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        来源: 落月黑帽SEO-落月黑帽学习网  作者:   发表时间:2018-12-28 09:45
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          谷歌匿名搜索;

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          12.3.3 情境

          换句话说,语义搜索能够被高度的个性化,一个经典的例子是谷歌即时(GoogleNow)利用位置感知的服务预加载你可能想要查看的信息,比如天气、航班时刻甚至是当地餐馆。这是在你日常行为的背景下基于你自愿提供的信息或者谷歌对你的搜索模式和档案偏好的了解而自动完成的。

          9.4 拥有的、购买的、赢得的和分享的媒体

          你的社交媒体网络评论;

          环境控制;

          使用通常与桌面搜索略有不同的移动关键词;

          在一篇于2010年在意大利佛罗伦萨召开的第二届国际社交信号处理研讨会上发表的题为《人类社交信号的认知建模》(Cognitive Modeling of Human Social Signals)的论文中,罗马第三大学的研究人员I. Poggi和F. D’Errico 证明了“社交信号”是一种交流型(communicative)或信息型(informative)的信号,或直接或间接地传达了关于社交行为、社交交互、社交情感、社交态度和社交关系的信息。

          回想起来,主要关注链接图谱的搜索引擎优化的老套路现在看起来一定有些原始和怀旧了,因为它们简单得很。

          这两个例子覆盖了社交网络中两种经典的影响者行为:或者是你能触及的影响者拥有大量对你创建的内容感兴趣的关注者;或者是他们连接到了一些影响者们——这些影响者们拥有对你创建的内容感兴趣的关注者。

          这里的可行之事围绕着互动和声誉这些具有魔力的词汇。

          如图3.1所示,信任、声誉和权威这三个齿轮也构成了你的品牌机器。

          当购买一双戈尔特斯(GORE-TEX)靴子的唯一方式是开车去购物中心中的零售店时,与出售它们的商店所关联的信任因素就很高,因为开店的成本很高——高到不大可能一家商店会收了我的钱却给我质量很差的靴子。这里的假设是商店通过卖坏靴子所能赢得的一切与顾客的信任一旦丢失对其声誉造成的损害比起来都太微不足道了,因而不可能值得他们去考虑尝试提供质量很差的商品。

          这就证明了如果没有一种办法能在超越eBay系统机制的交易关系中建立一种期望和互利的对称性,那么 Web 很快就会变得不羁和难以控制。而对称性并不总依赖于金钱的交换和相互的利润回报。只要能找到一种方式成功解决存在于出现的关系中的互利对称性问题,对称性也可以在并不具有清晰的货币价值的系统中建立起来。如果不这样做会让系统失衡,因为(出于各种原因)借势它或者每当事情变得困难时就简单地切断联系、消失再以一种新的身份重新出现的诱惑大到难以抗拒。

          文本(博文、网站内容、文章、评论、微博、Facebook 状态更新);

          值得注意的是,作者身份验证只对人有效,因此你需要使用一个Google+档案而不是一个Google+页面来建立它,并且你使用的缩略图必须是一个人的。谷歌掌握的人脸识别敏感到即便是漫画也不能通过。徽标和品牌图片是无效的,不会出现在搜索中。

          有了语义搜索,营销三角的每个点都被卷入了一种分享行为之中。关于你网站的一则广告就像内容一样可以被容易地分享和评论。用户生成的内容可以带来进一步的分享,这也增强了你网站上其他内容的可分享性。这让你的营销和 SEO 行为之间形成了更强的同步,如图9.3所示。

          这里,我们的关键问题很简单:要怎么做?允许这一切发生的机制在概念上是非常简单的。要想有一个信号,我们需要一个发送者和一个接收者。这里的发送者是一个数据节点(如今在线上我们都是数据节点)。它可以是一个人、社区中的一群人或者一个虚拟的角色——例如一个公司或一个品牌。然后,一个信号被定义为一个允许发送者传送那些允许接收者(通常是作为个体的我们)形成信念的信息的行为(一则广告、一条消息、一条评论、贴出的内容)。

