SEO站内优化八大要素（进阶版）
　　如果有人问你百度自然优化的精髓是什么？希望答案不再是“狂发外链”了。如今百度不再是5年前的百度，大量的算法更新对搜索引擎优化者的思维和手法有了更高的要求。然而百度更喜欢系统化用户体验偏向性的优化，站内优化部分也不仅仅是靠关键词和TITLE走天下的时代了。文军数字营销总监、咨道学堂创始人、帅气的爆老师总结了8个核心要素和思维走向，希望对SEO新手及要转变思维的SEO人有所帮助。
　　
　　一、登陆页内容为解决问题而不只是描述问题
　　举个例子，有人搜“结婚穿什么衣服”时，最好的页面内容要有几个方面的引向：【20个让男宾客帅爆的婚礼搭配推荐】以及【精选搭配的购买信息】。因为这个搜索词背后的用户猜到他将要参加一场婚礼，所以终极要解决他的问题是哪里能买到衣服，而不是让他学习怎么搭配衣服。因此，优化这个关键词时，我们的内容应该要解决他的最终需求，这样的引流和转化的效果才会更好。
　　二、重要事情说三遍“加载速度、速度、速度”
　　信息碎片时代没人愿意给你机会去等待，所以网站打开加载速度比任何优化点更加重要。打开时间越短，用户满意度越高。对于搜索引擎是一样的道理。所以优化一上来先考虑提速有哪些点可以做，如CDN，无用代码移除，服务器宽带升级，缓存，页面瘦身，纯静态页面等优化动作。
　　三、为信赖感，参与感去提升UI，UX及品牌
　　很多用户打开网站后会产生一个第一印象，好山寨，好土鳖，好不专业不是我们想要的结果。页面设计需要有UI & UX的投入以及品牌自有的口碑来背书，否则用户较难产生对网站的信赖感及参与度。最实际落地的做法就是参考行业里较好的站点进行模仿、购买付费版本的网站模板或让用户参与到每个设计环节里。
　　四、避免驱使用户离开页面的各类元素
　　很多一些弹窗、固定飘窗、广告位会让用户反感，从而放弃整个浏览进程。这是优化过程中要去避免和移除的部分，考虑更加原生的方式植入这些元素或是奖励用户完成进程。同时，在代码使用上避免蜘蛛被禁抓或是被难抓的可能性从而被搜索引擎降权。
　　五、关键词植入
　　常规的关键词植入（爆老师称其为填词）也要继续做，比如Title，H1，文章内关键词，外链锚文字，内链锚文字，图片ALT，URL，图片命名等。这个不做多赘述，大家都明白的。
　　六、主题模型的灌入
　　光有#5填词是不够的，因为那个太机械化会丧失文本用户体验。所以我们要做主题模型，比如关键词【婚礼服装搭配】我们可以扩展到燕尾服、结婚礼服、婚礼马甲、婚礼套装、婚博会等等一些相关词上。形成一个大主题，这样的页面内容会让关键词排名更全面而且对更多用户有帮助。同时，搜索引擎可以解读到你要推的主题内容是婚礼服装相关的内容。
　　七、展现文字的深度优化
　　排名所展示出来的信息对点击率很重要，所以我们竟可能要去影响这些展示信息（主要是title，desc，url）。这些元素需要在内容上进行优化：title的创意、desc的飘红、url的规范、文章日期、使用结构数据、在线对话等。下面的效果如何？
　　20个让男宾客秒杀女士的婚礼搭配:
　　2016年5月31日 – 提供最新20个男士参加婚礼的搭配建议，再低的预算也能搭配出瞬间秒杀周边的女宾客们，全配图+视频。
　　八、独有价值内容的创造
　　说到底，营销是逃不出内容质量的。
　　好内容包含：
　　1）提供唯一性特别强的视觉体验，前端界面，适宜的字体与功能按钮
　　2）内容必须有用高价值，高可信度，很有趣，值得收藏的点在里面
　　3）与其他内容相比没有重复性，在深度上更加强劲
　　4）打开速度快（无广告），并且可以在不同终端阅读
　　5）能产生情绪化的思绪如赞许，惊讶，快乐，思考等
　　6）可以达到一定的转发和传播力量
　　7）能用完整，准确独有的信息解决问题或是回答问题
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　　搜索引擎基本原理
　　架构师（JiaGouX）我们都是架构师！
　　目录
　　【1】搜索引擎概述
　　【2】搜索引擎的基础技术
　　【3】搜索引擎的平台基础
　　【4】搜索结果的改善优化
　　__________________________________________________
　　【1】搜索引擎概述
　　过去的15年间，互联网信息急剧膨胀，靠人工的方式去筛选获取有用信息不再可能，因此搜索引擎应运而生。根据其发展，可以将其划为四个时代。
　　说到发展，不得不提搜索引擎的三个主要目标，无论它往何方发展，以下三个目标总是一个很好的评估标准：
　　
　　【2】搜索引擎的基础技术
　　这一部分主要从以下四个部分来讲述搜索引擎的基础技术，这四个部分也是搜索引擎的重要环节。
　　2.1 网络爬虫
　　网络爬虫是搜索引擎的下载系统，它的作用是内容的获取，手段就是在万维网中通过链接不断爬取收集各类网页。但是互联网的页面浩如烟海，而且每天不断有新的内容产生，根据爬取目标和范围，可以将爬虫简单分为以下几类：
　　爬虫在爬取网页的时候，应该怎样确定下一步的目标呢？主要有以下策略：
　　接下来，简要介绍一下搜索引擎中的一个重要问题：暗网抓取。所谓暗网，是指常规方式很难爬到的网页，而在网络中，这样的网是大量存在的。有的网页没有外链，有的主要内容存储于数据库中(如携程网)，没有链接指向这些记录。暗网挖掘是商业搜索引擎的一大研究重点，Google是这样，百度的“阿拉丁”计划也在于此。
　　2.2 建立索引
　　对于搜索引擎，索更是其中最重要的核心技术之一，面对海量的网页内容，如何快速找到包含用户查询词的所有网页？倒排索引在其中扮演了关键的角色。
　　对于一个网页，我们把它看做一个文档，其中的内容由一个个单词组成。为了对于用户的搜索词快速给出文档结果，我们要建立一个单词-文档的存储结构。倒排索引是实现单词—文档矩阵的一种具体存储形式。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：单词词典和倒排文件。
　　单词词典主要是两种存储方式：哈希加链接和树形结构。
　　索引建立方法：
　　（1）两遍文档遍历
　　在第一遍扫描文档集合时，该方法并没有立即开始建立索引，而是收集一些全局的统计信息。比如文档集合包含的文档个数N，文档集合内所包含的不同单词个数M，每个单词在多少个文档中出现过的信息DF。在获得了上述3 类信息后，就可以知道最终索引的大小，于是在内存中分配足够大的空间，用来存储倒排索引内容。在第二遍扫描的时候，开始真正建立每个单词的倒排列表信息，即对某个单词来说，获得包含这个单词的每个文档的文档ID，以及这个单词在文档中的出现次数TF
　　（2）排序法
　　排序法对此做出了改进，该方法在建立索引的过程中，始终在内存中分配固定大小的空间，用来存放词典信息和索引的中间结果，当分配的空间被消耗光的时候，把中间结果写入磁盘，清空内存里中间结果所占空间，以用做下一轮存放索引中间结果的存储区。这种方法由于只需要固定大小的内存，所以可以对任意大小的文档集合建立索引。
　　（3）归并法
　　在分配的内存定额被消耗光时，排序法只是将中间结果写入磁盘，而词典信息一直在内存中进行维护，随着处理的文档越来越多，词典里包含的词典项越来越多，所以占用内存越来越大，导致后期中间结果可用内存越来越少。归并法对此做出了改进，即每次将内存中数据写入磁盘时，包括词典在内的所有中间结果信息都被写入磁盘，这样内存所有内容都可以被清空，后续建立索引可以使用全部的定额内存。
　　索引更新策略：
　　2.3 内容检索
　　内容检索模型是搜索引擎排序的理论基础，用来计算网页与查询的相关性。
　　常用的检索模型
　　检索系统评价指标
　　查询相关
　　查询无关
　　在搜索结果内
　　A
　　B
　　不在搜索结果
　　C
　　D
　　2.4 链接分析
　　搜索引擎在查找能够满足用户请求的网页时，主要考虑两方面的因素：一方面是用户发出的查询与网页内容的内容相似性得分，即网页和查询的相关性；另一方面就是通过链接分析方法计算获得的得分，即网页的重要性。链接分析就是通过网络的链接结构去获取网页重要性的一类方法。
　　链接分析算法很多，从模型上看，主要分为两类：
　　常用算法：
　　【3】搜索引擎的平台基础
　　这一部分主要是讲搜索引擎的平台支持，主要是云存储和云计算模型。
　　对于商业搜索引擎，需要保存大量的数据，并且需要对这些大规模的海量数据进行处理。云存储和云计算就是为了这个问题提出的解决方案。
　　大量的数据不可能存在一台服务器上，它必然是分布式存储的。当数据更新时，这就会产生多个服务器上数据不一致的情况，以及如何选择服务器的问题。
　　我们首先先介绍一些基本原则：
　　（1）CAP原则
　　CAP是Consistency，Availability，Partition Tolerance的简称，即一致性，可用性和分区容忍性。
　　对于一个数据系统，三个原则不能兼得。云存储往往关注CA，牺牲部分一致性。
　　（2）ACID原则
　　这是关系数据库采取的原则。它是Atomicity，Consistency，Isolation，Durability的缩写，即原子性，一致性，事务独立，持久性。
　　（3）BASE原则
　　大多云存储系统采用，它和ACID不同，牺牲了强数据一致性换取高可用性。因为用户可能对数据的变化没有能不能提供服务敏感。
　　它的三个方面是：
　　Google的云存储和云计算架构
　　云存储：
　　云计算
　　其它云存储系统
　　【4】搜索结果的改善优化
　　前面讲过，搜索引擎追求的三个目标就是更快，更全，更准。但是要达到这些目标并不是一件很轻松的工作，需要很多环节的处理。这一部分主要从以下一个方面来讲讲，怎样提高搜索引擎的搜索结果，改善搜索质量，提升搜索性能。
　　4.1 作弊分析
　　作弊方法
　　反作弊整体思路
　　（1）所谓信任传播模型，基本思路如下：在海量的网页数据中，通过一定的技术手段或者人工半人工手段，从中筛选出部分完全值得信任的页面，也就是肯定不会作弊的页面（可以理解为白名单），算法以这些白名单内的页面作为出发点，赋予白名单内的页面节点较高的信任度分值，其他页面是否作弊，要根据其和白名单内节点的链接关系来确定。白名单内节点通过链接关系将信任度分值向外扩散传播，如果某个节点最后得到的信任度分值高于一定阈值，则认为没有问题，而低于这一阈值的网页则会被认为是作弊网页。
　　
　　（2）不信任传播模型从框架上来讲，其和信任传播模型是相似的，最大的区别在于：初始的页面子集合不是值得信任的页面节点，而是确认存在作弊行为的页面集合，即不值得信任的页面集合（可以理解为黑名单）。赋予黑名单内页面节点不信任分值，通过链接关系将这种不信任关系传播出去，如果最后页面节点的不信任分值大于设定的阈值，则会被认为是作弊网页。
　　
　　（3）异常发现模型也是一个高度抽象化的算法框架模型，其基本假设认为：作弊网页必然存在有异于正常网页的特征，这种特征有可能是内容方面的，也有可能是链接关系方面的。而制定具体算法的流程往往是先找到一些作弊的网页集合，分析出其异常特征有哪些，然后利用这些异常特征来识别作弊网页。
　　
　　只要操纵搜索引擎搜索结果能够带来收益，那么作弊动机就会始终存在，尤其是在网络营销起着越来越重要宣传作用的时代尤其如此。作弊与反作弊是相互抑制同时也是相互促进的一个互动过程，“道高一尺，魔高一丈”的故事不断重演。前述内容主要是以技术手段来进行反作弊，而事实上纯粹技术手段目前是无法彻底解决作弊问题的，必须将人工手段和技术手段相互结合，才能取得较好的反作弊效果。技术手段可以分为相对通用的手段和比较特殊的手段，相对通用的手段对于可能新出现的作弊手法有一定的预防能力，但是因为其通用性，所以针对性不强，对特殊的作弊方法效果未必好。而专用的反作弊方法往往是事后诸葛亮，即只有作弊行为已经发生并且比较严重，才可能归纳作弊特征，采取事后过滤的方法。人工手段则与技术手段有很强的互补性，可以在新的作弊方式一出现就被人发现，可以看做一种处于作弊进行时的预防措施。所以从时间维度考虑对作弊方法的抑制来说，通用反作弊方法重在预防，人工手段重在发现，而专用反作弊方法重在事后处理，其有内在的联系和互补关系存在。
　　4.2 分析用户意图
　　准确分析用户的搜索意图是目前搜索引擎的重点研究方向。
　　用户的意图可以初略分为
　　搜索日志是挖掘用户意图的重要数据来源
　　用户在搜索时可能想不到合适的搜索词，或者关键词输入错误，这时候就需要帮助用户澄清搜索意图。
　　常见的方法是：
　　4.3 网页去重
　　经过统计，网络中有相当比例的网页是近似相同或者完全相同的，高达29%。如果搜索返回大量相似网页，显然降低了搜索结果质量。针对这一现象，网页去重就显得十分必要。
　　网页去重一般是在爬虫抓取到网页后，对其建立索引之前。去重算法应该兼顾准确性和运行效率。
　　典型的网页去重算法：
　　几种典型的去重算法：
　　4.4 缓存机制
　　缓存机制可以加快用户相应速度，节省计算资源
　　缓存系统的目标是最大化缓存命中率和保持缓存与索引的一致性
　　缓存的对象主要是网页搜索结果和查询词对应的倒排列表
　　缓存淘汰策略主要有动态策略和混合策略 查看全部

　　用开源搜索引擎定制你的互联网 | Linux 中国
　　
　　上手开源的对等 Web 索引器 YaCy。-- Seth Kenlon
　　很久以前，互联网很小，小到几个人就可以索引它们，这些人收集了所有网站的名称和链接，并按主题将它们分别列在页面或印刷书籍中。随着万维网网络的发展，形成了“网站环”形式，具有类似的内容、主题或敏感性的站点捆绑在一起，形成了通往每个成员的循环路径。环中任何站点的访问者都可以单击按钮以转到环中的下一个或上一个站点，以发现与其兴趣相关的新站点。
