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  • 谷歌SEO外包或者培训什么价格合适?某某英文谷歌优化公司是不是骗子?找某某谷歌SEO公司优化排名有效果吗?能给我推荐个靠谱的谷歌SEO公司或者培训公司吗? 天天回答实在没有效率,而且说得也未必全面,所以今天一...

    关于英文谷歌SEO排名优化,一全老师经常收到类似的提问:

    谷歌网站SEO是什么意思?做谷歌SEO排名有什么用?英文谷歌网站优化怎么做?谷歌优化应该自己做还是外包给SEO公司?谷歌SEO外包或者培训什么价格合适?某某英文谷歌优化公司是不是骗子?找某某谷歌SEO公司优化排名有效果吗?能给我推荐个靠谱的谷歌SEO公司或者培训公司吗?

    天天回答实在没有效率,而且说得也未必全面,所以今天一全老师决定开一个专题,把上面的问题全部写到这里,大家以后再有这方面的问题,直接过来看这篇文章就行了。

    不用再找了,你想知道的英文谷歌SEO排名优化问题全在这里了!             

    因为有不少朋友是刚接触网站SEO这块,所以这篇文章会从什么是谷歌SEO以及谷歌SEO优化的好处谈起,已经对谷歌优化排名有所了解的同学,可以直接略过,着重看谷歌SEO优化怎么做和如果外包的话如何选择谷歌SEO优化公司这两块的内容。

     

    什么是谷歌SEO?


    这里我不想啰嗦太多了,尽量简单的说一下,让新手明白就行:谷歌SEO跟谷歌优化都是一回事,说白了就是提升网站在谷歌的排名,比如客户在谷歌搜索某个的关键词的时候,你的网站排在第100名,后来,你通过一系列操作,将网站从第100名提到第5名了,这就是谷歌优化,这中间的一系列操作,就是谷歌SEO优化所使用的技巧。如果你想看详细的定义,可以参考百度百科:谷歌优化

     

    英文谷歌SEO排名优化有什么作用?有什么好处?


    了解了谷歌SEO是什么,我们就就应该想得到谷歌优化排名的作用!很明显,当你网站排谷歌100名的时候,几乎没人会看到你的网站,这个时候你的网站做的再好也没用,就跟美女被锁在屋里谁也瞧不见,自然等不到帅哥。但如果你通过一系列谷歌优化技巧,将网站排名做到谷歌首页,让每个搜索关键词的人都在第一时间看到它,那询盘和订单还会是问题吗?

    当然,对比更能谷歌SEO好处和优势:

    现在做大部分外贸企业开发客户靠的依然平台和展会,但平台和展会有两个致命的问题:

    一是成本太高,二是竞争太激烈,比如普通外贸企业在平台上的投入基本在一年20w左右,一年投几十万、上百万的也不在少数。展会更不用说,参加一次至少也得几万块。至于竞争,阿里巴巴上随便搜一个产品都会出现上百个结果,每天的客户就那么点,你的价格和质量又不占优势,客户凭什么从这么多上百个选择中挑中你?展会更不必说,参展的商家比有意向的客户还多,展会白白扔钱的同学不在少数。相对来说谷歌优化投入就小了很多,而且竞争也远没有这么激烈。

    更重要的是谷歌还有几点非常重要的优势:

    首先,相比于平台,老外更倾向使用谷歌搜索产品、工厂、供货商,所以从谷歌可以获得远超平台和展会的流量。

    其次,你在谷歌做的是独立网站,你可以按照你的想法对网站随意调整,让它完美的展现企业和产品的优势,最大程度的发挥网站的营销功能,有很多小公司,就凭一个出色的网站和不懈的SEO优化将自己包装成一个大品牌,因而订单不断,赚的盆满钵满。这一点,你在平台上是不可能做到的,即便如何修改,也脱不开平台站的框架,即便如何美化,也很难超过其他竞争对手多少。

    最后一点,在阿里等平台,你不续费了,就什么都没有了。但是在谷歌,只要你把排名都优化上去了,只要没有特别大的问题出现,你的排名几乎就是稳定的。

     

    谷歌优化怎么做?


    谷歌优化外包给英文SEO公司好还是自己做好?
    关于这个问题,一全老师的建议是:自己做!

    作为业内人士,一全老师也不怕揭短,目前国内大部分谷歌SEO公司技术都不成熟,或者说技术太过于老旧,现在使用的这些技术在5、6年前有效,但随着谷歌熊猫算法和海豚算法的更新,这些技术早已宣告废掉了。现在使用这些技术,有一定的几率可以让网站短期内获得不错的排名,但是90%的情况,排名会在接下来的一个月全部掉光。使用这种操作方法,几十个网站里可能会出现一个运气非常好的,排名竟然上去了,但是其余的绝对是费时费钱费力却得不到一点好处。

    而且,现在英文SEO公司还普遍存在这样一种弊端:网站优化批量操作,流程化操作,不管什么网站,优化操作都是走流程,流程走完了就算完,排名上不上各安天命。

    这其实也是行业发展的必然,这个阶段依旧属于外贸SEO行业发展的初期,有需求的客户多,很多企业接客户都忙不过来,怎么会去想精细化操作?!

    现在稍有规模的SEO公司都有几百个客户,但技术人员也就十来个,一个技术操作几十个网站,自然导致他们根本没有时间和精力对每个网站进行详尽的分析和规划,更别说进行针对性的优化了,只能是走程序,甚至很多连程序都不走,刚付钱的时候,给你买点外链,后面就直接放着,连管都不管了。至于当初的承诺能不能实现,不好意思,那是业务跟你承诺的,业务可不懂技术,那是他的理解。

     

    自己如何操作网站的谷歌SEO优化?


