SEO-Box [SEO网站优化工具箱]

  近期中文站研究发现，pr值<2的网站超过8~9天不更新含关键字的文章，页面关键字排名会下降。
  PR值高的网站容许更新的周期长一些。
 
 
 

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  做seo都想知道自己网页与排名第一位的网页差距有多少。有时候大家可能遇到这样的情况，如：别人排第一，你的排第二，经过很长时间的优化，你的网页还是挤不上它的位置。更糟糕的是，你不知道自己这段时间的优化，网页与关键字的相关性是提高了还是降低了。不用担心，guagua告诉大家一个新发现的搜索引擎，它不仅可以提供和google一样的搜索结果，还把相关程度用百分数显示出来：  
  http://www.webwombat.com.au
 
大家进入这个搜索引擎，搜索“laptop”,你会发现，排在第一位的是http://www.hye.com.au/ ，相关度99%，排在第二位的是http://www.laptopworld.com.au/，相关度也是99%，其他排后面的网页相关度会依次减少，上下位相关度相同的网页说明他们的差距非常小，相差程度在小数点以下。
  该搜索引擎只支持英文，对seo的意义重大。它可以用来测试不同的seo方法。
如果大家有新的发现，欢迎留言。
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shenzhen city

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如果网站不是大型网站，排名稳定以后就应该作不定期的更新，但要注意以下几点：
 
1、不要一次做大量更新。否则会被认为是spam.
2、不要每天在同一时间更新，因为这对网站来说也是不正常的。
3、更新可以是“改变原页面的内容”或“添加新的链接”。
4、一段时间内，外部链接应该不间断且少量的增加，除非有权威网站链向你的首页。
5、更新页面时要特别注意已经被google或其他搜索引擎已经收录的页面，如果页面因素处理不好，很有可能会对网站排名造成负面影响。
6、每周不定时更新不同列别的网页有助于提高网站排名。
 
guagua513seo from 深圳city

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  大部分的webmaster可能都曾留意到，网站被收录页面的数量会随着时间的推移而逐渐变少。
 guagua今早在查询博客收录量的时候，第一次搜索“guagua513seo”,收录量为2480,但是点击第2页，再次搜索“guagua513seo”时，收录量变成了1473.再次搜索仍为1473.前后相差1007个页面。
 我们暂且把这个称为搜索引擎的“精简”现象。guagua估计，在这个精简过程中，剔除的1007个网页应该是“重复网页”，“转载网页”或者一些“相关性不高的网页”。另外我们学到一个知识：百度（其他的搜索也可能如此）的页面分析和精简，由用户的搜索行为而触发。也就是说，一个网页在百度里面的排名不是先前就固定好的，而是在用户一次一次的搜索过程中被逐步提升的。
  该精简现像给我们seo的启示：
 1、其实每天的努力都会有效果，只是你暂时没有看到而已。
 2、页面收录数量逐渐减少是正常现象。
 3、有时候是不是应该降低对版权的重视程度：别人更改的网页如被收录，可以增加自己网站的外部链接。
 
guagua
 
 

From： 卢亮的博客：http://www.wespoke.com/archives/001078.html

（甚好，收藏之……）

 

你知道google和百度两个关键词的相关度是多少么？
－－最后我将来回答这个问题

通常我们对于文本信息之间得相关性得计算都是采用向量的办法，我在以前的PPT里曾经提到过。然而对于文本信息更深层次的分析不能单纯从字面上分析一篇文章的关键词，更重要的是它隐含的扩展的意义。

传统的关于计算文本相关度和【网页和查询的相关性】的计算都是采用匹配的方式进行的，然而这只能是基于字面意义上的统计计算。这里介绍的做法是采用关键词相关性扩展的做法从而得到更加精确的相关度计算。

例子：
文章 A:谈论的是大学教育，最高频的关键词是：学生[3]，学习[2]，大学[2]
文章 B:谈论的是普通教育，最高频的关键词是：教育[5]，教师[1]，进修[1]
[]里是相对的权重，可以理解成 TF*IDF

根据传统的相关性计算，我们会得到如下的结果：

1. 文章A 与 文章B 不相关
2. 查询 学生，学习，大学只能返回文章A，不能返回文章B
3. 查询 教育，教师，进修只能返回文章B，不能返回文章A

分析：
这个显然是有一定的问题的，问题的出现在于我们通常将“字面”的意思做为分析的来源而且依靠和仅仅依靠这些“字面”的关键词做为文章相关性和查询相关性判断的唯一要素。