　　又过了一段时间，互联网似乎变得臃肿不堪了。每个人都在网络上，有很多冗余信息和垃圾邮件，多到让你无法找到任何东西。Yahoo 和 AOL、CompuServe 以及类似的服务各自采用了不同的方法来解决这个问题，但是直到谷歌出现后，现代的搜索模型才得以普及。按谷歌的做法，互联网应该通过搜索引擎进行索引、排序和排名。
　　为什么选择开源替代品？
　　像谷歌和 DuckDuckGo 这样的搜索引擎显然是卓有成效的。你可能是通过搜索引擎访问的本站。尽管对于因主机没有选择遵循优化搜索引擎的最佳实践从而导致会内容陷入困境这件事仍存在争论，但用于管理丰富的文化、知识和轻率的信息（即互联网）的现代解决方案是冷冰冰的索引。
　　但是也许出于隐私方面的考虑，或者你希望为使互联网更加独立而做出贡献，你或许不愿意使用谷歌或 DuckDuckGo。如果你对此感兴趣，那么可以考虑参加YaCy，这是一个对等互联网索引器和搜索引擎。
　　安装 YaCy
　　要安装并尝试 YaCy，请首先确保已安装 Java。如果你使用的是 Linux，则可以按照我的《》中的说明进行操作。如果你使用 Windows 或 MacOS，请从获取安装程序。
　　安装 Java 后，请根据你的平台下载安装程序。
　　如果你使用的是 Linux，请解压缩 tarball 并将其移至/opt目录：
　　$ sudo tar --extract --file  yacy_*z --directory /opt
　　根据下载的安装程序的说明启动 YaCy。
　　在 Linux 上，启动在后台运行的 YaCy：
　　$ /opt/startYACY.sh &
　　在 Web 浏览器中，导航到localhost:8090并进行搜索。
　　
　　YaCy start page
　　将 YaCy 添加到你的地址栏
　　如果你使用的是 Firefox Web 浏览器，则只需单击几下，即可在 Awesome Bar（Mozilla 给 URL 栏起的名称）中将 YaCy 设置为默认搜索引擎。
　　首先，如果尚未显示，在 Firefox 工具栏中使专用搜索栏显示出来（你不必使搜索栏保持一直可见；只需要激活它足够长的时间即可添加自定义搜索引擎）。Firefox 右上角的“汉堡”菜单中的“自定义”菜单中提供了搜索栏。在 Firefox 工具栏上的搜索栏可见后，导航至localhost:8090，然后单击刚添加的 Firefox 搜索栏中的放大镜图标。单击选项将 YaCy 添加到你的 Firefox 的搜索引擎中。
　　
　　Adding YaCy to Firefox
　　完成此操作后，你可以在 Firefox 首选项中将其标记为默认值，或者仅在 Firefox 搜索栏中执行的搜索中选择性地使用它。如果将其设置为默认搜索引擎，则可能不需要专用搜索栏，因为 Awesome Bar 也使用默认引擎，因此可以将其从工具栏中删除。
　　对等搜索引擎如何工作
　　YaCy 是一个开源的分布式搜索引擎。它是用Java编写的，因此可以在任何平台上运行，并且可以执行 Web 爬网、索引和搜索。这是一个对等（P2P）网络，因此每个运行 YaCy 的用户都将努力地不断跟踪互联网的变化情况。当然，没有单个用户能拥有整个互联网的完整索引，因为这将需要一个数据中心来容纳，但是该索引分布在所有 YaCy 用户中且是冗余的。它与 BitTorrent 非常相似（因为它使用分布式哈希表 DHT 来引用索引条目），只不过你所共享的数据是单词和 URL 关联的矩阵。通过混合哈希表返回的结果，没人能说出谁搜索了哪些单词，因此所有搜索在功能上都是匿名的。这是用于无偏见、无广告、未跟踪和匿名搜索的有效系统，你只需要使用它就加入了它。
　　搜索引擎和算法
　　索引互联网的行为是指将网页分成单个单词，然后将页面的 URL 与每个单词相关联。在搜索引擎中搜索一个或多个单词将获取与该查询关联的所有 URL。YaCy 客户端在运行时也是如此。
　　客户端要做的另一件事是为你的浏览器提供搜索界面。你可以将 Web 浏览器指向localhost:8090来搜索 YaCy，而不是在要搜索时导航到谷歌。你甚至可以将其添加到浏览器的搜索栏中（取决于浏览器的可扩展性），因此可以从 URL 栏中进行搜索。
　　YaCy 的防火墙设置
　　首次开始使用 YaCy 时，它可能运行在“初级”模式下。这意味着你的客户端爬网的站点仅对你可用，因为其他 YaCy 客户端无法访问你的索引条目。要加入对等环境，必须在路由器的防火墙（或者你正在运行的软件防火墙）中打开端口 8090，这称为“高级”模式。
　　如果你使用的是 Linux，则可以在《使用防火墙让你的 Linux 更加强大》中找到有关计算机防火墙的更多信息。在其他平台上，请参考操作系统的文档。
　　互联网服务提供商（ISP）提供的路由器上几乎总是启用了防火墙，并且有太多种类的防火墙无法准确说明。大多数路由器都提供了在防火墙上“打洞”的选项，因为许多流行的联网游戏都需要双向流量。
　　如果你知道如何登录路由器（通常为 192.168.0.1 或 10.1.0.1，但可能因制造商的设置而异），则登录并查找配置面板来控制“防火墙”或“端口转发”或“应用”。
　　找到路由器防火墙的首选项后，将端口 8090 添加到白名单。例如：
　　
　　Adding YaCy to an ISP router
　　如果路由器正在进行端口转发，则必须使用相同的端口将传入的流量转发到计算机的 IP 地址。例如：
　　
　　Adding YaCy to an ISP router
　　如果由于某种原因无法调整防火墙设置，那也没事。YaCy 将继续以初级模式运行并作为对等搜索网络的客户端运行。
　　你的互联网
　　使用 YaCy 搜索引擎可以做的不仅仅是被动搜索。你可以强制抓取不太显眼的网站，可以请求对网站进行网络抓取，可以选择使用 YaCy 进行本地搜索等等。你可以更好地控制你的互联网的所呈现的一切。高级用户越多，索引的网站就越多。索引的网站越多，所有用户的体验就越好。加入吧！
　　via:
　　作者：Seth Kenlon选题：lujun9972译者：wxy校对：wxy
　　本文由LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出
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　　如果有人问你百度自然优化的精髓是什么?希望答案不再是“狂发外链”了。如今百度不再是5年前的百度，大量的算法更新对搜索引擎优化者的思维和手法有了更高的要求。然而百度更喜欢系统化用户体验偏向性的优化，站内优化部分也不仅仅是靠关键词和TITLE走天下的时代了。文军数字营销总监、咨道学堂创始人、帅气的爆老师总结了8个核心要素和思维走向，希望对SEO新手及要转变思维的SEO人有所帮助。
　　
　　一、登陆页内容为解决问题而不只是描述问题
　　举个例子，有人搜“结婚穿什么衣服”时，最好的页面内容要有几个方面的引向：【20个让男宾客帅爆的婚礼搭配推荐】以及【精选搭配的购买信息】。因为这个搜索词背后的用户猜到他将要参加一场婚礼，所以终极要解决他的问题是哪里能买到衣服，而不是让他学习怎么搭配衣服。因此，优化这个关键词时，我们的内容应该要解决他的最终需求，这样的引流和转化的效果才会更好。
　　二、重要事情说三遍“加载速度、速度、速度”
　　信息碎片时代没人愿意给你机会去等待，所以网站打开加载速度比任何优化点更加重要。打开时间越短，用户满意度越高。对于搜索引擎是一样的道理。所以优化一上来先考虑提速有哪些点可以做，如CDN，无用代码移除，服务器宽带升级，缓存，页面瘦身，纯静态页面等优化动作。
　　三、为信赖感，参与感去提升UI，UX及品牌
　　很多用户打开网站后会产生一个第一印象，好山寨，好土鳖，好不专业不是我们想要的结果。页面设计需要有UI & UX的投入以及品牌自有的口碑来背书，否则用户较难产生对网站的信赖感及参与度。最实际落地的做法就是参考行业里较好的站点进行模仿、购买付费版本的网站模板或让用户参与到每个设计环节里。
　　四、避免驱使用户离开页面的各类元素
　　很多一些弹窗、固定飘窗、广告位会让用户反感，从而放弃整个浏览进程。这是优化过程中要去避免和移除的部分，考虑更加原生的方式植入这些元素或是奖励用户完成进程。同时，在代码使用上避免蜘蛛被禁抓或是被难抓的可能性从而被搜索引擎降权。
　　五、关键词植入
　　常规的关键词植入(爆老师称其为填词)也要继续做，比如Title，H1，文章内关键词，外链锚文字，内链锚文字，图片ALT，URL，图片命名等。这个不做多赘述，大家都明白的。
　　六、主题模型的灌入
　　光有#5填词是不够的，因为那个太机械化会丧失文本用户体验。所以我们要做主题模型，比如关键词【婚礼服装搭配】我们可以扩展到燕尾服、结婚礼服、婚礼马甲、婚礼套装、婚博会等等一些相关词上。形成一个大主题，这样的页面内容会让关键词排名更全面而且对更多用户有帮助。同时，搜索引擎可以解读到你要推的主题内容是婚礼服装相关的内容。
　　七、展现文字的深度优化
　　排名所展示出来的信息对点击率很重要，所以我们竟可能要去影响这些展示信息(主要是title，desc，url)。这些元素需要在内容上进行优化：title的创意、desc的飘红、url的规范、文章日期、使用结构数据、在线对话等。下面的效果如何?
　　20个让男宾客秒杀女士的婚礼搭配:
　　2016年5月31日 – 提供最新20个男士参加婚礼的搭配建议，再低的预算也能搭配出瞬间秒杀周边的女宾客们，全配图+视频。
　　八、独有价值内容的创造
　　说到底，营销是逃不出内容质量的。好内容包含： 1)提供唯一性特别强的视觉体验，前端界面，适宜的字体与功能按钮 2)内容必须有用高价值，高可信度，很有趣，值得收藏的点在里面 3)与其他内容相比没有重复性，在深度上更加强劲 4)打开速度快(无广告)，并且可以在不同终端阅读 5)能产生情绪化的思绪如赞许，惊讶，快乐，思考等 6)可以达到一定的转发和传播力量 7)能用完整，准确独有的信息解决问题或是回答问题。 查看全部

　　最新SEO理念之站内优化主题模型
　　SEO已经进入全新“质感内容”的算法体系，特别是当今一流的搜索引擎更能从内容情景，内容实体属性来处理排名，使得用户得到更准确的搜索结果。对优化者而言，站内优化不再是简单的填写内容，对于主题内容优化需要重新定义了。本文将融入当今最新的SEO理念指引大家如何优化主题内容。
　　1. 什么是SEO站内主题模型
　　平时我们可以听到看到很多关于SEO页面内容的老旧方法，比如：
　　· 看关键词密度是否达标
　　· 文章内容字数是否够多
　　· 内容是否够原创
　　· 导入链接(外链)是否够多
　　· 使用各种H标签来融入关键词
　　· TDK关键词是否设置为精准匹配
　　但有经验的SEO人和网站主会很快发现这些技法貌似无法打动搜索引擎的芳心了。没错，这些都是8-9年前的技法了，现在要优化好站内内容必须做到如何让搜索引擎了解页面的核心主题，这也就是我今天文章的核心。那什么是主题模型呢?
　　
　　主题模型是一种页面内容布局的模型为了让搜索引擎去正确理解整个页面的核心主题是什么，而不是传递哪些关键词多。因为一个页面可以包含大量信息，有些是有用的有些是带过的，你只有将真正核心的信息传递给搜索引擎才能获得对应的排名。所以在主题模型里面需要我们做到4步全新的优化方法：
　　1)词系关联
　　2)词系布局
　　3)补充内容
　　4)内容属性
　　那些我们熟悉的站点如Wikipedia，Amazon就是利用里其中的点从而获得海量关键词排名。他们在页面布局上做了部署，因为他们的“架子骨”够强大，可以大批量且有效的将核心内容主题表现给搜索引擎。所以内容植入后就能制造出大量能上位的页面出来。因此，小白也好还是老鸟也好，即便你不了解搜索引擎算法，只要使用主题模型，你也能排名的很好!(特别对于谷歌)
　　第一步：词系关联
　　不管你现在用的是什么方法优化页面内容，但一定要围绕如何将词与短语之间产生关联。作为内容编辑，你写的内容最直接影响到搜索引擎对页面主题的理解。
　　
　　当我们在使用语句、词语的时候，搜索引擎会根据其他资源里的数据来关联你的内容从而产生所谓的内容实体。我们优化者首先需要通过关键词研究来找到这些语句、词语的关联是什么，相信大家都有自己研究关键词的方法，但你需要达到以下目的：
　　1)找到近义词和变体词
　　2)找到与主词内容相关的二类词
　　3)找到与二类词相关的三类词
　　4)得出内容属性与主词相关(人、地、事)
　　我举一个例子，比如你要优化一个关键词叫做【网络红人】，这个词成为你的主词。根据目的(1)它的近义词和变体词可能是“自媒体”“意见领袖”“网络推广”等;根据目的(2)与主词内容相关的二类词可以是“留几手”“微博”“新词”;随后根据目的(3)找到与二类词相关的三类词可以是“留几手”= 滚粗、负分，“微博”= 粉丝，转发，“新词”= 土豪，问题又来了等。
　　大家可以很清楚看到每一层词与短语间的一些关联，根据(4)我们在内容里尽量创造这些内容与主词的关联，特别是要有人物、有地点、有事物，这样可以帮助搜索引擎建立这样的内容实体，因为在其他网站上也会有这样的关联(如谈到手哥就会提到他的微博，他的新评论，他的属性等)，随后搜索引擎会正确的理解你这个页面的主题。记住你要传递的是主题，不是关键词密度!
