升藍搜索引擎優化解決方案

搜索引擎優化方案

什麼是搜索引擎優化（SEO）

1. 搜索引擎優化是指在搜索引擎許可的優化原則下，通過對網站中代碼、鏈接和文字描述的重組優化，以及後期對網站進行合理的反向鏈接操作，最終實現被優化的網站在搜索引擎的檢索結果中得到排名提升。
2. 搜索引擎優化的目的就是通過對網站功能、網站結構、網頁佈局、網站內容等要素的合理設計，通過自然語言處理模型對內容進行重組，通過數據挖掘對用戶反饋進行分析統計，最終使網站內容和功能表現形式達到對用戶友好並易於宣傳推廣的最佳效果，充分發揮網站的網絡營銷價值。
3. 搜索引擎優化的意義具體表現在三個方面，即對用戶優化、對搜索引擎等優化、對網絡運營維護的優化。

網站優化需要達到的效果

1. 符合國際網站標準和網絡營銷導向的網站規範，提高可信度和企業網絡品牌形象；
2. 通過搜索引擎等自然推廣方式獲得網站有效訪問量的顯著提高；
3. 網站訪問速度更快，用戶獲取信息更容易，用戶體驗更佳；
4. 用最合理的表現方式為用戶提供最有價值的信息和服務；
5. 網站運營維護規範化，提高網站運營人員的專業水平；
6. 讓網站真正發揮其應有的網絡營銷價值，適量的投入為企業帶來最大的收益。

升藍網站優化的技術保證

1. 不少提供SEO服務的方式，是以搜索引擎欺騙為主要手段，此類SEO雖然能取得短期效果，但長期反而有害。
2. 大多數提供SEO服務的技術，都是著重在關鍵字排列、網站內容、界面設計、排版、外部鏈接等方面進行優化，這些方面優化當然是必須的，但不是重點。
3. 那麼，什麼是最高水平的SEO技術？答案自然是：開發搜索引擎的技術。
4. 只有有能力開發搜索引擎，才能提供真正的SEO優化技術。
5. SEO的真正核心技術，是人類的自然語言處理技術，包括自然語言處理、信息量化、數據挖掘等幾個方面。
6. 升藍是業界少數的擁有開發搜索引擎技術的軟件公司，在自然語言處理、信息量化、數據挖掘等幾個方面均有成熟的技術，這些技術是SEO的重要保證。

網站優化方案的主要內容

升藍網站優化解決方案貫徹以用戶優化為基本出發點和根本目的的指導思想，從用戶優化、搜索引擎優化、網站運營維護優化三個方面對網站進行專業性分析並提出詳盡的改進建議。
具體來說，升藍網站優化解決方案的主要內容包括：

1. 網站優化現狀及問題調研；
2. 行業網絡營銷競爭環境分析；
3. 數據挖掘：用戶行為分析和優化對策；
4. 自然語言處理和信息量化：網站內容分析和重組；
5. 產生有效的外部鏈接；
6. 機器人（程序）模擬；
7. 對網站結構、網站功能、網站內容、網站服務等基本要素進行全面優化設計；
8. 網站運營維護規範；
9. 搜索引擎營銷效果評估方法及其他工具和資源；

升藍網站優化方案的優勢和效果保證

1. 利用自然語言處理技術進行搜索引擎友好優化；
2. 利用數據挖掘技術進行分析、統計，獲得對用戶行為的認知，並以分析統計結果作為優化的條件；
3. 利用國際WEB標準實施網站重構；
4. 從網站運營策略層面進行整體網站優化，是網站運營導向的網站優化方案而不僅僅是為了搜索引擎排名，單純的搜索引擎排名效果是局部的、短暫的，也可能是後患無窮的；
5. SEO不等於網站優化，升藍不提供片面的SEO方案，實踐表明只有系統的網站優化才能達到最好的、持久的搜索引擎優化效果；
6. 基於用戶行為的研究，通過網站優化為用戶提供最有價值的信息和服務，為瀏覽者轉化為顧客奠定基礎；

工作流引擎數據挖掘模塊簡介

1. 數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
2. 數據挖掘的功能：
1. 通過自然語言信息處理，構建具備相關度功能的全文檢索引擎。
2. 通過預測未來趨勢或行為，做出基於知識的決策。
3. 通過測量主題和信息相關度，提取主題分析和統計結果，如：從雜亂的企業名錄中尋找潛在客戶群、從已知行為中預測風險。
4. 通過信息聚類和量化，構建企業知識庫。
3. 數據挖掘的目標：
1. 從數據庫中發現隱含的、有意義的知識。
2. 信息摘要和全文檢索：
3. 通過數據向量化分析，可對文本信息進行度量，度量的結果通常用於搜索引擎，在信息度量基礎上建立的搜索引擎，不是簡單文字的搜索，而是經過優化的與主題相關度的搜索引擎。
4. 數據採集：
1. 建立在數據挖掘技術上的數據採集，可根據"預計主題"在互聯網上有目的地採集信息，如可採集相關行業的各種數據資料、創建潛在客戶資料庫等。
2. 自動預測趨勢和行為：
3. 數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數據本身得出結論。一個典型的例子是市場預測問題，數據挖掘使用過去有關的數據來尋找未來投資中回報最大的用戶。
5. 關聯分析：
1. 數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。有時並不知道數據庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。
6. 聚類：
1. 數據庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術主要包括傳統的模式識別方法和數學分類學。在劃分對像時不僅考慮對像之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內涵描述，從而避免了傳統技術的某些片面性。
7. 概念描述：
1. 概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，並概括這類對象的有關特徵。生成一個類的特徵性描述只涉及該類對像中所有對象的共性。生成區別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。