如何避免？
我在以前的文章中提到过【关键词相关度】的概念，举例说明：
当出现：｛学习｝这个词汇的时候，真实的表达的意义往往是这样的：
｛W1*学习，W2*教育，W3*教师，W4*大学。。。。。。｝
其中W1，W2...是学习和相关词汇的相关权重。

基于这样一个矩阵，我们就能够将一个词扩展成为一组词汇，因而也同时可以将文章所对应的向量扩展成一个更多词汇的集合。

这里的计算需要一个完整的相关度矩阵:M

M(i,j) = {关键词i,j的相关度}
而两篇文章的相关度的计算，也由简单的
R= Sigma Vi*Vi
变为
R= Sigma Vi*M(i,j)*Vj

查询关键词和文章的相关度也由简单的
R(i)=TF(i)*IDF(i)
变为
R(i)=Sigma TF(j)*IDF(j)*M(i,j)

下面碰到一个核心问题就是：关键词之间的相关度如何计算？
例如：学校和学生的相关度是多少？
计算方法：
假设一个文章集合{C}，总文章数目为N，其中含有单词A的文章总数为Na，含有单词B的文章总数是Nb，含有｛A+B｝的文章总数是Nab，那么相关性这么计算

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)-(Na*Nb)/(N*N)

本计算中可能会得到负相关，如果考虑到Na,Nb都是小量，可以忽略，那么

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)

至此，要计算相关度之间的全部要素都获得了。

思考，那么到底 学校 和学生 之间的相关度是多少呢？
我们利用google来回答这个问题吧：

约有91,700,000项符合学校的查询结果
约有88,200,000项符合学生的查询结果
约有48,900,000项符合学生 学校的查询结果

Corr{学校，学生}＝48,900,000/(91,700,000+88,200,000-48,900,000)=0.37

这个原理我以前应用在了计算【网页信噪比】上，和网页信噪比一起成为衡量一个网页的关键词的核心算法。
这也就是为什么6e的网页信噪比能够不依靠网页上现有的关键词而准确的判断网页的分类和相关度，是因为除了TF和IDF之外，我们能够从已有的文本集合里学到更多的“知识”。

那么百度和google的相关度应该不难计算了:

利用google计算得到：2,950,000/(61,800,000+6,370,000-2,950,000)=0.03

利用baidu计算得到：2,760,000/(21,700,000+12,200,000-2,760,000)=0.08

看来基本上相关度小于10%

 2006/09/29 byHighDiy

在过去的一年间，无论在英文SEO界还是Blog界，针对Linkbaiting(或称link baiting、linkbait、linkbait等)的讨论一直很火，很多人对linkbait进行了细致的分析与测试，特别在Google的bigDaddy更新后，传统的链接建设策略如交换链接、购买链接等似乎渐渐走进了死胡同，愈发让Linkbaiting得到更广泛的关注，有人甚至认为2006年SEO的主题便是Linkbaiting，——当然，是不是夸张了些则见仁见智——甚至有不少的SEO公司提供了Linkbaiting的相关服务。

那么，应如何理解Linkbaiting？Linkbaiting能够适用于中文网站么？
Linkbaiting : 概念

Linkbaiting(或link baiting、linkbait、linkbait)这个词组的由来如今已很难考证，究竟是谁最先将这两个单词组合起来恐怕将成为历史的悬案 。按笔者个人的理解，Linkbait并不是一项新技术或新方法新策略，而只是将之前链接建设方法中的部分策略单独拿出来，意图在于强调链接建设原则的改变，从这个角度看，也许Linkbaiting更像是从传统链接策略中网站建设者四处乞求其他网站链接的“linkbegging”一词演化而来，Linkbaiting的目标即是让其他网站主动建立指向网站内容页面的链接。

从字面上看，Linkbaiting可以翻译为“链接诱饵”，顾名思义，Linkbaiting的实现策略类似于钓鱼，通过提供一定的独有或原创内容——包括文章、图片、视频、工具等等——作为鱼饵，如果这些内容能够引起读者的共鸣——当然，这里所言之“共鸣”不仅仅指正面的共鸣，也包括否定意义上的“共鸣”——那么，便会收获大量的成果：链接！

很多人的测试表明，合理规划的Linkbaiting页面，能够让网站获得数量极其庞大的反相链接，这不仅可以提高网站的暴光度，提高网站的访问量，更重要的是，这些链接是自然获得的，而且具有较强的文本相关性，能够有效地提高网站的linkpopularity，从而提高网站在搜索引擎中的排名。
linkbaiting : 机制

linkbaiting实施的关键在于网页存在足够吸引力的“Hook(钩子)”，这是能得到链接的关键，也即内容能够引起读者的共鸣，上文已经谈过，共鸣有正面意义上的，即对读者而言有价值的、有意义的或者是读者感兴趣的内容；也可以是负面意义上的，即让读者产生强烈的反感，这方面的例子很多，相信很多朋友曾见到过那种让人读了后马上就想踹它几脚的弱智文章，比如说某哲学家宣布受老子与康德思想启发破解“四色定理”便是这类linkbaiting策略的成功运用。 