　　第二步：词系布局
　　毫无疑问页面的布局对于搜索引擎理解内容主题也很关键，当蜘蛛来到页面后发现那么多关键词后，需要分清楚哪些是重要的，哪些关键词和短语之间是有关联的。所以词系布局就是为了分清楚核心词和关联性，以下是3个实操优化方法：
　　
　　1)区域：关键词必须要在Title, 大标题和主段落中出现
　　2)频率：重要的词组或是他们的变体可出现大于平均的量
　　3)距离：相关词或短语应该相互靠近或是用HTML元素(如ALT)
　　方法(1)是大部分SEO人的必修项目了，我们仍然需要把核心主词放到title、大标题中并尽可能在主文越上端出现。
　　方法(2)这里不是单指关键词出现频率(密度)，而是更为复杂一层的联动频率即核心词的同义词和变体们。同等条件下，冷门一些的同义词和变体词得到的效果会更好。(在谷歌有一个专利叫做TF-IDF，比较难理解)
　　方法(3) 距离产生美在SEO世界是不适用的。词、短语、还是语句都应该尽量的放近在一起，或是使用HTML元素(比如图片ALT设置)。所以为了提升语境关联，应该把内容通过段落，列表，分区做的更加明显，一看就知道这个段落是说什么。前后句子之间是否有联通性，不要把意思相近的内容分开的太远。因为你不能保证蜘蛛会把全文统抓。
　　方法原理你知道了，现在你要做的事情就是把那些二类词和三类词汇聚成不同的区域或是段落或是短语里面。目的是为了支援你的主词(排名的词)，之前讲过的搜索引擎可以通过大数据来辨别词系关联。举个简单例子吧：
　　主词是【网络红人】，第一段就围绕这个词做文章。第二段则用留几手做文章，第三段用微博转播效应做文章，第四端用新的互联网名字做文章。以此类推。你所形成的网页内容就是一个有词系关联的内容，而且通过步骤2来布局词系。
　　第三步：补充内容
　　或许还有很多人认为外链是最强大信号提醒，告诉搜索引擎这个网页主题是什么。但是我们不得不承认如今的外部链接犹如一颗不定时炸弹，搞不好就被链接给害死。所以搜索引擎希望大家可以同时使用内链和外链，给好的三方网站做主动推荐，给相关的站内内容做引导。健康的网站应该是有进有出的，这样用户才能获取到更多更好的信息，你的网站才有意义。
　　
　　因此，外链不是唯一判定内容主题的因素，而是均衡导入出链接和额外的补充内容。那什么又是补充内容呢?从图表里可以看到，如果你的网页和左边一样的说明此类页面只有纯关键词，缺少文字链接，引用和相关资源推荐，你的页面很死板，是一条死胡弄这反而对你页面没有额外加分。在看看右边的例子，这个页面既有站内链接(黄色部分)，又有内容中的导出链接，比如SEO技法是浮云是爆老师的一个课件，这给与搜索引擎就是一个信息，我有【补充内容】。你想想，百度百科或是知道为什么要加入相关资源的链接呢?其实就是为了增强页面主题的深化，通过不同站点的内容来强化信息。这就是补充内容，可以为用户提供更好的信息，当然你的页面也会被搜索引擎奖励。
　　1)在页面底端加入相关资源的链接(建议用站内链接)；
　　2)在正文中使用引用，比如某个行业知名人士的话或是图标、视频；
　　3)在正文中使用导出链接去第三方网站(你不会被K的放100个心)。
　　第四步：内容实体
　　这是一个非常难理解的概念，英文叫做Entity。强大的搜索引擎在爬取页面时会去自动解读内容实体，或理解为内容属性。比如图中这个页面，当内容提及到“爆老师”时，是不是它的实体是【人物】?提到“咨道”时是【公司】?因为当你的内容在互联网上出现时间不够久，数量不多时，搜索引擎可能无法解读出内容实体，因为爆老师可以是一个姓爆的老师，也可以是动词爆老师的XX，此时我们需要帮助搜索引擎去正确解读内容实体。
　　
　　通常情况下，大部分搜索引擎会提供给站长自己的结构数据(百度也有的)，什么是结构数据?就是用搜索引擎设定好的HTML Markup来定义内容，或统称为用Schema。这样当内容涉及到公司时可以用一个结构数据，提到评分时又有一个结构数据。有统计表明全世界只有0.3%网站是使用Schema的，所以你懂得，这个太高级，我们稍微了解下就好。有机会让你的架构师把网站结构数据给融入进去吧。
　　当然，说到的这个实体还是最近几年出来的概念。以前大家都是用词来定义SEO，而现在更多偏向实体了。因为词排名以前过多使用外链主导的链本位方式，所以结果排名总是让用户不理想，特别是使用百度的人都有感觉搜索精度比谷歌差好几条马路。
　　建立内容实体可以解决这个问题，原因是通过搜索引擎存储的大量页面数据可以比对出“每个实体”之间的关联性。
　　总结
　　每个人都可以操作这种“主题优化”的方法，一个高质量页面就像一张高等大学证书，它记录了你的实体和相关性。最后将一下优化技巧融合到你的内容优化中去吧：
　　1)概括性极强的Title来描述页面主题
　　2)增加开场白(简要)来描述页面内容
　　3)把内容拆分成几段，各自有自己的主题
　　4)尽量扩大主题角度，并且能加入相关的回答
　　5)提供额外的站内或是站外的辅助资源
　　6)不要在意某个词的比重，而是要建立内容实体 查看全部

　　谷歌搜索：几乎所有的英文搜索都用上BERT了
　　机器之心报道
　　机器之心编辑部
　　在前段时间举办的「Search On」活动中，谷歌宣布，BERT 现在几乎为谷歌搜索引擎上的每一个基于英文的查询提供支持。而在去年，这一比例仅为 10%。
　　
　　BERT 是谷歌开源的一款自然语言处理预训练模型，一经推出就刷新了 11 项 NLP 任务的 SOTA 记录，登顶 GLUE 基准排行榜。
　　具体到搜索引擎来说，BERT 可以帮助搜索引擎更好地理解 web 页面上的内容，从而提高搜索结果的相关性。BERT 模型中创新性的 架构是一大亮点。Transformer 处理一个句子中与所有其他单词相关的单词，而不是按顺序逐个处理。基于此，BERT 模型就可以借助某个单词前后的词来考虑其所处的完整语境，这对于理解查询语句背后的意图非常有用。
　　2019 年 9 月，谷歌宣布将 BERT 用到搜索引擎中，但仅有 10% 的英文搜索结果得到改善；2019 年 12 月，谷歌将 BERT 在搜索引擎中的使用扩展到 70 多种语言。如今，这家搜索巨头终于宣布：几乎所有英文搜索都能用上 BERT 了。
　　BERT 对于搜索引擎意味着什么？
　　作为自然语言处理领域里程碑式的进展，BERT 为该领域带来了以下创新：
　　这些特性使得 BERT 对于搜索引擎的优化非常有帮助，尤其是在消除歧义方面。用上 BERT 之后，对于比较长、会话性比较强的查询，或者在「for」、「to」等介词比较重要的语句中，谷歌搜索引擎将能够理解查询语句中词的上下文。用户可以用更加自然的方式进行搜索。
　　此外，BERT 对于搜索中的指代消解、一词多义、同形异义、命名实体确定、本文蕴涵等任务也有很大的帮助。其中，指代消解指的是追踪一个句子或短语在某个语境或广泛的会话查询中指代的是谁或什么东西；一词多义指同一个词有多个义项，几个义项之间有联系，搜索引擎需要处理模棱两可的细微差别；同形异义是指形式相同但意义毫不相同的词；命名实体确定是指从许多命名实体中了解文本与哪些相关；文本蕴含是指下一句预测。这些问题构成了搜索引擎面临的常见挑战。
　　在过去的一年，谷歌扩展了 BERT 在搜索引擎中的应用范围，「搜索引擎营销之父」Danny Sullivan 和 G-Squared Interactive 的 SEO 顾问 Glenn Gabe 等人在推特中介绍了谷歌搜索的最近亮点。
　　在谷歌搜索中，有十分之一的搜索查询拼写错误。很快，一项新的变革将帮助我们在检测和处理拼写错误方面取得比过去五年更大的进步。
　　
　　另一个即将到来的变化是，谷歌搜索将能够识别网页中的单个段落，并将它们处理为与搜索最相关的段落。我们预计这会改善 7％的 Google 搜索查询。
　　
　　Search On 2020：谷歌可以索引一个网页的段落，而不仅仅是整个网页。新算法可以放大一段回答问题的段落，而忽略页面的其余部分。从下个月开始。
　　
　　
　　使用人工智能，我们可以更好地检测视频的关键部分，并帮助人们直接跳到感兴趣的内容，而不需要创作者手动标记。到今年年底，10% 的谷歌搜索将使用这项技术。
　　
　　此外，谷歌还表示，他们还应用神经网络来理解搜索相关的子主题，当你搜索宽泛的内容时，这有助于提供更多样化的内容。这项服务预计年底推出。
　　
　　参考链接：
　　NeurIPS 2020线上分享：知识图谱嵌入的自动化
　　论文：《Interstellar: Searching Recurrent Architecture for Knowledge Graph Embedding》。
　　本篇论文作者受到神经架构搜索（NAS）的启发，提出将 Interstellar 作为一种处理关系路径中信息的循环架构。此外，该研究中的新型混合搜索算法突破了 stand-alone 和 one-shot 搜索方法的局限，并且有希望应用于其他具有复杂搜索空间的领域。
　　11月24日，第四范式资深研究员姚权铭博士将为大家详细解读此前沿研究。
　　识别二维码，入群一起看直播。
　　
　　©THE END 查看全部

　　推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型
　　近日读到一篇非常不错的文章，忍不住分享给大家，同时也方便自己日后学习查阅。Microstrong为这篇文章写了一段推荐语：首先，详细讲解了最早在NLP领域中用于语义相似度任务的DSSM语义匹配模型的理论知识，并分析了该模型的优缺点；然后，由于都是排序问题，进而引入该模型到推荐领域，并概述了从朴素的DSSM双塔模型到各大厂的双塔模型；最后，分享了作者使用DSSM双塔模型实战到广告推荐场景的案例。
　　本文在原文的基础上，添加了相关论文的引用，并为了提高阅读性，对文章排版稍有修改。
　　本文概览：
　　
　　本文主要介绍项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。
　　通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM双塔模型是推荐领域中不得不会的重要模型。
　　1. 为什么要学习DSSM双塔模型
　　我们标签组主要的服务对象是广告主，服务目标是为广告主提供更好的广告转换效果。这里涉及到两种建模：
　　
　　图1 YouTube的推荐系统架构图
　　拿YouTube视频推荐系统举例，一般推荐系统中有两个流程：
　　我们广告推荐领域中使用的DSSM双塔模型是从广告维度为广告主推荐一定数量的人群，从数量上看是从百亿级别人群中找出百万级人群用于投放广告，所以是召回模型。
　　【相关论文】
　　2. DSSM模型理论知识2.1 DSSM模型的原理
　　DSSM(Deep Structured Semantic Models)也叫深度语义匹配模型，最早是微软发表的一篇应用于NLP领域中计算语义相似度任务的文章。
　　DSSM深度语义匹配模型原理很简单：获取搜索引擎中的用户搜索query和doc的海量曝光和点击日志数据，训练阶段分别用复杂的深度学习网络构建query侧特征的query embedding和doc侧特征的doc embedding，线上infer时通过计算两个语义向量的cos距离来表示语义相似度，最终获得语义相似模型。这个模型既可以获得语句的低维语义向量表达sentence embedding，还可以预测两句话的语义相似度。
　　【相关论文】
　　2.2 DSSM深度语义匹配模型整体结构
　　DSSM模型总的来说可以分成三层结构，分别是输入层、表示层和匹配层。结构如下图所示：
　　
　　图2DSSM模型结构图
　　2.2.1 输入层
　　输入层主要的作用就是把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络。NLP领域里中英文有比较大的差异，在输入层处理方式不同。
　　(1) 英文场景
　　英文的输入层通过Word Hashing方式处理，该方法基于字母的n-gram，主要作用是减少输入向量的维度。举例说明，假如现在有个词boy，开始和结束字符分别用#表示，那么输入就是(#boy#)。将词转化为字母n-gram的形式，如果设置n为3，那么就能得到(#bo,boy,oy#)三组数据，将这三组数据用n-gram的向量来表示。
　　使用Word Hashing方法存在的问题是可能造成冲突。因为两个不同的词可能有相同的n-gram向量表示。下图是在不同的英语词典中分别使用2-gram和3-gram进行Word Hashing时的向量空间以及词语碰撞统计：
　　
　　图3不同词典下n-gram向量空间和词语碰撞统计
　　可以看出在50W词的词典中如果使用2-gram，也就是两个字母的粒度来切分词，向量空间压缩到1600维，产生冲突的词有1192个(这里的冲突是指两个词的向量表示完全相同，因为单词储量实在有限，本来想找几个例子说明下，结果没找到)。如果使用3-gram向量空间压缩到3W维，产生冲突的词只有22个。综合下来论文中使用3-gram切分词。
　　(2) 中文场景
　　中文输入层和英文有很大差别，首先要面临的是分词问题。如果要分词推荐jieba或者北大pkuseg，不过现在很多模型已经不进行分词了，比如BERT中文的预训练模型就直接使用单字作为最小粒度了。
　　2.2.2 表示层
　　DSSM模型表示层使用的是BOW(bag of words)词袋模型，没有考虑词序的信息。不考虑词序其实存在明显的问题，因为一句话可能词相同，但是语义则相差十万八千里，比如“我爱女朋友”和“女朋友爱我”可能差距蛮大的(这个小伙伴们自己体会)。
　　下图是DSSM表示层的结构：
　　
　　图4DSSM模型表示层结构图
　　最下面的Term Vector到Word Hashing将词映射到3W维的向量空间中。然后分别经过两层300维度的隐藏层，最后统一输出128维度的向量。
　　2.2.3 匹配层
　　现在我们把query和doc统一转换成了两个128维的语义向量，接下来如何计算它们的语义相似度呢？通过cos函数计算这两个向量的余弦相似度就可以了，公式如下：
　　2.3 DSSM模型的优缺点
　　先说说DSSM模型的优点：
　　再说说DSSM模型的缺点：
　　3. 推荐领域中的DSSM双塔模型3.1 从NLP领域跨界到推荐领域的DSSM
　　DSSM深度语义匹配模型最早是应用于NLP领域中计算语义相似度任务。因为语义匹配本身是一种排序问题，和推荐场景不谋而合，所以DSSM模型被自然的引入到推荐领域中。DSSM模型分别使用相对独立的两个复杂网络构建用户相关特征的user embedding和item相关特征的item embedding，所以称为双塔模型。
　　3.2 朴素的DSSM双塔模型，2015
　　双塔模型最大的特点是user和item是独立的两个子网络，对工业界十分友好。将两个塔各自缓存，线上预测的时候只需要在内存中进行相似度运算即可。下面是2015年朴素的DSSM双塔模型结构：
　　
　　图5朴素的DSSM双塔模型
　　3.3 百度的双塔模型
　　
　　图6百度的双塔模型
　　百度的双塔模型分别使用复杂的网络对用户相关的特征和广告相关的特征进行embedding，分别形成两个独立的塔，在最后的交叉层之前用户特征和广告特征之间没有任何交互。这种方案就是训练时引入更多的特征完成复杂网络离线训练，然后将得到的user embedding和item embedding存入redis这一类内存数据库中。线上预测时使用LR、浅层NN等轻量级模型或者更方便的相似距离计算方式。这也是业界很多大厂采用的推荐系统的构造方式。
　　3.4 谷歌的双塔模型，2019
　　2019年谷歌推出自己的双塔模型，文章的核心思想是：在大规模的推荐系统中，利用双塔模型对user-item对的交互关系进行建模，从而学习【用户，上下文】向量和【item】向量的关联。针对大规模流数据，提出in-batch softmax损失函数与流数据频率估计方法更好的适应item的多种数据分布。利用双塔模型构建Youtube视频推荐系统，对于用户侧的塔根据用户观看视频特征构建user embedding，对于视频侧的塔根据视频特征构建video emebdding。两个塔分别是相互独立的网络。
　　
　　图7谷歌的双塔模型
　　【相关论文】
　　4. 实战广告推荐的双塔模型4.1 广告推荐业务场景
　　讲了上面一大堆，就是为了这一节构建咱们广告推荐的DSSM双塔模型。对应到咱们的广告业务就是构建DSSM双塔模型，用户侧输入用户对广告的历史行为特征(包括点击、下载、付费等)从而得到固定长度的user embedding，同理广告侧输入广告特征得到相同长度的ad embedding，分别存入redis内存数据库中。
　　线上infer时给定一个广告ad，然后分别和全量用户求相似度，找到“距离最近”的user子集，对这部分人群投放广告从而完成广告推荐任务。
　　4.2 广告推荐的DSSM双塔模型结构
　　模型整体结构如下图所示，也分成三层：输入层、表示层和匹配层。
　　
　　图8广告推荐的DSSM双塔模型结构
　　4.2.1 输入层
　　模型训练分成两座不同的“塔”分别进行，其实也就是两个不同的神经网络。其中一座塔是用于生成user embedding。输入用户特征训练数据，用户特征包括用户稠密特征和用户稀疏特征，其中用户稠密特征进行one-hot编码操作，用户稀疏特征进行embedding降维到低维空间(64或者32维)，然后进行特征拼接操作。广告侧和用户侧类似。
　　关于里面的特征，不在于你要什么，而在于你有什么。整个工程超级复杂的就是这块的特征工作。这里不再赘述。
　　4.2.2 表示层
　　得到拼接好的特征之后会提供给各自的深度学习网络模型。用户特征和广告特征经过各自的两个全连接层后转化成了固定长度的向量，这里得到了维度相同的user embedding和ad embedding。各塔内部的网络层数和维度可以不同，但是输出的维度必须是一样的，这样才能在匹配层进行运算。项目中user embedding和ad embedding 维度都是32。
　　4.2.3 匹配层
　　模型训练好了之后会分别得到user embedding和ad embedding，将它们存储到redis这一类内存数据库中。如果要为某个特定的广告推荐人群，则将该广告的ad embedding分别和所有人群的user embedding计算cos相似度。选择距离最近的N个人群子集作为广告投放人群，这样就完成了广告推荐任务。模型训练过程中将cos函数得到的结果进入sigmoid函数和真实标签计算logloss，查看网络是否收敛。模型评估主要使用auc指标。