    谷歌SEO优化技术其实并不难,只是比较琐碎,需要注意的细节比较多,比较需要实践经验。所以一句话,大家通过一定的学习和实践是完全能够掌握的。

    学习谷歌SEO,一些最基础的纲领性的东西你必须要先了解:

    首先,谷歌SEO分为站内和站外两部分,站内SEO主要包括将关键词按照SEO的规则规划到文字内容中去和做好用户体验,站外SEO主要外链建设以及站外引流。

    其次,英文谷歌SEO应该从五部分做起:

    关键词整理
    英文SEO站内规划
    外链建设
    英文SEO工具(关键词工具、竞争对手网站分析工具、外链工具、站长工具等)学习
    杂项(服务器方面、各类代码方面、网站插件方面、黑帽方面、安全方面)
    对于这五部分的学习,需要大家掌握的不是理论而是具体的操作,不过大家不要担心,一全博客的初衷就是将谷歌优化的技巧一步一步详细的讲解给大家,这也是一全老师一直在做的事,前面的文章中其实已经涉及过很多,而且关键词专题更是基本讲解完毕了。关于关键词整理,大家直接看这里从这里学习就可以:关键词发掘与筛选终极攻略。以后,每讲完一部分,我都会将你应该学习的内容按学习步骤整理一遍放到这里,到时候大家自行按照教程学习就好。

    最后,我们不仅要学习英文SEO怎么做,关于SEO的理论和知识大家也必须要掌握一二,在这里我给大家推荐几本英文SEO入门书籍:《SEO实战密码》、《SEO艺术》和《走进搜索引擎》。

           

    最后插几句话,随着谷歌算法的不断更新和谷歌网站整体质量的不断提升,现在英文谷歌排名明显是越来越难操作,所以,想要优化排名,提升网站质量, SEO操作精细化个性化是必然趋势。这一点,英文SEO公司很难做到的,所以,将来的主流应该是自己公司的网站由自己来操作,这一点从国外越来越多的SEO公司主营业务由代运营转到培训指导就可以看的出来。所以,大家如果有心要好好做好谷歌优化,依靠谷歌SEO来获得订单,那就得抓紧学习了。

    谷歌seo公司
    虽然说建议大家谷歌SEO自己做,但是对很多人来说,自己做难度还是太大了一些,所以还是有很多同学想找谷歌SEO外包公司,这里我给大家说几个业内名气比较大的,注意这里不是推荐,只是跟你说几个业内名气比较大的,至于性价比、效果之类的,我不评价。

    杭州谷歌SEO公司:杭州思亿欧网络科技有限公司(外贸快车),全国都有分点,算是业内最大的,最低的套餐价格是3W一年,送网站。

    深圳谷歌SEO公司:深圳风火外贸SEO公司

    北京谷歌SEO公司:北京顺荣科技有限公司

    成都谷歌SEO公司:成都谷道科技有限公司

    再说一遍,一全老师只是将业内有名气的公司说给大家,并不是推荐,如果说非要推荐一家,只有一全网络,对你没猜错,推荐的就是我自己的公司!

    关于英文谷歌SEO排名优化,我觉得重要的就是这些,如果大家还有什么想知道的,可以直接提问或者在下面评论,我会再写给大家。

    展开全文
  • MySql查询优化方法总结

    千次阅读 2018-11-07 17:18:04
    常用查询优化 1: max()优化: 在相应列上添加索引 2: count()优化:count(*) 会算出包含null记录的数量, count(field_name)只包含不含 null的数量(这也是很多时候两种count方式结果不一致的原因), count()的...

    常用查询优化

    1: max()优化: 在相应列上添加索引
    2: count()优化:count(*) 会算出包含null记录的数量, count(field_name)只包含不含 null的数量(这也是很多时候两种count方式结果不一致的原因), count()的时候尽量用后一种, count(null)返回0,即不会记录null记录数量
    3: 子查询优化=====》(改为)联接查询(如果1对多的关系,注意重复记录)
    4: group by优化 如果包含子查询,在子查询里面使用where条件和group by过滤, 避免在复杂查询的最外层使用group by(如果最外层使用会用到临时表)
    5: order by , limit 优化:

    方式1:尽量使用主键或有索引的列order by;
    方式2: 使用自增型的字段: 记录上一次返回的主键或者自增列(此种方式该字段不能有空值,否则会出现有的页面数量不足的问题, 解决的方式是添加附加的index_id, 自增且索引), 过滤时先用大于上一次主键值且小于上一次的主键值+每页的数量, 过滤该字段,然后order by 和limit
    PS: 复合索引有效条件:

    1: where 条件中依次过滤(最左前缀)
    2:排序时: 索引字段有正有反的时候不能使用
    3:排序时: 某列有范围查询的时候该列右侧的字段不能使用索引
    优化的思路就是尽量避免扫描过多的记录。

    创建索引的原则:

    1: where, order by ,group by, on从句中的字段
    2:索引字段越小越好
    3:联合索引时把离散程度高的字段放前面

    表级优化

    1: 表的范式优化
    2: 适当增减一些冗余, 做反范式优化(以空间换取时间)
    3: 表的列非常多的时候使用垂直拆分
    原则:
    1: 把不常用的单独字段放到一个表中
    2: 把大字段独立存放到一个表中
    3: 把经常一起用的字段放在一起
    4: 表的数据量非常大的时候使用水平拆分
    方法:
    1: 根据某个字段进行hash预算, 如果要拆分成5个表, 用取余的方式取到0-4,分表保到相应的表中
    2: 针对不同的hashID把数据存到不同的表中
    问题:
    1: 跨分区查询的问题
    2: 统计及后台报表操作

    (前台使用分表查询, 后台使用汇总表查询做汇总报表操作).


