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小白具体该如何学习SEO呢?

建立属于自己的网站一个合格的SEO都是要学会做网站，而且有属于自己的网站，通过实操网站，分析数据不断提升，理论知识只是基础，需要更多的实操才会总结出自己的营销思维，现在做个网站并不难，很多高手都无私的分享了自己的源码，可以去网上下载程序进行搭建。

给自己的网站填充有价值的内容网站做出来之后，就需要让自己的网站具备价值性，内容的创造是一个体力活，不同的行业对内容的要求也不同，有的随便抄袭一下内容，也能做排名，有的需要做原创且高质量的内容才能做好，累积资源也是需要一定的技术和时间，例如高质量的外链平台，就需要下狠功夫去做。八、学会挖掘有效数据进行分析做SEO本身就是结合数据进行的一项技术操作，缺乏数据的操作就显得很盲目，首先你不知道用户搜索的关键词数据，再次你不知道用户搜索关键词的心理数据，以及线下市场的数据，那么即便做上去也很难赚钱，关键词的定位就决定了网站后期的发展方向。这一步数据思维方面的东西，消耗脑力非常大，所以一定要多结合案例进行分析，可以通过下拉框、相关搜索、百度指数等工具查询相关关键词的搜索数据。

内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型，体育球队，股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括：一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PGOne的新闻)上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征(类别，关键词，来源)权重会被惩罚。当然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。

用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。

但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。

面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。

当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。

全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。过去几年我们一直在尝试，能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标，但仍在探索中。目前，我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。

很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。

其次，要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台，既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。

强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。这是头条A/BTest实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。

实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。

当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析，重大改进需要人工评估二次确认。最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条，必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题，就会产生较大的影响。

因此头条从创立伊始就把内容安全放在公司最高优先级队列。成立之初，已经专门设有审核团队负责内容安全。当时研发所有客户端、后端、算法的同学一共才不到40人，头条非常重视内容审核。现在，今日头条的内容主要来源于两部分，一是具有成熟内容生产能力的PGC平台，一是UGC用户内容，如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容，会直接进行风险审核，没有问题会大范围推荐。UGC内容需要经过一个风险模型的过滤，有问题的会进入二次风险审核。审核通过后，内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈，还会再回到复审环节，有问题直接下架。整个机制相对而言比较健全，作为行业领先者，在内容安全上，今日头条一直用最高的标准要求自己。

分享内容识别技术主要鉴黄模型，谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练，样本库非常大，图片、文本同时分析。这部分模型更注重召回率，准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万，召回率高达95%+，准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论，我们有一些惩罚机制。

泛低质识别涉及的情况非常多，像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等，这部分内容由机器理解是非常难的，需要大量反馈信息，包括其他样本信息比对。目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高，还需要结合人工复审，将阈值提高。目前最终的召回已达到95%，这部分其实还有非常多的工作可以做。头条人工智能实验室李航老师目前也在和密歇根大学共建科研项目，设立谣言识别平台。

根据本人多年的seo经验认为对于企业站来说，外链的作用可能可能已经大于内容的作用了。每日坚持增加外链，每天不要太多但是不要间断。外链的渠道有很多种，比如博客、知道类平台、论坛、分享类网站、分类信息类网站等等。通过分析竞争对手的网站的外链，也可以获得一批好的外链资源。当然，交换友链也是一中获取高质量外链的方法。

想要做好一个企业站分析竞争对手是必须要做的一件事，有效的去分析竞争者的网站可以得到很多丰富的资源，比如从他们的内链、外链、友情链接、网站结构等各个方面去分析，马海祥在做企业网站的时候就喜欢分析竞争者的内链和外链的建设，因为这个是他们主要做的日常工作。所以，每天的第一件事就要从这点出发，毕竟竞争者的网站在不断的变化。

网站地图除了可以让访问者很快找到他所需要看的内容，还可以让搜索引擎“顺藤摸瓜”，把网站上所有页面都进行抓取，有利于企业网站被搜索引擎收录，并获得理想的搜索排名。

对于企业网站而言，内容和外链依然是将来的重点，此中的细节部分更被搜索引擎垂青。企业网站除了需要提高流量之外，其实更为重要的是精准流量，很多企业受到区域限制，因此针对区域性的关头词拓展至关重要，草率不得。换而言之，是需要保证流量的环境下，提高网站的转化率以及成交量，为企业获得丰收供给保障。

在开发网站中进行跨平台操作。对于PHP技术来说它所支持的运行平台是很多的, 相较于ASP只能应用在微软服务器中, PHP技术能支持所有的服务器, 同时也有着广泛的应用范围。

在公众号的日常推文中，有一种我们经常会写到的，就是产品的推广软文。但如果按照正常的论述文逻辑，“提出论点—摆出证据—进行论述”，读者还没看文就知道，这是广告文，往往就没有兴趣看。那要怎样才能写好这种类型的文章，让读者不但想看、愿意看，还会产生购买行为呢？经过分析，号主总结出了一套写文的框架套路，共分五个步骤：第一步，痛点或兴奋点铺垫，引出需求点，第二步，对接需求点与价值点、引出大产品，第三步，结合产品，剖析痛点、打破障碍，第四步，利益引导转化，第五步，附加产品说明。