升蓝搜索引擎优化解决方案

搜索引擎优化方案

什么是搜索引擎优化（SEO）

1. 搜索引擎优化是指在搜索引擎许可的优化原则下，通过对网站中代码、链接和文字描述的重组优化，以及后期对网站进行合理的反向链接操作，最终实现被优化的网站在搜索引擎的检索结果中得到排名提升。
2. 搜索引擎优化的目的就是通过对网站功能、网站结构、网页布局、网站内容等要素的合理设计，通过自然语言处理模型对内容进行重组，通过数据挖掘对用户反馈进行分析统计，最终使网站内容和功能表现形式达到对用户友好并易于宣传推广的最佳效果，充分发挥网站的网络营销价值。
3. 搜索引擎优化的意义具体表现在三个方面，即对用户优化、对搜索引擎等优化、对网络运营维护的优化。

网站优化需要达到的效果

1. 符合国际网站标准和网络营销导向的网站规范，提高可信度和企业网络品牌形象；
2. 通过搜索引擎等自然推广方式获得网站有效访问量的显著提高；
3. 网站访问速度更快，用户获取信息更容易，用户体验更佳；
4. 用最合理的表现方式为用户提供最有价值的信息和服务；
5. 网站运营维护规范化，提高网站运营人员的专业水平；
6. 让网站真正发挥其应有的网络营销价值，适量的投入为企业带来最大的收益。

升蓝网站优化的技术保证

1. 不少提供SEO服务的方式，是以搜索引擎欺骗为主要手段，此类SEO虽然能取得短期效果，但长期反而有害。
2. 大多数提供SEO服务的技术，都是着重在关键字排列、网站内容、界面设计、排版、外部链接等方面进行优化，这些方面优化当然是必须的，但不是重点。
3. 那么，什么是最高水平的SEO技术？答案自然是：开发搜索引擎的技术。
4. 只有有能力开发搜索引擎，才能提供真正的SEO优化技术。
5. SEO的真正核心技术，是人类的自然语言处理技术，包括自然语言处理、信息量化、数据挖掘等几个方面。
6. 升蓝是业界少数的拥有开发搜索引擎技术的软件公司，在自然语言处理、信息量化、数据挖掘等几个方面均有成熟的技术，这些技术是SEO的重要保证。

网站优化方案的主要内容

升蓝网站优化解决方案贯彻以用户优化为基本出发点和根本目的的指导思想，从用户优化、搜索引擎优化、网站运营维护优化三个方面对网站进行专业性分析并提出详尽的改进建议。
具体来说，升蓝网站优化解决方案的主要内容包括：

1. 网站优化现状及问题调研；
2. 行业网络营销竞争环境分析；
3. 数据挖掘：用户行为分析和优化对策；
4. 自然语言处理和信息量化：网站内容分析和重组；
5. 产生有效的外部链接；
6. 机器人（程序）模拟；
7. 对网站结构、网站功能、网站内容、网站服务等基本要素进行全面优化设计；
8. 网站运营维护规范；
9. 搜索引擎营销效果评估方法及其他工具和资源；

升蓝网站优化方案的优势和效果保证

1. 利用自然语言处理技术进行搜索引擎友好优化；
2. 利用数据挖掘技术进行分析、统计，获得对用户行为的认知，并以分析统计结果作为优化的条件；
3. 利用国际WEB标准实施网站重构；
4. 从网站运营策略层面进行整体网站优化，是网站运营导向的网站优化方案而不仅仅是为了搜索引擎排名，单纯的搜索引擎排名效果是局部的、短暂的，也可能是后患无穷的；
5. SEO不等于网站优化，升蓝不提供片面的SEO方案，实践表明只有系统的网站优化才能达到最好的、持久的搜索引擎优化效果；
6. 基于用户行为的研究，通过网站优化为用户提供最有价值的信息和服务，为浏览者转化为顾客奠定基础；

工作流引擎数据挖掘模块简介

1. 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2. 数据挖掘的功能：
1. 通过自然语言信息处理，构建具备相关度功能的全文检索引擎。
2. 通过预测未来趋势或行为，做出基于知识的决策。
3. 通过测量主题和信息相关度，提取主题分析和统计结果，如：从杂乱的企业名录中寻找潜在客户群、从已知行为中预测风险。
4. 通过信息聚类和量化，构建企业知识库。
3. 数据挖掘的目标：
1. 从数据库中发现隐含的、有意义的知识。
2. 信息摘要和全文检索：
3. 通过数据向量化分析，可对文本信息进行度量，度量的结果通常用于搜索引擎，在信息度量基础上建立的搜索引擎，不是简单文字的搜索，而是经过优化的与主题相关度的搜索引擎。
4. 数据采集：
1. 建立在数据挖掘技术上的数据采集，可根据"预计主题"在互联网上有目的地采集信息，如可采集相关行业的各种数据资料、创建潜在客户资料库等。
2. 自动预测趋势和行为：
3. 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关的数据来寻找未来投资中回报最大的用户。
5. 关联分析：
1. 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
6. 聚类：
1. 数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。
7. 概念描述：
1. 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。