易获得平台的推荐和曝光。如果一旦有半年流量低于5千,而点赞评论达到了5-10次。那就说明文章写的很差,平台不会给你流量。
　　文章中一定要有足够的关键词来做文章标题或者内容标题吸引用户的兴趣。不仅如此,文章还可以带一些关键词来增加关键词数量。如果你是做新媒体的,你就要针对目标人群来写文章。你的粉丝在哪,就以他们的为标准,围绕他们来写文章标题和内容。但是必须要提醒你的是,不要随便用搜索引擎搜索,不要随便留言留小广告。如果做到这点,你会越来越受平台的欢迎。
　　平台按照按照标题/内容/标签/文章质量/互动交流评分来综合推荐文章.给你推荐更多流量和点赞数量更高的文章。一定要抓住平台的心理和节奏才行.评分关键词:用关键词来推荐文章。这样更容易找到目标用户或者目标文章,写的好的文章也容易被平台推荐，流量会更高，出口更多。评分机制评分机制评分机制包括。 查看全部

　　解决方案:SEO搜索引擎工作原理（搜索引擎工作原理分为哪四步）
　　2.3 搜索引擎工作原理
　　搜索引擎优化的一个主要任务就是提高网站的搜索引擎友好性，因此，搜索引擎优化的每个环节都会与搜索引擎工作流程存在必然的联系，研究搜索引擎优化实际上就是对搜索引擎工作过程进行逆向推理。因此，学习搜索引擎优化应该从了解搜索引擎的工作原理开始。
　　搜索引擎的主要工作包括：页面抓取、页面分析、页面排序及关键字查询。
　　页面抓取：就是指搜索引擎通过蜘蛛程序在互联网上抓取页面并进行存储的过程，为搜索引擎开展各项工作提供了数据支持。
　　页面分析：主要是指对抓取回来的网页进行信息提取处理，包括提取页面的正文信息，并对正文信息进行分词等，为后续建立关键字索引及关键字倒排索引提供基础数据。
　　页面排序：搜索引擎结合页面的内外部因素计算出页面与某个关键字的相关程度，从而得到与该关键字相关的页面排序列表。
　　关键字查询：搜索引擎接收来自用户的查询请求，并对查询信息进行切词及匹配，再向用户返回相应的页面排序列表。
　　本章接下来将向读者介绍搜索引擎各个主要工作的流程、原理及作用，以及在对网站进行优化时应该如何应对。
　　2.3.1 搜索引擎抓取策略
　　搜索引擎对网页的抓取实际上就是在互联网上进行数据采集1，这是搜索引擎最基础的工作。搜索引擎的数据采集能力直接决定了搜索引擎可提供的信息量及对互联网覆盖的范围，从而影响搜索引擎查询结果的质量。因此，搜索引擎总是想方设法地提高它的数据采集能力。
　　1 搜索引擎利用数据采集程序在互联网上抓取数据，我们称这个数据采集程序为蜘蛛程序或者机器人程序。
　　本节首先会介绍搜索引擎抓取页面的流程及方式，再介绍搜索引擎对已抓取页面的存储及维护方式。
　　1.页面抓取流程
　　在互联网中，URL 是每个页面的入口地址，搜索引擎蜘蛛程序就是通过 URL 抓取到页面的。搜索引擎蜘蛛程序从原创 URL 列表出发，通过 URL 抓取并存储原创页面；同时，提取原创页面中的 URL 资源并加入到 URL 列表中。如此不断地循环，就可以从互联网中获取到足够多的页面，如图 2-1 所示。
　　图 2-1 搜索引擎抓取页面简单流程
　　URL 是页面的入口，而域名则是一个网站的入口。搜索引擎蜘蛛程序通过域名进入网站，从而展开对网站页面的抓取。换言之，搜索引擎要在互联网上抓取到页面的首要任务就是建立一个足够大的原创域名列表，再通过域名进入相应的网站，从而抓取这个网站中的页面。
　　而对于网站来说，如果想要被搜索引擎收录，首要的条件就是加入搜索引擎的域名列表。下面向大家介绍两种常用的加入搜索引擎域名列表的方法。
　　第一，利用搜索引擎提供的网站登录入口，向搜索引擎提交网站的域名。例如，Google 的网站登录地址是/addurl/2。对于提交的域名列表，搜索引擎只会定期进行更新。因此，这种做法比较被动，从域名提交到网站被收录花费的时间也比较长。以下是主流中文搜索引擎的网站提交入口。
　　2 在实际中，我们只需要提交网站的首页地址或者网站的域名，搜索引擎就会跟踪首页中的链接去抓取其他页面。
　　百度：/search/url_submit.htm。
　　360：submit.html。
　　搜狗：/feedback/urlfeedback.php。
　　Google：/addurl/（需要注册使开通站长工具才能提交）。
　　第二，通过与外部网站建立链接关系，使搜索引擎可以通过外部网站发现我们的网站，从而实现对网站的收录。这种做法主动权掌握在我们自己的手里（只要我们拥有足够多高质量的链接即可），而且收录速度也比向搜索引擎主动提交要快得多。视乎外部链接的数量、质量及相关性，一般情况下，2～7 天左右就会被搜索引擎收录。
　　2.页面抓取
　　通过上面的介绍，相信读者已经掌握了加快网站被搜索引擎收录的方法。然而，怎样才能提高网站中页面被收录的数量呢？这就要从了解搜索引擎收录页面的工作原理开始。
　　如果把网站页面组成的集合看作是一个有向图，从指定的页面出发，沿着页面中的链接，按照某种特定的策略对网站中的页面进行遍历。不停地从 URL 列表中移出已经访问过的 URL，并存储原创页面，同时提取原创页面中的 URL 信息；再将 URL 分为域名及内部 URL 两大类，同时判断 URL 是否被访问过，将未被访问过的 URL 加入 URL 列表中。递归地扫描 URL 列表，直至耗尽所有 URL 资源为止。经过这些工作，搜索引擎就可以建立庞大的域名列表、页面 URL 列表及存储足够多的原创页面。
　　3.页面抓取方式
　　通过以上内容，大家已经了解了搜索引擎抓取页面的流程及原理。然而，在互联网数以亿计的页面中，搜索引擎怎样才能从中抓取到更多相对重要的页面呢？这就涉及搜索引擎的页面抓取方式问题。