    一、 通过查询缓冲提高查询速度

      一般我们使用SQL语句进行查询时,数据库服务器每次在收到客户端发来SQL后,都会执行这条SQL语句。但当在一定间隔内(如1分钟内),接到完全一样的SQL语句,也同样执行它。虽然这样可以保证数据的实时性,但在大多数时候,数据并不要求完全的实时,也就是说可以有一定的延时。如果是这样的话,在短时间内执行完全一样的SQL就有些得不偿失。
    幸好MySQL为我们提供了查询缓冲的功能(只能在MySQL 4.0.1及以上版本使用查询缓冲)。我们可以通过查询缓冲在一定程度上提高查询性能。

    1、我们可以通过在MySQL安装目录中的my.ini文件设置查询缓冲:

      设置也非常简单,只需要将query_cache_type设为1即可。在设置了这个属性后,MySQL在执行任何SELECT语句之前,都会在它的缓冲区中查询是否在相同的SELECT语句被执行过,如果有,并且执行结果没有过期,那么就直接取查询结果返回给客户端。但在写SQL语句时注意,MySQL的查询缓冲是区分大小写的。如下列的两条SELECT语句:

    SELECT * FROM TABLE1
    SELECT * FROM TABLE1 
    上面的两条SQL语句对于查询缓冲是完全不同的SELECT。而且查询缓冲并不自动处理空格,因此,在写SQL语句时,应尽量减少空格的使用,尤其是在SQL首和尾的空格(因为,查询缓冲并不自动截取首尾空格)。

    2、临时关闭查询缓冲方法:

      虽然不设置查询缓冲,有时可能带来性能上的损失,但有一些SQL语句需要实时地查询数据,或者并不经常使用(可能一天就执行一两次)。这样就需要把缓冲关了。当然,这可以通过设置query_cache_type的值来关闭查询缓冲,但这就将查询缓冲永久地关闭了。
    在MySQL 5.0中提供了一种可以临时关闭查询缓冲的方法:SQL_NO_CACHE。

    SELECT SQL_NO_CACHE field1, field2 FROM TABLE1 
    以上的SQL语句由于使用了SQL_NO_CACHE,因此,不管这条SQL语句是否被执行过,服务器都不会在缓冲区中查找,每次都会执行它。

    3、临时开启查询缓冲方法:

      我们还可以将my.ini中的query_cache_type设成2,这样只有在使用了SQL_CACHE后,才使用查询缓冲。

    SELECT SQL_CALHE * FROM TABLE1 
     

    二、MySQL对查询的自动优化

      索引对于数据库是非常重要的。在查询时可以通过索引来提高性能。但有时使用索引反而会降低性能。我们可以看如下的SALES表:

    CREATETABLE SALES
    (
       ID INT(10) UNSIGNED NOTNULL AUTO_INCREMENT,
       NAME VARCHAR(100) NOTNULL,
       PRICE FLOATNOTNULL,
       SALE_COUNT INTNOTNULL,
       SALE_DATE DATE NOTNULL,
    PRIMARYKEY(ID),
    INDEX (NAME),
      INDEX (SALE_DATE)
    )
    假设这个表中保存了数百万条数据,而我们要查询商品号为1000的商品在2004年和2005年的平均价格。我们可以写如下的SQL语句:

    SELECT AVG(PRICE) FROM SALES
    WHERE ID=1000 AND SALE_DATE BETWEEN '2004-01-01' AND '2005-12-31';
    如果这种商品的数量非常多,差不多占了SALES表的记录的50%或更多。那么使用SALE_DATE字段上索引来计算平均数就有些慢。因为如果使用索引,就得对索引进行排序操作。当满足条件的记录非常多时(如占整个表的记录的50%或更多的比例),速度会变慢,这样还不如对整个表进行扫描。因此,MySQL会自动根据满足条件的数据占整个表的数据的比例自动决定是否使用索引进行查询。

        对于MySQL来说,上述的查询结果占整个表的记录的比例是30%左右时就不使用索引了,这个比例是MySQL的开发人员根据他们的经验得出的。然而,实际的比例值会根据所使用的数据库引擎不同而不同。

     

    三、 基于索引的排序

      MySQL的弱点之一是它的排序。虽然MySQL可以在1秒中查询大约15,000条记录,但由于MySQL在查询时最多只能使用一个索引。因此,如果WHERE条件已经占用了索引,那么在排序中就不使用索引了,这将大大降低查询的速度。我们可以看看如下的SQL语句:

    SELECT*FROM SALES WHERE NAME = 'name' ORDERBY SALE_DATE DESC;
        在以上的SQL的WHERE子句中已经使用了NAME字段上的索引,因此,在对SALE_DATE进行排序时将不再使用索引。为了解决这个问题,我们可以对SALES表建立复合索引:

    ALTERTABLE SALES DROPINDEX NAME, ADDINDEX (NAME, SALE_DATE) 
        这样再使用上述的SELECT语句进行查询时速度就会大副提升。但要注意,在使用这个方法时,要确保WHERE子句中没有排序字段,在上例中就是不能用SALE_DATE进行查询,否则虽然排序快了,但是SALE_DATE字段上没有单独的索引,因此查询又会慢下来。

    SELECT*FROM SALES WHERE NAME = 'name1' AND NAME = 'name2'
        以上的查询语句要查找NAME既等于name1又等于name2的记录。很明显,这是一个不可达的查询,WHERE条件一定是假。MySQL在执行SQL 语句之前,会先分析WHERE条件是否是不可达的查询,如果是,就不再执行这条SQL语句了。为了验证这一点。我们首先对如下的SQL使用EXPLAIN 进行测试:

