无论目标关键词当前排名是5页后还是10页后，只要收录参与排名，即使是0排名，2-30天也可快速排名至搜索引擎首页。同个网站最低3个词一个季度起做。适合要做的目标关键词基础较差当前无任何排名，又需要指定目标关键词排名到首页的客户。
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7-30天可把成百上千热门关键词批量排名到搜索引擎首页，快速提升网站权重到4/5/6/7，从而提升站点整体权重。效果非常强悍，单价亦是所有同类产品中最低。关键词可指定或系统从站点已布局词AI自动匹配，以第三方平台为结算依据，可设定消费预算，最低只需几千元每月。
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目标关键词当前排名需要在前5页，1-15天即可迅速排名至搜索引擎首页前几。最低一个词一个月即可起做，同类产品中对目标关键词的个数及合作周期要求是最低的一种。适合同个网站要做的词量少、且又需要对指定目标词精准排名到首页或前几的客户
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网站管理员最关心的是每天起床 通过网站站长工具进行检查。网站排名波动，今天的排名会提高吗？毕竟， 关键字排名上升，是关于SEO优化的最关注的事情，最近， 因为百度数据波动很大，许多网站的排名一次又一次下降，与流行之后的存货情况完全相同。
排名大幅下降，这让许多SEO感到更尴尬，遇到这种网站排名波动，恐怕那天排名会失败，我开始仔细检查我的网站是否降级或非法操作，然后，如果您发现网站数据波动很大！SEO应该如何优化网站？
1. 查询百度站长查看网站数据
网站数据的波动增加，我们必须从网站的最基本数据开始，了解网站索引数据是否出现长期且大幅下降，了解网站爬网的频率以及是否存在无效链接和其他直观的数据分析。
如果网站的抓取频率降低，网站索引下降，说明网站内容质量不高，需要提高内容质量，网站的内容方向可能需要认真评估。
2. 该网站具有单一形式的内部链
事实上， 您可以观察许多网站，网站的内部链布局不是很合理，其中大多数可以在初步优化工作中完成，基本上指向首页，但是内页和内页之间没有更多链接。内部链形式太单一、如果页面质量不高，因此，对于许多SEO，关键字填充也很容易，长期积累该网站的大部分索引可能会下降，网站本身的质量不高，所以排名的波动也可以解释，此时，良好的内容质量可以在某种程度上帮助网站。
3. 网站正常波动
对于许多新网站排名之后由于该网站的基础相对薄弱，新站的排名周期不是很长。网站出现短期波动是正常的，因此新手网站管理员应调整心跳，坚持进行网站更新，并加大力度优化网站。新站可以轻松地在网站上得出结论，而无需使用短期网站站长工具查询的数据结果。
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需很长时间，对于搜索引擎优化器，我们每天都在讨论网站质量评估对搜索引擎自然排名的积极影响。但是很长一段时间我们没有得到有效的答案，以下内容是整理百度的早期研究文章，与所有人共享以交流和学习：
互联网的飞速发展，大量的Web数据即将到来，给搜索引擎技术带来严峻的挑战，但这也带来了新的机会。从网络抓取的角度来看，同一网站通常包含质量相似的资源，搜寻高质量的网站，通常可以找到更多优质的资源。因此，我们要对网站的质量进行评分，为了反映资源的质量水平，从而影响蜘蛛的调度和包容性。在过去的实践中，总体思路是根据人工调查的经验来构造规则和阈值。发现问题后， 修补并逐步调整阈值，适应变化。这种方法的最大问题是它不具有可伸缩性且维护成本昂贵。而且它不利于国际多语言支持。因此，我们想采用一种更明智的方法，自动发现网站数据中的规则，完成质量评级。
图1：站点质量智能评级系统
在任务级别，首先，我们首先将站点分为高质量站点和低质量站点。区分高质量站点和低质量站点就是挖出一批高质量站点。将其作为我们系统的基本设置，降低反垃圾邮件和反欺诈的成本，提高系统搜索结果的稳定性和权威性，减少使用者的不良反应； 同时使整个互联网生态正常，鼓励为Internet创建有价值的资源。我们的目标是使优质资源成为整个系统的绝对优势，劣质资源被排除，仅当系统策略不完善时作为必要的补充。其次，在高质量站点和低质量站点中，我们分为几个级别。使用这些级别来区分网站质量方面的差距，这将影响百度蜘蛛的计划和包含控制，这也将影响低质量网页的筛选。
在战略层面，我们使用了一系列机器学习方法，从手动标记的样本中学习，造型，并将学到的知识应用于未知的网站数据，完成质量评定任务。
以下以高质量/劣质站点的二分问题为例。介绍智能算法在站点质量评估系统中的应用。在高质量/劣质网站的二分法问题中，我们采用了支持向量机（SVM）模型。SVM是基于判别的机器学习模型。它的原理非常简单：对于二进制分类问题，例如高质量网站和劣质网站，SVM的目标是在多维空间中找到超平面，为了使不同类别的实例尽可能地被此超平面正确分隔，从超平面到其两侧最近的实例（称为边缘）的距离尽可能大（图2）。
支持向量机的目标函数可以转化为凸二次优化问题，用数值优化方法求解。
SVM的优点包括：
（1）与其他机器学习方法相比，优良的分类性能；
（2）模型的复杂度对尺寸的大小不敏感。这使得它在高质量/劣质站点的二分法中可以取得良好的结果。
图2：支持向量机SVM
在使用SVM进行站点质量智能评级的过程中，有两个地方需要特别注意：一个是特征的预处理。在连续的数值特征中，某些功能的值差异太大，高质量站点和低质量站点的价值可能相差数百万或数千万。对于这些功能，我们使用对数法使数值变化更加平滑，方便机器学习。
对于离散功能，根据其值的数量，将其拆分为多个变量，例如， x = 1.2.3.我们分为（0，0，1），（0，1.0）和（1.0，0）。另一个是功能选择。在网站特征中并非所有都有用有些无关紧要，有些甚至有负面影响，应该删除。在实践中， 我们使用了多种统计方法（信息获取， 检查）和分类准确率的提高（降低）。从中提取了一些有用的功能，将高质量网站识别的准确性和召回率提高到95％以上，效果显着。
以上是高质量/劣质站点双重任务的示例-智能算法在站点质量评级系统中的应用简介。理论上的机器学习模型SVM与站点质量评级的实际应用完美结合，显着提高系统性能。这给了我们一些启发：当我们面对复杂的问题时，与其沉迷于混乱数据中的模式，最好先检查是否存在解决类似问题的理论模型。将理论知识与实际问题结合起来，经常会产生意想不到的结果。