网站优化的五大策略

 网站优化战略技巧到底有哪些?今天有转来一篇关于网站优化的五大策略的文章，和大家一切来分享。

1、做一个初期的关键词分析，找出最有潜在搜索力的搜索词。最有潜力的搜索词并不一定是获得搜索次数最多的词汇，因为这些词竞争过度激烈，反而更难取得好的排名。要选择能够取得好排名的关键词。

2、关键词分析能让我们最终选出4-5个搜索词(关键字短语)，这几个词相对而言有最大可能提高网站排名和流量。我们称之为keyword group即关键词群。

3、接着我们大力提倡客户对关键词群内的每个关键词产生具有高度针对性的页面。页面主题必须直接明了，让用户及搜索引擎都一目了然。每个关键词都拥有单独页面，且此词在页面的各重要位置反复出现。优化意味着在某页面内针对特定关键词，反复提及此词或提及这个词的同义词网站优化服务，近义词及其他任何不同说法相同意义的词。

4、坚信越多越好。如果竞争对手在某目标关键词上作的比你好，建议你在内容上入手，编辑比对方多的相关内容。当然，这并不是让你一味剽窃或抄袭或单纯在文中堆砌关键词。搜索引擎固然笨，但也不会笨到这种程度。

5、页面内容优化过后，可以开始建立向内链接。所谓向内链接就是从外部网站指向本站的链接。每一条链接都突出被链接对象的重要性。众所周知，链接应该与网页内容相关，突出特定的关键字短语。如，如果页面是有关于网络营销，那么其他有关于网络营销的网站就是这个页面的最好链接。这就是所谓的相关性，其重要性应该是不言而喻的。对于贸易商和外贸工厂来讲，要实施本地化的推广，小语种网站的重要性不言而喻。这对小语种网站制作不熟悉的企业来说的确是一个很大的难题。下面小编就结合行业经验，给大家分析一下如何判断一个小语种网站的优劣情况。

一个优质的小语种网站制作对专业性要求是非常高的，并不是随随便便一个网络公司几百块钱就可以搞定的事情。所以在选择建站公司的时候一定不要贪图便宜，要相信物有所值，小编去年找西安索镁做了一个拥有47种语言的网站，当时他们还送了我一套谷歌优化服务套餐，现在不仅仅网站受到很多的国外买家的称赞，我们的产品关键词也基本上都在谷歌首页显示了！

一个网站的用户体验度从三个方面可以体现出来：网站的内容质量，网站浏览时的整体速度，网站页面的整体设计。

就客户的体验度这一点，我们必须重点考虑以下几个细节：

1. 网站域名的选择和注册
   

   不管是什么类型的网站，在选择域名时一定要遵循这几个点：简短易记，最好带有产品，品牌的关键词。

   域名的时间越长，它对于用户和搜索引擎的信任度相对就会越高。

2. 网站服务器的选择

   网站的空间直接关系到网站的整体浏览时的流畅度，如果网站打开速度过慢或者太卡，一般是没有那个客户是有耐心去等的。所以在选择服务器的时候尽量的去选择国外的服务器。

3. 网站的整体设计

   要结合当地的国情，用户习惯，民俗风情来设计这个网站的整体框架。大家都知道中国和国外对于审美观是有很大的出入，所以我们必须选择拥有海外网站建设经验的企业来合作。

4. 提供真实的信息

   一般海外的客户只能通过网站了解我们公司，所以他们是非常注重网站公司信息这一栏的。这里的资料尽量的越详细越好！

   现在应该不再是展示型网站建设的时代了，现在提倡的都是营销型网站建设。从这一点就可以看出，企业建站的需求已经有所变化了。所以一个网站如果建立成功了以后，这项工作还没有真正的完成，后期我们还要针对这个网站，做一个海外的全网营销方案。硅谷十年，从思科到谷歌，陈军一直在与日志打交道。回国五年，从腾讯到高德地图，陈军的工作同样离不开对日志分析。日志对IT工程师来说，是非常基本且核心的信息，对日志的分析有助于提升企业运维效率。

   陈军发现，中国企业越来越重视精细化运维，但国内却没有一款可以媲美Splunk的日志分析产品。而Splunk的产品价格很高，在中国又缺少配套服务支持，这就给了本土产品发展机会。

