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搜索引擎優(yōu)化案例分析

搜索引擎優(yōu)化案例分析

技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 125 次瀏覽 ? 2022-09-23 22:15 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧
  我在這里與您分享我的SEO工作面試技巧,希望對您有所幫助。
  一、四個(gè)常見(jiàn)的SEO面試技巧
  1.簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)和面試介紹
  無(wú)論是 SEO 面試還是任何其他面試,您都會(huì )被要求先自我介紹。這是第一步。自我介紹時(shí),應簡(jiǎn)單介紹一下自己。最重要的是突出你的經(jīng)歷,即使是實(shí)習,也值得一提。一般來(lái)說(shuō),大學(xué)生沒(méi)有太多的工作經(jīng)驗,所以他們可以談?wù)搶W(xué)校的學(xué)習計劃,個(gè)人工作等。
  2.了解應聘該職位的公司的工作要求。
  申請職位之前,首先要了解該職位的工作職責、工作職責、工作資格,因為這些是公司急需的人,而任何公司不想招的人與職位描述。因此,在去面試之前,首先要了解公司的各項資質(zhì)。如果你對自己不是很熟悉,至少你能掌握這個(gè)理解,面試的時(shí)候不要問(wèn)問(wèn)題。
  3、了解公司網(wǎng)站
  因為我們申請的職位是 SEO 相關(guān)的,而且由于它是 網(wǎng)站 優(yōu)化的,因此必須與公司 網(wǎng)站 有一些聯(lián)系。面試前先看看公司網(wǎng)站,根據自己的經(jīng)驗對網(wǎng)站做一個(gè)簡(jiǎn)單的SEO診斷,網(wǎng)站有一定的優(yōu)化空間,< @網(wǎng)站 > 需要調整等。面試官更喜歡努力工作的人,也展示了你的SEO技能,這給了你很多申請職位的機會(huì )。
  4、網(wǎng)站搜索引擎優(yōu)化案例
  如果你有一個(gè)網(wǎng)站優(yōu)化案例,把它寫(xiě)在你的簡(jiǎn)歷上,并指明你所負責的工作。面試官期望他們招聘的 SEO 具備優(yōu)秀的 SEO 技能,能夠有效地為公司解決問(wèn)題,幫助公司網(wǎng)站 獲得更好的排名。不要八卦或欺騙。否則,一旦你成功應聘了這份工作,但在實(shí)際工作中卻一無(wú)所知,那你就麻煩了。面試官或人力資源招聘人員不會(huì )詢(xún)問(wèn)您使用的是什么 SEO 技術(shù)。一般來(lái)說(shuō),“如果你有一個(gè) 網(wǎng)站,你應該怎么做?” 或者,“你有什么特別的方法來(lái)獲得 網(wǎng)站 排名和流量嗎?”
  與其他行業(yè)相比,SEO更看重的是經(jīng)驗,是否有真實(shí)的運營(yíng)案例。最好有幾個(gè)排名靠前的網(wǎng)站,比什么都更有說(shuō)服力。還需要有一套優(yōu)化計劃。搜索引擎優(yōu)化有自己的理解。最好對各大搜索引擎有一個(gè)基本的優(yōu)化方案。
  2.總結20個(gè)SEO面試常見(jiàn)問(wèn)題
  1.如果我給你我的網(wǎng)站,你會(huì )怎么做?
  A:網(wǎng)站主要做關(guān)鍵詞排名,或者擴展長(cháng)尾關(guān)鍵詞。根據平臺的不同,有些只做投標。然后是日常維護,考慮利潤和流量轉化的問(wèn)題。
  2.給你一個(gè)網(wǎng)站,你能排多久關(guān)鍵詞?
  A: 品牌條款可以在主頁(yè)上列出長(cháng)達 1.5 個(gè)月。常用關(guān)鍵詞的索引越高,索引越長(cháng),周期越長(cháng)。一般來(lái)說(shuō),排名可以在3-4個(gè)月內完成。
  3.當你做SEO,多久能看到結果?
  A:一般來(lái)說(shuō),企業(yè)站5個(gè)月,大站要靠團隊配置。一般8個(gè)月內即可開(kāi)始穩定盈利。
  
  4.搜索引擎優(yōu)化如此緩慢而有效,那么做它有什么意義呢?
  A:這個(gè)問(wèn)題一般只有在企業(yè)站工作的人才會(huì )問(wèn)。解決的辦法就是經(jīng)常寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)鏈,比如:分類(lèi)信息鏈、百度貼吧、百度知乎等QQ群、微信等平臺同時(shí)運行,彌補之前的不足。
  5.如何優(yōu)化內部鏈接
  答:內鏈最好做內循環(huán)鏈輪。其次,內聯(lián)鏈接應該有相關(guān)或相關(guān)的推薦內容。
  6.權重是多少?
  A:權重的英文名稱(chēng)是PageRaak,相當于搜索引擎中網(wǎng)站的“位置”。一般來(lái)說(shuō),權重與流量ip成正比,權重越高,流量越多。
  7.您認為SEO做什么以及您每天需要做什么?
  A:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是更新文章,發(fā)布外部鏈接,交換友情鏈接,查看網(wǎng)站數據報告。
  8.你認為什么最重要
  這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確的答案。不同的行業(yè)和不同時(shí)期的網(wǎng)站有不同的答案。參考答案:1.用戶(hù)體驗2.轉化率3.盈利能力4.初步定位
  9.談?wù)勀銓EO的理解。
  A:SEO和百度是對立的、競爭的。它們完善并匹配搜索引擎的缺陷。SEO的作用和它的作用之間沒(méi)有明確的界限。這取決于業(yè)務(wù)情況,是購買(mǎi)產(chǎn)品還是服務(wù)。具體情況分析。
  1 0.網(wǎng)站的基本優(yōu)化是什么?
  答:關(guān)鍵詞位置,TDK標簽,主欄優(yōu)化,服務(wù)器部分優(yōu)化。
  11.如何優(yōu)化網(wǎng)站
  答:1、建設內容。2.站內鏈輪。3.提出相關(guān)建議。4.列優(yōu)化。其余優(yōu)化點(diǎn)將從用戶(hù)體驗角度進(jìn)行改進(jìn)。這個(gè)參考點(diǎn)需要查看 SEO 報告和數據以及競爭對手。
  12.網(wǎng)站降級是什么樣的?
  A:關(guān)鍵詞排名明顯下降,網(wǎng)站receipt明顯下降,指數明顯下降。網(wǎng)站首頁(yè)沒(méi)有在搜索引擎中排名第一。網(wǎng)站站點(diǎn)為K,搜索引擎快照更新速度降低(不適用于新站點(diǎn))
  13.怎么處理
  
  A:檢查最近做了什么來(lái)刪除更改并檢查任何不良鏈接并處理當我們的網(wǎng)站被黑客入侵和降級時(shí),我們將去網(wǎng)站管理平臺進(jìn)行反饋。
  14.SEO和SEO有什么區別?
  A: SEO 是免費的,工作速度慢得多,持久性強,并且有廣泛的 SEM。相比競價(jià),成本要高很多,但競價(jià)是看得見(jiàn)的。效果要快很多。
  15.如何編輯SEO文章?
  A:標題加關(guān)鍵詞、內容加關(guān)鍵詞、內容原創(chuàng )或偽原創(chuàng )、內容豐富度(圖文結合)、加alt標簽等。
  16.如果我是一個(gè)商場(chǎng),你會(huì )給我排名如何?
  我是商品。項目和一些項目名稱(chēng)有價(jià)格。原則上,沒(méi)有辦法對它們進(jìn)行排名。這樣做并不容易。很多商場(chǎng)都有自己的線(xiàn)下渠道,要結合線(xiàn)下分析。只要向他解釋你所知道的。
  17.SEOer的日常工作是什么
  答:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),純搜索引擎優(yōu)化方向,發(fā)鏈接,更新內容,交換鏈接,目的是為了排名關(guān)鍵詞。大體上也是如此,還有其他的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品依賴(lài)于公司。
  18.你能自己完成一個(gè)網(wǎng)站的SEO排名嗎?
  A:根據網(wǎng)站的規模和行業(yè),如果一個(gè)網(wǎng)站有多個(gè)欄目需要文章每天與用戶(hù)互動(dòng),那我一個(gè)人做不了。如果只優(yōu)化一個(gè)企業(yè)網(wǎng)站,可以獨立完成。
  注意:如果是企業(yè)網(wǎng)站,獨立完成優(yōu)化是沒(méi)有問(wèn)題的。記得筆者在申請蛋糕加盟公司的時(shí)候,面試官問(wèn)了這個(gè)問(wèn)題,因為他是蛋糕加盟公司,網(wǎng)站定位為“蛋糕,面包”,我回答說(shuō),“如果我們公司是做蛋糕加盟和面包加盟,那我們可以獨立做,如果是蛋糕這個(gè)詞,那再多的人也優(yōu)化不了。因為我們公司的網(wǎng)站不是定位在蛋糕上,而是蛋糕加盟。 "
  19.你認為SEO最難的部分是什么?
  A:我認為SEO是最難堅持的事情。SEO其實(shí)是一種思維。沒(méi)有SEO技術(shù),內外都是基本的SEO。重點(diǎn)是用戶(hù)體驗和用戶(hù)行為。我們需要用我們的思維來(lái)提升用戶(hù)體驗。讓用戶(hù)的停留時(shí)間和IP逐漸增加,那么我們的網(wǎng)站排名自然會(huì )上升。百度的排名周期是三個(gè)月,放棄的通常在三個(gè)月之內。
  注意:面試官想知道你做SEO的弱點(diǎn),所以我們不僅可以透露我們做SEO沒(méi)有弱點(diǎn)。也可以讓面試官知道SEO不是短期的網(wǎng)站排名方式。
  20.你做過(guò)新媒體營(yíng)銷(xiāo)嗎?什么是新媒體營(yíng)銷(xiāo)?
  A:傳統說(shuō)法是做一個(gè)微信公眾平臺,主要是用優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )內容打動(dòng)和積累用戶(hù),建立用戶(hù)信任和粘性。新媒體其實(shí)就是自媒體,有很多平臺,比如今日頭條、網(wǎng)易自媒體等等。面試SEO工作前,做好充分的準備,先了解面試的基本流程,掌握面試的基本技巧,這樣面試中被錄取的機會(huì )就會(huì )大大增加。
  最后推薦一個(gè)SEO學(xué)習圈和一套網(wǎng)站優(yōu)化快速排名技巧教程
  最新的SEO技術(shù)知識每天都會(huì )更新,還有一群有趣的圈友每天為你展示最新的SEO技術(shù)知識,還有一群有趣的朋友帶你裝逼逼你飛。
  解決方案:如何優(yōu)化搜索引擎關(guān)鍵詞(搜索引擎優(yōu)化的技巧和方法)
  很多企業(yè)之所以需要建設網(wǎng)站,是因為網(wǎng)站可以幫助企業(yè)提高經(jīng)濟效益,也可以為企業(yè)帶來(lái)更多的客流量。但是,企業(yè)在運營(yíng)網(wǎng)站的時(shí)候,也需要做好優(yōu)化,這樣才能有好的排名,吸引更多用戶(hù)的關(guān)注。那么,搜索引擎優(yōu)化的方法和技巧有哪些呢?下面我給大家做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
  搜索引擎優(yōu)化
  1、高質(zhì)量原創(chuàng )內容
  
  在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時(shí),需要準備高質(zhì)量的原創(chuàng )內容,這對于網(wǎng)站的優(yōu)化非常重要,因為高質(zhì)量的有效內容可以有效影響蜘蛛的抓取,從而促進(jìn)網(wǎng)站 @網(wǎng)站 排名,所以對于 網(wǎng)站 的一些新版本,一定要有高質(zhì)量的 原創(chuàng ) 內容。
  2、與 網(wǎng)站 主題相關(guān)
  在做SEO的時(shí)候,創(chuàng )建與網(wǎng)站主題相關(guān)的內容也很重要,尤其是當網(wǎng)站剛上線(xiàn)的時(shí)候,在此期間,網(wǎng)站網(wǎng)站上發(fā)布的所有內容都必須是相關(guān)的對于網(wǎng)站的話(huà)題,這樣可以快速定位用戶(hù),讓搜索引擎優(yōu)化更有效。
  3、充分利用 UGC
  
  在搜索引擎優(yōu)化中,也可以充分利用UGC方法進(jìn)行優(yōu)化。這種方法可以為網(wǎng)站提供更豐富的內容,提供的內容也會(huì )與其他網(wǎng)站有一定的層次。能有效吸引用戶(hù)的注意力,豐富用戶(hù)閱讀的內容。但需要注意的是,在添加評論插件時(shí),盡量不要使用第三方社交評論插件。
  4、空間必須穩定
  對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),空間的穩定性是非常必要的。如果不能經(jīng)常打開(kāi),就不可能得到搜索引擎的青睞,所以一定要注意空間的穩定性。另外,如果是站群,請不要和其他人使用同一個(gè)空格,以免影響你的站群。
  對于企業(yè)來(lái)說(shuō),如果想要做更好的搜索引擎優(yōu)化,就需要掌握相應的方法,從而達到更好的效果,而為了更好的優(yōu)化網(wǎng)站的工作,他們應該可以根據優(yōu)化以上方法,從而提高企業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化效果,同時(shí)也可以與搜索引擎建立良好的關(guān)系。 查看全部

  技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧
  我在這里與您分享我的SEO工作面試技巧,希望對您有所幫助。
  一、四個(gè)常見(jiàn)的SEO面試技巧
  1.簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)和面試介紹
  無(wú)論是 SEO 面試還是任何其他面試,您都會(huì )被要求先自我介紹。這是第一步。自我介紹時(shí),應簡(jiǎn)單介紹一下自己。最重要的是突出你的經(jīng)歷,即使是實(shí)習,也值得一提。一般來(lái)說(shuō),大學(xué)生沒(méi)有太多的工作經(jīng)驗,所以他們可以談?wù)搶W(xué)校的學(xué)習計劃,個(gè)人工作等。
  2.了解應聘該職位的公司的工作要求。
  申請職位之前,首先要了解該職位的工作職責、工作職責、工作資格,因為這些是公司急需的人,而任何公司不想招的人與職位描述。因此,在去面試之前,首先要了解公司的各項資質(zhì)。如果你對自己不是很熟悉,至少你能掌握這個(gè)理解,面試的時(shí)候不要問(wèn)問(wèn)題。
  3、了解公司網(wǎng)站
  因為我們申請的職位是 SEO 相關(guān)的,而且由于它是 網(wǎng)站 優(yōu)化的,因此必須與公司 網(wǎng)站 有一些聯(lián)系。面試前先看看公司網(wǎng)站,根據自己的經(jīng)驗對網(wǎng)站做一個(gè)簡(jiǎn)單的SEO診斷,網(wǎng)站有一定的優(yōu)化空間,< @網(wǎng)站 > 需要調整等。面試官更喜歡努力工作的人,也展示了你的SEO技能,這給了你很多申請職位的機會(huì )。
  4、網(wǎng)站搜索引擎優(yōu)化案例
  如果你有一個(gè)網(wǎng)站優(yōu)化案例,把它寫(xiě)在你的簡(jiǎn)歷上,并指明你所負責的工作。面試官期望他們招聘的 SEO 具備優(yōu)秀的 SEO 技能,能夠有效地為公司解決問(wèn)題,幫助公司網(wǎng)站 獲得更好的排名。不要八卦或欺騙。否則,一旦你成功應聘了這份工作,但在實(shí)際工作中卻一無(wú)所知,那你就麻煩了。面試官或人力資源招聘人員不會(huì )詢(xún)問(wèn)您使用的是什么 SEO 技術(shù)。一般來(lái)說(shuō),“如果你有一個(gè) 網(wǎng)站,你應該怎么做?” 或者,“你有什么特別的方法來(lái)獲得 網(wǎng)站 排名和流量嗎?”
  與其他行業(yè)相比,SEO更看重的是經(jīng)驗,是否有真實(shí)的運營(yíng)案例。最好有幾個(gè)排名靠前的網(wǎng)站,比什么都更有說(shuō)服力。還需要有一套優(yōu)化計劃。搜索引擎優(yōu)化有自己的理解。最好對各大搜索引擎有一個(gè)基本的優(yōu)化方案。
  2.總結20個(gè)SEO面試常見(jiàn)問(wèn)題
  1.如果我給你我的網(wǎng)站,你會(huì )怎么做?
  A:網(wǎng)站主要做關(guān)鍵詞排名,或者擴展長(cháng)尾關(guān)鍵詞。根據平臺的不同,有些只做投標。然后是日常維護,考慮利潤和流量轉化的問(wèn)題。
  2.給你一個(gè)網(wǎng)站,你能排多久關(guān)鍵詞?
  A: 品牌條款可以在主頁(yè)上列出長(cháng)達 1.5 個(gè)月。常用關(guān)鍵詞的索引越高,索引越長(cháng),周期越長(cháng)。一般來(lái)說(shuō),排名可以在3-4個(gè)月內完成。
  3.當你做SEO,多久能看到結果?
  A:一般來(lái)說(shuō),企業(yè)站5個(gè)月,大站要靠團隊配置。一般8個(gè)月內即可開(kāi)始穩定盈利。
  
  4.搜索引擎優(yōu)化如此緩慢而有效,那么做它有什么意義呢?
  A:這個(gè)問(wèn)題一般只有在企業(yè)站工作的人才會(huì )問(wèn)。解決的辦法就是經(jīng)常寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)鏈,比如:分類(lèi)信息鏈、百度貼吧、百度知乎等QQ群、微信等平臺同時(shí)運行,彌補之前的不足。
  5.如何優(yōu)化內部鏈接
  答:內鏈最好做內循環(huán)鏈輪。其次,內聯(lián)鏈接應該有相關(guān)或相關(guān)的推薦內容。
  6.權重是多少?
  A:權重的英文名稱(chēng)是PageRaak,相當于搜索引擎中網(wǎng)站的“位置”。一般來(lái)說(shuō),權重與流量ip成正比,權重越高,流量越多。
  7.您認為SEO做什么以及您每天需要做什么?
  A:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是更新文章,發(fā)布外部鏈接,交換友情鏈接,查看網(wǎng)站數據報告。
  8.你認為什么最重要
  這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確的答案。不同的行業(yè)和不同時(shí)期的網(wǎng)站有不同的答案。參考答案:1.用戶(hù)體驗2.轉化率3.盈利能力4.初步定位
  9.談?wù)勀銓EO的理解。
  A:SEO和百度是對立的、競爭的。它們完善并匹配搜索引擎的缺陷。SEO的作用和它的作用之間沒(méi)有明確的界限。這取決于業(yè)務(wù)情況,是購買(mǎi)產(chǎn)品還是服務(wù)。具體情況分析。
  1 0.網(wǎng)站的基本優(yōu)化是什么?
  答:關(guān)鍵詞位置,TDK標簽,主欄優(yōu)化,服務(wù)器部分優(yōu)化。
  11.如何優(yōu)化網(wǎng)站
  答:1、建設內容。2.站內鏈輪。3.提出相關(guān)建議。4.列優(yōu)化。其余優(yōu)化點(diǎn)將從用戶(hù)體驗角度進(jìn)行改進(jìn)。這個(gè)參考點(diǎn)需要查看 SEO 報告和數據以及競爭對手。
  12.網(wǎng)站降級是什么樣的?
  A:關(guān)鍵詞排名明顯下降,網(wǎng)站receipt明顯下降,指數明顯下降。網(wǎng)站首頁(yè)沒(méi)有在搜索引擎中排名第一。網(wǎng)站站點(diǎn)為K,搜索引擎快照更新速度降低(不適用于新站點(diǎn))
  13.怎么處理
  
  A:檢查最近做了什么來(lái)刪除更改并檢查任何不良鏈接并處理當我們的網(wǎng)站被黑客入侵和降級時(shí),我們將去網(wǎng)站管理平臺進(jìn)行反饋。
  14.SEO和SEO有什么區別?
  A: SEO 是免費的,工作速度慢得多,持久性強,并且有廣泛的 SEM。相比競價(jià),成本要高很多,但競價(jià)是看得見(jiàn)的。效果要快很多。
  15.如何編輯SEO文章?
  A:標題加關(guān)鍵詞、內容加關(guān)鍵詞、內容原創(chuàng )或偽原創(chuàng )、內容豐富度(圖文結合)、加alt標簽等。
  16.如果我是一個(gè)商場(chǎng),你會(huì )給我排名如何?
  我是商品。項目和一些項目名稱(chēng)有價(jià)格。原則上,沒(méi)有辦法對它們進(jìn)行排名。這樣做并不容易。很多商場(chǎng)都有自己的線(xiàn)下渠道,要結合線(xiàn)下分析。只要向他解釋你所知道的。
  17.SEOer的日常工作是什么
  答:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),純搜索引擎優(yōu)化方向,發(fā)鏈接,更新內容,交換鏈接,目的是為了排名關(guān)鍵詞。大體上也是如此,還有其他的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品依賴(lài)于公司。
  18.你能自己完成一個(gè)網(wǎng)站的SEO排名嗎?
  A:根據網(wǎng)站的規模和行業(yè),如果一個(gè)網(wǎng)站有多個(gè)欄目需要文章每天與用戶(hù)互動(dòng),那我一個(gè)人做不了。如果只優(yōu)化一個(gè)企業(yè)網(wǎng)站,可以獨立完成。
  注意:如果是企業(yè)網(wǎng)站,獨立完成優(yōu)化是沒(méi)有問(wèn)題的。記得筆者在申請蛋糕加盟公司的時(shí)候,面試官問(wèn)了這個(gè)問(wèn)題,因為他是蛋糕加盟公司,網(wǎng)站定位為“蛋糕,面包”,我回答說(shuō),“如果我們公司是做蛋糕加盟和面包加盟,那我們可以獨立做,如果是蛋糕這個(gè)詞,那再多的人也優(yōu)化不了。因為我們公司的網(wǎng)站不是定位在蛋糕上,而是蛋糕加盟。 "
  19.你認為SEO最難的部分是什么?
  A:我認為SEO是最難堅持的事情。SEO其實(shí)是一種思維。沒(méi)有SEO技術(shù),內外都是基本的SEO。重點(diǎn)是用戶(hù)體驗和用戶(hù)行為。我們需要用我們的思維來(lái)提升用戶(hù)體驗。讓用戶(hù)的停留時(shí)間和IP逐漸增加,那么我們的網(wǎng)站排名自然會(huì )上升。百度的排名周期是三個(gè)月,放棄的通常在三個(gè)月之內。
  注意:面試官想知道你做SEO的弱點(diǎn),所以我們不僅可以透露我們做SEO沒(méi)有弱點(diǎn)。也可以讓面試官知道SEO不是短期的網(wǎng)站排名方式。
  20.你做過(guò)新媒體營(yíng)銷(xiāo)嗎?什么是新媒體營(yíng)銷(xiāo)?
  A:傳統說(shuō)法是做一個(gè)微信公眾平臺,主要是用優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )內容打動(dòng)和積累用戶(hù),建立用戶(hù)信任和粘性。新媒體其實(shí)就是自媒體,有很多平臺,比如今日頭條、網(wǎng)易自媒體等等。面試SEO工作前,做好充分的準備,先了解面試的基本流程,掌握面試的基本技巧,這樣面試中被錄取的機會(huì )就會(huì )大大增加。
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  最新的SEO技術(shù)知識每天都會(huì )更新,還有一群有趣的圈友每天為你展示最新的SEO技術(shù)知識,還有一群有趣的朋友帶你裝逼逼你飛。
  解決方案:如何優(yōu)化搜索引擎關(guān)鍵詞(搜索引擎優(yōu)化的技巧和方法)
  很多企業(yè)之所以需要建設網(wǎng)站,是因為網(wǎng)站可以幫助企業(yè)提高經(jīng)濟效益,也可以為企業(yè)帶來(lái)更多的客流量。但是,企業(yè)在運營(yíng)網(wǎng)站的時(shí)候,也需要做好優(yōu)化,這樣才能有好的排名,吸引更多用戶(hù)的關(guān)注。那么,搜索引擎優(yōu)化的方法和技巧有哪些呢?下面我給大家做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
  搜索引擎優(yōu)化
  1、高質(zhì)量原創(chuàng )內容
  
  在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時(shí),需要準備高質(zhì)量的原創(chuàng )內容,這對于網(wǎng)站的優(yōu)化非常重要,因為高質(zhì)量的有效內容可以有效影響蜘蛛的抓取,從而促進(jìn)網(wǎng)站 @網(wǎng)站 排名,所以對于 網(wǎng)站 的一些新版本,一定要有高質(zhì)量的 原創(chuàng ) 內容。
  2、與 網(wǎng)站 主題相關(guān)
  在做SEO的時(shí)候,創(chuàng )建與網(wǎng)站主題相關(guān)的內容也很重要,尤其是當網(wǎng)站剛上線(xiàn)的時(shí)候,在此期間,網(wǎng)站網(wǎng)站上發(fā)布的所有內容都必須是相關(guān)的對于網(wǎng)站的話(huà)題,這樣可以快速定位用戶(hù),讓搜索引擎優(yōu)化更有效。
  3、充分利用 UGC
  
  在搜索引擎優(yōu)化中,也可以充分利用UGC方法進(jìn)行優(yōu)化。這種方法可以為網(wǎng)站提供更豐富的內容,提供的內容也會(huì )與其他網(wǎng)站有一定的層次。能有效吸引用戶(hù)的注意力,豐富用戶(hù)閱讀的內容。但需要注意的是,在添加評論插件時(shí),盡量不要使用第三方社交評論插件。
  4、空間必須穩定
  對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),空間的穩定性是非常必要的。如果不能經(jīng)常打開(kāi),就不可能得到搜索引擎的青睞,所以一定要注意空間的穩定性。另外,如果是站群,請不要和其他人使用同一個(gè)空格,以免影響你的站群。
  對于企業(yè)來(lái)說(shuō),如果想要做更好的搜索引擎優(yōu)化,就需要掌握相應的方法,從而達到更好的效果,而為了更好的優(yōu)化網(wǎng)站的工作,他們應該可以根據優(yōu)化以上方法,從而提高企業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化效果,同時(shí)也可以與搜索引擎建立良好的關(guān)系。

匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 96 次瀏覽 ? 2022-09-21 22:06 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班
  搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日,共計7天時(shí)間,北京開(kāi)班。
  八、五
  一、五
  
  一、端午節假期、七一假期【上?!堪?br />   一、六一【深圳】三月、五月、七月【廣州】五
  一、端午、十一假期【北京第一期】南京、長(cháng)沙、合肥、成都、鄭州、廈門(mén)【北京第二期】武漢、太原、西安、銀川、杭州、沈陽(yáng)、濟南、南昌、寧波、昆明、溫州、無(wú)錫、蘇州、???、哈爾濱、福州、南寧、沈陽(yáng)、宜昌、???、西寧、成都【北京第三期】廈門(mén)、青島、長(cháng)春、昆明、南昌、廣州、大連、沈陽(yáng)、長(cháng)春、青島、杭州、溫州、大連、武漢、煙臺、南通、天津、青島、連云港、鄭州、寧波、南京、濟南、南京、西安、長(cháng)沙、廣州、重慶、福州、汕頭、廈門(mén)、福州、蘇州、呼和浩特、徐州、湖南、???、北京|上海|深圳|武漢|??趞濟南|寧波|合肥|西安|鄭州|寧波|廣州|重慶|銀川|廈門(mén)|北京|上海|長(cháng)沙|青島|南京|合肥|廈門(mén)|天津|上海|深圳|武漢|福州|重慶|長(cháng)春|蘭州|沈陽(yáng)|鄭州|南寧|石家莊|西安|合肥|全國|。
  1、搜索引擎優(yōu)化案例分析包括月度、季度、半年度、年度、每年優(yōu)化案例,一個(gè)項目里面有一半以上的企業(yè)在提交案例分析報告,
  
  2、搜索引擎優(yōu)化一般在16至20頁(yè)報告,搜索引擎優(yōu)化seo可以是指全中文網(wǎng)站上線(xiàn)優(yōu)化,也可以用特定語(yǔ)言來(lái)優(yōu)化,我認為特定語(yǔ)言?xún)?yōu)化有更大的優(yōu)勢,
  3、如果讓我選擇優(yōu)化哪一類(lèi)型網(wǎng)站,我覺(jué)得從首頁(yè)、中級、高級、前段到后端,每個(gè)階段都可以?xún)?yōu)化。自然排名在搜索引擎的排名位置,優(yōu)化某一個(gè)階段都是圍繞這一個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行,如果從中文的角度來(lái)看,我認為某個(gè)關(guān)鍵詞在國內是一個(gè)指定關(guān)鍵詞,是從中文搜索關(guān)鍵詞挖掘排名,看起來(lái)很廢話(huà),但是實(shí)際上的確是這樣的。
  4、雖然優(yōu)化某個(gè)企業(yè)的網(wǎng)站是很費勁的,但是一旦做了搜索引擎優(yōu)化,從這個(gè)企業(yè)主體下的1~2個(gè)大型關(guān)鍵詞出來(lái),搜索引擎是沒(méi)有任何針對這些網(wǎng)站的資源的,也就是關(guān)鍵詞覆蓋少。也就是說(shuō)你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目之后,主要對手只能看到你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目,其他什么都看不到,很可能做這個(gè)項目只是為了放大企業(yè)的產(chǎn)品。
  并且網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化優(yōu)化成本要高于針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化成本的,這是兩個(gè)做法,為什么不做針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化,比如關(guān)鍵詞去做產(chǎn)品,頁(yè)面做得很low,別人一看到,我不僅沒(méi)有企業(yè)優(yōu)勢,還有技術(shù)。
  5、企業(yè)在做搜索引擎優(yōu)化的時(shí)候,正常情況下首先需要看一下網(wǎng)站的業(yè)務(wù)在行業(yè)內部的市場(chǎng)占有率有多少,這個(gè)就像我們淘寶店做的好不好, 查看全部

  匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班
  搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日,共計7天時(shí)間,北京開(kāi)班。
  八、五
  一、五
  
  一、端午節假期、七一假期【上?!堪?br />   一、六一【深圳】三月、五月、七月【廣州】五
  一、端午、十一假期【北京第一期】南京、長(cháng)沙、合肥、成都、鄭州、廈門(mén)【北京第二期】武漢、太原、西安、銀川、杭州、沈陽(yáng)、濟南、南昌、寧波、昆明、溫州、無(wú)錫、蘇州、???、哈爾濱、福州、南寧、沈陽(yáng)、宜昌、???、西寧、成都【北京第三期】廈門(mén)、青島、長(cháng)春、昆明、南昌、廣州、大連、沈陽(yáng)、長(cháng)春、青島、杭州、溫州、大連、武漢、煙臺、南通、天津、青島、連云港、鄭州、寧波、南京、濟南、南京、西安、長(cháng)沙、廣州、重慶、福州、汕頭、廈門(mén)、福州、蘇州、呼和浩特、徐州、湖南、???、北京|上海|深圳|武漢|??趞濟南|寧波|合肥|西安|鄭州|寧波|廣州|重慶|銀川|廈門(mén)|北京|上海|長(cháng)沙|青島|南京|合肥|廈門(mén)|天津|上海|深圳|武漢|福州|重慶|長(cháng)春|蘭州|沈陽(yáng)|鄭州|南寧|石家莊|西安|合肥|全國|。
  1、搜索引擎優(yōu)化案例分析包括月度、季度、半年度、年度、每年優(yōu)化案例,一個(gè)項目里面有一半以上的企業(yè)在提交案例分析報告,
  
  2、搜索引擎優(yōu)化一般在16至20頁(yè)報告,搜索引擎優(yōu)化seo可以是指全中文網(wǎng)站上線(xiàn)優(yōu)化,也可以用特定語(yǔ)言來(lái)優(yōu)化,我認為特定語(yǔ)言?xún)?yōu)化有更大的優(yōu)勢,
  3、如果讓我選擇優(yōu)化哪一類(lèi)型網(wǎng)站,我覺(jué)得從首頁(yè)、中級、高級、前段到后端,每個(gè)階段都可以?xún)?yōu)化。自然排名在搜索引擎的排名位置,優(yōu)化某一個(gè)階段都是圍繞這一個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行,如果從中文的角度來(lái)看,我認為某個(gè)關(guān)鍵詞在國內是一個(gè)指定關(guān)鍵詞,是從中文搜索關(guān)鍵詞挖掘排名,看起來(lái)很廢話(huà),但是實(shí)際上的確是這樣的。
  4、雖然優(yōu)化某個(gè)企業(yè)的網(wǎng)站是很費勁的,但是一旦做了搜索引擎優(yōu)化,從這個(gè)企業(yè)主體下的1~2個(gè)大型關(guān)鍵詞出來(lái),搜索引擎是沒(méi)有任何針對這些網(wǎng)站的資源的,也就是關(guān)鍵詞覆蓋少。也就是說(shuō)你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目之后,主要對手只能看到你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目,其他什么都看不到,很可能做這個(gè)項目只是為了放大企業(yè)的產(chǎn)品。
  并且網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化優(yōu)化成本要高于針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化成本的,這是兩個(gè)做法,為什么不做針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化,比如關(guān)鍵詞去做產(chǎn)品,頁(yè)面做得很low,別人一看到,我不僅沒(méi)有企業(yè)優(yōu)勢,還有技術(shù)。
  5、企業(yè)在做搜索引擎優(yōu)化的時(shí)候,正常情況下首先需要看一下網(wǎng)站的業(yè)務(wù)在行業(yè)內部的市場(chǎng)占有率有多少,這個(gè)就像我們淘寶店做的好不好,

搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 114 次瀏覽 ? 2022-08-30 11:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率
  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好的轉化率,而且對搜索引擎的數據分析,也能夠查看到客戶(hù)的搜索行為是怎么樣的,通過(guò)對客戶(hù)搜索的內容,再結合用戶(hù)的購買(mǎi)行為,就能夠改善產(chǎn)品的信息,然后帶來(lái)更好的轉化率,
  1、積累較多的數據這里不僅僅是說(shuō)搜索量,還有競爭對手關(guān)鍵詞的搜索量,數據是很大的參考因素,做好了數據調研,并不斷積累新的數據,比如你的關(guān)鍵詞競爭對手關(guān)鍵詞搜索量很高,你就不能再用該關(guān)鍵詞了,因為競爭對手有先發(fā)優(yōu)勢,他們已經(jīng)積累了一定的用戶(hù)量。還有,不能把用戶(hù)作為敵人,可以用戶(hù)之間的競爭或者價(jià)格戰,比如,做外賣(mài)的,比如你價(jià)格比別人低,我可以有更低的要求,幫助客戶(hù)縮短周期。
  
  2、做關(guān)鍵詞分析關(guān)鍵詞分析也是最重要的因素,對用戶(hù)做深度分析,查看用戶(hù)搜索的內容是什么樣的,對應的客戶(hù)群體是什么樣的,然后結合數據分析,找到客戶(hù)需要的關(guān)鍵詞,如果一些熱點(diǎn)詞沒(méi)有在分析數據中,就不能做出大的選擇,比如近期蘋(píng)果發(fā)布了,對于某些產(chǎn)品,就沒(méi)有太大意義,只要該產(chǎn)品有銷(xiāo)量就可以。
  3、網(wǎng)站搜索優(yōu)化搜索引擎優(yōu)化,一般的推廣都是付費推廣,或者在別人家里放關(guān)鍵詞,然后搜索,不花錢(qián),就可以做到很好的排名,但是搜索引擎優(yōu)化,是收費推廣,通過(guò)搜索關(guān)鍵詞排名,達到讓用戶(hù)看到你網(wǎng)站,讓用戶(hù)產(chǎn)生消費的目的,我們知道,用戶(hù)下載一個(gè)你家app或者網(wǎng)站,首先看到你網(wǎng)站,下載之后在看你網(wǎng)站,或者他之前有過(guò)一個(gè)購買(mǎi)過(guò)你家產(chǎn)品的客戶(hù),在他看到你網(wǎng)站的時(shí)候,看到了你網(wǎng)站,他想看你的產(chǎn)品有哪些,他想看看,你的產(chǎn)品是不是比別人家的產(chǎn)品更好,他搜索的時(shí)候是不是你家的產(chǎn)品,搜索的目的是他想要找到,有哪些更好的產(chǎn)品,是不是比別人家更好,才不至于浪費時(shí)間,所以說(shuō)做網(wǎng)站需要“先有好內容,再有用戶(hù)來(lái)搜索”。
  
  如果你想深度的剖析搜索關(guān)鍵詞排名情況,推薦你使用友鏈傳奇的模板,通過(guò)友鏈傳奇平臺,完全免費就可以抓取你用戶(hù),抓取你公司的大小關(guān)鍵詞,通過(guò)分析實(shí)戰數據,來(lái)提升網(wǎng)站的排名。
  3、網(wǎng)站轉化率高的因素網(wǎng)站轉化率高的因素還有,網(wǎng)站內容質(zhì)量,網(wǎng)站打開(kāi)速度,網(wǎng)站頁(yè)面正文顯示,網(wǎng)站打開(kāi)頁(yè)面有多少,標題網(wǎng)站優(yōu)化,網(wǎng)站頁(yè)面更新頻率等,不同的因素會(huì )影響用戶(hù)體驗度,對轉化率的影響是很大的,所以在網(wǎng)站轉化率上需要做好優(yōu)化,提升網(wǎng)站的轉化率。
  4、網(wǎng)站新建時(shí)間這點(diǎn)主要看數據,你的網(wǎng)站是做網(wǎng)站推廣,還是網(wǎng)站未進(jìn)行推廣的網(wǎng)站,網(wǎng)站自身有沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化,要看出口量,有沒(méi)有新建的,因為網(wǎng)站是要排名的, 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率
  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好的轉化率,而且對搜索引擎的數據分析,也能夠查看到客戶(hù)的搜索行為是怎么樣的,通過(guò)對客戶(hù)搜索的內容,再結合用戶(hù)的購買(mǎi)行為,就能夠改善產(chǎn)品的信息,然后帶來(lái)更好的轉化率,
  1、積累較多的數據這里不僅僅是說(shuō)搜索量,還有競爭對手關(guān)鍵詞的搜索量,數據是很大的參考因素,做好了數據調研,并不斷積累新的數據,比如你的關(guān)鍵詞競爭對手關(guān)鍵詞搜索量很高,你就不能再用該關(guān)鍵詞了,因為競爭對手有先發(fā)優(yōu)勢,他們已經(jīng)積累了一定的用戶(hù)量。還有,不能把用戶(hù)作為敵人,可以用戶(hù)之間的競爭或者價(jià)格戰,比如,做外賣(mài)的,比如你價(jià)格比別人低,我可以有更低的要求,幫助客戶(hù)縮短周期。
  
  2、做關(guān)鍵詞分析關(guān)鍵詞分析也是最重要的因素,對用戶(hù)做深度分析,查看用戶(hù)搜索的內容是什么樣的,對應的客戶(hù)群體是什么樣的,然后結合數據分析,找到客戶(hù)需要的關(guān)鍵詞,如果一些熱點(diǎn)詞沒(méi)有在分析數據中,就不能做出大的選擇,比如近期蘋(píng)果發(fā)布了,對于某些產(chǎn)品,就沒(méi)有太大意義,只要該產(chǎn)品有銷(xiāo)量就可以。
  3、網(wǎng)站搜索優(yōu)化搜索引擎優(yōu)化,一般的推廣都是付費推廣,或者在別人家里放關(guān)鍵詞,然后搜索,不花錢(qián),就可以做到很好的排名,但是搜索引擎優(yōu)化,是收費推廣,通過(guò)搜索關(guān)鍵詞排名,達到讓用戶(hù)看到你網(wǎng)站,讓用戶(hù)產(chǎn)生消費的目的,我們知道,用戶(hù)下載一個(gè)你家app或者網(wǎng)站,首先看到你網(wǎng)站,下載之后在看你網(wǎng)站,或者他之前有過(guò)一個(gè)購買(mǎi)過(guò)你家產(chǎn)品的客戶(hù),在他看到你網(wǎng)站的時(shí)候,看到了你網(wǎng)站,他想看你的產(chǎn)品有哪些,他想看看,你的產(chǎn)品是不是比別人家的產(chǎn)品更好,他搜索的時(shí)候是不是你家的產(chǎn)品,搜索的目的是他想要找到,有哪些更好的產(chǎn)品,是不是比別人家更好,才不至于浪費時(shí)間,所以說(shuō)做網(wǎng)站需要“先有好內容,再有用戶(hù)來(lái)搜索”。
  
  如果你想深度的剖析搜索關(guān)鍵詞排名情況,推薦你使用友鏈傳奇的模板,通過(guò)友鏈傳奇平臺,完全免費就可以抓取你用戶(hù),抓取你公司的大小關(guān)鍵詞,通過(guò)分析實(shí)戰數據,來(lái)提升網(wǎng)站的排名。
  3、網(wǎng)站轉化率高的因素網(wǎng)站轉化率高的因素還有,網(wǎng)站內容質(zhì)量,網(wǎng)站打開(kāi)速度,網(wǎng)站頁(yè)面正文顯示,網(wǎng)站打開(kāi)頁(yè)面有多少,標題網(wǎng)站優(yōu)化,網(wǎng)站頁(yè)面更新頻率等,不同的因素會(huì )影響用戶(hù)體驗度,對轉化率的影響是很大的,所以在網(wǎng)站轉化率上需要做好優(yōu)化,提升網(wǎng)站的轉化率。
  4、網(wǎng)站新建時(shí)間這點(diǎn)主要看數據,你的網(wǎng)站是做網(wǎng)站推廣,還是網(wǎng)站未進(jìn)行推廣的網(wǎng)站,網(wǎng)站自身有沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化,要看出口量,有沒(méi)有新建的,因為網(wǎng)站是要排名的,

搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 105 次瀏覽 ? 2022-08-01 06:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是搜索引擎優(yōu)化的一個(gè)體現。本文對搜索引擎優(yōu)化做了更加詳細的歸納總結,分享一些對優(yōu)化工作有幫助的經(jīng)驗給大家。本文只適用于轉型的中小企業(yè)或個(gè)人。本文所講述的經(jīng)驗希望能幫助到新手搜索引擎優(yōu)化的開(kāi)始。本文結構:目標搜索引擎進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)站結構分析搜索引擎響應式網(wǎng)站結構設計網(wǎng)站數據分析:排名,質(zhì)量排名以及質(zhì)量度搜索引擎收錄規則一篇關(guān)于如何寫(xiě)seo相關(guān)的優(yōu)化總結(05)優(yōu)化實(shí)戰總結。
  
  如果對搜索引擎優(yōu)化感興趣可以關(guān)注我的微信公眾號:計算機運維之道獲取更多的相關(guān)文章
  會(huì )找到你想要的答案;如果不會(huì )找,或者太多不知道從何學(xué)起?可以參考這個(gè)列表。seo行業(yè)領(lǐng)域的那些“常識”真實(shí)用戶(hù)通常并不關(guān)心seo工作的核心價(jià)值是什么(當然,在你站上功夫深,也許會(huì )有幫助);需要用一點(diǎn)細致的功夫,找出seo的核心價(jià)值所在;非常榮幸,我認為seo不會(huì )是很復雜的工作,甚至可以說(shuō)很簡(jiǎn)單,只要你操作得當,基本上就能夠獲得很好的收益;但那可能跟你沒(méi)有任何關(guān)系,與別人更沒(méi)有關(guān)系;找到seo的核心價(jià)值所在,你需要找到哪些價(jià)值?你是否清楚;網(wǎng)站給人的感覺(jué)是否統一,是否規整;網(wǎng)站上是否結構化,是否有主次或者分區;網(wǎng)站架構是否合理,應當注意什么;網(wǎng)站是否表達清楚,數據是否有用;如果你上來(lái)直接用數據干活,會(huì )很痛苦的,知道需要干什么,才能是一名真正的高手;我有很多seo工作經(jīng)驗沒(méi)有講出來(lái);seo并不會(huì )是你的工作,seo只是給你提供建議的手段;我工作經(jīng)驗不多,有些事情沒(méi)能講清楚,很抱歉;我會(huì )盡量避免過(guò)多的情緒化表達,會(huì )使用敬語(yǔ);像說(shuō)話(huà)一樣去表達;為什么要確定核心價(jià)值呢?就像說(shuō)這話(huà)之前先要確定你想要講什么,然后再說(shuō);比如seo本身,核心價(jià)值是網(wǎng)站點(diǎn)擊率和排名。
  
