技术SEO变得越来越复杂

[shahriyasojol114]

搜索引擎日益复杂的机器学习能力正在改变 SEO 的格局，从链接建设策略到语言使用等各个方面。 Google 的算法过去常常问自己这样的问题：“这个特定链接应该有多大的权重？”现在，Google 不再根据一组静态标准为链接分配价值，而是可以通过监控用户行为和链接模式来了解链接随时间的价值。如果 Google 认为您的反向链接配置文件具有操纵性，它可能会降低您的反向链接的价值。搜索引擎的学习能力使得 SEO 规则不再像以前那样非黑即白。

人工智能和机器学习并不是在技术 SEO 方面造成问题的唯一趋势。一方面，渐进式 Web 应用程序 (PWA) 为用户创建了更好、更易于访问的界面，这对 SEO 产生了积极的影响。另一方面，PWAs 是 SEO 和 JavaScript 之间长期冲突的最新例子。

从历史上看，任何用 JavaScript 编码的内容都无法被抓取或索引。但 HTML5 和 Angular 等发展现在允许基于 JavaScript 的网站和良好的 SEO 愉快地共存。

这并不意味着技术 SEO 策略师没有机会赚钱，因为他们 梵蒂冈电话号码列表 确保基于 JavaScript 的内容正确显示。客户端渲染对于 SEO 来说仍然是一个危险的领域。服务器端渲染和动态渲染都有各自的 SEO 最佳实践列表。但只要 JavaScript 能够提供更好的用户体验，您就可以期待 Google 努力确保这些网络资产得到应有的关注。

语义搜索
因为 BERT 算法可以解开“to”之类的修饰语，并理解自然语言的用法。 Google 不再仅通过查看单个关键词来理解内容。相反，它将每个关键词视为特定上下文中语义相关的材料云，包括复数、变体和同义词。

想一想“船”这个词。谷歌在解密方面变得越来越熟练。你是指船还是玻璃酒瓶，“飞船”还是“驾驶船”等等？

当您针对特定关键字优化网页时，使用尽可能多的关键字不再像确保关键字周围的语言和页面在语义和上下文上相关那么重要。确保您在更广泛的主题类别内向 Google 解释您的知识对于内容的语义理解也至关重要。

情绪分析
情绪分析是机器学习的另一种形式，旨在分析与单词和短语相关的积极、消极和中性情绪。考虑到 Google 非常关心用户体验，我们可以预期这项技术将对 SEO 产生重大影响。情感分析为谷歌提供了一种更准确的方式来分析来自网站和社交媒体的链接。因为它可以让我们更深入地理解为什么首先发布这些链接。技术还可以改变精选片段中出现的内容。