02 youtube官網網頁版優化差是什么問題引起(用完優化大師就不能看YOUTUBE了，說我已關閉javascript或是需要安裝更高版本的ADOBE FLASH。)

個瀏覽器插件，可以給到我們任何網站的關鍵詞建議。

只要瀏覽任何一個網站或查看競爭對手網站，點擊一下按鈕，然后我們就會得到別人正在使用的關鍵字的想法。

#15 SearchVolume

當我們做關鍵詞研究時，怎么知道一個關鍵詞有足夠的搜索量？

SearchVolume允許批量上傳多達800個關鍵字，它會告訴我們每個關鍵字有多受歡迎。

該工具也適用于其他地區，如巴西、法國和意大利等。

作為一名合格的SEO優化從業人員，熟悉我們站長常用的SEO輔助工具可以在一定程度上幫助我們開展更好的SEO工作。可以讓我們的SEO工作變得更加省時，省力，清晰與條理化。我們SEO的輔助工具有很多。

1.百度站長平臺：百度站長工具給出了Sitemap提交，死鏈提交，網站安全監測，URL優化建議，百度索引量查詢等功能。

2.搜狗站長平臺：搜狗站長工具給出了Sitemap提交，匹配網站Logo，域名變更，抓取壓力反饋，死鏈接提交，URL提交，收錄索引量以及關鍵詞排名查詢等功能。

3.360站長平臺：360站長平臺與以上的兩個站長平臺給出的功能幾乎一樣，主要有：數據提交，網站數據分析，網站保護等。

還有許多輔助的SEO工具這里就不一一講解了。其實輔助工具都是一個作用的，那就是幫助我們優化我們的網站的。

SEO常用的輔助工具很多，這里大概幫你總結一下：

1.關鍵詞挖掘工具，金花站長工具，

5118.買粉絲

2.競爭對手分析工具，站長之家，通過數據分析行業競爭對手的網站優化情況。

3.網站數據統計工具，百度統計或者CNZZ都可以，幫助你了解你網站的跳出率，訪問量等數據，方便后續做出優化調整。

4.還有一些瀏覽器的插件，幫助你分析網頁TDK三大標簽的插件，比如谷歌SiteMetrics

1.Google Search Console

Google Search Console不是一個單一功能的工具，而是一組服務。它可幫助用戶了解搜索引擎如何查看你的網站，并提供了功能多樣的SEO免費工具：例如，它可以檢查出網站上發生的所有爬網錯誤，方便立即進行更正；它還可以監測你的網站防止受到惡意軟件攻擊， 探索 人們查找時使用的關鍵字詞，收到的反向鏈接等等。

主要功能：

NO.2 小漁夫SEO自動化運營

小漁夫SEO自動化運營，是一款真正將營銷人員從耗時耗力的手動操作中解脫出來，幫助他們突破工作瓶頸，實現自動化運營的高效工具。它能夠為外貿人提供SEO自動優化、內容智能生成、數據診斷分析、營銷工具加持等一體化流程服務，實現營銷推廣迅速覆蓋全網，在為企業節約成本的同時，提升網站曝光和轉化。

主要功能：

NO.3 SEMrush

SEMrush是一個出色的關鍵詞研究工具，除此之外，它還可以提供競爭對手營銷策略的相關信息。例如，它可以告訴你對方獲得了多少流量，其中有多少來自付費廣告，以及它們的反向鏈接是什么。

主要功能：

NO.4 BuzzStream

BuzzStream是一款多合一綜合性營銷工具，可幫助用戶分析網站，進行電子郵件營銷和項目管理。在SEO方面，它可以幫助用戶整理關鍵詞列表，提供用戶想了解的每個網站的信息，包括總體排名，關聯的社交媒體帳戶，域名周期和權限等。

主要功能

NO.5 Moz Pro

Moz Pro的最大功能體現在數據分析上，當你使用它查找關鍵字時，它會為你顯示難度分數，該分數說明了該詞的排名難度。你還可以大致了解正在搜索該詞組的人數，創建關鍵詞列表進行比較。

主要功能

NO.6 Linkody

Linkody是一個非常不錯的細分工具，它的功能與反向鏈接有關，使用此工具，你可以找出誰鏈接到了你的網站，了解他們正在使用哪些關鍵詞，如果你發現有人將垃圾郵件鏈接到你的網站，你可以“拒絕”這些不友好的鏈接。

同時Linkody還提供了一些附加功能。例如，它為你提供了生成報告的選項，你可以將生成的報告發送給客戶，監視站點的社交份額并將數據發送到Google Analytics進行深度分析。

