基于
技術 / 統計 / 推理
的搜索引擎優化
"SEO"是由英文Search Engine Optimization縮寫而來，中文意譯為“搜索引擎優化”屬于網絡營銷的范疇內的職位之一，不很嚴謹但最簡單的來說，SEO是指通過優化網站的內容質量及瀏覽體驗等方面，目的為使得百度主動把網頁排到更高的排名位置。
「免費流量渠道」的性質容易讓人誤解為它不用花錢。確實是不用給平臺交錢，但這么白撿的事情，大家都喜歡去做，導致競爭相當激烈。以致即便區別于SEM而言，SEO是非付費的，然而在許多時候，SEM的ROI反而還比SEO推廣更高，否則沒多少人情愿燒錢投競價。
在實際的SEO優化過程中，一般我主要和人提及的是以下五點：
1. 首先，必須深刻認識到這個行業的極端特殊性——
(1) 做起來難
在極為有限的信息下設法反過來勾繪整個搜索引擎的全貌，其實這本質上比研發設計搜索規則，要來得更為困難。若沒有成熟系統的研究手段，就幾乎無從跟進百度的任何新策略。
(2) 離錢太近
專業SEO人員大多會選擇自己做站，只要手里有一個每天幾十萬IP的站，哪怕完全正規變現，至少也有數十萬的年收入；其中不少人會選擇一定程度上涉灰，比如那些圖片看著誘人的你懂的，這時幾十萬IP站點對應年收入很容易破百萬。
只有意識到這兩個核心特點的情況下，才會清楚這行和其它互聯網職業的根本性差異。
2. 如果預算有限，計劃是由公司現有的產品/運營等人員來兼顧搜索優化工作，那么一般都不推薦去以網上的SEO文章作為主要參考，許多是錯誤過時的、剩下那一部分里面也幾乎全是正確而無用的。
常規網站優化步驟主要是依照百度搜索資源平臺文檔，尤其做國外谷歌SEO優化，則也必須遵守Google網站站長平臺的官方指南，切勿低估它們的重要性。
我們若有了更好的體驗，搜索引擎也是受益方，因此雙方利益一致，官網一手資料比起至少90%以上的第三方資料強得多。跟著操作下來，多少能讓一部分優質站緩慢的得到些本應有的自然搜索流量水平。
3. 如果計劃自行進一步深入去截獲更多流量，那么要明白一點：尤其是成熟的行業里面排名靠前的站，往往SEO優化都已經做了十幾二十年了。哪怕他們平均做得再糟糕，對于絕大多數人而言，這仍然不是一兩年里面能輕易彌補的差距。
同時，假設原先關鍵詞平均排名在50名，這時一個非職業SEO人員做出了非常好的成效，直接提高到了平均20名，其實還是完全沒有用處。第一頁就那么十個位置，除非我們把平均關鍵詞排名做到行業至少前十幾的程度（其中還得計入知乎、新浪等各領域都有許多流量的網站），否則實際能得到的流量就極為有限。
4. 如果計劃招聘全職人員，要繼續意識到這行離錢太近了，在自己的網站上做出十萬級IP以后，不難弄到每年躺賺百萬，這顯然比996的百萬要舒服得多。
于是我這么多年了解到的里面，總結起來，哪怕在這職位上最能開薪資的阿里，招到的人也常常一點都不懂網站優化，或是至多工作一陣卻完全留不住人。
因為這個職位獨自掌握了一整個主要的非付費用戶渠道，所以假如網站原先體量已非常大，哪怕某人一整年操作下來只提升個幾個百分點，往往仍可以遠超公司其它職位的人均收益。然而這并不改變這只是在瞎折騰的事實——行業最頭部一批人都可以輕松做出至少幾十百分點的增幅，只不過大家都不會去打工。
5. 如果想要找到SEO公司進行合作，也類似的道理：
既然頭部甲方公司也招不到人，那么小小乙方公司怎么可能搞得定？
寫在最后，這些并非是業內哪個人的問題，「免費渠道流量」的性質使它一開始就注定會變成個極其魚龍混雜的行業。因此，對于看到所有信息都應當甄選鑒別。
圈內網名ZERO
2010年開始全職入行。2012年，被趕集網CEO（現瓜子二手車創始人）親自挖去擔任SEO負責人，當時21歲，單槍匹馬把整站自然流量做到了超越有數十人團隊的58同城。后來也曾擔任過美團的SEO負責人，三個月內就使其百度自然流量不止翻倍。
2015年至今自由職業，期間操盤過約二十個大中型網站。其中包括下廚房、永樂票務等知名網站，醫美、教育、玉石等行業垂直站，及影視、汽車、軟件下載等多種類型的流量站，其中部分案例數據在頁面下方有展示 »
SEO前線于2014年開始到「SEO」關鍵詞的百度首頁，具體操作手段在下面引用的文章里有毫無保留的公開。現已失效的快速排名這種作弊手段在之前幾年里影響面很大，也導致本站被擠出了第一頁。2022年4月時百度終于一次性打擊了快排，加上這邊稍花了些時間再做優化，使得這站排名回升并穩定至今。
應該不難發現排名位置接近的那些站，收錄和權重規模上往往十倍百倍的超過這個網站；但對網站優化的深刻理解是可以輕松彌補十倍百倍的規模差距的。
