网站seo优化收费

网站seo优化收费-seo技术关键词排名优化的细分化思维

网站seo优化其实是一件非常复杂的操作，所涉及到的细节部分是比较多的。而针对搜索引擎排名规则而言，有上百种因素制约着关键词的排名效果。而seo就是要针对这上百种因素进行合理的优化才可以达到更佳的关键词排名效果，今天和朋友们分享一下做seo的方法是怎样的。

首先做网站seo优化是需要分阶段来进行策略方案的制定才是正确的，比如说需要对网站的定位有一个准确的把握，这是最基础的地方。如果定位不准确的话，之后的优化可能都是没有任何价值的。定位而言并不是说产品的定位，而是目标用户的产品需求的核心定位，也就是网站主关键词的定位。

就像命题作文的写作一样，命题首先要符合自己的产品或者服务的推广要求。而针对命题去布局网站的首页、栏目页、详情页，并在搭建网站的时候执行好seo基础优化操作，这样才能为网站打下良好的优化基础。剩下的就是针对用户需求对网站进行高质量内容的更新，以及其他针对性的seo优化操作了。

虽然做seo都是以策略方案来作为指导去执行操作的，但是在执行的过程中也会遇到一些问题。比如说某个布局的关键词总是排名不好，那么可以单独针对这个关键词来进行相应的微调优化操作。在整个seo的过程中这样的微调是比较频繁的，但是也要在不影响网站整体布局策略的基础上实施相应的微调优化。

seo的优化核心虽然说是以关键词的排名效果和搜索用户的精准流量为评测标准的，但是内容布局策略的执行首先还是要依据(网站seo优化收费)目标用户的需求点展开的。也就是说有时候网站的内容生产力显得更加重要一些，而不要去追求一些为了关键词排名去进行的操作，这样可能容易产生过度优化给网站seo带(网站seo优化收费)来的负作用。

网站seo优化收费-SEO相关（1）

充分的了解搜索引擎算法才能真正掌握seo优化技术，所以在一开始的seo技术的学习当中就要不断的由浅入深的去建立这方面更加专业的认知。在seo基础学习当中如果不去了解和认识搜索引擎，确实是无法通过纯白帽seo来完成一个网站的优化，今天和朋友们分享一下搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思，以下内容转载自百度百科。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse document Frequency)。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.(网站seo优化收费) 在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）

TFIDF算法是建立在这样一(网站seo优化收费)个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权 ，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。

此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

TF-IDF 模型是搜索引擎等实际应用中被广泛使用的信息检索模型，但对于 TF-IDF 模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查询串q来自于文档d的条件概率问题”。它从概率的视角为信息检索问题定义了比 TF-IDF 模型所表达的匹配度更为清晰的目标。此模型可将 TF-IDF 模型纳入其中，一方面解释其合理性，另一方面也发现了其不完善之处。另外，此模型还可以解释 PageRank 的意义，以及 PageRank 权重和 TF-IDF 权重之间为什么是乘积关系。

网站seo优化收费-SEO相关（2）

所谓的细分化思维主要是针对于SEO优化的一种意识，这种意识是不能用SEO技术来代替的。本篇博文小凯将用两种不同的纬度来描述seo关键词排名优化的细分化思维，细分化思维是现代SEOer必须要有的SEO优化意识，也就是说一定要打造专一的网站，才能够具有一定的竞争力，越(网站seo优化收费)专一的网站搜索引擎给予的排名就越好，这已经成为了现代搜索引擎优化的趋势，这里面包括了类目细分化的思维和页面细分化的思维。

类目细分化思维

不管是哪个行业都是需要根据用户需求进行网站的定位，而SEO网站优化来说呢，解决用户需求才是首要的任务，现代需求的细分化也就自然成为重中之重了。举个例子来说，一般的装修公司网站地方核心词如果是装修，那么根据装修我们可以看到主要的两大需求点，那就是家装和工装，而家装又会分为客厅、厨房、卧室、卫生间等细分化的装修类目，工装则会分为超市装修、KTV、商务办公室等(网站seo优化收费)细分化的装修类目。如果我们要做一个装修网站的话，定位应该是按照家装和工装各自的栏目细分来进行SEO关键词排名优化。也就是说，我们需要根据用户的细分需求，分析用户体验的思维而同步网站的栏目细分化布局以满足更多的用户需求。

页面细分化思维

大家知道一个网站的核心需求体现在网站的标题上面，而导航会根据网站的标题来进行树形结构的细分布局，需求的细分化思维（树形结构）导航是基于需求的细分，而不是我们自己去随便的去划分，导航的细分化在搜索引擎那里有重要的意义。对用户来说起到了指引方向的作用，使得用户更快的找到自己需要的内容。页面的细分化思维，更加注重用户体验的原则，以用户重要需求为依据进行排序。这里也同样举例说明一下：公司注册这个关键词来说，页面的细分化思维就是需要了解用户对公司注册的需求分析，也就是各个类型的公司注册标准，比如电子商务公司注册、科技贡嘎山注册、文化传媒公司注册等，我们就需要根据这些内容进行页面的细分化布局。

总之，不管是类目细分化还是页面细分化的思维都有一个容量的定义在里面的，容量所代表的就是一个类目下的所有需求，容量所代表的就是某个需求的一个关键词的所有内容。这个容量填满的时候，就说明网站排名上来了。