在SEO的说s实践过程中 ,我们往往有这样的优化观点 ,很少对百度搜索引擎算法进行深入的代表研究和探讨。原因很简单 。说s实践由于技术水平有限 ,优化我们很难准确定位一个算法 ,代表真正有效!说s实践

因此,对于优化猩SEO优化平台来说 ,代表我们非常清楚 ,说s实践我们一直是优化百度SEO的“实践”学校 。
但这并不是代表说我们否定了SEO理论研究的重要性,而是说s实践说我们的技术水平确实没有达到那个水平。让我们做深入的优化技术研究。
这里我们没有特别提到任何人,代表但我们有很多SEO合作伙伴最近。我们常说分享更多的案例,纯粹的文章,更无聊 。对于这个问题,我认为是这样的 :
事实上,我们每天都在做很多实际的测试,我们得到了很多相关的结论,但从另一个角度来看 ,我们无法保证这些策略100%准确 。
没有办法做一个标准化的产品,所以我们还是选择不披露半成品 。
因为 ,这种半成品可能会赚眼球,获得流量,实际上 ,它没有实际意义 。
比如,最近我们怎么用TF-IDF ,算法 ,做百度的相关度很高的内容,也就是90%以上 ,百度SEO工作人员经常会问问题!
但目前,基于百度搜索结果作为标杆的研究 ,我们认为这是牵强的 ,而我认为TF-IDF,这个“东西”作为谷歌的小伙伴往往被称为SEO摩天大楼,事实上,从某种角度来说,它告诉你的是内容页面的核心关键词是什么 。
这就像,你认为一个页面的关键字是a ,但实际上 ,根据算法的计算,它可能是B,也可能是A1 。
但是我们知道有很多因素影响搜索排序。有时,算法识别的核心关键字是B ,而你给的外部资源更多,比如:反向链接(包括:内部链+外部链) ,其排名关键字仍然是a。
面对这样的事情是比较尴尬的 ,因此,我们总会和SEO中的小伙伴们打听和回答 ,开玩笑地说:百度是SEO经验主义者 。
有时当我们研究搜索专利时,我肯定会研究它们 ,例如 :
虽然二者都是基于超链接的研究,但前者更注重关键词的相关性,而后者更多的是基于链接关系的计算,比如不同链接质量的问题 。
当然 ,在后期 ,我们认为相关算法也在不断的升级和完善 。例如 ,Google可以更深入地计算链接距离之间的关系 。
综上所述,对于SEO案例中存在的问题 ,我们会根据自己的实际测量情况 ,定期分享基本的80%左右准确的相关策略,比如:如何快速的将单页白帽排列 ,如何更大限度的解决基于TF-IDF算法的收集问题!(你说得对,是关于收藏)等等 。
但我们认为 ,技术总是有限的 ,许多理论研究甚至在学术界仍在进行中。在学习的道路上,我们还有很多路要走 。如果SEO不理解它 ,不要谈论它。
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