如同程序員，有那些培訓機構教出來且不再精進，總是百度一下來復制粘貼現成代碼，連英文文檔都不會去看的；也有在世界最前沿領域攻克人工智能難題，可能會引領時代的。許多行業的上下限差距極大，同樣，不該以可以粗略了解到的SEO從業者平均水平，來設法度量這個領域所可能達到的上限。下面具體詳解從最初的學習到后續研究所會經歷的階段。
基礎夯實的主要步驟百度及Google官方網站指南 -> 搜索引擎原理 推薦《走進搜索引擎》與《這就是搜索引擎》 -> 百度專利 早期申請人為李彥宏或姚旭等人的基礎架構部分，以及近期的
無論官網指南還是專利這般生澀文檔，一切由翻閱現成資料可獲得的知識，似乎都只應歸入新手入門的學習階段——行業頭部不少人大約在十多年已經完成這些進度。即便早年我與人合著過《SEO深度解析》，但回頭看來，唯有從搜索引擎側入手學習才是值得推薦的方向。
進階探索的主要步驟程序技術 非程序員寫代碼最常使用Python -> 數據分析 統計學為主
國外SEOMOZ在十年前組織用Pearson相關系數（后轉為使用Spearman）在已知可能有效的排序規則之中，設法量化出各項的重要性，便是典型一例。
后續研究的主要步驟機器學習 深度學習為主 -> 抓取全網數據 -> 溯因推理 基礎的如穆勒五法
因為如今搜索引擎的大多規則都由深度學習等手段而得出，若沒親身寫過相關代碼，就沒法切實了解到特征抽取、樣本歸納、過擬合等的關鍵原理，以及因果倒置、特征穿越等機器學習的天生缺陷。若缺乏這些知識，就無從想象哪些網頁特征（有一部分特征表面看來非常奇怪）可能會大幅影響排名表現。
由海量的已知排名「結果」，批量去反向推導出其「原因」也即已知/潛在的排序因素，并盡可能進行因果推斷，有時需要些邏輯學基礎來支撐。
邏輯規則放諸四海都是不變的，因此有個別足夠聰明的人，無需專業學習也一樣能得到類似的成效，有時同樣做好得到巨大的流量效果。但顯然系統的學習，對于不同人具有普適性，并且成效會更穩定。
再更進一步的，由于搜索引擎規則過于繁雜，逐步推理的手段只能解決一小部分重要問題，卻難以廣泛覆蓋到所有情境。目前百度的策略已經非常依賴于其自行訓練的語言模型，想搞明白一個AI模型具體做了什么的最佳方法，就是訓練另一個專門反解它的AI模型，諸如OpenAI就用GPT4去搞清楚GPT2的內部特定神經元到底做了什么。
盡管非專業做技術，但在十余年的時間中，我保持著幾乎每天寫代碼來獲取、分析、監控各式數據的習慣，有充足的代碼經驗積累，以此再花了額外約三個月的時間訓練了一些AI模型。即便它們不可能解決所有的SEO問題，但仍在個別特定的排名規則研究上，得到了遠遠超越我過去多年研究的成果。
除了AI生成文章內容以外，像是根據對百度模型的排序規則的精細理解，結合具體正文內容，來針對修改網站原有文章的標題等等方式，可以利用起一部分網站原有的多年深厚基礎，這類操作的效果其實才是真正容易讓流量一下暴漲的。像是提到的改title，誰都知道只要title上面沒寫關鍵詞就幾乎沒法有排名，其實它也正是提升空間最大的地方之一，只改它往往就能在一個大型站點直接帶來許多人不可想象的幾倍日均UV增長。在頁面所引用的知乎上發布的文章中有提到一些早年稍微相關的案例。
這些就是我在十余年的時間里面做過的詳細探索的原理方向，其實際成效便體現在了本站官網以及其它無數令同行可望不可及的案例之中。然而，業內有許多人至今都未完成上述的第一個學習階段，一共做出過的流量提升實效可能也就幾千幾萬的日均IP，卻常斷言「SEO是一個簡單的事情，不存在什么深奧操作」，久而久之導致其它業內業外人士也往往都這么想，就相當不合適。
SEO理論研究過程相當繁瑣，但落實起來卻易如反掌——
百度核心規則幾乎都不予公開，只能百般技巧去反向推理，
但實際影響用戶感知的著陸頁就那么點大，
大家只是不知該把很有限的地方到底往什么樣子去改。
平常能見到的一些「SEO方法」大部分都是正確而無用的。
尤其是在AI的年代，百度的規則已發生了天翻地覆的變化。
以近兩年的實際情況來看，實際有效的是同行們一無所知的，
包括在我早前的知乎文章里面也從未提及的地方。
此外，抖音SEO及小紅書SEO也略有一些獨到方法。
所謂AI模型的應用領域絕不只是內容生成。
在SEO應用AI模型的核心之處在于：
先喂給模型海量的數據，從而讓它理解百度排序規則。
最終，確保被生成的文章直接可以切實的占據最好的排名位置。
而這，是通過GPT等哪怕再強的現有模型也是無法做到的。
具體的應用場景，除了根據百度的喜好書寫新的內容以外，
往往更具價值的，是重新修改網站歷史多年積累的無數文章。
待一兩個月百度重新抓取重新計算排名之后，流量就會得到暴漲。