          第5章 什么是TrustRank

          内容的质量、权威性和原创性。

          在网站流量中 网站流量的规模当然是 SEO 的目标之一。它也是谷歌搜索中的一种排序信号,特别是在流量规模被那些构成它的人们的行为进一步完善之后。更直白地说,10000个在一天中访问你网站并每个都停留了几秒钟的人和3000个停留了超过八分钟、访问了超过一个页面、留下了评论并在其社交媒体网络关注中转载了你的内容的人是不一样的。

          这还不是全部。这种让附着在你数字身份上的属性在Web上进行迁移的能力,可以创造出一类新的打造品牌效应的手段和一种全新的数字货币——其价值基于被创造、生产、发现、管理和分享的内容的质量。如今,我们生产或使用的内容有能力帮助我们获得更大的品牌知名度、更深层次的营销和更多的销售。更重要的是,因为它帮助建立了我们的数字身份并驱动着我们的声誉,它也成为在搜索结果中出现并取得更大线上曝光度的关键。

          信息型查询最能通过文章、图片、视频、信息图、播客以及这些的任意组合而得到满足。信息型查询为捕获注意力、在你的内容中植入病毒式传播的基因、激发你的受众、将潜在客户转变为品牌布道者以及教育终端用户提供了很多机会。信息型查询的例子包括“我如何搞定一场工作面试?”、“我如何让我的网站在谷歌搜索中排在前面?”、“希腊的首都是哪儿?”。

          除了这位坦承的大佬,事实是直到最近,大部分专业人士都为同样的事情感到羞愧。当你仅仅出于搜索引擎优化的需要而生产内容时,你只做了为了获得期望的最终结果而需要去做的事。

          Ramanathan Guha在他的研究论文《信任与不信任的传播》(Propagation of Trust and Distrust)的结果总结中指出“典型的信任网往往相对‘稀疏’:实际上每个用户仅对少数其他用户表达了信任值”。在封闭的环境中,广泛参与到系统中是一种真实需求,因为这会提供有助于生成信任的联系矩阵。

          但我们很少想到这一点。我们不再停下来对计算机的能力、对我们拥有一台这一事实、对我们具备的每秒进行次数大到难以置信的计算的能力感到惊奇。计算机和计算能力已经变得如此易于使用,以至于我们只在出问题的时候才察觉到它们的存在——当主板坏了,突然间我们通向数字世界的窗口即我们度过数字生活的渠道被关闭时,我们才意识到我们拥有一台计算机这一事实。当连接中断或者不提供服务时我们才意识到手机的形状。我们仅当其失效的影响在我们的生活中被察觉到时才意识到它的存在。我们错过了约会、不再能够在路上收到电子邮件以及不再能够从我们最喜欢的社交网络上收到更新。然后我们认识到它实际上已经变得有多么复杂。

          在搜索中取得成功真正依赖的是让你的内容出现在越来越可被彻底定制的谷歌的第一页上。做到这一点的唯一确定的方式是去创建会被广泛谈论、链接和在社交网络中转载的精彩内容。持续做到这一点的唯一途径是去发掘你的热情并将它迁移到你在Web上建立的数字形象上去。

          如果你正在搜索一个特定的人,你想要的是这个人的结果——而不是同名的其他人。如果不知道你的身份、你的兴趣或者你关注的那些人,这些就是难以解决的问题……Google+帮我们解决了这个问题,因为它允许谷歌理解人和他们的联系……在这样的下一代搜索中,谷歌理解真实世界中的实体——事物,而非字符串——这会有助于用激动人心的新方式改善我们的结果。这是在我们的搜索引擎中植入真正的知识。

          1艾字节是10后面跟着18个零,这意味着是100京(quintillion)字节。施密特的主要信息来源从未明确过。尽管增长的确切速率受到了关注——因为一些源认为更高而另一些认为更低,不可否认的是我们正放到线上的信息超过了历史上的任何时刻,并且我们这么做的速率正在提高。“真正的问题在于用户生成的内容”,施密特在 Techonomy 大会上说到。他指出:图片、即时消息和微博都汇聚到这股巨大的数据洪流之中。“我们”又一次成为了数据节点。在连接的经济中,因为技术让我们都成为了信息的发布者,进入 Web 的数据就需要被索引、分类和理解,以获取真正的含义和更大的价值。