　　页面抓取方式是指搜索引擎抓取页面时所使用的策略，目的是为了能在互联网中筛选出更多相对重要的信息。页面抓取方式的制定取决于搜索引擎对网站结构的理解。如果使用相同的抓取策略，搜索引擎在同样的时间内可以在某一网站中抓取到更多的页面资源，则会在该网站上停留更长的时间，抓取的页面数自然也就更多。因此，加深对搜索引擎页面抓取方式的认识，有利于为网站建立友好的结构，增加页面被抓取的数量。
　　常见的搜索引擎抓取页面的方式主要有广度优先、深度优先、大站优先、高权重优先、暗网抓取及用户提交等，接下来将详细介绍这几种页面抓取方式及其优缺点。
　　广度优先
　　如果把整个网站看作是一棵树，首页就是根，每个页面就是叶子。广度优先是一种横向的页面抓取方式，先从树的较浅层开始抓取页面，直至抓取完同一层次上的所有页面后才进入下一层。因此，在对网站进行优化的时候，我们应该把网站中相对重要的信息展示在层次较浅的页面上（例如，在首页上推荐一些热门产品或者内容）。因此，通过广度优先的抓取方式，搜索引擎就可以优先抓取到网站中相对重要的页面。
　　我们来看一下广度优先的抓取流程。首先，搜索引擎从网站的首页出发，抓取首页上所有链接指向的页面，形成页面集合（A），并解析出集合（A）中所有页面的链接；再跟踪这些链接抓取下一层的页面，形成页面集合（B）。就这样递归地从浅层页面中解析出链接，从而抓取深层页面，直至满足了某个设定的条件后才停止抓取进程，如图 2-2 所示。
　　图 2-2 广度优先抓取流程
　　深度优先
　　与广度优先的抓取方式恰恰相反，深度优先是一种纵向的页面抓取方式，首先跟踪的是浅层页面中的某一个链接，从而逐步抓取深层次页面，直至抓取完最深层次的页面后才返回浅层页面继续向深层页面抓取。使用深度优先的抓取方式，搜索引擎可以抓取到网站中比较隐蔽、冷门的页面，这样才能满足更多用户的需求。
　　我们来看一下深度优先的抓取流程。首先，搜索引擎会抓取网站的首页，并提取首页中的链接；再沿着其中的一个链接抓取到页面 1-1，同时提取其中的链接；接着，沿着页面 1-1 中的一个链接 A-1 抓取到页面 2-1，同时提取其中的链接；再沿着页面 2-1 中的一个链接 B-1 继续抓取更深一层的页面。这样递归地执行，直至抓取到网站最深层的页面或者满足了某个设定的条件才转回到首页继续抓取，如图 2-3 所示。
　　图 2-3 深度优先抓取流程
　　大站优先
　　由于大型网站比小型网站更有可能提供更多更有价值的内容，因此，如果搜索引擎优先抓取大型网站中的网页，那么就可以在更短的时间内为用户提供更有价值的信息。大站优先，顾名思义就是对互联网中大型网站的页面进行优先抓取，是搜索引擎中的一种信息抓取策略。
　　怎样识别所谓的大型网站呢？一是前期人工整理大站种子资源，通过大站发现其他的大站；二是对已经索引的网站进行系统的分析，从而识别那些内容丰富、规模较大、信息更新频繁的网站。
　　在完成大站识别后，搜索引擎就会对 URL 资源列表中大站的页面进行优先抓取。这也是为什么大型网站往往会比小站内容抓取更及时的原因之一。
　　高权重优先
　　权重，简单地说就是搜索引擎对网页重要性的一种评定。所谓的重要性归根到底就是网站或者网页的信息价值。
　　高权重优先是对 URL 资源列表中的高权重网页进行优先抓取的网页抓取策略。网页权重（如Google PageRank值）高低往往是由诸多因素决定的，例如，网页的外部链接数量及质量。如果下载一个 URL 就重新计算所有已下载 URL 资源的权重值，这样的效率是极其低下的，显然是不现实的。所以，搜索引擎会倾向于每下载若干 URL 资源后就对已下载的 URL 进行权重计算（即不完全的权重计算），以此来确定这些 URL 资源所对应页面的权重值，从而对较高权重值的网页进行优先抓取。
　　由于权重计算是基于部分数据而得出的结果，可能会与真实权重有较大出入（即失真）。因此，这种高权重优先的抓取策略也有可能会对次要页面进行优先抓取。
　　暗网抓取
　　暗网（又称作深网、不可见网、隐藏网）是指那些存储在网络数据库里、不能通过超链接访问而需要通过动态网页技术或者人工发起查询访问的资源集合，不属于那些可以被标准搜索引擎索引的信息。
　　1.查询组合
　　暗网数据普遍存在于大型网站中，最常见的表现形式就是网站的搜索功能（包括组合条件查询及文本检索）。例如，旅游网站的机票数据，由于数据量极其巨大，通过链接的方式显示所有的机票信息是不现实的。因此，该类网站通常会提供相应的搜索功能供用户使用，以便用户能够快速检索个人化的需求信息。图 2-4 是某旅游垂直网站的机票搜索功能，用户可以通过航程类型、出发城市、到达城市、出发时间及返回时间等多条件组合来检索机票信息。
　　图 2-4 机票搜索工具
　　在互联网上，暗网数据量是极其巨大的，但不是所有的暗网数据都是有价值的，这就要求搜索引擎需要有特殊的蜘蛛程序对这些暗网数据进行挖掘及识别。
　　例如，图 2-5 所示是某人才网的高级搜索功能，至少收录了 8 个查询条件，如果搜索引擎将每一个条件组成不同的查询组合提交给网站，这样不但会给网站的服务器带来极大的压力，而且对于蜘蛛程序来说也是一个灾难（暂且不论每种条件组合的查询条件得到的查询结果能得到有价值的信息）。
　　图 2-5 职位搜索工具 1
　　因此，搜索引擎通常只会对有可能返回有价值信息的查询条件进行组合。如图 2-6 所示，对于一些主要的条件如行业分类、职位分类、工作地点进行组合查询即可找到该站的有价值信息。
　　图 2-6 职位搜索工具 2
　　2.文本检索