　　小结下，本节讲了下我们使用DSSM双塔模型完成广告推荐任务。模型整体结构分成输入层、表示层和匹配层。首先在输入层处理数据获取特征；然后在表示层通过深度学习网络得到user embedding和ad embedding；最后在匹配层进行广告推荐。
　　4.3 一点思考
　　DSSM双塔模型有很多变种，比如CNN-DSSM、LSTM-DSSM等等。项目中表示层使用了两层全连接网络来作为特征抽取器。现在深度学习领域公认最强的特征抽取器是Transformer，后续是否可以加入Transformer。
　　5. 总结
　　本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，最大的特点是效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。
　　通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个塔中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中进行相似度运算即可。
　　首先，讲了下DSSM语义匹配模型的理论知识，最早是应用于NLP领域中用于语义相似度任务；然后，因为都是排序问题，所以引入到推荐领域。从朴素的DSSM双塔模型到各大厂的双塔模型；最后，讲了下我们使用DSSM双塔模型实战到广告推荐场景。
　　6. 参考资料
　　【1】LearningDeep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data
　　【2】Sampling-bias-corrected neural modeling for largecorpus item recommendations 查看全部

　　向量数据库如何挖掘复杂数据
　　
　　
　　—前言—
　　如今的数据世界正在飞速变化，但许多企业似乎还未跟上这一趋势的脚步。有行业专家预测，到2025年，80%或以上的数据将是非结构化数据。但一项调查显示，只有18%的企业对非结构化数据分析做好了准备。这意味着绝大多数企业拥有的大部分数据却无法利用，而这也就突显了拥有正确工具的重要性。
　　
　　有很多数据是相当简单易懂的，比如关键字、指标、字符串和JSON等结构化对象都是如此。这类数据可以通过传统数据库组织管理，并借助许多搜索引擎进行搜索，同时也可以有效回答相对简单的问题，比如：
　　可是，复杂的数据更难解释也更有趣，通过回答复杂问题也可以为业务释放更多价值。例如：
　　回答这样的问题通常需要更复杂、结构化程度更低的数据，比如文档、纯文本段落、视频、图像、音频文件、工作流程和系统生成的警报等。这些形式的数据很难适配传统SQL风格的数据库，简单的搜索引擎也可能无法发现它们。为了组织和搜索这些类型的数据，需要将数据转换为计算机可以处理的格式。
　　一、向量的力量
　　好在机器学习模型允许创建文本、音频、图像和其他形式的复杂数据数字表示。这些数字表示或向量嵌入旨在使语义相似的项目映射到附近的表示。当被视为高维空间中的点时，两种表示的远近取决于它们之间的角度或距离。
　　机器学习模型使人类与机器的互动方式更类似于人类之间的互动方式。对于文本，这意味着用户可以查询自然语言问题——查询将转换为向量，该向量使用将所有搜索项转换为向量的相同嵌入模型。然后查询向量将与所有对象向量进行比较，以找到最接近的匹配项。同样，图像或音频文件也可以转换为向量，使人们能够根据向量的接近程度(或数学相似性)搜索匹配项。
　　如今，将数据转换为向量可比几年前简单多了，而这要归功于一些可用的向量转换器模型。这些模型性能良好，并且通常按原样工作。Word2Vec、GLoVE和BERT等句子和文本转换器模型都是出色的通用向量嵌入器，图像则可以使用VGG和Inception等模型嵌入。音频记录可以使用音频视觉表示上的图像嵌入转换为向量。这些模型都很成熟，可以针对特定的应用和知识领域进行微调。
　　有了现成可用的向量转换器模型，问题将从如何将复杂数据转换为向量变成如何组织和搜索它们。
　　首先，进入向量数据库。向量数据库专门设计了用于处理向量嵌入的独特特征。它们索引数据的方式可以很容易地根据对象的数值搜索和检索对象。
　　二、什么是向量数据库？
　　向量数据库可以定义为一种工具，它用于索引和存储向量嵌入，以实现快速检索和相似性搜索，并具有元数据过滤和水平缩放等功能。向量嵌入或者前面提到的向量是指数据对象的数字表示。向量数据库将向量组织起来，以便它们之间可以快速比较或与搜索查询的向量表示进行比较。
　　向量数据库是专门为非结构化数据设计的，但它也有一些传统关系型数据库所需的功能。它们可以对存储的向量执行CRUD操作(创建、读取、更新和删除)，提供数据持久性，并通过元数据过滤查询。当将向量搜索与数据库操作结合起来时，就会得到一个可以用于多种应用程序并具有强大功能的工具。
　　虽然这项技术仍在兴起阶段，但向量数据库已经为世界上一些大技术平台提供了助力。比如，Spotify根据人们喜欢的歌曲、收听历史和类似的音乐档案提供个性化的音乐推荐;亚马逊使用向量来推荐与客户正在浏览的项目互补的产品;谷歌旗下的YouTube则可根据用户当前观看的视频和过往历史的相似性提供相关的全新内容，让观众一直留驻在平台上观看。向量数据库技术不断改进，也为人们带来了更优的性能和更个性化的用户体验。
　　如今，任何企业都可以实现向量数据库。开源项目可以助力想要建立和维护自己的向量数据库的组织，托管服务可以帮助想把这项工作外包出去并把关注点放在其他方面的企业。
　　本文将探讨向量数据库的重要特性以及最佳使用方式。
　　三、向量数据库的常见应用
　　相似度搜索或“向量搜索”是向量数据库最常见的用例。向量搜索将索引中多个向量的接近程度与搜索查询或主题项进行比较。为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到最接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。
　　向量数据库应用的一些示例包括：
　　四、向量数据库的关键功能
　　1.向量索引和相似性搜索
　　向量数据库使用专门设计用于有效索引和检索向量的算法。他们使用“最近邻”算法来评估相似对象彼此或搜索查询的接近程度。一个查询向量与100个其他向量之间的距离可以相当容易地计算出来，但要计算1亿个向量的距离就是另一回事了。
　　近似最近邻(ANN)搜索通过近似和检索相似向量的最佳猜测来解决延迟问题。近似最近邻(ANN)不能保证一组精确的最佳匹配，但它在高准确性和更快性能之间取得了平衡。用于构建近似最近邻(ANN)索引的一些最常用的技术包括分层导航小世界(HNSW)、乘积量化(PQ)和倒排文件索引(IVF)。大多数向量数据库使用这些的组合来生成针对性能优化的复合索引。
　　2.单级过滤
　　过滤是一种有用的技术，可根据所选元数据限制搜索结果以增加相关性，通常在最近邻搜索之前或之后完成。预过滤首先在近似最近邻(ANN)搜索之前收缩数据集，但这通常与领先的近似最近邻(ANN)算法不兼容。一种解决方法是先缩小数据集，然后执行暴力精确搜索。在对整个数据集进行近似最近邻(ANN)搜索后，后过滤会缩小结果。而后过滤利用近似最近邻(ANN)算法的速度，但可能无法返回足够的结果。比如这样一种情况，过滤器仅向下选择少数不太可能从整个数据集的搜索中返回的候选者。
　　单级过滤结合了预过滤的准确性、相关性以及几乎与后过滤一样快的近似最近邻(ANN)速度。通过将向量和元数据索引合并到一个索引中，单级过滤提供了两种方法的最佳选择。
　　3.API
　　与许多托管服务一样，应用程序通常通过API与向量数据库进行交互。这使企业可以专注于自己的应用程序，而不必担心管理自己的向量数据库的性能、安全性和可用性挑战。
　　API调用使开发人员和应用程序可以轻松上传、查询、获取结果或删除数据。
　　4.混合存储
　　向量数据库通常将所有向量数据存储在内存中，以便快速查询和检索。但是对于超过10亿个搜索项的应用程序，仅内存成本就会使许多向量数据库项目停滞不前。企业可以选择将向量存储在磁盘上，但这通常以更严重的搜索延迟为代价。
　　使用混合存储，压缩的向量索引存储在内存中，完整的向量索引存储在磁盘上。内存索引可以将搜索空间缩小到磁盘上全分辨率索引内的一小组候选项。混合存储允许企业在相同的数据占用空间中存储更多向量，通过提高整体存储容量来降低运行向量数据库的成本，而不会对数据库性能产生负面影响。
　　5.对复杂数据的洞察
　　在数据形态不断发展，复杂数据增长迅速的同时，多数企业目前还没有能力对其进行分析。大多数企业已经使用的传统数据库不适合处理此类数据，因此对组织、存储和分析非结构化数据的新方法的需求与日俱增。
　　要解决复杂问题就需要能够搜索和分析复杂数据，而向量数据库无疑是能够充分挖掘这些复杂数据并获取洞见的关键工具。
　　译文链接：
　　
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　　Relation：探索Web3应用赋能，打造社交网络新范式
　　
　　这是白话区块链的第1617期原创
　　作者 | 白话区块链
　　出品｜白话区块链（ID：hellobtc）
　　4月8日晚，白话区块链联合邀请Relation CMO Santry做了一场主题为「Relation：探索Web3应用赋能，打造社交网络新范式」的AMA，本文为该场AMA精华整理。
　　主要观点：
　　1）Relation是一个专注Web3社交图谱数据价值的探索者，愿景是为全球多链生态系统提供最强大丰富的社交关图谱。
　　2）Dfinity底层的Canister使用户可以创建一个私有的数据空间，这确保存储的数据在基于去中心化网络下而不用担心别人在链上看到个人数据。也就意味着，本质上是真正确保用户数据主权的。
　　3）Relation将在今年下半年发布一个成熟的Data To Earn经济模型和一个数据原子交易模式，这些将使用户的授权数据可以在市场上赚取收益和自由交易。
　　4）目前Relation面向社区发放的勋章，是作为对早期参与者的激励，未来勋章可用于集成NFT，可能会根据用户持有的NFT进行空投。
　　1.请简单自我介绍一下，并介绍一下Relation？
　　Relation Santry：大家好，我是来自Relation团队的CMO，Santry，非常开心能够参加这次白话区块链举办的AMA活动。目前我负责Relation在全球市场的品牌运营统筹。我是从2017年就加入到区块链这个行业，行业发展速度非常快。从一开始，Token仅仅只能用于兑换市场的流通。现在随着智能合约崛起，并不断发展，有了非常丰富的应用场景，链上数据也随着应用增加而增加。我们的团队非常擅长在数据分析领域，因此孵化了Relation社交图谱，尽管Relation成立时间不长，但团队发展至今已经有20多名正式员工。目前以2000万美元的估值完成种子轮融资，成功获得Hashkey Capital、SNZ、Signum Capital等资本支持。我们团队都是长期深耕在区块链这个领域，未来也会并伴之成长。
　　Relation是一个专注Web3社交图谱数据价值的探索者，我们的愿景是为全球多链生态系统提供最强大丰富的社交关图谱。目前我们是基于Dfinity底层协议构建，推出Relation One社交应用来帮助Web3用户构快速构建社交关系网络，并提供Relation Link Tool Suite的产品服务来帮助DApps或开发者快速接入Web3 Social Graph。
　　2.提起Dfinity，不得不说团队和投资机构阵容都非常豪华，刚上线的时候甚至被誉为“关上了公链赛道最后的大门”，但是到目前为止，不管从币价还是生态发展来看，似乎都不甚理想，除了SocialFi领域有几个表现比较亮眼的内容。那么，Relation为什么会选择Dfinity生态而不是更成熟的以太坊生态或其他呢？
　　Santry：Relation希望通过新的社交网络范式的基础设施建设，为各个生态系统的开发者带来更友好的开发体验，为Web3用户带来更私密、无边界的可交互体验。
　　由于社交行为通常是以高频次、低成本的方式进行的，像以太坊这样的区块链结构的网络并不适合部署社交DApps。我们的想法是使用去中心化的云服务来部署我们的系统。在这个领域，Dfinity是目前最成熟的一个，无论从性能、成本还是技术架构上，都最适合Relation。采用IC作为底层引擎来确保社交关系数据的分布式存储与安全隐私，能最大程度降低用户的数据存储成本及确保良好的交互体验，基于IC赋予的特性，我们将实现用户数据主权100%归还到他们手上。
　　此外，Dfinity的反向Gas费是非常友好的。对于社交DApps来说，这将降低用户的使用门槛，从而使用户能够更好地获得Relation的服务。
　　3.Relation要做的是Web3社交图谱的数据价值探索，在团队成立之初为什么会考虑这个方向？在这个领域，你们觉得相较于竞品，有哪些优势？
　　Santry：这是一个非常好的问题，这个部分我可能会深入阐述。先回答第一个问题，我们都知道，链上数据就像一座金矿，应用越多，数据越多，金矿越大。所以，哪些地址玩过哪些游戏，在链上花了多少钱，一目了然。哪些地址参与了YFI挖矿，Curve预挖，和NFT兑换。我们可以轻易地访问用户的地址列表，因为所有这些链上数据都是公开透明的。因此，像Nansen和Glassnode这样的链上数据分析平台已经出现了。
　　然而，社交图谱数据并不容易获得。首先，链上钱包地址可以在任何时候产生。对于用户来说，他们的关注点也许仅限于维护最多2到3个不同的公链钱包地址，当然需要隐匿资产的大鲸鱼除外。而私钥管理是一个相当谨慎的事情。这意味着用户与钱包地址的互动并不像链上的数据那么多。
　　其次，用户的关系不能纯粹从链上行为来分析。我们必须多走一步，通过开发产品功能来引导用户在Web3上形成自己的关系网络数据。所以，我们以Relation One为载体，鼓励用户与更多真实有价值的链上地址交往，关注他们的链上好友和系统推荐的相同兴趣的人。因此，这样的社会关系数据是非常有价值和稀缺的。
　　我们认为，社交图谱这样的数据对区块链行业具有重要意义。我们希望用户在链上的社交图谱数据容易携带。用户可以在每个DApps中带着他们的地址资料、标签和链上行为走动。价值载体就是你身上的数据中心，它属于你。而Web3是一个正在重塑数据价值的时代。这也是我们公司存在的意义和价值。
　　相对于同类竞品而言，许多用户会拿Cyber Connect的内容来做对比。首先，Cyber Connect还暂未公布在哪条链上部署，而目前看文档，数据是部署在IPFS上，他们数据库用的是neo4j和tiger。而Relation是基于Dfinity底层协议构建的，原因刚刚前面也提到了，原因是Dfinity底层的Canister使用户可以创建一个私有的数据空间，这确保存储的数据在基于去中心化网络下而不用担心别人在链上看到个人数据。也就意味着，如果用户数据不授权，任何DApps，包括我们都是拿不到的，本质上我们是真正确保用户数据主权的，而不是跟风Web3所产生的口号。
　　其次，我们所有的产品服务包括底层核心引擎Relation Graph图数据库都是以Rust语言来实现的，这是区块链上第一个可以在Wasm合约上运行的图数据库，并支持SparSQl语言查询，这个技术难度是非常高的，对开发者的技术能力要求也是极高的，如果了解技术的童鞋应该就能理解。
　　第三，Cyber Connect是以Protocol协议来定位的，据我所知，目前他们与Ceramic Network就底层数据存储与进行合作，基于自己原生的Cyberconnect社交图谱，并引入Unipass的用户身份组合形成一个用户端的产品，目前上线的核心功能是Follows，计划是要上新聊天功能，当然他们的企业情况我也不是太清楚。而我们的Relation One和Relation Link Tool Suite产品服务都是原生技术开发的，这确保产品技术的兼容性和可移植性。
　　Relation从社交关系出发，构建了很多基于去中心化关系的基础应用服务(Chat、群聊、DAO、收藏功能、个人社交图谱)，降低Dapp接入门槛。此外，我们的定位是面向多链生态发展的社交图谱基础设施，我们的用户的账户是做了多链聚合的解决方案，使任何不同链的关系都可以汇总到用户的账户体系。目前Cyber Connect的ETH及SOL还是单独分开的。
　　第四，从商业模式来说，Relation未来会提供更高阶的数据服务，如N度关系推荐、数据挖掘和基于Web3社交图数据的AI商业智能数据服务，为包括DeFi在内的DApps带来商业模式的升级。我们还计划构建一个数据交易平台，使用户愿意授权的数据获得一个流通的平台并能获取收益。
　　最后要表达的是，我们无意于与任何DApps产生直接的竞争关系，原因是我们所有的产品和服务都是开源出去给任何致力于构建Web3生态DApps去接入使用。目前用户对Relation的理解是透过Relation One来直观感受，会以为是一款社交应用，但其实这只是我们通过提供Relation One来作为一个Web3社交应用的典型案例，这也是我们在探索Web3 社交图谱数据价值过程中所进行的一场先锋实践。我们非常欢迎任何赛道的内容可以直接通过我们开源的Relation One示例迅速启动业务，而无需花费任何成本，只需要专注在业务本身。
　　4.Relation在今年1月底以2000万美元估值完成了种子轮融资，资方背景实力也非常雄厚。我们看到最近Relation在品牌和内容推进方面也有很多新动作，包括近期官网品牌全新升级等，请简单聊聊品牌升级之后Relation专注的方向以及近期的一些发展规划吧？
　　Santry：是的，经过一个多月的筹备，我们顺利完成了Relation官网品牌升级的又一个重要里程，用全新的面貌和更明晰的定位来面向Web3生态的加密原住民。通过这次品牌网站的全新更新，我们计划听取用户对产品的反馈，继续优化体验。接下来我们会不断扩展更多的工具服务来丰富Relation Social graph并加速生态之间的合作。我们将在今年下半年发布一个成熟的Data To Earn经济模型和一个数据原子兑换模式。这些将使用户的授权数据可以在市场上赚取收益和自由兑换。到2023年，我们预计将完成Global Social Graph，启用AI智能来进行数据分析，并支持Metaverse的原生社会关系数据。