   2014年初，陈军离开高德，创建日志易。

   可编程的日志分析产品，日处理20TB数据

   很多非IT出身的人都会有这样的疑问，日志易这类日志分析产品到底为客户提供了哪些服务？

   电脑等IT设备，在运行过程中会产生大量的日志数据，来记录这些IT设备的活动。一旦设备出现故障，抑或追踪一些业务过程，通过日志就可以找到问题的答案。但这些日志都是散落在不同设备上，仅靠手动查找起来非常费力。同时，因为日志信息量很大，机器过段时间就会清理一次日志。一旦出现故障，IT人员想查找一些历史数据根本无法查到。

   日志易做的事情就是把散落在各地的日志收集起来，集中管理，将非结构化数据转换成结构化数据，就像百度、谷歌这样的搜索引擎，IT人员可以通过搜索关键字找到需要的日志。除此之外，日志易还提供了各种分析和可视化工具，帮助IT人员更好地分析日志，找到问题的关键。

   从产品功能上来看，日志易与国内同类产品最大的区别体现在可编程上，目前可以实现几十种命令。产品使用者可以在搜索框内写SPL（Search Processing Language，搜索处理语言）脚本，类似SQL，可以根据不同的使用场景来编译适合的程序。

   可编程的好处在于客户的一些个性化需求，可以通过编写简单程序来实现，而不用更改底层程序，提高使用灵活性，客户用起来更加方便，毕竟写SQL的难度要远远低于写JAVA。

   从产品性能上来看，日志易目前在生产环境上可做到每秒一百万条日志，每天处理20TB数据。可检索分析千亿条日志，一分钟内反馈结果。这些日志都是通过流式处理，技术实现难度大于批式处理。举个例子，百度采用批式处理，无法检索到刚刚发生的新闻，而刚刚产生的日志都可以通过日志易的搜索引擎查询到。

   以大客户为主，产品交付周期短，可复制性强

   日志易一开始就将工作重心放在大客户上，竖立标杆客户有助于提升品牌价值和公司影响力，同时大客户业务复杂，有助于打磨产品，增强产品功能和性能。

   尽管产品上线才两年，2015年下半年才拿下第一个大客户，但日志易发展速度很快。目前，客户已包括某大型综合金融机构、某大型股份制银行、基金公司、支付公司等金融客户，中国移动、国家电网等央企，乐视、小米、网宿科技等互联网企业，KA客户超过一百家。

   在产品交付层面，日志易以本地部署的形式服务大中型客户，以SaaS形式服务小企业，产品付费模式与Splunk类似。因为产品化程度较高，除了日志易之外，还有用于运维、监控日志易的Rizhiyi_Manager，即使是本地部署周期也不长，客户准备好存储日志的服务器后即可一键部署。

   日志分析是相对底层数据分析技术，行业属性不强，同时日志易提供SPL编程功能，有助于客户开发一些适合自己的程序。这使得日志易的产品可复制性强，容易规模化，人力依赖较低。

   国内市场刚起步，市场延伸范围极广

   国内市场目前还处于教育客户阶段，很多企业还处于信息化阶段，根本谈不上精细化运营。但是金融、运营商、能源等领域需求已经出现，日志在运维监控、业务分析等方面的作用渐渐被客户认知。

   由于国外巨头Splunk对中国市场重视不足，配套服务人员几乎为零，这给本土企业成长的空间和时间。2015年12月，日志易完成6000万A轮融资，融资金额为细分领域最大。不论是技术还是资源上，日志易都领先同行，极有可能成为日志分析领域的龙头企业。

   日志分析市场规模看似不大，但其业务延展空间极广。所有机器数据都可以被归结为日志，都可以用日志分析产品去处理。因此，日志易的产品可以很容易延伸到物联网领域，提供机器数据的实时处理。

   目前，Splunk已为美国F35战斗机处理数据，韩国浦项炼钢炉的数据也通过Splunk进行分析。因此，从国外应用经验来看，未来日志易切入到物联网这个市场是完全有可能的。

   近期，爱分析对日志易的创始人兼CEO陈军进行访谈，现将精彩内容分享。

   Q：当初创建日志易这家公司是基于哪些方面的考虑？

   A：在外人看来，日志是一个很小众的市场，有些投资人甚至分不清日志和日记的区别，但从IT工程师角度来讲，日志是个非常基本且核心的东西。

   我98年从南加州大学硕士毕业，首先去了思科。我记得我刚工作几个星期，软件出了BUG，我当时一筹莫展，不知道怎么办，因为首先得知道是什么原因产生这个BUG。同事就指点我，让我去看日志，从日志中发现问题。当时也没有工具，就是在编辑器里打开日志看，因为是分布式系统，就打开多个窗口对照看日志，当时完全靠人眼去鉴别。