　　对于大多数网站而言，文本检索（即站内搜索）是最常见的搜索功能。因此，文本检索也是最常见的暗网数据获取方式之一。图 2-7 所示为当当网的站内搜索功能，搜索引擎通过人工整理一些种子关键字，向目标网站提交进行查询，除了抓取查询结果页面外，还会从已抓取回来的页面中提取出新的关键字，进而形成新的待查询关键字列表。
　　图 2-7 当当网搜索栏
　　用户提交
　　为了抓取更多的网页，搜索引擎还允许网站管理员主动提交页面（如 Sitemap 方式提交）。网站管理员只需把网站中页面的 URL 按照指定的格式制作成文件，提交给搜索引擎，搜索引擎就可以通过该文件对网站中的页面进行抓取及更新。
　　这种由网站管理员主动提交页面的方式大大提高了搜索引擎抓取页面的效率，也大大增加了网站页面被抓取的数量（目前主流的搜索引擎都支持这种页面抓取方式，如 Google、百度及搜狗等）。
　　说明为了提高抓取页面的效率及质量，搜索引擎会结合多种策略去抓取页面。例如，先使用广度优先的方式，把抓取范围铺得尽可能宽，获取尽可能多的重要页面；再使用深度优先的方式，抓取更多隐蔽的页面；最后，结合暗网抓取、用户提交等方式抓取那些被遗漏的页面。
　　4.如何避免重复性抓取
　　在互联网中，信息重复是在所难免的。然而，搜索引擎是怎样识别重复信息的呢？怎样判断哪些网页的信息是原创的，哪些是复制的？又会认为哪些重复的信息是有价值的，哪些是可以舍弃的？本节将会给出这些问题的答案。
　　网站中的重复信息主要包括转载内容及镜像内容两大类。搜索引擎在对页面进行分析的时候，必须具备识别重复信息的能力。因为大量的重复信息不但占用巨大的服务器硬盘空间，而且还会增加用户寻找信息的时间，降低用户体验。但这并不意味着所有重复信息都是没价值的，搜索引擎认为转载内容不如原创内容重要，赋予原创内容页面更高的权重，而镜像内容则几乎忽略。
　　转载页面
　　转载页面是指那些与原创页面正文内容3相同或相近的页面。然而，搜索引擎如何识别转载页面呢？首先，它把网页正文内容分成N个区域并进行比较，如果其中有M个区域（M是搜索引擎指定的一个阈值）是相同或者相似的，则认为这些页面互为转载页面。
　　如图 2-8 所示，页面 1 与页面 2 是不同网站上的两个页面。其中，框中的 A、B 分别是两个不同页面上的正文内容。为了识别这两个页面是否互为转载页面，搜索引擎先把这两个页面的正文内容分成 4 个区域进行比较。假设这 4 个区域中有 3 个是完全相同或者相似的，那么就认为这两个页面是互为转载的。
　　图 2-8 页面正文内容对比
　　
　　在确定页面的互为转载关系后，接下来，搜索引擎再结合页面的最后修改时间（搜索引擎在抓取页面时已经存储的附加信息，详见后面“页面存储”的内容）、页面权重等因素判断原创页面与转载页面。
　　镜像页面
　　内容完全相同的页面互为镜像页面。要判断页面是否互为镜像页面，搜索引擎首先把这些页面分成N个区域进行比较，如果这N个区域的内容完全一样，则认为这些页面互为镜像页面。然后，再综合多项因素（例如页面权重值、页面最后修改时间等）来识别哪个是源页面，哪个是镜像页面。
　　如图 2-9 所示，页面 1 及页面 2 是不同网站上的两个页面。把这两个页面分成三个区域（即 A-1、A-2、A-3 与 B-1、B-2、B-3）进行比较，如果这三个区域内容完全一样，则认为这两个网页互为镜像页面。
　　图 2-9 页面对比
　　镜像网站
　　狭义上的镜像网站是指内容完全相同的网站，形成镜像网站主要有两种情况：第一种是多个域名或 IP 指向同一服务器的同一个物理目录；另外一种是整个网站内容被复制到使用不同域名或者不同 IP 的服务器上。
　　为了识别站点间是否互为镜像网站，搜索引擎首先判断这些网站的首页以及与首页直接链接的页面是否互为镜像页面。如果是，则互为镜像网站。然后，再综合多项因素（例如网站权重值、建立时间等）来识别哪个是源网站，哪个是镜像网站。这样，以后抓取页面的时候就集中在源网站中进行，这也是为什么搜索引擎对于镜像网站只抓取极少页面甚至是不抓取的原因。
　　3 搜索引擎通过算法消除页面中的辅助信息（如导航栏、图片等）后，就得到页面的正文内容。
　　5.网页更新策略
　　由于搜索引擎不可能一次性抓取到网站中所有的页面，而且网站中页面的数量也会不断地变化，内容也在不断地更新，因此，搜索引擎还需要对已经抓取的页面进行维护、更新，以便能及时获取页面中最新的信息，抓取更多的新页面。常见页面维护方式包括：定期抓取、增量抓取、分类定位抓取、历史更新策略及用户体验策略。
　　定期抓取
　　定期抓取也称为周期性抓取，即搜索引擎周期性地对网站中已经抓取的页面进行全面更新。更新的时候，把抓取到的新页面替换原有的旧页面，删除不存在的页面，并存储新发现的页面。周期性更新针对的是全部已抓取的页面，因此更新周期会比较长。例如，Google 一般是 30～60 天才会对已抓取的页面进行更新。
　　定期抓取算法的实现相对简单。由于每次更新涉及到网站中所有已经抓取的页面，因此页面权重的再分配也是同步进行的。这适用于维护页面比较少、内容更新缓慢的网站，例如普通的企业网站。但是，由于更新周期十分漫长，就不能及时向用户反映更新期间页面的变化情况。例如，某个页面的内容更新以后，至少需要 30~60 天才能在搜索引擎上有所体现。
　　增量抓取
　　增量抓取是通过对已抓取的页面进行定时监控，实现对页面的更新及维护。但是，对网站中的每个页面都进行定时监控是不现实的。基于重要页面携带重要内容的思想以及 80/20 法则4，搜索引擎只需对网站中部分重要页面进行定时的监控，即可获取网站中相对重要的信息。