  表達這個(gè)核心價(jià)值對seo來(lái)說(shuō)會(huì )出問(wèn)題?會(huì )產(chǎn)生問(wèn)題嗎?很抱歉,seo并不存在沒(méi)有問(wèn)題就不能做好的問(wèn)題,如果不然,你又如何能讓知乎上看到我寫(xiě)的這篇文章的人點(diǎn)擊你的文章并完成閱讀呢?還有就是,你的seo工作是結果導向的,你希望網(wǎng)站的排名更高,這是你的核心價(jià)值。你需要在可以預見(jiàn)的2-3年內(任何時(shí)間段不能短于2年)看到好的效果,而這一點(diǎn),對你而言太難了。
  所以,你會(huì )看到很多人總是在堅持一件事情,或者改變過(guò)多的因素或改變你的判斷,來(lái)看到不一樣的結果,他們想盡各種辦法試圖提高網(wǎng)站排名。然而,這些人有多少個(gè)是成功的呢?那會(huì )產(chǎn)生什么樣的結果呢?舉個(gè)例子:你發(fā)現網(wǎng)站排名不佳,然后想提高排名,如果你花足夠多的錢(qián)投入廣告,花時(shí)間修改你的頁(yè)面。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是搜索引擎優(yōu)化的一個(gè)體現。本文對搜索引擎優(yōu)化做了更加詳細的歸納總結,分享一些對優(yōu)化工作有幫助的經(jīng)驗給大家。本文只適用于轉型的中小企業(yè)或個(gè)人。本文所講述的經(jīng)驗希望能幫助到新手搜索引擎優(yōu)化的開(kāi)始。本文結構:目標搜索引擎進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)站結構分析搜索引擎響應式網(wǎng)站結構設計網(wǎng)站數據分析:排名,質(zhì)量排名以及質(zhì)量度搜索引擎收錄規則一篇關(guān)于如何寫(xiě)seo相關(guān)的優(yōu)化總結(05)優(yōu)化實(shí)戰總結。
  
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網(wǎng)站建設公司軟文營(yíng)銷(xiāo)做seo優(yōu)化seo技術(shù)課程,優(yōu)化推廣引流

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 95 次瀏覽 ? 2022-07-17 17:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

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搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈問(wèn)題的案例

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 109 次瀏覽 ? 2022-07-12 11:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈問(wèn)題的案例
  搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈對物流供應鏈問(wèn)題的案例分析?我公司針對高速鐵路供應鏈做的案例分析?物流供應鏈可靠性方案設計及車(chē)貨匹配優(yōu)化、存貨管理方案、存貨盤(pán)點(diǎn)分析方案設計及應用、倉儲方案設計、庫存管理應用、庫存定價(jià)方案設計及中小企業(yè)車(chē)貨匹配優(yōu)化應用、倉儲設備設計、物流管理綜合性問(wèn)題(存貨保險、存貨準備金要求等)等相關(guān)知識的案例分析、總結性文章。
  
  可靠性相關(guān)工作包括網(wǎng)站運營(yíng)、系統運營(yíng)、質(zhì)量保證、車(chē)輛管理等,能提升自己當然可以去,成本主要是交通成本和時(shí)間成本,好一點(diǎn)去高鐵站設計之類(lèi)的大企業(yè),差一點(diǎn)去中小物流企業(yè)。
  謝邀,物流專(zhuān)業(yè)是個(gè)萬(wàn)金油專(zhuān)業(yè),所以工作涉及面很廣,空間也非常大,主要看個(gè)人愛(ài)好。
  
  建議不考慮本科專(zhuān)業(yè)(即使在國內也就半斤八兩),可以考慮會(huì )計、管理、翻譯等等,出國或者讀個(gè)商科碩士,對職業(yè)發(fā)展很有幫助。
  設計不用再考慮,電腦有photoshop能干啥?搞批發(fā)很明顯的。汽車(chē)領(lǐng)域的供應鏈管理,一定是國內真正在做的人少,而且搞批發(fā),對人情世故要求高,不管男女。又對電腦要求高,又不在國內公司,又是學(xué)機械的,
  當然可以!僅有的問(wèn)題在于物流電子商務(wù)懂不懂?不懂的話(huà)很難搞!太多東西要懂,做過(guò)電商或者公司物流相關(guān)的那種!從事本專(zhuān)業(yè)工作,換湯不換藥,物流電子商務(wù)要求本人電腦應用熟練,有一定談判及談判技巧,多看別人的電商實(shí)踐及平臺銷(xiāo)售物流產(chǎn)品, 查看全部

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  謝邀,物流專(zhuān)業(yè)是個(gè)萬(wàn)金油專(zhuān)業(yè),所以工作涉及面很廣,空間也非常大,主要看個(gè)人愛(ài)好。
  
  建議不考慮本科專(zhuān)業(yè)(即使在國內也就半斤八兩),可以考慮會(huì )計、管理、翻譯等等,出國或者讀個(gè)商科碩士,對職業(yè)發(fā)展很有幫助。
  設計不用再考慮,電腦有photoshop能干啥?搞批發(fā)很明顯的。汽車(chē)領(lǐng)域的供應鏈管理,一定是國內真正在做的人少,而且搞批發(fā),對人情世故要求高,不管男女。又對電腦要求高,又不在國內公司,又是學(xué)機械的,
  當然可以!僅有的問(wèn)題在于物流電子商務(wù)懂不懂?不懂的話(huà)很難搞!太多東西要懂,做過(guò)電商或者公司物流相關(guān)的那種!從事本專(zhuān)業(yè)工作,換湯不換藥,物流電子商務(wù)要求本人電腦應用熟練,有一定談判及談判技巧,多看別人的電商實(shí)踐及平臺銷(xiāo)售物流產(chǎn)品,

Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 150 次瀏覽 ? 2022-07-04 08:19 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的
  近年來(lái),移動(dòng)端游戲隨著(zhù)智能手機技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越成為人們娛樂(lè )休閑的新模式。據 NewZoo 數據調查研究發(fā)現,全球手機端游戲已達到 21 億玩家規模,呈 14% 同比年增長(cháng)趨勢,其中大部分玩家有在游戲中付費的經(jīng)歷。
  對于 SLG 策略類(lèi)型手機游戲,由于前期用戶(hù)需要時(shí)間了解及熟練游戲操作,即使有付費傾向,一般也會(huì )比較滯后。這種滯后為游戲的內部運營(yíng),市場(chǎng)投放效果的衡量及優(yōu)化帶來(lái)了很大挑戰。本文基于一款日活 600 萬(wàn)的明星 SLG 游戲,根據游戲內用戶(hù)的 500+ 個(gè)特征行為,對未付費用戶(hù)在下載安裝后 28 天內是否會(huì )轉化為付費用戶(hù)加以預測。
  文章盡量避免涉及過(guò)多的技術(shù)細節,主要從系統架構的角度加以闡述,如何自動(dòng)化一套機器學(xué)習預測系統并與 Google UAC (通用應用廣告平臺) 相結合,最終提高 7 倍轉化率,2.6 倍投資回報率,降低 63% 付費用戶(hù)獲取成本。
  數據準備
  數據包括兩部分, 預測目標 Y 及用戶(hù)參數 X,其中用戶(hù)參數 X 又分為狀態(tài)參數 Xs 和行為參數 Xb。
  原始數據符合如下模板:
  其中,每行數據為每一位用戶(hù)每天的行為參數匯總和狀態(tài)快照。如若用戶(hù)當天未登錄,則不需記錄當天狀態(tài)或行為。如果用戶(hù)前 n-1 天未付費,在第 n 天發(fā)生付費轉化,則該用戶(hù)有 n 行數據 (假設用戶(hù)每天登陸)。
  付費相關(guān)類(lèi)行為:打開(kāi)付費窗口,點(diǎn)擊付費按鈕(還未確認付費成功)
  游戲幣購買(mǎi)物品:這里物品可縮小范圍到游戲的核心追求品類(lèi),如皮膚,武器等
  社交行為:是否加入公會(huì ),在團隊發(fā)言次數,社交賬號分享等
  打折類(lèi)行為:打開(kāi)打折商店等
  對原始數據處理后,得到如下數據 (假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后 7 天行為預測下載后 28 天內是否會(huì )付費):
  狀態(tài)參數 Xs:最后一天的狀態(tài)快照
  行為參數 Xb: j 行數據的加和
  注 1:推薦取 7 天以?xún)刃袨樽黝A測基礎,這樣可以在用戶(hù)下載安裝 APP 后七天內產(chǎn)生預測,進(jìn)而及時(shí)把預測信號發(fā)送給 Google UAC 廣告投放平臺,便于 UAC 平臺內的機器學(xué)習。
  注 2:推薦取 28 天內的付費作預測目標,這樣便于在一個(gè)月內完成預測效果及 Google UAC 廣告平臺投放效果的衡量。
  
  數據清洗與特征工程
  對數據進(jìn)行清洗
  經(jīng)過(guò)數據清洗和特征工程處理后,得到如下數據(假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后7天行為預測下載后 28 天內會(huì )不會(huì )付費):
  基于TensorFlow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器建模
  創(chuàng )建分類(lèi)器
  設計系統時(shí),選擇調用 tensorflow Python API,直接建立 DNNClassifier 對象,省去了大量從底層開(kāi)始架構模型的時(shí)間。對解決簡(jiǎn)單分類(lèi)問(wèn)題很有效,推薦給大家。
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier()
  訓練分類(lèi)器
  調用 DNNClassifier 對象的 fit 函數,建立訓練模塊。
  classifier.fit(X_transformed_train, Y_noTransform_train, steps=2000, batch_size=5000)
  分類(lèi)器預測
  調用 DNNClassifier 對象的 predict 函數,建立預測模塊。輸出為 0 或 1,0 代表分類(lèi)器認為轉化概率低于 50%,即不會(huì )付費轉化,1 代表分類(lèi)器認為轉化概率大于等于 50%,即大概率付費轉化。50% 為 predict 函數默認的缺省閾值,如需改變此閾值,則要調用 predict_proba 函數,輸出為轉化概率,而不再是 0 或 1。
  Y_predict = classifier.predict(X_transformed_test)
  分類(lèi)器驗證
  Y_predict 和 Y_noTransform_test 都是真對同一批測試者,前者為預測值,后者為實(shí)際值。通過(guò)比較得出 Precision 和 Recall,以此衡量預測模型的準確度。如果用于 Google 廣告平臺的投放,則 Recall 比 Precision 重要,應盡量提高 Recall。如果用戶(hù)內部運營(yíng),則 Precision 比 Recall 重要,應盡量提高 Precision。
  其中 precision代表精度,recall代表廣度。f1 是綜合考慮 precision,recall的整體參數。具體定義如下:
  經(jīng)過(guò)多次調參迭代,模型性能如下所示,
  注:藍色豎虛線(xiàn)與 x 軸的交點(diǎn)是使 f1 達到最高點(diǎn)的預測概率的取值
  系統設計
  
  系統基于 Google Cloud Platform,簡(jiǎn)稱(chēng) GCP,進(jìn)行架構。激活了 GCP 中三個(gè)組件,BigQuery, Compute Engine 和 Storage。每天,基于游戲內新產(chǎn)生的數據運行“預測模塊”,對每個(gè)用戶(hù)加以評估,是否會(huì )付費轉化。每季度初,基于過(guò)去 120 天內注冊的用戶(hù)數據運行“訓練模塊”,對模型加以更新。這里采用了混合數據集的方法,即90天新數據,30 天老數據,以保證模型和谷歌廣告投放平臺的合作順暢。
  每季度
  每天
  預測結果在 Google UAC 廣告平臺的應用
  Univeral App Campaign 即通用應用廣告系列(以下簡(jiǎn)稱(chēng) UAC),是 Google 開(kāi)發(fā)的基于大數據和機器學(xué)習的移動(dòng)端應用廣告投放平臺。旨在幫助用戶(hù)簡(jiǎn)化廣告投放流程,更輕松地在 Google 用戶(hù)量最多的各款產(chǎn)品和服務(wù)(包括 Google 搜索、Google Play、YouTube 和 Google 展示廣告網(wǎng)絡(luò ))中宣傳自己的應用 APP。用戶(hù)只需添加幾行文字、設置出價(jià)、提供一些素材資料,系統會(huì )自動(dòng)優(yōu)化其余部分(包括具體廣告的設計、廣告投放的目標定位和出價(jià)等),從而幫助用戶(hù)推廣應用 APP。
  目前有三個(gè)版本,根據推廣目標不同,分別為以提升 APP 下載安裝量為目標、提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標和提升 APP 內用戶(hù)價(jià)值為目標。本文主要應用在 UAC 的第二個(gè)版本,以提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標。
  APP 內的事件多種多樣,游戲內充值付費(以下簡(jiǎn)稱(chēng) IAP,In-App-Purchase)應屬最簡(jiǎn)單明了也最便于嘗試的事件之一。大多數用戶(hù)都有測試,但效果有好有壞,究竟是什么因素導致了效果的不同?有沒(méi)有一種方法可以提升 UAC 廣告投放效果?本文希望通過(guò)對大量投放經(jīng)驗的總結,提出一種基于預測付費用戶(hù)的新的 UAC 廣告投放方式,用于高質(zhì)量的新用戶(hù)獲取。
  如之前章節所述,最后得出的預測結果應為兩列數據,DeviceID 及預測標簽 (0 或1)。取決于預測概率閾值的不同,被標記為 1 (有付費傾向) 的用戶(hù)數量及準確度也會(huì )不同。閾值越高,被標記為 1 的要求越苛刻,既被認為有付費傾向的用戶(hù)數量越少,準確度越高,如圖二所示。當閾值達到最高 100%,則預測事件等同于實(shí)際付費事件;當閾值達到最低 0%,則預測事件等同于 APP 安裝事件?!邦A測事件”本質(zhì)上是我們通過(guò)機器學(xué)習預測系統,創(chuàng )造出來(lái)的一個(gè)“假想”事件,并根據預測閾值的不同,可以在A(yíng)PP下載安裝及最終付費之間做優(yōu)化調節。
  經(jīng)大量實(shí)驗研究發(fā)現,如果考慮把預測結果應用在 UAC 上,應盡量調節閾值,犧牲一些 precision,使 recall 盡可能高。
  如下圖所示,闡述了基于 TensorFlow 的機器學(xué)習預測系統與 Google UAC 廣告投放平臺結合的工作原理。左邊藍色的部分為本文搭建的預測系統,右側綠色的部分為 UAC 系統。通過(guò)分析預測,找出潛在付費用戶(hù),擴大了發(fā)送給 UAC 的種子人群數量,縮短了從 APP 安裝到有效轉化發(fā)生的效果回饋時(shí)間,進(jìn)而提升了 UAC 機器學(xué)習和廣告投放的效果。
  注:用戶(hù)需要思考是否充值付費的時(shí)間越長(cháng),潛在付費用戶(hù)群體越大
  結論及未來(lái)展望
  本文通過(guò)對行業(yè)背景的分析,提出了策略類(lèi)手機游戲面臨的挑戰。并從系統架構的角度,介紹了如何對數據進(jìn)行清理、特征工程、預測分類(lèi)器的建模及系統自動(dòng)化。其中,數據的搜集處理對模型的準確性及應用性有很大影響。文章也給出了四種對預測游戲內付費有重要影響的行為參數,并通過(guò) PCA 主成分分析的特征降維方法,極大提高了模型的性能。另外,通過(guò)調節預測轉化概率的閾值,可在精度和廣度之間作以取舍,使模型的預測結果適用于不同的領(lǐng)域。
  目前,此機器學(xué)習系統已在行業(yè)內上線(xiàn),每天會(huì )分析預測上百萬(wàn)用戶(hù),幫助他們優(yōu)化游戲內及廣告體驗。預測是為了更好地了解用戶(hù),進(jìn)而更有效率地幫助用戶(hù)。預測結果可對用戶(hù)加以分層,可應用于內部運營(yíng)、市場(chǎng)再營(yíng)銷(xiāo)、新用戶(hù)獲取等領(lǐng)域。在此案例中,通過(guò)把機器學(xué)習系統與 Google UAC 廣告平臺的結合,在新用戶(hù)獲取領(lǐng)域極大的提高了用戶(hù)質(zhì)量,使付費率提高了 7 倍,投資回報率提高了 2.6 倍。關(guān)于具體實(shí)施的細節,如感興趣,請聯(lián)系您的 Google Awords 賬戶(hù)經(jīng)理,我們很樂(lè )意與您分享相關(guān)經(jīng)驗,這里不再贅述。
  未來(lái),我們會(huì )對用戶(hù)終身價(jià)值 pltv 加以建模研究,期望基于用戶(hù)的行為及付費數據,預測用戶(hù)未來(lái)在游戲內的活躍時(shí)間及終身價(jià)值。這樣可以幫助我們更細顆粒度地區分用戶(hù),構建千人千面的用戶(hù)體驗。
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  Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的
  近年來(lái),移動(dòng)端游戲隨著(zhù)智能手機技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越成為人們娛樂(lè )休閑的新模式。據 NewZoo 數據調查研究發(fā)現,全球手機端游戲已達到 21 億玩家規模,呈 14% 同比年增長(cháng)趨勢,其中大部分玩家有在游戲中付費的經(jīng)歷。
  對于 SLG 策略類(lèi)型手機游戲,由于前期用戶(hù)需要時(shí)間了解及熟練游戲操作,即使有付費傾向,一般也會(huì )比較滯后。這種滯后為游戲的內部運營(yíng),市場(chǎng)投放效果的衡量及優(yōu)化帶來(lái)了很大挑戰。本文基于一款日活 600 萬(wàn)的明星 SLG 游戲,根據游戲內用戶(hù)的 500+ 個(gè)特征行為,對未付費用戶(hù)在下載安裝后 28 天內是否會(huì )轉化為付費用戶(hù)加以預測。
  文章盡量避免涉及過(guò)多的技術(shù)細節,主要從系統架構的角度加以闡述,如何自動(dòng)化一套機器學(xué)習預測系統并與 Google UAC (通用應用廣告平臺) 相結合,最終提高 7 倍轉化率,2.6 倍投資回報率,降低 63% 付費用戶(hù)獲取成本。
  數據準備
  數據包括兩部分, 預測目標 Y 及用戶(hù)參數 X,其中用戶(hù)參數 X 又分為狀態(tài)參數 Xs 和行為參數 Xb。
  原始數據符合如下模板:
  其中,每行數據為每一位用戶(hù)每天的行為參數匯總和狀態(tài)快照。如若用戶(hù)當天未登錄,則不需記錄當天狀態(tài)或行為。如果用戶(hù)前 n-1 天未付費,在第 n 天發(fā)生付費轉化,則該用戶(hù)有 n 行數據 (假設用戶(hù)每天登陸)。
  付費相關(guān)類(lèi)行為:打開(kāi)付費窗口,點(diǎn)擊付費按鈕(還未確認付費成功)
  游戲幣購買(mǎi)物品:這里物品可縮小范圍到游戲的核心追求品類(lèi),如皮膚,武器等
  社交行為:是否加入公會(huì ),在團隊發(fā)言次數,社交賬號分享等
  打折類(lèi)行為:打開(kāi)打折商店等
  對原始數據處理后,得到如下數據 (假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后 7 天行為預測下載后 28 天內是否會(huì )付費):
  狀態(tài)參數 Xs:最后一天的狀態(tài)快照
  行為參數 Xb: j 行數據的加和
  注 1:推薦取 7 天以?xún)刃袨樽黝A測基礎,這樣可以在用戶(hù)下載安裝 APP 后七天內產(chǎn)生預測,進(jìn)而及時(shí)把預測信號發(fā)送給 Google UAC 廣告投放平臺,便于 UAC 平臺內的機器學(xué)習。
  注 2:推薦取 28 天內的付費作預測目標,這樣便于在一個(gè)月內完成預測效果及 Google UAC 廣告平臺投放效果的衡量。
  
  數據清洗與特征工程
  對數據進(jìn)行清洗
  經(jīng)過(guò)數據清洗和特征工程處理后,得到如下數據(假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后7天行為預測下載后 28 天內會(huì )不會(huì )付費):
  基于TensorFlow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器建模
  創(chuàng )建分類(lèi)器
  設計系統時(shí),選擇調用 tensorflow Python API,直接建立 DNNClassifier 對象,省去了大量從底層開(kāi)始架構模型的時(shí)間。對解決簡(jiǎn)單分類(lèi)問(wèn)題很有效,推薦給大家。
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier()
  訓練分類(lèi)器
  調用 DNNClassifier 對象的 fit 函數,建立訓練模塊。
  classifier.fit(X_transformed_train, Y_noTransform_train, steps=2000, batch_size=5000)
  分類(lèi)器預測
  調用 DNNClassifier 對象的 predict 函數,建立預測模塊。輸出為 0 或 1,0 代表分類(lèi)器認為轉化概率低于 50%,即不會(huì )付費轉化,1 代表分類(lèi)器認為轉化概率大于等于 50%,即大概率付費轉化。50% 為 predict 函數默認的缺省閾值,如需改變此閾值,則要調用 predict_proba 函數,輸出為轉化概率,而不再是 0 或 1。
  Y_predict = classifier.predict(X_transformed_test)
  分類(lèi)器驗證
  Y_predict 和 Y_noTransform_test 都是真對同一批測試者,前者為預測值,后者為實(shí)際值。通過(guò)比較得出 Precision 和 Recall,以此衡量預測模型的準確度。如果用于 Google 廣告平臺的投放,則 Recall 比 Precision 重要,應盡量提高 Recall。如果用戶(hù)內部運營(yíng),則 Precision 比 Recall 重要,應盡量提高 Precision。
  其中 precision代表精度,recall代表廣度。f1 是綜合考慮 precision,recall的整體參數。具體定義如下:
  經(jīng)過(guò)多次調參迭代,模型性能如下所示,
  注:藍色豎虛線(xiàn)與 x 軸的交點(diǎn)是使 f1 達到最高點(diǎn)的預測概率的取值
  系統設計
  
  系統基于 Google Cloud Platform,簡(jiǎn)稱(chēng) GCP,進(jìn)行架構。激活了 GCP 中三個(gè)組件,BigQuery, Compute Engine 和 Storage。每天,基于游戲內新產(chǎn)生的數據運行“預測模塊”,對每個(gè)用戶(hù)加以評估,是否會(huì )付費轉化。每季度初,基于過(guò)去 120 天內注冊的用戶(hù)數據運行“訓練模塊”,對模型加以更新。這里采用了混合數據集的方法,即90天新數據,30 天老數據,以保證模型和谷歌廣告投放平臺的合作順暢。
  每季度
  每天
  預測結果在 Google UAC 廣告平臺的應用
  Univeral App Campaign 即通用應用廣告系列(以下簡(jiǎn)稱(chēng) UAC),是 Google 開(kāi)發(fā)的基于大數據和機器學(xué)習的移動(dòng)端應用廣告投放平臺。旨在幫助用戶(hù)簡(jiǎn)化廣告投放流程,更輕松地在 Google 用戶(hù)量最多的各款產(chǎn)品和服務(wù)(包括 Google 搜索、Google Play、YouTube 和 Google 展示廣告網(wǎng)絡(luò ))中宣傳自己的應用 APP。用戶(hù)只需添加幾行文字、設置出價(jià)、提供一些素材資料,系統會(huì )自動(dòng)優(yōu)化其余部分(包括具體廣告的設計、廣告投放的目標定位和出價(jià)等),從而幫助用戶(hù)推廣應用 APP。
  目前有三個(gè)版本,根據推廣目標不同,分別為以提升 APP 下載安裝量為目標、提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標和提升 APP 內用戶(hù)價(jià)值為目標。本文主要應用在 UAC 的第二個(gè)版本,以提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標。
  APP 內的事件多種多樣,游戲內充值付費(以下簡(jiǎn)稱(chēng) IAP,In-App-Purchase)應屬最簡(jiǎn)單明了也最便于嘗試的事件之一。大多數用戶(hù)都有測試,但效果有好有壞,究竟是什么因素導致了效果的不同?有沒(méi)有一種方法可以提升 UAC 廣告投放效果?本文希望通過(guò)對大量投放經(jīng)驗的總結,提出一種基于預測付費用戶(hù)的新的 UAC 廣告投放方式,用于高質(zhì)量的新用戶(hù)獲取。
  如之前章節所述,最后得出的預測結果應為兩列數據,DeviceID 及預測標簽 (0 或1)。取決于預測概率閾值的不同,被標記為 1 (有付費傾向) 的用戶(hù)數量及準確度也會(huì )不同。閾值越高,被標記為 1 的要求越苛刻,既被認為有付費傾向的用戶(hù)數量越少,準確度越高,如圖二所示。當閾值達到最高 100%,則預測事件等同于實(shí)際付費事件;當閾值達到最低 0%,則預測事件等同于 APP 安裝事件?!邦A測事件”本質(zhì)上是我們通過(guò)機器學(xué)習預測系統,創(chuàng )造出來(lái)的一個(gè)“假想”事件,并根據預測閾值的不同,可以在A(yíng)PP下載安裝及最終付費之間做優(yōu)化調節。
  經(jīng)大量實(shí)驗研究發(fā)現,如果考慮把預測結果應用在 UAC 上,應盡量調節閾值,犧牲一些 precision,使 recall 盡可能高。
  如下圖所示,闡述了基于 TensorFlow 的機器學(xué)習預測系統與 Google UAC 廣告投放平臺結合的工作原理。左邊藍色的部分為本文搭建的預測系統,右側綠色的部分為 UAC 系統。通過(guò)分析預測,找出潛在付費用戶(hù),擴大了發(fā)送給 UAC 的種子人群數量,縮短了從 APP 安裝到有效轉化發(fā)生的效果回饋時(shí)間,進(jìn)而提升了 UAC 機器學(xué)習和廣告投放的效果。
  注:用戶(hù)需要思考是否充值付費的時(shí)間越長(cháng),潛在付費用戶(hù)群體越大
  結論及未來(lái)展望
  本文通過(guò)對行業(yè)背景的分析,提出了策略類(lèi)手機游戲面臨的挑戰。并從系統架構的角度,介紹了如何對數據進(jìn)行清理、特征工程、預測分類(lèi)器的建模及系統自動(dòng)化。其中,數據的搜集處理對模型的準確性及應用性有很大影響。文章也給出了四種對預測游戲內付費有重要影響的行為參數,并通過(guò) PCA 主成分分析的特征降維方法,極大提高了模型的性能。另外,通過(guò)調節預測轉化概率的閾值,可在精度和廣度之間作以取舍,使模型的預測結果適用于不同的領(lǐng)域。
  目前,此機器學(xué)習系統已在行業(yè)內上線(xiàn),每天會(huì )分析預測上百萬(wàn)用戶(hù),幫助他們優(yōu)化游戲內及廣告體驗。預測是為了更好地了解用戶(hù),進(jìn)而更有效率地幫助用戶(hù)。預測結果可對用戶(hù)加以分層,可應用于內部運營(yíng)、市場(chǎng)再營(yíng)銷(xiāo)、新用戶(hù)獲取等領(lǐng)域。在此案例中,通過(guò)把機器學(xué)習系統與 Google UAC 廣告平臺的結合,在新用戶(hù)獲取領(lǐng)域極大的提高了用戶(hù)質(zhì)量,使付費率提高了 7 倍,投資回報率提高了 2.6 倍。關(guān)于具體實(shí)施的細節,如感興趣,請聯(lián)系您的 Google Awords 賬戶(hù)經(jīng)理,我們很樂(lè )意與您分享相關(guān)經(jīng)驗,這里不再贅述。
  未來(lái),我們會(huì )對用戶(hù)終身價(jià)值 pltv 加以建模研究,期望基于用戶(hù)的行為及付費數據,預測用戶(hù)未來(lái)在游戲內的活躍時(shí)間及終身價(jià)值。這樣可以幫助我們更細顆粒度地區分用戶(hù),構建千人千面的用戶(hù)體驗。
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搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 93 次瀏覽 ? 2022-06-16 23:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為搜索引擎cpc和搜索引擎cpt兩大類(lèi),cpc主要包括投放的關(guān)鍵詞是否合適,搜索目標是否精準,相關(guān)程度以及點(diǎn)擊率等多個(gè)因素。搜索引擎cpt主要分為關(guān)鍵詞每日對應ppc的免費和收費的,免費的當然按點(diǎn)擊收費,收費的當然按展現收費,但是也可以是按點(diǎn)擊次數收費。目前具體投放的效果比較好的是cpc,因為展現量和點(diǎn)擊量比較大。
  能證明搜索引擎優(yōu)化是個(gè)好生意?能證明競價(jià)員是個(gè)好生意?不能的話(huà),算你誤會(huì )了。google的移動(dòng)搜索、百度信息流效果在2015年達到峰值的時(shí)候,移動(dòng)端的投放還是貴,整體的投放還是低,pc端的效果還是不佳的。2015年的峰值開(kāi)始下降,慢慢的網(wǎng)站應該是會(huì )和搜索引擎掛鉤了,現在很多網(wǎng)站有自己的seo,依靠seo來(lái)獲得搜索引擎的關(guān)注。
  現在有很多網(wǎng)站還是以google為主,cpc也便宜,而且cpc在全部網(wǎng)站中的占比也是比較大的。2015年最主要的特點(diǎn)就是網(wǎng)站帶來(lái)免費流量和流量?jì)r(jià)值開(kāi)始轉移到搜索引擎上面。搜索引擎也開(kāi)始有很多自己的推廣產(chǎn)品了,在google上的有廣告提成,facebook上也有廣告提成,一旦有了這個(gè)產(chǎn)品,網(wǎng)站也跟著(zhù)賺一點(diǎn)。個(gè)人是做搜索引擎優(yōu)化的,如果有這個(gè)方面的問(wèn)題,大家可以一起交流。
  1、關(guān)鍵詞:有精準的關(guān)鍵詞和難度很大的關(guān)鍵詞。比如今年到過(guò)程轉角教育的推廣,非常好的一個(gè)詞,但是競爭者太多,轉化率也很低,導致流量?jì)r(jià)值有很大的損失,該怎么去做呢?怎么樣做才能讓更多網(wǎng)站去做呢?我一般建議都是在產(chǎn)品詞做一些低門(mén)檻的詞,滿(mǎn)足大家對轉化率比較關(guān)注的需求,然后再做拓展去做一些長(cháng)尾詞,然后作為一個(gè)產(chǎn)品去做這個(gè)關(guān)鍵詞。
  2、競價(jià):關(guān)鍵詞的競價(jià)還是要同時(shí)保持和自己網(wǎng)站高度相關(guān),能夠匹配才好,不然的話(huà)一定會(huì )浪費很多的營(yíng)銷(xiāo)費用,等于是白浪費了錢(qián)。舉例來(lái)說(shuō)是一個(gè)優(yōu)秀的競價(jià),同時(shí)關(guān)鍵詞在google和百度都有競價(jià),然后兩個(gè)平臺肯定會(huì )有很大的競爭,可以建議關(guān)鍵詞一起,反正都是不同的平臺。
  3、投放:降低targeting,要多看排名,多看ranking,對排名進(jìn)行分析來(lái)看哪個(gè)排名比較好,在這種狀態(tài)下要去投放,然后其他關(guān)鍵詞,可以用campaign的形式進(jìn)行投放。
  4、其他:網(wǎng)站不要頻繁的變更,重復的建站和使用同一個(gè)域名,會(huì )使自己網(wǎng)站的權重下降很多。除此之外,還要改一下編碼,mac地址是不一樣的,不能和其他地址沖突。改好之后,讓同一個(gè)google賬號用不同的ip地址發(fā)布。大家好,我是“靚首互聯(lián)網(wǎng)人”互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者, 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為搜索引擎cpc和搜索引擎cpt兩大類(lèi),cpc主要包括投放的關(guān)鍵詞是否合適,搜索目標是否精準,相關(guān)程度以及點(diǎn)擊率等多個(gè)因素。搜索引擎cpt主要分為關(guān)鍵詞每日對應ppc的免費和收費的,免費的當然按點(diǎn)擊收費,收費的當然按展現收費,但是也可以是按點(diǎn)擊次數收費。目前具體投放的效果比較好的是cpc,因為展現量和點(diǎn)擊量比較大。
  能證明搜索引擎優(yōu)化是個(gè)好生意?能證明競價(jià)員是個(gè)好生意?不能的話(huà),算你誤會(huì )了。google的移動(dòng)搜索、百度信息流效果在2015年達到峰值的時(shí)候,移動(dòng)端的投放還是貴,整體的投放還是低,pc端的效果還是不佳的。2015年的峰值開(kāi)始下降,慢慢的網(wǎng)站應該是會(huì )和搜索引擎掛鉤了,現在很多網(wǎng)站有自己的seo,依靠seo來(lái)獲得搜索引擎的關(guān)注。
  現在有很多網(wǎng)站還是以google為主,cpc也便宜,而且cpc在全部網(wǎng)站中的占比也是比較大的。2015年最主要的特點(diǎn)就是網(wǎng)站帶來(lái)免費流量和流量?jì)r(jià)值開(kāi)始轉移到搜索引擎上面。搜索引擎也開(kāi)始有很多自己的推廣產(chǎn)品了,在google上的有廣告提成,facebook上也有廣告提成,一旦有了這個(gè)產(chǎn)品,網(wǎng)站也跟著(zhù)賺一點(diǎn)。個(gè)人是做搜索引擎優(yōu)化的,如果有這個(gè)方面的問(wèn)題,大家可以一起交流。
  1、關(guān)鍵詞:有精準的關(guān)鍵詞和難度很大的關(guān)鍵詞。比如今年到過(guò)程轉角教育的推廣,非常好的一個(gè)詞,但是競爭者太多,轉化率也很低,導致流量?jì)r(jià)值有很大的損失,該怎么去做呢?怎么樣做才能讓更多網(wǎng)站去做呢?我一般建議都是在產(chǎn)品詞做一些低門(mén)檻的詞,滿(mǎn)足大家對轉化率比較關(guān)注的需求,然后再做拓展去做一些長(cháng)尾詞,然后作為一個(gè)產(chǎn)品去做這個(gè)關(guān)鍵詞。
  2、競價(jià):關(guān)鍵詞的競價(jià)還是要同時(shí)保持和自己網(wǎng)站高度相關(guān),能夠匹配才好,不然的話(huà)一定會(huì )浪費很多的營(yíng)銷(xiāo)費用,等于是白浪費了錢(qián)。舉例來(lái)說(shuō)是一個(gè)優(yōu)秀的競價(jià),同時(shí)關(guān)鍵詞在google和百度都有競價(jià),然后兩個(gè)平臺肯定會(huì )有很大的競爭,可以建議關(guān)鍵詞一起,反正都是不同的平臺。
  3、投放:降低targeting,要多看排名,多看ranking,對排名進(jìn)行分析來(lái)看哪個(gè)排名比較好,在這種狀態(tài)下要去投放,然后其他關(guān)鍵詞,可以用campaign的形式進(jìn)行投放。
  4、其他:網(wǎng)站不要頻繁的變更,重復的建站和使用同一個(gè)域名,會(huì )使自己網(wǎng)站的權重下降很多。除此之外,還要改一下編碼,mac地址是不一樣的,不能和其他地址沖突。改好之后,讓同一個(gè)google賬號用不同的ip地址發(fā)布。大家好,我是“靚首互聯(lián)網(wǎng)人”互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者,

搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 112 次瀏覽 ? 2022-06-16 20:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢
  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),一般在各大網(wǎng)站平臺發(fā)布一些案例分析來(lái)凸顯自己網(wǎng)站的科技,突出特色,從而讓用戶(hù)知道我們這家網(wǎng)站的優(yōu)勢。在優(yōu)化之前,我們應該搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢,對于任何一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),必須要有清晰的定位,才能夠避免以后再做其他事情時(shí)候造成困難。面對自己不熟悉的行業(yè)和領(lǐng)域,那么我們怎么獲取更多的免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源呢?獲取這些免費的資源有很多種途徑,比如說(shuō):最常見(jiàn)的就是在百度知道中,這些大家耳熟能詳的問(wèn)題,通過(guò)百度知道中的免費推廣就可以提高廣告收入,而且增加了自己網(wǎng)站的曝光率,讓更多的客戶(hù)發(fā)現自己網(wǎng)站。
  還有像今日頭條,在抖音中發(fā)布一些知名博主的視頻,而這些知名博主通過(guò)免費發(fā)布這些視頻就可以增加自己的曝光度,從而激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)欲望。還有像新浪博客,新浪博客本身就是個(gè)不錯的平臺,如果一個(gè)博客的頁(yè)面設計的好,可以給自己網(wǎng)站帶來(lái)不少的流量。更多的頁(yè)面設計也是需要花錢(qián)花力氣才能有很好的效果。比如說(shuō)國內外的建站服務(wù)平臺這些自助建站平臺就是不錯的平臺,可以自己花錢(qián)搭建,只需要提供一下域名,主機就可以。
  如果是不懂如何搭建這些,也可以選擇國內外建站平臺這些自助建站平臺。還有像百度網(wǎng)盟,還有360網(wǎng)盟等付費聯(lián)盟,前提是我們也要有網(wǎng)站的收錄。那么一個(gè)網(wǎng)站在搭建好之后,該怎么利用這些免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源來(lái)增加自己網(wǎng)站的流量呢?1.個(gè)人wap推廣:個(gè)人網(wǎng)站推廣就是在不花錢(qián)的情況下,通過(guò)個(gè)人博客,個(gè)人微博或者個(gè)人推特,甚至是個(gè)人微信圈推廣自己的個(gè)人網(wǎng)站。
  這類(lèi)推廣,如果網(wǎng)站有合適的關(guān)鍵詞或者潛在客戶(hù)來(lái)找我們這個(gè)免費的網(wǎng)站推廣就能夠獲得曝光度,從而做好關(guān)鍵詞搜索競價(jià)排名,得到更多的免費流量。2.社交網(wǎng)站引流:社交平臺引流無(wú)非就是那些,微信,微博,和twitter等等。在這些平臺中建立一個(gè)網(wǎng)站并且發(fā)布一些帶有個(gè)人形象的內容,從而在這些平臺引流。3.在自媒體推廣:現在我們可以利用微信,微博,今日頭條這些自媒體平臺,去發(fā)布一些優(yōu)質(zhì)的內容,從而在這些平臺內獲得粉絲數量從而推廣自己的網(wǎng)站。
  如果能夠將自己的網(wǎng)站和其他公司形成一個(gè)聯(lián)盟關(guān)系,那么我們就會(huì )獲得一大批客戶(hù)流量。4.資源爭?。何覀兛梢圆捎米约旱木W(wǎng)站博客,每日發(fā)布網(wǎng)站建設相關(guān)內容,同時(shí)也可以發(fā)布自己的公司的新聞報道,最好是能夠定期更新,主要提高瀏覽量和流量。還有一個(gè)方法就是設置相關(guān)活動(dòng),吸引注冊,通過(guò)主動(dòng)的跟用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)從而獲得流量。一個(gè)好的網(wǎng)站,會(huì )讓它自然慢慢的獲得很多的流量,這就是傳說(shuō)中的免費網(wǎng)站。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢
  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),一般在各大網(wǎng)站平臺發(fā)布一些案例分析來(lái)凸顯自己網(wǎng)站的科技,突出特色,從而讓用戶(hù)知道我們這家網(wǎng)站的優(yōu)勢。在優(yōu)化之前,我們應該搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢,對于任何一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),必須要有清晰的定位,才能夠避免以后再做其他事情時(shí)候造成困難。面對自己不熟悉的行業(yè)和領(lǐng)域,那么我們怎么獲取更多的免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源呢?獲取這些免費的資源有很多種途徑,比如說(shuō):最常見(jiàn)的就是在百度知道中,這些大家耳熟能詳的問(wèn)題,通過(guò)百度知道中的免費推廣就可以提高廣告收入,而且增加了自己網(wǎng)站的曝光率,讓更多的客戶(hù)發(fā)現自己網(wǎng)站。
  還有像今日頭條,在抖音中發(fā)布一些知名博主的視頻,而這些知名博主通過(guò)免費發(fā)布這些視頻就可以增加自己的曝光度,從而激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)欲望。還有像新浪博客,新浪博客本身就是個(gè)不錯的平臺,如果一個(gè)博客的頁(yè)面設計的好,可以給自己網(wǎng)站帶來(lái)不少的流量。更多的頁(yè)面設計也是需要花錢(qián)花力氣才能有很好的效果。比如說(shuō)國內外的建站服務(wù)平臺這些自助建站平臺就是不錯的平臺,可以自己花錢(qián)搭建,只需要提供一下域名,主機就可以。
  如果是不懂如何搭建這些,也可以選擇國內外建站平臺這些自助建站平臺。還有像百度網(wǎng)盟,還有360網(wǎng)盟等付費聯(lián)盟,前提是我們也要有網(wǎng)站的收錄。那么一個(gè)網(wǎng)站在搭建好之后,該怎么利用這些免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源來(lái)增加自己網(wǎng)站的流量呢?1.個(gè)人wap推廣:個(gè)人網(wǎng)站推廣就是在不花錢(qián)的情況下,通過(guò)個(gè)人博客,個(gè)人微博或者個(gè)人推特,甚至是個(gè)人微信圈推廣自己的個(gè)人網(wǎng)站。
  這類(lèi)推廣,如果網(wǎng)站有合適的關(guān)鍵詞或者潛在客戶(hù)來(lái)找我們這個(gè)免費的網(wǎng)站推廣就能夠獲得曝光度,從而做好關(guān)鍵詞搜索競價(jià)排名,得到更多的免費流量。2.社交網(wǎng)站引流:社交平臺引流無(wú)非就是那些,微信,微博,和twitter等等。在這些平臺中建立一個(gè)網(wǎng)站并且發(fā)布一些帶有個(gè)人形象的內容,從而在這些平臺引流。3.在自媒體推廣:現在我們可以利用微信,微博,今日頭條這些自媒體平臺,去發(fā)布一些優(yōu)質(zhì)的內容,從而在這些平臺內獲得粉絲數量從而推廣自己的網(wǎng)站。
  如果能夠將自己的網(wǎng)站和其他公司形成一個(gè)聯(lián)盟關(guān)系,那么我們就會(huì )獲得一大批客戶(hù)流量。4.資源爭?。何覀兛梢圆捎米约旱木W(wǎng)站博客,每日發(fā)布網(wǎng)站建設相關(guān)內容,同時(shí)也可以發(fā)布自己的公司的新聞報道,最好是能夠定期更新,主要提高瀏覽量和流量。還有一個(gè)方法就是設置相關(guān)活動(dòng),吸引注冊,通過(guò)主動(dòng)的跟用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)從而獲得流量。一個(gè)好的網(wǎng)站,會(huì )讓它自然慢慢的獲得很多的流量,這就是傳說(shuō)中的免費網(wǎng)站。

場(chǎng)景+案例分析,SQL優(yōu)化這么做就對了!

