作為新時代的一批血液，創業的思想我們一直背負著。在人生道路上要想順利的進行著，小編認為那淘得的第一桶金是至關重要的。優化公司在不斷成長時所積累的財富分享給給位，希望有更多的人能夠勇敢的邁出第一步。
   首先，要挖掘的客戶人脈是不可少的。在這一產品的情況下，很多原有的技巧和搜索引擎的用戶體驗都會發生很大的變化，SEO將面臨很大的挑戰，因為對于網民自由度相對越大，人為干涉的加強，SEO的作用會被降低，但是原先擁有很好的排名的網站在其中會獲得很好的地位，瀏覽越先獲得排名的機會越大。

而在這之后企業的網絡營銷發展將會朝著更好的用戶體驗發展，獲得網民的好感度將會成為至關重要的作用。那么可以預見一個網站的用戶體驗和功能創新都會在用戶心理上面獲得至關重要的作用。

   其次，瞄準時機大肆宣傳的重要意義。看來百度還是在給我機會，畢竟不是直接k了我，所以這幾天一直在找可能違規的地方，總結如下，希望大家盡量避免下面的情況。

1.關鍵詞密度過大，我的關鍵詞密度在百分之十左右，有點大。其實當初作站的時候考慮過這個問題，不過看很多站的密度更大，所以沒放在心上，經過這次之后，我對站上的關鍵詞作了調整，而且頭部不再使用標簽。

2.內容采集居多，我的是笑話站，這種站采集的內容肯定很多，包括現在很多大的笑話站都是在采集，而且我加內容的時候都是改了標題，所以我倒不是很懷疑這個原因，但還是勸大家能原創還是原創，這樣對你的站，對搜索引擎，對瀏覽你的站的網友，都是非常有好處的。

3.title的修改。前段時間出于提高ggad的匹配精度，增加搜索引擎來的流量的考慮，曾經在title后面又加了個關鍵詞。現在聽別人說百度對title的權重很高，輕易不要動，所以考慮也可能是這個原因。在這里建議大家在網站建設前要做好定位，建完后盡量不要對title再進行修改，特別是取得了一個很好的排名后，修改title會讓搜索很迷惑。

4.宣傳過渡。這個主要指在百度貼吧，百度知道等百度相關產品宣傳得太多。很多人在剛剛建好站后為了能快速來流量，在百度貼吧和百度知道發了很多的帖子，雖然說百度人氣高，來流量快，但是如果宣傳過渡就會讓百度厭惡你。我曾經也在百度發過很多帖子，domain一下有一半是來自百度貼吧，所以也不排除這個原因。建議大家眼光要放長遠點，盡量不要去碰百度。如果非要在百度宣傳，一定要掌握好度，一個星期幾個高質量的帖子就可以了，不要每天都發。

5.網站頻繁更換主題。我這個站換過兩次主題了，原來做過qq和電影，還是那句話，網站建設前要做好定位，做好后不要輕易修改。

 

   再則，所謂美的化身要去如何完善呢？很多的時候一些優化的手段的確是以縮小對美工的需求，和企業自身的一個文化建設，更多得是運用于關鍵詞的策略上面和搜索引擎適應度上面，從而忽略掉一些必須的網絡公關和品牌建設。這就是目前而言SEO和品牌建設偏離一點距離的原因。

但是我們換一個角度去思考問題了?那就是對于優化，其實走的是積極的主動訴求，對于產品的優化是針對于企業的有效的營銷的手段通過一點一點的產品曝光拉動著企業的品牌建設，優化作的好可以很快地讓企業看到很好的效果，而優化的品牌的自身的建立，莫過于點石論壇的這個案例了，一群SEO的愛好者在一個公益性組織里面共同的參與優化的各項的討論。幫助企業的網絡營銷，幫助調節SEO和搜索引擎中的各種關系和公關，并且自己在優化上的不斷加強，樹立了一個公益性互聯網環保性的品牌。這樣使得更多得人得知道搜索引擎優化和搜索引擎營銷。

對于品牌更多用于互聯網上的時候，其實是不在需要優化的，舉個例子，你搜索著名的公司你不會再去搜索它的產品，比如你要知道搜索引擎不會去搜索搜索引擎，而會直接的在地址欄中輸入百度或者是GG，所以更多得是品牌自身的建立，公司直接被曝光于互聯網上獲得同行和一些相關網民的高度認可。而這樣的效果是經歷了某些大事件或者慢慢的形成的。而對于中小企業而言就有所差別了，更多就是針對于企業的產品，這樣會更加的有實際的營銷效果，只是這樣就要稍微的犧牲一點用戶體驗了。

所以優化的運用是幫助品牌的建立，只不過走的是從產品來建設品牌，而不是以網絡公關來建設罷了。優化的手段更多適用于中小型企業。

 

    最后，在策略上的進攻講究速戰速決。這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功(識別出一個詞)。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配;按照不同長度優先匹配的情況，可以分為最大(最長)匹配和最小(最短)匹配;按照是否與詞性標注過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結合的一體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下：

    還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結合起來構成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現象也較少。統計結果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進一步提高切分的準確率。

一種方法是改進掃描方式，稱為特征掃描或標志切分，優先在待分析字符串中識別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點，可將原字符串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標注結合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，并且在標注過程中又反過來對分詞結果進行檢驗、調整，從而極大地提高切分的準確率。

對于機械分詞方法，可以建立一個一般的模型，在這方面有專業的學術論文，這里不做詳細論述。