可用于linkbaiting的“hook”有很多种，NickWilson在The Art of Linkbaiting介绍了常见的几类：

News hook (新闻钩子) :行业或领域内的新闻，当然，不是那种类新浪的大路新闻，而必须是某种网站独有的内容，比如说对特定事件的分析、具有独特的视角等。

Resource hook (资源钩子) :提供可供其他人使用资源，包括信息、内容、工具等。如本站SEO工具大多使用SeoChat提供的系列代码，即是这类hook的应用。

Humour hook (幽默钩子) :人们都希望能看到些轻松搞笑的内容，这方面不必多言，考虑一下《一个馒头引发的血案》曾给多少人带来的好处即可。

Contrary hook (争议钩子) :反驳其他人的论点，当然，一般要把握两个前提，1、事件本身值得探讨，鸡毛蒜皮的小事恐怕没多少人关注；2、反驳对象在该领域内具有一定知名度。

Attack hook (攻击钩子) : 与Contraryhook相比，Attackhook更甚一步，很多时候通过强烈的个人攻击迫使对方不得不回应，当然，被攻击的对象则是同行业或领域内的知名人士，就象很多人为了成名不惜“求求你告我吧”那样。近来这类attackhook似乎越来越普遍，这也是linkbaiting受到不少人质疑的主要原因。但客观说来，这种策略存在先天上的问题：1、即使这个网页可以获得一定数量的链接，但更容易破坏整个网站的形象，让读者对网站的其他内容失去兴趣；2、受攻击者就算仅仅出于不鼓励这类attackhook的考虑也会在回应时使用“nofollow”链接。
linkbaiting : Black Hat SEO?

对linkbaiting应如何看待？事实上，从linkbaiting现身之初起，便有人提出对其的质疑：建立一个主要目标旨在捕获链接的网页，是否有BlackHat SEO的嫌疑？

对这个问题要从两方面来看，首先，在一般意义上说，linkbaiting本身并不存在任何问题，与早期的网站建设包括SEO策略相比并没有任何出格之处：即便主要目的是为了得到链接，也要通过向用户提供独有的、有价值的内容或信息来实现，这是linkbaiting能否成功的基础，同样，也是网站建设能否成功的基础。

其次，也取决于在linkbaiting上究竟要走多远，如果过于沉溺于linkbaiting，比如说滥用attackhook，为了得到链接不惜恶意地攻击他人，恐怕就偏离了SEO的正确轨道，当然，在吸引眼球方面也许同样有效，就象娱乐圈的恶炒，就象那位成为名人的宋大嘴。

就象Matt Cutts在SEO Advice: Linkbait andLinkbaiting 中指出的那样，Linkbaiting本身并不具有先天上的“negativeconnotations”，取决于网站建设者如何应用，如同其他很多SEO技术与策略一样。
Linkbaiting与中文网站优化

老实说，对Linkbaiting能否适用于中文网站的问题，本人一直存疑，这也是在之前的文章中一直未涉及这个话题的主要原因。

首先，中文网站的优化似乎并不存在使用Linkbaiting的必要性，毕竟对目前在中文搜索市场占据主流的搜索引擎而言，在排名算法中对链接的计算相当“粗放”，连最古老的方法如滥发留言链接都仍然有效，在这种情况下，与其费力寻找并创建“hook”，倒不如以其他更易实现的方式用数量取胜。

其次，Linkbaiting机制能够实施的基本保障在于对别人版权的认可与尊重，这样才会有引用与链接，而中文网站流行的则是全文复制：如果认为别人的内容有价值，那么，干脆拷贝过来，甚至将作者改成自己，以自己的内容出现，这样，无论在创建“hook”时进行了多周密的考虑都将付诸流水，很难得到太多的链接。

以本文为例，作为Linkbaiting能够成功么？恐怕很难，当然，最大的原因在于也许本文的内容并不能引起读者的共鸣、兴趣，但当被转载后连原始出处在SEO探索都无从知道时，Linkbaiting必然成了水中花镜中月。

从这个角度看，在中文网站方面，似乎只有那种极端负面的Linkbaiting才有效，比如说文章弱智到一定程度，转载人士也怕损坏自己的形象，必须与其划清界限，这种情况下恐怕会标出链接与出处。

 

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所属分类 : SEO与网站优化