웹사이트 프로 모션 방법 최적화의 데이터 분석

Absrtact: 네트워크 승진에서 일반적으로 사용 되는 여러 가지 방법은 매일 공유 됩니다. 소프트 원, 블로그, 질문 및 답변, 그물 선택, 우정 링크는 풀뿌리 웹 마 스 터는 방법을 사용 해야 합니다. 풀뿌리 웹 마 스 터 역 업데이트에 좋은 일을 쉽게 되지 않습니다 하지만 또한 너무 많은 블로그를 업데이 트에 묻혀

네트워크 프로 모션의 몇 가지 일반적인 방법은 매일 공유 됩니다. 소프트 원, 블로그, 질문 및 답변, 그물 선택, 우정 링크는 풀뿌리 웹 마 스 터는 방법을 사용 해야 합니다. 풀뿌리 웹 마 스 터 역 업데이트에 좋은 일을 쉽게 되지 않습니다 하지만 또한 묻혀 업데이트에 너무 많은 블로그, 부드러운 종이를 제출, 게시, 바이 Tianya 질문 및 답변, 몇 가지 질문 및 답변, 너무 많은 그물을 보내도록 웹 사이트를 제출 하는 역 선택, 마구간 충분히 일 하고있다 알고 쓸 머리를 긁 적

판타지도 이렇게 전에, 체인 외부 포인트의 수를 늘리기 위해 더 많은 포인트를 게시할 수 있습니다. 큰 웹 마 스 터 포럼에 30 방문 수집. 다음 시간이 약간 게시물, 일부 게시물을 보낼 수 있다. 때마다 정렬, 시간 순서 대로 밸브 게시물에 포럼 섹션을 찾아서 새 게시물 되지 않았을 수도 포함 하기 때문에 다음 포인트, 옆 응답을 열고, 서명을 URL, 그래서 게시물 포함 됩니다 체인의 추가 후에.

일부 우정 링크 교환 플랫폼, 수집 그리고 그들의 자신의 웹사이트 정보, 사실, 링크 교환은 false, 전송 체인을 떠나 결국 사이트의 목적은, 역의 본질, 안와 링크 하는 사이트 밖에 서 회사. 이 사이트는 수십 개의 사이트에 제출 되었다.

그룹 빌딩 블로그, 이것은 많은 사람들이 언급 한 방법, 그래서 또한 외부 블로그, 바이 시 나 netease Tianya 전체 캡처 스테이션 7. 매일 양적 업데이트 일부 기사 방식으로 웹 사이트 정보를 남겨 주세요. 이 작업은 매우 단조로운 하 고 고문. 그리고 업데이트 같은 단조로운 블로그 체인 밖에 서 더 많은 컬렉션을 추가 하려면 그물의 수를 매일 역, 진흥 데리 러 네트워크.

바이 알, Tianya 질문과 지식 등 및 답변 클래스 웹사이트는 또한 선전 방법. 그래서 또한가 게 하지 않았다, 좋은 수십 키워드를 사전에 확인 하 고 핵심 단어 바이 매일 해야할지 할 질문 및 답변, 사이트 링크를 선택 하십시오. 그리고 바이 백과 사전 같은 방법을 매일 해당 항목을 수정 하는 URL을 두고 하는 키워드를 선택 하.

시간의 나머지, 그것은 일부 부드러운 텍스트를 쓰는 몇 가지 생각 것입니다. 더 만족 및 웹 마 스 터 역을 통해 문서를 A5 편집기 조금 시간을 보내고 필요 합니다, 특히 지금 판매는 신인 배우.

지칠 줄 모르는 홍보, 역 밖에 서 매일 작동 하지만 결코 생각 끝에 이러한 방법의 효과적입니다. 26 번은 바이 일상적인 업데이트 고 말했다, 내가 포럼 Daquan 직접에서 세 번째 페이지에서 순위에 대 한 책임. 매우 우울 무력, 그래서 또한 승진과 지금 사이트의 상황을 할 큰 절반 달 아래로 진정 통계 비교를 했다. 비교 후 밝혀 시간을 보내고 방법은 실제로 쓸모 없는 일입니다.

체인 외부: 시간에서 9 이상 420에서에서 체인 이외의 사이트 50% 소프트 텍스트 이며 재현, 20%는 가져 포럼, 블로그 및 그물 8%, 그리고 우정 링크 플랫폼 및 바이 백과 사전, 지식가지고 체인만 5%의 총에 대 한 답변에 대 한 설명 다른 몇 가지 나 체인에서와 서 어디로 모른다 있다. 위에서 설명 했 듯이, 가장 효과적인 링크 하지 않았다면, 링크의 수를 증가를 할 수 없습니다. 그래서 가장 효과적인 방법은 소프트 텍스트에 의존 하는 것 이다. 블로그 너무 이상적인 것 같다 시간, 지식 및 많은 것에 대 한 답변을 많이 지출, 흐름, 데 려 하지만 역 체인은 매우 작은. 바이 두 백과 사전, 많은 수정 항목의 감사를 통해이 또한 거의. 그것은 이러한 방법을 조정 하 고 최적화 해야 보인다. 이러한 간단한 데이터 분석 생각 명확 하 게 나중에 승진에 판타지 고 특별 한 강조 했다. 경우에, 블로그 게시, 보이지 않는 다시 데이터의 통계 분석에 난 두려워 더 피곤 하지만 또한 점점 더 편향 될 것입니다.

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