   到2006年，我去了Google。我做网页爬虫的时候，Google当时一天要下载一百多亿个网页，基本上覆盖全世界的网页。在爬网页的时候就会遇到各种各样的错误。我们早上上班第一件事就是看爬这些网页有什么样的错误信息，有错误就得解决。

   但这些错误信息都在日志里面，日志量很大。在思科时期一个日志就是几MB到几十MB，Google时期一个日志就是几十GB。这时候没办法通过编辑器打开，因为加载时间非常久，根本没办法用人工方式去看。

   Google在2002年的时候发明了大数据技术框架MapReduce，后来Hadoop就是基于MapReduce技术开发的。所以我们当时就是用MapReduce去写程序，分析日志，但这里面也有问题。每出现一个新问题，就要利用MapReduce写程序、调试、运行，所以上午发现错误，看到结果都是下午了。

   2009年我回国到腾讯工作，在数据中心运维部门，负责开发腾讯数据中心运维系统。当时腾讯已经有二十万台服务器，非常大的运维监控系统，也要处理日志，我们当时也是自己写程序处理。2010年发现Splunk这款产品，Splunk是个搜索引擎，拿来即用，不再需要开发写程序。

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   2013年，我去了高德。当时出了一个比较大的事故，要去追查那个事故的根源，也要看日志。追踪几天前的日志时发现交换机日志已经回滚了，没办法追查下去。所以，我们觉得日志需要集中管理起来，日志散布在各个服务器上，出了问题运维工程师登陆在生产服务器上，风险很大，一不小心误操作就会出现新的运维问题。我们当时也用了Splunk产品，非常好用，但就是太贵了。

   我们出来做这个事情，主要是考虑市场空间很大，而且行业技术门槛很高，护城河足够深。护城河浅的话，一大堆公司进来就没有我们的机会了。

   Q：这个领域的技术门槛是在哪些方面？

   A：日志分析是实时大数据，Google、百度这种是批处理，新闻实时性够强，但也只能搜索到15分钟前的新闻，如果现在出条新闻，任何搜索引擎都搜不到。我们这种是日志出来后几秒钟就能搜到，Fast Big Data。

   我们每天处理20TB日志，有人觉得可能不够大，有的已经到PB级，但他们那种是批处理，我们这种是实时处理，我们这种处理速度非常快。

   Q：日志分析接触到的是客户很底层的数据，大客户对这类数据比较敏感，咱们最开始是如何切入大客户市场的？

   A：第一个是需要时间，2014年10月我们的产品就出来了，当时有一些早期客户。我们在2015年1月份有签单，当然第一单是小企业。服务第一个大客户是在2015年下半年，这过程需要不断打磨产品，先给大企业试用。但有些大客户连试用都不愿意，他觉得你给他免费试用，他也付出了成本，要提供服务器、要提供人员。

   首先客户要有这部分需求，其次要有实力能满足客户的需求。有些时候可能就只有一次机会，但就一定要抓住这次机会。早期如果能签下一个大客户，后面就会相对容易。

   Q：日志分析这个市场您判断有多大？

   A：这个市场非常大，现在是日志，未来是物联网。现在Splunk已经不讲日志了，已经过了将日志的时期，现在很多财富500的公司都是他的客户，他现在讲的都是机器数据。美国F35的战斗机，产生的机器数据是由Splunk处理的。韩国浦项钢铁的炼钢炉，数据也是由Splunk处理的。

   我们也是这样，现在做日志，未来要做机器数据，机器数据和日志没有差别，只不过市场还处于培育阶段。

   Q：咱们这种实时处理方式与Spark技术的流处理是否类似？

   A：我们最早版本是用了Spark流式处理，我们还获得了官方认证，有一家做Spark的公司Databricks，日志易是被他认证的，我们认证的是开发商而非代理商。

   但后来我们发现Spark性能不行，所以后来我们自己写了程序，比Spark性能提升很多。

   Q：公司下一步战略有哪些考虑？

   A：下一步还是继续做日志分析这件事，Splunk做了12年，我们才做了不到三年。我们开放API，逐步从产品变成平台，其他公司可以在我们的产品上开发应用。从公司价值上来看，做项目的公司价值最低，基本就是赚一个人工费的差价，其次是做产品，最高是做平台。

   Q：像咱们这种产品可以对接哪些应用？

   A：做BI的都可以跟我们对接，BI主要是分析数据，数据可视化基于结构化数据，日志是非结构化的，我们把非结构化转换成结构化，所有BI的都可以对接。还可以对接运维监控系统，运维监控系统包括很多内容，我们日志分析只是其中的一个模块。

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