　　因此，增量抓取只针对网站中某些重要的页面，而非所有已经抓取的页面，这也是为什么搜索引擎对重要页面的更新周期会更短的原因。例如，内容经常更新的页面，搜索引擎也会经常对其进行更新，从而可以及时发现新内容、新链接，并删除不存在的信息。
　　由于增量抓取是在原有页面的基础上进行的，因此会大大缩减搜索引擎的抓取时间，还可以及时向用户展示页面中最新的内容。
　　分类定位抓取
　　与增量抓取由页面重要性决定不同，分类定位抓取是指根据页面的类别或性质而制定相应更新周期的页面监控方式。例如，新闻资讯类页面的更新周期可以精确到每分钟，而下载类页面的更新周期就可以定为一天或更长。
　　分类定位抓取对不同类别的页面进行分开处理，这样就可以节省大量的抓取时间，并大大提高页面内容的实时性，增强页面抓取的灵活性。但是，按照类别制定页面更新周期的方式比较笼统，很难跟踪页面的更新情况。因为即使是相同类别的页面，在不同的网站上内容的更新周期也会存在很大的差别。例如新闻类页面，在大型门户网站中内容的更新速度就会比其他小型网站快得多。所以，还需要结合其他的方式（例如增量抓取等）对页面进行监控和更新。
　　实际上，搜索引擎对网站中页面的维护也是结合多种方式进行的，相当于间接为每一个页面选择最合适的维护方式。这样，既可以减少搜索引擎的负担，又可以为用户提供及时的信息。
　　例如，一个网站中会存在多种不同性质的页面，常见的包括：首页、论坛页面、内容页面等。对于更新比较频繁的页面（例如首页），可以使用增量抓取方式对其进行监控，这样就可以对网站中相对重要的页面进行及时更新；而对于实时性非常高的论坛页面，则可以采用分类定位的抓取方式；为了防止遗漏网站中的某些页面，还需要采用定期抓取的方式。
　　历史更新频率策略
　　历史更新频率策略基于这样一种思想：某个网页在过去某段时间内频繁更新，那么在将来的某个时间里也可能会频繁更新。例如，对于某网站的首页，通过对它进行的监控可以分析出它的内容更新规律，搜索引擎就可以据此调整对它的抓取频率及时间点，从而及时获得网页中的最新内容。
　　用户体验策略
　　所谓的用户体验策略是指为了提高搜索引擎用户体验而制定的针对性的网页更新策略。衡量搜索引擎用户体验有众多指标，而网页更新的及时性是其中一项重要因素。
　　对于搜索引擎中的关键字搜索结果，用户通常只会点击排名前 30 的网页。因此，只要及时更新排名前 30 的网页，即可节省搜索引擎的资源，提高重要网页的更新频率，也可满足绝大部分用户获取信息的需求。
　　4 80/20 法则是意大利著名经济学家维尔弗雷德·帕累托发现的，其核心思想是 20%的活动能产生满足 80%需求的物质。例如，20%的产品或者服务创造了 80%的利润，20%的内容满足 80%用户的需求。
　　6.页面存储
　　通过以上内容，我们已经知道了搜索引擎对页面的抓取及维护方式，接着，我们还要了解一下搜索引擎在抓取页面后，需要存储哪些信息才能满足接下来的工作对数据的需求。
　　页面是搜索引擎对网站进行信息处理的基础，搜索引擎大部分工作都是在页面上开展的。但是，仅仅依靠页面中的内容并不能满足搜索引擎对数据处理的需求。搜索引擎能否在抓取页面的过程中获取到更多、更有价值的信息会直接影响搜索引擎的工作效率及排序结果的质量。所以，搜索引擎在抓取页面时，除了存储原创页面外，还会附加一系列的信息（例如，文件类型、文件大小、最后修改时间、URL、IP 地址、抓取时间等），再把这些信息作为开展某项工作的依据。例如，如果某个文件过大，就可能会被搜索引擎放弃索引；而最后修改时间则暗示了页面更新的日期等。
　　2.3.2 页面分析
　　页面抓取只是搜索引擎工作的一个基础环节，页面抓取回来后并不代表搜索引擎马上就可以向终端用户提供查询服务。因为用户在使用搜索引擎进行查询的时候，使用的是一个词或者短语，而到目前为止，搜索引擎仅能提供整个原创页面，不能返回与用户查询条件相匹配的信息。因此，搜索引擎还需要对原创页面进行一系列的分析和处理，以迎合用户信息查询的习惯。
　　如图 2-10 所示，搜索引擎首先对存储的原创页面建立索引，再过滤原创网页的标签信息，从中提取出网页中的正文信息；然后，对正文信息进行切词，并建立关键字索引，得到页面与关键字间的对应关系；最后，对所有关键字进行重组，从而建立关键字与页面之间的对应关系。
　　图 2-10 网页分析、处理流程
　　1.网页索引
　　为了提高页面检索的效率，搜索引擎需要对抓取回来的原创页面建立索引，由于 URL 就是页面的入口地址，为原创页面建立索引实际上就是为页面的 URL 建立索引，这样就可以实现根据 URL 快速定位到对应的页面。
　　2.网页分析
　　网页分析是整个网页处理中最重要的环节，包括网页正文信息的提取（即标签信息过滤）、切词、建立关键字索引列表及关键字重组这几个重要的步骤。结果形成了一个关键字对应多个原创页面的关系，即形成了与用户查询习惯相符合的信息雏形。
　　正文信息提取
　　网页正文信息的提取实际上就是对网页中非正文信息的过滤。其中，最为重要的就是对网页中标签信息（例如，HTML 标签、JavaScript标签、PHP 标签）的过滤。经过标签过滤以后，搜索引擎就可以得到网页的正文信息。
　　切词/分词
　　经过对原创页面提取正文信息后，搜索引擎就可以得到页面的实质内容。而为了得到与用户查询相关的数据，搜索引擎还需要对页面中的内容进行切分（也就是我们常说的切词或者分词），从而形成与用户查询条件相匹配的以关键字为单位的信息列表。