          相反,在一种逼近真实生活的方式里,人和网站在语义网上的声誉是通过多种因素来计算的,包括内容的价值和原创性,以及它的社交信号加上伴随着信誉的数字足迹。

          Web 上经典的对称信任模型是 eBay,其中买家留下的反馈体现在卖家的声誉得分上。这种声誉得分充当着eBay的TrustRank,并且即使相对较少的负面反馈也能够严重影响卖家的销售。

          网站页面的清晰的链接策略(我稍后会在本章中回到这一点);

          你创建的许多内容片段会有所重叠,并且一些很可能可以回答远不止一两个这样的问题。所有这一切的结果是:新的语义网及其对新鲜内容和社交媒体网络交流的坚持正迫使你像我们早在第 3 章中那个假想的面包店的例子那样变为一个发布者。你说得对。尽管你的业务不是去学习如何在Web上发布内容,事实上,现在这是你可以实现最佳营销的方式。成为一个发布者的诀窍是学习如何像发布者(出版商 [1] )一样思考。

          于是,Web上的内容作为数据被我们用作获得一些成为重要属性的事物:

          上述提到的四种行为正针对这个问题。通过遵循它们、思考它们、持续完善它们并努力优化它们,实质上你正在让你的公司或品牌的未来得到保障,使之不受语义搜索中排序计算方式任何变化的影响。

          制作一份由每次搜索得到的影响者名单。

          解释你会如何留心链接增长以确保你避免创建任何不自然的链接模式而向谷歌发出任何信号。

          可获得的数据。

          于是,新的搜索引擎优化清单从勾选关键词以用在专门为使用它们而写成的内容中,转变为写出至少回答以下问题之一的内容:

          在本章中,你会了解语义搜索的四个组成部分如何影响你使用的工具和你实现的SEO实践。

          当参与者的行为因为它们所处的环境(这里即Web)而并不总能得到保证时,任何一个参与者对于其他任何人的信任的计算就基于以下两种不同的经验。

          一种建立个人身份的方法。

          这表明在语义网中,互动性和参与性可以被改善。通过增量地添加数据属性——每个表示一种诸如权威性、原创性、可信性这样的品质,我们可以用一个算法以一种非常微妙的方式来判断一份线上档案(即一个人)或一个网站的质量。事实上,如果我们认为这种方法在某种程度上是在模仿我们作为线下世界中的人用来判断人和业务的那种过程,我们就不会觉得离谱了。

          在社交媒体档案中 绘制伪造的、用了假名的或者更糟的是只用于营销目的因而具有虚假使用模式的社交媒体档案,并可以给任何与之相关的网站造成负面影响。社交媒体档案中的真实性是一种仅对于语义搜索及其绘制Web上关系型联系的能力才需要的需求。当然,在Google+网络中,作者身份应该通过对于人的 rel=author 标签和对于公司和品牌的 rel=publisher标签加以利用,用来验证真实互动和内容的所有权声明。

          如果全世界都生活在一个理想的场景中,那么每段线上数据都会使用 Schema.org语义标签来标注,它不加欺骗地解释了放在 Web 上的任何一段数据到底是什么,语义搜索快速提供100%精确的结果便会成为现实。我们知道这并没有发生。更重要的是,这就不大可能会发生,但情况肯定会改善。

          10.4 内容、意图和搜索查询

          罗列你拥有的所有不同的数字资产,从网站到社交媒体网络中的线上档案、视频广播频道以及你发布新闻稿或特邀博文的网站。检查看看每个都尽可能互联到彼此。

          一篇由利兹大学计算学院的研究人员 Dimoklis Despotakis、Dhavalkumar Thakker、Lydia Lau 和Vania Dimitrova投稿到《语义网学报》(Semantic Web Journal)的题为《捕获人际交往中关于社交信号的个人观点的语义》(Capturing the Semantics of Individual Viewpoints on Social Signals in Interpersonal Communication)的研究论文中指出:“社交网络上用户生成的内容,包括用户对于各种事件、动态、对象和服务以评论、故事、微博和标签的形式表达的观点和体验,已经过剩了。”这种用户生成的内容可以用来改善对于这些互动到底意味着什么以及它们具有什么价值的理解。

          真实性和信任是语义网上的主要问题。随着搜索越来越隐藏在其机制之中,我们越来越多地依赖于它的结果,而对这些结果是怎么来的充满信心是很关键的。

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