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为什么说seo优化是实践出真理的代表

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

为什么说seo优化是实践出真理的代表

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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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

为什么说seo优化是实践出真理的代表

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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