常用搜索引擎的算分,你get了嘛?

搜索引擎发展至今,已公布了多种算法。作为SEOER的你,还不懂,就out啦。懂了不会用,也是然并卵的一种行为。了解算法知识并不懂得如何把算法实践于SEO工作的你,还是处于学生思维,是时候该升级了。且听我介绍这9个算法及用法

NO.1 绿萝算法 算法内容:为了打击买卖外链、批量群发外链的行为。目的,避免站长不用心做用户体验,纯粹的利用搜索引擎漏洞投机取巧,影响搜索引擎自身用户体验。主要打击的网站类型有,超链中介、出售链接网站、购买链接的网站。 实操说明:还不知死活,拼命买卖外链的小伙伴,赶紧收手吧。否则你的站点注定是要被拔毛的,不信你就试试。当然咯,如果你是惯用黑帽手法,那就没得说了,因为你追求的是短期利益,也干得过百度工程师,哥膜拜你~ (但想想,即便你搞黑帽,你是牛逼的工程师,但能干过100个牛逼的工程师吗,不见得呢,除非说他们都睡着了!)

NO.2 绿萝算法2.0 算法内容:基于绿萝算法的基础上进一步升级,主要打击发布软文的新闻站。惩罚的主要对象有,软文交易平台、软文受益站、软文发布站。做过从事SEO时间超过3年的童鞋一定还记得当年的阿里薇薇?当时就直接被处理了,毛被拔得只剩下100多个页面。那么具体会如何惩罚呢?引用下之前保护黑熊的广告语:没有买卖,就没有杀戮。你不买也不卖就没事了。但你若是买方或者卖方,一律受处罚,只是处罚的程度不一样。卖方严重的,直接屏蔽,从此在百度的搜索结果里,你只是个传说。买方,即受益站点,如果发现软文发布站有大量指向你的链接——呵呵,钱白花了,这些链接不计入权重计算中,甚至会再监察你一段时间,如果再猖獗,不好意思了,连你一并处罚,降分处理! 实操说明:如果你是新闻源要注意咯,立即停止出售软文发布业务。如果你是受益站点,立马与软文合作赶紧中止合作,让对方将过往合作的项目进行清理。

NO.3 石榴算法 算法内容:石榴算法主要是针对网站弹窗广告。早期很多草根网站是通过这种方式来获取广告收入。但这种方式极大影响到用户浏览体验。 实操说明:有弹窗广告?且在主体内容位置显示?赶紧撤掉吧,短期利益是获得了,长期就不讨好了。就如一次借钱忘了还,感觉像是赚到了,实则不然,你的信誉度在他人心中逐渐在减弱……这类型的页面评分也会被降分。

NO.4 原创星火计划 算法内容:打击抄袭复制等行为,鼓励原创优质内容,推出的首次与有优质原创能力的网站合作,如内容最新来自首发站点,首发站点优先获得排名。现该算法已升级,可直接让技术做好主动推送功能,如是原创内容,记得做标识。 实操说明:有原创内容,经常被大站转载,排名无望?用主动推送功能(百度站长平台有说明具体操作)。做好原创标识。 如此再发生被大站转载了,宝宝心里也不苦了! 百度站长后台(链接提交-->主动推送): http://zhanzhang.baidu.com/linksubmit/index

NO.5 冰桶算法 算法内容:移动端广告弹窗、强制下载APP、登陆才能阅读全文等行为,如果发生在移动页面,则是本次冰桶算法惩罚的对象。 1.去掉弹窗广告,去掉影响阅读内容主体的广告 2.页面不要出现强制下载APP的情况

NO.6 白杨算法 算法内容:针对移动站点有地域属性,加上地理位置标识,即有机会获得优先排名。如,酒店服务类型网站,会分不同城市,网站加上地理位置标识,用户在移动端搜索 地域+酒店,则会比没加标识的站点来得有利些。 实操说明: 在地域优化的的过程中,站长通过在META标签中添加地理位置信来完成。 以下是白杨算法META地理位置信息的格式、添加方式和提交: (1)、Meta声明格式 Name属性的值是location,Content的值为province=北京;city=北京;coord=116.306522891,40.0555055968 解说:province为省份简称,city为城市简称,coord是页面信息的经纬度坐标,采用的是bd09ll坐标。