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 71 次瀏覽 ? 2022-06-16 04:35 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  場(chǎng)景+案例分析,SQL優(yōu)化這么做就對了!
  /powercto/p/14410128.html
  目錄場(chǎng)景分析資料前言
  在應用開(kāi)發(fā)的早期,數據量少,開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)功能時(shí)更重視功能上的實(shí)現,隨著(zhù)生產(chǎn)數據的增長(cháng),很多SQL語(yǔ)句開(kāi)始暴露出性能問(wèn)題,對生產(chǎn)的影響也越來(lái)越大,有時(shí)可能這些有問(wèn)題的SQL就是整個(gè)系統性能的瓶頸。
  如果有不同意見(jiàn),歡迎留言指正,一起學(xué)習!
  SQL優(yōu)化一般步驟1、通過(guò)慢查日志等定位那些執行效率較低的SQL語(yǔ)句2、explain 分析SQL的執行計劃
  需要重點(diǎn)關(guān)注type、rows、filtered、extra。
  type由上至下,效率越來(lái)越高
  雖然上至下,效率越來(lái)越高,但是根據cost模型,假設有兩個(gè)索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當需要掃描的行數,使用idx2大約是idx1的5倍以上時(shí),會(huì )用idx1,否則會(huì )用idx2
  Extra
  3、show profile 分析
  了解SQL執行的線(xiàn)程的狀態(tài)及消耗的時(shí)間。
  默認是關(guān)閉的,開(kāi)啟語(yǔ)句“set profiling = 1;”
  SHOW?PROFILES?;<br />SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};<br />
  4、trace
  trace分析優(yōu)化器如何選擇執行計劃,通過(guò)trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。
  set?optimizer_trace="enabled=on";<br />set?optimizer_trace_max_mem_size=1000000;<br />select?*?from?information_schema.optimizer_trace;<br />
  5、確定問(wèn)題并采用相應的措施場(chǎng)景分析案例1、最左匹配
  索引
  KEY?`idx_shopid_orderno`?(`shop_id`,`order_no`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?orderno=''<br />
  查詢(xún)匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢(xún)條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調換前后順序。
  推薦:
  案例2、隱式轉換
  索引
  KEY?`idx_mobile`?(`mobile`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_user?where?mobile=12345678901<br />
  隱式轉換相當于在索引上做運算,會(huì )讓索引失效。mobile是字符類(lèi)型,使用了數字,應該使用字符串匹配,否則MySQL會(huì )用到隱式替換,導致索引失效。
  案例3、大分頁(yè)
  索引
  KEY?`idx_a_b_c`?(`a`,?`b`,?`c`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10;<br />
  對于大分頁(yè)的場(chǎng)景,可以?xún)?yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒(méi)有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:
  一種是把上一次的最后一條數據,也即上面的c傳過(guò)來(lái),然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行。
  另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動(dòng)如下
  SELECT<br />?t1.*?<br />FROM<br />?_t?t1,<br />?(?SELECT?id?FROM?_t?WHERE?a?=?1?AND?b?=?2?ORDER?BY?c?DESC?LIMIT?10000,?10?)?t2?<br />WHERE<br />?t1.id?=?t2.id;<br />
  案例4、in + order by
  索引
  KEY?`idx_shopid_status_created`?(`shop_id`,?`order_status`,?`created_at`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?order_status?IN?(?1,?2,?3?)?<br />ORDER?BY<br />?created_at?DESC?<br />?LIMIT?10<br />
  in查詢(xún)在MySQL底層是通過(guò)n*m的方式去搜索,類(lèi)似union,但是效率比union高。
  in查詢(xún)在進(jìn)行cost代價(jià)計算時(shí)(代價(jià) = 元組數 * IO平均值),是通過(guò)將in包含的數值,一條條去查詢(xún)獲取元組數的,因此這個(gè)計算過(guò)程會(huì )比較的慢,所以MySQL設置了個(gè)臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過(guò)這個(gè)臨界值后該列的cost就不參與計算了。
  因此會(huì )導致執行計劃選擇不準確。默認是200,即in條件超過(guò)了200個(gè)數據,會(huì )導致in的代價(jià)計算存在問(wèn)題,可能會(huì )導致Mysql選擇的索引不準確。
  處理方式,可以(order_status,created_at)互換前后順序,并且調整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。
  推薦:
  案例5、范圍查詢(xún)阻斷,后續字段不能走索引
  索引
  KEY?`idx_shopid_created_status`?(`shop_id`,?`created_at`,?`order_status`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?created_at?>?'2021-01-01?00:00:00'?<br />?AND?order_status?=?10<br />
  范圍查詢(xún)還有“IN、between”
  案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。(可以用到ICP)
  select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?not?in?(1,2)<br /><br />select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?!=?1<br />
  在索引上,避免使用NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
  案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況
  如果要求訪(fǎng)問(wèn)的數據量很小,則優(yōu)化器還是會(huì )選擇輔助索引,但是當訪(fǎng)問(wèn)的數據占整個(gè)表中數據的蠻大一部分時(shí)(一般是20%左右),優(yōu)化器會(huì )選擇通過(guò)聚集索引來(lái)查找數據。
  select?*?from?_order?where??order_status?=?1<br />
  查詢(xún)出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒(méi)法使用索引。
  案例8、復雜查詢(xún)
  select?sum(amt)?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01';<br /><br />select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01'?limit?10;<br />
  如果是統計某些數據,可能改用數倉進(jìn)行解決;
  如果是業(yè)務(wù)上就有那么復雜的查詢(xún),可能就不建議繼續走SQL了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用ES等進(jìn)行解決。
  案例9、asc和desc混用
  select?*?from?_t?where?a=1?order?by?b?desc,?c?asc<br />
  desc 和asc混用時(shí)會(huì )導致索引失效
  案例10、大數據
  對于推送業(yè)務(wù)的數據存儲,可能數據量會(huì )很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
  那么需要注意,頻繁的清理數據,會(huì )照成數據碎片,需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數據碎片處理。
  資料
  <p style="margin-right: 10px;margin-left: 10px;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;text-align: center;letter-spacing: 1.5px;">
  最后給大家分享我寫(xiě)的SQL兩件套:《SQL基礎知識第二版》和《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。里面有各個(gè)語(yǔ)法的解釋、大量的實(shí)例講解和批注等等,非常通俗易懂,方便大家跟著(zhù)一起來(lái)實(shí)操。
  <br />
  有需要的讀者可以下載學(xué)習,在下面的公眾號「數據前線(xiàn)」(非本號)后臺回復關(guān)鍵字:SQL,就行
  數據前線(xiàn)
  <br />
  后臺回復關(guān)鍵字:1024,獲取一份精心整理的技術(shù)干貨
  后臺回復關(guān)鍵字:進(jìn)群,帶你進(jìn)入高手如云的交流群</p>
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  在應用開(kāi)發(fā)的早期,數據量少,開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)功能時(shí)更重視功能上的實(shí)現,隨著(zhù)生產(chǎn)數據的增長(cháng),很多SQL語(yǔ)句開(kāi)始暴露出性能問(wèn)題,對生產(chǎn)的影響也越來(lái)越大,有時(shí)可能這些有問(wèn)題的SQL就是整個(gè)系統性能的瓶頸。
  如果有不同意見(jiàn),歡迎留言指正,一起學(xué)習!
  SQL優(yōu)化一般步驟1、通過(guò)慢查日志等定位那些執行效率較低的SQL語(yǔ)句2、explain 分析SQL的執行計劃
  需要重點(diǎn)關(guān)注type、rows、filtered、extra。
  type由上至下,效率越來(lái)越高
  雖然上至下,效率越來(lái)越高,但是根據cost模型,假設有兩個(gè)索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當需要掃描的行數,使用idx2大約是idx1的5倍以上時(shí),會(huì )用idx1,否則會(huì )用idx2
  Extra
  3、show profile 分析
  了解SQL執行的線(xiàn)程的狀態(tài)及消耗的時(shí)間。
  默認是關(guān)閉的,開(kāi)啟語(yǔ)句“set profiling = 1;”
  SHOW?PROFILES?;<br />SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};<br />
  4、trace
  trace分析優(yōu)化器如何選擇執行計劃,通過(guò)trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。
  set?optimizer_trace="enabled=on";<br />set?optimizer_trace_max_mem_size=1000000;<br />select?*?from?information_schema.optimizer_trace;<br />
  5、確定問(wèn)題并采用相應的措施場(chǎng)景分析案例1、最左匹配
  索引
  KEY?`idx_shopid_orderno`?(`shop_id`,`order_no`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?orderno=''<br />
  查詢(xún)匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢(xún)條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調換前后順序。
  推薦:
  案例2、隱式轉換
  索引
  KEY?`idx_mobile`?(`mobile`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_user?where?mobile=12345678901<br />
  隱式轉換相當于在索引上做運算,會(huì )讓索引失效。mobile是字符類(lèi)型,使用了數字,應該使用字符串匹配,否則MySQL會(huì )用到隱式替換,導致索引失效。
  案例3、大分頁(yè)
  索引
  KEY?`idx_a_b_c`?(`a`,?`b`,?`c`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10;<br />
  對于大分頁(yè)的場(chǎng)景,可以?xún)?yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒(méi)有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:
  一種是把上一次的最后一條數據,也即上面的c傳過(guò)來(lái),然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行。
  另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動(dòng)如下
  SELECT<br />?t1.*?<br />FROM<br />?_t?t1,<br />?(?SELECT?id?FROM?_t?WHERE?a?=?1?AND?b?=?2?ORDER?BY?c?DESC?LIMIT?10000,?10?)?t2?<br />WHERE<br />?t1.id?=?t2.id;<br />
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  索引
  KEY?`idx_shopid_status_created`?(`shop_id`,?`order_status`,?`created_at`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?order_status?IN?(?1,?2,?3?)?<br />ORDER?BY<br />?created_at?DESC?<br />?LIMIT?10<br />
  in查詢(xún)在MySQL底層是通過(guò)n*m的方式去搜索,類(lèi)似union,但是效率比union高。
  in查詢(xún)在進(jìn)行cost代價(jià)計算時(shí)(代價(jià) = 元組數 * IO平均值),是通過(guò)將in包含的數值,一條條去查詢(xún)獲取元組數的,因此這個(gè)計算過(guò)程會(huì )比較的慢,所以MySQL設置了個(gè)臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過(guò)這個(gè)臨界值后該列的cost就不參與計算了。
  因此會(huì )導致執行計劃選擇不準確。默認是200,即in條件超過(guò)了200個(gè)數據,會(huì )導致in的代價(jià)計算存在問(wèn)題,可能會(huì )導致Mysql選擇的索引不準確。
  處理方式,可以(order_status,created_at)互換前后順序,并且調整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。
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  SQL語(yǔ)句
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  如果要求訪(fǎng)問(wèn)的數據量很小,則優(yōu)化器還是會(huì )選擇輔助索引,但是當訪(fǎng)問(wèn)的數據占整個(gè)表中數據的蠻大一部分時(shí)(一般是20%左右),優(yōu)化器會(huì )選擇通過(guò)聚集索引來(lái)查找數據。
  select?*?from?_order?where??order_status?=?1<br />
  查詢(xún)出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒(méi)法使用索引。
  案例8、復雜查詢(xún)
  select?sum(amt)?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01';<br /><br />select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01'?limit?10;<br />
  如果是統計某些數據,可能改用數倉進(jìn)行解決;
  如果是業(yè)務(wù)上就有那么復雜的查詢(xún),可能就不建議繼續走SQL了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用ES等進(jìn)行解決。
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  案例10、大數據
  對于推送業(yè)務(wù)的數據存儲,可能數據量會(huì )很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
  那么需要注意,頻繁的清理數據,會(huì )照成數據碎片,需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數據碎片處理。
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  最后給大家分享我寫(xiě)的SQL兩件套:《SQL基礎知識第二版》《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。里面有各個(gè)語(yǔ)法的解釋、大量的實(shí)例講解和批注等等,非常通俗易懂,方便大家跟著(zhù)一起來(lái)實(shí)操。
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想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 100 次瀏覽 ? 2022-06-15 22:55 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

  對于端上的性能監控與優(yōu)化,一直是熱門(mén)話(huà)題。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)近10年的發(fā)展,各大APP隨著(zhù)時(shí)間和業(yè)務(wù)的累加變得越來(lái)越重,復雜度高的業(yè)務(wù)模塊和數量巨大的第三方插件,導致APP越來(lái)越慢、越來(lái)越卡,嚴重影響了用戶(hù)體驗。
  因此,對APP進(jìn)行性能優(yōu)化就變得尤為重要。性能優(yōu)化有很多指標,比如Crash率、卡頓、CPU、內存、存儲和網(wǎng)絡(luò )等,建立完善的數據指標并進(jìn)行有效采集是一項很復雜的任務(wù)。除了手動(dòng)埋點(diǎn)以外,業(yè)界對自動(dòng)化埋點(diǎn)和性能優(yōu)化監控平臺的探索也層出不窮,性能優(yōu)化在一線(xiàn)大廠(chǎng)得到了高度的重視。
  GMTC全球大前端技術(shù)大會(huì )北京站特別為大家設置了前端技術(shù)性能優(yōu)化專(zhuān)場(chǎng),精心挑選國內外互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司的諸多性能優(yōu)化實(shí)戰案例,邀請不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一線(xiàn)技術(shù)專(zhuān)家分享相關(guān)技術(shù)實(shí)踐,希望能給大家帶來(lái)更多的思考和落地參考。
  B 站的視頻體驗進(jìn)化之路
  
  內容簡(jiǎn)介:近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展越來(lái)越快,技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量不斷提升,用戶(hù)體驗的要求也越來(lái)越高。對于視頻觀(guān)看體驗,用戶(hù)往往會(huì )因為數秒的等待時(shí)間或頻繁的卡頓而放棄觀(guān)看內容。如何提高用戶(hù)內容消費的能力和體驗成為了我們亟待解決的問(wèn)題。
  B站于2018年進(jìn)行了一次基于"videofirst"的年度性?xún)?yōu)化,針對用戶(hù)體驗的關(guān)鍵指標進(jìn)行性能優(yōu)化改造。包括交互設計改版、基于MPEG-DASH協(xié)議的視頻體驗優(yōu)化、播放頁(yè)秒開(kāi)、彈幕體驗優(yōu)化等方面。希望為面對改善用戶(hù)體驗和性能的與會(huì )者提供參考。
  演講提綱
  1. 播放頁(yè)秒開(kāi)優(yōu)化
 ?。?)播放資源前置:抽離核心播放器(無(wú)依賴(lài))、非必須模塊后置、減少解析時(shí)合并邏輯
 ?。?)前端js避讓策略:前端js下載、執行避讓
 ?。?)Node內網(wǎng)請求playurl:合并playurl到頁(yè)面內容
 ?。?)預取playurl:結束前預取推薦視頻
 ?。?)預取視頻:熱門(mén)視頻內容預取,輸出到頁(yè)面
 ?。?)其它渠道預載播放資源:首頁(yè)、動(dòng)態(tài)、空間、搜索等入口
 ?。?)內核優(yōu)化:DASH改造、FLV避免預檢請求
 ?。?)配置中心:資源長(cháng)緩存,通過(guò)配置中心更改
 ?。?)效果:50分位800ms,80分位1400ms
  2. 播放體驗優(yōu)化
 ?。?)播放內核嘗試DASH:自動(dòng)切換、無(wú)縫切換、卡頓低
 ?。?)自動(dòng)切換策略:根據用戶(hù)網(wǎng)速及當前緩沖區大小自動(dòng)切換
 ?。?)無(wú)縫切換:支持多清晰度及多線(xiàn)路間無(wú)縫切換,用戶(hù)對切換幾乎無(wú)感
 ?。?)效果:清晰度無(wú)縫切換、卡頓率下降60%
  3. 彈幕體驗優(yōu)化
 ?。?)彈幕引擎:為什么使用兩套渲染引擎
 ?。?)彈幕優(yōu)化:復用彈幕節點(diǎn),直播模式下丟棄屏幕外彈幕
 ?。?)彈幕蒙板與監測:不遮擋彈幕,更好的視頻觀(guān)看體驗
 ?。?)彈幕內核改造(todo):使用字體渲染預計算寬高處理,減少重繪
  0.3秒完成渲染!信息流內容頁(yè)“閃開(kāi)”優(yōu)化總結和思考
  
  內容簡(jiǎn)介:“閃開(kāi)”,即用戶(hù)一點(diǎn)即開(kāi),用Web技術(shù)來(lái)實(shí)現和Native一致的頁(yè)面加載體驗。本演講將通過(guò)從瀏覽器內核到客戶(hù)端外殼、從服務(wù)端到前端等多端協(xié)作下所實(shí)現的日均N億級PV頁(yè)面“閃開(kāi)”體驗所采用的優(yōu)化策略,及其背后技術(shù)策略的思考和選擇。
  通過(guò)重新理解和定義前端頁(yè)面的渲染處理,分析常見(jiàn)的前端性能優(yōu)化方案(如PWA或SSR等)所存在不足,并通過(guò)信息流場(chǎng)景的內容消費頁(yè)面的深度優(yōu)化案例,講解如何通過(guò)Web技術(shù)來(lái)實(shí)現100%消除頁(yè)面白屏而實(shí)現“閃開(kāi)”的。
  演講提綱:**
  1.“閃開(kāi)”優(yōu)化的場(chǎng)景及背景分析
  2.“閃開(kāi)”優(yōu)化的難點(diǎn)分析及策略推導
  3.“閃開(kāi)”優(yōu)化策略的落地及上線(xiàn)控制
  4. 極致的性能優(yōu)化對技術(shù)架構的挑戰
  5. 關(guān)于 Web 性能優(yōu)化的總結和思考
  字節跳動(dòng)線(xiàn)上性能監控體系的建設
  
  內容簡(jiǎn)介:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年,穩定性、性能一直是開(kāi)發(fā)者面臨的主要線(xiàn)上問(wèn)題。字節跳動(dòng)發(fā)布多款App,全球幾億用戶(hù)量級,在追求用戶(hù)體驗上面,面臨著(zhù)巨大的挑戰。用戶(hù)會(huì )因為滑動(dòng)信息流、播放視頻流的卡頓,手機發(fā)燙、流量消耗過(guò)大等問(wèn)題而卸載使用,如何優(yōu)化性能手段提升留存率是我們需要解決的問(wèn)題。
  本次分享,以線(xiàn)上產(chǎn)品遇到的一些問(wèn)題為背景,詳細介紹性能監控體系中不同維度的性能監控,提供發(fā)現線(xiàn)上問(wèn)題、定位具體問(wèn)題原因的能力。包括App耗電問(wèn)題、大內存歸因、流量消耗過(guò)大問(wèn)題的監控原理和問(wèn)題排查。對于線(xiàn)上單點(diǎn)問(wèn)題排查,日志檢索和指令下發(fā)的閉環(huán)系統結構。希望能對線(xiàn)上性能問(wèn)題精細監控提供一些借鑒和幫助。
  演講提綱
  1. 研發(fā)流程和現狀
  (1) 研發(fā)流程中可能出現的問(wèn)題
  (2) 線(xiàn)上問(wèn)題的主動(dòng)發(fā)現 查看全部

  想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

  對于端上的性能監控與優(yōu)化,一直是熱門(mén)話(huà)題。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)近10年的發(fā)展,各大APP隨著(zhù)時(shí)間和業(yè)務(wù)的累加變得越來(lái)越重,復雜度高的業(yè)務(wù)模塊和數量巨大的第三方插件,導致APP越來(lái)越慢、越來(lái)越卡,嚴重影響了用戶(hù)體驗。
  因此,對APP進(jìn)行性能優(yōu)化就變得尤為重要。性能優(yōu)化有很多指標,比如Crash率、卡頓、CPU、內存、存儲和網(wǎng)絡(luò )等,建立完善的數據指標并進(jìn)行有效采集是一項很復雜的任務(wù)。除了手動(dòng)埋點(diǎn)以外,業(yè)界對自動(dòng)化埋點(diǎn)和性能優(yōu)化監控平臺的探索也層出不窮,性能優(yōu)化在一線(xiàn)大廠(chǎng)得到了高度的重視。
  GMTC全球大前端技術(shù)大會(huì )北京站特別為大家設置了前端技術(shù)性能優(yōu)化專(zhuān)場(chǎng),精心挑選國內外互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司的諸多性能優(yōu)化實(shí)戰案例,邀請不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一線(xiàn)技術(shù)專(zhuān)家分享相關(guān)技術(shù)實(shí)踐,希望能給大家帶來(lái)更多的思考和落地參考。
  B 站的視頻體驗進(jìn)化之路
  
  內容簡(jiǎn)介:近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展越來(lái)越快,技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量不斷提升,用戶(hù)體驗的要求也越來(lái)越高。對于視頻觀(guān)看體驗,用戶(hù)往往會(huì )因為數秒的等待時(shí)間或頻繁的卡頓而放棄觀(guān)看內容。如何提高用戶(hù)內容消費的能力和體驗成為了我們亟待解決的問(wèn)題。
  B站于2018年進(jìn)行了一次基于"videofirst"的年度性?xún)?yōu)化,針對用戶(hù)體驗的關(guān)鍵指標進(jìn)行性能優(yōu)化改造。包括交互設計改版、基于MPEG-DASH協(xié)議的視頻體驗優(yōu)化、播放頁(yè)秒開(kāi)、彈幕體驗優(yōu)化等方面。希望為面對改善用戶(hù)體驗和性能的與會(huì )者提供參考。
  演講提綱
  1. 播放頁(yè)秒開(kāi)優(yōu)化
 ?。?)播放資源前置:抽離核心播放器(無(wú)依賴(lài))、非必須模塊后置、減少解析時(shí)合并邏輯
 ?。?)前端js避讓策略:前端js下載、執行避讓
 ?。?)Node內網(wǎng)請求playurl:合并playurl到頁(yè)面內容
 ?。?)預取playurl:結束前預取推薦視頻
 ?。?)預取視頻:熱門(mén)視頻內容預取,輸出到頁(yè)面
 ?。?)其它渠道預載播放資源:首頁(yè)、動(dòng)態(tài)、空間、搜索等入口
 ?。?)內核優(yōu)化:DASH改造、FLV避免預檢請求
 ?。?)配置中心:資源長(cháng)緩存,通過(guò)配置中心更改
 ?。?)效果:50分位800ms,80分位1400ms
  2. 播放體驗優(yōu)化
 ?。?)播放內核嘗試DASH:自動(dòng)切換、無(wú)縫切換、卡頓低
 ?。?)自動(dòng)切換策略:根據用戶(hù)網(wǎng)速及當前緩沖區大小自動(dòng)切換
 ?。?)無(wú)縫切換:支持多清晰度及多線(xiàn)路間無(wú)縫切換,用戶(hù)對切換幾乎無(wú)感
 ?。?)效果:清晰度無(wú)縫切換、卡頓率下降60%
  3. 彈幕體驗優(yōu)化
 ?。?)彈幕引擎:為什么使用兩套渲染引擎
 ?。?)彈幕優(yōu)化:復用彈幕節點(diǎn),直播模式下丟棄屏幕外彈幕
 ?。?)彈幕蒙板與監測:不遮擋彈幕,更好的視頻觀(guān)看體驗
 ?。?)彈幕內核改造(todo):使用字體渲染預計算寬高處理,減少重繪
  0.3秒完成渲染!信息流內容頁(yè)“閃開(kāi)”優(yōu)化總結和思考
  
  內容簡(jiǎn)介:“閃開(kāi)”,即用戶(hù)一點(diǎn)即開(kāi),用Web技術(shù)來(lái)實(shí)現和Native一致的頁(yè)面加載體驗。本演講將通過(guò)從瀏覽器內核到客戶(hù)端外殼、從服務(wù)端到前端等多端協(xié)作下所實(shí)現的日均N億級PV頁(yè)面“閃開(kāi)”體驗所采用的優(yōu)化策略,及其背后技術(shù)策略的思考和選擇。
  通過(guò)重新理解和定義前端頁(yè)面的渲染處理,分析常見(jiàn)的前端性能優(yōu)化方案(如PWA或SSR等)所存在不足,并通過(guò)信息流場(chǎng)景的內容消費頁(yè)面的深度優(yōu)化案例,講解如何通過(guò)Web技術(shù)來(lái)實(shí)現100%消除頁(yè)面白屏而實(shí)現“閃開(kāi)”的。
  演講提綱:**
  1.“閃開(kāi)”優(yōu)化的場(chǎng)景及背景分析
  2.“閃開(kāi)”優(yōu)化的難點(diǎn)分析及策略推導
  3.“閃開(kāi)”優(yōu)化策略的落地及上線(xiàn)控制
  4. 極致的性能優(yōu)化對技術(shù)架構的挑戰
  5. 關(guān)于 Web 性能優(yōu)化的總結和思考
  字節跳動(dòng)線(xiàn)上性能監控體系的建設
  
  內容簡(jiǎn)介:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年,穩定性、性能一直是開(kāi)發(fā)者面臨的主要線(xiàn)上問(wèn)題。字節跳動(dòng)發(fā)布多款App,全球幾億用戶(hù)量級,在追求用戶(hù)體驗上面,面臨著(zhù)巨大的挑戰。用戶(hù)會(huì )因為滑動(dòng)信息流、播放視頻流的卡頓,手機發(fā)燙、流量消耗過(guò)大等問(wèn)題而卸載使用,如何優(yōu)化性能手段提升留存率是我們需要解決的問(wèn)題。
  本次分享,以線(xiàn)上產(chǎn)品遇到的一些問(wèn)題為背景,詳細介紹性能監控體系中不同維度的性能監控,提供發(fā)現線(xiàn)上問(wèn)題、定位具體問(wèn)題原因的能力。包括App耗電問(wèn)題、大內存歸因、流量消耗過(guò)大問(wèn)題的監控原理和問(wèn)題排查。對于線(xiàn)上單點(diǎn)問(wèn)題排查,日志檢索和指令下發(fā)的閉環(huán)系統結構。希望能對線(xiàn)上性能問(wèn)題精細監控提供一些借鑒和幫助。
  演講提綱
  1. 研發(fā)流程和現狀
  (1) 研發(fā)流程中可能出現的問(wèn)題
  (2) 線(xiàn)上問(wèn)題的主動(dòng)發(fā)現

案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 90 次瀏覽 ? 2022-06-09 01:12 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島
  
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。對于數據孤島問(wèn)題,系統可基于多數據源智能適配、搜索意圖推薦、搜索功能快速構建等優(yōu)勢功能協(xié)助企業(yè)構建高效數據管道,挖掘數據價(jià)值及提高數據利用率。證券行業(yè):移動(dòng)證券服務(wù)數據孤島亟待智能技術(shù)優(yōu)化用戶(hù)體驗
  對于證券行業(yè)來(lái)說(shuō),移動(dòng)應用已成為行業(yè)中不可或缺的服務(wù)載體。伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,客戶(hù)的交互、開(kāi)戶(hù)、交易、理財購買(mǎi)等行為由傳統的PC端轉向移動(dòng)App。在此趨勢下,券商普遍開(kāi)始重視并開(kāi)發(fā)的移動(dòng)應用,并加大研發(fā)資金投入以?xún)?yōu)化服務(wù)效能及應用場(chǎng)景創(chuàng )新。然而,證券APP常有的交易、資訊、投研等各類(lèi)內容服務(wù)板塊往往由券商公司內不同組織提供,極易出現歷史包袱、系統割裂、數據孤島等問(wèn)題。以方正證券為例,其移動(dòng)應用「小方App」經(jīng)過(guò)4年的功能迭代和累加,已為客戶(hù)提供交易行情、理財、投顧、資訊、消息、智能等數百項功能服務(wù)。然而,其股票信息、投顧信息、研報資訊等數據長(cháng)期沉淀于各個(gè)獨立業(yè)務(wù)板塊,形成數據孤島。用戶(hù)在進(jìn)行投研、產(chǎn)品決策等行為時(shí)需要頻繁切換板塊,無(wú)法高效順暢地獲取數據。由此,機構亟需改進(jìn)優(yōu)化搜索功能,構建可提供股票搜索、理財搜索、投顧搜索等綜合性智能搜索服務(wù)。移動(dòng)證券智能應用案例解析:以虎博科技為小方App搭建智能搜索服務(wù)為例為解決方正證券的數據孤島問(wèn)題,虎博科技通過(guò)引入其虎博智能搜索引擎,結合深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等智能技術(shù)為小方App構建了智能搜索功能。利用搜索框為用戶(hù)提供高效信息服務(wù)。
  在方案設計流程中,虎博科技針對智能搜索功能這一目標服務(wù)功能的業(yè)務(wù)流程梳理出:用戶(hù)問(wèn)題、查詢(xún)分析、組內搜索策略、組間搜索策略、輸出API、展示卡片六個(gè)環(huán)節;其中所涉及的數據流程則包含:異構數據轉換、離線(xiàn)索引構建、組內策略構建、組間策略構建四個(gè)環(huán)節。其中異構數據轉換和離線(xiàn)索引構建都屬于離線(xiàn)處理,虎博科技在數據處理管道上結合自身在NLP領(lǐng)域的審核積淀,提供了豐富的處理模型,從而提升搜索效果。
  一、核心設施 – 虎博智能搜索引擎
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。
  
  對于本案例中客戶(hù)在高效數據處理上的需求,引擎可提供:
  1.多數據源智能適配– 包含內外部財報、研報、公告、資訊、產(chǎn)品等數據在內,引擎可快速接入多種形式的數據(結構化數據及文檔、表格、圖片、音頻等非結構化數據)。2.搜索意圖推薦 – 引擎可基于豐富的NLP算法在索引構建過(guò)程中對數據進(jìn)行深度知識挖掘分析,提供更快速的查詢(xún)檢索。3.搜索功能快速構建 – 引擎的搜索API模塊允許用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的后臺配置快速構建搜索服務(wù)功能,并配合NLP算法理解用戶(hù)檢索語(yǔ)義和意圖,支持口語(yǔ)化問(wèn)答交互。此外,搜索服務(wù)于可對接口進(jìn)行限流和鑒權實(shí)現安全性保障。4.監控 – 系統全流程監控,幫助用戶(hù)快速定位問(wèn)題。5.反饋日志 -用戶(hù)反饋日志收集持續優(yōu)化搜索結果。二、結合NLP與知識圖譜搭建數據處理管道,實(shí)現智能搜索為構建高效、精準的搜索服務(wù),在數據流程中的離線(xiàn)處理部分,虎博科技基于自身在NLP領(lǐng)域的技術(shù)積累,通過(guò)意圖識別模型、深度學(xué)習語(yǔ)義模型以及行業(yè)知識圖譜和條件推理模型等技術(shù)優(yōu)勢構建數據處理管道,從而提升搜索效果。意圖識別模型– 用于準確識別用戶(hù)搜索意圖,進(jìn)而反饋更加符合需求的結果。模型可對query進(jìn)行分類(lèi),識別出SQL類(lèi)query 和匹配類(lèi)query。若識別結果為SQL類(lèi)query,系統將直接采用文本分類(lèi)模型進(jìn)后續處理;若識別結果為匹配類(lèi)query則使用深度排序模型。
  深度學(xué)習排序模型– 用于查詢(xún)匹配類(lèi)query與文檔的相關(guān)性。模型采用對離散特征做Embedding的方法,借鑒了FNN的思想,然后采用Wide&Deep模型同時(shí)訓練一個(gè)Wide側的線(xiàn)性模型和一個(gè)Deep側的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),Wide部分提供記憶能力,關(guān)注用戶(hù)有過(guò)的歷史行為,Deep部分則提供泛化能力,關(guān)注一些沒(méi)有歷史行為的Item。行業(yè)知識圖譜和條件推理模型– 用于將自然語(yǔ)言問(wèn)題提煉為查詢(xún)條件在圖譜上推理檢索(NL2SQL)。具體地,采用了一種基于草圖的方法,其中草圖包含一個(gè)依賴(lài)圖,因此可以通過(guò)僅考慮其依賴(lài)的先前預測來(lái)進(jìn)行下一個(gè)預測。預測列時(shí)采用sigmoid函數來(lái)計算每個(gè)列出現的概率,并采用列注意力來(lái)提高預測能力,并使用序列到序列的進(jìn)行預測取值,從自然語(yǔ)言中提取查詢(xún)條件。此外,針對小方App所提供的證券信息、理財等內容服務(wù),虎博科技基于大量的證券方面的研報、財報,在通用的語(yǔ)言模型(例如bert,albert)上,采用持續學(xué)習的方法訓練了行業(yè)語(yǔ)言模型,全面的運用于后續的實(shí)體識別、關(guān)系抽取、情感分析模型等。而對于部分英文研究材料,則基于大量的證券雙語(yǔ)平行語(yǔ)料訓練的翻譯系統,滿(mǎn)足了翻譯需求,并通過(guò)大量的證券語(yǔ)料以及標注,結合實(shí)體識別和關(guān)系抽取輔助,構建完善的證券垂直領(lǐng)域知識圖譜,為下游的檢索任務(wù)提供支持。
  三、應用效果引入虎博智能搜索引擎后,方正證券旗下小方App信息服務(wù)效率至少提升50%。通過(guò)將原來(lái)各個(gè)二級頁(yè)面的搜索框,以及不同的功能整合成為首頁(yè)搜索框,形成統一的搜索入口,實(shí)現 「股票」「理財」「投顧」「資訊」「發(fā)現」等全場(chǎng)景信息的一站式服務(wù)。理財產(chǎn)品智能搜索可基于虎博科技針對證券行業(yè)的自然語(yǔ)言理解模型及知識圖譜,對產(chǎn)品進(jìn)行多屬性智能關(guān)聯(lián),連接用戶(hù)和產(chǎn)品,提升產(chǎn)品的轉化率;研報資訊精準搜索可對于研報、資訊、公告以及其他非結構化數據庫中內容提供深度語(yǔ)義搜索,快速提供高價(jià)值信息;投顧信息搜索則通過(guò)綜合展示平臺,讓用戶(hù)能夠方便的聯(lián)系投顧、認知投顧、簽約投顧,促進(jìn)業(yè)務(wù)變現,且縮短了用戶(hù)查找信息的路徑。點(diǎn)擊閱讀原文,進(jìn)一步了解虎博智能搜索引擎
  機器之心Pro
  追動(dòng)態(tài) |查數據| 搜研報| 看分析new
  機器之心Pro 是基于機器之心團隊自主構建的「百萬(wàn)級規模產(chǎn)業(yè)圖譜」及「結構化數據庫」的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)信息終端,持續為您追蹤近百個(gè)以人工智能為代表的科技與智能化創(chuàng )新領(lǐng)域。
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  研究報告– 收錄近千份專(zhuān)業(yè)研究報告、問(wèn)卷、可視化圖表及案例研究并持續更新,助您高效獲取專(zhuān)業(yè)洞見(jiàn)。
  行業(yè)趨勢–實(shí)時(shí)收錄技術(shù)升級、政策發(fā)布、資本事件重要市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及相關(guān)解讀,助您了解產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài),把握人工智能發(fā)展趨勢。
  智周分析beta– 通過(guò)可視化數據分析,解讀產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng )新發(fā)展趨勢,分析近百個(gè)以機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)為代表的人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng )新升級領(lǐng)域,助您探究發(fā)展現狀、探索發(fā)展機遇。
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  案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島
  
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。對于數據孤島問(wèn)題,系統可基于多數據源智能適配、搜索意圖推薦、搜索功能快速構建等優(yōu)勢功能協(xié)助企業(yè)構建高效數據管道,挖掘數據價(jià)值及提高數據利用率。證券行業(yè):移動(dòng)證券服務(wù)數據孤島亟待智能技術(shù)優(yōu)化用戶(hù)體驗
  對于證券行業(yè)來(lái)說(shuō),移動(dòng)應用已成為行業(yè)中不可或缺的服務(wù)載體。伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,客戶(hù)的交互、開(kāi)戶(hù)、交易、理財購買(mǎi)等行為由傳統的PC端轉向移動(dòng)App。在此趨勢下,券商普遍開(kāi)始重視并開(kāi)發(fā)的移動(dòng)應用,并加大研發(fā)資金投入以?xún)?yōu)化服務(wù)效能及應用場(chǎng)景創(chuàng )新。然而,證券APP常有的交易、資訊、投研等各類(lèi)內容服務(wù)板塊往往由券商公司內不同組織提供,極易出現歷史包袱、系統割裂、數據孤島等問(wèn)題。以方正證券為例,其移動(dòng)應用「小方App」經(jīng)過(guò)4年的功能迭代和累加,已為客戶(hù)提供交易行情、理財、投顧、資訊、消息、智能等數百項功能服務(wù)。然而,其股票信息、投顧信息、研報資訊等數據長(cháng)期沉淀于各個(gè)獨立業(yè)務(wù)板塊,形成數據孤島。用戶(hù)在進(jìn)行投研、產(chǎn)品決策等行為時(shí)需要頻繁切換板塊,無(wú)法高效順暢地獲取數據。由此,機構亟需改進(jìn)優(yōu)化搜索功能,構建可提供股票搜索、理財搜索、投顧搜索等綜合性智能搜索服務(wù)。移動(dòng)證券智能應用案例解析:以虎博科技為小方App搭建智能搜索服務(wù)為例為解決方正證券的數據孤島問(wèn)題,虎博科技通過(guò)引入其虎博智能搜索引擎,結合深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等智能技術(shù)為小方App構建了智能搜索功能。利用搜索框為用戶(hù)提供高效信息服務(wù)。
  在方案設計流程中,虎博科技針對智能搜索功能這一目標服務(wù)功能的業(yè)務(wù)流程梳理出:用戶(hù)問(wèn)題、查詢(xún)分析、組內搜索策略、組間搜索策略、輸出API、展示卡片六個(gè)環(huán)節;其中所涉及的數據流程則包含:異構數據轉換、離線(xiàn)索引構建、組內策略構建、組間策略構建四個(gè)環(huán)節。其中異構數據轉換和離線(xiàn)索引構建都屬于離線(xiàn)處理,虎博科技在數據處理管道上結合自身在NLP領(lǐng)域的審核積淀,提供了豐富的處理模型,從而提升搜索效果。
  一、核心設施 – 虎博智能搜索引擎
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。
  
  對于本案例中客戶(hù)在高效數據處理上的需求,引擎可提供:
  1.多數據源智能適配– 包含內外部財報、研報、公告、資訊、產(chǎn)品等數據在內,引擎可快速接入多種形式的數據(結構化數據及文檔、表格、圖片、音頻等非結構化數據)。2.搜索意圖推薦 – 引擎可基于豐富的NLP算法在索引構建過(guò)程中對數據進(jìn)行深度知識挖掘分析,提供更快速的查詢(xún)檢索。3.搜索功能快速構建 – 引擎的搜索API模塊允許用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的后臺配置快速構建搜索服務(wù)功能,并配合NLP算法理解用戶(hù)檢索語(yǔ)義和意圖,支持口語(yǔ)化問(wèn)答交互。此外,搜索服務(wù)于可對接口進(jìn)行限流和鑒權實(shí)現安全性保障。4.監控 – 系統全流程監控,幫助用戶(hù)快速定位問(wèn)題。5.反饋日志 -用戶(hù)反饋日志收集持續優(yōu)化搜索結果。二、結合NLP與知識圖譜搭建數據處理管道,實(shí)現智能搜索為構建高效、精準的搜索服務(wù),在數據流程中的離線(xiàn)處理部分,虎博科技基于自身在NLP領(lǐng)域的技術(shù)積累,通過(guò)意圖識別模型、深度學(xué)習語(yǔ)義模型以及行業(yè)知識圖譜和條件推理模型等技術(shù)優(yōu)勢構建數據處理管道,從而提升搜索效果。意圖識別模型– 用于準確識別用戶(hù)搜索意圖,進(jìn)而反饋更加符合需求的結果。模型可對query進(jìn)行分類(lèi),識別出SQL類(lèi)query 和匹配類(lèi)query。若識別結果為SQL類(lèi)query,系統將直接采用文本分類(lèi)模型進(jìn)后續處理;若識別結果為匹配類(lèi)query則使用深度排序模型。
  深度學(xué)習排序模型– 用于查詢(xún)匹配類(lèi)query與文檔的相關(guān)性。模型采用對離散特征做Embedding的方法,借鑒了FNN的思想,然后采用Wide&Deep模型同時(shí)訓練一個(gè)Wide側的線(xiàn)性模型和一個(gè)Deep側的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),Wide部分提供記憶能力,關(guān)注用戶(hù)有過(guò)的歷史行為,Deep部分則提供泛化能力,關(guān)注一些沒(méi)有歷史行為的Item。行業(yè)知識圖譜和條件推理模型– 用于將自然語(yǔ)言問(wèn)題提煉為查詢(xún)條件在圖譜上推理檢索(NL2SQL)。具體地,采用了一種基于草圖的方法,其中草圖包含一個(gè)依賴(lài)圖,因此可以通過(guò)僅考慮其依賴(lài)的先前預測來(lái)進(jìn)行下一個(gè)預測。預測列時(shí)采用sigmoid函數來(lái)計算每個(gè)列出現的概率,并采用列注意力來(lái)提高預測能力,并使用序列到序列的進(jìn)行預測取值,從自然語(yǔ)言中提取查詢(xún)條件。此外,針對小方App所提供的證券信息、理財等內容服務(wù),虎博科技基于大量的證券方面的研報、財報,在通用的語(yǔ)言模型(例如bert,albert)上,采用持續學(xué)習的方法訓練了行業(yè)語(yǔ)言模型,全面的運用于后續的實(shí)體識別、關(guān)系抽取、情感分析模型等。而對于部分英文研究材料,則基于大量的證券雙語(yǔ)平行語(yǔ)料訓練的翻譯系統,滿(mǎn)足了翻譯需求,并通過(guò)大量的證券語(yǔ)料以及標注,結合實(shí)體識別和關(guān)系抽取輔助,構建完善的證券垂直領(lǐng)域知識圖譜,為下游的檢索任務(wù)提供支持。
  三、應用效果引入虎博智能搜索引擎后,方正證券旗下小方App信息服務(wù)效率至少提升50%。通過(guò)將原來(lái)各個(gè)二級頁(yè)面的搜索框,以及不同的功能整合成為首頁(yè)搜索框,形成統一的搜索入口,實(shí)現 「股票」「理財」「投顧」「資訊」「發(fā)現」等全場(chǎng)景信息的一站式服務(wù)。理財產(chǎn)品智能搜索可基于虎博科技針對證券行業(yè)的自然語(yǔ)言理解模型及知識圖譜,對產(chǎn)品進(jìn)行多屬性智能關(guān)聯(lián),連接用戶(hù)和產(chǎn)品,提升產(chǎn)品的轉化率;研報資訊精準搜索可對于研報、資訊、公告以及其他非結構化數據庫中內容提供深度語(yǔ)義搜索,快速提供高價(jià)值信息;投顧信息搜索則通過(guò)綜合展示平臺,讓用戶(hù)能夠方便的聯(lián)系投顧、認知投顧、簽約投顧,促進(jìn)業(yè)務(wù)變現,且縮短了用戶(hù)查找信息的路徑。點(diǎn)擊閱讀原文,進(jìn)一步了解虎博智能搜索引擎
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  機器之心Pro 是基于機器之心團隊自主構建的「百萬(wàn)級規模產(chǎn)業(yè)圖譜」及「結構化數據庫」的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)信息終端,持續為您追蹤近百個(gè)以人工智能為代表的科技與智能化創(chuàng )新領(lǐng)域。
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  研究報告– 收錄近千份專(zhuān)業(yè)研究報告、問(wèn)卷、可視化圖表及案例研究并持續更新,助您高效獲取專(zhuān)業(yè)洞見(jiàn)。
  行業(yè)趨勢–實(shí)時(shí)收錄技術(shù)升級、政策發(fā)布、資本事件重要市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及相關(guān)解讀,助您了解產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài),把握人工智能發(fā)展趨勢。
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SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 75 次瀏覽 ? 2022-06-07 06:52 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘
  