    EXPLAIN SELECT*FROM SALES WHERE NAME = ’name1'
        上面的查询是一个正常的查询,我们可以看到使用EXPLAIN返回的执行信息数据中table项是SALES。这说明MySQL对SALES进行操作了。再看看下面的语句:

    EXPLAIN SELECT*FROM SALES WHERE NAME = ’name1' AND NAME = 'name2'
       我们可以看到,table项是空,这说明MySQL并没有对SALES表进行操作。

     

    四、 使用各种查询选择来提高性能

      SELECT语句除了正常的使用外,MySQL还为我们提供了很多可以增强查询性能的选项。如上面介绍的用于控制查询缓冲的SQL_NO_CACHE和SQL_CACHE就是其中两个选项。在这一部分,我将介绍几个常用的查询选项。

    1、STRAIGHT_JOIN:强制连接顺序

    当我们将两个或多个表连接起来进行查询时,我们并不用关心MySQL先连哪个表,后连哪个表。而这一切都是由MySQL内部通过一系列的计算、评估,最后得出的一个连接顺序决定的。如下列的SQL语句中,TABLE1和TABLE2并不一定是谁连接谁:

    SELECT TABLE1.FIELD1, TABLE2.FIELD2 FROM TABLE1 ,TABLE2 WHERE … 
        如果开发人员需要人为地干预连接的顺序,就得使用STRAIGHT_JOIN关键字,如下列的SQL语句:

    SELECT TABLE1.FIELD1, TABLE2.FIELD2 FROM TABLE1 STRAIGHT_JOIN TABLE2 WHERE …
    由上面的SQL语句可知,通过STRAIGHT_JOIN强迫MySQL按TABLE1、TABLE2的顺序连接表。如果你认为按自己的顺序比MySQL推荐的顺序进行连接的效率高的话,就可以通过STRAIGHT_JOIN来确定连接顺序。

    2、干预索引使用,提高性能

      在上面已经提到了索引的使用。一般情况下,在查询时MySQL将自己决定是否使用索引,使用哪一个索引。
    但在一些特殊情况下,我们希望MySQL只使用一个或几个索引,或者不希望使用某个索引。这就需要使用MySQL的控制索引的一些查询选项。

    (1)限制使用索引的范围:

      有时我们在数据表里建立了很多索引,当MySQL对索引进行选择时,这些索引都在考虑的范围内。但有时我们希望MySQL只考虑几个索引,而不是全部的索引,这就需要用到USE INDEX对查询语句进行设置。

    SELECT*FROM TABLE1 USEINDEX (FIELD1, FIELD2) …
    从以上SQL语句可以看出,无论在TABLE1中已经建立了多少个索引,MySQL在选择索引时,只考虑在FIELD1和FIELD2上建立的索引。

    (2)限制不使用索引的范围:

      如果我们要考虑的索引很多,而不被使用的索引又很少时,可以使用IGNORE INDEX进行反向选取。在上面的例子中是选择被考虑的索引,而使用IGNORE INDEX是选择不被考虑的索引。

    SELECT*FROM TABLE1 IGNORE INDEX (FIELD1, FIELD2) …
        在上面的SQL语句中,TABLE1表中只有FIELD1和FIELD2上的索引不被使用。

    (3)强迫使用某一个索引:

      上面的两个例子都是给MySQL提供一个选择,也就是说MySQL并不一定要使用这些索引。而有时我们希望MySQL必须要使用某一个索引(由于MySQL在查询时只能使用一个索引,因此只能强迫MySQL使用一个索引)。这就需要使用FORCE INDEX来完成这个功能。

    SELECT*FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) …
    以上的SQL语句只使用建立在FIELD1上的索引,而不使用其它字段上的索引。


    3. 使用临时表提供查询性能

      当我们查询的结果集中的数据比较多时,可以通过SQL_BUFFER_RESULT选项强制将结果集放到临时表中,这样就可以很快地释放MySQL的表锁(这样其它的SQL语句就可以对这些记录进行查询了),并且可以长时间地为客户端提供大记录集。

      SELECT SQL_BUFFER_RESULT * FROM TABLE1 WHERE …
        和SQL_BUFFER_RESULT选项类似的还有SQL_BIG_RESULT,这个选项一般用于分组或DISTINCT关键字,这个选项通知MySQL,如果有必要,就将查询结果放到临时表中,甚至在临时表中进行排序。

    SELECT SQL_BUFFER_RESULT FIELD1, COUNT(*) FROM TABLE1 GROUPBY FIELD1


    五、MYSQL查询优化:使用索引

    MySQL有几种使用索引的方式:

      · 如上所述,索引被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度。

      · 对于使用了MIN()或MAX()函数的查询,索引数据列中最小或最大值可以很快地找到,不用检查每个数据行。

      · MySQL利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作。

       · 有时候MySQL会利用索引来读取查询得到的所有信息。假设你选择了MyISAM表中的被索引的数值列,那么就不需要从该数据表中选择其它的数据列。在这种情况下,MySQL从索引文件中读取索引值,它所得到的值与读取数据文件得到的值是相同的。没有必要两次读取相同的值,因此没有必要考虑数据文件。

     

    索引创建规则:
    1、表的主键、外键必须有索引;
    2、数据量超过300的表应该有索引;
    3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;
    4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;
    5、索引应该建在选择性高的字段上;
    6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;
    7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:
    A、正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;
    B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;
    C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;
    D、如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;
    E、如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;
    8、频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;
    9、删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;

