昆明新余化工seo优化外包

这是消费领域社交化的成功；反观企业级领域，商务社交需要功能的立体整合、良性的生存环境问题来了，而不是简单地将传统CRM软件移植到手机里，国内IT圈开启云模式，打通外部业务流程？一方面，对私有化部署的需求逐渐减少，国内云计算的火爆推动了商业变革，数据真实，营造真实的社区，使用H5微营销就能将企业内部与外部业务流程打通，推动员工，跟进销售并实时反馈成交状态。

很多企业在转型互联网期间，想要自己组件一个技术团队，然后自己开发网站，但是往往会发现并不如意，还是需要找到建站公司去给自己做企业网站建设。一个网站是一个企业的门户，在用户打开网站的一瞬间，网站展现的丑与美，决定着这个企业的形象和脸面。如果招纳了一批大学生或者随随便便的技术人员，虽然懂得单独的代码操作和图片的设计，但是想要做出一个符合公司企业形象的品牌网站还是很难的。企业建设网站，一般都不会纯展示，而是需要有一定的功能，也不是说随便做张图片，写点内容，就能做成一个网站了，或者是套用一个模板，但是这样做出来的网站虽然能够使用，但是会有一定的局限性，想要二次开发或者是单独添加一些功能就很难实现。所以这也是定制网站开发公司存在的必要了。

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。

整站流量：如果你的整站流量在没有整站被算法调整的前提下，基于自然流量的波动，开始出现下滑，而导致目标页面的流量下降。只要目标页面在整站中的位置没有改变，站内链接的增长与下降的情况没有大幅度波动，我们认为这种情况下产生的流量下降，是不会影响页面排名的。总结：网页流量下降，是否会对页面排名产生影响，具体问题，还需要具体分析，而上述内容，仅供参考。2019 年，已经过半，在近两年中，百度搜索发生巨大变化，用“翻天覆地”形容，并不为过，每当百度官方推出相关搜索引擎算法与调整相关机制的时候，我们总是习惯性的深度研究一下。