영리한 레이아웃 키워드는 신속 하 게 사이트를 개선 가르쳐 트래픽을 어렵지 않다

중간 트랜잭션 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html "> seo 진단 Taobao 게스트 클라우드 호스트 기술 홀

신속 하 게 사이트의 트래픽을 개선 하는 가장 좋은 방법은 사용자가 최상의 사용자 경험 뿐만 아니라 사용자가 사이트, 사이트를 만들기 위해 그들의 내구성, 유일한 방법의 홍보를 쉽게 찾을 수 있도록 허용 하는 것입니다 아래로 장기 건강 하 고 안정적인 개발? 우리는 다음 작업을 수행할 필요: 사용자에 게 최상의 사용자 경험을 제공 키워드는 사용자의 관심이 나 주의 자극 수 있습니다, 그리고 사용자가 쉽게 찾을 수 있습니다. 하지만이 세 가지 측면은 보완 하 고 필수적인. 선도 하는 검색 엔진에 의해 선호 될 수 있는, 네트워크, 검색 엔진의 시대에서 누가 기회를 차지 합니다. 엔진을 검색 하려면 좋은 순위, 사이트의 키워드, 범용 탐색 네트워크, 피크, 역 연구 경험, 등의 다음 조합의 영리한 레이아웃에 대 한 필요성에 대 한 첫 번째 단계는 얼마나 영리한 레이아웃 키워드에 대 한 이야기.

1, 원본 문서 또는 False 원본

보편적인 탐색 네트워크, 피크 네트워크, 오크 건강 네트워크 및 장기 연구 발견의 다른 역에 저자: 검색 엔진 매우 호의 오리지널 작품. 그리고 웹 마 스 터 책 또한 명시적으로 언급 한 바이이 시점, 바이 주도 검색 엔진 원래 기사 매우 높은 무게를 줄 것 이다. 그래서 만드는 문서의 핵심 단어의 레이아웃은 최고의 원래 기사, 적어도 잘못 된 원본. 예: 동일한 문서에 대 한 동일한 조건 하에서 Dingfengnet 역 문서는 원래, 하 고 WNDHW 역 재현 경우 보다 앞에 서 서 WNDHW 검색 엔진에서 순위 dingfengnet 역 순위 표시 됩니다.

2, 키워드 및 웹사이트 테마 일치

저자 발견: 키워드와 일치 하는 시간, 좋은 순위를 얻으려면 사이트 테마. 이유는 분명, 키워드 및 웹사이트 테마 일치 하지 않으면 다음 사용자에 게 좋은 사용자 경험을 줄 수 있습니다 생각할 수 있는, 당신 처럼 하지에 서 의사를 볼 컴퓨터 회사, 또한 병원에 컴퓨터를 복구 하지 마십시오. 에 게시만 컴퓨터 기술의 작품 이면 그래서 피크 같은 포괄적인 사이트, 네트워크 그리고 게시할 수 없습니다 오크 건강 네트워크에 건강 사이트 또는 웹 사이트 탐색 역 같은 범용 탐색 네트워크 강제로 오크 건강 온라인에 공개 하는 경우 원래, 복제 상위 네트워크의 피크 보다 높은 수 없습니다.

3, 관련 콘텐츠를 만드는 핵심 단어 주위

발견 연구의 저자: 포괄적인 콘텐츠를 만드는 핵심 단어 주위. 이것의 목적은 당신이 검색 엔진에 출장 하지 검색 엔진에 게만, 키워드 관련 콘텐츠의 조합 이므로 상호 시너지 효과의 역할은 강력 하기 때문에 동시에 최상의 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 이 보기는 최고의 네트워크 전문가 함께 논의 되었습니다, 그리고 그들은 키워드, 아니라 키워드의 관련성에 큰 중요성을 첨부의 창조에.

4, 키워드의 레이아웃에 주의

내가 생각: 키워드 사이트 키워드 레이아웃 좋은, 그것은 더 나은 순위를 얻을 수 없으면 성공의 초석 또는 키워드의 실패를 만드는 것입니다. 자세한 시스템 프로그램 (가운데)를 구축 하는 키워드의 최대 네트워크를 참조할 수 있습니다.

5는 과도 한 최적화 하지 마십시오

내가 생각: 키워드의 순위를 개선 하기 위해 적절 한 최적화 과도 한 최적화 하지만 어떤 영향을 미칠, 역 화 것입니다, 너무 많이 소위. 라이트는 문서에 포함 되지 않습니다, 체중 감소 사이트, 그리고 심지어 사이트의 무게, 즉 검색 엔진 k를 있을 것입니다, 그것의 가치가 없는 범용 탐색 네트워크를 하 고 그 당시는 과도 한 처벌에 대 한 검색 엔진의 최적화 때문에.

6, 기사 중간에 링크 추가

내가 생각: 문서 사이트에 링크를 추가, 수 기사 모음 방지, 그들의 지적 재산권 보호에 적절 한. 이것은 단지 작은 개인 보기, 내가 쓴 기사, 하드의 프로 모션 경험을 많이 쓰기의 어느 날 밤, 때문에 가볍게 다른 사람에 의해 느슨한의 결과 수집,이 접근 방법은 없습니다.