        以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。
        因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。
    另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。
     

    查询优化之explain的深入解析

    下面来举一个例子来说明下 explain 的用法。 
    先来一张表:

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `author_id` int(10) unsigned NOT NULL,
    `category_id` int(10) unsigned NOT NULL,
    `views` int(10) unsigned NOT NULL,
    `comments` int(10) unsigned NOT NULL,
    `title` varbinary(255) NOT NULL,
    `content` text NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    );

    再插几条数据:

    INSERT INTO `article`
    (`author_id`, `category_id`, `views`, `comments`, `title`, `content`) VALUES
    (1, 1, 1, 1, '1', '1'),
    (2, 2, 2, 2, '2', '2'),
    (1, 1, 3, 3, '3', '3');

    需求:
    查询 category_id 为 1 且 comments 大于 1 的情况下,views 最多的 article_id。 
    先查查试试看:

    EXPLAIN
    SELECT author_id
    FROM `article`
    WHERE category_id = 1 AND comments > 1
    ORDER BY views DESC
    LIMIT 1\G

    看看部分输出结果:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: article
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 3
            Extra: Using where; Using filesort
    1 row in set (0.00 sec)

    很显然,type 是 ALL,即最坏的情况。Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。优化是必须的。
    嗯,那么最简单的解决方案就是加索引了。好,我们来试一试。查询的条件里即 where 之后共使用了 category_id,comments,views 三个字段。那么来一个联合索引是最简单的了。

    ALTER TABLE `article` ADD INDEX x ( `category_id` , `comments`, `views` );

    结果有了一定好转,但仍然很糟糕:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: article
             type: range
    possible_keys: x
              key: x
          key_len: 8
              ref: NULL
             rows: 1
            Extra: Using where; Using filesort
    1 row in set (0.00 sec)

    type 变成了 range,这是可以忍受的。但是 extra 里使用 Using filesort 仍是无法接受的。但是我们已经建立了索引,为啥没用呢?这是因为按照 BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的 category_id 则再排序 comments,如果遇到相同的 comments 则再排序 views。当 comments 字段在联合索引里处于中间位置时,因comments > 1 条件是一个范围值(所谓 range),MySQL 无法利用索引再对后面的 views 部分进行检索,即 range 类型查询字段后面的索引无效。
    那么我们需要抛弃 comments,删除旧索引:

     DROP INDEX x ON article;

    然后建立新索引:

    ALTER TABLE `article` ADD INDEX y ( `category_id` , `views` ) ;

    接着再运行查询:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: article
             type: ref
    possible_keys: y
              key: y
          key_len: 4
              ref: const
             rows: 1
            Extra: Using where
    1 row in set (0.00 sec)

    可以看到,type 变为了 ref,Extra 中的 Using filesort 也消失了,结果非常理想。
    再来看一个多表查询的例子。
    首先定义 3个表 class 和 room。

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
    `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `card` int(10) unsigned NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    );
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
    `bookid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `card` int(10) unsigned NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`bookid`)
    );
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone` (
    `phoneid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `card` int(10) unsigned NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`phoneid`)
    ) engine = innodb;

    然后再分别插入大量数据。插入数据的php脚本:

    <?php
    $link = mysql_connect("localhost","root","870516");
    mysql_select_db("test",$link);
    for($i=0;$i<10000;$i++)
    {
        $j   = rand(1,20);
        $sql = " insert into class(card) values({$j})";
        mysql_query($sql);
    }
    for($i=0;$i<10000;$i++)
    {
        $j   = rand(1,20);
        $sql = " insert into book(card) values({$j})";
        mysql_query($sql);
    }
    for($i=0;$i<10000;$i++)
    {
        $j   = rand(1,20);
        $sql = " insert into phone(card) values({$j})";
        mysql_query($sql);
    }
    mysql_query("COMMIT");
    ?>

    然后来看一个左连接查询:

    explain select * from class left join book on class.card = book.card\G

    分析结果是:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    显然第二个 ALL 是需要我们进行优化的。
    建立个索引试试看:

    ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

     

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ref
    possible_keys: y
              key: y
          key_len: 4
              ref: test.class.card
             rows: 1000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    可以看到第二行的 type 变为了 ref,rows 也变成了 1741*18,优化比较明显。这是由左连接特性决定的。LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行,左边一定都有,所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引。
    删除旧索引:

    DROP INDEX y ON book;

    建立新索引。

    ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

    结果

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    基本无变化。
           然后来看一个右连接查询:

    explain select * from class right join book on class.card = book.card;

    分析结果是:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ref
    possible_keys: x
              key: x
          key_len: 4
              ref: test.book.card
             rows: 1000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    优化较明显。这是因为 RIGHT JOIN 条件用于确定如何从左表搜索行,右边一定都有,所以左边是我们的关键点,一定需要建立索引。
    删除旧索引:

    DROP INDEX x ON class;

    建立新索引。

    ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

    结果

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    基本无变化。
    最后来看看 inner join 的情况:

    explain select * from class inner join book on class.card = book.card;

    结果:

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ref
    possible_keys: x
              key: x
          key_len: 4
              ref: test.book.card
             rows: 1000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    删除旧索引:

    DROP INDEX y ON book;

    结果

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    建立新索引。

    ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

    结果

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    2 rows in set (0.00 sec)

    综上所述,inner join 和 left join 差不多,都需要优化右表。而 right join 需要优化左表。
    我们再来看看三表查询的例子
    添加一个新索引:

    ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z ( `card`);
    ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

     

    explain select * from class left join book on class.card=book.card left join phone on book.card = phone.card;

     