  作者 | VWO譯者 | 無(wú)明去年十二月份,VWO 平臺支持團隊發(fā)布了一份缺陷報告。這份報告很有意思,其中有一個(gè)來(lái)自某家企業(yè)用戶(hù)的分析查詢(xún),它的運行速度非常慢。本文作者是這個(gè)數據平臺的一員,所以立馬開(kāi)始著(zhù)手診斷這個(gè)問(wèn)題。背景介紹
  首先,我覺(jué)得有必要介紹一下 VWO()平臺。人們可以在這個(gè)平臺上運行各種與他們的網(wǎng)站有關(guān)的工作負載,比如 A/B 測試、跟蹤訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、轉換、漏斗分析、渲染熱點(diǎn)圖、重放訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)步驟,等等。
  這個(gè)平臺真正強大的地方在于它所提供的報告。如果沒(méi)有這個(gè)平臺,即使企業(yè)用戶(hù)收集了大量數據也是毫無(wú)用處的,因為他們無(wú)法從數據中獲取洞見(jiàn)。
  有了這個(gè)平臺,用戶(hù)可以針對海量數據執行各種復雜的查詢(xún),比如下面這個(gè):
  Show all clicks by visitors on webpage "abc.com"FROM TO for people who were eitherusing Chrome as a browser OR (were browsing from Europe AND were using iPhone devices)
  請注意查詢(xún)中的布爾運算符,查詢(xún)接口為用戶(hù)提供了這些東西,他們可以隨意運行復雜的查詢(xún)來(lái)獲得想要的數據。
  慢查詢(xún)
  這個(gè)用戶(hù)執行的查詢(xún)從表面上看應該是很快的:
  Show me all session recordings for users who visited any webpage containing the url that matches the pattern "/jobs"
  這個(gè)網(wǎng)站的流量是非常巨大的,我們保存了數百萬(wàn)個(gè)唯一的 URL。這個(gè)用戶(hù)想要查詢(xún)符合他們業(yè)務(wù)需求的 URL。
  初步診斷
  現在讓我們來(lái)看看在數據庫方面都發(fā)生了什么。下面是相應的 SQL 語(yǔ)句:
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] ) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ;
  這是它的執行時(shí)間:
  Planning time: 1.480 msExecution time: 1431924.650 ms
  這個(gè)語(yǔ)句查詢(xún)的行數在 15 萬(wàn)行左右。查詢(xún)計劃顯示了一些信息,但還不能看出瓶頸出在哪里。
  我們再來(lái)進(jìn)一步分析一下查詢(xún)語(yǔ)句。這個(gè)語(yǔ)句連接了三張表:
  sessions:用于展示會(huì )話(huà)信息的表,例如 browser、user-agent、country,等等。
  recording_data:記錄 url、頁(yè)面、時(shí)間段,等等。
  urls:為了避免出現重復的 url,我們使用單獨的表對 url 進(jìn)行了規范化。
  另外請注意,我們使用 account_id 對這三表進(jìn)行了分區,所以不可能出現因為某些賬號記錄過(guò)多導致性能變慢的情況。
  尋找線(xiàn)索
  經(jīng)過(guò)進(jìn)一步排查,我們發(fā)現這個(gè)查詢(xún)有一些不一樣的地方。比如下面這行:
  urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  最開(kāi)始我認為針對所有長(cháng) URL 執行“ILIKE”操作是導致速度變慢的元兇,但其實(shí)并不是!
  SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%';id--------...(198661 rows)<br />Time: 5231.765 ms
  模式匹配查詢(xún)本身只花了 5 秒鐘,所以要匹配數百萬(wàn)個(gè) URL 顯然并不是個(gè)問(wèn)題。
  第二個(gè)可疑的地方是 JOIN 語(yǔ)句,或許是大量的連接操作導致速度變慢?一般來(lái)說(shuō),如果查詢(xún)速度變慢,我們首先會(huì )認為連接操作是罪魁禍首,但對于目前這個(gè)情況,我不認為是這樣的。
  analytics_db=# SELECTcount(*)FROMacc_{account_id}.urls as recordings_urls,acc_{account_id}.recording_data_0 as recording_data,acc_{account_id}.sessions_0 as sessionsWHERErecording_data.usp_id = sessions.usp_idAND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND r_time > to_timestamp(1542585600)AND r_time < to_timestamp(1545177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ;count-------8086(1 row)<br />Time: 147.851 ms
  看,JOIN 操作實(shí)際上是很快的。
  縮小可疑范圍
  我開(kāi)始調整查詢(xún)語(yǔ)句,盡一切可能提升查詢(xún)性能。我和我的團隊想出了兩個(gè)方案。
  針對子查詢(xún)使用 EXISTS:我們想要進(jìn)一步確認問(wèn)題是不是出在 URL 子查詢(xún)上。一種方法是使用 EXISTS,它會(huì )在找到第一條匹配記錄時(shí)就返回,對性能提升很有幫助。
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_idAND ( 1 = 1 )AND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND (exists(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%'))AND r_time > to_timestamp(1547585600)AND r_time < to_timestamp(1549177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count 32519 (1 row)Time: 1636.637 ms
  使用了 EXISTS 后,速度變快了很多。那么問(wèn)題來(lái)了,為什么 JOIN 查詢(xún)和子查詢(xún)都很快,但放在一起就變得這么慢呢?
  將子查詢(xún)移到 CTE 中:如果子查詢(xún)本身很快,我們可以預先計算結果,然后再傳給主查詢(xún)。
  WITH matching_urls AS ( select id::text from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')<br />SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions, matching_urlsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (urls && array(SELECT id from matching_urls)::text[]) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545107599) AND recording_data.duration >=5 ???AND?recording_data.num_of_pages?>?0;
  但這樣仍然很慢。
  尋找元兇
  還有個(gè)地方之前一直被我忽略了,但因為沒(méi)有其他辦法了,所以我決定看看這個(gè)地方,那就是 && 運算符。既然 EXISTS 對性能提升起到了很大作用,那么剩下的就只有 && 可能會(huì )導致查詢(xún)變慢了。
  && 被用來(lái)找出兩個(gè)數組的公共元素。
  初始查詢(xún)中的 && 是這樣的:
  AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
  我們對 URL 進(jìn)行了模式匹配,然后與所有 URL 進(jìn)行交集操作。這里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表,而是 recording_data 的”urls“列。
  因為現在對 && 有所懷疑,我使用 EXPLAIN ANALYZE 對查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行了分析。
  Filter: ((urls && ($0)::text[]) AND (r_time > '2018-12-17 12:17:23+00'::timestamp with time zone) AND (r_time < '2018-12-18 23:59:59+00'::timestamp with time zone) AND (duration >= '5'::double precision) AND (num_of_pages > 0))Rows Removed by Filter: 52710
  因為有好多行 &&,說(shuō)明它被執行了好幾次。
  我通過(guò)單獨執行這些過(guò)濾條件確認了是這個(gè)問(wèn)題。
  SELECT 1FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_30 as recording_data_30, acc_{account_id}.sessions_30 as sessions_30 WHERE urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  這個(gè)查詢(xún)的 JOIN 很快,子查詢(xún)也很快,所以問(wèn)題出在 && 上面。
  解決方案
  && 之所以很慢,是因為兩個(gè)集合都很大。如果我把 urls 替換成{"",""},這個(gè)操作就很快。
  我開(kāi)始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 && 進(jìn)行交集操作,但并沒(méi)有找到答案。
  最后,我們決定這樣做:獲取所有匹配的 urls 行,像下面這樣:
  SELECT urls.urlFROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(recording_data.urls) AS id) AS unrolled_urlsWHERE urls.id = unrolled_urls.id AND urls.url ILIKE '%jobs%'
  這里沒(méi)有使用 JOIN 語(yǔ)句,而是使用了一個(gè)子查詢(xún),并展開(kāi) recording_data.urls 數組,這樣就可以直接在 where 語(yǔ)句中應用查詢(xún)條件。
  這里的 && 用來(lái)判斷一個(gè)給定的 recording 是否包含匹配的 URL。它會(huì )遍歷數組(或者說(shuō)表中的行),在條件滿(mǎn)足時(shí)立即停止,這個(gè)看起來(lái)是不是跟 EXISTS 很像?
  因為我們可以在子查詢(xún)之外引用 recording_data.urls,在必要時(shí)可以使用 EXISTS 來(lái)包裝子查詢(xún)。
  把所有的東西放在一起,我們就得到了最終這個(gè)優(yōu)化的查詢(xún):
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 AND EXISTS( SELECT urls.url FROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(urls) AS rec_url_id FROM acc_{account_id}.recording_data) AS unrolled_urls WHERE urls.id = unrolled_urls.rec_url_id AND urls.url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%' );
  這個(gè)查詢(xún)的執行時(shí)間為 1898.717 毫秒,是不是值得慶祝一下?
  等等,我們還要驗證一下結果是不是對的。我對 EXISTS 有所懷疑,因為它有可能會(huì )改變查詢(xún)邏輯,導致過(guò)早地退出。我們要確保不會(huì )在查詢(xún)中引入新的 bug。
  我們對慢查詢(xún)和快查詢(xún)結果進(jìn)行了 count(*) 比較,不同數據集的查詢(xún)結果都是一致的。對于一些較小的數據集,我們還手動(dòng)比對了具體數據,也沒(méi)有問(wèn)題。
  學(xué)到的教訓
  在這次性能排查過(guò)程中,我們學(xué)到了這些東西:
  查詢(xún)計劃并不會(huì )告訴我們所有東西,但還是很有用的;
  越是明顯的疑點(diǎn)越不太可能是元兇;
  一個(gè)慢查詢(xún)可能包含多個(gè)單獨的瓶頸點(diǎn);
  并非所有優(yōu)化都是可簡(jiǎn)化的;
  在可能的地方使用 EXISTS 來(lái)獲得大幅性能提升。
  結 論
  我們將一個(gè)查詢(xún)的運行時(shí)間從 24 分鐘降到了 2 秒鐘,一個(gè)不可思議的性能提升!我們花了 1 個(gè)半到 2 個(gè)小時(shí)的時(shí)間來(lái)優(yōu)化和測試這個(gè)查詢(xún)。SQL 其實(shí)是一門(mén)非常神奇的語(yǔ)言,只要你放開(kāi)心態(tài)去擁抱它。
  英文原文
  
  點(diǎn)個(gè)在看少個(gè) bug 查看全部

  SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘
  
  作者 | VWO譯者 | 無(wú)明去年十二月份,VWO 平臺支持團隊發(fā)布了一份缺陷報告。這份報告很有意思,其中有一個(gè)來(lái)自某家企業(yè)用戶(hù)的分析查詢(xún),它的運行速度非常慢。本文作者是這個(gè)數據平臺的一員,所以立馬開(kāi)始著(zhù)手診斷這個(gè)問(wèn)題。背景介紹
  首先,我覺(jué)得有必要介紹一下 VWO()平臺。人們可以在這個(gè)平臺上運行各種與他們的網(wǎng)站有關(guān)的工作負載,比如 A/B 測試、跟蹤訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、轉換、漏斗分析、渲染熱點(diǎn)圖、重放訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)步驟,等等。
  這個(gè)平臺真正強大的地方在于它所提供的報告。如果沒(méi)有這個(gè)平臺,即使企業(yè)用戶(hù)收集了大量數據也是毫無(wú)用處的,因為他們無(wú)法從數據中獲取洞見(jiàn)。
  有了這個(gè)平臺,用戶(hù)可以針對海量數據執行各種復雜的查詢(xún),比如下面這個(gè):
  Show all clicks by visitors on webpage "abc.com"FROM TO for people who were eitherusing Chrome as a browser OR (were browsing from Europe AND were using iPhone devices)
  請注意查詢(xún)中的布爾運算符,查詢(xún)接口為用戶(hù)提供了這些東西,他們可以隨意運行復雜的查詢(xún)來(lái)獲得想要的數據。
  慢查詢(xún)
  這個(gè)用戶(hù)執行的查詢(xún)從表面上看應該是很快的:
  Show me all session recordings for users who visited any webpage containing the url that matches the pattern "/jobs"
  這個(gè)網(wǎng)站的流量是非常巨大的,我們保存了數百萬(wàn)個(gè)唯一的 URL。這個(gè)用戶(hù)想要查詢(xún)符合他們業(yè)務(wù)需求的 URL。
  初步診斷
  現在讓我們來(lái)看看在數據庫方面都發(fā)生了什么。下面是相應的 SQL 語(yǔ)句:
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] ) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ;
  這是它的執行時(shí)間:
  Planning time: 1.480 msExecution time: 1431924.650 ms
  這個(gè)語(yǔ)句查詢(xún)的行數在 15 萬(wàn)行左右。查詢(xún)計劃顯示了一些信息,但還不能看出瓶頸出在哪里。
  我們再來(lái)進(jìn)一步分析一下查詢(xún)語(yǔ)句。這個(gè)語(yǔ)句連接了三張表:
  sessions:用于展示會(huì )話(huà)信息的表,例如 browser、user-agent、country,等等。
  recording_data:記錄 url、頁(yè)面、時(shí)間段,等等。
  urls:為了避免出現重復的 url,我們使用單獨的表對 url 進(jìn)行了規范化。
  另外請注意,我們使用 account_id 對這三表進(jìn)行了分區,所以不可能出現因為某些賬號記錄過(guò)多導致性能變慢的情況。
  尋找線(xiàn)索
  經(jīng)過(guò)進(jìn)一步排查,我們發(fā)現這個(gè)查詢(xún)有一些不一樣的地方。比如下面這行:
  urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  最開(kāi)始我認為針對所有長(cháng) URL 執行“ILIKE”操作是導致速度變慢的元兇,但其實(shí)并不是!
  SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%';id--------...(198661 rows)<br />Time: 5231.765 ms
  模式匹配查詢(xún)本身只花了 5 秒鐘,所以要匹配數百萬(wàn)個(gè) URL 顯然并不是個(gè)問(wèn)題。
  第二個(gè)可疑的地方是 JOIN 語(yǔ)句,或許是大量的連接操作導致速度變慢?一般來(lái)說(shuō),如果查詢(xún)速度變慢,我們首先會(huì )認為連接操作是罪魁禍首,但對于目前這個(gè)情況,我不認為是這樣的。
  analytics_db=# SELECTcount(*)FROMacc_{account_id}.urls as recordings_urls,acc_{account_id}.recording_data_0 as recording_data,acc_{account_id}.sessions_0 as sessionsWHERErecording_data.usp_id = sessions.usp_idAND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND r_time > to_timestamp(1542585600)AND r_time < to_timestamp(1545177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ;count-------8086(1 row)<br />Time: 147.851 ms
  看,JOIN 操作實(shí)際上是很快的。
  縮小可疑范圍
  我開(kāi)始調整查詢(xún)語(yǔ)句,盡一切可能提升查詢(xún)性能。我和我的團隊想出了兩個(gè)方案。
  針對子查詢(xún)使用 EXISTS:我們想要進(jìn)一步確認問(wèn)題是不是出在 URL 子查詢(xún)上。一種方法是使用 EXISTS,它會(huì )在找到第一條匹配記錄時(shí)就返回,對性能提升很有幫助。
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_idAND ( 1 = 1 )AND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND (exists(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%'))AND r_time > to_timestamp(1547585600)AND r_time < to_timestamp(1549177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count 32519 (1 row)Time: 1636.637 ms
  使用了 EXISTS 后,速度變快了很多。那么問(wèn)題來(lái)了,為什么 JOIN 查詢(xún)和子查詢(xún)都很快,但放在一起就變得這么慢呢?
  將子查詢(xún)移到 CTE 中:如果子查詢(xún)本身很快,我們可以預先計算結果,然后再傳給主查詢(xún)。
  WITH matching_urls AS ( select id::text from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')<br />SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions, matching_urlsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (urls && array(SELECT id from matching_urls)::text[]) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545107599) AND recording_data.duration >=5 ???AND?recording_data.num_of_pages?>?0;
  但這樣仍然很慢。
  尋找元兇
  還有個(gè)地方之前一直被我忽略了,但因為沒(méi)有其他辦法了,所以我決定看看這個(gè)地方,那就是 && 運算符。既然 EXISTS 對性能提升起到了很大作用,那么剩下的就只有 && 可能會(huì )導致查詢(xún)變慢了。
  && 被用來(lái)找出兩個(gè)數組的公共元素。
  初始查詢(xún)中的 && 是這樣的:
  AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
  我們對 URL 進(jìn)行了模式匹配,然后與所有 URL 進(jìn)行交集操作。這里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表,而是 recording_data 的”urls“列。
  因為現在對 && 有所懷疑,我使用 EXPLAIN ANALYZE 對查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行了分析。
  Filter: ((urls && ($0)::text[]) AND (r_time > '2018-12-17 12:17:23+00'::timestamp with time zone) AND (r_time < '2018-12-18 23:59:59+00'::timestamp with time zone) AND (duration >= '5'::double precision) AND (num_of_pages > 0))Rows Removed by Filter: 52710
  因為有好多行 &&,說(shuō)明它被執行了好幾次。
  我通過(guò)單獨執行這些過(guò)濾條件確認了是這個(gè)問(wèn)題。
  SELECT 1FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_30 as recording_data_30, acc_{account_id}.sessions_30 as sessions_30 WHERE urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  這個(gè)查詢(xún)的 JOIN 很快,子查詢(xún)也很快,所以問(wèn)題出在 && 上面。
  解決方案
  && 之所以很慢,是因為兩個(gè)集合都很大。如果我把 urls 替換成{"",""},這個(gè)操作就很快。
  我開(kāi)始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 && 進(jìn)行交集操作,但并沒(méi)有找到答案。
  最后,我們決定這樣做:獲取所有匹配的 urls 行,像下面這樣:
  SELECT urls.urlFROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(recording_data.urls) AS id) AS unrolled_urlsWHERE urls.id = unrolled_urls.id AND urls.url ILIKE '%jobs%'
  這里沒(méi)有使用 JOIN 語(yǔ)句,而是使用了一個(gè)子查詢(xún),并展開(kāi) recording_data.urls 數組,這樣就可以直接在 where 語(yǔ)句中應用查詢(xún)條件。
  這里的 && 用來(lái)判斷一個(gè)給定的 recording 是否包含匹配的 URL。它會(huì )遍歷數組(或者說(shuō)表中的行),在條件滿(mǎn)足時(shí)立即停止,這個(gè)看起來(lái)是不是跟 EXISTS 很像?
  因為我們可以在子查詢(xún)之外引用 recording_data.urls,在必要時(shí)可以使用 EXISTS 來(lái)包裝子查詢(xún)。
  把所有的東西放在一起,我們就得到了最終這個(gè)優(yōu)化的查詢(xún):
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 AND EXISTS( SELECT urls.url FROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(urls) AS rec_url_id FROM acc_{account_id}.recording_data) AS unrolled_urls WHERE urls.id = unrolled_urls.rec_url_id AND urls.url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%' );
  這個(gè)查詢(xún)的執行時(shí)間為 1898.717 毫秒,是不是值得慶祝一下?
  等等,我們還要驗證一下結果是不是對的。我對 EXISTS 有所懷疑,因為它有可能會(huì )改變查詢(xún)邏輯,導致過(guò)早地退出。我們要確保不會(huì )在查詢(xún)中引入新的 bug。
  我們對慢查詢(xún)和快查詢(xún)結果進(jìn)行了 count(*) 比較,不同數據集的查詢(xún)結果都是一致的。對于一些較小的數據集,我們還手動(dòng)比對了具體數據,也沒(méi)有問(wèn)題。
  學(xué)到的教訓
  在這次性能排查過(guò)程中,我們學(xué)到了這些東西:
  查詢(xún)計劃并不會(huì )告訴我們所有東西,但還是很有用的;
  越是明顯的疑點(diǎn)越不太可能是元兇;
  一個(gè)慢查詢(xún)可能包含多個(gè)單獨的瓶頸點(diǎn);
  并非所有優(yōu)化都是可簡(jiǎn)化的;
  在可能的地方使用 EXISTS 來(lái)獲得大幅性能提升。
  結 論
  我們將一個(gè)查詢(xún)的運行時(shí)間從 24 分鐘降到了 2 秒鐘,一個(gè)不可思議的性能提升!我們花了 1 個(gè)半到 2 個(gè)小時(shí)的時(shí)間來(lái)優(yōu)化和測試這個(gè)查詢(xún)。SQL 其實(shí)是一門(mén)非常神奇的語(yǔ)言,只要你放開(kāi)心態(tài)去擁抱它。
  英文原文
  
  點(diǎn)個(gè)在看少個(gè) bug

搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-06-07 02:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度
  搜索引擎優(yōu)化案例分析:搜索引擎優(yōu)化包括1。搜索結果頁(yè)的策劃和優(yōu)化2。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面的策劃和優(yōu)化3。搜索結果頁(yè)內部頁(yè)面的策劃和優(yōu)化4。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面與所采集到的數據頁(yè)面的策劃和優(yōu)化5。搜索結果頁(yè)中數據頁(yè)面的策劃和優(yōu)化6。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面的策劃和優(yōu)化7。搜索結果頁(yè)中網(wǎng)址結果頁(yè)策劃和優(yōu)化8。
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  搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度
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搜索引擎優(yōu)化案例分析!搜索優(yōu)化是yahoo!

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 99 次瀏覽 ? 2022-06-03 16:06 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析!搜索優(yōu)化是yahoo!
  搜索引擎優(yōu)化案例分析
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  中國搜索引擎優(yōu)化案例
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搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-05-31 08:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn)首先是對對方公司比較了解,不管是直接還是間接地認識公司,在此基礎上,分析這家公司在搜索引擎優(yōu)化方面的投入,與競爭對手相比,與自己的長(cháng)處比較,投入產(chǎn)出比;要清楚每個(gè)搜索引擎和通過(guò)搜索引擎發(fā)家致富的公司所付出的代價(jià),也要做到心中有數。分析搜索引擎優(yōu)化的效果是為了實(shí)現最好的品牌或產(chǎn)品效果。
  分析搜索引擎優(yōu)化對公司的好處是為了實(shí)現可持續發(fā)展的效果,尤其是不同行業(yè)的公司,可以使用對應不同維度的分析去衡量,以此來(lái)了解搜索引擎優(yōu)化是否可以給企業(yè)帶來(lái)更大效益或者帶來(lái)更低成本。1.從用戶(hù)角度分析了解用戶(hù)究竟希望通過(guò)搜索引擎優(yōu)化的哪些方面,這是最重要的一個(gè)原因。搜索引擎優(yōu)化讓用戶(hù)更快地了解你,便于他們找到合適的產(chǎn)品或服務(wù)。
  重要的是掌握好好方法,重點(diǎn)關(guān)注哪些重要因素,這也會(huì )影響到搜索引擎優(yōu)化前期投入產(chǎn)出比。從用戶(hù)的需求來(lái)看,主要有五個(gè)方面的需求:1.明確的商業(yè)目標通過(guò)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵字的搜索,將潛在用戶(hù)進(jìn)行劃分。他們希望看到的內容是否被清晰描述和闡述;他們希望看到的是否屬于自己。解決這些需求的主要方法是提供清晰的描述,從而最大限度地提高他們的滿(mǎn)意度,贏(yíng)得信任。
  2.有效的營(yíng)銷(xiāo)方式產(chǎn)品銷(xiāo)售在一個(gè)真正的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)中是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),產(chǎn)品需要通過(guò)客戶(hù)使用產(chǎn)品的過(guò)程來(lái)分析,現在的新用戶(hù)更多地注重于產(chǎn)品的體驗。如果公司的產(chǎn)品太小眾了,更多的用戶(hù)是不知道它的,對你的產(chǎn)品的了解更多的是通過(guò)產(chǎn)品使用方法方面。如果競爭對手能夠提供針對性的說(shuō)明文案,將會(huì )獲得成千上萬(wàn)的用戶(hù)。分析競爭對手品牌提供的內容、圖片、關(guān)鍵字是一個(gè)相當重要的過(guò)程。
  比如搜索引擎廣告文案可以得到很多的展示機會(huì ),可以獲得更多客戶(hù)對你產(chǎn)品的信息。3.有效的內容生產(chǎn)內容生產(chǎn)是發(fā)送郵件、推送信息等營(yíng)銷(xiāo)方式的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。這種時(shí)候可以提供更有針對性的內容給潛在用戶(hù),這是你可以從搜索引擎優(yōu)化中獲得最大利益的地方。如果你能提供消費者最關(guān)心的資訊和意見(jiàn),如果你的產(chǎn)品能把消費者與品牌聯(lián)系起來(lái),實(shí)現更多的價(jià)值,搜索引擎優(yōu)化就顯得非常重要。
  4.可能的后續服務(wù)將潛在用戶(hù)轉化為有用的客戶(hù),提供營(yíng)銷(xiāo)支持和培訓是搜索引擎優(yōu)化的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。有些用戶(hù)會(huì )不斷換不同的搜索引擎,他們應該把搜索引擎優(yōu)化當成一個(gè)重要的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節,而不是付費知識。在長(cháng)期的搜索引擎優(yōu)化中,很多是需要持續的幫助才能提高你的關(guān)鍵字排名,甚至達到一些花費巨大的推廣行為,這時(shí)候就需要耐心地挖掘后續服務(wù),并保持聯(lián)系。2.從競爭對手角度分析通過(guò)分。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn)首先是對對方公司比較了解,不管是直接還是間接地認識公司,在此基礎上,分析這家公司在搜索引擎優(yōu)化方面的投入,與競爭對手相比,與自己的長(cháng)處比較,投入產(chǎn)出比;要清楚每個(gè)搜索引擎和通過(guò)搜索引擎發(fā)家致富的公司所付出的代價(jià),也要做到心中有數。分析搜索引擎優(yōu)化的效果是為了實(shí)現最好的品牌或產(chǎn)品效果。
  分析搜索引擎優(yōu)化對公司的好處是為了實(shí)現可持續發(fā)展的效果,尤其是不同行業(yè)的公司,可以使用對應不同維度的分析去衡量,以此來(lái)了解搜索引擎優(yōu)化是否可以給企業(yè)帶來(lái)更大效益或者帶來(lái)更低成本。1.從用戶(hù)角度分析了解用戶(hù)究竟希望通過(guò)搜索引擎優(yōu)化的哪些方面,這是最重要的一個(gè)原因。搜索引擎優(yōu)化讓用戶(hù)更快地了解你,便于他們找到合適的產(chǎn)品或服務(wù)。
  重要的是掌握好好方法,重點(diǎn)關(guān)注哪些重要因素,這也會(huì )影響到搜索引擎優(yōu)化前期投入產(chǎn)出比。從用戶(hù)的需求來(lái)看,主要有五個(gè)方面的需求:1.明確的商業(yè)目標通過(guò)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵字的搜索,將潛在用戶(hù)進(jìn)行劃分。他們希望看到的內容是否被清晰描述和闡述;他們希望看到的是否屬于自己。解決這些需求的主要方法是提供清晰的描述,從而最大限度地提高他們的滿(mǎn)意度,贏(yíng)得信任。
  2.有效的營(yíng)銷(xiāo)方式產(chǎn)品銷(xiāo)售在一個(gè)真正的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)中是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),產(chǎn)品需要通過(guò)客戶(hù)使用產(chǎn)品的過(guò)程來(lái)分析,現在的新用戶(hù)更多地注重于產(chǎn)品的體驗。如果公司的產(chǎn)品太小眾了,更多的用戶(hù)是不知道它的,對你的產(chǎn)品的了解更多的是通過(guò)產(chǎn)品使用方法方面。如果競爭對手能夠提供針對性的說(shuō)明文案,將會(huì )獲得成千上萬(wàn)的用戶(hù)。分析競爭對手品牌提供的內容、圖片、關(guān)鍵字是一個(gè)相當重要的過(guò)程。
  比如搜索引擎廣告文案可以得到很多的展示機會(huì ),可以獲得更多客戶(hù)對你產(chǎn)品的信息。3.有效的內容生產(chǎn)內容生產(chǎn)是發(fā)送郵件、推送信息等營(yíng)銷(xiāo)方式的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。這種時(shí)候可以提供更有針對性的內容給潛在用戶(hù),這是你可以從搜索引擎優(yōu)化中獲得最大利益的地方。如果你能提供消費者最關(guān)心的資訊和意見(jiàn),如果你的產(chǎn)品能把消費者與品牌聯(lián)系起來(lái),實(shí)現更多的價(jià)值,搜索引擎優(yōu)化就顯得非常重要。
  4.可能的后續服務(wù)將潛在用戶(hù)轉化為有用的客戶(hù),提供營(yíng)銷(xiāo)支持和培訓是搜索引擎優(yōu)化的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。有些用戶(hù)會(huì )不斷換不同的搜索引擎,他們應該把搜索引擎優(yōu)化當成一個(gè)重要的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節,而不是付費知識。在長(cháng)期的搜索引擎優(yōu)化中,很多是需要持續的幫助才能提高你的關(guān)鍵字排名,甚至達到一些花費巨大的推廣行為,這時(shí)候就需要耐心地挖掘后續服務(wù),并保持聯(lián)系。2.從競爭對手角度分析通過(guò)分。

【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 109 次瀏覽 ? 2022-05-28 19:29 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級
  03創(chuàng )意
  網(wǎng)站流量提升需求:目前錢(qián)江摩托官網(wǎng)月流量較低,官網(wǎng)作為展示推廣企業(yè)品牌形象的窗口,主要展示公司全面的企業(yè)信息和產(chǎn)品信息,提升官網(wǎng)流量的同時(shí)也顯著(zhù)提升了企業(yè)信息曝光度和知名度;
  
  提升客戶(hù)瀏覽體驗:網(wǎng)站優(yōu)化根據用戶(hù)需求,通過(guò)數據分析、網(wǎng)站內鏈完善等手段整體提升網(wǎng)站,達到較高的用戶(hù)滿(mǎn)意度;
  
  強化品牌傳播主題:官網(wǎng)作為連接外界的窗口之一,能有效傳遞品牌理念。通過(guò)搜索引擎優(yōu)化品牌關(guān)鍵詞,能夠進(jìn)一步強化了品牌傳播主題;
  
  間接助力產(chǎn)品銷(xiāo)售:通過(guò)官網(wǎng)優(yōu)化,提升產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞排名,使用戶(hù)搜索企業(yè)產(chǎn)品時(shí)更易搜索到錢(qián)江摩托,間接提高產(chǎn)品曝光度,助力銷(xiāo)售。
  
  04
  執行
  通過(guò)對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的現狀分析,集合用戶(hù)搜索習慣和上網(wǎng)行為做了如下實(shí)施:
  1.對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的首頁(yè)、頻道頁(yè)、終端頁(yè)進(jìn)行了代碼優(yōu)化,分別優(yōu)化了網(wǎng)頁(yè)的標題、關(guān)鍵詞和快照描述;
  2.對圖片添加了Title和Alt注釋?zhuān)屗阉饕媾老x(chóng)能更方便的認識圖片內容,優(yōu)化SEO收錄情況;
  3.對頁(yè)面的冗余內容進(jìn)行優(yōu)化處理;
  4.對友情鏈接進(jìn)行梳理和添加,便于提升網(wǎng)站權重;
  5.建立了網(wǎng)站地圖便于網(wǎng)友查找網(wǎng)站內容和搜索引擎蜘蛛爬尋頁(yè)面;而對于QJMOTOR的官網(wǎng)建設,則更加突出產(chǎn)品性能與優(yōu)勢,更加注重通過(guò)單一產(chǎn)品的數字化呈現實(shí)現QJMOTOR品牌的曝光與推廣。產(chǎn)品追600的外形設計上既符合“追”的精神內核,也突顯了中國文化和精神的力量感,我們?yōu)镼JMOTOR設計的新網(wǎng)站不僅考慮到文化與科技結合的創(chuàng )意展示,使頁(yè)面更符合QJMOTOR的行業(yè)屬性與文化價(jià)值,提升線(xiàn)上品牌形象;還在首頁(yè)加入了在線(xiàn)預定、活動(dòng)日歷、網(wǎng)店查詢(xún)、技術(shù)改裝、KOL測評等實(shí)用功能,用更智能和人性化的交互設計持續給用戶(hù)升級瀏覽體驗。我們的設計團隊努力為產(chǎn)品打造視覺(jué)表現強,用戶(hù)體驗優(yōu)及功能完善與信息安全的QJMOTOR線(xiàn)上平臺,助力QJMOTOR成為世界級機車(chē)實(shí)力智領(lǐng)者。官網(wǎng)鏈接:
  
 ?。ㄆ放乒适潞蚑VC內容)
  
  
 ?。≦JMOTOR官網(wǎng)創(chuàng )意展示)
  商務(wù)聯(lián)系人:邢慶亮手機:(同微信)官方微博:/advertiser官方微信:廣告主評論
  往期推薦
  文中部分圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò ),無(wú)法聯(lián)系上作者,請作者見(jiàn)稿后聯(lián)系我們,以便支付稿酬。聯(lián)系郵箱: 查看全部

  【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級
  03創(chuàng )意
  網(wǎng)站流量提升需求:目前錢(qián)江摩托官網(wǎng)月流量較低,官網(wǎng)作為展示推廣企業(yè)品牌形象的窗口,主要展示公司全面的企業(yè)信息和產(chǎn)品信息,提升官網(wǎng)流量的同時(shí)也顯著(zhù)提升了企業(yè)信息曝光度和知名度;
  
  提升客戶(hù)瀏覽體驗:網(wǎng)站優(yōu)化根據用戶(hù)需求,通過(guò)數據分析、網(wǎng)站內鏈完善等手段整體提升網(wǎng)站,達到較高的用戶(hù)滿(mǎn)意度;
  
  強化品牌傳播主題:官網(wǎng)作為連接外界的窗口之一,能有效傳遞品牌理念。通過(guò)搜索引擎優(yōu)化品牌關(guān)鍵詞,能夠進(jìn)一步強化了品牌傳播主題;
  
  間接助力產(chǎn)品銷(xiāo)售:通過(guò)官網(wǎng)優(yōu)化,提升產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞排名,使用戶(hù)搜索企業(yè)產(chǎn)品時(shí)更易搜索到錢(qián)江摩托,間接提高產(chǎn)品曝光度,助力銷(xiāo)售。
  
  04
  執行
  通過(guò)對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的現狀分析,集合用戶(hù)搜索習慣和上網(wǎng)行為做了如下實(shí)施:
  1.對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的首頁(yè)、頻道頁(yè)、終端頁(yè)進(jìn)行了代碼優(yōu)化,分別優(yōu)化了網(wǎng)頁(yè)的標題、關(guān)鍵詞和快照描述;
  2.對圖片添加了Title和Alt注釋?zhuān)屗阉饕媾老x(chóng)能更方便的認識圖片內容,優(yōu)化SEO收錄情況;
  3.對頁(yè)面的冗余內容進(jìn)行優(yōu)化處理;
  4.對友情鏈接進(jìn)行梳理和添加,便于提升網(wǎng)站權重;
  5.建立了網(wǎng)站地圖便于網(wǎng)友查找網(wǎng)站內容和搜索引擎蜘蛛爬尋頁(yè)面;而對于QJMOTOR的官網(wǎng)建設,則更加突出產(chǎn)品性能與優(yōu)勢,更加注重通過(guò)單一產(chǎn)品的數字化呈現實(shí)現QJMOTOR品牌的曝光與推廣。產(chǎn)品追600的外形設計上既符合“追”的精神內核,也突顯了中國文化和精神的力量感,我們?yōu)镼JMOTOR設計的新網(wǎng)站不僅考慮到文化與科技結合的創(chuàng )意展示,使頁(yè)面更符合QJMOTOR的行業(yè)屬性與文化價(jià)值,提升線(xiàn)上品牌形象;還在首頁(yè)加入了在線(xiàn)預定、活動(dòng)日歷、網(wǎng)店查詢(xún)、技術(shù)改裝、KOL測評等實(shí)用功能,用更智能和人性化的交互設計持續給用戶(hù)升級瀏覽體驗。我們的設計團隊努力為產(chǎn)品打造視覺(jué)表現強,用戶(hù)體驗優(yōu)及功能完善與信息安全的QJMOTOR線(xiàn)上平臺,助力QJMOTOR成為世界級機車(chē)實(shí)力智領(lǐng)者。官網(wǎng)鏈接:
  
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  文中部分圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò ),無(wú)法聯(lián)系上作者,請作者見(jiàn)稿后聯(lián)系我們,以便支付稿酬。聯(lián)系郵箱:

百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2022-05-23 10:00 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析可以看看這個(gè)了解一下:
  我看朋友做了一個(gè)百度競價(jià)提高搜索排名的,里面有各個(gè)不同的網(wǎng)站的經(jīng)驗分享,當然也可以參考一下。
  百度競價(jià)百度移動(dòng)廣告,
  可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做競價(jià)推廣競價(jià)怎么做?-seo
  在線(xiàn)網(wǎng)站:,
  正在新浪任職時(shí)碰到一些有趣的老總,分享下回憶。劉峰老總的個(gè)人網(wǎng)站,記錄了他從業(yè)以來(lái)真實(shí)成長(cháng)的故事。開(kāi)始的北大生活。
  @吳偉強的答案最好,寫(xiě)的就是他的工作啊。我們公司不是做企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)的,所以第一線(xiàn)的報告就看不到了。最近朋友推薦小馬,他們在對百度競價(jià)進(jìn)行深入的研究,我覺(jué)得對你也許會(huì )有啟發(fā)。你也可以試試他們那個(gè)報告。我正在小馬網(wǎng)上搬磚。
  由上海義達律師事務(wù)所發(fā)布,檢索:義達案例數據庫。下面附上視頻:;mid=265708545&idx=1&sn=d201833ff52135d351350172b4ba440&chksm=8b7b83b8c156c301c4af27c02b665dac8230fd976ed03438043b48472954eb016&mpshare=1&scene=0#wechat_redirect里面內容很多,你慢慢看。 查看全部

  百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析可以看看這個(gè)了解一下:
  我看朋友做了一個(gè)百度競價(jià)提高搜索排名的,里面有各個(gè)不同的網(wǎng)站的經(jīng)驗分享,當然也可以參考一下。
  百度競價(jià)百度移動(dòng)廣告,
  可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做競價(jià)推廣競價(jià)怎么做?-seo
  在線(xiàn)網(wǎng)站:,
  正在新浪任職時(shí)碰到一些有趣的老總,分享下回憶。劉峰老總的個(gè)人網(wǎng)站,記錄了他從業(yè)以來(lái)真實(shí)成長(cháng)的故事。開(kāi)始的北大生活。
  @吳偉強的答案最好,寫(xiě)的就是他的工作啊。我們公司不是做企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)的,所以第一線(xiàn)的報告就看不到了。最近朋友推薦小馬,他們在對百度競價(jià)進(jìn)行深入的研究,我覺(jué)得對你也許會(huì )有啟發(fā)。你也可以試試他們那個(gè)報告。我正在小馬網(wǎng)上搬磚。
  由上海義達律師事務(wù)所發(fā)布,檢索:義達案例數據庫。下面附上視頻:;mid=265708545&idx=1&sn=d201833ff52135d351350172b4ba440&chksm=8b7b83b8c156c301c4af27c02b665dac8230fd976ed03438043b48472954eb016&mpshare=1&scene=0#wechat_redirect里面內容很多,你慢慢看。

搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-05-16 18:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有
  搜索引擎優(yōu)化案例分析,搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有案例分析,這些肯定很多,你可以自己看看高價(jià)值的全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo),中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)推廣,
  我知道的有成功的案例就是微信公眾號投放了吧,效果不錯,傳播也好;建議可以找找企業(yè)背景資料,
  謝邀。但我是混跡在互聯(lián)網(wǎng)的大忽悠。在這個(gè)都是單打獨斗和互聯(lián)網(wǎng)思維的時(shí)代,很難說(shuō)什么營(yíng)銷(xiāo)方案是有用的。因為很多細節有時(shí)不是一兩個(gè)項目組就能做好。所以我只能給你一個(gè)我亂說(shuō)的方法:1,想做什么方向的行業(yè),這個(gè)行業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的資訊上每年有哪些博客,這些博客大多數是自媒體,或者你可以上該領(lǐng)域最有名的公眾號去看看。
  2,打電話(huà)給各領(lǐng)域最有名,最有影響力的博客,然后打電話(huà)去找他們談?wù)?,自己弄一些小項目,去談?,看看自己想采用的推廣手段有哪些,先從每個(gè)方式里面選出一兩個(gè)以上的選項,然后再考慮是否有必要做投放,需要付費的。投放的關(guān)鍵是怎么轉化精準人群并鎖定到這些人群你又能轉化得到。先總結這些,選題沒(méi)頭緒就上網(wǎng)搜唄。
  自己找的可靠嗎?
  昨天找的一個(gè),就他們了。賺的錢(qián)太多,太滿(mǎn)足了,就覺(jué)得沒(méi)意思了,人生不過(guò)如此。
  網(wǎng)上有成功案例,多少有點(diǎn)用處。在社交媒體做,現在微信還是主流。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有
  搜索引擎優(yōu)化案例分析,搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有案例分析,這些肯定很多,你可以自己看看高價(jià)值的全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo),中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)推廣,
  我知道的有成功的案例就是微信公眾號投放了吧,效果不錯,傳播也好;建議可以找找企業(yè)背景資料,
  謝邀。但我是混跡在互聯(lián)網(wǎng)的大忽悠。在這個(gè)都是單打獨斗和互聯(lián)網(wǎng)思維的時(shí)代,很難說(shuō)什么營(yíng)銷(xiāo)方案是有用的。因為很多細節有時(shí)不是一兩個(gè)項目組就能做好。所以我只能給你一個(gè)我亂說(shuō)的方法:1,想做什么方向的行業(yè),這個(gè)行業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的資訊上每年有哪些博客,這些博客大多數是自媒體,或者你可以上該領(lǐng)域最有名的公眾號去看看。
  2,打電話(huà)給各領(lǐng)域最有名,最有影響力的博客,然后打電話(huà)去找他們談?wù)?,自己弄一些小項目,去談?,看看自己想采用的推廣手段有哪些,先從每個(gè)方式里面選出一兩個(gè)以上的選項,然后再考慮是否有必要做投放,需要付費的。投放的關(guān)鍵是怎么轉化精準人群并鎖定到這些人群你又能轉化得到。先總結這些,選題沒(méi)頭緒就上網(wǎng)搜唄。
  自己找的可靠嗎?
  昨天找的一個(gè),就他們了。賺的錢(qián)太多,太滿(mǎn)足了,就覺(jué)得沒(méi)意思了,人生不過(guò)如此。
  網(wǎng)上有成功案例,多少有點(diǎn)用處。在社交媒體做,現在微信還是主流。

搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 92 次瀏覽 ? 2022-05-15 03:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例分析?搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方案?自己的推廣費用是全部付出嗎?這些問(wèn)題都是想做好搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)必須思考的問(wèn)題。如果可以回答出來(lái)你的問(wèn)題,那么恭喜你,你對搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)了解的不錯了,可以去找一份工作了,需要完整的推廣方案、推廣效果評估報告,
  都用搜索引擎了還不知道搜索引擎優(yōu)化?很多從業(yè)者就是根據聽(tīng)來(lái)、或者看別人寫(xiě)的文章成長(cháng)起來(lái)的。我寫(xiě)了一些文章,希望能對你有所幫助,如果有疑問(wèn)也可以繼續咨詢(xún)我。一個(gè)完整的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)教程,可以直接看我上面發(fā)的。
  我對這個(gè)問(wèn)題首先想到的一個(gè)途徑就是@wiiowo一個(gè)主持搜索海外代購的公司,因為最近涉及代購,有些社交媒體賬號,他對這個(gè)有經(jīng)驗。他們能夠用最少的錢(qián)做最多的流量。我覺(jué)得他們能不能用好搜索引擎優(yōu)化,或者怎么樣做?我認為首先你的產(chǎn)品是什么?適合哪些人群?如果你可以總結出他們想要獲取什么或者做的動(dòng)機是什么,你會(huì )很清楚如何去做。
  而且,你需要的是時(shí)間、精力的投入和不斷的測試和反饋。更重要的是,你要有一些執行力,一個(gè)產(chǎn)品或者執行力強的團隊。
  一、通過(guò)搜索引擎定位好需求,找到合適的關(guān)鍵詞,進(jìn)行優(yōu)化。二、尋找相關(guān)人群的產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行解答。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例分析?搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方案?自己的推廣費用是全部付出嗎?這些問(wèn)題都是想做好搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)必須思考的問(wèn)題。如果可以回答出來(lái)你的問(wèn)題,那么恭喜你,你對搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)了解的不錯了,可以去找一份工作了,需要完整的推廣方案、推廣效果評估報告,
  都用搜索引擎了還不知道搜索引擎優(yōu)化?很多從業(yè)者就是根據聽(tīng)來(lái)、或者看別人寫(xiě)的文章成長(cháng)起來(lái)的。我寫(xiě)了一些文章,希望能對你有所幫助,如果有疑問(wèn)也可以繼續咨詢(xún)我。一個(gè)完整的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)教程,可以直接看我上面發(fā)的。
  我對這個(gè)問(wèn)題首先想到的一個(gè)途徑就是@wiiowo一個(gè)主持搜索海外代購的公司,因為最近涉及代購,有些社交媒體賬號,他對這個(gè)有經(jīng)驗。他們能夠用最少的錢(qián)做最多的流量。我覺(jué)得他們能不能用好搜索引擎優(yōu)化,或者怎么樣做?我認為首先你的產(chǎn)品是什么?適合哪些人群?如果你可以總結出他們想要獲取什么或者做的動(dòng)機是什么,你會(huì )很清楚如何去做。
  而且,你需要的是時(shí)間、精力的投入和不斷的測試和反饋。更重要的是,你要有一些執行力,一個(gè)產(chǎn)品或者執行力強的團隊。
  一、通過(guò)搜索引擎定位好需求,找到合適的關(guān)鍵詞,進(jìn)行優(yōu)化。二、尋找相關(guān)人群的產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行解答。

