網站優化培訓:特征權重的處理與最終排名

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小編:準備寫一篇文章關于seo優化細節的問題,因為我們常常說道seo要從細節做起,但是談著談著就不談了,為何?因為沒有人知道要注意哪些細節,了解了所有的細節也就掌握了se的機制,

準備寫一篇文章關于SEO優化細節的問題,因為我們常常說道SEO要從細節做起,但是談著談著就不談了,為何?因為沒有人知道要注意哪些細節,了解了所有的細節也就掌握了se的機制,這點是最難的,也就是說最基礎的也往往是人們做不好的。這篇不再敘述,首先說說特征權重問題。

做SEO不研究特征權重我感覺是一件非常荒謬的事情,可是貌似大佬們都不愛說,即使是國內最火最專業的論壇,你看到的也就是外鏈、內容、錨文本、服務器速度等細節,你甚至搜索不到任何新鮮的玩意,這原本就是不正常的。


對于特征權重,它主要的作用就是影響serp最終結果的一系列的因素,而每個不同的因素所影響的階段和時間是不一樣的,影響的范圍也是不一樣的。假如你是一線的SEOer,你已經掌握了特征權重有哪些,你還需要知道蜘蛛是如何處理的,因為只有處理之后的特征權重才是直觀性的數據化顯示出來。


互聯網上的所有的數據只有兩種,離散型和連續性的。連續性的可以計數的,例如外鏈數量、關鍵詞出現次數等,這些因素的處理直接采用的是計數,但是由于有些數量或許是非常大的,必須取對數來降低影響,這里就有一個問題就是數值較大時候,一旦取了對數會不會降低了影響,zero在這里說了大眾點評網的關鍵詞密度過高問題,這里其實是有很多問題,在一定度量上,無論是否取對,數量都是呈現正面效應的,只是起到的作用降低了,這就比如一個加速度問題,力變小了,加速度變小了,但是速度還在增加ing的。


對于離散型數據,一般采用布爾模型或者向量空間模型處理機制,更多的是一個指標的多個緯度,這里最重要的是如何把度大小加入到離散型數據中,是采用帶權傳遞或者給與不同權重分配不一樣的比例。不管怎么計算,最終的結果都會呈現出不可控制性,但指標變多時候,不可控制的因素將會大大增加,但是同時也更多范圍內滿足人們的匹配。


百度和谷歌最大的區別就在于指標的量上是不一樣多的,谷歌多,因此所需要的處理能力強,但最終排名會更加的客觀,匹配度更加寬廣,百度的指標量少,就呈現出中間突出的的狀態,這也是兩者結果排序最大的差別。


講了這么多一定有人不耐煩了,這有什么用處呢?我說這個作用太大了,舉個最小的例子,很多人看不懂為何某個頁面排名異常的好,怎么都思考不出來為何,其實這就是離散型變量的影響,離散型變量呈現的一個最大的特點增加了結果的隨機性。


至于如何采用特征權重的處理問題,還有一個最重要的就是結合我們做SEO的時候,很多時候她都可以指導我們,比如某個因素做得太好時候,由于會去對數,影響將會降低,我們把握好這個點就可以把工作效率在理論上提高10倍;她也可以幫我們解釋很多問題,如根據se的精神,當一個網站原創的文章的不再收錄時候,很多人不知道為何會出現這樣的機制,親你知道為何嗎?

當前網址:http://letianyun.cn/seo/20190315224.html

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