    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: class
             type: ALL
    possible_keys: NULL
              key: NULL
          key_len: NULL
              ref: NULL
             rows: 20000
            Extra: 
    *************************** 2. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: book
             type: ref
    possible_keys: y
              key: y
          key_len: 4
              ref: test.class.card
             rows: 1000
            Extra: 
    *************************** 3. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: phone
             type: ref
    possible_keys: z
              key: z
          key_len: 4
              ref: test.book.card
             rows: 260
            Extra: Using index
    3 rows in set (0.00 sec)

    后 2 行的 type 都是 ref 且总 rows 优化很好,效果不错。

    转载: https://www.cnblogs.com/wanghuaijun/p/6693432.html

    展开全文
  • 针对关键词采集搜索引擎排名的前十名的页面进行信息采集分析,统计出网页关键词密度、页面标签使用情况、和其他可能影响排名算法的因素,进而进行整理汇总,形成一套调整页面和网站结构的优化方法。 搜索引擎优化是...

    搜索引擎优化研究方法一:排序结果研究法
    所谓的排序结构研究法,不言而喻就是针对关键词检索结构的研究。通过搜索结果的分析可以寻找到,关键词布置的位置与频率。针对关键词采集搜索引擎排名的前十名的页面进行信息采集分析,统计出网页关键词密度、页面标签使用情况、和其他可能影响排名算法的因素,进而进行整理汇总,形成一套调整页面和网站结构的优化方法。

    搜索引擎优化是个外科手术,永远不知道内在的算法是什么,但是我们知道最终的结果是什么,通过对黑盒的测试,可以让我们知道我们应该做什么。

    目前排序结构研究法很受推崇,国外的一些优化软件如IBP、webCEO等都是基于这种思想开发的。

    搜索引擎优化研究方法二:相关产品研究

    谷歌的竞价排名有这样一个规则,当你的广告在用户搜索结果中出现时,用户点击了你的广告,而没有点击其他广告,或者说,在搜索结果中你的广告的点击率很高,说明你的广告和用户搜索结果相关性很高,谷歌竞价系统就会给你的这个广告很高的指标,即使和你的广告放在一起的、竞价价格比你的还要高,你的还会排在他们的前面。谷歌公司应用用户行为学理论与数据统计理论,利用先进的数据处理技术,不断调整搜索引擎检索数量、和质量,改善用户搜索体验,技术总是相通相容的。大多搜索引擎都有其他的产品,百度和谷歌是善于将自己的先进的搜索引擎技术用于其他产品之上的。所以研究搜索引擎的其它产品总是可以寻找到蛛丝马迹,来提高搜索引擎优化技术。

    搜索引擎优化研究方法三:技术性研究法

    做搜索引擎优化,如果不懂搜索引擎技术的话就不是一个好的SEOER。懂搜索引擎技术不仅仅是要明白搜索引擎的工作原理、搜索引擎分词原理、信息处理技术,更应该深层次的搜索引擎处理信息的技术核心点,把握住技术走向,做到知己知彼。我们永远不会知道搜索引擎算法中最核心的东西,不过可以把握到核心的方向。搜索引擎改善用户体验必须要做到速度要快、准确度要高、歧义消除、表现形势多样。例如,谷歌搜索结果中有种分栏效果,如果不懂技术的话就会天马行空的猜测,而懂技术的一眼就能看出眉目,有方向有步骤的,将网站优化成分栏效果。

    搜索引擎优化研究方法四:用户体验研究

    搜索引擎不断更新技术、调整算法,都是以“用户体验至上”为原则,挖掘用户搜索数据的需要,满足用户数据搜索的需求。搜索引擎优化人员要想得到良好的排名,要以用户体验为中心,与搜索引擎形成一种好的良性关系,只有与搜索引擎奔着共同的一个方向,才能得到长远而持久的发展,百度给站长建议里面又这么一段话“只有当搜索引擎、站长、互联网用户之间,能有一种默契的利益均衡,这个行业才会顺畅发展。竭泽而渔式的网站建设,只会使您与用户、与搜索引擎越来越远。搜索引擎与站长之间,宜和谐发展,共同拥抱美好的愿景。”搜索引擎优化要以用户为中心,研究搜索引擎如何提升用户体验,针对搜索引擎调整网站,改善用户体验。例如,搜索引擎会认为,页面上太多的广告,是不良的用户浏览体验,网站站长应减少页面的JS代码和I,告诉搜索引擎,页面上广告较少。

    展开全文
  • 狭义的电力市场即指竞争性的电力市场,是电能生产者和使用者通过协商、竞价等方式就电能及其相关产品进行交易,通过市场竞争确定价格和数量的机制。竞争性电力市场具有开放性、竞争性、计划性和协调性。竞争性电力...
  • 淘宝搜索排名规律及优化方法

    千次阅读 2008-11-14 12:16:00
    本文来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d2ab7b00100bl5c.html 无意中在同事的电脑杂志上看到一篇关于taobao搜索规则和优化方法的文章,决定亲自手打文章,放到这里给大家一起研究和学习 做生意有做生意的学问...

     本文来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d2ab7b00100bl5c.html

     

           无意中在同事的电脑杂志上看到一篇关于taobao搜索规则和优化方法的文章,决定亲自手打文章,放到这里给大家一起研究和学习
           做生意有做生意的学问。经营什么样的宝贝最适合你?使用什么办法能使你的店铺增加人气?采取什么策略让你的宝贝在成千上万的同类商品中脱颖而出?在小文的帮助下,你就能了解淘宝的秘密,并从网络技术的角度给出自己的答案!

