在seo的过程中,我们往往有这样的观点,很少对百度搜索引擎算法进行深入的研究和探讨。原因很简单。由于技术水平有限,我们很难准确定位一个算法,真正有效!
因此,对于seo优化平台来说,我们非常清楚,我们一直是百度seo的“实践”学校。
但这并不是说我们否定了seo理论研究的重要性,而是说我们的技术水平确实没有达到那个水平。让我们做深入的技术研究。
这里我们没有特别提到任何人,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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