什么是特征权重的处理与最终排名？

　　备写一篇文章关于seo优化细节的问题因为我们常常说道seo要从细节做起但是谈着谈着就不谈了口碑营销才是APP应用最有效的营销方式但是谈着谈着就不谈了为何?因为没有人知道要注意哪些细节了解了所有的细节也就掌握了se的机制这点是最难的也就是说最基础的也往往是人们做不好的。这篇不再叙述首先说说特征权重问题。

　　做seo不研究特征权重我感觉是一件非常荒谬的事情可是貌似大佬们都不爱说即使是国内最火最专业的论坛你看到的也就是外链、内容、锚文本、服务器速度等细节你甚至搜索不到任何新鲜的玩意这原本就是不正常的。

　　对于特征权重它主要的作用就是影响serp最终结果的一系列的因素而每个不同的因素所影响的阶段和时间是不一样的影响的范围也是不一样的。假如你是一线的seoer你已经掌握了特征权重有哪些你还需要知道蜘蛛是如何处理的因为只有处理之后的特征权重才是直观性的数据化显示出来。

　　互联网上的所有的数据只有两种离散型和连续性的。连续性的可以计数的例如外链数量、关键词出现次数等这些因素的处理直接采用的是计数但是由于有些数量或许是非常大的必须取对数来降低影响这里就有一个问题就是数值较大时候一旦取了对数会不会降低了影响zero在这里说了大众点评网的关键词密度过高问题这里其实是有很多问题在一定度量上无论是否取对数量都是呈现正面效应的只是起到的作用降低了这就比如一个加速度问题力变小了加速度变小了但是速度还在增加ing的。

　　对于离散型数据一般采用布尔模型或者向量空间模型处理机制更多的是一个指标的多个纬度这里最重要的是如何把度大小加入到离散型数据中是采用带权传递或者给与不同权重分配不一样的比例。不管怎么计算最终的结果都会呈现出不可控制性但指标变多时候不可控制的因素将会大大增加但是同时也更多范围内满足人们的匹配。

　　百度和谷歌最大的区别就在于指标的量上是不一样多的谷歌多因此所需要的处理能力强但最终排名会更加的客观匹配度更加宽广百度的指标量少就呈现出中间突出的的状态这也是两者结果排序最大的差别。

　　讲了这么多一定有人不耐烦了这有什么用处呢?我说这个作用太大了举个最小的例子很多人看不懂为何某个页面排名异常的好怎么都思考不出来为何其实这就是离散型变量的影响离散型变量呈现的一个最大的特点增加了结果的随机性。

　　至于如何采用特征权重的处理问题还有一个最重要的就是结合我们做seo的时候很多时候她都可以指导我们比如某个因素做得太好时候由于会去对数影响将会降低我们把握好这个点就可以把工作效率在理论上提高10倍;她也可以帮我们解释很多问题如根据se的精神当一个网站原创的文章的不再收录时候很多人不知道为何会出现这样的机制亲你知道为何吗?

标签： 什么是特征权重的处理与最终排名？