           一、 taobao首页的搜索规律
     
           此处考虑的是商品关于普通关键字的排名。在关键字的选择上,为了避免taobao对部分热门关键字商品的排序进行人为影响,我们选择一组比较冷的关键字进行测试。在taobao首页搜索栏搜索商品,通过对结果的对比,可以得出以下几个规律
     
           1、无关因素规律
     
           排名先后与售出量、浏览量、价格、卖家好评率、先行赔付、所在地、商品页面的排版布局和单一关键字在商品名称中出现的先后顺序、次数等因素基本无关。例如“火星湖专卖,火星湖折扣电影”的商品和名为“火星湖电影票”的商品比较,在搜索“火星湖”关键字的时候,前一种商品不会因为“火星湖”关键字出现了两次或者售出量多等因素而在搜索结果中排名靠前。

           2、搜索结果排名规律
     
            影响商品排名的关键因素有两个,分别是“剩余时间”和“是否推荐商品”。其中的剩余时间=宝贝有效期-(当前时间-发布时间)。宝贝有效期有两种取值,分别是14和7,对应与产品发布时选择的有效期,发布时间就是你的宝贝上架的时间。“推荐商品”这个因素对应于我们发布商品时的“橱窗推荐”选项。搜索结果根据是否“橱窗推荐”商品这个因素,被划分为两个区段,无论剩余时间是多少,推荐商品的区段排名都在未推荐商品区段的前面,同一区段内,剩余时间越短,排名越靠前。例如:即便“火星湖电影票”商品还有5分钟就要下架了,如果它没有被勾选为橱窗推荐商品,他的排名还是比刚刚发布出来的橱窗推荐商品“火星湖折扣电影票”靠后。如果同样都是橱窗推荐商品,那么快要下架的“火星湖电影票”会排在前面。

          3、等效搜索词规律
     
          1)第一关键词+第二关键词=第一关键词+特殊字符+第二关键词即紧密排列规律,搜索时特殊字符将被忽略,搜索结果不含拆分(即搜索结果中多个关键词按照顺序紧密相连)。
     
          2)第一关键词+空格+第二关键词=第二关键词+空格+第一关键词,即顺序无关规律,用空格分割两个关键词搜索的结果中含拆分(即搜索结果中既有多个关键词紧密相连又有多个关键词不紧密相连的情况),关键词出现顺序和搜索时的顺序无关。例如搜索“火星湖电影票”,那么标题为“电影票5折珠海火星湖”和“珠海火星湖电影票5折”这两种情况都将被搜索到。同时无论搜索的结果含不含拆分,排名一定严格按照搜索结果排名规则来排序。
                   
         经过大量测试,taobao基本没有对关键字排名进行干预,搜索符合上述三条规律
    二、高级搜索页搜索规律
     
           Taobao高级搜索页搜索所得出的结果和首页搜索的结果很大差别,搜索不再以剩余时间为主要的排名依据,通过分析结果得到以下一些规律。首先,通过高级搜索页搜出来的结果默认显示的是“人气宝贝”列表中的宝贝,这个列表的排名显然不是以剩余时间来排序的,经过测试,我们发现影响人气宝贝列表排名的因素主要是浏览量、售出量、卖家等级(信誉值)这几个因素。淘宝经过一定的权值计算后,给出了最终列表的顺序。并且这个顺序十分不稳定,顺序经常发生变化,这主要是由于商品浏览量的变化导致的。由此可以说明,浏览量对排名因素的作用高于其他因素。此外,页面上还有“所有宝贝”选项,经过分析,所有宝贝选项卡中的商品排列顺序完全符合第一点中的三条规律.
    三、淘宝商家应对的优化策略
     
           实际进入高级搜索页来搜索商品的买家相对较少,大部分买家一般都在首页搜索栏进行搜索。并且在高级搜索页面进行第二次搜索时,实际上采用的仍然是首页搜索的机制,所以在考虑店铺优化时,可先暂时规避因为高级搜索规律所带来的复杂度,集中考虑普通搜索的三个规律的优化策略。
     
           1、 标题的充分利用
     
             首先举一个简单的例子。假设要卖珠海火星湖折扣电影票,应该如何发布呢?可以选择的商品标题常用有“珠海家园电影票,火星湖5.5折,双钻信誉”(以下称第一种标题),或者“珠海家园,火星湖电影票5.5折,双钻信誉” (以下称第二种标题)。买家一般会在首页的搜索栏里搜索“火星湖电影票”或“火星湖 电影票”,且以无空格的前者居多。以带空格的“火星湖电影票”搜索时,两种标题都能被搜索到。而根据上述紧密排列规则,用不带空格的“火星湖电影票”(紧密排列)作为关键字时,搜索结果将不含拆分,于是第一种标题被漏掉了,我们的宝贝没有被搜索出来,这是个失败的标题。再来看“珠海电影票”的搜索,根据顺序无关规律,搜索的结果中将包含拆分,并且拆分以后的关键字顺序不影响排名,第二种标题仍然能够被搜索到。所以应该选择第二种标题。等效搜索词规律告诉我们,在宝贝有多种属性的时候,应该把联系最紧密的属性和宝贝的名称写在一起。紧密排列和关键字组合是门学问,它让你能够提高宝贝被搜索到的概率。当然,仅仅用第二种标题还是远远不够的。综合所有规律,宝贝是否能够被搜索到,取决于宝贝的标题里是否含有关键字,以及关键字是否正确组合。Taobao规定宝贝的标题最长不能超过60个字节,也就是30个汉字,在组合理想的情况下,包含越多的关键字,被搜索到的概率就越大。第二种标题总共35个字节(半角符号一个字节),浪费了25个字节,大约10个汉字,这种浪费是很可惜的。
     