　　在Web2时代，我们的个人数据被过度采集，为了获取互联网服务不得不让渡数据自主权，日常行为多少被数据驱动的算法所掌控，这也是Web3时代强调要“赋予用户真正的数据自主权”的原因。
　　5.我们看到Relation提出希望通过“一个人、一把私钥、一个数据空间、统一的数据主权，All in one”的愿景来为Web3用户掌握数据主权，请具体跟我们聊聊这个吧。
　　Santry：结合前面陆续提到的，我们会将社交关系数据与Web3应用进行解构，基于IC底层结构，将社交关系数据保存到用户真正自己完全掌控的数据空间里。用户可以任意存储、管理、修改数据空间内的任何数据，包括联系人、游戏资产、DAO身份、钱包资产及DApp授权数据。用户可以通过权限管理套件来决定DApp访问其个人社交关系数据的内容、范围及开放时长等。包括用户可针对“哪些数据可以查看”、“哪些人或应用程序可以查看”、“如何查看”、“可以查看多长时间”等颗粒度极细的个人数据进行实时授权管理及更新。所以Relation是可以100%确保用户数据主权，并且在未来能通过自己创造的数据获得价值。
　　6.目前Relation官网已经上线了社交图谱插件，体验起来也非常流畅，能具体给我们介绍一下里面的一些玩法吗？
　　Santry：好呀，Relation One是一款比较有意思的社交应用示例，它可以帮助用户快速构建在Web3的社交关系网络，通过关联链上地址，并follow系统推荐的好友匹配就能解锁一个专属的社交图谱，随着在链上交互越多，社交图谱会越来越丰满。透过这种可视化的图谱，用户很轻松就能找到自己的Web3好友，并和他们进行聊天、创建群聊了。
　　
　　其次，如果用户买了NFT 并且将这个链上地址关联进来，那么在更换头像的时候就会链上自动读取，很快速的向自己的加密好友展示NFT。为了凸显用户购买NFT的优越心理，我们还增加了一个更醒目的公链标识来凸显放大用户的NFT，时刻展示它的与众不同。
　　我们在应用内还做了个基础版的DAO功能，用户无需具备部署智能合约的技术能力也可以创建任意主题的DAO，并快速邀请与自己相同喜好的好友共同参与到社区治理。加入的成员可以通过发起提案来进行内部投票决定社区的发展，实现人人可参与的社区资质。比如你想要购买一件稀缺的NFT资产就可以通过DAO的力量众筹买入，共同分享NFT上涨的利润空间。
　　还有一个有意思的点是，Relation One内集成一款黑白棋游戏，是IC（Internet Computer）生态开源的游戏，我们植入进来并提供了邀请好友一起参与游戏的功能。还能显示实时的游戏名次排行榜，好友之间可以互相PK竞技。未来我们也会考虑集成更多的游戏来供给社区娱乐。
　　主持人：我们这场活动也有赠送勋章和Gas奖励，勋章在Relation社区中的价值是什么呢？未来具体有什么样的场景玩法？
　　Santry：我们目前面向社区发放的勋章，是作为对早期贡献者参与者的一种激励方式，目前这些勋章是通过参与官方活动或完成Relation One中的特定任务获得的。我们鼓励用户尽可能多地收集奖牌，因为在下一阶段，我们将发布NFTs。用户将被允许通过多个勋章来集成发行的NFT。在未来，我们可能会根据持有NFT不同属性的用户进行不同比例的Token投放计划。
　　7.Relation计划在后期用Data to earn的方式为用户获取收益，这个具体怎么实现呢？用户怎么实际参与到里面？
　　Santry：由于我们鼓励用户创造更多有意义的社交图谱数据，我们是计划以Data to Earn的经济模型来鼓励用户去进行授权，根据授权数据的使用度、复用率、开放时长等多个维度来进行分配。品牌成功升级后，我们接下来会开始设计这套模型，具体的细节请关注我们社区的最新动态。当然，用户参与方式的第一步当然是来下载我们的Relation One来进行体验了。
　　8.对于未来加密行业即将爆发的领域，SocialFi似乎是大多数的共识，如果说SocialFi板块要迎来爆发的话，那么Relation会如何参与其中呢？
　　Santry：两方面来说，一方面是我们可以作为SocialFi应用强而有力的后盾，任何SocialFi都可以直接通过我们开源的Relation One示例迅速启动业务，而无需花费任何成本，只需要专注在业务本身。另一方面是，随着我们不断扩大社交图谱关系数据，未来SocialFi接入我们的Social Graph就可以获得Web3的社交关系网络，直接移植到他们的应用，快速明晰加密用户关系链条，是一个非常行之有效的用户增长的解决方案。由于我们定位社交图谱基础设施，所以我们会全力提供这类数据支持，而SocialFi应用可以基于关系网络数据的支持，可以赋能他们产生更多的创意和想象空间，或许能打造一个SocialFi的全新爆品，我们也非常期待碰撞出这样的火花。
　　9.我们看到Relation官网上有关于DID、GameFi、DeFi和SocialFi的一些案例，Relation的未来显然不仅仅局限于SocialFi，未来一到两年，也许是Web3发展非常重要的窗口期，对于Relation来说，具体会有什么样的规划及布局呢？
　　Santry：这里我会延伸出Relation的品牌故事，也是我们的路线图。我们的故事从一片浩瀚的星河中-Planet出发，目前已经成功走向Star的阶段。接下来我们将不断地扩展更多的工具服务来丰富Relation Social graph并加速生态之间的合作，促使我们走向Galaxy的新阶段，预计在下半年10月，我们将构建一个更加完善的Global Social Relation Graph。进入黑洞时期，我们将会开启数据AI智能机器，结合数据原子兑换模型来深入挖掘社交关系数据价值。这将确保我们在踏入Universe宇宙时，可以为Metaverse元宇宙提供原生的社交关系数据。纵观Omniverse全宇宙，在那时我们将All powerful all world。
　　
　　听起来可能比较抽象，但我想表达的是，我们最终是通过社交图谱数据来赋能Web3下一代智能合约，乃至未来元宇宙的到来，我们的终极目标是实现一个多链的社交图谱基础设施。
　　END 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
华清传媒小编：SEO理念什么是SEO站内主题模型)
　　SEO概念的主题模型，快来增加知识
　　华清传媒 | 2016-12-21
　　SEO行业的兴起和发展，让越来越多的人接触到这个行业。其实，不管是什么工作，华清传媒认为最重要的是理念。 SEO行业也是如此。相信大家还不了解SEO这个概念的重要性。华清传媒编辑认为，SEO理念是指导SEO优化的核心内容。只有真正理解概念，才能做好SEO优化。下面华清传媒的小编为您介绍SEO概念中的主题模型：
　　
　　搜索引擎优化概念
　　什么是 SEO 网站主题模型
　　主题模型是页面内容布局的模型。为了让搜索引擎正确理解整个页面的核心主题是什么，因为一个页面可以收录很多信息，在SEO概念中，只有真正的核心信息才会传递给搜索引擎。获得相应的排名。
　　第一步：词联想
　　SEO 理念必须围绕如何将单词与短语联系起来。作为内容编辑者，你写的内容最直接影响到搜索引擎对页面主题的理解。当人们使用句子和单词时，搜索引擎会将您的内容与其他资源中的数据相关联，从而生成所谓的内容实体。
　　第二步：词系统布局
　　毫无疑问，SEO概念中的页面布局对于搜索引擎理解内容主题也是非常重要的。当蜘蛛来到页面，发现这么多关键词时，需要区分哪些是重要的，哪些关键词和词组有关系。因此，华清传媒小编认为，词系列的布局是为了区分核心词和相关性。
　　第 3 步：补充内容
　　华清传媒小编从经验中了解到，搜索引擎希望大家能用内链外链，积极推荐好的三方网站，并在网站上引导相关内容。一个健康的网站应该有进有出，这样用户才能得到更多更好的信息，而网站才有意义。
　　第 4 步：内容实体
　　这是 SEO 哲学中一个很难理解的概念。强大的搜索引擎会在抓取页面时自动解释内容实体，或将其理解为内容属性。
　　以上华清传媒小编介绍的SEO站中SEO概念的主题模型大家都了解吗？相信大家对这方面应该有一个初步的了解和掌握，但是华清传媒小编介绍的并不是很全面，所以大家需要自己去了解和学习关于SEO概念的知识。小编只提醒，理念是做任何事情最重要的核心。只有有了这个概念，才能更好地开展后续的一系列工作。因此，SEO概念的重要性是大家应该注意的。
　　上一篇：seo优化计划包括哪些内容？小编会用实力来回答的
　　下一篇：SEO外链兑换有哪些技巧，小编偷偷告诉你
　　最新消息
　　北京的营销策略是什么？关键词北京是如何做seo营销的？关键词seo营销是如何做到物美价廉的网络营销长尾的关键词网络营销推广优化北京网络营销SEO关键词,关键词选择百度关键词网络营销策划如何调整推广百度快速排名方法和技巧包括哪些方面企业综合分析< @网站优化技巧——网站title标签设置 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(1.什么是SEO站内主题内容优化需要从新定义)
　　【seo学校推荐】浏览本文需要一定的SEO技巧，请知悉。
　　文章简介
　　SEO进入了一个新的“内容纹理”算法体系，尤其是当今一流的搜索引擎可以从内容上下文和内容实体属性处理排名，让用户得到更准确的搜索结果。对于优化者来说，现场优化不再是简单的填内容。主题内容的优化需要重新定义。本文将结合当今最新的 SEO 概念，指导您如何优化主题内容。
　　1.什么是SEO主题模型
　　我们通常会听到和看到很多旧的 SEO 页面内容方式，例如：
　　？看看关键词密度是否达标
　　？ 文章内容字数是否足够
　　？内容够不够原创
　　？是否有足够的传入链接（外部链接）
　　？使用各种H标签来合并关键词
　　？ TDK关键词是否设置为完全匹配
　　但是经验丰富的 SEO 和 网站 大师很快就会发现，这些技术似乎已经触动了搜索引擎的心。没错，这些都是8-9年前的技术。现在，要优化网站上的内容，我们必须要做的是如何让搜索引擎了解页面的核心主题。这是我当前地理章节的核心。那么什么是主题模型呢？
　　主题模型是页面内容布局的模型，目的是让搜索引擎准确了解所有页面的核心主题是什么，而不是传递什么关键词。由于一个页面可以收录大量的信息，有的有用，有的被带走，所以只有将真实的核心信息传递给搜索引擎，才能得到相应的排名。所以在主题模型中，我们需要做一个4步新的优化方法：
　　1)词关联
　　2)字排版
　　3)附加内容
　　4)内容属性
　　我们熟悉的站点，例如 Wikipedia，Amazon 是应用程序中获得大量 关键词 排名的关键。它们排列在页面布局中，因为它们的“框架”足够强大，可以大量有效地向搜索引擎展示核心内容主题。因此，内容植入后，可以产生大量可以排名的页面。因此，无论你是新手还是老手，即使你不懂搜索引擎算法，也只有使用主题模型才能获得很好的排名！ （特别是对于 Google）
　　第一步：词联想
　　无论您首先使用什么方法来优化您的页面内容，请务必牢记如何将单词与短语联系起来。作为内容编辑者，您编写的内容最直接影响搜索引擎对页面主题的理解。
　　当我们使用句子和单词时，搜索引擎会将您的内容与其他资源中的数据相关联，以生成所谓的内容实体。我们的优化器首先需要通过关键字研究找出这些句子和单词之间的关系。我相信每个人都有自己研究关键词的方式，但你需要达到以下目标：
　　1)查找同义词和变体
　　2)找与主词内容相关的二等词
　　3)查找与二类词相关的三类词
　　4)推断内容属性与主题（人、地、物）有关
　　我举个例子，比如你想优化一个叫[网红]的关键词，这个词就成了你的主题。根据用途（1)其同义词和变体可能是“自媒体”、“意见领袖”、“网络推广”等；可以是“留几手”、“微博” ,“生词”；然后根据目的（3)找到与第二类词相关的三类词，可以是“多少手离开”=粗，负分，“”微博“=粉丝、转发、“新词”=土豪、问题又来了等等
　　您可以清楚地看到每个级别的单词和短语之间的一些关联。根据(4)我们尝试去发明这些内容和内容中的主要词之间的关联，特别是如果有人物、地点、事物，可以辅助搜索引擎建立这样的内容实体，因为会有这样的联想到其他网站（比如谭守阁会提到他的微博，他的新评论，他的属性等），然后搜索引擎会正确理解你页面的主题。记住你是在传递主题，而不是 关键词密度！
　　第二步：词系统布局
　　毫无疑问，页面的布局对于搜索引擎理解内容主题也是至关重要的。当蜘蛛来到页面并发明了这么多关键词时，需要区分哪些是重要的，哪些关键词是相关的。因此，词系统布局是为了区分核心词及其相关性。以下是三种实用的优化方法：
　　1)区域：关键词必须出现在标题、主标题和主要段落中
　　2)频率：主要短语或其变体的出现频率可能高于平均水平
　　3)间距：相关的词或词组应该彼此靠近或使用HTML元素（如ALT）
　　方法（1)是大部分SEO人必修的主题，我们还是要把核心主题放在标题中，主标题尽量出现在正文的上端。
　　这里的方法（2)不仅仅指关键词的频率（密度），而是更复杂的连锁频率层，即中心词的同义词和变体。在同样的前提下，冷门一些同义词和变体会得到更好的结果。（谷歌有个专利叫TF-IDF，比较难理解）
　　创造美的方法（3)距离在SEO世界中并不实用。单词、短语或句子应尽可能靠近放置，或使用HTML元素（如图像ALT设置）。所以为了促进上下文相关性，应该通过段落、列表、划分让内容更加明显，段落在说什么，一目了然，前后句子之间是否有联系，不要把意思相近的内容留得太远。因为你不能保证蜘蛛会抓取全文。
　　你知道方法的原理。现在你需要做的是将那些二等词和三等词采集到不同的区域或段落或短语中。目的是支持你的主要词（排名词），前面提到的搜索引擎可以通过大数据区分词的关系。这是一个简短的例子：
　　主词是[网红]，第一段用文章围绕这个词。第二段用几手做文章，第三段用微博广播效果做文章，第四端用新网名做文章。等等。你构成的网页内容是与词族相关联的内容，词族是通过第2步布局的。
　　第 3 步：补充内容
　　或者有很多人认为反向链接是告诉搜索引擎这个页面的主题是什么的最强信号。但是，我们不得不否认，当前的外部链接就像一颗定时炸弹，有可能被链接杀死。所以，搜索引擎希望大家能用内链外链，自动推荐好的三方网站，把相关内容引导到网站上。一个健康的网站应该进进出出，这样用户可以获得更多更好的信息，你的网站很有趣。
　　因此，反向链接不是确定内容主题的唯一因素，而是入站和出站链接以及其他补充内容的平衡。那么什么是补充内容呢？从图表中可以看出，如果你的网页和左边的一样，说明这个类型的页面只是纯关键词，缺少文字链接、引用和相关资源推荐，你的页面是很枯燥，是个死把戏，但它不会给你的页面加分。看右边的例子，这个页面在内容中有站内链接（黄色部分）和导出链接。比如SEO技术就是富运的一个课件，就是给搜索引擎的一条信息。我有[补充]。想想看，百度百科还是知道为什么要参与相关资源的链接？真正加强了页面的深度主题，通过不同站点的内容来加强信息。这是补充内容，可以为用户提供更好的信息，当然你的页面也会得到搜索引擎的奖励。
　　1)在页面底部添加相关资源的链接（推荐站内链接）
　　2)在文本中使用引用，例如行业名人的话或图标、视频
　　3)使用评论中的导出链接去第三方网站（你不会被K's放100颗心）
　　第 4 步：内容实体
　　这是一个很难理解的概念，英文叫Entity。强大的搜索引擎在抓取页面时会主动解释内容实体，或将其解释为内容属性。比如图片中的这个页面，当内容提到“包老师”时，它的实体是[人]吗？当它提到“知道”时，它是一个[公司]？因为当你的内容出现在互联网上的时候，时间不够长，当数字不长的时候，搜索引擎可能无法解读内容实体，因为老师可以是姓氏的老师老师，也可以是动词老师的XX。这时候，我们需要赞助搜索引擎正确解读内容实体。
　　一般情况下，大部分搜索引擎都会提供站长自己的结构化数据（百度也有），什么是结构化数据？就是使用搜索引擎设置的 HTML Markup 来定义内容，或者统称为使用 Schema。这样，您可以在内容溢出到公司时使用一种结构数据，而在涉及评级时使用另一种结构数据。统计显示全世界只有0.3%网站使用Schema，所以你懂的，这个太高了，我们只要懂一点。有机会让你的架构师把网站结构数据集成进去，百度优化。
　　当然，有问题的实体仍然是近年来出现的一个概念。过去大家都用词来定义SEO，现在更倾向于实体。由于过去词排序使用了太多以外链为主的链式方法，结果排序一直让用户无法想象，尤其是用百度的用户，感觉搜索准确率比谷歌差好几条路。
　　建立内容实体可以解决这个问题，因为可以通过搜索引擎存储的大量页面数据来比较“每个实体”之间的相关性。比如【爆老师】这个实体可以关联到一家叫紫道的公司，一个非常流行的课件叫做SEO技术只是一个云，也可以关联到腾讯课堂上的公共课老师。因此，就搜索引擎而言，它所能得出的结论是，腾讯课堂上的“SEO技术只是浮云”是紫道学校老师分享的内容。之前的优化理念，搜索引擎不看某个页面有没有这个词，有多少外链引到这个词，而是看内容实体是否相关，这样别人在搜索“爆老师”的时候，他们不会抢官网的排名，因为有盗版过渡SEO优化网站，因为他没有内容实体。
　　总结
　　任何人都可以操作这种“主题优化”的方法，一个高质量的页面就像一个高级大学证书，它记录了你的实体和相关性。最后，在您的内容优化中加入一些优化技巧：
　　1)一个非常笼统的标题来描述页面主题
　　2)添加尾声（简要）来描述页面内容
　　3)将内容分成段落，每个段落都有自己的主题
　　4)尝试扩大话题角度，添加相关答案
　　5)提供额外的现场或非现场帮助资源
　　6)不在乎一个词的重量，而是构建内容实体 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(【T·每日一题】2016年10月21日)
　　作者：张帆（自然语言处理组@搜狗）
　　通用搜索与垂直搜索
　　通用搜索功能：
　　爬取互联网上所有有价值的页面，同意建立索引，以关键词匹配为基本检索方式，以网页标题和摘要为呈现方式
　　谷歌、百度、搜狗、搜搜、有道
　　垂直搜索功能：
　　以特定类别为主题，只抓取与主题相关的信息，并根据主题的特点建立相应的索引检索方法、筛选方法和呈现方法
　　机票搜索、地图搜索、购物搜索（一次购物）...