　　每个搜索引擎的切词系统都会存在或多或少的差别，切词系统的优劣主要取决于开发者对语言的理解能力。特别是在中文语言环境里，切词算法直接影响网页内容经过切词处理后会产生什么样的关键字，这些关键字是否与用户的搜索习惯一致。因而，切词的结果直接决定搜索引擎能否提供与用户查询条件相匹配的信息。
　　在中文环境里，常见的分词方法包括字符串匹配分词及统计分词两种，下面简单介绍一下这两种中文分词算法。
　　字符串匹配分词是基于一个足够大、足够权威的“词典”上进行的。如果页面上的词与“词典”中的词匹配，则为命中。这样就可以得到一个词或者短语。
　　统计分词是根据相邻的两个（或者多个）字出现的概率判断这两个（或者多个）字组合后是否会形成一个词。统计分词也常常会结合“词典”进行匹配，常用于识别一些新词汇。例如，“微博”等一些在传统中文语言中不存在的词汇。
　　关键字索引
　　网页正文信息在经过切词系统处理后，形成了关键字列表。关键字列表中的每条记录都包括了该关键字所在的关键字编号、网页编号、关键字出现次数以及关键字在文档中的位置等信息，如表 2-1 所示。
　　表 2-1 关键字列表
　　例如，记录 1 中的关键字 K1 在页面中出现了 3 次，对应页面中的 A1、A5、A7 区域，如图 2-11 所示。
　　图 2-11 关键字 K1 在页面中的分布示意图
　　为了提高对关键字的检索效率，搜索引擎还会为关键字列表建立索引。这样，经过对网页及关键字列表都建立索引后，就可以实现从一个网页快速定位到某一关键字。
　　例如，网页 0 经过信息过滤后得到的内容是“中国广东省深圳市”；然后，对内容进行切词后产生关键字“中国”“广东省”“深圳市”，并对关键字建立索引。这样，根据网页 0，搜索引擎就可以快速定位到关键字“中国”“广东省”或“深圳市”上，如图 2-12 所示。
　　图 2-12 页面与关键字间的对应关系
　　然而，用户是通过关键字去寻找那些承载相应信息的页面的，所以，搜索引擎还需要对已有信息进行相应的处理，建立关键字与页面 URL 间的对应关系表，从而实现根据关键字快速定位到多个页面的功能，这就是下面所说的关键字重组问题。
　　关键字重组
　　为了迎合用户寻找信息的习惯，即以关键字为条件寻找与关键字相关的页面。因此，搜索引擎需要建立以关键字为主索引的一个关键字对应多个页面的关系表，即关键字反向索引表。而建立关键字反向索引表最重要的任务就是对所有页面中的关键字列表进行重组。
　　之前对关键字建立索引后，已经产生了网页与关键字的一对多的对应关系。接下来，搜索引擎把所有页面中的关键字进行重组5，并建立关键字索引，从而形成一个不重复的关键字列表集合，即在关键字列表中，每个关键字都是唯一的。这样，通过某一个特定的关键字就可以找到一个或者多个网页，从而实现根据关键字返回相应页面的功能，如图 2-13 所示。
　　图 2-13 关键字与页面间的对应关系
　　5 关键字重组即把所有页面中的关键字组成一个集合。
　　经过对原创页面进行分析、处理后，搜索引擎已经可以根据用户的查询条件返回相应的页面列表。但是，简单地向用户返回这个页面列表，往往不能满足用户的需要，所以，搜索引擎还会根据页面与用户查询条件相关性的高低再对这个列表进行重新排列，然后把处理后的列表返回给用户。这就是下面将要向大家介绍的搜索引擎对页面排序的问题。
　　2.3.3 页面排序
　　用户向搜索引擎提交关键字查询信息以后，搜索引擎就在搜索结果页面返回与该关键字相关的页面列表，这些页面按照与关键字的接近程度由上至下进行排列。决定页面排列次序的因素非常多，本书将介绍几种最常见也是最重要的因素，包括页面相关性、链接权重及用户行为。
　　1.页面相关性
　　页面相关性是指页面内容与用户所查询的关键字在意义上的接近程度，主要由关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等决定。
　　关键字匹配度
　　关键字匹配度是指页面 P 中的内容与用户所查询的关键字 K 之间的匹配程度，主要由以下两个因素决定。
　　页面 P 中是否存在与查询条件关键字 K 相匹配的内容，即页面内容中是否收录关键字 K。
　　关键字 K 在页面 P 中出现了多少次，即页面 P 中有多少个关键字 K。
　　为了计算关键字匹配度，搜索引擎为每个页面分配一个关键字匹配值，该值由关键字在页面中出现的次数决定。假设某个关键字在页面中出现一次，关键字匹配值为 10，那么，若该关键字在页面中出现 10 次，则关键字匹配值 =10*10。
　　如果这种假设成立，则某关键字在页面中出现的次数越多（即词频越高），页面的相关性就越高，这样搜索结果就极容易被网站所有者操控。例如，一个网站想要提高页面的相关性，只需在页面中添加足够多的关键字即可。
　　因此，关键字词频决定页面相关性的做法是极不合理的，还需要结合关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等多方面来制约。
　　
　　关键字密度
　　为了有效防止网站所有者恶意操控搜索结果，搜索引擎根据关键字词频与网页总词汇量的比例（即关键字密度值）来衡量页面中某关键字的词频是否合理。
　　假设页面中某关键字的密度为 50%时，这个页面的关键字密度值为 20。例如，在内容是camcorder battery的页面中，camcorder的关键字密度是 50%，则针对关键字camcorder，这个页面的关键字密度值为 20。
　　关键字分布
　　关键字分布，即关键字在页面中出现的位置。关键字在页面中不同的位置上出现会对页面的相关性带来一定的影响。搜索引擎通过记录关键字在页面中出现的位置来计算页面的关键字分布值，从而得到关键字分布与页面相关性之间的关系。