技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 125 次瀏覽 ? 2022-09-23 22:15 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧
  我在這里與您分享我的SEO工作面試技巧,希望對您有所幫助。
  一、四個(gè)常見(jiàn)的SEO面試技巧
  1.簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)和面試介紹
  無(wú)論是 SEO 面試還是任何其他面試,您都會(huì )被要求先自我介紹。這是第一步。自我介紹時(shí),應簡(jiǎn)單介紹一下自己。最重要的是突出你的經(jīng)歷,即使是實(shí)習,也值得一提。一般來(lái)說(shuō),大學(xué)生沒(méi)有太多的工作經(jīng)驗,所以他們可以談?wù)搶W(xué)校的學(xué)習計劃,個(gè)人工作等。
  2.了解應聘該職位的公司的工作要求。
  申請職位之前,首先要了解該職位的工作職責、工作職責、工作資格,因為這些是公司急需的人,而任何公司不想招的人與職位描述。因此,在去面試之前,首先要了解公司的各項資質(zhì)。如果你對自己不是很熟悉,至少你能掌握這個(gè)理解,面試的時(shí)候不要問(wèn)問(wèn)題。
  3、了解公司網(wǎng)站
  因為我們申請的職位是 SEO 相關(guān)的,而且由于它是 網(wǎng)站 優(yōu)化的,因此必須與公司 網(wǎng)站 有一些聯(lián)系。面試前先看看公司網(wǎng)站,根據自己的經(jīng)驗對網(wǎng)站做一個(gè)簡(jiǎn)單的SEO診斷,網(wǎng)站有一定的優(yōu)化空間,&lt; @網(wǎng)站 &gt; 需要調整等。面試官更喜歡努力工作的人,也展示了你的SEO技能,這給了你很多申請職位的機會(huì )。
  4、網(wǎng)站搜索引擎優(yōu)化案例
  如果你有一個(gè)網(wǎng)站優(yōu)化案例,把它寫(xiě)在你的簡(jiǎn)歷上,并指明你所負責的工作。面試官期望他們招聘的 SEO 具備優(yōu)秀的 SEO 技能,能夠有效地為公司解決問(wèn)題,幫助公司網(wǎng)站 獲得更好的排名。不要八卦或欺騙。否則,一旦你成功應聘了這份工作,但在實(shí)際工作中卻一無(wú)所知,那你就麻煩了。面試官或人力資源招聘人員不會(huì )詢(xún)問(wèn)您使用的是什么 SEO 技術(shù)。一般來(lái)說(shuō),“如果你有一個(gè) 網(wǎng)站,你應該怎么做?” 或者,“你有什么特別的方法來(lái)獲得 網(wǎng)站 排名和流量嗎?”
  與其他行業(yè)相比,SEO更看重的是經(jīng)驗,是否有真實(shí)的運營(yíng)案例。最好有幾個(gè)排名靠前的網(wǎng)站,比什么都更有說(shuō)服力。還需要有一套優(yōu)化計劃。搜索引擎優(yōu)化有自己的理解。最好對各大搜索引擎有一個(gè)基本的優(yōu)化方案。
  2.總結20個(gè)SEO面試常見(jiàn)問(wèn)題
  1.如果我給你我的網(wǎng)站,你會(huì )怎么做?
  A:網(wǎng)站主要做關(guān)鍵詞排名,或者擴展長(cháng)尾關(guān)鍵詞。根據平臺的不同,有些只做投標。然后是日常維護,考慮利潤和流量轉化的問(wèn)題。
  2.給你一個(gè)網(wǎng)站,你能排多久關(guān)鍵詞?
  A: 品牌條款可以在主頁(yè)上列出長(cháng)達 1.5 個(gè)月。常用關(guān)鍵詞的索引越高,索引越長(cháng),周期越長(cháng)。一般來(lái)說(shuō),排名可以在3-4個(gè)月內完成。
  3.當你做SEO,多久能看到結果?
  A:一般來(lái)說(shuō),企業(yè)站5個(gè)月,大站要靠團隊配置。一般8個(gè)月內即可開(kāi)始穩定盈利。
  
  4.搜索引擎優(yōu)化如此緩慢而有效,那么做它有什么意義呢?
  A:這個(gè)問(wèn)題一般只有在企業(yè)站工作的人才會(huì )問(wèn)。解決的辦法就是經(jīng)常寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)鏈,比如:分類(lèi)信息鏈、百度貼吧、百度知乎等QQ群、微信等平臺同時(shí)運行,彌補之前的不足。
  5.如何優(yōu)化內部鏈接
  答:內鏈最好做內循環(huán)鏈輪。其次,內聯(lián)鏈接應該有相關(guān)或相關(guān)的推薦內容。
  6.權重是多少?
  A:權重的英文名稱(chēng)是PageRaak,相當于搜索引擎中網(wǎng)站的“位置”。一般來(lái)說(shuō),權重與流量ip成正比,權重越高,流量越多。
  7.您認為SEO做什么以及您每天需要做什么?
  A:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是更新文章,發(fā)布外部鏈接,交換友情鏈接,查看網(wǎng)站數據報告。
  8.你認為什么最重要
  這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確的答案。不同的行業(yè)和不同時(shí)期的網(wǎng)站有不同的答案。參考答案:1.用戶(hù)體驗2.轉化率3.盈利能力4.初步定位
  9.談?wù)勀銓EO的理解。
  A:SEO和百度是對立的、競爭的。它們完善并匹配搜索引擎的缺陷。SEO的作用和它的作用之間沒(méi)有明確的界限。這取決于業(yè)務(wù)情況,是購買(mǎi)產(chǎn)品還是服務(wù)。具體情況分析。
  1 0.網(wǎng)站的基本優(yōu)化是什么?
  答:關(guān)鍵詞位置,TDK標簽,主欄優(yōu)化,服務(wù)器部分優(yōu)化。
  11.如何優(yōu)化網(wǎng)站
  答:1、建設內容。2.站內鏈輪。3.提出相關(guān)建議。4.列優(yōu)化。其余優(yōu)化點(diǎn)將從用戶(hù)體驗角度進(jìn)行改進(jìn)。這個(gè)參考點(diǎn)需要查看 SEO 報告和數據以及競爭對手。
  12.網(wǎng)站降級是什么樣的?
  A:關(guān)鍵詞排名明顯下降,網(wǎng)站receipt明顯下降,指數明顯下降。網(wǎng)站首頁(yè)沒(méi)有在搜索引擎中排名第一。網(wǎng)站站點(diǎn)為K,搜索引擎快照更新速度降低(不適用于新站點(diǎn))
  13.怎么處理
  
  A:檢查最近做了什么來(lái)刪除更改并檢查任何不良鏈接并處理當我們的網(wǎng)站被黑客入侵和降級時(shí),我們將去網(wǎng)站管理平臺進(jìn)行反饋。
  14.SEO和SEO有什么區別?
  A: SEO 是免費的,工作速度慢得多,持久性強,并且有廣泛的 SEM。相比競價(jià),成本要高很多,但競價(jià)是看得見(jiàn)的。效果要快很多。
  15.如何編輯SEO文章?
  A:標題加關(guān)鍵詞、內容加關(guān)鍵詞、內容原創(chuàng )或偽原創(chuàng )、內容豐富度(圖文結合)、加alt標簽等。
  16.如果我是一個(gè)商場(chǎng),你會(huì )給我排名如何?
  我是商品。項目和一些項目名稱(chēng)有價(jià)格。原則上,沒(méi)有辦法對它們進(jìn)行排名。這樣做并不容易。很多商場(chǎng)都有自己的線(xiàn)下渠道,要結合線(xiàn)下分析。只要向他解釋你所知道的。
  17.SEOer的日常工作是什么
  答:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),純搜索引擎優(yōu)化方向,發(fā)鏈接,更新內容,交換鏈接,目的是為了排名關(guān)鍵詞。大體上也是如此,還有其他的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品依賴(lài)于公司。
  18.你能自己完成一個(gè)網(wǎng)站的SEO排名嗎?
  A:根據網(wǎng)站的規模和行業(yè),如果一個(gè)網(wǎng)站有多個(gè)欄目需要文章每天與用戶(hù)互動(dòng),那我一個(gè)人做不了。如果只優(yōu)化一個(gè)企業(yè)網(wǎng)站,可以獨立完成。
  注意:如果是企業(yè)網(wǎng)站,獨立完成優(yōu)化是沒(méi)有問(wèn)題的。記得筆者在申請蛋糕加盟公司的時(shí)候,面試官問(wèn)了這個(gè)問(wèn)題,因為他是蛋糕加盟公司,網(wǎng)站定位為“蛋糕,面包”,我回答說(shuō),“如果我們公司是做蛋糕加盟和面包加盟,那我們可以獨立做,如果是蛋糕這個(gè)詞,那再多的人也優(yōu)化不了。因為我們公司的網(wǎng)站不是定位在蛋糕上,而是蛋糕加盟。 "
  19.你認為SEO最難的部分是什么?
  A:我認為SEO是最難堅持的事情。SEO其實(shí)是一種思維。沒(méi)有SEO技術(shù),內外都是基本的SEO。重點(diǎn)是用戶(hù)體驗和用戶(hù)行為。我們需要用我們的思維來(lái)提升用戶(hù)體驗。讓用戶(hù)的停留時(shí)間和IP逐漸增加,那么我們的網(wǎng)站排名自然會(huì )上升。百度的排名周期是三個(gè)月,放棄的通常在三個(gè)月之內。
  注意:面試官想知道你做SEO的弱點(diǎn),所以我們不僅可以透露我們做SEO沒(méi)有弱點(diǎn)。也可以讓面試官知道SEO不是短期的網(wǎng)站排名方式。
  20.你做過(guò)新媒體營(yíng)銷(xiāo)嗎?什么是新媒體營(yíng)銷(xiāo)?
  A:傳統說(shuō)法是做一個(gè)微信公眾平臺,主要是用優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )內容打動(dòng)和積累用戶(hù),建立用戶(hù)信任和粘性。新媒體其實(shí)就是自媒體,有很多平臺,比如今日頭條、網(wǎng)易自媒體等等。面試SEO工作前,做好充分的準備,先了解面試的基本流程,掌握面試的基本技巧,這樣面試中被錄取的機會(huì )就會(huì )大大增加。
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  解決方案:如何優(yōu)化搜索引擎關(guān)鍵詞(搜索引擎優(yōu)化的技巧和方法)
  很多企業(yè)之所以需要建設網(wǎng)站,是因為網(wǎng)站可以幫助企業(yè)提高經(jīng)濟效益,也可以為企業(yè)帶來(lái)更多的客流量。但是,企業(yè)在運營(yíng)網(wǎng)站的時(shí)候,也需要做好優(yōu)化,這樣才能有好的排名,吸引更多用戶(hù)的關(guān)注。那么,搜索引擎優(yōu)化的方法和技巧有哪些呢?下面我給大家做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
  搜索引擎優(yōu)化
  1、高質(zhì)量原創(chuàng )內容
  
  在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時(shí),需要準備高質(zhì)量的原創(chuàng )內容,這對于網(wǎng)站的優(yōu)化非常重要,因為高質(zhì)量的有效內容可以有效影響蜘蛛的抓取,從而促進(jìn)網(wǎng)站 @網(wǎng)站 排名,所以對于 網(wǎng)站 的一些新版本,一定要有高質(zhì)量的 原創(chuàng ) 內容。
  2、與 網(wǎng)站 主題相關(guān)
  在做SEO的時(shí)候,創(chuàng )建與網(wǎng)站主題相關(guān)的內容也很重要,尤其是當網(wǎng)站剛上線(xiàn)的時(shí)候,在此期間,網(wǎng)站網(wǎng)站上發(fā)布的所有內容都必須是相關(guān)的對于網(wǎng)站的話(huà)題,這樣可以快速定位用戶(hù),讓搜索引擎優(yōu)化更有效。
  3、充分利用 UGC
  
  在搜索引擎優(yōu)化中,也可以充分利用UGC方法進(jìn)行優(yōu)化。這種方法可以為網(wǎng)站提供更豐富的內容,提供的內容也會(huì )與其他網(wǎng)站有一定的層次。能有效吸引用戶(hù)的注意力,豐富用戶(hù)閱讀的內容。但需要注意的是,在添加評論插件時(shí),盡量不要使用第三方社交評論插件。
  4、空間必須穩定
  對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),空間的穩定性是非常必要的。如果不能經(jīng)常打開(kāi),就不可能得到搜索引擎的青睞,所以一定要注意空間的穩定性。另外,如果是站群,請不要和其他人使用同一個(gè)空格,以免影響你的站群。
  對于企業(yè)來(lái)說(shuō),如果想要做更好的搜索引擎優(yōu)化,就需要掌握相應的方法,從而達到更好的效果,而為了更好的優(yōu)化網(wǎng)站的工作,他們應該可以根據優(yōu)化以上方法,從而提高企業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化效果,同時(shí)也可以與搜索引擎建立良好的關(guān)系。 查看全部

  技巧干貨:SEO面試篇:搜索引擎優(yōu)化面試技巧
  我在這里與您分享我的SEO工作面試技巧,希望對您有所幫助。
  一、四個(gè)常見(jiàn)的SEO面試技巧
  1.簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)和面試介紹
  無(wú)論是 SEO 面試還是任何其他面試,您都會(huì )被要求先自我介紹。這是第一步。自我介紹時(shí),應簡(jiǎn)單介紹一下自己。最重要的是突出你的經(jīng)歷,即使是實(shí)習,也值得一提。一般來(lái)說(shuō),大學(xué)生沒(méi)有太多的工作經(jīng)驗,所以他們可以談?wù)搶W(xué)校的學(xué)習計劃,個(gè)人工作等。
  2.了解應聘該職位的公司的工作要求。
  申請職位之前,首先要了解該職位的工作職責、工作職責、工作資格,因為這些是公司急需的人,而任何公司不想招的人與職位描述。因此,在去面試之前,首先要了解公司的各項資質(zhì)。如果你對自己不是很熟悉,至少你能掌握這個(gè)理解,面試的時(shí)候不要問(wèn)問(wèn)題。
  3、了解公司網(wǎng)站
  因為我們申請的職位是 SEO 相關(guān)的,而且由于它是 網(wǎng)站 優(yōu)化的,因此必須與公司 網(wǎng)站 有一些聯(lián)系。面試前先看看公司網(wǎng)站,根據自己的經(jīng)驗對網(wǎng)站做一個(gè)簡(jiǎn)單的SEO診斷,網(wǎng)站有一定的優(yōu)化空間,&lt; @網(wǎng)站 &gt; 需要調整等。面試官更喜歡努力工作的人,也展示了你的SEO技能,這給了你很多申請職位的機會(huì )。
  4、網(wǎng)站搜索引擎優(yōu)化案例
  如果你有一個(gè)網(wǎng)站優(yōu)化案例,把它寫(xiě)在你的簡(jiǎn)歷上,并指明你所負責的工作。面試官期望他們招聘的 SEO 具備優(yōu)秀的 SEO 技能,能夠有效地為公司解決問(wèn)題,幫助公司網(wǎng)站 獲得更好的排名。不要八卦或欺騙。否則,一旦你成功應聘了這份工作,但在實(shí)際工作中卻一無(wú)所知,那你就麻煩了。面試官或人力資源招聘人員不會(huì )詢(xún)問(wèn)您使用的是什么 SEO 技術(shù)。一般來(lái)說(shuō),“如果你有一個(gè) 網(wǎng)站,你應該怎么做?” 或者,“你有什么特別的方法來(lái)獲得 網(wǎng)站 排名和流量嗎?”
  與其他行業(yè)相比,SEO更看重的是經(jīng)驗,是否有真實(shí)的運營(yíng)案例。最好有幾個(gè)排名靠前的網(wǎng)站,比什么都更有說(shuō)服力。還需要有一套優(yōu)化計劃。搜索引擎優(yōu)化有自己的理解。最好對各大搜索引擎有一個(gè)基本的優(yōu)化方案。
  2.總結20個(gè)SEO面試常見(jiàn)問(wèn)題
  1.如果我給你我的網(wǎng)站,你會(huì )怎么做?
  A:網(wǎng)站主要做關(guān)鍵詞排名,或者擴展長(cháng)尾關(guān)鍵詞。根據平臺的不同,有些只做投標。然后是日常維護,考慮利潤和流量轉化的問(wèn)題。
  2.給你一個(gè)網(wǎng)站,你能排多久關(guān)鍵詞?
  A: 品牌條款可以在主頁(yè)上列出長(cháng)達 1.5 個(gè)月。常用關(guān)鍵詞的索引越高,索引越長(cháng),周期越長(cháng)。一般來(lái)說(shuō),排名可以在3-4個(gè)月內完成。
  3.當你做SEO,多久能看到結果?
  A:一般來(lái)說(shuō),企業(yè)站5個(gè)月,大站要靠團隊配置。一般8個(gè)月內即可開(kāi)始穩定盈利。
  
  4.搜索引擎優(yōu)化如此緩慢而有效,那么做它有什么意義呢?
  A:這個(gè)問(wèn)題一般只有在企業(yè)站工作的人才會(huì )問(wèn)。解決的辦法就是經(jīng)常寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)鏈,比如:分類(lèi)信息鏈、百度貼吧、百度知乎等QQ群、微信等平臺同時(shí)運行,彌補之前的不足。
  5.如何優(yōu)化內部鏈接
  答:內鏈最好做內循環(huán)鏈輪。其次,內聯(lián)鏈接應該有相關(guān)或相關(guān)的推薦內容。
  6.權重是多少?
  A:權重的英文名稱(chēng)是PageRaak,相當于搜索引擎中網(wǎng)站的“位置”。一般來(lái)說(shuō),權重與流量ip成正比,權重越高,流量越多。
  7.您認為SEO做什么以及您每天需要做什么?
  A:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是更新文章,發(fā)布外部鏈接,交換友情鏈接,查看網(wǎng)站數據報告。
  8.你認為什么最重要
  這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確的答案。不同的行業(yè)和不同時(shí)期的網(wǎng)站有不同的答案。參考答案:1.用戶(hù)體驗2.轉化率3.盈利能力4.初步定位
  9.談?wù)勀銓EO的理解。
  A:SEO和百度是對立的、競爭的。它們完善并匹配搜索引擎的缺陷。SEO的作用和它的作用之間沒(méi)有明確的界限。這取決于業(yè)務(wù)情況,是購買(mǎi)產(chǎn)品還是服務(wù)。具體情況分析。
  1 0.網(wǎng)站的基本優(yōu)化是什么?
  答:關(guān)鍵詞位置,TDK標簽,主欄優(yōu)化,服務(wù)器部分優(yōu)化。
  11.如何優(yōu)化網(wǎng)站
  答:1、建設內容。2.站內鏈輪。3.提出相關(guān)建議。4.列優(yōu)化。其余優(yōu)化點(diǎn)將從用戶(hù)體驗角度進(jìn)行改進(jìn)。這個(gè)參考點(diǎn)需要查看 SEO 報告和數據以及競爭對手。
  12.網(wǎng)站降級是什么樣的?
  A:關(guān)鍵詞排名明顯下降,網(wǎng)站receipt明顯下降,指數明顯下降。網(wǎng)站首頁(yè)沒(méi)有在搜索引擎中排名第一。網(wǎng)站站點(diǎn)為K,搜索引擎快照更新速度降低(不適用于新站點(diǎn))
  13.怎么處理
  
  A:檢查最近做了什么來(lái)刪除更改并檢查任何不良鏈接并處理當我們的網(wǎng)站被黑客入侵和降級時(shí),我們將去網(wǎng)站管理平臺進(jìn)行反饋。
  14.SEO和SEO有什么區別?
  A: SEO 是免費的,工作速度慢得多,持久性強,并且有廣泛的 SEM。相比競價(jià),成本要高很多,但競價(jià)是看得見(jiàn)的。效果要快很多。
  15.如何編輯SEO文章?
  A:標題加關(guān)鍵詞、內容加關(guān)鍵詞、內容原創(chuàng )或偽原創(chuàng )、內容豐富度(圖文結合)、加alt標簽等。
  16.如果我是一個(gè)商場(chǎng),你會(huì )給我排名如何?
  我是商品。項目和一些項目名稱(chēng)有價(jià)格。原則上,沒(méi)有辦法對它們進(jìn)行排名。這樣做并不容易。很多商場(chǎng)都有自己的線(xiàn)下渠道,要結合線(xiàn)下分析。只要向他解釋你所知道的。
  17.SEOer的日常工作是什么
  答:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),純搜索引擎優(yōu)化方向,發(fā)鏈接,更新內容,交換鏈接,目的是為了排名關(guān)鍵詞。大體上也是如此,還有其他的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品依賴(lài)于公司。
  18.你能自己完成一個(gè)網(wǎng)站的SEO排名嗎?
  A:根據網(wǎng)站的規模和行業(yè),如果一個(gè)網(wǎng)站有多個(gè)欄目需要文章每天與用戶(hù)互動(dòng),那我一個(gè)人做不了。如果只優(yōu)化一個(gè)企業(yè)網(wǎng)站,可以獨立完成。
  注意:如果是企業(yè)網(wǎng)站,獨立完成優(yōu)化是沒(méi)有問(wèn)題的。記得筆者在申請蛋糕加盟公司的時(shí)候,面試官問(wèn)了這個(gè)問(wèn)題,因為他是蛋糕加盟公司,網(wǎng)站定位為“蛋糕,面包”,我回答說(shuō),“如果我們公司是做蛋糕加盟和面包加盟,那我們可以獨立做,如果是蛋糕這個(gè)詞,那再多的人也優(yōu)化不了。因為我們公司的網(wǎng)站不是定位在蛋糕上,而是蛋糕加盟。 "
  19.你認為SEO最難的部分是什么?
  A:我認為SEO是最難堅持的事情。SEO其實(shí)是一種思維。沒(méi)有SEO技術(shù),內外都是基本的SEO。重點(diǎn)是用戶(hù)體驗和用戶(hù)行為。我們需要用我們的思維來(lái)提升用戶(hù)體驗。讓用戶(hù)的停留時(shí)間和IP逐漸增加,那么我們的網(wǎng)站排名自然會(huì )上升。百度的排名周期是三個(gè)月,放棄的通常在三個(gè)月之內。
  注意:面試官想知道你做SEO的弱點(diǎn),所以我們不僅可以透露我們做SEO沒(méi)有弱點(diǎn)。也可以讓面試官知道SEO不是短期的網(wǎng)站排名方式。
  20.你做過(guò)新媒體營(yíng)銷(xiāo)嗎?什么是新媒體營(yíng)銷(xiāo)?
  A:傳統說(shuō)法是做一個(gè)微信公眾平臺,主要是用優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )內容打動(dòng)和積累用戶(hù),建立用戶(hù)信任和粘性。新媒體其實(shí)就是自媒體,有很多平臺,比如今日頭條、網(wǎng)易自媒體等等。面試SEO工作前,做好充分的準備,先了解面試的基本流程,掌握面試的基本技巧,這樣面試中被錄取的機會(huì )就會(huì )大大增加。
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  解決方案:如何優(yōu)化搜索引擎關(guān)鍵詞(搜索引擎優(yōu)化的技巧和方法)
  很多企業(yè)之所以需要建設網(wǎng)站,是因為網(wǎng)站可以幫助企業(yè)提高經(jīng)濟效益,也可以為企業(yè)帶來(lái)更多的客流量。但是,企業(yè)在運營(yíng)網(wǎng)站的時(shí)候,也需要做好優(yōu)化,這樣才能有好的排名,吸引更多用戶(hù)的關(guān)注。那么,搜索引擎優(yōu)化的方法和技巧有哪些呢?下面我給大家做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
  搜索引擎優(yōu)化
  1、高質(zhì)量原創(chuàng )內容
  
  在進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化時(shí),需要準備高質(zhì)量的原創(chuàng )內容,這對于網(wǎng)站的優(yōu)化非常重要,因為高質(zhì)量的有效內容可以有效影響蜘蛛的抓取,從而促進(jìn)網(wǎng)站 @網(wǎng)站 排名,所以對于 網(wǎng)站 的一些新版本,一定要有高質(zhì)量的 原創(chuàng ) 內容。
  2、與 網(wǎng)站 主題相關(guān)
  在做SEO的時(shí)候,創(chuàng )建與網(wǎng)站主題相關(guān)的內容也很重要,尤其是當網(wǎng)站剛上線(xiàn)的時(shí)候,在此期間,網(wǎng)站網(wǎng)站上發(fā)布的所有內容都必須是相關(guān)的對于網(wǎng)站的話(huà)題,這樣可以快速定位用戶(hù),讓搜索引擎優(yōu)化更有效。
  3、充分利用 UGC
  
  在搜索引擎優(yōu)化中,也可以充分利用UGC方法進(jìn)行優(yōu)化。這種方法可以為網(wǎng)站提供更豐富的內容,提供的內容也會(huì )與其他網(wǎng)站有一定的層次。能有效吸引用戶(hù)的注意力,豐富用戶(hù)閱讀的內容。但需要注意的是,在添加評論插件時(shí),盡量不要使用第三方社交評論插件。
  4、空間必須穩定
  對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),空間的穩定性是非常必要的。如果不能經(jīng)常打開(kāi),就不可能得到搜索引擎的青睞,所以一定要注意空間的穩定性。另外,如果是站群,請不要和其他人使用同一個(gè)空格,以免影響你的站群。
  對于企業(yè)來(lái)說(shuō),如果想要做更好的搜索引擎優(yōu)化,就需要掌握相應的方法,從而達到更好的效果,而為了更好的優(yōu)化網(wǎng)站的工作,他們應該可以根據優(yōu)化以上方法,從而提高企業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化效果,同時(shí)也可以與搜索引擎建立良好的關(guān)系。

匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 96 次瀏覽 ? 2022-09-21 22:06 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班
  搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日,共計7天時(shí)間,北京開(kāi)班。
  八、五
  一、五
  
  一、端午節假期、七一假期【上?!堪?br />   一、六一【深圳】三月、五月、七月【廣州】五
  一、端午、十一假期【北京第一期】南京、長(cháng)沙、合肥、成都、鄭州、廈門(mén)【北京第二期】武漢、太原、西安、銀川、杭州、沈陽(yáng)、濟南、南昌、寧波、昆明、溫州、無(wú)錫、蘇州、???、哈爾濱、福州、南寧、沈陽(yáng)、宜昌、???、西寧、成都【北京第三期】廈門(mén)、青島、長(cháng)春、昆明、南昌、廣州、大連、沈陽(yáng)、長(cháng)春、青島、杭州、溫州、大連、武漢、煙臺、南通、天津、青島、連云港、鄭州、寧波、南京、濟南、南京、西安、長(cháng)沙、廣州、重慶、福州、汕頭、廈門(mén)、福州、蘇州、呼和浩特、徐州、湖南、???、北京|上海|深圳|武漢|??趞濟南|寧波|合肥|西安|鄭州|寧波|廣州|重慶|銀川|廈門(mén)|北京|上海|長(cháng)沙|青島|南京|合肥|廈門(mén)|天津|上海|深圳|武漢|福州|重慶|長(cháng)春|蘭州|沈陽(yáng)|鄭州|南寧|石家莊|西安|合肥|全國|。
  1、搜索引擎優(yōu)化案例分析包括月度、季度、半年度、年度、每年優(yōu)化案例,一個(gè)項目里面有一半以上的企業(yè)在提交案例分析報告,
  
  2、搜索引擎優(yōu)化一般在16至20頁(yè)報告,搜索引擎優(yōu)化seo可以是指全中文網(wǎng)站上線(xiàn)優(yōu)化,也可以用特定語(yǔ)言來(lái)優(yōu)化,我認為特定語(yǔ)言?xún)?yōu)化有更大的優(yōu)勢,
  3、如果讓我選擇優(yōu)化哪一類(lèi)型網(wǎng)站,我覺(jué)得從首頁(yè)、中級、高級、前段到后端,每個(gè)階段都可以?xún)?yōu)化。自然排名在搜索引擎的排名位置,優(yōu)化某一個(gè)階段都是圍繞這一個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行,如果從中文的角度來(lái)看,我認為某個(gè)關(guān)鍵詞在國內是一個(gè)指定關(guān)鍵詞,是從中文搜索關(guān)鍵詞挖掘排名,看起來(lái)很廢話(huà),但是實(shí)際上的確是這樣的。
  4、雖然優(yōu)化某個(gè)企業(yè)的網(wǎng)站是很費勁的,但是一旦做了搜索引擎優(yōu)化,從這個(gè)企業(yè)主體下的1~2個(gè)大型關(guān)鍵詞出來(lái),搜索引擎是沒(méi)有任何針對這些網(wǎng)站的資源的,也就是關(guān)鍵詞覆蓋少。也就是說(shuō)你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目之后,主要對手只能看到你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目,其他什么都看不到,很可能做這個(gè)項目只是為了放大企業(yè)的產(chǎn)品。
  并且網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化優(yōu)化成本要高于針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化成本的,這是兩個(gè)做法,為什么不做針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化,比如關(guān)鍵詞去做產(chǎn)品,頁(yè)面做得很low,別人一看到,我不僅沒(méi)有企業(yè)優(yōu)勢,還有技術(shù)。
  5、企業(yè)在做搜索引擎優(yōu)化的時(shí)候,正常情況下首先需要看一下網(wǎng)站的業(yè)務(wù)在行業(yè)內部的市場(chǎng)占有率有多少,這個(gè)就像我們淘寶店做的好不好, 查看全部

  匯總:搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日北京開(kāi)班
  搜索引擎優(yōu)化案例分析11月7日-12日,共計7天時(shí)間,北京開(kāi)班。
  八、五
  一、五
  
  一、端午節假期、七一假期【上?!堪?br />   一、六一【深圳】三月、五月、七月【廣州】五
  一、端午、十一假期【北京第一期】南京、長(cháng)沙、合肥、成都、鄭州、廈門(mén)【北京第二期】武漢、太原、西安、銀川、杭州、沈陽(yáng)、濟南、南昌、寧波、昆明、溫州、無(wú)錫、蘇州、???、哈爾濱、福州、南寧、沈陽(yáng)、宜昌、???、西寧、成都【北京第三期】廈門(mén)、青島、長(cháng)春、昆明、南昌、廣州、大連、沈陽(yáng)、長(cháng)春、青島、杭州、溫州、大連、武漢、煙臺、南通、天津、青島、連云港、鄭州、寧波、南京、濟南、南京、西安、長(cháng)沙、廣州、重慶、福州、汕頭、廈門(mén)、福州、蘇州、呼和浩特、徐州、湖南、???、北京|上海|深圳|武漢|??趞濟南|寧波|合肥|西安|鄭州|寧波|廣州|重慶|銀川|廈門(mén)|北京|上海|長(cháng)沙|青島|南京|合肥|廈門(mén)|天津|上海|深圳|武漢|福州|重慶|長(cháng)春|蘭州|沈陽(yáng)|鄭州|南寧|石家莊|西安|合肥|全國|。
  1、搜索引擎優(yōu)化案例分析包括月度、季度、半年度、年度、每年優(yōu)化案例,一個(gè)項目里面有一半以上的企業(yè)在提交案例分析報告,
  
  2、搜索引擎優(yōu)化一般在16至20頁(yè)報告,搜索引擎優(yōu)化seo可以是指全中文網(wǎng)站上線(xiàn)優(yōu)化,也可以用特定語(yǔ)言來(lái)優(yōu)化,我認為特定語(yǔ)言?xún)?yōu)化有更大的優(yōu)勢,
  3、如果讓我選擇優(yōu)化哪一類(lèi)型網(wǎng)站,我覺(jué)得從首頁(yè)、中級、高級、前段到后端,每個(gè)階段都可以?xún)?yōu)化。自然排名在搜索引擎的排名位置,優(yōu)化某一個(gè)階段都是圍繞這一個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行,如果從中文的角度來(lái)看,我認為某個(gè)關(guān)鍵詞在國內是一個(gè)指定關(guān)鍵詞,是從中文搜索關(guān)鍵詞挖掘排名,看起來(lái)很廢話(huà),但是實(shí)際上的確是這樣的。
  4、雖然優(yōu)化某個(gè)企業(yè)的網(wǎng)站是很費勁的,但是一旦做了搜索引擎優(yōu)化,從這個(gè)企業(yè)主體下的1~2個(gè)大型關(guān)鍵詞出來(lái),搜索引擎是沒(méi)有任何針對這些網(wǎng)站的資源的,也就是關(guān)鍵詞覆蓋少。也就是說(shuō)你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目之后,主要對手只能看到你做了搜索引擎優(yōu)化這個(gè)項目,其他什么都看不到,很可能做這個(gè)項目只是為了放大企業(yè)的產(chǎn)品。
  并且網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化優(yōu)化成本要高于針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化成本的,這是兩個(gè)做法,為什么不做針對某個(gè)關(guān)鍵詞優(yōu)化,比如關(guān)鍵詞去做產(chǎn)品,頁(yè)面做得很low,別人一看到,我不僅沒(méi)有企業(yè)優(yōu)勢,還有技術(shù)。
  5、企業(yè)在做搜索引擎優(yōu)化的時(shí)候,正常情況下首先需要看一下網(wǎng)站的業(yè)務(wù)在行業(yè)內部的市場(chǎng)占有率有多少,這個(gè)就像我們淘寶店做的好不好,

搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 114 次瀏覽 ? 2022-08-30 11:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率
  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好的轉化率,而且對搜索引擎的數據分析,也能夠查看到客戶(hù)的搜索行為是怎么樣的,通過(guò)對客戶(hù)搜索的內容,再結合用戶(hù)的購買(mǎi)行為,就能夠改善產(chǎn)品的信息,然后帶來(lái)更好的轉化率,
  1、積累較多的數據這里不僅僅是說(shuō)搜索量,還有競爭對手關(guān)鍵詞的搜索量,數據是很大的參考因素,做好了數據調研,并不斷積累新的數據,比如你的關(guān)鍵詞競爭對手關(guān)鍵詞搜索量很高,你就不能再用該關(guān)鍵詞了,因為競爭對手有先發(fā)優(yōu)勢,他們已經(jīng)積累了一定的用戶(hù)量。還有,不能把用戶(hù)作為敵人,可以用戶(hù)之間的競爭或者價(jià)格戰,比如,做外賣(mài)的,比如你價(jià)格比別人低,我可以有更低的要求,幫助客戶(hù)縮短周期。
  
  2、做關(guān)鍵詞分析關(guān)鍵詞分析也是最重要的因素,對用戶(hù)做深度分析,查看用戶(hù)搜索的內容是什么樣的,對應的客戶(hù)群體是什么樣的,然后結合數據分析,找到客戶(hù)需要的關(guān)鍵詞,如果一些熱點(diǎn)詞沒(méi)有在分析數據中,就不能做出大的選擇,比如近期蘋(píng)果發(fā)布了,對于某些產(chǎn)品,就沒(méi)有太大意義,只要該產(chǎn)品有銷(xiāo)量就可以。
  3、網(wǎng)站搜索優(yōu)化搜索引擎優(yōu)化,一般的推廣都是付費推廣,或者在別人家里放關(guān)鍵詞,然后搜索,不花錢(qián),就可以做到很好的排名,但是搜索引擎優(yōu)化,是收費推廣,通過(guò)搜索關(guān)鍵詞排名,達到讓用戶(hù)看到你網(wǎng)站,讓用戶(hù)產(chǎn)生消費的目的,我們知道,用戶(hù)下載一個(gè)你家app或者網(wǎng)站,首先看到你網(wǎng)站,下載之后在看你網(wǎng)站,或者他之前有過(guò)一個(gè)購買(mǎi)過(guò)你家產(chǎn)品的客戶(hù),在他看到你網(wǎng)站的時(shí)候,看到了你網(wǎng)站,他想看你的產(chǎn)品有哪些,他想看看,你的產(chǎn)品是不是比別人家的產(chǎn)品更好,他搜索的時(shí)候是不是你家的產(chǎn)品,搜索的目的是他想要找到,有哪些更好的產(chǎn)品,是不是比別人家更好,才不至于浪費時(shí)間,所以說(shuō)做網(wǎng)站需要“先有好內容,再有用戶(hù)來(lái)搜索”。
  
  如果你想深度的剖析搜索關(guān)鍵詞排名情況,推薦你使用友鏈傳奇的模板,通過(guò)友鏈傳奇平臺,完全免費就可以抓取你用戶(hù),抓取你公司的大小關(guān)鍵詞,通過(guò)分析實(shí)戰數據,來(lái)提升網(wǎng)站的排名。
  3、網(wǎng)站轉化率高的因素網(wǎng)站轉化率高的因素還有,網(wǎng)站內容質(zhì)量,網(wǎng)站打開(kāi)速度,網(wǎng)站頁(yè)面正文顯示,網(wǎng)站打開(kāi)頁(yè)面有多少,標題網(wǎng)站優(yōu)化,網(wǎng)站頁(yè)面更新頻率等,不同的因素會(huì )影響用戶(hù)體驗度,對轉化率的影響是很大的,所以在網(wǎng)站轉化率上需要做好優(yōu)化,提升網(wǎng)站的轉化率。
  4、網(wǎng)站新建時(shí)間這點(diǎn)主要看數據,你的網(wǎng)站是做網(wǎng)站推廣,還是網(wǎng)站未進(jìn)行推廣的網(wǎng)站,網(wǎng)站自身有沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化,要看出口量,有沒(méi)有新建的,因為網(wǎng)站是要排名的, 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好轉化率
  搜索引擎優(yōu)化案例分析做得好的就能帶來(lái)好的轉化率,而且對搜索引擎的數據分析,也能夠查看到客戶(hù)的搜索行為是怎么樣的,通過(guò)對客戶(hù)搜索的內容,再結合用戶(hù)的購買(mǎi)行為,就能夠改善產(chǎn)品的信息,然后帶來(lái)更好的轉化率,
  1、積累較多的數據這里不僅僅是說(shuō)搜索量,還有競爭對手關(guān)鍵詞的搜索量,數據是很大的參考因素,做好了數據調研,并不斷積累新的數據,比如你的關(guān)鍵詞競爭對手關(guān)鍵詞搜索量很高,你就不能再用該關(guān)鍵詞了,因為競爭對手有先發(fā)優(yōu)勢,他們已經(jīng)積累了一定的用戶(hù)量。還有,不能把用戶(hù)作為敵人,可以用戶(hù)之間的競爭或者價(jià)格戰,比如,做外賣(mài)的,比如你價(jià)格比別人低,我可以有更低的要求,幫助客戶(hù)縮短周期。
  
  2、做關(guān)鍵詞分析關(guān)鍵詞分析也是最重要的因素,對用戶(hù)做深度分析,查看用戶(hù)搜索的內容是什么樣的,對應的客戶(hù)群體是什么樣的,然后結合數據分析,找到客戶(hù)需要的關(guān)鍵詞,如果一些熱點(diǎn)詞沒(méi)有在分析數據中,就不能做出大的選擇,比如近期蘋(píng)果發(fā)布了,對于某些產(chǎn)品,就沒(méi)有太大意義,只要該產(chǎn)品有銷(xiāo)量就可以。
  3、網(wǎng)站搜索優(yōu)化搜索引擎優(yōu)化,一般的推廣都是付費推廣,或者在別人家里放關(guān)鍵詞,然后搜索,不花錢(qián),就可以做到很好的排名,但是搜索引擎優(yōu)化,是收費推廣,通過(guò)搜索關(guān)鍵詞排名,達到讓用戶(hù)看到你網(wǎng)站,讓用戶(hù)產(chǎn)生消費的目的,我們知道,用戶(hù)下載一個(gè)你家app或者網(wǎng)站,首先看到你網(wǎng)站,下載之后在看你網(wǎng)站,或者他之前有過(guò)一個(gè)購買(mǎi)過(guò)你家產(chǎn)品的客戶(hù),在他看到你網(wǎng)站的時(shí)候,看到了你網(wǎng)站,他想看你的產(chǎn)品有哪些,他想看看,你的產(chǎn)品是不是比別人家的產(chǎn)品更好,他搜索的時(shí)候是不是你家的產(chǎn)品,搜索的目的是他想要找到,有哪些更好的產(chǎn)品,是不是比別人家更好,才不至于浪費時(shí)間,所以說(shuō)做網(wǎng)站需要“先有好內容,再有用戶(hù)來(lái)搜索”。
  
  如果你想深度的剖析搜索關(guān)鍵詞排名情況,推薦你使用友鏈傳奇的模板,通過(guò)友鏈傳奇平臺,完全免費就可以抓取你用戶(hù),抓取你公司的大小關(guān)鍵詞,通過(guò)分析實(shí)戰數據,來(lái)提升網(wǎng)站的排名。
  3、網(wǎng)站轉化率高的因素網(wǎng)站轉化率高的因素還有,網(wǎng)站內容質(zhì)量,網(wǎng)站打開(kāi)速度,網(wǎng)站頁(yè)面正文顯示,網(wǎng)站打開(kāi)頁(yè)面有多少,標題網(wǎng)站優(yōu)化,網(wǎng)站頁(yè)面更新頻率等,不同的因素會(huì )影響用戶(hù)體驗度,對轉化率的影響是很大的,所以在網(wǎng)站轉化率上需要做好優(yōu)化,提升網(wǎng)站的轉化率。
  4、網(wǎng)站新建時(shí)間這點(diǎn)主要看數據,你的網(wǎng)站是做網(wǎng)站推廣,還是網(wǎng)站未進(jìn)行推廣的網(wǎng)站,網(wǎng)站自身有沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化,要看出口量,有沒(méi)有新建的,因為網(wǎng)站是要排名的,

搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 105 次瀏覽 ? 2022-08-01 06:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是搜索引擎優(yōu)化的一個(gè)體現。本文對搜索引擎優(yōu)化做了更加詳細的歸納總結,分享一些對優(yōu)化工作有幫助的經(jīng)驗給大家。本文只適用于轉型的中小企業(yè)或個(gè)人。本文所講述的經(jīng)驗希望能幫助到新手搜索引擎優(yōu)化的開(kāi)始。本文結構:目標搜索引擎進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)站結構分析搜索引擎響應式網(wǎng)站結構設計網(wǎng)站數據分析:排名,質(zhì)量排名以及質(zhì)量度搜索引擎收錄規則一篇關(guān)于如何寫(xiě)seo相關(guān)的優(yōu)化總結(05)優(yōu)化實(shí)戰總結。
  
  如果對搜索引擎優(yōu)化感興趣可以關(guān)注我的微信公眾號:計算機運維之道獲取更多的相關(guān)文章
  會(huì )找到你想要的答案;如果不會(huì )找,或者太多不知道從何學(xué)起?可以參考這個(gè)列表。seo行業(yè)領(lǐng)域的那些“常識”真實(shí)用戶(hù)通常并不關(guān)心seo工作的核心價(jià)值是什么(當然,在你站上功夫深,也許會(huì )有幫助);需要用一點(diǎn)細致的功夫,找出seo的核心價(jià)值所在;非常榮幸,我認為seo不會(huì )是很復雜的工作,甚至可以說(shuō)很簡(jiǎn)單,只要你操作得當,基本上就能夠獲得很好的收益;但那可能跟你沒(méi)有任何關(guān)系,與別人更沒(méi)有關(guān)系;找到seo的核心價(jià)值所在,你需要找到哪些價(jià)值?你是否清楚;網(wǎng)站給人的感覺(jué)是否統一,是否規整;網(wǎng)站上是否結構化,是否有主次或者分區;網(wǎng)站架構是否合理,應當注意什么;網(wǎng)站是否表達清楚,數據是否有用;如果你上來(lái)直接用數據干活,會(huì )很痛苦的,知道需要干什么,才能是一名真正的高手;我有很多seo工作經(jīng)驗沒(méi)有講出來(lái);seo并不會(huì )是你的工作,seo只是給你提供建議的手段;我工作經(jīng)驗不多,有些事情沒(méi)能講清楚,很抱歉;我會(huì )盡量避免過(guò)多的情緒化表達,會(huì )使用敬語(yǔ);像說(shuō)話(huà)一樣去表達;為什么要確定核心價(jià)值呢?就像說(shuō)這話(huà)之前先要確定你想要講什么,然后再說(shuō);比如seo本身,核心價(jià)值是網(wǎng)站點(diǎn)擊率和排名。
  
  表達這個(gè)核心價(jià)值對seo來(lái)說(shuō)會(huì )出問(wèn)題?會(huì )產(chǎn)生問(wèn)題嗎?很抱歉,seo并不存在沒(méi)有問(wèn)題就不能做好的問(wèn)題,如果不然,你又如何能讓知乎上看到我寫(xiě)的這篇文章的人點(diǎn)擊你的文章并完成閱讀呢?還有就是,你的seo工作是結果導向的,你希望網(wǎng)站的排名更高,這是你的核心價(jià)值。你需要在可以預見(jiàn)的2-3年內(任何時(shí)間段不能短于2年)看到好的效果,而這一點(diǎn),對你而言太難了。
  所以,你會(huì )看到很多人總是在堅持一件事情,或者改變過(guò)多的因素或改變你的判斷,來(lái)看到不一樣的結果,他們想盡各種辦法試圖提高網(wǎng)站排名。然而,這些人有多少個(gè)是成功的呢?那會(huì )產(chǎn)生什么樣的結果呢?舉個(gè)例子:你發(fā)現網(wǎng)站排名不佳,然后想提高排名,如果你花足夠多的錢(qián)投入廣告,花時(shí)間修改你的頁(yè)面。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是一個(gè)體現
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的不只是網(wǎng)站seo,也是搜索引擎優(yōu)化的一個(gè)體現。本文對搜索引擎優(yōu)化做了更加詳細的歸納總結,分享一些對優(yōu)化工作有幫助的經(jīng)驗給大家。本文只適用于轉型的中小企業(yè)或個(gè)人。本文所講述的經(jīng)驗希望能幫助到新手搜索引擎優(yōu)化的開(kāi)始。本文結構:目標搜索引擎進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)站結構分析搜索引擎響應式網(wǎng)站結構設計網(wǎng)站數據分析:排名,質(zhì)量排名以及質(zhì)量度搜索引擎收錄規則一篇關(guān)于如何寫(xiě)seo相關(guān)的優(yōu)化總結(05)優(yōu)化實(shí)戰總結。
  