时间: 2024-08-28 11:26:32

常用搜索引擎的算分,你get了嘛?的相关文章

SEO常用搜索引擎指令

这里博主列举了12个SEO人员日常所用频率较高的一些指令,这些指令对普通用户来讲,毫无用处,但是对专业人士来说,会让你精确查询到你所需要的信息. site指令 查询某个特定网站的收录情况:如果结果有返回数据,则表明该网站已被收录,如果返回数据为空,则该网站未被收录.如果是以前已经被收录的,现在来查没有数据的则被搜索引擎从索引中删除了,大家经常称呼为“被k”了. 用法:site:www.ppblog.cn link指令 查外链指令:一般在雅虎查询准确率比较高.查询某个特定网站的外部链接,这是一个主

Lucene TF-IDF 相关性算分公式

转自: http://lutaf.com/210.htm Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核

Lucene TF-IDF 相关性算分公式(转)

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

Solr相似度算法一:Lucene TF-IDF 相关性算分公式

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

UnixBench算分介绍

关于如何用UnixBench,介绍文章很多,这里就不展开了.这里重点描述下它是如何算分的. 运行参数碰到很多客户,装好后,直接./Run,就把结果跑出来了,然后还只取最后一个分值,比谁高谁低.下面列一下4C8G的结果: Benchmark Run: 一 6月 25 2018 20:25:47 - 20:54:194 CPUs in system; running 1 parallel copy of tests Dhrystone 2 using register variables 30971

PC时代 常用搜索引擎高级指令 勿忘

PC时代,高级指令辅助检索,高效输出既定的需求,被广泛运用于Search Engine. 布局search入口的平台,高级指令都不可或缺.现今,高级指令的高效性,仍然主要体现在搜索引擎检索过程中. inurl (in+url) inurl,这个命令,运用较为广泛. 1.inurl,在包含既定字符(任意字符,不一定是链接)的链接中查询信息.如图: 2.当然,字符运营最多的还是网址形式. 3.inrul,搭配关键词,检索最为常见.检索形式:inurl:字符+关键词”和“关键词+inurl:字符,检索

mysql用户管理、常用语句、数据分备份恢复

mysql用户管理 创建用户并授权 指定登录ip 使用root用户登录录创建授权新用户:mysql> grant all on . to 'user1'@'127.0.0.1' identified by '123456':// all 所有操作(增删查改)// 第一个 通配所有库名,第二个通配所有表名// user1 为用户名// 127.0.0.1 指定登录ip,可用通配符%表示所有ip.// '123456' 为user1用户的登录密码Query OK, 0 rows affected (

算分-DESIGN THECHNIQUES

Divide-and-Conquer: 教材中是用快排作为例子介绍分治算法的,主要的是几个式子: 最坏情况下的快排:T(n) = n + T(n-1) 最好情况下的快排:T(n) = n + 2*T((n-1) / 2) 随机情况下的快排:T(n) = n + 1/n * sum(T(i) + T(n-1-i)) for i = 0,1,2,...,n-1 值得一提的是一个尾递归的问题,如果是带有尾递归的话,调用栈的空间占用会达到n的规模,但是取消尾递归且每次调用较小的那一段,调用栈的空间只需要

算分-Searching

Binary Search Trees: BST树里首先讲了插入删除查找等操作,比较常规.查找:最差O(n),最好O(logn),平均O(logn):插入:成功的插入平均O(logn),最差也是O(n):删除里有三种情况,对于一次成功的删除,待删除的结点v的子结点个数只可能是0.1.2,如果是0的话就直接删除无妨,是1的话就把其子结点作为待删除结点的父节点的子结点(原话是:make that child the child of the parent of v),如果有2个子结点的话,就从左子树