　　假设关键字在页面的顶部出现时，关键字分布值为 50；而在底部出现时，关键字分布值为 10；则关键字 K1 同时出现在页面 A 的顶部与底部时，该页面的关键字分布值就是 60。
　　标签影响
　　在网页中，网页制作者利用不同的 HTML 标签使页面中相关的内容实现不同的视觉效果（例如字体的样式、字号、颜色等），灵活地运用各种 HTML 标签还有助于提高页面相关性。
　　我们在阅读文章的时候，经常会遇到文章中某些内容的表现形式与周围的内容是存在明显区别的，例如，某些内容的字体颜色与周围的内容会形成强烈的反差，或者字号大小不一致等。
　　这就说明了文章的作者是刻意要突出这部分内容，这部分内容比较重要。同样，在对网站进行优化的时候，我们也可以使用同样的方法来突出页面中重要的内容，例如，利用不同的 HTML 标签去标注页面中需要突出的内容。这样，搜索引擎在分析页面的时候就会根据 HTML 标签识别页面中内容的样式，从而判断页面中哪些内容更加重要。
　　在页面权重分配里，按照标签的作用，可以把 HTML 标签分为权重标签与非权重标签两大类。权重标签是指会影响页面权重的标签，常见的权重标签包括 、 等；而非权重标签常见的有
　　、
　　等。
　　假设表 2-2 中是搜索引擎对某些标签权重值的定义，则对于一个内容是 搜索引擎优化 的页面，针对“搜索引擎优化”这个关键字，标签权重值等于 标签权重值加上 标签权重值，即 60。
　　表 2-2 样式标签与权重值的对应关系
　　通过对关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及权重标签进行说明后，我们推算出页面相关性的计算公式如下：
　　W(relevance)=W(match)+W(density)+W(position)+W(tag)
　　式中，W(relevance)是页面相关性，W(match) 是关键字匹配值，W(density)是关键字密度值，W(position)是关键字分布值，W(tag) 是标签权重值。
　　例如，某页面的内容如下： 搜索引擎优化 搜索引擎 ……，则针对“搜索引擎优化”这个关键字来说，由于只出现一次，则关键字匹配值W(match)=10；关键字密度是 50%，则关键字密度值W(density)=20；关键字出现在页面的顶部，则关键字分布值W(position)=50；而权重标签 在突出关键字“搜索引擎优化”时出现了一次，则标签权重值W(tag)=10，即W(relevance)=10+20+50+10。
　　搜索引擎利用关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及权重标签这四大要素相互制约的作用，完善页面相关性的计算。但是，本节所介绍的都是一些网站内部可操控因素。为了提高排序中信息的质量，搜索引擎还引入了一些外部不可操控的因素对页面相关性进行综合评估，例如外部链接与用户行为等。
　　2.链接权重
　　链接主要分内部链接及外部链接两种，是网页制作或者编缉者在对页面内容进行规划或者编缉时加入到页面中的，加入的理由可能是该链接所指向的页面非常重要或者是大部分用户所需要的。因此，某一页面得到的链接越多，从一定程度上反映了该页面越重要，链接权重值就越高。
　　如果把整个互联网看作是一个有向图，超链接为有向边，网页为节点，那么，绝大部分网页都会有一个“入度”与“出度”，根据网页的入度数量及提供入度的页面权重值来计算页面链接的权重是一个非常好的想法。
　　假设图 2-14 是页面之间的关系图，其中 V1、V2、V3 为网页；而箭头方向则代表页面贡献链接或从其他页面中得到的链接。以网页 V2 为例，V2 对 V1、V3 各贡献了一个链接，而得到了 V1 的链接。
　　图 2-14 页面关系图
　　内部链接
　　内部链接是指网站内部页面之间的链接关系，体现了网站内部对某个页面的认可程度。理论上，页面获得的链接质量越高、数量越多，其重要性也相对越大。
　　外部链接
　　外部链接指本站以外的页面之间的链接关系。由于外部链接的不可操控性，外部链接在整个链接关系中占着更大的权重比例，是决定整个页面权重最重要的因素。
　　默认权重分配
　　网站页面数量是在不断变化的，但由于时间的关系，新增加的页面即使内容质量很高，得到的链接数量也是有限的，因此链接权重值通常会很低。在这种情况下，搜索引擎就需要对这些新页面的链接权重值按照相应的方案进行补偿，使得新页面能够得到更合理的链接权重值。
　　在链接权重值补偿方面，搜索引擎把页面被抓取的日期作为一个参考因素。它认为页面在单位时间内获得链接的数量越多、质量越高，则该页面的质量也相对更高。
　　例如，页面 A 得到 30 个链接，页面 B 也得到 30 个链接（假设这些链接的质量是相等）。但是，页面 A 花了 100 天时间，而页面 B 只花了 1 天时间。这从一定程度上反映页面 B 比页面 A 更重要。因此，就需要给页面 B 进行一定的补偿，使得页面 B 所得链接权重值高于页面 A。
　　3.用户行为
　　搜索引擎在完成页面基本权重计算以后，就可以向用户展示初步的排序结果。但这个排序结果不一定能让大部分用户满意，因此还要结合其他因素对该排序结果进行改进。例如，统计每条搜索结果的点击次数来推测用户对搜索结果的偏好。
　　用户对搜索结果的点击行为是衡量页面相关性的因素之一，是完善排序结果、提高排序结果质量的重要补充，属于外部不可操控因素（详细请参考 2.3.4 节）。
　　综上所述，搜索引擎通过计算页面在页面相关性、链接权重值及用户行为等方面的得分，得到页面的总权重值；然后，再按照页面的总权重值从高到低进行排序并把这个经过排序的列表返回给用户。