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網(wǎng)站建設公司軟文營(yíng)銷(xiāo)做seo優(yōu)化seo技術(shù)課程,優(yōu)化推廣引流

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 95 次瀏覽 ? 2022-07-17 17:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

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搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈問(wèn)題的案例

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 109 次瀏覽 ? 2022-07-12 11:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈問(wèn)題的案例
  搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈對物流供應鏈問(wèn)題的案例分析?我公司針對高速鐵路供應鏈做的案例分析?物流供應鏈可靠性方案設計及車(chē)貨匹配優(yōu)化、存貨管理方案、存貨盤(pán)點(diǎn)分析方案設計及應用、倉儲方案設計、庫存管理應用、庫存定價(jià)方案設計及中小企業(yè)車(chē)貨匹配優(yōu)化應用、倉儲設備設計、物流管理綜合性問(wèn)題(存貨保險、存貨準備金要求等)等相關(guān)知識的案例分析、總結性文章。
  
  可靠性相關(guān)工作包括網(wǎng)站運營(yíng)、系統運營(yíng)、質(zhì)量保證、車(chē)輛管理等,能提升自己當然可以去,成本主要是交通成本和時(shí)間成本,好一點(diǎn)去高鐵站設計之類(lèi)的大企業(yè),差一點(diǎn)去中小物流企業(yè)。
  謝邀,物流專(zhuān)業(yè)是個(gè)萬(wàn)金油專(zhuān)業(yè),所以工作涉及面很廣,空間也非常大,主要看個(gè)人愛(ài)好。
  
  建議不考慮本科專(zhuān)業(yè)(即使在國內也就半斤八兩),可以考慮會(huì )計、管理、翻譯等等,出國或者讀個(gè)商科碩士,對職業(yè)發(fā)展很有幫助。
  設計不用再考慮,電腦有photoshop能干啥?搞批發(fā)很明顯的。汽車(chē)領(lǐng)域的供應鏈管理,一定是國內真正在做的人少,而且搞批發(fā),對人情世故要求高,不管男女。又對電腦要求高,又不在國內公司,又是學(xué)機械的,
  當然可以!僅有的問(wèn)題在于物流電子商務(wù)懂不懂?不懂的話(huà)很難搞!太多東西要懂,做過(guò)電商或者公司物流相關(guān)的那種!從事本專(zhuān)業(yè)工作,換湯不換藥,物流電子商務(wù)要求本人電腦應用熟練,有一定談判及談判技巧,多看別人的電商實(shí)踐及平臺銷(xiāo)售物流產(chǎn)品, 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析文章?看看中環(huán)供應鏈問(wèn)題的案例
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  謝邀,物流專(zhuān)業(yè)是個(gè)萬(wàn)金油專(zhuān)業(yè),所以工作涉及面很廣,空間也非常大,主要看個(gè)人愛(ài)好。
  
  建議不考慮本科專(zhuān)業(yè)(即使在國內也就半斤八兩),可以考慮會(huì )計、管理、翻譯等等,出國或者讀個(gè)商科碩士,對職業(yè)發(fā)展很有幫助。
  設計不用再考慮,電腦有photoshop能干啥?搞批發(fā)很明顯的。汽車(chē)領(lǐng)域的供應鏈管理,一定是國內真正在做的人少,而且搞批發(fā),對人情世故要求高,不管男女。又對電腦要求高,又不在國內公司,又是學(xué)機械的,
  當然可以!僅有的問(wèn)題在于物流電子商務(wù)懂不懂?不懂的話(huà)很難搞!太多東西要懂,做過(guò)電商或者公司物流相關(guān)的那種!從事本專(zhuān)業(yè)工作,換湯不換藥,物流電子商務(wù)要求本人電腦應用熟練,有一定談判及談判技巧,多看別人的電商實(shí)踐及平臺銷(xiāo)售物流產(chǎn)品,

Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 150 次瀏覽 ? 2022-07-04 08:19 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的
  近年來(lái),移動(dòng)端游戲隨著(zhù)智能手機技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越成為人們娛樂(lè )休閑的新模式。據 NewZoo 數據調查研究發(fā)現,全球手機端游戲已達到 21 億玩家規模,呈 14% 同比年增長(cháng)趨勢,其中大部分玩家有在游戲中付費的經(jīng)歷。
  對于 SLG 策略類(lèi)型手機游戲,由于前期用戶(hù)需要時(shí)間了解及熟練游戲操作,即使有付費傾向,一般也會(huì )比較滯后。這種滯后為游戲的內部運營(yíng),市場(chǎng)投放效果的衡量及優(yōu)化帶來(lái)了很大挑戰。本文基于一款日活 600 萬(wàn)的明星 SLG 游戲,根據游戲內用戶(hù)的 500+ 個(gè)特征行為,對未付費用戶(hù)在下載安裝后 28 天內是否會(huì )轉化為付費用戶(hù)加以預測。
  文章盡量避免涉及過(guò)多的技術(shù)細節,主要從系統架構的角度加以闡述,如何自動(dòng)化一套機器學(xué)習預測系統并與 Google UAC (通用應用廣告平臺) 相結合,最終提高 7 倍轉化率,2.6 倍投資回報率,降低 63% 付費用戶(hù)獲取成本。
  數據準備
  數據包括兩部分, 預測目標 Y 及用戶(hù)參數 X,其中用戶(hù)參數 X 又分為狀態(tài)參數 Xs 和行為參數 Xb。
  原始數據符合如下模板:
  其中,每行數據為每一位用戶(hù)每天的行為參數匯總和狀態(tài)快照。如若用戶(hù)當天未登錄,則不需記錄當天狀態(tài)或行為。如果用戶(hù)前 n-1 天未付費,在第 n 天發(fā)生付費轉化,則該用戶(hù)有 n 行數據 (假設用戶(hù)每天登陸)。
  付費相關(guān)類(lèi)行為:打開(kāi)付費窗口,點(diǎn)擊付費按鈕(還未確認付費成功)
  游戲幣購買(mǎi)物品:這里物品可縮小范圍到游戲的核心追求品類(lèi),如皮膚,武器等
  社交行為:是否加入公會(huì ),在團隊發(fā)言次數,社交賬號分享等
  打折類(lèi)行為:打開(kāi)打折商店等
  對原始數據處理后,得到如下數據 (假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后 7 天行為預測下載后 28 天內是否會(huì )付費):
  狀態(tài)參數 Xs:最后一天的狀態(tài)快照
  行為參數 Xb: j 行數據的加和
  注 1:推薦取 7 天以?xún)刃袨樽黝A測基礎,這樣可以在用戶(hù)下載安裝 APP 后七天內產(chǎn)生預測,進(jìn)而及時(shí)把預測信號發(fā)送給 Google UAC 廣告投放平臺,便于 UAC 平臺內的機器學(xué)習。
  注 2:推薦取 28 天內的付費作預測目標,這樣便于在一個(gè)月內完成預測效果及 Google UAC 廣告平臺投放效果的衡量。
  
  數據清洗與特征工程
  對數據進(jìn)行清洗
  經(jīng)過(guò)數據清洗和特征工程處理后,得到如下數據(假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后7天行為預測下載后 28 天內會(huì )不會(huì )付費):
  基于TensorFlow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器建模
  創(chuàng )建分類(lèi)器
  設計系統時(shí),選擇調用 tensorflow Python API,直接建立 DNNClassifier 對象,省去了大量從底層開(kāi)始架構模型的時(shí)間。對解決簡(jiǎn)單分類(lèi)問(wèn)題很有效,推薦給大家。
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier()
  訓練分類(lèi)器
  調用 DNNClassifier 對象的 fit 函數,建立訓練模塊。
  classifier.fit(X_transformed_train, Y_noTransform_train, steps=2000, batch_size=5000)
  分類(lèi)器預測
  調用 DNNClassifier 對象的 predict 函數,建立預測模塊。輸出為 0 或 1,0 代表分類(lèi)器認為轉化概率低于 50%,即不會(huì )付費轉化,1 代表分類(lèi)器認為轉化概率大于等于 50%,即大概率付費轉化。50% 為 predict 函數默認的缺省閾值,如需改變此閾值,則要調用 predict_proba 函數,輸出為轉化概率,而不再是 0 或 1。
  Y_predict = classifier.predict(X_transformed_test)
  分類(lèi)器驗證
  Y_predict 和 Y_noTransform_test 都是真對同一批測試者,前者為預測值,后者為實(shí)際值。通過(guò)比較得出 Precision 和 Recall,以此衡量預測模型的準確度。如果用于 Google 廣告平臺的投放,則 Recall 比 Precision 重要,應盡量提高 Recall。如果用戶(hù)內部運營(yíng),則 Precision 比 Recall 重要,應盡量提高 Precision。
  其中 precision代表精度,recall代表廣度。f1 是綜合考慮 precision,recall的整體參數。具體定義如下:
  經(jīng)過(guò)多次調參迭代,模型性能如下所示,
  注:藍色豎虛線(xiàn)與 x 軸的交點(diǎn)是使 f1 達到最高點(diǎn)的預測概率的取值
  系統設計
  
  系統基于 Google Cloud Platform,簡(jiǎn)稱(chēng) GCP,進(jìn)行架構。激活了 GCP 中三個(gè)組件,BigQuery, Compute Engine 和 Storage。每天,基于游戲內新產(chǎn)生的數據運行“預測模塊”,對每個(gè)用戶(hù)加以評估,是否會(huì )付費轉化。每季度初,基于過(guò)去 120 天內注冊的用戶(hù)數據運行“訓練模塊”,對模型加以更新。這里采用了混合數據集的方法,即90天新數據,30 天老數據,以保證模型和谷歌廣告投放平臺的合作順暢。
  每季度
  每天
  預測結果在 Google UAC 廣告平臺的應用
  Univeral App Campaign 即通用應用廣告系列(以下簡(jiǎn)稱(chēng) UAC),是 Google 開(kāi)發(fā)的基于大數據和機器學(xué)習的移動(dòng)端應用廣告投放平臺。旨在幫助用戶(hù)簡(jiǎn)化廣告投放流程,更輕松地在 Google 用戶(hù)量最多的各款產(chǎn)品和服務(wù)(包括 Google 搜索、Google Play、YouTube 和 Google 展示廣告網(wǎng)絡(luò ))中宣傳自己的應用 APP。用戶(hù)只需添加幾行文字、設置出價(jià)、提供一些素材資料,系統會(huì )自動(dòng)優(yōu)化其余部分(包括具體廣告的設計、廣告投放的目標定位和出價(jià)等),從而幫助用戶(hù)推廣應用 APP。
  目前有三個(gè)版本,根據推廣目標不同,分別為以提升 APP 下載安裝量為目標、提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標和提升 APP 內用戶(hù)價(jià)值為目標。本文主要應用在 UAC 的第二個(gè)版本,以提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標。
  APP 內的事件多種多樣,游戲內充值付費(以下簡(jiǎn)稱(chēng) IAP,In-App-Purchase)應屬最簡(jiǎn)單明了也最便于嘗試的事件之一。大多數用戶(hù)都有測試,但效果有好有壞,究竟是什么因素導致了效果的不同?有沒(méi)有一種方法可以提升 UAC 廣告投放效果?本文希望通過(guò)對大量投放經(jīng)驗的總結,提出一種基于預測付費用戶(hù)的新的 UAC 廣告投放方式,用于高質(zhì)量的新用戶(hù)獲取。
  如之前章節所述,最后得出的預測結果應為兩列數據,DeviceID 及預測標簽 (0 或1)。取決于預測概率閾值的不同,被標記為 1 (有付費傾向) 的用戶(hù)數量及準確度也會(huì )不同。閾值越高,被標記為 1 的要求越苛刻,既被認為有付費傾向的用戶(hù)數量越少,準確度越高,如圖二所示。當閾值達到最高 100%,則預測事件等同于實(shí)際付費事件;當閾值達到最低 0%,則預測事件等同于 APP 安裝事件?!邦A測事件”本質(zhì)上是我們通過(guò)機器學(xué)習預測系統,創(chuàng )造出來(lái)的一個(gè)“假想”事件,并根據預測閾值的不同,可以在A(yíng)PP下載安裝及最終付費之間做優(yōu)化調節。
  經(jīng)大量實(shí)驗研究發(fā)現,如果考慮把預測結果應用在 UAC 上,應盡量調節閾值,犧牲一些 precision,使 recall 盡可能高。
  如下圖所示,闡述了基于 TensorFlow 的機器學(xué)習預測系統與 Google UAC 廣告投放平臺結合的工作原理。左邊藍色的部分為本文搭建的預測系統,右側綠色的部分為 UAC 系統。通過(guò)分析預測,找出潛在付費用戶(hù),擴大了發(fā)送給 UAC 的種子人群數量,縮短了從 APP 安裝到有效轉化發(fā)生的效果回饋時(shí)間,進(jìn)而提升了 UAC 機器學(xué)習和廣告投放的效果。
  注:用戶(hù)需要思考是否充值付費的時(shí)間越長(cháng),潛在付費用戶(hù)群體越大
  結論及未來(lái)展望
  本文通過(guò)對行業(yè)背景的分析,提出了策略類(lèi)手機游戲面臨的挑戰。并從系統架構的角度,介紹了如何對數據進(jìn)行清理、特征工程、預測分類(lèi)器的建模及系統自動(dòng)化。其中,數據的搜集處理對模型的準確性及應用性有很大影響。文章也給出了四種對預測游戲內付費有重要影響的行為參數,并通過(guò) PCA 主成分分析的特征降維方法,極大提高了模型的性能。另外,通過(guò)調節預測轉化概率的閾值,可在精度和廣度之間作以取舍,使模型的預測結果適用于不同的領(lǐng)域。
  目前,此機器學(xué)習系統已在行業(yè)內上線(xiàn),每天會(huì )分析預測上百萬(wàn)用戶(hù),幫助他們優(yōu)化游戲內及廣告體驗。預測是為了更好地了解用戶(hù),進(jìn)而更有效率地幫助用戶(hù)。預測結果可對用戶(hù)加以分層,可應用于內部運營(yíng)、市場(chǎng)再營(yíng)銷(xiāo)、新用戶(hù)獲取等領(lǐng)域。在此案例中,通過(guò)把機器學(xué)習系統與 Google UAC 廣告平臺的結合,在新用戶(hù)獲取領(lǐng)域極大的提高了用戶(hù)質(zhì)量,使付費率提高了 7 倍,投資回報率提高了 2.6 倍。關(guān)于具體實(shí)施的細節,如感興趣,請聯(lián)系您的 Google Awords 賬戶(hù)經(jīng)理,我們很樂(lè )意與您分享相關(guān)經(jīng)驗,這里不再贅述。
  未來(lái),我們會(huì )對用戶(hù)終身價(jià)值 pltv 加以建模研究,期望基于用戶(hù)的行為及付費數據,預測用戶(hù)未來(lái)在游戲內的活躍時(shí)間及終身價(jià)值。這樣可以幫助我們更細顆粒度地區分用戶(hù),構建千人千面的用戶(hù)體驗。
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  Google內部案例分享 | 我們是如何構建定制化TensorFlow預測系統的
  近年來(lái),移動(dòng)端游戲隨著(zhù)智能手機技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越成為人們娛樂(lè )休閑的新模式。據 NewZoo 數據調查研究發(fā)現,全球手機端游戲已達到 21 億玩家規模,呈 14% 同比年增長(cháng)趨勢,其中大部分玩家有在游戲中付費的經(jīng)歷。
  對于 SLG 策略類(lèi)型手機游戲,由于前期用戶(hù)需要時(shí)間了解及熟練游戲操作,即使有付費傾向,一般也會(huì )比較滯后。這種滯后為游戲的內部運營(yíng),市場(chǎng)投放效果的衡量及優(yōu)化帶來(lái)了很大挑戰。本文基于一款日活 600 萬(wàn)的明星 SLG 游戲,根據游戲內用戶(hù)的 500+ 個(gè)特征行為,對未付費用戶(hù)在下載安裝后 28 天內是否會(huì )轉化為付費用戶(hù)加以預測。
  文章盡量避免涉及過(guò)多的技術(shù)細節,主要從系統架構的角度加以闡述,如何自動(dòng)化一套機器學(xué)習預測系統并與 Google UAC (通用應用廣告平臺) 相結合,最終提高 7 倍轉化率,2.6 倍投資回報率,降低 63% 付費用戶(hù)獲取成本。
  數據準備
  數據包括兩部分, 預測目標 Y 及用戶(hù)參數 X,其中用戶(hù)參數 X 又分為狀態(tài)參數 Xs 和行為參數 Xb。
  原始數據符合如下模板:
  其中,每行數據為每一位用戶(hù)每天的行為參數匯總和狀態(tài)快照。如若用戶(hù)當天未登錄,則不需記錄當天狀態(tài)或行為。如果用戶(hù)前 n-1 天未付費,在第 n 天發(fā)生付費轉化,則該用戶(hù)有 n 行數據 (假設用戶(hù)每天登陸)。
  付費相關(guān)類(lèi)行為:打開(kāi)付費窗口,點(diǎn)擊付費按鈕(還未確認付費成功)
  游戲幣購買(mǎi)物品:這里物品可縮小范圍到游戲的核心追求品類(lèi),如皮膚,武器等
  社交行為:是否加入公會(huì ),在團隊發(fā)言次數,社交賬號分享等
  打折類(lèi)行為:打開(kāi)打折商店等
  對原始數據處理后,得到如下數據 (假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后 7 天行為預測下載后 28 天內是否會(huì )付費):
  狀態(tài)參數 Xs:最后一天的狀態(tài)快照
  行為參數 Xb: j 行數據的加和
  注 1:推薦取 7 天以?xún)刃袨樽黝A測基礎,這樣可以在用戶(hù)下載安裝 APP 后七天內產(chǎn)生預測,進(jìn)而及時(shí)把預測信號發(fā)送給 Google UAC 廣告投放平臺,便于 UAC 平臺內的機器學(xué)習。
  注 2:推薦取 28 天內的付費作預測目標,這樣便于在一個(gè)月內完成預測效果及 Google UAC 廣告平臺投放效果的衡量。
  
  數據清洗與特征工程
  對數據進(jìn)行清洗
  經(jīng)過(guò)數據清洗和特征工程處理后,得到如下數據(假設模型目標是基于未付費用戶(hù)下載后7天行為預測下載后 28 天內會(huì )不會(huì )付費):
  基于TensorFlow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器建模
  創(chuàng )建分類(lèi)器
  設計系統時(shí),選擇調用 tensorflow Python API,直接建立 DNNClassifier 對象,省去了大量從底層開(kāi)始架構模型的時(shí)間。對解決簡(jiǎn)單分類(lèi)問(wèn)題很有效,推薦給大家。
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier()
  訓練分類(lèi)器
  調用 DNNClassifier 對象的 fit 函數,建立訓練模塊。
  classifier.fit(X_transformed_train, Y_noTransform_train, steps=2000, batch_size=5000)
  分類(lèi)器預測
  調用 DNNClassifier 對象的 predict 函數,建立預測模塊。輸出為 0 或 1,0 代表分類(lèi)器認為轉化概率低于 50%,即不會(huì )付費轉化,1 代表分類(lèi)器認為轉化概率大于等于 50%,即大概率付費轉化。50% 為 predict 函數默認的缺省閾值,如需改變此閾值,則要調用 predict_proba 函數,輸出為轉化概率,而不再是 0 或 1。
  Y_predict = classifier.predict(X_transformed_test)
  分類(lèi)器驗證
  Y_predict 和 Y_noTransform_test 都是真對同一批測試者,前者為預測值,后者為實(shí)際值。通過(guò)比較得出 Precision 和 Recall,以此衡量預測模型的準確度。如果用于 Google 廣告平臺的投放,則 Recall 比 Precision 重要,應盡量提高 Recall。如果用戶(hù)內部運營(yíng),則 Precision 比 Recall 重要,應盡量提高 Precision。
  其中 precision代表精度,recall代表廣度。f1 是綜合考慮 precision,recall的整體參數。具體定義如下:
  經(jīng)過(guò)多次調參迭代,模型性能如下所示,
  注:藍色豎虛線(xiàn)與 x 軸的交點(diǎn)是使 f1 達到最高點(diǎn)的預測概率的取值
  系統設計
  
  系統基于 Google Cloud Platform,簡(jiǎn)稱(chēng) GCP,進(jìn)行架構。激活了 GCP 中三個(gè)組件,BigQuery, Compute Engine 和 Storage。每天,基于游戲內新產(chǎn)生的數據運行“預測模塊”,對每個(gè)用戶(hù)加以評估,是否會(huì )付費轉化。每季度初,基于過(guò)去 120 天內注冊的用戶(hù)數據運行“訓練模塊”,對模型加以更新。這里采用了混合數據集的方法,即90天新數據,30 天老數據,以保證模型和谷歌廣告投放平臺的合作順暢。
  每季度
  每天
  預測結果在 Google UAC 廣告平臺的應用
  Univeral App Campaign 即通用應用廣告系列(以下簡(jiǎn)稱(chēng) UAC),是 Google 開(kāi)發(fā)的基于大數據和機器學(xué)習的移動(dòng)端應用廣告投放平臺。旨在幫助用戶(hù)簡(jiǎn)化廣告投放流程,更輕松地在 Google 用戶(hù)量最多的各款產(chǎn)品和服務(wù)(包括 Google 搜索、Google Play、YouTube 和 Google 展示廣告網(wǎng)絡(luò ))中宣傳自己的應用 APP。用戶(hù)只需添加幾行文字、設置出價(jià)、提供一些素材資料,系統會(huì )自動(dòng)優(yōu)化其余部分(包括具體廣告的設計、廣告投放的目標定位和出價(jià)等),從而幫助用戶(hù)推廣應用 APP。
  目前有三個(gè)版本,根據推廣目標不同,分別為以提升 APP 下載安裝量為目標、提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標和提升 APP 內用戶(hù)價(jià)值為目標。本文主要應用在 UAC 的第二個(gè)版本,以提升 APP 內事件觸發(fā)頻次為目標。
  APP 內的事件多種多樣,游戲內充值付費(以下簡(jiǎn)稱(chēng) IAP,In-App-Purchase)應屬最簡(jiǎn)單明了也最便于嘗試的事件之一。大多數用戶(hù)都有測試,但效果有好有壞,究竟是什么因素導致了效果的不同?有沒(méi)有一種方法可以提升 UAC 廣告投放效果?本文希望通過(guò)對大量投放經(jīng)驗的總結,提出一種基于預測付費用戶(hù)的新的 UAC 廣告投放方式,用于高質(zhì)量的新用戶(hù)獲取。
  如之前章節所述,最后得出的預測結果應為兩列數據,DeviceID 及預測標簽 (0 或1)。取決于預測概率閾值的不同,被標記為 1 (有付費傾向) 的用戶(hù)數量及準確度也會(huì )不同。閾值越高,被標記為 1 的要求越苛刻,既被認為有付費傾向的用戶(hù)數量越少,準確度越高,如圖二所示。當閾值達到最高 100%,則預測事件等同于實(shí)際付費事件;當閾值達到最低 0%,則預測事件等同于 APP 安裝事件?!邦A測事件”本質(zhì)上是我們通過(guò)機器學(xué)習預測系統,創(chuàng )造出來(lái)的一個(gè)“假想”事件,并根據預測閾值的不同,可以在A(yíng)PP下載安裝及最終付費之間做優(yōu)化調節。
  經(jīng)大量實(shí)驗研究發(fā)現,如果考慮把預測結果應用在 UAC 上,應盡量調節閾值,犧牲一些 precision,使 recall 盡可能高。
  如下圖所示,闡述了基于 TensorFlow 的機器學(xué)習預測系統與 Google UAC 廣告投放平臺結合的工作原理。左邊藍色的部分為本文搭建的預測系統,右側綠色的部分為 UAC 系統。通過(guò)分析預測,找出潛在付費用戶(hù),擴大了發(fā)送給 UAC 的種子人群數量,縮短了從 APP 安裝到有效轉化發(fā)生的效果回饋時(shí)間,進(jìn)而提升了 UAC 機器學(xué)習和廣告投放的效果。
  注:用戶(hù)需要思考是否充值付費的時(shí)間越長(cháng),潛在付費用戶(hù)群體越大
  結論及未來(lái)展望
  本文通過(guò)對行業(yè)背景的分析,提出了策略類(lèi)手機游戲面臨的挑戰。并從系統架構的角度,介紹了如何對數據進(jìn)行清理、特征工程、預測分類(lèi)器的建模及系統自動(dòng)化。其中,數據的搜集處理對模型的準確性及應用性有很大影響。文章也給出了四種對預測游戲內付費有重要影響的行為參數,并通過(guò) PCA 主成分分析的特征降維方法,極大提高了模型的性能。另外,通過(guò)調節預測轉化概率的閾值,可在精度和廣度之間作以取舍,使模型的預測結果適用于不同的領(lǐng)域。
  目前,此機器學(xué)習系統已在行業(yè)內上線(xiàn),每天會(huì )分析預測上百萬(wàn)用戶(hù),幫助他們優(yōu)化游戲內及廣告體驗。預測是為了更好地了解用戶(hù),進(jìn)而更有效率地幫助用戶(hù)。預測結果可對用戶(hù)加以分層,可應用于內部運營(yíng)、市場(chǎng)再營(yíng)銷(xiāo)、新用戶(hù)獲取等領(lǐng)域。在此案例中,通過(guò)把機器學(xué)習系統與 Google UAC 廣告平臺的結合,在新用戶(hù)獲取領(lǐng)域極大的提高了用戶(hù)質(zhì)量,使付費率提高了 7 倍,投資回報率提高了 2.6 倍。關(guān)于具體實(shí)施的細節,如感興趣,請聯(lián)系您的 Google Awords 賬戶(hù)經(jīng)理,我們很樂(lè )意與您分享相關(guān)經(jīng)驗,這里不再贅述。
  未來(lái),我們會(huì )對用戶(hù)終身價(jià)值 pltv 加以建模研究,期望基于用戶(hù)的行為及付費數據,預測用戶(hù)未來(lái)在游戲內的活躍時(shí)間及終身價(jià)值。這樣可以幫助我們更細顆粒度地區分用戶(hù),構建千人千面的用戶(hù)體驗。
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搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 93 次瀏覽 ? 2022-06-16 23:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為搜索引擎cpc和搜索引擎cpt兩大類(lèi),cpc主要包括投放的關(guān)鍵詞是否合適,搜索目標是否精準,相關(guān)程度以及點(diǎn)擊率等多個(gè)因素。搜索引擎cpt主要分為關(guān)鍵詞每日對應ppc的免費和收費的,免費的當然按點(diǎn)擊收費,收費的當然按展現收費,但是也可以是按點(diǎn)擊次數收費。目前具體投放的效果比較好的是cpc,因為展現量和點(diǎn)擊量比較大。
  能證明搜索引擎優(yōu)化是個(gè)好生意?能證明競價(jià)員是個(gè)好生意?不能的話(huà),算你誤會(huì )了。google的移動(dòng)搜索、百度信息流效果在2015年達到峰值的時(shí)候,移動(dòng)端的投放還是貴,整體的投放還是低,pc端的效果還是不佳的。2015年的峰值開(kāi)始下降,慢慢的網(wǎng)站應該是會(huì )和搜索引擎掛鉤了,現在很多網(wǎng)站有自己的seo,依靠seo來(lái)獲得搜索引擎的關(guān)注。
  現在有很多網(wǎng)站還是以google為主,cpc也便宜,而且cpc在全部網(wǎng)站中的占比也是比較大的。2015年最主要的特點(diǎn)就是網(wǎng)站帶來(lái)免費流量和流量?jì)r(jià)值開(kāi)始轉移到搜索引擎上面。搜索引擎也開(kāi)始有很多自己的推廣產(chǎn)品了,在google上的有廣告提成,facebook上也有廣告提成,一旦有了這個(gè)產(chǎn)品,網(wǎng)站也跟著(zhù)賺一點(diǎn)。個(gè)人是做搜索引擎優(yōu)化的,如果有這個(gè)方面的問(wèn)題,大家可以一起交流。
  1、關(guān)鍵詞:有精準的關(guān)鍵詞和難度很大的關(guān)鍵詞。比如今年到過(guò)程轉角教育的推廣,非常好的一個(gè)詞,但是競爭者太多,轉化率也很低,導致流量?jì)r(jià)值有很大的損失,該怎么去做呢?怎么樣做才能讓更多網(wǎng)站去做呢?我一般建議都是在產(chǎn)品詞做一些低門(mén)檻的詞,滿(mǎn)足大家對轉化率比較關(guān)注的需求,然后再做拓展去做一些長(cháng)尾詞,然后作為一個(gè)產(chǎn)品去做這個(gè)關(guān)鍵詞。
  2、競價(jià):關(guān)鍵詞的競價(jià)還是要同時(shí)保持和自己網(wǎng)站高度相關(guān),能夠匹配才好,不然的話(huà)一定會(huì )浪費很多的營(yíng)銷(xiāo)費用,等于是白浪費了錢(qián)。舉例來(lái)說(shuō)是一個(gè)優(yōu)秀的競價(jià),同時(shí)關(guān)鍵詞在google和百度都有競價(jià),然后兩個(gè)平臺肯定會(huì )有很大的競爭,可以建議關(guān)鍵詞一起,反正都是不同的平臺。
  3、投放:降低targeting,要多看排名,多看ranking,對排名進(jìn)行分析來(lái)看哪個(gè)排名比較好,在這種狀態(tài)下要去投放,然后其他關(guān)鍵詞,可以用campaign的形式進(jìn)行投放。
  4、其他:網(wǎng)站不要頻繁的變更,重復的建站和使用同一個(gè)域名,會(huì )使自己網(wǎng)站的權重下降很多。除此之外,還要改一下編碼,mac地址是不一樣的,不能和其他地址沖突。改好之后,讓同一個(gè)google賬號用不同的ip地址發(fā)布。大家好,我是“靚首互聯(lián)網(wǎng)人”互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者, 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為哪般?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的話(huà)主要分為搜索引擎cpc和搜索引擎cpt兩大類(lèi),cpc主要包括投放的關(guān)鍵詞是否合適,搜索目標是否精準,相關(guān)程度以及點(diǎn)擊率等多個(gè)因素。搜索引擎cpt主要分為關(guān)鍵詞每日對應ppc的免費和收費的,免費的當然按點(diǎn)擊收費,收費的當然按展現收費,但是也可以是按點(diǎn)擊次數收費。目前具體投放的效果比較好的是cpc,因為展現量和點(diǎn)擊量比較大。
  能證明搜索引擎優(yōu)化是個(gè)好生意?能證明競價(jià)員是個(gè)好生意?不能的話(huà),算你誤會(huì )了。google的移動(dòng)搜索、百度信息流效果在2015年達到峰值的時(shí)候,移動(dòng)端的投放還是貴,整體的投放還是低,pc端的效果還是不佳的。2015年的峰值開(kāi)始下降,慢慢的網(wǎng)站應該是會(huì )和搜索引擎掛鉤了,現在很多網(wǎng)站有自己的seo,依靠seo來(lái)獲得搜索引擎的關(guān)注。
  現在有很多網(wǎng)站還是以google為主,cpc也便宜,而且cpc在全部網(wǎng)站中的占比也是比較大的。2015年最主要的特點(diǎn)就是網(wǎng)站帶來(lái)免費流量和流量?jì)r(jià)值開(kāi)始轉移到搜索引擎上面。搜索引擎也開(kāi)始有很多自己的推廣產(chǎn)品了,在google上的有廣告提成,facebook上也有廣告提成,一旦有了這個(gè)產(chǎn)品,網(wǎng)站也跟著(zhù)賺一點(diǎn)。個(gè)人是做搜索引擎優(yōu)化的,如果有這個(gè)方面的問(wèn)題,大家可以一起交流。
  1、關(guān)鍵詞:有精準的關(guān)鍵詞和難度很大的關(guān)鍵詞。比如今年到過(guò)程轉角教育的推廣,非常好的一個(gè)詞,但是競爭者太多,轉化率也很低,導致流量?jì)r(jià)值有很大的損失,該怎么去做呢?怎么樣做才能讓更多網(wǎng)站去做呢?我一般建議都是在產(chǎn)品詞做一些低門(mén)檻的詞,滿(mǎn)足大家對轉化率比較關(guān)注的需求,然后再做拓展去做一些長(cháng)尾詞,然后作為一個(gè)產(chǎn)品去做這個(gè)關(guān)鍵詞。
  2、競價(jià):關(guān)鍵詞的競價(jià)還是要同時(shí)保持和自己網(wǎng)站高度相關(guān),能夠匹配才好,不然的話(huà)一定會(huì )浪費很多的營(yíng)銷(xiāo)費用,等于是白浪費了錢(qián)。舉例來(lái)說(shuō)是一個(gè)優(yōu)秀的競價(jià),同時(shí)關(guān)鍵詞在google和百度都有競價(jià),然后兩個(gè)平臺肯定會(huì )有很大的競爭,可以建議關(guān)鍵詞一起,反正都是不同的平臺。
  3、投放:降低targeting,要多看排名,多看ranking,對排名進(jìn)行分析來(lái)看哪個(gè)排名比較好,在這種狀態(tài)下要去投放,然后其他關(guān)鍵詞,可以用campaign的形式進(jìn)行投放。
  4、其他:網(wǎng)站不要頻繁的變更,重復的建站和使用同一個(gè)域名,會(huì )使自己網(wǎng)站的權重下降很多。除此之外,還要改一下編碼,mac地址是不一樣的,不能和其他地址沖突。改好之后,讓同一個(gè)google賬號用不同的ip地址發(fā)布。大家好,我是“靚首互聯(lián)網(wǎng)人”互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者,

搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 112 次瀏覽 ? 2022-06-16 20:05 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢
  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),一般在各大網(wǎng)站平臺發(fā)布一些案例分析來(lái)凸顯自己網(wǎng)站的科技,突出特色,從而讓用戶(hù)知道我們這家網(wǎng)站的優(yōu)勢。在優(yōu)化之前,我們應該搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢,對于任何一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),必須要有清晰的定位,才能夠避免以后再做其他事情時(shí)候造成困難。面對自己不熟悉的行業(yè)和領(lǐng)域,那么我們怎么獲取更多的免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源呢?獲取這些免費的資源有很多種途徑,比如說(shuō):最常見(jiàn)的就是在百度知道中,這些大家耳熟能詳的問(wèn)題,通過(guò)百度知道中的免費推廣就可以提高廣告收入,而且增加了自己網(wǎng)站的曝光率,讓更多的客戶(hù)發(fā)現自己網(wǎng)站。
  還有像今日頭條,在抖音中發(fā)布一些知名博主的視頻,而這些知名博主通過(guò)免費發(fā)布這些視頻就可以增加自己的曝光度,從而激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)欲望。還有像新浪博客,新浪博客本身就是個(gè)不錯的平臺,如果一個(gè)博客的頁(yè)面設計的好,可以給自己網(wǎng)站帶來(lái)不少的流量。更多的頁(yè)面設計也是需要花錢(qián)花力氣才能有很好的效果。比如說(shuō)國內外的建站服務(wù)平臺這些自助建站平臺就是不錯的平臺,可以自己花錢(qián)搭建,只需要提供一下域名,主機就可以。
  如果是不懂如何搭建這些,也可以選擇國內外建站平臺這些自助建站平臺。還有像百度網(wǎng)盟,還有360網(wǎng)盟等付費聯(lián)盟,前提是我們也要有網(wǎng)站的收錄。那么一個(gè)網(wǎng)站在搭建好之后,該怎么利用這些免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源來(lái)增加自己網(wǎng)站的流量呢?1.個(gè)人wap推廣:個(gè)人網(wǎng)站推廣就是在不花錢(qián)的情況下,通過(guò)個(gè)人博客,個(gè)人微博或者個(gè)人推特,甚至是個(gè)人微信圈推廣自己的個(gè)人網(wǎng)站。
  這類(lèi)推廣,如果網(wǎng)站有合適的關(guān)鍵詞或者潛在客戶(hù)來(lái)找我們這個(gè)免費的網(wǎng)站推廣就能夠獲得曝光度,從而做好關(guān)鍵詞搜索競價(jià)排名,得到更多的免費流量。2.社交網(wǎng)站引流:社交平臺引流無(wú)非就是那些,微信,微博,和twitter等等。在這些平臺中建立一個(gè)網(wǎng)站并且發(fā)布一些帶有個(gè)人形象的內容,從而在這些平臺引流。3.在自媒體推廣:現在我們可以利用微信,微博,今日頭條這些自媒體平臺,去發(fā)布一些優(yōu)質(zhì)的內容,從而在這些平臺內獲得粉絲數量從而推廣自己的網(wǎng)站。
  如果能夠將自己的網(wǎng)站和其他公司形成一個(gè)聯(lián)盟關(guān)系,那么我們就會(huì )獲得一大批客戶(hù)流量。4.資源爭?。何覀兛梢圆捎米约旱木W(wǎng)站博客,每日發(fā)布網(wǎng)站建設相關(guān)內容,同時(shí)也可以發(fā)布自己的公司的新聞報道,最好是能夠定期更新,主要提高瀏覽量和流量。還有一個(gè)方法就是設置相關(guān)活動(dòng),吸引注冊,通過(guò)主動(dòng)的跟用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)從而獲得流量。一個(gè)好的網(wǎng)站,會(huì )讓它自然慢慢的獲得很多的流量,這就是傳說(shuō)中的免費網(wǎng)站。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢
  搜索引擎優(yōu)化案例分析想必大家再熟悉不過(guò),一般在各大網(wǎng)站平臺發(fā)布一些案例分析來(lái)凸顯自己網(wǎng)站的科技,突出特色,從而讓用戶(hù)知道我們這家網(wǎng)站的優(yōu)勢。在優(yōu)化之前,我們應該搞清楚自己網(wǎng)站的優(yōu)勢,對于任何一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō),必須要有清晰的定位,才能夠避免以后再做其他事情時(shí)候造成困難。面對自己不熟悉的行業(yè)和領(lǐng)域,那么我們怎么獲取更多的免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源呢?獲取這些免費的資源有很多種途徑,比如說(shuō):最常見(jiàn)的就是在百度知道中,這些大家耳熟能詳的問(wèn)題,通過(guò)百度知道中的免費推廣就可以提高廣告收入,而且增加了自己網(wǎng)站的曝光率,讓更多的客戶(hù)發(fā)現自己網(wǎng)站。
  還有像今日頭條,在抖音中發(fā)布一些知名博主的視頻,而這些知名博主通過(guò)免費發(fā)布這些視頻就可以增加自己的曝光度,從而激發(fā)用戶(hù)的購買(mǎi)欲望。還有像新浪博客,新浪博客本身就是個(gè)不錯的平臺,如果一個(gè)博客的頁(yè)面設計的好,可以給自己網(wǎng)站帶來(lái)不少的流量。更多的頁(yè)面設計也是需要花錢(qián)花力氣才能有很好的效果。比如說(shuō)國內外的建站服務(wù)平臺這些自助建站平臺就是不錯的平臺,可以自己花錢(qián)搭建,只需要提供一下域名,主機就可以。
  如果是不懂如何搭建這些,也可以選擇國內外建站平臺這些自助建站平臺。還有像百度網(wǎng)盟,還有360網(wǎng)盟等付費聯(lián)盟,前提是我們也要有網(wǎng)站的收錄。那么一個(gè)網(wǎng)站在搭建好之后,該怎么利用這些免費的營(yíng)銷(xiāo)推廣資源來(lái)增加自己網(wǎng)站的流量呢?1.個(gè)人wap推廣:個(gè)人網(wǎng)站推廣就是在不花錢(qián)的情況下,通過(guò)個(gè)人博客,個(gè)人微博或者個(gè)人推特,甚至是個(gè)人微信圈推廣自己的個(gè)人網(wǎng)站。
  這類(lèi)推廣,如果網(wǎng)站有合適的關(guān)鍵詞或者潛在客戶(hù)來(lái)找我們這個(gè)免費的網(wǎng)站推廣就能夠獲得曝光度,從而做好關(guān)鍵詞搜索競價(jià)排名,得到更多的免費流量。2.社交網(wǎng)站引流:社交平臺引流無(wú)非就是那些,微信,微博,和twitter等等。在這些平臺中建立一個(gè)網(wǎng)站并且發(fā)布一些帶有個(gè)人形象的內容,從而在這些平臺引流。3.在自媒體推廣:現在我們可以利用微信,微博,今日頭條這些自媒體平臺,去發(fā)布一些優(yōu)質(zhì)的內容,從而在這些平臺內獲得粉絲數量從而推廣自己的網(wǎng)站。
  如果能夠將自己的網(wǎng)站和其他公司形成一個(gè)聯(lián)盟關(guān)系,那么我們就會(huì )獲得一大批客戶(hù)流量。4.資源爭?。何覀兛梢圆捎米约旱木W(wǎng)站博客,每日發(fā)布網(wǎng)站建設相關(guān)內容,同時(shí)也可以發(fā)布自己的公司的新聞報道,最好是能夠定期更新,主要提高瀏覽量和流量。還有一個(gè)方法就是設置相關(guān)活動(dòng),吸引注冊,通過(guò)主動(dòng)的跟用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)從而獲得流量。一個(gè)好的網(wǎng)站,會(huì )讓它自然慢慢的獲得很多的流量,這就是傳說(shuō)中的免費網(wǎng)站。

場(chǎng)景+案例分析,SQL優(yōu)化這么做就對了!

