
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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