特徴重み処理と最終ランキング（パート1）

SEO最適化の詳細について記事を書こうと思います。なぜなら、SEOは細部から始めるべきだとよく言われますが、細部について話すのをやめてしまうからです。なぜでしょうか？どの細部に注意を払うべきか誰も知らないからです。細部をすべて理解すれば、SEOの最も難しいメカニズムをマスターできます。つまり、最も基本的なことが人々によってうまく行われていないことが多いのです。この記事ではそれについては説明しません。まず、機能の重みの問題についてお話ししましょう。

機能の重みを研究せずにSEOを行うのはばかげていると思いますが、大手はそれについて話したがらないようです。国内で最も人気があり専門的なフォーラムでさえ、外部リンク、コンテンツ、アンカーテキスト、サーバー速度などの詳細しか表示されません。新しいものを検索することさえできません。これは異常です。

フィーチャーウェイトの主な機能は、SERP の最終結果に影響を与える一連の要素に影響を与えることです。各要素は異なる段階と時間に影響を与え、影響の範囲も異なります。第一線の SEO 担当者であれば、すでに特徴の重み付けを習得しており、スパイダーがそれをどのように処理するかも知っておく必要があります。処理後の特徴の重み付けだけが直感的なデジタル形式で表示できるためです。

インターネット上のデータは、離散データと連続データの 2 種類しかありません。外部リンクの数やキーワードの出現回数など、連続的にカウントできる要素は、カウントによって直接処理されます。ただし、一部の数値は非常に大きくなる可能性があるため、影響を減らすために対数を取らなければなりません。ここに問題があります：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5dac285301010jpj.html、つまり、値が大きい場合、対数を取れば影響は軽減されるのでしょうか？ゼロは、Dianping.comでキーワード密度が高すぎる問題について言及しました。実際には、ここには多くの問題があります。ある尺度では、数値を正しく取るかどうかに関係なく、数値はプラスの効果を示しますが、その役割は減少します。これは加速の問題のようなものです。力が小さくなり、加速度が小さくなりますが、速度は依然として増加しています。それは誤解です。

離散データの場合、一般的には SVM 処理メカニズムが使用されますが、これは指標の複数の次元に関するものです。ここで最も重要なのは、加重転送を使用するか、異なる重みに異なる割合を割り当てるかにかかわらず、離散データに次数のサイズを追加する方法です。どのように計算しても、最終結果は制御不能になります。指標が増えると、制御できない要素が大幅に増加しますが、同時に、人々のマッチングはより広い範囲で満たされます。

BaiduとGoogleの最大の違いは指標の数です。Googleの方が指標が多いため、より強力な処理能力が必要ですが、最終的なランキングはより客観的になり、一致度も広くなります。Baiduは指標が少ないため、中間に位置するようです。これは、2つの結果のランキングにおける最大の違いでもあります。

ここまで話した後、焦っている人もいるはずです。これは何の役に立つのでしょうか。これは便利すぎると言いました。小さな例を挙げてみましょう。多くの人は、特定のページが異常に高い順位にランクされている理由を理解しておらず、その理由を突き止めることができません。実は、これは離散変数の影響です。離散変数の最大の特徴の1つは、結果のランダム性を高めることです。

機能の重み付けの使い方について、最も重要なのは、SEOを行うときに彼女がよく私たちを導いてくれることです。たとえば、ある要素をうまくやりすぎると、対数によって影響が小さくなります。この点を把握すれば、理論的には作業効率を10倍に高めることができます。彼女は多くの問題の説明にも役立ちます。たとえば、SEの精神によると、ウェブサイトの元の記事が含まれなくなった場合、多くの人はなぜそのようなメカニズムが現れるのかわからない。なぜか知っていますか？

原題: 特徴重み処理と最終ランキング（パート 1）

キーワード: 機能の重み、ウェブページのランキング、ウェブマスター、ウェブサイト、ウェブサイトのプロモーション、収益化