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 71 次瀏覽 ? 2022-06-16 04:35 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  場(chǎng)景+案例分析,SQL優(yōu)化這么做就對了!
  /powercto/p/14410128.html
  目錄場(chǎng)景分析資料前言
  在應用開(kāi)發(fā)的早期,數據量少,開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)功能時(shí)更重視功能上的實(shí)現,隨著(zhù)生產(chǎn)數據的增長(cháng),很多SQL語(yǔ)句開(kāi)始暴露出性能問(wèn)題,對生產(chǎn)的影響也越來(lái)越大,有時(shí)可能這些有問(wèn)題的SQL就是整個(gè)系統性能的瓶頸。
  如果有不同意見(jiàn),歡迎留言指正,一起學(xué)習!
  SQL優(yōu)化一般步驟1、通過(guò)慢查日志等定位那些執行效率較低的SQL語(yǔ)句2、explain 分析SQL的執行計劃
  需要重點(diǎn)關(guān)注type、rows、filtered、extra。
  type由上至下,效率越來(lái)越高
  雖然上至下,效率越來(lái)越高,但是根據cost模型,假設有兩個(gè)索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當需要掃描的行數,使用idx2大約是idx1的5倍以上時(shí),會(huì )用idx1,否則會(huì )用idx2
  Extra
  3、show profile 分析
  了解SQL執行的線(xiàn)程的狀態(tài)及消耗的時(shí)間。
  默認是關(guān)閉的,開(kāi)啟語(yǔ)句“set profiling = 1;”
  SHOW?PROFILES?;<br />SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};<br />
  4、trace
  trace分析優(yōu)化器如何選擇執行計劃,通過(guò)trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。
  set?optimizer_trace="enabled=on";<br />set?optimizer_trace_max_mem_size=1000000;<br />select?*?from?information_schema.optimizer_trace;<br />
  5、確定問(wèn)題并采用相應的措施場(chǎng)景分析案例1、最左匹配
  索引
  KEY?`idx_shopid_orderno`?(`shop_id`,`order_no`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?orderno=''<br />
  查詢(xún)匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢(xún)條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調換前后順序。
  推薦:
  案例2、隱式轉換
  索引
  KEY?`idx_mobile`?(`mobile`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_user?where?mobile=12345678901<br />
  隱式轉換相當于在索引上做運算,會(huì )讓索引失效。mobile是字符類(lèi)型,使用了數字,應該使用字符串匹配,否則MySQL會(huì )用到隱式替換,導致索引失效。
  案例3、大分頁(yè)
  索引
  KEY?`idx_a_b_c`?(`a`,?`b`,?`c`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10;<br />
  對于大分頁(yè)的場(chǎng)景,可以?xún)?yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒(méi)有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:
  一種是把上一次的最后一條數據,也即上面的c傳過(guò)來(lái),然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行。
  另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動(dòng)如下
  SELECT<br />?t1.*?<br />FROM<br />?_t?t1,<br />?(?SELECT?id?FROM?_t?WHERE?a?=?1?AND?b?=?2?ORDER?BY?c?DESC?LIMIT?10000,?10?)?t2?<br />WHERE<br />?t1.id?=?t2.id;<br />
  案例4、in + order by
  索引
  KEY?`idx_shopid_status_created`?(`shop_id`,?`order_status`,?`created_at`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?order_status?IN?(?1,?2,?3?)?<br />ORDER?BY<br />?created_at?DESC?<br />?LIMIT?10<br />
  in查詢(xún)在MySQL底層是通過(guò)n*m的方式去搜索,類(lèi)似union,但是效率比union高。
  in查詢(xún)在進(jìn)行cost代價(jià)計算時(shí)(代價(jià) = 元組數 * IO平均值),是通過(guò)將in包含的數值,一條條去查詢(xún)獲取元組數的,因此這個(gè)計算過(guò)程會(huì )比較的慢,所以MySQL設置了個(gè)臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過(guò)這個(gè)臨界值后該列的cost就不參與計算了。
  因此會(huì )導致執行計劃選擇不準確。默認是200,即in條件超過(guò)了200個(gè)數據,會(huì )導致in的代價(jià)計算存在問(wèn)題,可能會(huì )導致Mysql選擇的索引不準確。
  處理方式,可以(order_status,created_at)互換前后順序,并且調整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。
  推薦:
  案例5、范圍查詢(xún)阻斷,后續字段不能走索引
  索引
  KEY?`idx_shopid_created_status`?(`shop_id`,?`created_at`,?`order_status`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?created_at?>?'2021-01-01?00:00:00'?<br />?AND?order_status?=?10<br />
  范圍查詢(xún)還有“IN、between”
  案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。(可以用到ICP)
  select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?not?in?(1,2)<br /><br />select?*?from?_order?where?shop_id=1?and?order_status?!=?1<br />
  在索引上,避免使用NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
  案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況
  如果要求訪(fǎng)問(wèn)的數據量很小,則優(yōu)化器還是會(huì )選擇輔助索引,但是當訪(fǎng)問(wèn)的數據占整個(gè)表中數據的蠻大一部分時(shí)(一般是20%左右),優(yōu)化器會(huì )選擇通過(guò)聚集索引來(lái)查找數據。
  select?*?from?_order?where??order_status?=?1<br />
  查詢(xún)出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒(méi)法使用索引。
  案例8、復雜查詢(xún)
  select?sum(amt)?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01';<br /><br />select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01'?limit?10;<br />
  如果是統計某些數據,可能改用數倉進(jìn)行解決;
  如果是業(yè)務(wù)上就有那么復雜的查詢(xún),可能就不建議繼續走SQL了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用ES等進(jìn)行解決。
  案例9、asc和desc混用
  select?*?from?_t?where?a=1?order?by?b?desc,?c?asc<br />
  desc 和asc混用時(shí)會(huì )導致索引失效
  案例10、大數據
  對于推送業(yè)務(wù)的數據存儲,可能數據量會(huì )很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
  那么需要注意,頻繁的清理數據,會(huì )照成數據碎片,需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數據碎片處理。
  資料
  <p style="margin-right: 10px;margin-left: 10px;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;text-align: center;letter-spacing: 1.5px;">
  最后給大家分享我寫(xiě)的SQL兩件套:《SQL基礎知識第二版》和《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。里面有各個(gè)語(yǔ)法的解釋、大量的實(shí)例講解和批注等等,非常通俗易懂,方便大家跟著(zhù)一起來(lái)實(shí)操。
  <br />
  有需要的讀者可以下載學(xué)習,在下面的公眾號「數據前線(xiàn)」(非本號)后臺回復關(guān)鍵字:SQL,就行
  數據前線(xiàn)
  <br />
  后臺回復關(guān)鍵字:1024,獲取一份精心整理的技術(shù)干貨
  后臺回復關(guān)鍵字:進(jìn)群,帶你進(jìn)入高手如云的交流群</p>
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  在應用開(kāi)發(fā)的早期,數據量少,開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)功能時(shí)更重視功能上的實(shí)現,隨著(zhù)生產(chǎn)數據的增長(cháng),很多SQL語(yǔ)句開(kāi)始暴露出性能問(wèn)題,對生產(chǎn)的影響也越來(lái)越大,有時(shí)可能這些有問(wèn)題的SQL就是整個(gè)系統性能的瓶頸。
  如果有不同意見(jiàn),歡迎留言指正,一起學(xué)習!
  SQL優(yōu)化一般步驟1、通過(guò)慢查日志等定位那些執行效率較低的SQL語(yǔ)句2、explain 分析SQL的執行計劃
  需要重點(diǎn)關(guān)注type、rows、filtered、extra。
  type由上至下,效率越來(lái)越高
  雖然上至下,效率越來(lái)越高,但是根據cost模型,假設有兩個(gè)索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當需要掃描的行數,使用idx2大約是idx1的5倍以上時(shí),會(huì )用idx1,否則會(huì )用idx2
  Extra
  3、show profile 分析
  了解SQL執行的線(xiàn)程的狀態(tài)及消耗的時(shí)間。
  默認是關(guān)閉的,開(kāi)啟語(yǔ)句“set profiling = 1;”
  SHOW?PROFILES?;<br />SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};<br />
  4、trace
  trace分析優(yōu)化器如何選擇執行計劃,通過(guò)trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。
  set?optimizer_trace="enabled=on";<br />set?optimizer_trace_max_mem_size=1000000;<br />select?*?from?information_schema.optimizer_trace;<br />
  5、確定問(wèn)題并采用相應的措施場(chǎng)景分析案例1、最左匹配
  索引
  KEY?`idx_shopid_orderno`?(`shop_id`,`order_no`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?orderno=''<br />
  查詢(xún)匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢(xún)條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調換前后順序。
  推薦:
  案例2、隱式轉換
  索引
  KEY?`idx_mobile`?(`mobile`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_user?where?mobile=12345678901<br />
  隱式轉換相當于在索引上做運算,會(huì )讓索引失效。mobile是字符類(lèi)型,使用了數字,應該使用字符串匹配,否則MySQL會(huì )用到隱式替換,導致索引失效。
  案例3、大分頁(yè)
  索引
  KEY?`idx_a_b_c`?(`a`,?`b`,?`c`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?=?2?order?by?c?desc?limit?10000,?10;<br />
  對于大分頁(yè)的場(chǎng)景,可以?xún)?yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒(méi)有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:
  一種是把上一次的最后一條數據,也即上面的c傳過(guò)來(lái),然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行。
  另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動(dòng)如下
  SELECT<br />?t1.*?<br />FROM<br />?_t?t1,<br />?(?SELECT?id?FROM?_t?WHERE?a?=?1?AND?b?=?2?ORDER?BY?c?DESC?LIMIT?10000,?10?)?t2?<br />WHERE<br />?t1.id?=?t2.id;<br />
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  索引
  KEY?`idx_shopid_status_created`?(`shop_id`,?`order_status`,?`created_at`)<br />
  SQL語(yǔ)句
  SELECT<br />?*?<br />FROM<br />?_order?<br />WHERE<br />?shop_id?=?1?<br />?AND?order_status?IN?(?1,?2,?3?)?<br />ORDER?BY<br />?created_at?DESC?<br />?LIMIT?10<br />
  in查詢(xún)在MySQL底層是通過(guò)n*m的方式去搜索,類(lèi)似union,但是效率比union高。
  in查詢(xún)在進(jìn)行cost代價(jià)計算時(shí)(代價(jià) = 元組數 * IO平均值),是通過(guò)將in包含的數值,一條條去查詢(xún)獲取元組數的,因此這個(gè)計算過(guò)程會(huì )比較的慢,所以MySQL設置了個(gè)臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過(guò)這個(gè)臨界值后該列的cost就不參與計算了。
  因此會(huì )導致執行計劃選擇不準確。默認是200,即in條件超過(guò)了200個(gè)數據,會(huì )導致in的代價(jià)計算存在問(wèn)題,可能會(huì )導致Mysql選擇的索引不準確。
  處理方式,可以(order_status,created_at)互換前后順序,并且調整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。
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  SQL語(yǔ)句
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  如果要求訪(fǎng)問(wèn)的數據量很小,則優(yōu)化器還是會(huì )選擇輔助索引,但是當訪(fǎng)問(wèn)的數據占整個(gè)表中數據的蠻大一部分時(shí)(一般是20%左右),優(yōu)化器會(huì )選擇通過(guò)聚集索引來(lái)查找數據。
  select?*?from?_order?where??order_status?=?1<br />
  查詢(xún)出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒(méi)法使用索引。
  案例8、復雜查詢(xún)
  select?sum(amt)?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01';<br /><br />select?*?from?_t?where?a?=?1?and?b?in?(1,?2,?3)?and?c?>?'2020-01-01'?limit?10;<br />
  如果是統計某些數據,可能改用數倉進(jìn)行解決;
  如果是業(yè)務(wù)上就有那么復雜的查詢(xún),可能就不建議繼續走SQL了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用ES等進(jìn)行解決。
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  案例10、大數據
  對于推送業(yè)務(wù)的數據存儲,可能數據量會(huì )很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
  那么需要注意,頻繁的清理數據,會(huì )照成數據碎片,需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數據碎片處理。
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  最后給大家分享我寫(xiě)的SQL兩件套:《SQL基礎知識第二版》《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。里面有各個(gè)語(yǔ)法的解釋、大量的實(shí)例講解和批注等等,非常通俗易懂,方便大家跟著(zhù)一起來(lái)實(shí)操。
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想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 100 次瀏覽 ? 2022-06-15 22:55 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

  對于端上的性能監控與優(yōu)化,一直是熱門(mén)話(huà)題。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)近10年的發(fā)展,各大APP隨著(zhù)時(shí)間和業(yè)務(wù)的累加變得越來(lái)越重,復雜度高的業(yè)務(wù)模塊和數量巨大的第三方插件,導致APP越來(lái)越慢、越來(lái)越卡,嚴重影響了用戶(hù)體驗。
  因此,對APP進(jìn)行性能優(yōu)化就變得尤為重要。性能優(yōu)化有很多指標,比如Crash率、卡頓、CPU、內存、存儲和網(wǎng)絡(luò )等,建立完善的數據指標并進(jìn)行有效采集是一項很復雜的任務(wù)。除了手動(dòng)埋點(diǎn)以外,業(yè)界對自動(dòng)化埋點(diǎn)和性能優(yōu)化監控平臺的探索也層出不窮,性能優(yōu)化在一線(xiàn)大廠(chǎng)得到了高度的重視。
  GMTC全球大前端技術(shù)大會(huì )北京站特別為大家設置了前端技術(shù)性能優(yōu)化專(zhuān)場(chǎng),精心挑選國內外互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司的諸多性能優(yōu)化實(shí)戰案例,邀請不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一線(xiàn)技術(shù)專(zhuān)家分享相關(guān)技術(shù)實(shí)踐,希望能給大家帶來(lái)更多的思考和落地參考。
  B 站的視頻體驗進(jìn)化之路
  
  內容簡(jiǎn)介:近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展越來(lái)越快,技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量不斷提升,用戶(hù)體驗的要求也越來(lái)越高。對于視頻觀(guān)看體驗,用戶(hù)往往會(huì )因為數秒的等待時(shí)間或頻繁的卡頓而放棄觀(guān)看內容。如何提高用戶(hù)內容消費的能力和體驗成為了我們亟待解決的問(wèn)題。
  B站于2018年進(jìn)行了一次基于"videofirst"的年度性?xún)?yōu)化,針對用戶(hù)體驗的關(guān)鍵指標進(jìn)行性能優(yōu)化改造。包括交互設計改版、基于MPEG-DASH協(xié)議的視頻體驗優(yōu)化、播放頁(yè)秒開(kāi)、彈幕體驗優(yōu)化等方面。希望為面對改善用戶(hù)體驗和性能的與會(huì )者提供參考。
  演講提綱
  1. 播放頁(yè)秒開(kāi)優(yōu)化
 ?。?)播放資源前置:抽離核心播放器(無(wú)依賴(lài))、非必須模塊后置、減少解析時(shí)合并邏輯
 ?。?)前端js避讓策略:前端js下載、執行避讓
 ?。?)Node內網(wǎng)請求playurl:合并playurl到頁(yè)面內容
 ?。?)預取playurl:結束前預取推薦視頻
 ?。?)預取視頻:熱門(mén)視頻內容預取,輸出到頁(yè)面
 ?。?)其它渠道預載播放資源:首頁(yè)、動(dòng)態(tài)、空間、搜索等入口
 ?。?)內核優(yōu)化:DASH改造、FLV避免預檢請求
 ?。?)配置中心:資源長(cháng)緩存,通過(guò)配置中心更改
 ?。?)效果:50分位800ms,80分位1400ms
  2. 播放體驗優(yōu)化
 ?。?)播放內核嘗試DASH:自動(dòng)切換、無(wú)縫切換、卡頓低
 ?。?)自動(dòng)切換策略:根據用戶(hù)網(wǎng)速及當前緩沖區大小自動(dòng)切換
 ?。?)無(wú)縫切換:支持多清晰度及多線(xiàn)路間無(wú)縫切換,用戶(hù)對切換幾乎無(wú)感
 ?。?)效果:清晰度無(wú)縫切換、卡頓率下降60%
  3. 彈幕體驗優(yōu)化
 ?。?)彈幕引擎:為什么使用兩套渲染引擎
 ?。?)彈幕優(yōu)化:復用彈幕節點(diǎn),直播模式下丟棄屏幕外彈幕
 ?。?)彈幕蒙板與監測:不遮擋彈幕,更好的視頻觀(guān)看體驗
 ?。?)彈幕內核改造(todo):使用字體渲染預計算寬高處理,減少重繪
  0.3秒完成渲染!信息流內容頁(yè)“閃開(kāi)”優(yōu)化總結和思考
  
  內容簡(jiǎn)介:“閃開(kāi)”,即用戶(hù)一點(diǎn)即開(kāi),用Web技術(shù)來(lái)實(shí)現和Native一致的頁(yè)面加載體驗。本演講將通過(guò)從瀏覽器內核到客戶(hù)端外殼、從服務(wù)端到前端等多端協(xié)作下所實(shí)現的日均N億級PV頁(yè)面“閃開(kāi)”體驗所采用的優(yōu)化策略,及其背后技術(shù)策略的思考和選擇。
  通過(guò)重新理解和定義前端頁(yè)面的渲染處理,分析常見(jiàn)的前端性能優(yōu)化方案(如PWA或SSR等)所存在不足,并通過(guò)信息流場(chǎng)景的內容消費頁(yè)面的深度優(yōu)化案例,講解如何通過(guò)Web技術(shù)來(lái)實(shí)現100%消除頁(yè)面白屏而實(shí)現“閃開(kāi)”的。
  演講提綱:**
  1.“閃開(kāi)”優(yōu)化的場(chǎng)景及背景分析
  2.“閃開(kāi)”優(yōu)化的難點(diǎn)分析及策略推導
  3.“閃開(kāi)”優(yōu)化策略的落地及上線(xiàn)控制
  4. 極致的性能優(yōu)化對技術(shù)架構的挑戰
  5. 關(guān)于 Web 性能優(yōu)化的總結和思考
  字節跳動(dòng)線(xiàn)上性能監控體系的建設
  
  內容簡(jiǎn)介:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年,穩定性、性能一直是開(kāi)發(fā)者面臨的主要線(xiàn)上問(wèn)題。字節跳動(dòng)發(fā)布多款App,全球幾億用戶(hù)量級,在追求用戶(hù)體驗上面,面臨著(zhù)巨大的挑戰。用戶(hù)會(huì )因為滑動(dòng)信息流、播放視頻流的卡頓,手機發(fā)燙、流量消耗過(guò)大等問(wèn)題而卸載使用,如何優(yōu)化性能手段提升留存率是我們需要解決的問(wèn)題。
  本次分享,以線(xiàn)上產(chǎn)品遇到的一些問(wèn)題為背景,詳細介紹性能監控體系中不同維度的性能監控,提供發(fā)現線(xiàn)上問(wèn)題、定位具體問(wèn)題原因的能力。包括App耗電問(wèn)題、大內存歸因、流量消耗過(guò)大問(wèn)題的監控原理和問(wèn)題排查。對于線(xiàn)上單點(diǎn)問(wèn)題排查,日志檢索和指令下發(fā)的閉環(huán)系統結構。希望能對線(xiàn)上性能問(wèn)題精細監控提供一些借鑒和幫助。
  演講提綱
  1. 研發(fā)流程和現狀
  (1) 研發(fā)流程中可能出現的問(wèn)題
  (2) 線(xiàn)上問(wèn)題的主動(dòng)發(fā)現 查看全部

  想要告別996,這些前端性能優(yōu)化案例需要了解一下

  對于端上的性能監控與優(yōu)化,一直是熱門(mén)話(huà)題。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)近10年的發(fā)展,各大APP隨著(zhù)時(shí)間和業(yè)務(wù)的累加變得越來(lái)越重,復雜度高的業(yè)務(wù)模塊和數量巨大的第三方插件,導致APP越來(lái)越慢、越來(lái)越卡,嚴重影響了用戶(hù)體驗。
  因此,對APP進(jìn)行性能優(yōu)化就變得尤為重要。性能優(yōu)化有很多指標,比如Crash率、卡頓、CPU、內存、存儲和網(wǎng)絡(luò )等,建立完善的數據指標并進(jìn)行有效采集是一項很復雜的任務(wù)。除了手動(dòng)埋點(diǎn)以外,業(yè)界對自動(dòng)化埋點(diǎn)和性能優(yōu)化監控平臺的探索也層出不窮,性能優(yōu)化在一線(xiàn)大廠(chǎng)得到了高度的重視。
  GMTC全球大前端技術(shù)大會(huì )北京站特別為大家設置了前端技術(shù)性能優(yōu)化專(zhuān)場(chǎng),精心挑選國內外互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司的諸多性能優(yōu)化實(shí)戰案例,邀請不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的一線(xiàn)技術(shù)專(zhuān)家分享相關(guān)技術(shù)實(shí)踐,希望能給大家帶來(lái)更多的思考和落地參考。
  B 站的視頻體驗進(jìn)化之路
  
  內容簡(jiǎn)介:近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展越來(lái)越快,技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量不斷提升,用戶(hù)體驗的要求也越來(lái)越高。對于視頻觀(guān)看體驗,用戶(hù)往往會(huì )因為數秒的等待時(shí)間或頻繁的卡頓而放棄觀(guān)看內容。如何提高用戶(hù)內容消費的能力和體驗成為了我們亟待解決的問(wèn)題。
  B站于2018年進(jìn)行了一次基于"videofirst"的年度性?xún)?yōu)化,針對用戶(hù)體驗的關(guān)鍵指標進(jìn)行性能優(yōu)化改造。包括交互設計改版、基于MPEG-DASH協(xié)議的視頻體驗優(yōu)化、播放頁(yè)秒開(kāi)、彈幕體驗優(yōu)化等方面。希望為面對改善用戶(hù)體驗和性能的與會(huì )者提供參考。
  演講提綱
  1. 播放頁(yè)秒開(kāi)優(yōu)化
 ?。?)播放資源前置:抽離核心播放器(無(wú)依賴(lài))、非必須模塊后置、減少解析時(shí)合并邏輯
 ?。?)前端js避讓策略:前端js下載、執行避讓
 ?。?)Node內網(wǎng)請求playurl:合并playurl到頁(yè)面內容
 ?。?)預取playurl:結束前預取推薦視頻
 ?。?)預取視頻:熱門(mén)視頻內容預取,輸出到頁(yè)面
 ?。?)其它渠道預載播放資源:首頁(yè)、動(dòng)態(tài)、空間、搜索等入口
 ?。?)內核優(yōu)化:DASH改造、FLV避免預檢請求
 ?。?)配置中心:資源長(cháng)緩存,通過(guò)配置中心更改
 ?。?)效果:50分位800ms,80分位1400ms
  2. 播放體驗優(yōu)化
 ?。?)播放內核嘗試DASH:自動(dòng)切換、無(wú)縫切換、卡頓低
 ?。?)自動(dòng)切換策略:根據用戶(hù)網(wǎng)速及當前緩沖區大小自動(dòng)切換
 ?。?)無(wú)縫切換:支持多清晰度及多線(xiàn)路間無(wú)縫切換,用戶(hù)對切換幾乎無(wú)感
 ?。?)效果:清晰度無(wú)縫切換、卡頓率下降60%
  3. 彈幕體驗優(yōu)化
 ?。?)彈幕引擎:為什么使用兩套渲染引擎
 ?。?)彈幕優(yōu)化:復用彈幕節點(diǎn),直播模式下丟棄屏幕外彈幕
 ?。?)彈幕蒙板與監測:不遮擋彈幕,更好的視頻觀(guān)看體驗
 ?。?)彈幕內核改造(todo):使用字體渲染預計算寬高處理,減少重繪
  0.3秒完成渲染!信息流內容頁(yè)“閃開(kāi)”優(yōu)化總結和思考
  
  內容簡(jiǎn)介:“閃開(kāi)”,即用戶(hù)一點(diǎn)即開(kāi),用Web技術(shù)來(lái)實(shí)現和Native一致的頁(yè)面加載體驗。本演講將通過(guò)從瀏覽器內核到客戶(hù)端外殼、從服務(wù)端到前端等多端協(xié)作下所實(shí)現的日均N億級PV頁(yè)面“閃開(kāi)”體驗所采用的優(yōu)化策略,及其背后技術(shù)策略的思考和選擇。
  通過(guò)重新理解和定義前端頁(yè)面的渲染處理,分析常見(jiàn)的前端性能優(yōu)化方案(如PWA或SSR等)所存在不足,并通過(guò)信息流場(chǎng)景的內容消費頁(yè)面的深度優(yōu)化案例,講解如何通過(guò)Web技術(shù)來(lái)實(shí)現100%消除頁(yè)面白屏而實(shí)現“閃開(kāi)”的。
  演講提綱:**
  1.“閃開(kāi)”優(yōu)化的場(chǎng)景及背景分析
  2.“閃開(kāi)”優(yōu)化的難點(diǎn)分析及策略推導
  3.“閃開(kāi)”優(yōu)化策略的落地及上線(xiàn)控制
  4. 極致的性能優(yōu)化對技術(shù)架構的挑戰
  5. 關(guān)于 Web 性能優(yōu)化的總結和思考
  字節跳動(dòng)線(xiàn)上性能監控體系的建設
  
  內容簡(jiǎn)介:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年,穩定性、性能一直是開(kāi)發(fā)者面臨的主要線(xiàn)上問(wèn)題。字節跳動(dòng)發(fā)布多款App,全球幾億用戶(hù)量級,在追求用戶(hù)體驗上面,面臨著(zhù)巨大的挑戰。用戶(hù)會(huì )因為滑動(dòng)信息流、播放視頻流的卡頓,手機發(fā)燙、流量消耗過(guò)大等問(wèn)題而卸載使用,如何優(yōu)化性能手段提升留存率是我們需要解決的問(wèn)題。
  本次分享,以線(xiàn)上產(chǎn)品遇到的一些問(wèn)題為背景,詳細介紹性能監控體系中不同維度的性能監控,提供發(fā)現線(xiàn)上問(wèn)題、定位具體問(wèn)題原因的能力。包括App耗電問(wèn)題、大內存歸因、流量消耗過(guò)大問(wèn)題的監控原理和問(wèn)題排查。對于線(xiàn)上單點(diǎn)問(wèn)題排查,日志檢索和指令下發(fā)的閉環(huán)系統結構。希望能對線(xiàn)上性能問(wèn)題精細監控提供一些借鑒和幫助。
  演講提綱
  1. 研發(fā)流程和現狀
  (1) 研發(fā)流程中可能出現的問(wèn)題
  (2) 線(xiàn)上問(wèn)題的主動(dòng)發(fā)現

案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 90 次瀏覽 ? 2022-06-09 01:12 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島
  
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。對于數據孤島問(wèn)題,系統可基于多數據源智能適配、搜索意圖推薦、搜索功能快速構建等優(yōu)勢功能協(xié)助企業(yè)構建高效數據管道,挖掘數據價(jià)值及提高數據利用率。證券行業(yè):移動(dòng)證券服務(wù)數據孤島亟待智能技術(shù)優(yōu)化用戶(hù)體驗
  對于證券行業(yè)來(lái)說(shuō),移動(dòng)應用已成為行業(yè)中不可或缺的服務(wù)載體。伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,客戶(hù)的交互、開(kāi)戶(hù)、交易、理財購買(mǎi)等行為由傳統的PC端轉向移動(dòng)App。在此趨勢下,券商普遍開(kāi)始重視并開(kāi)發(fā)的移動(dòng)應用,并加大研發(fā)資金投入以?xún)?yōu)化服務(wù)效能及應用場(chǎng)景創(chuàng )新。然而,證券APP常有的交易、資訊、投研等各類(lèi)內容服務(wù)板塊往往由券商公司內不同組織提供,極易出現歷史包袱、系統割裂、數據孤島等問(wèn)題。以方正證券為例,其移動(dòng)應用「小方App」經(jīng)過(guò)4年的功能迭代和累加,已為客戶(hù)提供交易行情、理財、投顧、資訊、消息、智能等數百項功能服務(wù)。然而,其股票信息、投顧信息、研報資訊等數據長(cháng)期沉淀于各個(gè)獨立業(yè)務(wù)板塊,形成數據孤島。用戶(hù)在進(jìn)行投研、產(chǎn)品決策等行為時(shí)需要頻繁切換板塊,無(wú)法高效順暢地獲取數據。由此,機構亟需改進(jìn)優(yōu)化搜索功能,構建可提供股票搜索、理財搜索、投顧搜索等綜合性智能搜索服務(wù)。移動(dòng)證券智能應用案例解析:以虎博科技為小方App搭建智能搜索服務(wù)為例為解決方正證券的數據孤島問(wèn)題,虎博科技通過(guò)引入其虎博智能搜索引擎,結合深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等智能技術(shù)為小方App構建了智能搜索功能。利用搜索框為用戶(hù)提供高效信息服務(wù)。
  在方案設計流程中,虎博科技針對智能搜索功能這一目標服務(wù)功能的業(yè)務(wù)流程梳理出:用戶(hù)問(wèn)題、查詢(xún)分析、組內搜索策略、組間搜索策略、輸出API、展示卡片六個(gè)環(huán)節;其中所涉及的數據流程則包含:異構數據轉換、離線(xiàn)索引構建、組內策略構建、組間策略構建四個(gè)環(huán)節。其中異構數據轉換和離線(xiàn)索引構建都屬于離線(xiàn)處理,虎博科技在數據處理管道上結合自身在NLP領(lǐng)域的審核積淀,提供了豐富的處理模型,從而提升搜索效果。
  一、核心設施 – 虎博智能搜索引擎
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。
  
  對于本案例中客戶(hù)在高效數據處理上的需求,引擎可提供:
  1.多數據源智能適配– 包含內外部財報、研報、公告、資訊、產(chǎn)品等數據在內,引擎可快速接入多種形式的數據(結構化數據及文檔、表格、圖片、音頻等非結構化數據)。2.搜索意圖推薦 – 引擎可基于豐富的NLP算法在索引構建過(guò)程中對數據進(jìn)行深度知識挖掘分析,提供更快速的查詢(xún)檢索。3.搜索功能快速構建 – 引擎的搜索API模塊允許用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的后臺配置快速構建搜索服務(wù)功能,并配合NLP算法理解用戶(hù)檢索語(yǔ)義和意圖,支持口語(yǔ)化問(wèn)答交互。此外,搜索服務(wù)于可對接口進(jìn)行限流和鑒權實(shí)現安全性保障。4.監控 – 系統全流程監控,幫助用戶(hù)快速定位問(wèn)題。5.反饋日志 -用戶(hù)反饋日志收集持續優(yōu)化搜索結果。二、結合NLP與知識圖譜搭建數據處理管道,實(shí)現智能搜索為構建高效、精準的搜索服務(wù),在數據流程中的離線(xiàn)處理部分,虎博科技基于自身在NLP領(lǐng)域的技術(shù)積累,通過(guò)意圖識別模型、深度學(xué)習語(yǔ)義模型以及行業(yè)知識圖譜和條件推理模型等技術(shù)優(yōu)勢構建數據處理管道,從而提升搜索效果。意圖識別模型– 用于準確識別用戶(hù)搜索意圖,進(jìn)而反饋更加符合需求的結果。模型可對query進(jìn)行分類(lèi),識別出SQL類(lèi)query 和匹配類(lèi)query。若識別結果為SQL類(lèi)query,系統將直接采用文本分類(lèi)模型進(jìn)后續處理;若識別結果為匹配類(lèi)query則使用深度排序模型。
  深度學(xué)習排序模型– 用于查詢(xún)匹配類(lèi)query與文檔的相關(guān)性。模型采用對離散特征做Embedding的方法,借鑒了FNN的思想,然后采用Wide&Deep模型同時(shí)訓練一個(gè)Wide側的線(xiàn)性模型和一個(gè)Deep側的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),Wide部分提供記憶能力,關(guān)注用戶(hù)有過(guò)的歷史行為,Deep部分則提供泛化能力,關(guān)注一些沒(méi)有歷史行為的Item。行業(yè)知識圖譜和條件推理模型– 用于將自然語(yǔ)言問(wèn)題提煉為查詢(xún)條件在圖譜上推理檢索(NL2SQL)。具體地,采用了一種基于草圖的方法,其中草圖包含一個(gè)依賴(lài)圖,因此可以通過(guò)僅考慮其依賴(lài)的先前預測來(lái)進(jìn)行下一個(gè)預測。預測列時(shí)采用sigmoid函數來(lái)計算每個(gè)列出現的概率,并采用列注意力來(lái)提高預測能力,并使用序列到序列的進(jìn)行預測取值,從自然語(yǔ)言中提取查詢(xún)條件。此外,針對小方App所提供的證券信息、理財等內容服務(wù),虎博科技基于大量的證券方面的研報、財報,在通用的語(yǔ)言模型(例如bert,albert)上,采用持續學(xué)習的方法訓練了行業(yè)語(yǔ)言模型,全面的運用于后續的實(shí)體識別、關(guān)系抽取、情感分析模型等。而對于部分英文研究材料,則基于大量的證券雙語(yǔ)平行語(yǔ)料訓練的翻譯系統,滿(mǎn)足了翻譯需求,并通過(guò)大量的證券語(yǔ)料以及標注,結合實(shí)體識別和關(guān)系抽取輔助,構建完善的證券垂直領(lǐng)域知識圖譜,為下游的檢索任務(wù)提供支持。
  三、應用效果引入虎博智能搜索引擎后,方正證券旗下小方App信息服務(wù)效率至少提升50%。通過(guò)將原來(lái)各個(gè)二級頁(yè)面的搜索框,以及不同的功能整合成為首頁(yè)搜索框,形成統一的搜索入口,實(shí)現 「股票」「理財」「投顧」「資訊」「發(fā)現」等全場(chǎng)景信息的一站式服務(wù)。理財產(chǎn)品智能搜索可基于虎博科技針對證券行業(yè)的自然語(yǔ)言理解模型及知識圖譜,對產(chǎn)品進(jìn)行多屬性智能關(guān)聯(lián),連接用戶(hù)和產(chǎn)品,提升產(chǎn)品的轉化率;研報資訊精準搜索可對于研報、資訊、公告以及其他非結構化數據庫中內容提供深度語(yǔ)義搜索,快速提供高價(jià)值信息;投顧信息搜索則通過(guò)綜合展示平臺,讓用戶(hù)能夠方便的聯(lián)系投顧、認知投顧、簽約投顧,促進(jìn)業(yè)務(wù)變現,且縮短了用戶(hù)查找信息的路徑。點(diǎn)擊閱讀原文,進(jìn)一步了解虎博智能搜索引擎
  機器之心Pro
  追動(dòng)態(tài) |查數據| 搜研報| 看分析new
  機器之心Pro 是基于機器之心團隊自主構建的「百萬(wàn)級規模產(chǎn)業(yè)圖譜」及「結構化數據庫」的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)信息終端,持續為您追蹤近百個(gè)以人工智能為代表的科技與智能化創(chuàng )新領(lǐng)域。
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  研究報告– 收錄近千份專(zhuān)業(yè)研究報告、問(wèn)卷、可視化圖表及案例研究并持續更新,助您高效獲取專(zhuān)業(yè)洞見(jiàn)。
  行業(yè)趨勢–實(shí)時(shí)收錄技術(shù)升級、政策發(fā)布、資本事件重要市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及相關(guān)解讀,助您了解產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài),把握人工智能發(fā)展趨勢。
  智周分析beta– 通過(guò)可視化數據分析,解讀產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng )新發(fā)展趨勢,分析近百個(gè)以機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)為代表的人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng )新升級領(lǐng)域,助您探究發(fā)展現狀、探索發(fā)展機遇。
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  案例 | 金融信息智能搜索:以NLP與行業(yè)知識圖譜構建數據處理管道,打破數據孤島
  
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。對于數據孤島問(wèn)題,系統可基于多數據源智能適配、搜索意圖推薦、搜索功能快速構建等優(yōu)勢功能協(xié)助企業(yè)構建高效數據管道,挖掘數據價(jià)值及提高數據利用率。證券行業(yè):移動(dòng)證券服務(wù)數據孤島亟待智能技術(shù)優(yōu)化用戶(hù)體驗
  對于證券行業(yè)來(lái)說(shuō),移動(dòng)應用已成為行業(yè)中不可或缺的服務(wù)載體。伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,客戶(hù)的交互、開(kāi)戶(hù)、交易、理財購買(mǎi)等行為由傳統的PC端轉向移動(dòng)App。在此趨勢下,券商普遍開(kāi)始重視并開(kāi)發(fā)的移動(dòng)應用,并加大研發(fā)資金投入以?xún)?yōu)化服務(wù)效能及應用場(chǎng)景創(chuàng )新。然而,證券APP常有的交易、資訊、投研等各類(lèi)內容服務(wù)板塊往往由券商公司內不同組織提供,極易出現歷史包袱、系統割裂、數據孤島等問(wèn)題。以方正證券為例,其移動(dòng)應用「小方App」經(jīng)過(guò)4年的功能迭代和累加,已為客戶(hù)提供交易行情、理財、投顧、資訊、消息、智能等數百項功能服務(wù)。然而,其股票信息、投顧信息、研報資訊等數據長(cháng)期沉淀于各個(gè)獨立業(yè)務(wù)板塊,形成數據孤島。用戶(hù)在進(jìn)行投研、產(chǎn)品決策等行為時(shí)需要頻繁切換板塊,無(wú)法高效順暢地獲取數據。由此,機構亟需改進(jìn)優(yōu)化搜索功能,構建可提供股票搜索、理財搜索、投顧搜索等綜合性智能搜索服務(wù)。移動(dòng)證券智能應用案例解析:以虎博科技為小方App搭建智能搜索服務(wù)為例為解決方正證券的數據孤島問(wèn)題,虎博科技通過(guò)引入其虎博智能搜索引擎,結合深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等智能技術(shù)為小方App構建了智能搜索功能。利用搜索框為用戶(hù)提供高效信息服務(wù)。
  在方案設計流程中,虎博科技針對智能搜索功能這一目標服務(wù)功能的業(yè)務(wù)流程梳理出:用戶(hù)問(wèn)題、查詢(xún)分析、組內搜索策略、組間搜索策略、輸出API、展示卡片六個(gè)環(huán)節;其中所涉及的數據流程則包含:異構數據轉換、離線(xiàn)索引構建、組內策略構建、組間策略構建四個(gè)環(huán)節。其中異構數據轉換和離線(xiàn)索引構建都屬于離線(xiàn)處理,虎博科技在數據處理管道上結合自身在NLP領(lǐng)域的審核積淀,提供了豐富的處理模型,從而提升搜索效果。
  一、核心設施 – 虎博智能搜索引擎
  虎博智能搜索引擎基于虎博MasterMind核心系統所打造,可利用自然語(yǔ)言處理、知識圖譜等技術(shù)為券商等金融客戶(hù)搭建智能數據中臺,對接和管理海量文本數據。
  
  對于本案例中客戶(hù)在高效數據處理上的需求,引擎可提供:
  1.多數據源智能適配– 包含內外部財報、研報、公告、資訊、產(chǎn)品等數據在內,引擎可快速接入多種形式的數據(結構化數據及文檔、表格、圖片、音頻等非結構化數據)。2.搜索意圖推薦 – 引擎可基于豐富的NLP算法在索引構建過(guò)程中對數據進(jìn)行深度知識挖掘分析,提供更快速的查詢(xún)檢索。3.搜索功能快速構建 – 引擎的搜索API模塊允許用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的后臺配置快速構建搜索服務(wù)功能,并配合NLP算法理解用戶(hù)檢索語(yǔ)義和意圖,支持口語(yǔ)化問(wèn)答交互。此外,搜索服務(wù)于可對接口進(jìn)行限流和鑒權實(shí)現安全性保障。4.監控 – 系統全流程監控,幫助用戶(hù)快速定位問(wèn)題。5.反饋日志 -用戶(hù)反饋日志收集持續優(yōu)化搜索結果。二、結合NLP與知識圖譜搭建數據處理管道,實(shí)現智能搜索為構建高效、精準的搜索服務(wù),在數據流程中的離線(xiàn)處理部分,虎博科技基于自身在NLP領(lǐng)域的技術(shù)積累,通過(guò)意圖識別模型、深度學(xué)習語(yǔ)義模型以及行業(yè)知識圖譜和條件推理模型等技術(shù)優(yōu)勢構建數據處理管道,從而提升搜索效果。意圖識別模型– 用于準確識別用戶(hù)搜索意圖,進(jìn)而反饋更加符合需求的結果。模型可對query進(jìn)行分類(lèi),識別出SQL類(lèi)query 和匹配類(lèi)query。若識別結果為SQL類(lèi)query,系統將直接采用文本分類(lèi)模型進(jìn)后續處理;若識別結果為匹配類(lèi)query則使用深度排序模型。
  深度學(xué)習排序模型– 用于查詢(xún)匹配類(lèi)query與文檔的相關(guān)性。模型采用對離散特征做Embedding的方法,借鑒了FNN的思想,然后采用Wide&Deep模型同時(shí)訓練一個(gè)Wide側的線(xiàn)性模型和一個(gè)Deep側的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),Wide部分提供記憶能力,關(guān)注用戶(hù)有過(guò)的歷史行為,Deep部分則提供泛化能力,關(guān)注一些沒(méi)有歷史行為的Item。行業(yè)知識圖譜和條件推理模型– 用于將自然語(yǔ)言問(wèn)題提煉為查詢(xún)條件在圖譜上推理檢索(NL2SQL)。具體地,采用了一種基于草圖的方法,其中草圖包含一個(gè)依賴(lài)圖,因此可以通過(guò)僅考慮其依賴(lài)的先前預測來(lái)進(jìn)行下一個(gè)預測。預測列時(shí)采用sigmoid函數來(lái)計算每個(gè)列出現的概率,并采用列注意力來(lái)提高預測能力,并使用序列到序列的進(jìn)行預測取值,從自然語(yǔ)言中提取查詢(xún)條件。此外,針對小方App所提供的證券信息、理財等內容服務(wù),虎博科技基于大量的證券方面的研報、財報,在通用的語(yǔ)言模型(例如bert,albert)上,采用持續學(xué)習的方法訓練了行業(yè)語(yǔ)言模型,全面的運用于后續的實(shí)體識別、關(guān)系抽取、情感分析模型等。而對于部分英文研究材料,則基于大量的證券雙語(yǔ)平行語(yǔ)料訓練的翻譯系統,滿(mǎn)足了翻譯需求,并通過(guò)大量的證券語(yǔ)料以及標注,結合實(shí)體識別和關(guān)系抽取輔助,構建完善的證券垂直領(lǐng)域知識圖譜,為下游的檢索任務(wù)提供支持。
  三、應用效果引入虎博智能搜索引擎后,方正證券旗下小方App信息服務(wù)效率至少提升50%。通過(guò)將原來(lái)各個(gè)二級頁(yè)面的搜索框,以及不同的功能整合成為首頁(yè)搜索框,形成統一的搜索入口,實(shí)現 「股票」「理財」「投顧」「資訊」「發(fā)現」等全場(chǎng)景信息的一站式服務(wù)。理財產(chǎn)品智能搜索可基于虎博科技針對證券行業(yè)的自然語(yǔ)言理解模型及知識圖譜,對產(chǎn)品進(jìn)行多屬性智能關(guān)聯(lián),連接用戶(hù)和產(chǎn)品,提升產(chǎn)品的轉化率;研報資訊精準搜索可對于研報、資訊、公告以及其他非結構化數據庫中內容提供深度語(yǔ)義搜索,快速提供高價(jià)值信息;投顧信息搜索則通過(guò)綜合展示平臺,讓用戶(hù)能夠方便的聯(lián)系投顧、認知投顧、簽約投顧,促進(jìn)業(yè)務(wù)變現,且縮短了用戶(hù)查找信息的路徑。點(diǎn)擊閱讀原文,進(jìn)一步了解虎博智能搜索引擎
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  機器之心Pro 是基于機器之心團隊自主構建的「百萬(wàn)級規模產(chǎn)業(yè)圖譜」及「結構化數據庫」的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)信息終端,持續為您追蹤近百個(gè)以人工智能為代表的科技與智能化創(chuàng )新領(lǐng)域。
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  研究報告– 收錄近千份專(zhuān)業(yè)研究報告、問(wèn)卷、可視化圖表及案例研究并持續更新,助您高效獲取專(zhuān)業(yè)洞見(jiàn)。
  行業(yè)趨勢–實(shí)時(shí)收錄技術(shù)升級、政策發(fā)布、資本事件重要市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及相關(guān)解讀,助您了解產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài),把握人工智能發(fā)展趨勢。
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SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 75 次瀏覽 ? 2022-06-07 06:52 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘
  