　　解决方案：通用搜索引擎+垂直搜索引擎
　　意图识别
　　意图搜索的难点：
　　不规则输入
　　多样化的输入法
　　非常不规则
　　堆叠关键词
　　自然语言查询
　　甚至非标准的自然语言
　　多重意图
　　如：仙剑奇侠传
　　游戏？--&gt; 游戏软件？...
　　电视剧？--&gt; 电视剧下载？相关新闻？...
　　电影？--&gt; 电影下载？看影评？概要？...
　　音乐？--&gt; 歌曲下载？在线听音乐？歌词下载？...
　　小说？--&gt; 小说下载？在线观看？...
　　意图的强度
　　如：荷塘月光
　　荷塘月光歌 --&gt; 歌曲下载：50%
　　莲池月光社区 --&gt; 房产需求：20%
　　荷塘月光蔬菜 --&gt; 配方要求：10%
　　结果的可靠性
　　这些为我们获取搜索结果的垂直网站往往都是中小型网站，我们需要保证搜索结果的准确性和相关性
　　如：遥控车
　　预期结果：返回所有遥控车的相关结果
　　实际返回：
　　遥控车 --&gt; 遥控车没有结果
　　遥控--&gt;返回遥控，遥控平面等于结果与本意无关
　　car --&gt; 返回汽车型号，汽车零件等于原意无关结果
　　（例如，京东这样拆分搜索词）
　　时效性
　　例如：iPhone 5 7 月 1 日开售
　　6 月 30 日的查询意图：新闻 90%，维基百科 10%
　　7 月 1 日的查询意图：新闻 70%，购买 25%，维基百科 5%
　　8月1日查询意向：购买50%，信息40%，其他10%
　　5 年后的查询意图：维基百科 100%
　　详尽词汇法：
　　最简单直接的方法是通过词汇表的直接匹配来获得查询意图。也可以添加到适合更简单、更集中查询的类别，如电视节目查询、节假日查询、餐厅查询等。
　　例如：北京的天气怎么样？
　　（停用词替换）--&gt; [北京][天气][怎么样]
　　（查询词属于一） --&gt; {city][关键词][查询词]
　　（顺序无关）--&gt; {[city], [关键词], [question word]}
　　给定一个白名单：
　　规则解析方法：
　　适用于一些查询不集中但非常符合规则的品类，通过规则解析查询进行意图识别和关键信息提取，如汇率查询、计算器、度量衡等。
　　如：236.2块钱可以兑换多少人民币？
　　[236.2] [今天] [人民币]可以兑换多少[美元]？
　　[数字][货币单位][日期]可以兑换多少[货币单位]？
　　★通过知识图谱替换/对应/规范化
　　解析：
　　数量：236.2
　　来源货币：美元（不再是“美元”）
　　目的货币：人民币
　　★通过自己建立的一些语言模型，可以更好的解决召回率低的问题
　　如果模型训练好，相对召回率也很好
　　但是比如购物等，是不可能做这种信息模型的
　　统计模型分类：（最常用）
　　查询词分类：根据查询词本身进行分类，即建立基于字面意义的统计分类模型
　　查询词扩展分类：基于查询词扩展信息的分类，即基于真实社会知识的分离，通常是搜索结果扩展
　　例如，《家常菜》其实就是一个电视节目！
　　查询词分类：
　　查询词--&gt;查询纠错、正则化、知识词汇--&gt;Uni-gram、Bi-gram、CRF、语料分类模型--&gt;搜索结果验证、垂直搜索结果验证--&gt;查询扩展分类结果
　　查询扩展分类：
　　查询词--&gt;搜索结果1,2,3,4--&gt;标题分类，摘要分类，网站分类--&gt;结果分类1,2,3,4--&gt;查询扩展分类结果
　　（验证每个搜索结果的查询意图强度和类别）
　　需要配合不断更新的语料，可以通过流程自动更新
　　比较可行的方法是：
　　先到软件下载站点
　　下拉排行榜TOP 100（这些都有软件下载查询要求）
　　搜索一次，然后分别获取前 50 个搜索结果
　　作为一个大小为 5000 的语料库，它可以被训练
　　持续和自动更新
　　搜索意图确定未来
　　无类别概念的意图识别
　　基于垂直搜索的分类模型，而不是基于类别的分类模型，帮助用户在不限制类别的情况下得到他们想要的东西
　　例如，将一个类别与 网站 本身关联，并直接在 网站 内的数据库中搜索
　　个性化意图上下文分析
　　根据用户特征创建个性化信息，获取用户短期和长期兴趣，优化意图识别
　　精确的意图理解
　　更准确的理解意图，分析所有价值信息，当前呈现多为整体呈现，可进一步发展生成个体呈现
　　语言应用的意图理解
　　针对语言应用的特点进行了优化，如语言纠错、个性信息辅助意图识别等。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(SEO你问我答群里就有小伙伴谈论这样一个问题)
　　在做SEO的过程中，我们总会遇到各种各样的问题。前段时间百度搜索排序规则公布后，网站话题的相关性成为很多SEO从业者讨论的焦点。
　　其中，SEO You Ask Me Answers群的一些朋友谈到了这样一个问题，上下文信息是否对网站的排名有一定的影响，为什么一些看起来不合逻辑的页面会产生相关的排名，而这样的内容通常在标题中只有一个关键词，而文章内容没有相关的关键词，关键词的密度几乎为零。
　　
　　那么，上下文信息检索对SEO排名有什么影响呢？
　　结合以往SEO写作的经验，蝙蝠侠IT，将通过以下内容进行阐述：
　　什么是上下文信息？
　　简单理解：从SEO角度理解的上下文信息主要是指上下段落之间的文字内容，通常主要是为了一个观点的分析和讨论，对相关内容进行深入的描述。
　　上下文信息的重要性？
　　在谈到上下文信息的重要性时，我们可能需要简单了解一下百度算法的一个早期概念：主题模型，什么是主题模型？
　　在搜索引擎的早期发展过程中，我们通常在定位一个页面主题的时候，简单的从关键词的密度来理解这个内容的核心“主题”是什么。
　　随之而来的问题是，大量的SEO从业者利用各种策略在文章中积累关键词，严重影响了用户的阅读体验。
　　之后，百度搜索开始尝试利用主题语义相关性来定位页面的核心内容。
　　简单的例子：对于“小米手机”的关键词，当搜索引擎试图理解这个关键词话题的语义相关性时，早期的搜索引擎可能会优先考虑一批“优质内容”池”。也许：
　　①行业专家的技术分析文件。
　　②垂直领域KOL的相关分析和见解。
　　对方尝试使用中文分词策略，在这个优质内容池中筛选出相关度高的关键词词组，通过统计概率记录数据。
　　之后会得到一组与“小米手机”高度相关的词组，如：高通骁龙、100瓦超级快充、金星芯片组、128GB内存等。
　　搜索引擎会认为这些关键词与“小米手机”关联度高，在判断另一个页面的内容时，不会完全依靠关键词密度，而是会检查是否有高度页面中的内容。相关关键词，根据一定的统计分析，判断本页主题是否与“小米手机”相关。
　　接下来我们知道搜索引擎是一个动态的过程，每天都会产生大量的相关页面，搜索引擎每天都会对新增的相关页面的语义进行分析解读关键词。
　　而与“小米手机”主题相关的语义词库也每天都在发生着微妙的变化。这种变化完全是基于文档内容的不断增加。
　　当我们理解相关概念时，上下文信息起什么作用？
　　① 上下文信息，在早期的优质内容池中，决定了特定关键词主题的语义相关词的重要性，概率统计。
　　②上下文信息，记录特定关键词主题相关词的词频和页面主题内容的段落位置。
　　③上下文信息，直观地影响页面主题相关词的逻辑重要性，无论是出现在文章的头部还是文章的底部，每个关键词的加权得分@> 可能不一样。都一样。
　　简单理解：当你在写一段内容，试图去打这个关键词来排名，又想从主题相关性上得到高分时，上下文的逻辑顺序可能就显得尤为重要了。
　　如果经常颠倒上下段落的顺序，虽然可能会满足中文分词的策略，但是相关的关键词会被记录在段落的位置，它的主题相关性可能会比较弱。（还会有排名，估计排名可能不高）
　　这导致了以下问题：
　　为什么看似不相关的页面、上下文信息和根本没有主题的 关键词 排名很好？
　　我们认为您可能需要通过两种方式来理解这一点：
　　1、主题在语义上是相关的
　　①直观的主题相关
　　我们之前已经讨论过主题语义相关问题，如果您的页面没有任何 关键词 密度，但您的页面短语与目标 关键词 短语高度相关。
　　搜索引擎会认为此内容与目标 关键词 密切相关。
　　②隐藏话题相关
　　这是一个特例，你会发现一个网页，打开后完全是落地页，产品转化的页面，几乎没有文字内容。从视觉上看，我们没有办法得到它和哪个 关键词 高度相关。
　　这个时候，建议大家去看看：这个网址的百度快照。
　　通常我们会在百度快照中找到相关的线索。一些专业人士经常使用这种策略，特别是一些VUE框架，对高质量的页面内容进行蜘蛛判断和反馈给搜索引擎，而首页只显示高转化的着陆页。
　　2、全站高权重口碑
　　前面我们提到，如果上下文信息的逻辑顺序可能颠倒或打乱，此时页面主题的相关性可能会变得弱相关，理论上排名不会显示得太高。
　　但是，如果你的网站是旧的网站，并且已经使用了很长时间，它会得到搜索引擎更高程度的信任。
　　通常这样的内容也会排名更高，尤其是当你的内容增量保持在一定的高合理更新频率时，效果是相当明显的。
　　总结：在为新站写内容的时候，一定要保持段落上下文信息的逻辑顺序，通顺和高度相关，这样才有可能写出话题相关度高的内容，以上内容只是蝙蝠侠 IT 家族的话。，仅供参考！
　　蝙蝠侠IT转载需授权！ 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
创建英文网站或外贸网站时应考虑什么？您需要注意什么)
　　SEO排名：良好的SEO排名
　　
　　当我看到一件又高又长的斗篷时，我突然想到如果之前注册了网站的域名，并且之前的网站被搜索引擎K删除了，你也会面临同样的危险
　　SEO排名
　　下一步：创建英文网站或外贸网站时应该考虑什么？你需要注意什么？除非您接受专家指导的培训，否则没有友好的课程可以解释如何在 1234 阶段部署交通诱饵。尤其是B团队没有很强的沟通能力，也没有好的项目经理，所以单纯依靠技术部门沟通是非常困难的，仅仅依靠Sales是不够的。
　　传入链接本来想写一个网站优化和一些技术培训文，但是大家能感觉到不是盲目的抄袭和一点点“营养”，不急着尽力，结果我认为有点跑题了，当个人技能将思想和远见提升到一定水平时，这一点尤其重要.
　　SEO排名
　　在该地区学习是时间调整的，因为如果你不分发一些干货，其他学生会感到缺货，不会报名学习。事实证明，百度非常重视域名。
　　
　　以张玉正的博客为例，如果你在百度输入“SEO博客”，就会在首页显示这篇文章由Roller发表（原创，转载请告知）在搜索引擎优化中，搜索引擎蜘蛛通常会给 TITLE 的前 14 个字节（7 个汉字）赋予较高的权重。
　　不过，这一两年来，这种趋势更加明显，不得不考虑到网站的规划。这主要包括主页和频道内容的关键字流量数据，或者它是否确保您这些关键字获得具有良好转换指标的流量？在您对搜索引擎的每一步的一般做法有了更好的了解之后，您需要关注 SEO 相关的问题。我们知道这种类型的网站数量非常有限，但是互联网是一个资源数据库，如果人们有共同兴趣和目标的朋友，他们肯定会交谈，关系会很好。
　　这种类型的注释允许搜索引擎正确解释网页上非文本元素的含义。经过近四年的优化，SEO格局在过去四年中不断变化，搜索引擎算法代代相传。我们将使用 SPIDER 执行 alex 排名。作为脚本语言来探索这个问题的过滤和建模逻辑的方式很困，需要用户访问才能运行，并且运行缓慢。什么是搜索引擎优化？.
