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RandFish访谈Matt Cutts

这个是早些年的一篇文章，我可以为您提供一个自动生成的翻译结果： RandFish: 好的，那我们先从一些大家最感兴趣的话题开始吧，在过去的这段时间里，Google关于Link Building的一些观点被广泛传播，比如说Guest Blogging、大规模购买链接、使用链接网络还有过度的交换链接等等，它们对我们来说似乎都有一些“灰色地带”和不确定性，Matt，你对于这些话题的看法是怎么样的？这是否意味着我们应该完全避免这样的行为？ Matt Cutts: 你提到的这些都是一些比较的灰色地带，但是下面的几点总结还是比较清晰的： 1、过度的链接交换应该避免，特别是那些不相关的网站之间的链接交流。 2、我们并不反对Guest Blogging，我们只是反对那些广告化或者大规模的、不合理的Guest Blogging。如果你能够提供有意义的原创内容，为了分享你的观点或者贡献你的专业知识，那么Guest Blogging是可以被接受的。 3、过度的购买链接是不被允许的，一些大规模的链接购买行为，或者把链接加入到那些无关的网站中去，这样做是不符合我们的指导方针的。 总之，如果你在尽可能地关注我们的指导方针，尽量的提供有意义和有质量的内容，并且把你的用户放在首位，那么你就不会有太多的问题。

 Public @ 2023-04-05 04:50:18

PC端收录移动端不收录是怎么回事？怎么解决

？ PC端收录移动端不收录是因为百度有不同的收录策略。为了保证PC端搜索体验，百度会更多地对PC端内容进行收录，移动端内容收录会比PC端较少。 解决方法： 1、制定有效的移动优化策略，实现PC和移动的统一； 2、在移动端充足标注，并在代码中便于爬虫抓取； 3、将移动端和PC端的网址分别提交到百度站长，加快移动端收录； 4、在PC端文章添加移动端相关链接，提升移动端收录。

 Public @ 2023-02-27 06:48:18

TF-IDF分词加权算法有用吗？

小杰 提问于 3年 之前Zac您好，想问一下现在利用TF-IDF算法来提高网页关键词权重还有效果吗？1 个回答Zac 管理员 回答于 3年 之前当然有效果。就我所知，现在的搜索引擎算法相关性的计算还是以TF-IDF为基础的，当然会复杂得多，但TF-IDF依然是基础之一。TF-IDF是计算文件与查询词相关性时，表述查询词中的每个词对整体查询词相关性贡献程度的。简单粗暴并且不大准确地说，两个结论：词频

 Public @ 2020-02-28 15:53:49

谷歌工具显示某关键词排名第一，人工搜索却没有排名

第一，可能原因有 1. 该关键词非品牌Query： 非品牌查询的搜索结果非常丰富，考虑到有可能显示的是定位投放的搜索推广结果，因此在搜索结果上进行人工搜索时，可能看到的排名是不一样的。 2. 该关键词为品牌Query： 对于品牌查询而言，谷歌可能展示在其竞价排名外的品牌特定页面，而人工搜索结果并不会显示，因此也可能导致谷歌工具显示的排名和人工搜索的结果不同。 3. 用户地理位置不一样： 不同

 Public @ 2023-02-28 01:00:23

TF-IDF分词加权算法有用吗？

TF-IDF分词加权算法是一种常见的文本挖掘算法，用于衡量一个词语在文本中的重要度。它对于某些任务例如信息检索和分类任务，是非常有用的。TF-IDF可以降低常见但不重要的词语的权重，并提高重要但不常见的词语的权重，因此可以有效地减少文本中的噪声，同时突出文本的关键信息。但是，对于某些任务（如情感分析），TF-IDF可能并不是最优解，因为它不会考虑词语之间的语义关系。因此，在具体应用场景中，需要根据

 Public @ 2023-06-23 07:00:08

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