  作者 | VWO譯者 | 無(wú)明去年十二月份,VWO 平臺支持團隊發(fā)布了一份缺陷報告。這份報告很有意思,其中有一個(gè)來(lái)自某家企業(yè)用戶(hù)的分析查詢(xún),它的運行速度非常慢。本文作者是這個(gè)數據平臺的一員,所以立馬開(kāi)始著(zhù)手診斷這個(gè)問(wèn)題。背景介紹
  首先,我覺(jué)得有必要介紹一下 VWO()平臺。人們可以在這個(gè)平臺上運行各種與他們的網(wǎng)站有關(guān)的工作負載,比如 A/B 測試、跟蹤訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、轉換、漏斗分析、渲染熱點(diǎn)圖、重放訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)步驟,等等。
  這個(gè)平臺真正強大的地方在于它所提供的報告。如果沒(méi)有這個(gè)平臺,即使企業(yè)用戶(hù)收集了大量數據也是毫無(wú)用處的,因為他們無(wú)法從數據中獲取洞見(jiàn)。
  有了這個(gè)平臺,用戶(hù)可以針對海量數據執行各種復雜的查詢(xún),比如下面這個(gè):
  Show all clicks by visitors on webpage "abc.com"FROM TO for people who were eitherusing Chrome as a browser OR (were browsing from Europe AND were using iPhone devices)
  請注意查詢(xún)中的布爾運算符,查詢(xún)接口為用戶(hù)提供了這些東西,他們可以隨意運行復雜的查詢(xún)來(lái)獲得想要的數據。
  慢查詢(xún)
  這個(gè)用戶(hù)執行的查詢(xún)從表面上看應該是很快的:
  Show me all session recordings for users who visited any webpage containing the url that matches the pattern "/jobs"
  這個(gè)網(wǎng)站的流量是非常巨大的,我們保存了數百萬(wàn)個(gè)唯一的 URL。這個(gè)用戶(hù)想要查詢(xún)符合他們業(yè)務(wù)需求的 URL。
  初步診斷
  現在讓我們來(lái)看看在數據庫方面都發(fā)生了什么。下面是相應的 SQL 語(yǔ)句:
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] ) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ;
  這是它的執行時(shí)間:
  Planning time: 1.480 msExecution time: 1431924.650 ms
  這個(gè)語(yǔ)句查詢(xún)的行數在 15 萬(wàn)行左右。查詢(xún)計劃顯示了一些信息,但還不能看出瓶頸出在哪里。
  我們再來(lái)進(jìn)一步分析一下查詢(xún)語(yǔ)句。這個(gè)語(yǔ)句連接了三張表:
  sessions:用于展示會(huì )話(huà)信息的表,例如 browser、user-agent、country,等等。
  recording_data:記錄 url、頁(yè)面、時(shí)間段,等等。
  urls:為了避免出現重復的 url,我們使用單獨的表對 url 進(jìn)行了規范化。
  另外請注意,我們使用 account_id 對這三表進(jìn)行了分區,所以不可能出現因為某些賬號記錄過(guò)多導致性能變慢的情況。
  尋找線(xiàn)索
  經(jīng)過(guò)進(jìn)一步排查,我們發(fā)現這個(gè)查詢(xún)有一些不一樣的地方。比如下面這行:
  urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  最開(kāi)始我認為針對所有長(cháng) URL 執行“ILIKE”操作是導致速度變慢的元兇,但其實(shí)并不是!
  SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%';id--------...(198661 rows)<br />Time: 5231.765 ms
  模式匹配查詢(xún)本身只花了 5 秒鐘,所以要匹配數百萬(wàn)個(gè) URL 顯然并不是個(gè)問(wèn)題。
  第二個(gè)可疑的地方是 JOIN 語(yǔ)句,或許是大量的連接操作導致速度變慢?一般來(lái)說(shuō),如果查詢(xún)速度變慢,我們首先會(huì )認為連接操作是罪魁禍首,但對于目前這個(gè)情況,我不認為是這樣的。
  analytics_db=# SELECTcount(*)FROMacc_{account_id}.urls as recordings_urls,acc_{account_id}.recording_data_0 as recording_data,acc_{account_id}.sessions_0 as sessionsWHERErecording_data.usp_id = sessions.usp_idAND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND r_time > to_timestamp(1542585600)AND r_time < to_timestamp(1545177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ;count-------8086(1 row)<br />Time: 147.851 ms
  看,JOIN 操作實(shí)際上是很快的。
  縮小可疑范圍
  我開(kāi)始調整查詢(xún)語(yǔ)句,盡一切可能提升查詢(xún)性能。我和我的團隊想出了兩個(gè)方案。
  針對子查詢(xún)使用 EXISTS:我們想要進(jìn)一步確認問(wèn)題是不是出在 URL 子查詢(xún)上。一種方法是使用 EXISTS,它會(huì )在找到第一條匹配記錄時(shí)就返回,對性能提升很有幫助。
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_idAND ( 1 = 1 )AND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND (exists(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%'))AND r_time > to_timestamp(1547585600)AND r_time < to_timestamp(1549177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count 32519 (1 row)Time: 1636.637 ms
  使用了 EXISTS 后,速度變快了很多。那么問(wèn)題來(lái)了,為什么 JOIN 查詢(xún)和子查詢(xún)都很快,但放在一起就變得這么慢呢?
  將子查詢(xún)移到 CTE 中:如果子查詢(xún)本身很快,我們可以預先計算結果,然后再傳給主查詢(xún)。
  WITH matching_urls AS ( select id::text from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')<br />SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions, matching_urlsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (urls && array(SELECT id from matching_urls)::text[]) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545107599) AND recording_data.duration >=5 ???AND?recording_data.num_of_pages?>?0;
  但這樣仍然很慢。
  尋找元兇
  還有個(gè)地方之前一直被我忽略了,但因為沒(méi)有其他辦法了,所以我決定看看這個(gè)地方,那就是 && 運算符。既然 EXISTS 對性能提升起到了很大作用,那么剩下的就只有 && 可能會(huì )導致查詢(xún)變慢了。
  && 被用來(lái)找出兩個(gè)數組的公共元素。
  初始查詢(xún)中的 && 是這樣的:
  AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
  我們對 URL 進(jìn)行了模式匹配,然后與所有 URL 進(jìn)行交集操作。這里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表,而是 recording_data 的”urls“列。
  因為現在對 && 有所懷疑,我使用 EXPLAIN ANALYZE 對查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行了分析。
  Filter: ((urls && ($0)::text[]) AND (r_time > '2018-12-17 12:17:23+00'::timestamp with time zone) AND (r_time < '2018-12-18 23:59:59+00'::timestamp with time zone) AND (duration >= '5'::double precision) AND (num_of_pages > 0))Rows Removed by Filter: 52710
  因為有好多行 &&,說(shuō)明它被執行了好幾次。
  我通過(guò)單獨執行這些過(guò)濾條件確認了是這個(gè)問(wèn)題。
  SELECT 1FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_30 as recording_data_30, acc_{account_id}.sessions_30 as sessions_30 WHERE urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  這個(gè)查詢(xún)的 JOIN 很快,子查詢(xún)也很快,所以問(wèn)題出在 && 上面。
  解決方案
  && 之所以很慢,是因為兩個(gè)集合都很大。如果我把 urls 替換成{"",""},這個(gè)操作就很快。
  我開(kāi)始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 && 進(jìn)行交集操作,但并沒(méi)有找到答案。
  最后,我們決定這樣做:獲取所有匹配的 urls 行,像下面這樣:
  SELECT urls.urlFROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(recording_data.urls) AS id) AS unrolled_urlsWHERE urls.id = unrolled_urls.id AND urls.url ILIKE '%jobs%'
  這里沒(méi)有使用 JOIN 語(yǔ)句,而是使用了一個(gè)子查詢(xún),并展開(kāi) recording_data.urls 數組,這樣就可以直接在 where 語(yǔ)句中應用查詢(xún)條件。
  這里的 && 用來(lái)判斷一個(gè)給定的 recording 是否包含匹配的 URL。它會(huì )遍歷數組(或者說(shuō)表中的行),在條件滿(mǎn)足時(shí)立即停止,這個(gè)看起來(lái)是不是跟 EXISTS 很像?
  因為我們可以在子查詢(xún)之外引用 recording_data.urls,在必要時(shí)可以使用 EXISTS 來(lái)包裝子查詢(xún)。
  把所有的東西放在一起,我們就得到了最終這個(gè)優(yōu)化的查詢(xún):
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 AND EXISTS( SELECT urls.url FROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(urls) AS rec_url_id FROM acc_{account_id}.recording_data) AS unrolled_urls WHERE urls.id = unrolled_urls.rec_url_id AND urls.url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%' );
  這個(gè)查詢(xún)的執行時(shí)間為 1898.717 毫秒,是不是值得慶祝一下?
  等等,我們還要驗證一下結果是不是對的。我對 EXISTS 有所懷疑,因為它有可能會(huì )改變查詢(xún)邏輯,導致過(guò)早地退出。我們要確保不會(huì )在查詢(xún)中引入新的 bug。
  我們對慢查詢(xún)和快查詢(xún)結果進(jìn)行了 count(*) 比較,不同數據集的查詢(xún)結果都是一致的。對于一些較小的數據集,我們還手動(dòng)比對了具體數據,也沒(méi)有問(wèn)題。
  學(xué)到的教訓
  在這次性能排查過(guò)程中,我們學(xué)到了這些東西:
  查詢(xún)計劃并不會(huì )告訴我們所有東西,但還是很有用的;
  越是明顯的疑點(diǎn)越不太可能是元兇;
  一個(gè)慢查詢(xún)可能包含多個(gè)單獨的瓶頸點(diǎn);
  并非所有優(yōu)化都是可簡(jiǎn)化的;
  在可能的地方使用 EXISTS 來(lái)獲得大幅性能提升。
  結 論
  我們將一個(gè)查詢(xún)的運行時(shí)間從 24 分鐘降到了 2 秒鐘,一個(gè)不可思議的性能提升!我們花了 1 個(gè)半到 2 個(gè)小時(shí)的時(shí)間來(lái)優(yōu)化和測試這個(gè)查詢(xún)。SQL 其實(shí)是一門(mén)非常神奇的語(yǔ)言,只要你放開(kāi)心態(tài)去擁抱它。
  英文原文
  
  點(diǎn)個(gè)在看少個(gè) bug 查看全部

  SQL優(yōu)化案例解析:查詢(xún)時(shí)間從24分鐘到2秒鐘
  
  作者 | VWO譯者 | 無(wú)明去年十二月份,VWO 平臺支持團隊發(fā)布了一份缺陷報告。這份報告很有意思,其中有一個(gè)來(lái)自某家企業(yè)用戶(hù)的分析查詢(xún),它的運行速度非常慢。本文作者是這個(gè)數據平臺的一員,所以立馬開(kāi)始著(zhù)手診斷這個(gè)問(wèn)題。背景介紹
  首先,我覺(jué)得有必要介紹一下 VWO()平臺。人們可以在這個(gè)平臺上運行各種與他們的網(wǎng)站有關(guān)的工作負載,比如 A/B 測試、跟蹤訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、轉換、漏斗分析、渲染熱點(diǎn)圖、重放訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)步驟,等等。
  這個(gè)平臺真正強大的地方在于它所提供的報告。如果沒(méi)有這個(gè)平臺,即使企業(yè)用戶(hù)收集了大量數據也是毫無(wú)用處的,因為他們無(wú)法從數據中獲取洞見(jiàn)。
  有了這個(gè)平臺,用戶(hù)可以針對海量數據執行各種復雜的查詢(xún),比如下面這個(gè):
  Show all clicks by visitors on webpage "abc.com"FROM TO for people who were eitherusing Chrome as a browser OR (were browsing from Europe AND were using iPhone devices)
  請注意查詢(xún)中的布爾運算符,查詢(xún)接口為用戶(hù)提供了這些東西,他們可以隨意運行復雜的查詢(xún)來(lái)獲得想要的數據。
  慢查詢(xún)
  這個(gè)用戶(hù)執行的查詢(xún)從表面上看應該是很快的:
  Show me all session recordings for users who visited any webpage containing the url that matches the pattern "/jobs"
  這個(gè)網(wǎng)站的流量是非常巨大的,我們保存了數百萬(wàn)個(gè)唯一的 URL。這個(gè)用戶(hù)想要查詢(xún)符合他們業(yè)務(wù)需求的 URL。
  初步診斷
  現在讓我們來(lái)看看在數據庫方面都發(fā)生了什么。下面是相應的 SQL 語(yǔ)句:
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] ) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ;
  這是它的執行時(shí)間:
  Planning time: 1.480 msExecution time: 1431924.650 ms
  這個(gè)語(yǔ)句查詢(xún)的行數在 15 萬(wàn)行左右。查詢(xún)計劃顯示了一些信息,但還不能看出瓶頸出在哪里。
  我們再來(lái)進(jìn)一步分析一下查詢(xún)語(yǔ)句。這個(gè)語(yǔ)句連接了三張表:
  sessions:用于展示會(huì )話(huà)信息的表,例如 browser、user-agent、country,等等。
  recording_data:記錄 url、頁(yè)面、時(shí)間段,等等。
  urls:為了避免出現重復的 url,我們使用單獨的表對 url 進(jìn)行了規范化。
  另外請注意,我們使用 account_id 對這三表進(jìn)行了分區,所以不可能出現因為某些賬號記錄過(guò)多導致性能變慢的情況。
  尋找線(xiàn)索
  經(jīng)過(guò)進(jìn)一步排查,我們發(fā)現這個(gè)查詢(xún)有一些不一樣的地方。比如下面這行:
  urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  最開(kāi)始我認為針對所有長(cháng) URL 執行“ILIKE”操作是導致速度變慢的元兇,但其實(shí)并不是!
  SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%';id--------...(198661 rows)<br />Time: 5231.765 ms
  模式匹配查詢(xún)本身只花了 5 秒鐘,所以要匹配數百萬(wàn)個(gè) URL 顯然并不是個(gè)問(wèn)題。
  第二個(gè)可疑的地方是 JOIN 語(yǔ)句,或許是大量的連接操作導致速度變慢?一般來(lái)說(shuō),如果查詢(xún)速度變慢,我們首先會(huì )認為連接操作是罪魁禍首,但對于目前這個(gè)情況,我不認為是這樣的。
  analytics_db=# SELECTcount(*)FROMacc_{account_id}.urls as recordings_urls,acc_{account_id}.recording_data_0 as recording_data,acc_{account_id}.sessions_0 as sessionsWHERErecording_data.usp_id = sessions.usp_idAND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND r_time > to_timestamp(1542585600)AND r_time < to_timestamp(1545177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ;count-------8086(1 row)<br />Time: 147.851 ms
  看,JOIN 操作實(shí)際上是很快的。
  縮小可疑范圍
  我開(kāi)始調整查詢(xún)語(yǔ)句,盡一切可能提升查詢(xún)性能。我和我的團隊想出了兩個(gè)方案。
  針對子查詢(xún)使用 EXISTS:我們想要進(jìn)一步確認問(wèn)題是不是出在 URL 子查詢(xún)上。一種方法是使用 EXISTS,它會(huì )在找到第一條匹配記錄時(shí)就返回,對性能提升很有幫助。
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_idAND ( 1 = 1 )AND sessions.referrer_id = recordings_urls.idAND (exists(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%'))AND r_time > to_timestamp(1547585600)AND r_time < to_timestamp(1549177599)AND recording_data.duration >=5AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count 32519 (1 row)Time: 1636.637 ms
  使用了 EXISTS 后,速度變快了很多。那么問(wèn)題來(lái)了,為什么 JOIN 查詢(xún)和子查詢(xún)都很快,但放在一起就變得這么慢呢?
  將子查詢(xún)移到 CTE 中:如果子查詢(xún)本身很快,我們可以預先計算結果,然后再傳給主查詢(xún)。
  WITH matching_urls AS ( select id::text from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')<br />SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions, matching_urlsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (urls && array(SELECT id from matching_urls)::text[]) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545107599) AND recording_data.duration >=5 ???AND?recording_data.num_of_pages?>?0;
  但這樣仍然很慢。
  尋找元兇
  還有個(gè)地方之前一直被我忽略了,但因為沒(méi)有其他辦法了,所以我決定看看這個(gè)地方,那就是 && 運算符。既然 EXISTS 對性能提升起到了很大作用,那么剩下的就只有 && 可能會(huì )導致查詢(xún)變慢了。
  && 被用來(lái)找出兩個(gè)數組的公共元素。
  初始查詢(xún)中的 && 是這樣的:
  AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
  我們對 URL 進(jìn)行了模式匹配,然后與所有 URL 進(jìn)行交集操作。這里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表,而是 recording_data 的”urls“列。
  因為現在對 && 有所懷疑,我使用 EXPLAIN ANALYZE 對查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行了分析。
  Filter: ((urls && ($0)::text[]) AND (r_time > '2018-12-17 12:17:23+00'::timestamp with time zone) AND (r_time < '2018-12-18 23:59:59+00'::timestamp with time zone) AND (duration >= '5'::double precision) AND (num_of_pages > 0))Rows Removed by Filter: 52710
  因為有好多行 &&,說(shuō)明它被執行了好幾次。
  我通過(guò)單獨執行這些過(guò)濾條件確認了是這個(gè)問(wèn)題。
  SELECT 1FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_30 as recording_data_30, acc_{account_id}.sessions_30 as sessions_30 WHERE urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
  這個(gè)查詢(xún)的 JOIN 很快,子查詢(xún)也很快,所以問(wèn)題出在 && 上面。
  解決方案
  && 之所以很慢,是因為兩個(gè)集合都很大。如果我把 urls 替換成{"",""},這個(gè)操作就很快。
  我開(kāi)始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 && 進(jìn)行交集操作,但并沒(méi)有找到答案。
  最后,我們決定這樣做:獲取所有匹配的 urls 行,像下面這樣:
  SELECT urls.urlFROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(recording_data.urls) AS id) AS unrolled_urlsWHERE urls.id = unrolled_urls.id AND urls.url ILIKE '%jobs%'
  這里沒(méi)有使用 JOIN 語(yǔ)句,而是使用了一個(gè)子查詢(xún),并展開(kāi) recording_data.urls 數組,這樣就可以直接在 where 語(yǔ)句中應用查詢(xún)條件。
  這里的 && 用來(lái)判斷一個(gè)給定的 recording 是否包含匹配的 URL。它會(huì )遍歷數組(或者說(shuō)表中的行),在條件滿(mǎn)足時(shí)立即停止,這個(gè)看起來(lái)是不是跟 EXISTS 很像?
  因為我們可以在子查詢(xún)之外引用 recording_data.urls,在必要時(shí)可以使用 EXISTS 來(lái)包裝子查詢(xún)。
  把所有的東西放在一起,我們就得到了最終這個(gè)優(yōu)化的查詢(xún):
  SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 AND EXISTS( SELECT urls.url FROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(urls) AS rec_url_id FROM acc_{account_id}.recording_data) AS unrolled_urls WHERE urls.id = unrolled_urls.rec_url_id AND urls.url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%' );
  這個(gè)查詢(xún)的執行時(shí)間為 1898.717 毫秒,是不是值得慶祝一下?
  等等,我們還要驗證一下結果是不是對的。我對 EXISTS 有所懷疑,因為它有可能會(huì )改變查詢(xún)邏輯,導致過(guò)早地退出。我們要確保不會(huì )在查詢(xún)中引入新的 bug。
  我們對慢查詢(xún)和快查詢(xún)結果進(jìn)行了 count(*) 比較,不同數據集的查詢(xún)結果都是一致的。對于一些較小的數據集,我們還手動(dòng)比對了具體數據,也沒(méi)有問(wèn)題。
  學(xué)到的教訓
  在這次性能排查過(guò)程中,我們學(xué)到了這些東西:
  查詢(xún)計劃并不會(huì )告訴我們所有東西,但還是很有用的;
  越是明顯的疑點(diǎn)越不太可能是元兇;
  一個(gè)慢查詢(xún)可能包含多個(gè)單獨的瓶頸點(diǎn);
  并非所有優(yōu)化都是可簡(jiǎn)化的;
  在可能的地方使用 EXISTS 來(lái)獲得大幅性能提升。
  結 論
  我們將一個(gè)查詢(xún)的運行時(shí)間從 24 分鐘降到了 2 秒鐘,一個(gè)不可思議的性能提升!我們花了 1 個(gè)半到 2 個(gè)小時(shí)的時(shí)間來(lái)優(yōu)化和測試這個(gè)查詢(xún)。SQL 其實(shí)是一門(mén)非常神奇的語(yǔ)言,只要你放開(kāi)心態(tài)去擁抱它。
  英文原文
  
  點(diǎn)個(gè)在看少個(gè) bug

搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-06-07 02:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度
  搜索引擎優(yōu)化案例分析:搜索引擎優(yōu)化包括1。搜索結果頁(yè)的策劃和優(yōu)化2。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面的策劃和優(yōu)化3。搜索結果頁(yè)內部頁(yè)面的策劃和優(yōu)化4。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面與所采集到的數據頁(yè)面的策劃和優(yōu)化5。搜索結果頁(yè)中數據頁(yè)面的策劃和優(yōu)化6。搜索結果頁(yè)中目標頁(yè)面的策劃和優(yōu)化7。搜索結果頁(yè)中網(wǎng)址結果頁(yè)策劃和優(yōu)化8。
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  搜索引擎優(yōu)化案例分析:如何提高網(wǎng)站內部的質(zhì)量度
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搜索引擎優(yōu)化案例分析!搜索優(yōu)化是yahoo!

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 99 次瀏覽 ? 2022-06-03 16:06 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析!搜索優(yōu)化是yahoo!
  搜索引擎優(yōu)化案例分析
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  中國搜索引擎優(yōu)化案例
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搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-05-31 08:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn)首先是對對方公司比較了解,不管是直接還是間接地認識公司,在此基礎上,分析這家公司在搜索引擎優(yōu)化方面的投入,與競爭對手相比,與自己的長(cháng)處比較,投入產(chǎn)出比;要清楚每個(gè)搜索引擎和通過(guò)搜索引擎發(fā)家致富的公司所付出的代價(jià),也要做到心中有數。分析搜索引擎優(yōu)化的效果是為了實(shí)現最好的品牌或產(chǎn)品效果。
  分析搜索引擎優(yōu)化對公司的好處是為了實(shí)現可持續發(fā)展的效果,尤其是不同行業(yè)的公司,可以使用對應不同維度的分析去衡量,以此來(lái)了解搜索引擎優(yōu)化是否可以給企業(yè)帶來(lái)更大效益或者帶來(lái)更低成本。1.從用戶(hù)角度分析了解用戶(hù)究竟希望通過(guò)搜索引擎優(yōu)化的哪些方面,這是最重要的一個(gè)原因。搜索引擎優(yōu)化讓用戶(hù)更快地了解你,便于他們找到合適的產(chǎn)品或服務(wù)。
  重要的是掌握好好方法,重點(diǎn)關(guān)注哪些重要因素,這也會(huì )影響到搜索引擎優(yōu)化前期投入產(chǎn)出比。從用戶(hù)的需求來(lái)看,主要有五個(gè)方面的需求:1.明確的商業(yè)目標通過(guò)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵字的搜索,將潛在用戶(hù)進(jìn)行劃分。他們希望看到的內容是否被清晰描述和闡述;他們希望看到的是否屬于自己。解決這些需求的主要方法是提供清晰的描述,從而最大限度地提高他們的滿(mǎn)意度,贏(yíng)得信任。
  2.有效的營(yíng)銷(xiāo)方式產(chǎn)品銷(xiāo)售在一個(gè)真正的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)中是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),產(chǎn)品需要通過(guò)客戶(hù)使用產(chǎn)品的過(guò)程來(lái)分析,現在的新用戶(hù)更多地注重于產(chǎn)品的體驗。如果公司的產(chǎn)品太小眾了,更多的用戶(hù)是不知道它的,對你的產(chǎn)品的了解更多的是通過(guò)產(chǎn)品使用方法方面。如果競爭對手能夠提供針對性的說(shuō)明文案,將會(huì )獲得成千上萬(wàn)的用戶(hù)。分析競爭對手品牌提供的內容、圖片、關(guān)鍵字是一個(gè)相當重要的過(guò)程。
  比如搜索引擎廣告文案可以得到很多的展示機會(huì ),可以獲得更多客戶(hù)對你產(chǎn)品的信息。3.有效的內容生產(chǎn)內容生產(chǎn)是發(fā)送郵件、推送信息等營(yíng)銷(xiāo)方式的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。這種時(shí)候可以提供更有針對性的內容給潛在用戶(hù),這是你可以從搜索引擎優(yōu)化中獲得最大利益的地方。如果你能提供消費者最關(guān)心的資訊和意見(jiàn),如果你的產(chǎn)品能把消費者與品牌聯(lián)系起來(lái),實(shí)現更多的價(jià)值,搜索引擎優(yōu)化就顯得非常重要。
  4.可能的后續服務(wù)將潛在用戶(hù)轉化為有用的客戶(hù),提供營(yíng)銷(xiāo)支持和培訓是搜索引擎優(yōu)化的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。有些用戶(hù)會(huì )不斷換不同的搜索引擎,他們應該把搜索引擎優(yōu)化當成一個(gè)重要的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節,而不是付費知識。在長(cháng)期的搜索引擎優(yōu)化中,很多是需要持續的幫助才能提高你的關(guān)鍵字排名,甚至達到一些花費巨大的推廣行為,這時(shí)候就需要耐心地挖掘后續服務(wù),并保持聯(lián)系。2.從競爭對手角度分析通過(guò)分。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn),你知道嗎?
  搜索引擎優(yōu)化案例分析的出發(fā)點(diǎn)首先是對對方公司比較了解,不管是直接還是間接地認識公司,在此基礎上,分析這家公司在搜索引擎優(yōu)化方面的投入,與競爭對手相比,與自己的長(cháng)處比較,投入產(chǎn)出比;要清楚每個(gè)搜索引擎和通過(guò)搜索引擎發(fā)家致富的公司所付出的代價(jià),也要做到心中有數。分析搜索引擎優(yōu)化的效果是為了實(shí)現最好的品牌或產(chǎn)品效果。
  分析搜索引擎優(yōu)化對公司的好處是為了實(shí)現可持續發(fā)展的效果,尤其是不同行業(yè)的公司,可以使用對應不同維度的分析去衡量,以此來(lái)了解搜索引擎優(yōu)化是否可以給企業(yè)帶來(lái)更大效益或者帶來(lái)更低成本。1.從用戶(hù)角度分析了解用戶(hù)究竟希望通過(guò)搜索引擎優(yōu)化的哪些方面,這是最重要的一個(gè)原因。搜索引擎優(yōu)化讓用戶(hù)更快地了解你,便于他們找到合適的產(chǎn)品或服務(wù)。
  重要的是掌握好好方法,重點(diǎn)關(guān)注哪些重要因素,這也會(huì )影響到搜索引擎優(yōu)化前期投入產(chǎn)出比。從用戶(hù)的需求來(lái)看,主要有五個(gè)方面的需求:1.明確的商業(yè)目標通過(guò)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵字的搜索,將潛在用戶(hù)進(jìn)行劃分。他們希望看到的內容是否被清晰描述和闡述;他們希望看到的是否屬于自己。解決這些需求的主要方法是提供清晰的描述,從而最大限度地提高他們的滿(mǎn)意度,贏(yíng)得信任。
  2.有效的營(yíng)銷(xiāo)方式產(chǎn)品銷(xiāo)售在一個(gè)真正的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)中是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),產(chǎn)品需要通過(guò)客戶(hù)使用產(chǎn)品的過(guò)程來(lái)分析,現在的新用戶(hù)更多地注重于產(chǎn)品的體驗。如果公司的產(chǎn)品太小眾了,更多的用戶(hù)是不知道它的,對你的產(chǎn)品的了解更多的是通過(guò)產(chǎn)品使用方法方面。如果競爭對手能夠提供針對性的說(shuō)明文案,將會(huì )獲得成千上萬(wàn)的用戶(hù)。分析競爭對手品牌提供的內容、圖片、關(guān)鍵字是一個(gè)相當重要的過(guò)程。
  比如搜索引擎廣告文案可以得到很多的展示機會(huì ),可以獲得更多客戶(hù)對你產(chǎn)品的信息。3.有效的內容生產(chǎn)內容生產(chǎn)是發(fā)送郵件、推送信息等營(yíng)銷(xiāo)方式的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。這種時(shí)候可以提供更有針對性的內容給潛在用戶(hù),這是你可以從搜索引擎優(yōu)化中獲得最大利益的地方。如果你能提供消費者最關(guān)心的資訊和意見(jiàn),如果你的產(chǎn)品能把消費者與品牌聯(lián)系起來(lái),實(shí)現更多的價(jià)值,搜索引擎優(yōu)化就顯得非常重要。
  4.可能的后續服務(wù)將潛在用戶(hù)轉化為有用的客戶(hù),提供營(yíng)銷(xiāo)支持和培訓是搜索引擎優(yōu)化的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。有些用戶(hù)會(huì )不斷換不同的搜索引擎,他們應該把搜索引擎優(yōu)化當成一個(gè)重要的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節,而不是付費知識。在長(cháng)期的搜索引擎優(yōu)化中,很多是需要持續的幫助才能提高你的關(guān)鍵字排名,甚至達到一些花費巨大的推廣行為,這時(shí)候就需要耐心地挖掘后續服務(wù),并保持聯(lián)系。2.從競爭對手角度分析通過(guò)分。

【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 109 次瀏覽 ? 2022-05-28 19:29 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級
  03創(chuàng )意
  網(wǎng)站流量提升需求:目前錢(qián)江摩托官網(wǎng)月流量較低,官網(wǎng)作為展示推廣企業(yè)品牌形象的窗口,主要展示公司全面的企業(yè)信息和產(chǎn)品信息,提升官網(wǎng)流量的同時(shí)也顯著(zhù)提升了企業(yè)信息曝光度和知名度;
  
  提升客戶(hù)瀏覽體驗:網(wǎng)站優(yōu)化根據用戶(hù)需求,通過(guò)數據分析、網(wǎng)站內鏈完善等手段整體提升網(wǎng)站,達到較高的用戶(hù)滿(mǎn)意度;
  
  強化品牌傳播主題:官網(wǎng)作為連接外界的窗口之一,能有效傳遞品牌理念。通過(guò)搜索引擎優(yōu)化品牌關(guān)鍵詞,能夠進(jìn)一步強化了品牌傳播主題;
  
  間接助力產(chǎn)品銷(xiāo)售:通過(guò)官網(wǎng)優(yōu)化,提升產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞排名,使用戶(hù)搜索企業(yè)產(chǎn)品時(shí)更易搜索到錢(qián)江摩托,間接提高產(chǎn)品曝光度,助力銷(xiāo)售。
  
  04
  執行
  通過(guò)對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的現狀分析,集合用戶(hù)搜索習慣和上網(wǎng)行為做了如下實(shí)施:
  1.對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的首頁(yè)、頻道頁(yè)、終端頁(yè)進(jìn)行了代碼優(yōu)化,分別優(yōu)化了網(wǎng)頁(yè)的標題、關(guān)鍵詞和快照描述;
  2.對圖片添加了Title和Alt注釋?zhuān)屗阉饕媾老x(chóng)能更方便的認識圖片內容,優(yōu)化SEO收錄情況;
  3.對頁(yè)面的冗余內容進(jìn)行優(yōu)化處理;
  4.對友情鏈接進(jìn)行梳理和添加,便于提升網(wǎng)站權重;
  5.建立了網(wǎng)站地圖便于網(wǎng)友查找網(wǎng)站內容和搜索引擎蜘蛛爬尋頁(yè)面;而對于QJMOTOR的官網(wǎng)建設,則更加突出產(chǎn)品性能與優(yōu)勢,更加注重通過(guò)單一產(chǎn)品的數字化呈現實(shí)現QJMOTOR品牌的曝光與推廣。產(chǎn)品追600的外形設計上既符合“追”的精神內核,也突顯了中國文化和精神的力量感,我們?yōu)镼JMOTOR設計的新網(wǎng)站不僅考慮到文化與科技結合的創(chuàng )意展示,使頁(yè)面更符合QJMOTOR的行業(yè)屬性與文化價(jià)值,提升線(xiàn)上品牌形象;還在首頁(yè)加入了在線(xiàn)預定、活動(dòng)日歷、網(wǎng)店查詢(xún)、技術(shù)改裝、KOL測評等實(shí)用功能,用更智能和人性化的交互設計持續給用戶(hù)升級瀏覽體驗。我們的設計團隊努力為產(chǎn)品打造視覺(jué)表現強,用戶(hù)體驗優(yōu)及功能完善與信息安全的QJMOTOR線(xiàn)上平臺,助力QJMOTOR成為世界級機車(chē)實(shí)力智領(lǐng)者。官網(wǎng)鏈接:
  
 ?。ㄆ放乒适潞蚑VC內容)
  
  
 ?。≦JMOTOR官網(wǎng)創(chuàng )意展示)
  商務(wù)聯(lián)系人:邢慶亮手機:(同微信)官方微博:/advertiser官方微信:廣告主評論
  往期推薦
  文中部分圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò ),無(wú)法聯(lián)系上作者,請作者見(jiàn)稿后聯(lián)系我們,以便支付稿酬。聯(lián)系郵箱: 查看全部

  【案例賞析】錢(qián)江摩托品牌數字化升級
  03創(chuàng )意
  網(wǎng)站流量提升需求:目前錢(qián)江摩托官網(wǎng)月流量較低,官網(wǎng)作為展示推廣企業(yè)品牌形象的窗口,主要展示公司全面的企業(yè)信息和產(chǎn)品信息,提升官網(wǎng)流量的同時(shí)也顯著(zhù)提升了企業(yè)信息曝光度和知名度;
  
  提升客戶(hù)瀏覽體驗:網(wǎng)站優(yōu)化根據用戶(hù)需求,通過(guò)數據分析、網(wǎng)站內鏈完善等手段整體提升網(wǎng)站,達到較高的用戶(hù)滿(mǎn)意度;
  
  強化品牌傳播主題:官網(wǎng)作為連接外界的窗口之一,能有效傳遞品牌理念。通過(guò)搜索引擎優(yōu)化品牌關(guān)鍵詞,能夠進(jìn)一步強化了品牌傳播主題;
  
  間接助力產(chǎn)品銷(xiāo)售:通過(guò)官網(wǎng)優(yōu)化,提升產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞排名,使用戶(hù)搜索企業(yè)產(chǎn)品時(shí)更易搜索到錢(qián)江摩托,間接提高產(chǎn)品曝光度,助力銷(xiāo)售。
  
  04
  執行
  通過(guò)對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的現狀分析,集合用戶(hù)搜索習慣和上網(wǎng)行為做了如下實(shí)施:
  1.對錢(qián)江摩托官網(wǎng)的首頁(yè)、頻道頁(yè)、終端頁(yè)進(jìn)行了代碼優(yōu)化,分別優(yōu)化了網(wǎng)頁(yè)的標題、關(guān)鍵詞和快照描述;
  2.對圖片添加了Title和Alt注釋?zhuān)屗阉饕媾老x(chóng)能更方便的認識圖片內容,優(yōu)化SEO收錄情況;
  3.對頁(yè)面的冗余內容進(jìn)行優(yōu)化處理;
  4.對友情鏈接進(jìn)行梳理和添加,便于提升網(wǎng)站權重;
  5.建立了網(wǎng)站地圖便于網(wǎng)友查找網(wǎng)站內容和搜索引擎蜘蛛爬尋頁(yè)面;而對于QJMOTOR的官網(wǎng)建設,則更加突出產(chǎn)品性能與優(yōu)勢,更加注重通過(guò)單一產(chǎn)品的數字化呈現實(shí)現QJMOTOR品牌的曝光與推廣。產(chǎn)品追600的外形設計上既符合“追”的精神內核,也突顯了中國文化和精神的力量感,我們?yōu)镼JMOTOR設計的新網(wǎng)站不僅考慮到文化與科技結合的創(chuàng )意展示,使頁(yè)面更符合QJMOTOR的行業(yè)屬性與文化價(jià)值,提升線(xiàn)上品牌形象;還在首頁(yè)加入了在線(xiàn)預定、活動(dòng)日歷、網(wǎng)店查詢(xún)、技術(shù)改裝、KOL測評等實(shí)用功能,用更智能和人性化的交互設計持續給用戶(hù)升級瀏覽體驗。我們的設計團隊努力為產(chǎn)品打造視覺(jué)表現強,用戶(hù)體驗優(yōu)及功能完善與信息安全的QJMOTOR線(xiàn)上平臺,助力QJMOTOR成為世界級機車(chē)實(shí)力智領(lǐng)者。官網(wǎng)鏈接:
  
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  文中部分圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò ),無(wú)法聯(lián)系上作者,請作者見(jiàn)稿后聯(lián)系我們,以便支付稿酬。聯(lián)系郵箱:

百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2022-05-23 10:00 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析可以看看這個(gè)了解一下:
  我看朋友做了一個(gè)百度競價(jià)提高搜索排名的,里面有各個(gè)不同的網(wǎng)站的經(jīng)驗分享,當然也可以參考一下。
  百度競價(jià)百度移動(dòng)廣告,
  可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做競價(jià)推廣競價(jià)怎么做?-seo
  在線(xiàn)網(wǎng)站:,
  正在新浪任職時(shí)碰到一些有趣的老總,分享下回憶。劉峰老總的個(gè)人網(wǎng)站,記錄了他從業(yè)以來(lái)真實(shí)成長(cháng)的故事。開(kāi)始的北大生活。
  @吳偉強的答案最好,寫(xiě)的就是他的工作啊。我們公司不是做企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)的,所以第一線(xiàn)的報告就看不到了。最近朋友推薦小馬,他們在對百度競價(jià)進(jìn)行深入的研究,我覺(jué)得對你也許會(huì )有啟發(fā)。你也可以試試他們那個(gè)報告。我正在小馬網(wǎng)上搬磚。
  由上海義達律師事務(wù)所發(fā)布,檢索:義達案例數據庫。下面附上視頻:;mid=265708545&idx=1&sn=d201833ff52135d351350172b4ba440&chksm=8b7b83b8c156c301c4af27c02b665dac8230fd976ed03438043b48472954eb016&mpshare=1&scene=0#wechat_redirect里面內容很多,你慢慢看。 查看全部

  百度移動(dòng)廣告,可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析可以看看這個(gè)了解一下:
  我看朋友做了一個(gè)百度競價(jià)提高搜索排名的,里面有各個(gè)不同的網(wǎng)站的經(jīng)驗分享,當然也可以參考一下。
  百度競價(jià)百度移動(dòng)廣告,
  可以看看愛(ài)站做競價(jià)的怎么做競價(jià)推廣競價(jià)怎么做?-seo
  在線(xiàn)網(wǎng)站:,
  正在新浪任職時(shí)碰到一些有趣的老總,分享下回憶。劉峰老總的個(gè)人網(wǎng)站,記錄了他從業(yè)以來(lái)真實(shí)成長(cháng)的故事。開(kāi)始的北大生活。
  @吳偉強的答案最好,寫(xiě)的就是他的工作啊。我們公司不是做企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)的,所以第一線(xiàn)的報告就看不到了。最近朋友推薦小馬,他們在對百度競價(jià)進(jìn)行深入的研究,我覺(jué)得對你也許會(huì )有啟發(fā)。你也可以試試他們那個(gè)報告。我正在小馬網(wǎng)上搬磚。
  由上海義達律師事務(wù)所發(fā)布,檢索:義達案例數據庫。下面附上視頻:;mid=265708545&idx=1&sn=d201833ff52135d351350172b4ba440&chksm=8b7b83b8c156c301c4af27c02b665dac8230fd976ed03438043b48472954eb016&mpshare=1&scene=0#wechat_redirect里面內容很多,你慢慢看。

搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-05-16 18:04 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有
  搜索引擎優(yōu)化案例分析,搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有案例分析,這些肯定很多,你可以自己看看高價(jià)值的全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo),中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)推廣,
  我知道的有成功的案例就是微信公眾號投放了吧,效果不錯,傳播也好;建議可以找找企業(yè)背景資料,
  謝邀。但我是混跡在互聯(lián)網(wǎng)的大忽悠。在這個(gè)都是單打獨斗和互聯(lián)網(wǎng)思維的時(shí)代,很難說(shuō)什么營(yíng)銷(xiāo)方案是有用的。因為很多細節有時(shí)不是一兩個(gè)項目組就能做好。所以我只能給你一個(gè)我亂說(shuō)的方法:1,想做什么方向的行業(yè),這個(gè)行業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的資訊上每年有哪些博客,這些博客大多數是自媒體,或者你可以上該領(lǐng)域最有名的公眾號去看看。
  2,打電話(huà)給各領(lǐng)域最有名,最有影響力的博客,然后打電話(huà)去找他們談?wù)?,自己弄一些小項目,去談?,看看自己想采用的推廣手段有哪些,先從每個(gè)方式里面選出一兩個(gè)以上的選項,然后再考慮是否有必要做投放,需要付費的。投放的關(guān)鍵是怎么轉化精準人群并鎖定到這些人群你又能轉化得到。先總結這些,選題沒(méi)頭緒就上網(wǎng)搜唄。
  自己找的可靠嗎?
  昨天找的一個(gè),就他們了。賺的錢(qián)太多,太滿(mǎn)足了,就覺(jué)得沒(méi)意思了,人生不過(guò)如此。
  網(wǎng)上有成功案例,多少有點(diǎn)用處。在社交媒體做,現在微信還是主流。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有
  搜索引擎優(yōu)化案例分析,搜索引擎優(yōu)化人工干預案例分析-百度google也都有案例分析,這些肯定很多,你可以自己看看高價(jià)值的全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo),中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)推廣,
  我知道的有成功的案例就是微信公眾號投放了吧,效果不錯,傳播也好;建議可以找找企業(yè)背景資料,
  謝邀。但我是混跡在互聯(lián)網(wǎng)的大忽悠。在這個(gè)都是單打獨斗和互聯(lián)網(wǎng)思維的時(shí)代,很難說(shuō)什么營(yíng)銷(xiāo)方案是有用的。因為很多細節有時(shí)不是一兩個(gè)項目組就能做好。所以我只能給你一個(gè)我亂說(shuō)的方法:1,想做什么方向的行業(yè),這個(gè)行業(yè)這個(gè)領(lǐng)域的資訊上每年有哪些博客,這些博客大多數是自媒體,或者你可以上該領(lǐng)域最有名的公眾號去看看。
  2,打電話(huà)給各領(lǐng)域最有名,最有影響力的博客,然后打電話(huà)去找他們談?wù)?,自己弄一些小項目,去談?,看看自己想采用的推廣手段有哪些,先從每個(gè)方式里面選出一兩個(gè)以上的選項,然后再考慮是否有必要做投放,需要付費的。投放的關(guān)鍵是怎么轉化精準人群并鎖定到這些人群你又能轉化得到。先總結這些,選題沒(méi)頭緒就上網(wǎng)搜唄。
  自己找的可靠嗎?
  昨天找的一個(gè),就他們了。賺的錢(qián)太多,太滿(mǎn)足了,就覺(jué)得沒(méi)意思了,人生不過(guò)如此。
  網(wǎng)上有成功案例,多少有點(diǎn)用處。在社交媒體做,現在微信還是主流。

搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)

網(wǎng)站優(yōu)化 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 92 次瀏覽 ? 2022-05-15 03:01 ? 來(lái)自相關(guān)話(huà)題

  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例分析?搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方案?自己的推廣費用是全部付出嗎?這些問(wèn)題都是想做好搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)必須思考的問(wèn)題。如果可以回答出來(lái)你的問(wèn)題,那么恭喜你,你對搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)了解的不錯了,可以去找一份工作了,需要完整的推廣方案、推廣效果評估報告,
  都用搜索引擎了還不知道搜索引擎優(yōu)化?很多從業(yè)者就是根據聽(tīng)來(lái)、或者看別人寫(xiě)的文章成長(cháng)起來(lái)的。我寫(xiě)了一些文章,希望能對你有所幫助,如果有疑問(wèn)也可以繼續咨詢(xún)我。一個(gè)完整的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)教程,可以直接看我上面發(fā)的。
  我對這個(gè)問(wèn)題首先想到的一個(gè)途徑就是@wiiowo一個(gè)主持搜索海外代購的公司,因為最近涉及代購,有些社交媒體賬號,他對這個(gè)有經(jīng)驗。他們能夠用最少的錢(qián)做最多的流量。我覺(jué)得他們能不能用好搜索引擎優(yōu)化,或者怎么樣做?我認為首先你的產(chǎn)品是什么?適合哪些人群?如果你可以總結出他們想要獲取什么或者做的動(dòng)機是什么,你會(huì )很清楚如何去做。
  而且,你需要的是時(shí)間、精力的投入和不斷的測試和反饋。更重要的是,你要有一些執行力,一個(gè)產(chǎn)品或者執行力強的團隊。
  一、通過(guò)搜索引擎定位好需求,找到合適的關(guān)鍵詞,進(jìn)行優(yōu)化。二、尋找相關(guān)人群的產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行解答。 查看全部

  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例評估?(圖)
  搜索引擎優(yōu)化案例分析?自我推廣案例分析?搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方案?自己的推廣費用是全部付出嗎?這些問(wèn)題都是想做好搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)必須思考的問(wèn)題。如果可以回答出來(lái)你的問(wèn)題,那么恭喜你,你對搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)了解的不錯了,可以去找一份工作了,需要完整的推廣方案、推廣效果評估報告,
  都用搜索引擎了還不知道搜索引擎優(yōu)化?很多從業(yè)者就是根據聽(tīng)來(lái)、或者看別人寫(xiě)的文章成長(cháng)起來(lái)的。我寫(xiě)了一些文章,希望能對你有所幫助,如果有疑問(wèn)也可以繼續咨詢(xún)我。一個(gè)完整的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)教程,可以直接看我上面發(fā)的。
  我對這個(gè)問(wèn)題首先想到的一個(gè)途徑就是@wiiowo一個(gè)主持搜索海外代購的公司,因為最近涉及代購,有些社交媒體賬號,他對這個(gè)有經(jīng)驗。他們能夠用最少的錢(qián)做最多的流量。我覺(jué)得他們能不能用好搜索引擎優(yōu)化,或者怎么樣做?我認為首先你的產(chǎn)品是什么?適合哪些人群?如果你可以總結出他們想要獲取什么或者做的動(dòng)機是什么,你會(huì )很清楚如何去做。
  而且,你需要的是時(shí)間、精力的投入和不斷的測試和反饋。更重要的是,你要有一些執行力,一個(gè)產(chǎn)品或者執行力強的團隊。
  一、通過(guò)搜索引擎定位好需求,找到合適的關(guān)鍵詞,進(jìn)行優(yōu)化。二、尋找相關(guān)人群的產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行解答。

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