網頁的質量是SEO工作中的難點

‍　　無論你是否對網站進行優化操作，網頁本身質量的提升始終是最基礎的，無論是搜索引擎的爬蟲程序還是普通用戶，也無論是通過搜索引擎還是其他推廣方式，首先是先進入你的網站，網頁頁面質量判斷是第一印象，接着纔會是用戶評價及內容推薦，所以網頁本身的質量是最基礎，也是最重要的工作，目前也將SEO工作的最大難點。


　　百度設立19項創新研究方向百度校園大規模機器學習與數據挖掘主題研究項目總共收到了來自全國各大高校及學術機構的數十份研究方案，經過百度公司由資深技術專家構成的專家委員對所有方案進行的認真，仔細的討論及評審後，評選出具有創新性的19項研究方案：


　　百度評選出具有創新性的19項研究方案
　　據悉，百度公司將與獲得創新性研究方案的研究團隊建立合作項目並提供一定的合作資金用於研究項目的開展。另外，百度公司還將邀請創新性研究方案的案團隊派遣研究生作爲 “ 訪問研究員 ” 造訪百度公司進行爲期 6 個月的研究工作，百度公司將爲其指定資深技術專家作爲導師，提供研究方面的專業指導，並提供研究所需的適當數據和計算資源。


　　百度創新性的19項研究方案文字提取：
　　1.主動學習結合半監督學習在大規模網頁/網站分類中的應用研究
　　2.基於Web數據的結構化語義關係挖掘
　　3.基於海量文本的主題自動分割技術研究
　　4.基於主題模型事件-情感互動關係研究及事件演化分析
　　5.基於協同過濾的文檔話題提取與建模
　　6.大規模社會網絡環境下的情感挖掘研究
　　7.高性能信息推薦算法設計
　　8.基於規則與機器學習融合的用戶搜索行爲建模極其原型系統
　　9.社交商務中基於用戶評價的廣告模型研究
　　10.融合規則和機器學習的雙語術語對自動抽取研究
　　11.基於協同過濾的廣告關鍵詞推薦算法
　　12.針對大規模稀疏、強臨時性數據的個性化推薦系統算法設計
　　13.海量特徵設計：一種適合於Naive Bayes的大規模在線特徵選擇及組合方法
　　14.面向複雜互聯網數據的安全半監督學習和主動學習方法的研究
　　15.圖像和文本數據的多標記學習研究
　　16.大規模網絡文本複製件檢測系統研究
　　17.基於用戶領域只是和網絡數據動力分析研究
　　18.Web頁面的分面分類模型與算法
　　19.海量數據主題建模的快速學習算法研究與應用


　　從上面的19項研究方向可以看出，很多研究是百度搜索引擎一直在做的，投資這些創新研究無疑是提升機器工作性能和改善自身搜索的用戶體驗，對於網頁質量的要求也越來越高，對於SEO這個特殊行業來講，站內SEO優化逐漸成爲重點及難點。
　　谷歌在網站站長指南中明確提到了如何提升頁面質量，而且提供了一些非常實用的工具，例如Lynx、Page Speed、robots.txt檢測工具等等，對於網頁質量上的提升還是不錯的，也提到了一些平常在工作中應該注意的一些問題，如隱藏文字及鏈接、欺騙性重定向、重複性網頁等，當搜索引擎判斷頁面存在這些情況，在頁面質量得分上會降低很多，SEO人員在平時工作中應該特別注意。