　　cb2c电商排名相关性高：小编个人微信公众号：关注荞麦面答：标题标签对提升网站1的排名起到非常重要的作用。
<p>11：优采云行之间没有互连链接首先：网站-网站Title外观找工作因为在视频中，网站Admins讨论了如何建立SEO内部链接: 网站很好，内部链接很好，搜索引擎卡住了，直到到达网站很少有厨师谈论厨师行业除了根据单词检查用户需求，搜索引擎还可以检查 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(2018年网站SEO优化的一些精华和技巧和精华技巧)
　　时代在不断发展，网站构建和网站优化技术也要不断更新，但是现在很多站长还卡在日常外链，做伪原创，那么就躺下看关键排名。事实上，这样做有点太过分了。
　　
　　搜索引擎算法不断更新，传统的优化技术已经不能满足市场需求。站长需要探索与时俱进的网站优化方法和技术。
　　今天，北京分形科技（），15年建站经验的老司机，给大家举几个例子，告诉大家2018年网站SEO优化的精髓和技巧。
　　1、关键词文字排版和加法。
　　网站无论优化如何发展，关键词自始至终都非常重要。关键词除了有搜索量和百度索引的布局，还有待进一步完善文章 关键词，外链锚文本，内链锚文本，图片Alt属性，图片名称、h1 标签等。这些都属于 网站关键词 的类别。
　　2、网站 响应能力。
　　随着手机网站的兴起，人们对网站的响应速度要求也越来越高。在这个快节奏的时代，没有人愿意花时间等待网站的缓慢响应慢，网站的访问速度不仅影响网站关键词的排名@>，但也会影响用户体验。访问速度越慢，网站的跳出率就越高。
　　当然，除了一些可控的技术操作，网站的访问速度还需要保证网站服务器的稳定性和安全性。
　　3、新的、高质量的网站 内容。
　　内容为王的时代还没有过去。尽管搜索引擎算法不断发展变化，外部链接的作用和效果已不如从前，但优秀优质的内容仍然受到搜索引擎蜘蛛和用户的青睐。优质内容对于提高用户对 网站 的忠诚度至关重要。
　　4、网站页面的设计和制作。
　　过去，人们喜欢并习惯了大而全的、对称的、传统的网站，但随着时代的发展，传统的页面设计元素已经无法满足用户的需求，大多数网络用户已经已经出现视觉疲劳。
　　今天的网站访问者和网络用户更喜欢简洁清新的网站设计风格，而网站页面的策划和网页设计给人一种专业、简单、值得信赖的感觉，这样的设计元素在目前的网络市场上更受大多数客户的青睐和追捧。
　　5、搜索引擎标题和描述文本优化。
　　我们正在做 关键词 排名。当用户搜索网站时，网站的标题标签和描述标签是用户首先看到的。关键词，导致关键词在搜索结果和省略号中显示不全，实际上对用户体验和浏览非常不利。波涛汹涌的头条新闻给访问者一个不专业的想法。
　　另一个是描述标签。完整的描述有助于访客清楚了解网站的主营业务。如果可以使用有创意和有吸引力的描述，它将更受用户的喜欢。
　　6、网站登陆页面的内容优化。
　　网站 的主页是用户输入网站 时看到的第一页。我们都知道，用户的第一印象决定了用户的回头率高不高。网站首页的优化除了美观之外，也是吸引人的内容。用户通过搜索找到信息，并且肯定希望在最短的时间内找到自己的答案。因此，我们的内容必须与标题相对应，解决用户的问题。
　　7、减少广告等不良因素的出现。
　　很对网站为了一时的利益，我滥用广告，在网站上放了很多广告，对于用户体验来说其实是很差的。相反，关闭页面并离开 网站。
　　8、主题模型的注入。
　　仅添加 网站关键词 是不够的。为了提高页面的权重，我们可以对内容进行分类，然后在相关主题下可以衍生出很多相关的内容，对用户是有利的。看看，对关键词的排名有好处。
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　　搜索引擎主题模型优化(搜索引擎简单界面背后的技术原理其实是这样的……)
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　　普通班报名：【普通班】搜索引擎核心技术解密（二期）（尚未报名）
　　经过十多年的发展，搜索引擎已经成为互联网的重要入口之一。全球互联网上访问量最大的十大网站之一推特的联合创始人埃文·威廉姆斯提出“域名已成为死轮”：令人难忘的域名不再重要，因为人们会搜索 网站。搜索引擎的排名对于中小网站流量非常重要。了解搜索引擎简单界面背后的技术原理实际上对很多人来说非常重要。
　　教学对象：
　　一、对搜索引擎核心算法感兴趣的技术人员
　　1、搜索引擎的整体框架是什么？包括哪些核心技术？
　　2、网络爬虫的基本架构是什么？常见的爬取策略有哪些？什么是暗网抓取？如何构建分布式爬虫？百度的阿拉丁计划是3、什么是倒排索引？如何为倒排索引压缩数据？
　　4、搜索引擎如何对搜索结果进行排名？
　　5、什么是向量空间模型？什么是概率模型？BM25型号是什么？什么是机器学习排序？它们之间有什么相同点和不同点？
　　6、PageRank和HITS算法有什么关系？有哪些相同点和不同点？什么是萨尔萨算法？什么是山顶算法？各种链接分析算法之间有什么关系？
　　7、如何识别搜索用户的真实搜索意图？用户搜索的目的是什么？什么是点击地图？什么是查询会话？相关搜索是如何完成的？
　　8、为什么要对网页进行重复数据删除？如何对网页进行重复数据删除？哪种算法效果更好？
　　9、搜索引擎缓存有多少级？核心战略是什么？
　　10、什么是上下文搜索？什么是社交搜索？什么是实时搜索？
　　二、对云计算和云存储感兴趣的技术人员
　　1、什么是CAP原理？什么是 ACID 原理？它们之间有什么相同点和不同点？
　　2、Google 的整个云计算框架都收录了哪些技术？Hadoop家族和谷歌的云计算框架有什么关系？
　　3、Google 的三驾马车 GFS、BigTable 和 MapReduce 代表什么？有什么关系？
　　4、Google 的咖啡因系统的基本原理是什么？
　　5、Google的Pregel计算模型和MapReduce计算模型有什么区别？
　　6、Google的Megastore云存储系统和BigTable是什么关系？
　　7、什么是亚马逊的 Dynamo 系统？
　　8、什么是雅虎的 PNUTS 系统？
　　Haystack 存储系统在哪里适合9、？
　　三、从事搜索引擎优化的互联网营销人员和网站管理员网站
　　从事搜索引擎优化的互联网营销人员和中小型网站站长
　　搜索引擎的反作弊策略是什么？如何优化才能避免被认为作弊？
　　搜索引擎如何对搜索结果进行排序？链接分析和内容排名有什么关系？
　　什么是内容农场？什么是链接农场？它们有什么关系？
　　什么是 Web 2.0 作弊？常用的方法有哪些？
　　什么是垃圾邮件排名？什么是信任等级？什么是 BadRank？它们有什么关系？
　　咖啡因系统如何影响页面排名？
　　课程大纲：
　　第 1 课：了解搜索引擎并了解其技术架构
　　1、按照各大搜索引擎业务公司使用的技术划分搜索引擎时代
　　2、解释搜索引擎的三大目标
　　3、讲解搜索引擎三大核心问题及技术发展
　　4、详解搜索引擎的技术架构
　　第 2 课：解释网络爬虫
　　1、解释一般爬虫框架
　　2、解释用哪些特征来判断一个网络爬虫是否优秀
　　3、详解网络爬虫的爬取策略
　　4、详解网络爬虫的网页更新策略
　　5、详解网络爬虫的暗网爬取
　　6、详细讲解分布式爬虫
　　第 3 课：解释搜索引擎索引
　　1、讲解word--文档矩阵，倒排索引的基本概念，倒排索引的简单例子
　　2、解释字典：哈希加链表，树结构，
　　3、讲解两遍文档遍历方法、排序方法、合并方法、动态索引
　　4、解释索引更新策略：完全重建策略、合并策略、原位更新策略、
　　5、解释查询处理：一次一个文档，一次一个词，跳转指针，多字段索引
　　第 4 课：解释索引压缩
　　1、解释字典压缩
　　2、解释倒排表压缩算法
　　3、解释文档编号重新排序
　　4、解释静态索引裁剪
　　第 5 课：检索模型和搜索排序
　　1、解释布尔模型
　　2、解释向量空间模型
　　3、解释概率检索模型
　　4、解释语言模型方法
　　5、解释机器学习排序
　　第 6 课：解释链接分析
　　1、解释网络图
　　2、解释随机游走模型、子集传播模型和链接分析算法之间的关系
　　3、解释PageRank算法
　　4、解释HITS算法
　　5、解释SALSA算法
　　6、解释主题敏感的PageRank
　　7、解释山顶算法
　　第 7 课：云存储和云计算
　　1、云存储和云计算概述
　　2、解释CAP原理
　　3、讲解谷歌的云存储和云计算架构
　　4、解释google文件系统GFS
　　5、解释BigTable存储模型
　　6、讲解 Map/Reduce 云计算模型
　　第 8 课：解释网页反作弊
　　1、解释内容作弊
　　2、解释链接作弊
　　3、解释网页隐藏秘籍
　　4、解网2.0种作弊方法
　　5、讲解防作弊技术的整体思路
　　6、解释通用链接反作弊方法
　　7、解释私链反作弊技术
　　第 9 课：解释用户查询意图分析
　　1、解释搜索行为及其意图
　　2、解释搜索日志挖掘
　　3、解释相关搜索
　　4、解释查询纠错
　　第 10 课：解释网页重复数据删除
　　1、讲解通用去重算法框架
　　2、解释Singling算法
　　3、解释 I-Match 算法
　　4、解释SimHash算法
　　5、解释 SpotSig 算法
　　第 11 课：搜索引擎缓存机制
　　1、解释搜索引擎缓存系统的架构
　　2、解释缓存对象
　　3、解释缓存结构
　　4、解释缓存淘汰策略
　　5、解释缓存和新策略
　　第十二课：解释搜索引擎的发展趋势
　　1、解释个性化搜索
　　2、解释社交搜索
　　3、解释实时搜索
　　4、解释移动搜索
　　5、解释位置感知搜索
　　6、解释跨语言搜索
　　7、解释多媒体搜索
　　8、解释上下文搜索
　　第13课：实战讲解如何搭建搜索引擎01（Java开发）
　　1、准备搜索引擎开发环境，提取HTML文件内容：结构化信息提取，网页架构相似度计算，文本提取工具FireBug，NekoHTML的使用
　　2、提取txt、pdf、word、execl、PowerPoint等文件内容，流媒体文件内容提取（音频文件、视频文件）
　　3、Lucene中的中文分词，列图中文分词的使用，了解Lucene索引库结构，设计一个简单的索引库
　　4、自动分类的SVM方法实现、K-means聚类方法、K-means实现、拼音转换、语义搜索
　　第十四课：实战讲解如何搭建搜索引擎02（java开发）
　　1、索引优化、查询优化、时间加权排序、词混合索引、自定义Similarity、自定义Tokenizer
　　2、Lucene搜索接口，搜索页面设计，实现搜索接口
　　3、实现关键字高亮，实现多维查看，实现相似文档搜索，实现AJAX自动补全
　　4、使用Solr实现分布式搜索：Solr服务器端配置和中文支持、Solr索引库搜索、Solr搜索优化、SolrJ查询分析器、Solr的.net客户端、Solr的php客户端
　　教学时间：
　　第一期课程预计于2015年9月14日开课，预计课程时长为16周。
　　预期收获：
　　掌握搜索引擎原理，掌握搜索引擎相关技术
　　课程环境：
　　java开发环境
　　导师：
　　本课程将由zouhg讲师完成。zouhg讲师从2010年开始从事大型网站的运维工作，曾担任多家互联网站点的高级运维工程师，在大型网站的运维方面拥有相当丰富的经验。
　　课程试听：
　　课程收费新形式：“反向收费”约等于免费学习，只需100元固定费用+300元临时学费，学习成功将全额返还学生！
　　本课程最初旨在完全免费。一位大神曾说过，“成功是方向正确，压力适中”。考虑到教练自己要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友半途而废，浪费精力，我们打算模仿一些健身课程，采用“反向收费”的方式。
　　报名时，每位申请者需缴纳400元，其中100元为固定费用，另外300元为临时学费，即如果学生能完成所有课程要求，包括所有书面和互动作业，全额返还300元。如果学生未能遵守所有学习计划任务，他们将被收取费用。希望这种方式能转化为大家强烈的学习欲望和动力！
　　授课方式：
　　1、 学习方式：教师发布教材、教材、幻灯片和视频，学生通过网络下载学习。同时，教师通过论坛互动引导学生，相互交流。
　　2、 作业：老师每周布置书面和互动式作业，要求学生按时、高质量完成作业。
　　3、老师辅导：针对作业批改中发现的问题，进行针对性辅导，帮助大家掌握知识。
　　4、 结束测验：通过测验以完成学业。
　　如果您对本课程仍有疑问，请点击进入FAQ，您的问题将基本得到解答
　　全国统一咨询热线
　　课程现已接受报名，如何报名
　　网上报名请点击：搜索引擎核心技术解密
　　咨询邮箱：,
　　课程介绍讨论咨询群：303917420（群内有培训公开课视频供大家免费观看）
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　　搜索引擎主题模型优化(搜索引擎优化技术中的链接策略与研究的影响)
　　资源说明：
　　《论搜索引擎优化网络毕业论文的链接策略》由会员上传分享，可在线免费阅读。
　　1、浅谈搜索引擎优化的链接策略网络毕业论文摘要：搜索引擎优化技术是消除那些被搜索引擎认定为作弊的，寻求基本的优化策略，如关键词选择、链接策略分析等。本文重点讨论和研究搜索引擎优化技术中的链接策略。关键词：搜索引擎：优化技术；链接策略链接是网站 的灵魂。用户通过超链接获取丰富的网站内容，搜索引擎蜘蛛也逐层跟随一个网站页面链接，完成网站的信息爬取。对于搜索引擎，尤其是谷歌来说，决定一个网站排名的关键是有多少高质量的外链指向这个&lt; @网站。这是外部链接或反向链接，也称为导入链接（Inboundlinks 或 BackLinks）。网站 到其他 网站 的外链以及 网站 内部页面之间的相互链接也有助于排名
　　2、或多或少的影响。一个基本的搜索引擎优化技术n个搜索引擎优化技术细分，需要注意的方面有很多，这里我们主要分析那些基本或者关键的问题。这些问题将长期占据搜索引擎优化技术更重要的位置。1、网站关键词分析与选择虽然网站的内容不同，但网站的目的是为了让目标客户更容易找到网站@ 网站 本身。所以网站的重点，也就是网站的关键字的作用是显而易见的。2、网站建立链接是因为对于网站，最重要的两点是内容和链接。所以，本文第四章主要讲解如何为网站建立链接，包括导入链接、导出链接和网站内部链接。3、搜索引擎优化技术的改进首先是通过对长尾理论的研究和利用数学模型来表达长尾
　　3、理论与现实的结合。研究长尾理论经济模型的可行性，以及如何利用长尾理论改进搜索引擎优化技术。（转载自z）链接和网站，所以搜索引擎在算法调整中只关注高质量的外链，经常惩罚垃圾邮件的做法，严重的甚至会删除网站 . n 因此，今天了解链接广度很重要：即使您获得数百个指向低质量或不相关网站的链接，您也无法获得指向具有高度相关或互补内容的高质量网站的链接。以下是链接质量和链接获取的分析。1、来自以下网站的传入链接链接质量分析 可以称为高质量的传入链接。搜索引擎目录中的链接，以及目录中已收录的网站s的链接；网站与网站的主题相关或互补的；网站s PR值至少为4；流量大、人气高、更新频繁的重要网站（如搜索引擎）
　　4、newsfeeds)：网站，外链很少：网站，在关键字搜索结果的前三页中排名；网站 具有高质量的内容@网站。2、垃圾链接 与优质链接相比，以下链接被称为垃圾链接，对网站排名没有影响或不利影响。通过留言簿、评论或 BBS 中的大量张贴链接到 网站。以下链接一般称为垃圾链接：(1)网站添加了太多外链（你的网站在几十甚至上百个友好链接中的一个）。(2)加入LinkFarm等链接程序，批量链接交换程序，crosslinks等，自动与大量会员交换链接网站 被搜索引擎视为典型的垃圾链接。极有可能受到处罚或牵连。谷歌将永久惩罚那些使用链接器的网站
　　5、 性删除。（3)还有两种类型的传入链接被误认为增加链接广度：n ①按点击付费的搜索引擎广告链接，如百度PPC和谷歌的右关键字广告。②多层次网络会员联盟 (Affiliateprogram) 链接。这些链接不会直接指向您的 网站，而是指向领导者的 网站，以便他们可以跟踪计费点击，因此不会提升您的 网站@ &gt; 链接广度。当然，如果您自己托管联盟网络，您的服务器会跟踪成员网站 并将他们指向您的网站，这仍然有助于提高您的链接广度。( 二)导出链接导出链接是您的 网站 中指向其他 网站 的链接。除了分析您的传入链接，搜索引擎机器人也会分析你引出的网站。如果您导出链接到您的 网站 主题的网站内容。也有利于搜索引擎的友好性。这也是一个交换链
　　6、继续选择主题相关的原因网站。最后，来自网站内的页面的链接也收录在链接分析中，这会影响网站的页面级别并最终影响排名。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(宋九九SEO：seo是什么？企业或个人为什么要做seo网站优化)
　　宋久久SEO：什么是SEO？企业或个人为什么要做seo网站优化？直接进入主题。
　　什么是seo？
　　SEO又称网站优化，又称搜索引擎优化，英文名称（Search Engine Optimization），缩写：seo。
　　SEO是一种基于搜索引擎的网络营销推广方法。通过搜索引擎平台的规则进行优化，实现产品的自然排名，从而获得流量曝光和品牌收益。也可以理解为把自己或者公司的网站放在前面，方便网友搜索。
　　国内常见的搜索引擎有百度、搜狗、360、神马、今日头条搜索、必应等。
　　国外有谷歌，英文名称：google，目前国内用户无法访问。
　　
　　SEO用户行为分析：
　　网民要想通过互联网获取知识、信息、新闻等，就必须在互联网上进行搜索，目前使用最多的平台就是搜索引擎平台。
　　在搜索平台输入想要的关键词，显示关键词的搜索结果，从而找到用户想知道的。
　　SEO搜索案例说明：
　　以关键词“宋九九”为例，我们在百度搜索引擎平台上进行搜索，首页搜索结果大多与宋九九相关。排名第一的宋九九博客是作者公众号宋九九运营的个人博客。.