　　即W(page)=W(relevance)+W(link)+W(user)
　　式中，W(page)是页面权重值，W(relevance)是页面相关性值，W(link) 是链接权重值，W(user) 是用户行为得分。
　　2.3.4 关键字查询
　　在计算完所有页面的权重后，搜索引擎就可以向用户提供信息查询服务。搜索引擎查询功能的实现非常复杂，用户对返回结果的时间要求也非常高（通常是秒级），要在这么短的时间内完成这么复杂的计算是不现实的。所以，搜索引擎需要通过一套高效的机制处理来自用户的查询。这主要应该包括：
　　在用户发出查询请求前就完成被查询关键字的反向索引、相关页面权重计算等工作。
　　为那些查询最频繁的关键字对应的页面排序列表建立缓存机制。
　　其中，关键字重组、页面权重分配等工作已经在前面进行了详细的说明。接下来，就介绍搜索引擎如何建立信息查询的缓存机制。
　　1.查询流程
　　首先，向大家介绍搜索引擎处理用户查询的流程，如图 2-15 所示。
　　图 2-15 查询处理流程
　　1. 先对用户提供的查询条件进行切词，并删除查询条件中没有意义的字或词，例如，“的”“得”等停用词。
　　2. 再以切词结果作为条件在关键字反向索引列表中进行匹配。
　　3. 如果存在匹配结果，则把所有与关键字相匹配的页面的 URL 组成一个列表。
　　4. 最后，把匹配的页面按照权重值从高到低进行排序，并返回给用户。
　　其中，3、4 两个步骤在用户查询之前已经完成。
　　例如，用户查询“手机图片”，搜索引擎对其进行切词后得到的查询条件是“手机 + 图片”；再把“手机 + 图片”在关键字反向索引列表中进行匹配；结果得到了 A、B、C 这三个相关页面；再计算三个页面的权重值，如果这三个页面的权重值关系是 B>C>A，则这三个页面在搜索结果列表中的排列顺序就是 B、C、A。
　　2.用户行为
　　用户在搜索引擎中的行为主要包括搜索及点击，搜索是用户获取信息的过程，点击是用户得到需要信息后的表现。
　　用户的搜索及点击行为中蕴含着非常丰富、重要的信息。例如，在用户搜索行为中收录了提交的关键字、提交时间、用户 IP 地址等信息，而在点击行为中则收录了每个结果的点击次数等信息。
　　搜索引擎通过对用户行为的分析可以进一步发掘用户的需求，提高搜索结果的精准度。例如，从用户的搜索行为中，搜索引擎还可以发现新词汇；而从用户对搜索结果的点击行为中，可以分析出用户对每个搜索结果的偏好等。
　　搜索
　　搜索是用户获取信息的途径，是搜索引擎最基本的功能。搜索引擎可以在用户的搜索行为中得知某一关键字被搜索的次数，通过对关键字被搜索的次数的分析，可以发现新词汇，进一步了解用户搜索习惯。
　　由于语言是不断发展的，随着时间的推移会产生更多的新词汇。特别是在互联网环境中，某个热点的事件也有可能成为一个新的词语，例如“艳照门”等。
　　对搜索引擎而言，新生词汇主要是指那些目前搜索引擎词典系统里不存在、但是又被频繁搜索的关键字。如果某一关键字在搜索引擎词典系统里不存在，则切词时就不会产生该关键字，这样用户在查询该关键字时就返回不了相关的信息，也就不能满足用户的需求。因此，搜索引擎对新词汇的学习能力从一定程度上反映了搜索引擎对语言的理解能力，是衡量搜索引擎好坏的重要指标之一。
　　结合用户搜索习惯与页面内容去发掘新关键字是搜索引擎学习新词汇的主要方式之一，如图 2-16 所示。
　　图 2-16 新词汇识别流程
　　对用户查询日志进行分析，筛选出日志中查询相对频繁的词汇。
　　如果某个查询相对频繁的关键字不存在于词典系统中，就把这个关键字与部分页面的内容进行匹配；如果命中，则表明该关键字是存在的，加入词典系统；否则，对下一个查询频繁词语进行匹配。
　　点击
　　点击是用户找到所需信息后的表现，反映了用户对信息的关注。因此，用户对链接的点击也是衡量页面相关性的一个因素，是衡量页面相关性的一个重要补充。
　　在同一个关键字的搜索结果列表中，不同的用户会有不同的选择。但是，如果某一个结果的点击次数明显多于其他结果，则从一定程度上反映了该页面是大部分用户所需要的（特别是当该链接处在比较靠后的位置时）。
　　众所周知，搜索结果中越靠前的链接得到点击的几率就会越高。按照这样的逻辑，那么在排在第二、第三甚至第四的页面被点击的机会就会变得越来越小，但这并不代表这些页面就不比排在前面的页面重要，只是在目前的排序结果中，用户还没机会发现它们而已。所以，对于不同位置上链接的点击，搜索引擎会对其权重值进行相应的补偿。假设排在第一位的结果每被点击一次会产生 1 分的补偿，而排名在 100 名的结果被点击一次则会产生 10 分甚至更多的补偿。
　　3.缓存机制
　　为了能在极短的时间内响应用户的查询请求，搜索引擎除了在用户提交查询信息前就生成关键字对应的页面排序列表以外，还需要为那些查询最频繁的关键字对应的页面排序列表建立缓存机制。
　　经过统计，搜索引擎发现关键字查询的集中现象非常明显。查询次数最多的前 20%的关键字大约占了总查询次数的 80%（即著名的 80/20 法则）。因此，只要我们对这 20%左右的关键字建立缓存就可以满足 80%的查询需求。
　　由于用户查询时返回的信息主要是与关键字相关的页面排序列表，因此关键字缓存机制的建立主要是针对与关键字相关的页面排序列表。在对常用关键字的页面排序列表建立缓存后，搜索引擎就可以把缓存中的信息返回给用户，这样速度就会非常快，也就能满足绝大部分用户的需求。
