汉中个人免费建站推荐

网站运营是一个综合的工作:当我们打开一家知名企业官方网站，发现这家网站很容易把品牌关键词做到搜索引擎首页，几乎没有费多大力气，这很让一些小网站羡慕嫉妒恨。为什么知名企业的网站就能做到首页，而中小企业需要通过努力才有可能排名上首页呢?这就是涉及到了网站运营问题。

社交平台推广

　　有很多社交平台，如微信，Momo和直播平台。公司可以这种方式进行营销。第一步是确定哪个社交平台进入市场，然后调查平台使用的使用习惯，然后遵循用户的使用习惯。社交平台的推广方式通常分为两大块。

　　1，发文章

　　这是最常见的推广方式。我们可以通过发布章来来推广我们的产品，并通过评论或撰写文章进行营销。这要求作者写得更好，因为现在每个人都讨厌这个。营销方法，所以如果你没有优秀的文章来打动他们，那么没有人会打开网站链接。相反，如果你的文章非常有吸引力，然后很多人都被文章所感动，那么他们会非常高兴。打开网站链接并转发它实现自动通信，即可达到营销的目的。一个类似的文章发布频道现在是自媒体，微信公众号，大鱼号，百家号等。

　　2，发段子

　　由于生活压力太大，许多人喜欢看一些简单而有趣的事情，这段话是每个人的选择之一。所以我们可以通过发送一个段落来推广产品，现在市场上有很多这样的先例，他们的推广工作取得了很好的效果。类似于细分市场营销平台，有短视频和细分平台，包括微信朋友圈，内涵细分，快速手等。

谁来打SEO标签？

既然训练AI搜索算法时需要打了标签的数据，那么这些标签数据是从哪来的？这就是搜索引擎质量评估员的作用了。

前不久Google质量评估指南帖子里详细介绍了质量评估员的工作。这些真实用户（他们不是Google员工），在学习质量评估指南后，Google在评估系统中给评估员真实网站、真实查询词数据，评估员进行相关评估，最主要的就是：

给页面质量打分给特定查询词的搜索结果打分

Google的质量评估员很早就存在了，应该不是为了开发AI算法招募的，而是用来评估传统算法质量的。但他们的评估数据刚好可以被人工智能系统有效使用。

这样，AI系统就知道，针对某个查询词，用户满意的搜索结果是哪些页面，是按什么顺序排名的。

现在，AI系统有了海量页面特征数据，也知道什么样的搜索结果是真实用户满意的，下一步就是训练系统，寻找页面特征和搜索排名之间的关系。

训练人工智能搜索算法

搜索引擎可以把打了标签的搜索结果数据分成两组。一组训练用，一组验证用。

AI算法检查训练组搜索结果中的页面有哪些特征，这些特征又应该给予什么样的权重，根据什么样的计算公式，才能计算出用户满意的（打过标签的）搜索结果。

与传统算法不同的是，需要哪些特征（排名因素），这些特征给予多少权重，不是工程师决定的，是AI系统自己寻找和评估的。这些因素也许是工程师想得到、早就在用的，比如：页面的关键词密度页面内容长度页面上有没有广告页面有多少外部链接页面有多少内部链接页面有多少以查询词为锚文字的链接页面所在域名有多少外链页面打开速度多快等等等等，可能有几百上千个

也许是工程师压根儿没想过的，也许有些是表面上看起来毫无关系、毫无道理的，比如：页面正文用的几号字文章作者名字是三个字页面第一次被抓取是星期几页面外链数是单数偶数

以上只是举例，为了说明，AI寻找的不是因果关系，而是相关关系。只要AI看到排名好的页面有哪些特征就够了，至于把这些特征与排名联系起来是不是看着有道理，并不是AI关心的，也是不必要关心的。

AI系统被训练的过程就是找到这些排名因素（无论人类看着是否有道理），给予这些因素一定权重，拟合出一个计算公式，刚好能排出用户满意的那个搜索结果。这个拟合过程应该是迭代的，一个权重数值、一个公式不行，自动调整，再次计算，直到比较完美拟合出评估员打过标签的搜索结果。这个训练过程也许要几天，也许几个星期，要看数据量。