GooglePanda演算法正式推出 SEO工作者需要做的轉變

　　大家好，我是木子成舟。三月份的時候Google的Panda演算法就傳的沸沸揚揚，當時我就寫過一篇文章《GooglePanda演算法更新站長該如何應對》提出了自己對於GooglePanda演算法的理解和對大家的一些簡單建議，4月24日Google的Panda演算法正式推出，其中內容著重要求大家做好白帽SEO，不要使用針對搜尋引擎漏洞的黑帽SEO，為使用者提供高價值豐富的內容和使用者體驗，提高網站的品質和可用性，並讓網站更具吸引力，更具營銷性。當然這次演算法更新主要是針對垃圾網站的一個演算法調整，目的是為了減少垃圾網站，並更好地推薦高品質的內容，建立良好的使用者搜尋體驗。

　　Google在今年早些時候，還推出了“頁面配置演算法”，降低沒有多少優質內容的網站的排名，這個演算法就是為4月的演算法做的鋪墊，後面針對垃圾網站排名的演算法更新就給了我們SEO工作者更多的啟示，對於正規而能夠持續做好使用者體驗的SEO技巧給與了更多的支援，對於只知道從搜尋引擎和使用者身上擷取的網站最佳化方法給予懲罰。正規的SEO無非大家說到的白帽SEO，但是如何做好，搜尋引擎的最佳化指南裡面都談到的很淺，具體的操作更是沒有一個確定的標準，但是每次演算法都圍繞著一個理念：為搜尋引擎提供優質的搜尋結果，為使用者提供好的搜尋體驗。這也就是白帽SEO的精髓。

　　Google的Panda演算法是將網站使用者的點擊流(Clickstream)、頁面內容(page content)和連結概況(link profiles)三者結合進行計算，這個演算法認為只要是高品質的網站其必然會在這三方面上表現優異，而要想做到這三方面表現優異，其必然需要我們利用更多的時間來提高網站的品質，而這個過程中白帽SEO是最有效工具。具體的怎麼做看看下面我的一些想法，也許對你有協助：

　　1、提高網站的內容品質

　　頁面的品質一直都在提，但是真正重視的朋友不多，因為大家都在關注一些過程上的手段或者方法，卻沒有分析為什麼要用這樣的方法，以及用這樣的方法能夠達到的一個目標，把任務當做了結果，我們能夠做到的也就是完成任務。例如大家都知道一個網站需要做到原創，也知道原創是最好的提高網站內容品質的方法，但是原創也許有一部分人在用，卻沒有多少朋友真正能夠結合原創做到最好的SEO。

　　有一個經典的案例：有一次一個朋友跟我談到他的企業站收錄已經通過原創和偽原創做到了1000，這個收錄數量的確很牛，排名也很穩定，但是網站的流量卻還是只有100左右，這是為什麼呢?第一點，網站收錄頁面並不是高品質的頁面，導致頁面能夠引入的流量偏少;第二點，太在意收錄，卻沒有搞清楚為什麼要提升網站的收錄，有人可能會說有好的收錄就能提高關鍵詞排名，那麼你還在一個對於收錄的誤區認識中，其實提升網站收錄是為了更多的擷取流量，關鍵詞排名只是一個過程，而且我們要關注的是每個頁面的關鍵詞排名，這樣才能在整體上做好網站的內容最佳化。

　　2、構建強大的連結結構

　　權重越高的網站其連結的結構肯定越強大，這一點毋庸置疑。其中包括的有兩個方面的連結結構建設，內鏈和外鏈。現在很多人容易走入的誤區就是對於外鏈過多的重視，對於內鏈卻建設不足，針對這樣的一個情況，下面我談一個很有代表性的案例，主要針對站內連結結構的布局。

　　之前有一個企業網站，做的很簡單，排名經過努力上的很快，但是到了第三頁附近就不見動靜，外鏈內容都做得相當出色，但是卻一直得不到很好地提升，IP一直在20-30徘徊，後來查看網站內鏈，感覺頗有不足，就改動了兩個地方：一、文章頁面增加相關文章版塊，加大相關性和內鏈結構;二、將內容頁面單一模板改成三張不同風格模板，增大網頁的差異性。一個星期就見到了效果，網站排名迅速提升，流量也破百，最高的時候達到500多IP，對於一個小的企業站來說，這是非常給力的。所以連結結構也要注重內鏈。

　　3、提高使用者的點擊流

　　很多人談到提高使用者的點擊流可能會一籌莫展，有的朋友說趕緊做外鏈，引導流量，但是這樣的外鏈一點都不好做;有的朋友說趕緊做排名，排名做起來了，流量自然就高了，但是只靠主關鍵詞的排名帶來的流量遠遠會低於預期;有的朋友考慮深一點，說趕緊做好收錄，有了收錄就能夠帶來更多的長尾流量，這是非常不錯的建議，但是還不夠。我們提高使用者點擊流，更多的是讓使用者在網站內部更多的瀏覽，前面談到的這些都是依靠外部的引導，其實最好內部的引導是提升一個網網站擊流的關鍵。不知道大家有沒有注意到很多的門戶網站樂意將一篇文章分頁，這樣來提供網站的PV，提供使用者點擊流，當然這樣容易造成一定的使用者體驗損失，但是適當的控制也不失為一個好的方法，還有一些其他的吸引使用者繼續瀏覽的方法，例如在文章中間插入相關文章的連結，或者推薦一些好的文章頁面，至於怎麼去做需要大家不斷實踐，個人對於這一塊研究比較淺，就不班門弄斧了。

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