百度干涉seo

一、针对SEO最新算法一定要关注以下几大平台：
1、百度站长工具；
2、360站长工具；
3、谷歌站长管家；
二、了解最新的SEO排名算法规则，并熟悉这些规则；
三、给大家整理了往期SEO排名算法大全：
1、做seo肯定要了解百度每月大致有2次大更新，每月11号和26号or28号，特别是26号or28号，更新幅度最大，同时这个时候K站也是最多。小更新时间在每个星期四的晚上,大概凌晨4点左右更新。
2、百度k站后，算法也发生调整了，百度加强了站点用户体验提升，对用户体验不好的站点进行了降权。同时外链对网站优化排名作用的弱化，而以后网站提升的重点应该放在网站内容质量上。
3、百度针对购买政府，教育机构，事业单位链接的行为进行了打击，尤其对买卖链接这种外链行为进行了识别（但还并不完善）以及严厉处罚（如果发现肯定会降权，重则无页面出现在搜索引擎结果中）。
4、百度对信息比较真实的网站排名会靠前点。公司性质的网站要比个人性质的网站排名更有优势；对于一些垃圾站点，抄袭网站、模仿网站一律不给于排名。
5、网站有弹窗广告这样的小型站点，百度给以适当的降权处理（一般大型站点很难受到太大影响）；
6、对于小站点来说，导出的单向链接过多，给于降权处理，一般不建议超过40个；对于友情连接过多的站点，或者是友情链接不雅站点、被k站点、降权站点的网站，给于适当的降权处理。
7、百度对搜素引擎的人工干涉进一步加强。如果你的网站关键词排名很高，而内容简单，无更新。用户体验度差，虽然百度过去的流量很大，但是百度就可能通过人工干涉干预，给你网站枢纽词降权甚至百度收录中剔除去。
8、百度增加了对隐藏链接的识别，隐藏链接一律没有权重。要知道百度的算法一直在完善和学习谷歌的一些好的索引机制，对于那些seo作弊行为百度也有进一步的完善识别功能，以前百度不能当天快照，2012年网站能有当天的首页快照，这一点就是学习谷歌的技术。
9、百度分享的权重大大减少，因为2012年刷百度分享的太多，百度没有一个有效的解决方法，百度在目前情况很难分辨哪些是刷分享哪些不是刷的分享，所以百度分享权重被大大减少，不过等到百度有了一个好的防作弊方法以后，百度分享权重一定很大。
10、百度重点提升了自身产品百科、贴吧、知道、经验、文库等相关内容页面的权重，2012年百度这些产品的内容在第一页都有体现，特别是百度百科和百度文库。百度产品中，一般是百度百科权重>百度知道>百度文库>百度贴吧>百度经验。2013年百度百科取消相关扩展阅读，意味为百度百科的权重取消。
11、百度其实对于不同地区、不同城市、不同网络排名位置也有所变化，例如东莞与九江；长沙与深圳；电信与网通等排名位置都有些许差异性的。
12、百度又根据了常见的采集软件的伪原创方法增强了检查伪原创的算法，像打乱段落，关键词替换，截取一部分等方法百度现在都能检测到，百度会针对网站伪原创和垃圾内容所占内容的比例进行处理，对于小站点来说，百度会把收录的伪原创页面删除掉，相信很多人都碰到过这种情况，主要还是因为页面质量低下而被删除。
13、新站的审核时间较为延长，审核更为严格，百度对新站的信任程度降低，也可以说是沙盒效应期延长，百度这么做就是致力于减少数据库的垃圾内容和低质量的内容，2012的几次k站也是这个原因，主要还是牺牲一些站点来换取用户使用搜索引擎的用户体验度吧，毕竟过多的垃圾信息如果存在百度数据库中有索引给用户看了，那么是不利于百度未来发展的。而且2012年新站在半年以内关键词排名浮动比较大，老站相对来说会比较稳定;
14、百度针对论坛和博客站点导入链接降权，论坛签名的链接权重也被百度降权（未来相信论坛签名百度将不算入外链权重内，只是百度2012年还没这技术实现。未来百度将会实现了对论坛发帖和回帖用户的识别，垃圾贴和垃圾回复的不分配权重。）；
15、百度对于黑帽seo技术和seo作弊行为进行了进一步的识别完善，百度能在最短的速度发现你的作弊行为，从而降低权重或者k站，所以不要认为你的黑帽seo技术能够逃脱百度的法眼，做好用户体验还是网站运营的根本。

国外做SEO的就跟国内完全不一样，国外的一般都比较深入，国内的seoer一般是与收益挂钩，追求短期效益，对搜索引擎认识肤浅，按照经验办事。当然了搜索引擎算法是一门很复杂的学问，我敢说全世界还没有一个人能真正弄透算法，当然搜索引擎工程师们除外了，哈哈。个人认为做SEO的只要深入理解搜索引擎基本的算法模型就行了，我在这里就把这些模型简单的介绍一下，大家如果想跟我讨论的，欢迎加我QQ。
一，倒排计算：
倒排以后针对网页和文档所形成的关键词集合，是个庞大的集合。其中可以代表该网页或者该文档内容的哪个关键词才是最权值的关键词。
当然搜索基于此有多种的算法可以沿用;
二，基于布尔模型的计算：
实际布尔模型就是0和1的数值计算，查全率高但是准确率底。
三，基于向量模型的计算：
借助向量，计算出每个关键词针对向量的相关性。对客户查询的准确有很大的提升。 其中tf-idf的计算，基于相对词频的归一化的词频，主要就是该算法。
四，基于概率模型的计算：
基本思想：给定一个用户的查询字符串，相对于该字符串存在一个包含所有相关文档的集合。我们把这样的集合看作是一个理想的结果文档集，能很容易得到结果的文档。这样就可以把查询处理看作是对理想结果文档的集属性的处理。
谢谢，请采纳！！！