     2、 标题关键字的分割
     
            如果一点都不分割标题,会使整个标题看上去一团糊涂,比如“珠海家园火星湖电影票5.5折双钻信誉……”这么多字没有一个标点符号,完全不断句,虽然有利于增加被搜索到的概率,但是会让买家看得很辛苦甚至厌烦,所以,少量而必要的断句是应该的。而且断句符号的选择也是门学问,经过测试,在使用半角都好的情况下,搜索引擎认为逗号的两边完全是不同的词句,进而硬性割裂;而使用其他一些符号比如/.^或者是半角空格,虽然标题看上去有断句,但搜索引擎在处理的时候会按照紧密排列规律,忽略这些特殊符号的存在。第二种标题除了增加字数以外,还有改进的余地,那就是把中间的半角逗号全部替换为/符号,如此一来,本来搜索“家园火星湖”时因为逗号分割而不被搜索出来的标题,由于/被忽略也将能够被搜索出来。这样,不仅在标题上断句分明使人一目了然,而且在搜索时等同于没有断句的情况。用一个玩笑做例子,如果你的宝贝标题是“珠海家园咸猪肉/荣获国家优质奖”,那么搜索“猪肉荣”的买家也能搜索到你的宝贝,无关乎他崇拜他的黄飞鸿你卖你的咸猪肉。
     
     3、 排名尽量靠前
     
           经过上面这些优化步骤,相信你的宝贝一定能够被taobao的搜索引擎亲密接触到,点击进来并产生效益。假设我们的宝贝排名是66页第20个,哪个买家有这个耐心翻66页区找我们那可怜的宝贝,不用着急,关于排名我们还有好办法。理解以下搜索结果排名规律可以知道,taobao的默认排名制度是轮流坐庄制,也就是说剩余时间越少,排名越靠前,考虑到选择“橱窗推荐”商品会在搜索结果中第一优先,并且我们在发布商品的时候,增加剩余时间趋近于0的频率,我们在选择宝贝有效期的时候,一定要选择7天。关于橱窗数量规则和获得橱窗奖励的办法,我们可以参考官方公告http://forum.taobao.com/viewtoppic.htm?t=1214655
     
     
     4、 什么时间发布商品最合适
     
           乍一看这个问题很难回答,但换一种问法,什么时候上网购物的人最多,生意最好做?当然是周六日啦!我们发布的宝贝要正好在周六日的时候排名最靠前,也就是剩余时间最短!因此可以选择在周日的晚上8:30来添加商品,那么,一周以后的周六,宝贝的剩余时间就剩下1天多,如果同类商品不是很多,基本上就是可以排名更加靠前,买家第一眼就可以看到,在辅以一定的价格优势,点击率就上去了。经过一周时间宝贝才能排名靠前,等待的时间实在太长,而排名在前面的时间又那么短暂,有什么別的办法吗?淘宝规则不允许重复发布商品,否则会被管理员删除,我们可以围绕主要关键字来构造同一个商品的不同名称进行发布,只要保证关键字和实际的商品对应就可以获得买家的访问。间隔一定时间,发布不同名但实质相同的产品,就可以带来点击率的增加。每隔一天发布一种同样不同名的宝贝,就能使这宝贝每天都在搜索结果中占据有利排名,从而规避因为7天时长带来的大部分时间宝贝排名靠后的情况。当然,重复商品名称和内容需要构得相当巧妙,否则会被删除。
     
     5、 加开店铺
     
            用你家人的银行账户再开一个店铺,发布同名商品,就可以保证这种商品连续排名靠前,即使前面宝贝的剩余时间到期了,后面商品的剩余时间又已经足够小而排名在前面。增加了店铺和商品,意味着增加了被搜索到的概率,你开的店铺像一个超市而不是只有一个几平米的小卖部,能够形成交易的概率也因此增大了。唯一的缺陷是,要经营多个小店、多种商品,你需要拥有一定的技术以及花费大量的精力,需要权衡你付出的精力和销售量上涨之间的关系。用最经济的办法,取得最大的利润,才是可取的。最后考虑高级搜索页的搜索规律,要取得高级搜索结果中的较好排名,精力就主要集中在浏览次数、本期输出量、卖家等级(信誉值)、剩余时间这些因素上。起步总是困难的,你的东西不够吸引力,价格太高,在高级搜索中和高手们是没有办法竞争的,售出量不多、卖家等级不高也会使你的商品排名靠后。只有使你的内力、外功和各种武器装备都上去了,你的排名才会升高。
     
     
           Taobao是完全免费的c2c平台,对所有卖家一视同仁,无论你是多么不起眼的小卖家,你的的商品都有机会在搜索结果中排名第一。老卖家可能还记得,在2006年4月份,taobao曾经推出了一项名为“招财进宝”的竞价排名服务,卖家出钱竞争搜索结果中的排名。此后taobao干预了搜索结果,页面的前20名都按照出价高低分配給了付费用户。这个服务在推出不到20天的时间里就引发了轩然大波,遭到了广泛抵制,一度导致大量卖家搬迁到腾讯旗下的拍拍网。最终,根据网民投票表决结果,taobao停止了这项服务并退回了全部款项,当时的taobao当家孙彤宇与大当家马云出面道歉。
     
           这件事情让我们看到,在竞争对手环伺的局面下、taobao不会贸然发展竞价排名。对于广大卖家来说,免费、公平不仅使我们增加了对taobao的信任,也給了我们无穷的发展机会。

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  • 网站搜索优化SEO概念与方法

    千次阅读 2011-11-21 23:33:52
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空空如也

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