　　由于互联网中的信息是时刻都在增长的，如果搜索引擎每次都向用户返回同样的信息，那么不但用户得不到更高质量的信息，其他网站也不能向用户展示最新的高质量信息，从而造成信息滞后。因此，搜索引擎还会对缓存中的内容进行定期更新。
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　　汇总:【数据采集】1.web页面停留浏览时长采集
　　大家好，近期会发布一系列数据采集相关内容（包括观看时长采集、行为管理采集、频道采集等），敬请期待调整。今天主要和大家讨论采集网页停留时长的方案。
　　从公司运营的角度来看，用户在网站停留的时间反映了网站的粘性。在评估网站推广效果时。，我们经常看到的付费点击率与平均页面浏览时间呈正态分布。
　　因此，需要准确获取用户在某个页面停留的时长，为产品使用功能的正确迭代提供坚实的数据支持。否则，错误的结论会造成一定的产品分析误导。如果页面停留时间过短，可能是着陆页内容对用户的吸引力不够；相反，如果页面停留时间过长，可能是功能复杂，用户无法正确进入预期的流程，所以停留时间是一把双刃剑。
　　▌目前四种主要计算方式
　　1、进入某个页面时获取开始时间，关闭页面或进入新页面时获取结束时间（此时认为当前页面已经消失），页面浏览时间=结束时间-开始时间。这边走
　　优势：
　　一种。灵活性强，能够满足各种特殊场景的时长采集；
　　b. 更高的准确度。
　　缺点：
　　一种。如果无法获取到最后一个页面的停留时间，如果总共只有一个页面，则不能统计该页面的停留时间；
　　b. 对于同时打开多个Tab页的情况，只有倒数第二个页面会得到一个比较准确的停留时间，而中间打开的所有其他页面的停留时间都会被记录为0，甚至可能被认为是脏的数据。数数。例如，用户可能会同时打开多个网页窗口，然后再也不会关闭它们
　　
　　C。掩埋成本更高
　　2、通过心跳定时发送数据包，心跳模式下每5秒（默认）更新一次备份在LocalStorage中的页面浏览时间。如果浏览器异常关闭或应用程序被强行杀死等事件上报失败，重新进入页面时，会重新发出在LocalStorage中备份的页面浏览时间事件。好处是结合页面是否在前台，可以更准确的计算出所有页面的真实浏览时间。如果不足，发送数据包的时间间隔决定了统计的准确性和数据上报的负荷。更高的精度意味着更高的负载。
　　3、在用户主动关闭页面时（onbeforeunload）主动发送一个数据包，通过关闭时间和打开时间之差得到页面停留时间。这样做是为了解决第一点只打开一个页面时无法计算停留时间的问题，但存在的风险是不能保证数据包100%发送成功。对于同时打开多个页面的情况，无法准确获取用户浏览时间的问题还没有解决。用户关闭页面的时间减去页面打开的时间并不能真正反映用户的浏览时间，而只能反映页面已经打开。开放时间。另外，如果用户长时间不关闭页面，在页面上花费的时间会特别长。为了避免这个问题，还需要引入session或者其他约束。
　　4.使用Session分析功能分析页面浏览时间。你可以先在跟踪平台上定义一个只收录网页浏览事件（pageview）的Session。当用户访问该页面时，将触发 pageview 事件。无论在本页面点击哪个按钮触发点击事件，都还在当前页面。这样算两页
　　根据行业经验，一般建议将网页的session切入时间设置为30分钟（时间可根据业务自定义），即相邻两个pageview事件间隔大于30分钟前切割。例如，用户A打开B站官网后，立即离开座位去参加一个一小时的会议，返回后继续浏览其他页面。两次 pageview 事件之间的间隔大于 30 分钟显然是一个异常值，不能算作同一会话的一部分。
　　假设用户A的session在10点开始，具体的行为顺序如下图所示，分为3个session：
　　▌主流计算方法的缺陷
　　几乎所有的统计方法都是不精确地将页面打开时间作为页面浏览时间。事实上，没有100%的解决方案能够准确采集用户的停留时间，因此需要进行适当的权衡，不能为了提高1%的准确度而投入不成比例的成本。
　　在进行接下来的讨论之前，我们先来看看上述计算方法的明显缺陷：
　　1.无法计算仅浏览单个页面的时长；
　　2、无法准确统计多个页面同时跳转的浏览时间；
　　3.页面最小化或不在当前Tab中。
　　
　　▌解决方案：以心跳包为主线，校准总时长
　　有没有一种成本可控的方法可以避免上述计算方法的明显缺陷？
　　由于网页上没有稳定的可以捕获的网页关闭事件，而且有多个页面并存，所以获取足够准确的浏览时间心跳包似乎是最好的解决方案。心跳包用于统计首页的时长，结合下一页的进入时间和当前页面的关闭时间来校准总时长。每 15 秒发送一次心跳包。heartbeat包对于长时间停留且没有用户交互的场景，比如看视频，是一个很好的解决方案。
　　最后，应用到实际分析中，不仅要看停留，还要看转化。所有的数据只需要关注企业的实际业务情况，数据脱离了业务就是数字。
　　▌Time on page和网站time-on-page数据的应用？
　　1.优化页面的用户体验
　　通过统计用户在页面的停留时间，判断用户停留高低的主要原因，例如：用户在搜索结果页面停留时间长，搜索结果是否不能满足用户需求，用户长期停留在列表页，是不是我们的列表页筛选不够人性化。是因为着陆页内容展示过多还是用户在产品着陆页停留久了找不到自己想要的内容等等。
　　2、精准营销
　　记录长期停留但最终未下单的网站用户，对这些用户进行精准营销，推送优惠券，或在用户下次再次登录时推荐可能感兴趣的内容。
　　▌参考文献
　　[1]. 老曹。页面停留时间和网站停留时间详解[G], 2012.05.17 查看全部