　　
　　如图，百度搜索结果一般显示10个页面，分别是1、2、3……一共100个，也就是我们平时说的前100个。
　　而这100个排名几乎满足了用户的搜索需求。我们通常认为SEO优化是基于100个排名，排名第一页（top 10），为最终目的，排名第一就是最终目的。
　　如果你是口红卖家，在首页排名关键词“口红”，那么你每天搜索“口红”都会访问网站用户，也就是说你每天都有活跃的流量，和需求强，一般用户不会搜索没有需求的这个词。
　　此时您只需要负责网站产品内容介绍和客服。
　　有排名就有流量，有流量就有成交！
　　
　　SEO搜索结果关键词排名效果：
　　宋九九以为是第一页&gt;第二页&gt;第三页&gt;……&gt;第十页&gt;……
　　首页的排名以第一名的排名，其次是第二名和第三名，其次是4、5、6、7、8、90。
　　seo网站优化过程：网站→关键词→选择搜索引擎平台→实现排名。
　　SEO先决条件：
　　在seo优化之前，宋久久认为自己必须要有官网，并且网站的内容主题，也就是选择要优化的关键词要和网站@的主题一致&gt;。
　　有网友询问文章或者第三方平台的二级域名是否可以做seo。宋久久（402658829）觉得也不是不可能，但是第三方平台太不可控，容易被平台删除，限制等问题，所以不建议使用第三方平台网站 优化。
　　我们通常通过第三方平台做软文营销和SEO外链优化。即使一个平台去掉标题，我们也可以选择其他平台。
　　我们稍后会分享如何使用第三方平台进行软文推广、网络推广和网站外部优化。
　　SEO优化方法：
　　通常分为两类，我们称之为黑帽seo和白帽seo。
　　黑帽搜索引擎优化：
　　指利用搜索引擎漏洞或作弊手段达到排名，黑帽SEO很容易受到搜索引擎的惩罚，如网站降级、K站。
　　近两年流行的关键词快排（也叫快排）就是黑帽seo。
　　优点是速度快！快速排名，快速降级，快速查看！
　　至于快速排名，还有一种说法，公众号宋久久在之前的文章中分享过，感兴趣的朋友可以去看看《宋久久快速排名SEO优化关键词快速排名》课程”。
　　白帽搜索引擎优化：
　　指网站标题、关键词、描述（简称TKD）、网站程序、网站代码、网站内容、网站内部链接、网站导航、网站布局、网站分类、alt标签、tag标签、外链优化等技术手段通过形式化的技术和方法实现排名，SEO被搜索接受引擎技术，被称为白帽。
　　白帽SEO的优势在于排名稳定。缺点是时间长，而且每个人的操作方法不一样。得到的排名效果不一样，需要注意的地方很多。稍后我们将一一分享。欢迎来到宋久久，了解更多关于seo的知识。
　　通常我们说的seo，是指白帽seo。
　　SEO优化方案：
　　1、立式
　　我们想做一个行业，网站一般会关注这个行业的内容，而网站TKD在建站之前也应该关注这个行业。
　　2、html
　　网站主要是静态页面，通常以.html格式显示。
　　3.内链
　　合理的内链布局，增加用户体验，降低网站跳出率。
　　4.内容更新
　　丰富网站内容并布局更多关键词seo。
　　5.外链优化
　　有人说外链的作用不大，搜索引擎都在和外链作斗争。宋久久多年的SEO实战经验告诉我，优质外链的作用不可小觑。
　　seo的优势：
　　1、利用关键词的排名进行网站引流、变现、产品销售和品牌推广。
　　2.价格低。搭建自己的网站，只需要一个域名、域名服务器和一个开源的网站程序就可以搭建成功，成本也不过千块。
　　3、连续性强。一旦有关键词的排名，并且排名保持稳定，用户每天都会访问。
　　seo 注释：
　　1. seo关键词排名有波动是正常的。一是同行之间的竞争造成的。
　　2、排名数量少，前10页一共100个位置，首页就更少了。自然排名排名只有10个，所以SEO排名竞争非常激烈，非SEO专业人士一般很难达到网站排名 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
1.什么是SEO站内主题模型？如何优化主题内容)
　　
　　阅读本文需要一定的SEO技巧，请知悉。
　　文章简介
　　SEO进入了“纹理内容”的新算法体系，尤其是当今一流的搜索引擎可以从内容上下文和内容实体属性处理排名，让用户得到更准确的搜索结果。对于优化者来说，现场优化不再是简单的填内容，主题内容的优化需要重新定义。本文将结合当今最新的 SEO 概念来指导您如何优化您的主题内容。
　　1. SEO网站的主题模型是什么
　　通常我们可以听到和看到很多SEO页面内容的旧方式，例如：
　　· 看关键词密度是否达标
　　· 文章内容字数是否足够
　　· 内容是否充足原创
　　· 是否有足够的传入链接（外部链接）
　　· 使用各种H标签来合并关键词
　　· TDK关键词 是否设置为精确匹配
　　但是经验丰富的 SEO 和 网站 所有者很快就会发现这些技术似乎无法打动搜索引擎。没错，这些是8-9年前的技术。现在要优化网站上的内容，就必须做到如何让搜索引擎理解页面的核心主题。这是我今天 文章 的核心。那么什么是主题模型呢？
　　
　　主题模型是页面内容的布局模型，以便搜索引擎正确理解整个页面的核心主题是什么，而不是传递什么关键词。因为一个页面可以收录很多信息，有些是有用的，有些是结转的，只有将真实的核心信息传递给搜索引擎，才能得到相应的排名。所以在主题模型中，我们需要做一个4步的新优化方法：
　　1)词族联想
　　2)字排版
　　3)补充内容
　　4)内容属性
　　那些熟悉的网站，如维基百科和亚马逊，利用其中的积分获得海量的关键词排名。它们部署在页面布局上是因为它们的“框架”足够强大，可以有效地将核心内容主题大量呈现给搜索引擎。因此，内容植入后，可以产生大量可升级的页面。因此，无论你是新手还是老手，即使你不知道搜索引擎算法，只要你使用主题模型，都可以很好地排名！（尤其是谷歌）
　　第一步：词联想
　　无论您使用什么方法来优化您的页面内容，请务必围绕如何将单词与短语相关联。作为内容编辑器，您编写的内容最直接影响搜索引擎如何理解您的页面主题。
　　
　　当我们使用句子和单词时，搜索引擎会将您的内容与其他资源中的数据相关联，从而生成所谓的内容实体。我们的优化器首先需要通过 关键词 研究找出这些句子和单词的关联。我相信每个人都有自己的研究方式关键词，但是你需要达到以下目标：
　　1)查找同义词和变体
　　2)找与主词内容相关的二等词
　　3)找到与二等词相关的三等词
　　4)判断内容属性与主题（人、地、物）有关
　　让我举个例子吧。比如你想优化一个叫【网红】的关键词，这个词就成了你的主词。根据用途（1)其同义词和变体可能是“自媒体”、“意见领袖”、“网络推广”等；可以是“留几手”、“微博” ，“生词”；然后根据目的（3)找到与第二类词相关的三类词，可以是“留几手”=粗，负分，“微博”=粉丝、转发、“新词”=土豪、问题又来了等等。
　　您可以清楚地看到每个级别的单词和短语之间的一些关联。根据(4)我们尝试在这些内容和内容中的主要词之间建立关联，特别是如果有人物、地点、事物的话，这样可以帮助搜索引擎建立这样的内容实体，因为有在其他网站上也会有这样的联想（比如说手哥的时候会提到他的微博、他的新评论、他的属性等），搜索引擎就会正确理解你页面的主题. 记住你是在传递主题，而不是关键词密度！
　　第二步：词系统布局
　　毫无疑问，页面的布局对于搜索引擎理解内容主题也是至关重要的。当爬虫来到页面发现这么多关键词时，它们需要区分哪些是重要的，哪些关键词和它们之间的短语是相关的。因此，词系统布局是为了区分核心词及其相关性。以下是三种实用的优化方法：
　　
　　1)区域：关键词必须出现在标题、标题和主要段落中
　　2)频率：重要短语或其变体的出现频率可能高于平均水平
　　3)距离：相关单词或短语应该彼此靠近或使用 HTML 元素（如 ALT）
　　方法（1)对于大部分SEO人来说是必修项目，我们还是要把核心主题放在标题中，主标题尽量出现在正文的上端。
　　这里的方法（2)这里指的不仅仅是关键词的频率（密度），而是更复杂层次的联动频率，即核心词的同义词和变体。同下条件下，一些冷门的同义词和变体词会得到更好的结果。（谷歌有个专利叫TF-IDF，比较难理解）
　　方法（3)距离创造美感不适用于SEO世界。单词、短语或句子应尽可能靠近放置，或使用HTML元素（如图像ALT设置）。所以为了提高上下文的关联性，应该通过段落、列表、划分让内容更加明显，段落在说什么一目了然，前后句子之间是否有联系，不要将意思相近的内容隔得太远，因为不能保证蜘蛛会抓取全文。
　　你知道方法的原理。你现在需要做的就是把那些二等词和三等词采集到不同的区域或段落或短语中。目的是支持你的主要词（排名词），前面提到的搜索引擎可以通过大数据识别词的关系。我们举一个简单的例子：
　　主词是【网红】，第一段以文章围绕这个词。第二段用几手做文章，第三段用微博广播效果做文章，第四端用新网名做文章。等等。你形成的网页内容是与词族相关的内容，词族通过步骤2布局。
　　第 3 步：补充内容
　　或许还有很多人认为反向链接是最有力的信号提醒，告诉搜索引擎这个页面的主题是什么。但我们不得不承认，今天的外部链接就像一颗定时炸弹，可能会被链接杀死。所以，搜索引擎希望大家可以内外链并用，积极向好的三方网站推荐，引导网站上的相关内容。一个健康的网站应该进进出出，这样用户才能得到更多更好的信息，你的网站才有意义。
　　
　　因此，外部链接并不是决定内容主题的唯一因素，而是平衡了入站和出站链接以及额外的补充内容。那么什么是补充内容呢？从图表可以看出，如果你的页面和左边一样，这种类型的页面只有纯关键词，缺少文字链接、引用和相关资源推荐，你的页面很死板，是一个死胡同，不会为您的页面添加额外的点。看右边的例子，这个页面在内容中有站内链接（黄色部分）和导出链接。比如SEO技术是富运老师的课件，是给搜索引擎的信息。我有[补充]。想想看，百度百科还是知道为什么要添加相关资源的链接？实际上，就是加强页面主题的深化，通过不同网站的内容来加强信息。这是为用户提供更好信息的补充内容，当然您的页面将受到搜索引擎的奖励。
　　1)在页面底部添加相关资源的链接（推荐站内链接）
　　2)在文中使用引文，比如业内知名人士的话或者图标、视频
　　3)使用文中的导出链接去第三方网站（你不会被K的放100）
　　第 4 步：内容实体
　　这是一个非常难理解的概念，英文叫Entity。强大的搜索引擎在抓取页面时会自动解释内容实体，或将它们解释为内容属性。比如图片中的这个页面，当内容提到“包老师”时，它的实体是[人]吗？当它提到“知道”时，它是一个[公司]？因为当你的内容出现在互联网上的时候，时间不够长，在数量少的时候，搜索引擎可能无法解读内容实体，因为老师可以是姓氏的老师老师，也可以是动词老师的XX。这时，我们需要帮助搜索引擎正确解读内容实体。
　　
　　一般情况下，大部分搜索引擎都会为站长提供自己的结构化数据（百度也有）。什么是结构数据？就是使用搜索引擎设置的HTML Markup来定义内容，或者统称为Schema。这允许您在内容涉及公司时使用一种结构化数据，而在涉及评级时使用另一种结构化数据。统计显示全世界只有0.3%网站使用Schema，所以你知道，这太高级了，我们只需要稍微了解一下。给您的架构师一个整合网站结构数据的机会。
　　当然，提到的实体是近几年才出现的概念。人们过去用词来定义 SEO，但现在更多的是关于实体。因为词排序过去使用了太多以外链为主的链式方法，结果排名总是让用户不满意，尤其是用百度的人觉得搜索准确率比谷歌差了好几道。
　　内容实体的建立可以解决这个问题，因为搜索引擎存储的大量页面数据可以比较“各个实体”之间的相关性。比如实体【爆料老师】可以关联到一个叫子道的公司，一个非常流行的课件叫做SEO技术只是一个云，也可以关联到腾讯课堂上的公开课老师。因此，就搜索引擎而言，它所能得出的结论是，腾讯课堂上的“SEO技术不过是浮云”，就是紫道派爆款老师们分享的内容。你可以看看它是否与之前的优化概念不同。搜索引擎不看某个页面是否有这个词，以及有多少外部链接指向它，但内容实体是否相关。这样别人在搜索“爆老师”的时候就不会抢官网的排名了，因为有一个盗版过渡SEO优化的网站，因为他没有内容实体。
　　总结
　　每个人都可以操作这种“主题优化”的方法，一个高质量的页面就像一个高中证书，它记录了你的实体和相关性。最后，将这些优化技巧合并到您的内容优化中：
　　1)一个非常笼统的标题来描述页面的主题
　　2)添加开场白（简要）描述页面内容
　　3)将内容分成段落，每个段落都有自己的主题
　　4)尝试扩大话题角度，添加相关答案
　　5)提供额外的现场或非现场辅助资源
　　6)不在乎一个词的重量，而是构建内容实体 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(每天热衷于到各个角落谈论搜索引擎算法，你需要知道这些)
　　SEO是一个神奇的职业。每个从业者都想探索它，并试图更好地掌握搜索引擎的原理。他们每天都热衷于在各个角落谈论搜索引擎算法，希望能整理出一套属于自己的优化算法。
　　事实上，这没有问题。学而不思则无用，思而不学则危，但如果只是想用“炒骰子识牛”的方法去探索搜索引擎算法，我觉得没必要，毕竟看来这个世界上真正懂优化算法的人并不多。
　　简单理解：搜索引擎算法就是基于一定的目标，不断的评估和修正，采集数据，定义相关的特征模型，用机器学习来训练你的排名机制的过程。
　　所谓优化算法，其实是指利用海量数据分析和监控，不断探索搜索引擎定义的特征模型相关规则的边界，使目标页面更符合搜索引擎的排名机制.
　　因此，您可能需要：
　　1、略懂但不深究
　　即使你从事SEO行业多年，其实真正意义上的搜索引擎算法也很少有人能理解，即使你涉足过，也只是浅尝辄止，比如：
　　① PageRank算法
　　② TF-IDF算法
　　③ HITS算法
　　几乎每个SEO人都能说出一些实话，但实际上很少有人能真正了解这些算法的原生模型，而对于一般的SEO人员来说，我们所谓的优化算法，只是希望尽可能的让网站在线状态，可以符合SEO标准化，你必须说出原因，但毫无疑问，你是在自找麻烦。
　　
　　2、关注用户体验
　　在我们讲搜索引擎算法的时候，SEO人员往往会列举大量的百度算法来强调目前百度搜索的在线操作规范，这是一个非常好的习惯。
　　例如：
　　①迅雷算法：告诉你不要试图利用刷IP点击的行为来操纵排名。
　　② 清风算法：告诉你不要用标题作弊，用积累关键词，增加页面相关。
　　③ Beacon 算法：强调需要定期检查网站是否被劫持。
　　但各种算法的推出，归根结底是为了保证搜索引擎的用户体验。作为网站的创造者，我们唯一需要考虑太多的就是如何提升用户体验，比如：
　　① 创建更多相关主题页面
　　② 深度解读、行业流行趋势和新技术，持续输出“有魅力”的内容
　　③ 关注页面的浏览体验等。
　　3、打造企业品牌
　　对于搜索引擎来说，为什么政府、科研机构、大学、社会福利部门的官方网站排名很高，因为这些网站在某个垂直领域有着极高的权威性，而社会影响。
　　这就是为什么一些 网站s，即使 SEO 标准化较差，仍然获得高排名，最常见的情况是大学 网站 的“任何页面都是标题”问题。
　　因此，与其花大量时间研究搜索引擎优化算法和做搜索引擎营销，不如将更多的时间和经验投入到企业品牌建设上。
　　基于品牌影响力的作用，比使用技术排名（内容+外链）等策略方便有效得多。
　　不要钻研搜索引擎算法，优化算法没有完美的解决方案，而用户对产品的体验和对企业品牌的忠诚度是线上运营的精髓，以上内容仅供参考。 查看全部