主要功能：

NO.7 WooRank

WooRank的操作非常簡單，想使用它，只需要輸入一個買粉絲并等待生成報告。你將會獲得關于網站的性能，反鏈，SEO表現等評估分數。這款工具的最大功能就是從SEO的角度對網站進行了一次全面的分析，幫助SEO人員了解哪個部分需要改進。

主要功能：

NO.8 Screaming Frog

Screaming Frog提供了SEO蜘蛛工具，它會模擬網站爬蟲，爬去你指定的網站信息。用激活碼激活以后，它可以獲取指定網站的所有頁面元素，并且進行詳細的SEO數據分析。它還可以立即抓取網站并找到損壞的鏈接(404s)和服務器錯誤，批量導出需要修復的錯誤和源URL，發送給開發人員。

主要功能：

個性化推薦是什么？

如果不是因為算法的存在，我們的社會絕不會進步得如此之快。

3月1日，隨著《互聯網信息服務算法推薦管理規定》的實施，各大APP均被強制要求在顯眼的位置設置“關閉個性化算法推薦”按鈕。

在不少用戶眼中，關閉APP的個性化推薦甚至等同于關閉APP的廣告、關閉APP的監聽。有一說一，雖然很多互聯網公司做的APP確實不咋好，但是這個謠言是真的有點危言聳聽。

就說一句話，如果APP真的在后臺無時無刻的監聽，那么你的手機電量根本受不了。

個性化推薦是什么？

既然APP沒有在后天監聽我們，那么，為什么APP總是能知道我們想要什么呢？這就離不開個性化推薦（也被稱為個性化營銷）了。

·何為個性化推薦？

簡單說就是，APP（網頁同理）基于營銷目的，在你使用APP過程中，APP會根據你填寫的資料、你在APP上的頁面停留時長、你對相關事物的興趣等綜合因素，對你進行個性化的營銷推送。

當下的互聯網環境，為了拿到你的訪問記錄，甭管我們是打開APP還是登錄網頁，背后都有無數的跟蹤器在默默分析著你的喜好。

在主流應用中，甭管是日活上億的買粉絲、抖音，還是淘寶、小紅書這些APP，他們統統都在使用個性化推薦。可以說，個性化推送在當今社會，極為常見。

那么，這一套系統到底是怎樣運作的呢？

·數據采集

對于“個性化推薦”我們可以這樣理解：“個性化推薦”=“個性化”+“推薦”。在這個公式中，“個性化”是“個性化推薦”的前提，而“個性化”前提則是海量數據做支撐。

（淘寶個性化推薦需要收集的數據）

可以這么說，沒有足夠的數據，就不會存在個性化推送。因此，有不少公司都走上了數據采集這條路子。

良心一點的公司，他會基于正常渠道獲取到的用戶數據，給用戶打上一些正常的標簽。但這些渠道的數據，通常不怎么值錢，也無法對個性化推薦起到有效的幫助。

于是，野路子的玩法就誕生了。

就比如在APP內嵌入SDK直接采集隱私信息。違不違規無所謂，對他們來說，把用戶數據拿到手才是硬道理。

雖然很過分，但在黑馬看來，這種已經算是“相對良心”。

因為在它之上，還有公司直接從流量源頭出發，從發卡的運營商渠道直接非法收集用戶的個人信息。就比如下面這家公司——瑞智華勝。

它通過競標以合作提供營銷服務的方式取得運營商遠程登陸權限，接著在運營商系統上裝上能采集用戶Cookie信息的木馬和插件，達到清洗、采集用戶Cookie還有訪問記錄等目的。

要知道，獲取到一個人的Cookie，就意味著我們無需再次輸入賬號密碼，就可以登錄他的賬號，從而獲取他的購物、社交、開房記錄等敏感內容。

說難聽點就是，這家公司獲取到你的Cookie信息之后，你在他們面前就幾乎沒有秘密了。

說實話，這種采集程度前所未有，其離譜程度更是超乎想象。不過這也恰恰說明了數據采集在個性化推薦中的重要性。

·推薦算法

說完了數據采集，我們再來聊聊“推薦”。

“推薦”的核心就在于怎樣從海量的產品中，找出你最有可能感興趣的那些。這時候，APP之前通過各種渠道采集到的數據就起到了作用。

不過想要進行高效的推薦我們還得引入推薦算法。因為我們采集到的數據實在是太多了，只有算法的加持才可以簡化這個推薦過程。

通常情況下，開發者會用到協同過濾推薦算法。

它主要通過對用戶歷史行為數據的分析發現用戶的偏好，然后再基于不同的偏好對用戶進行群體劃分，之后再對同類用戶推薦相同的商品。

比如黑馬和36最近在看摩托，雖然是兩個賬號，但是因為黑馬和36的喜好和消費一致，那么這時候系統就會給黑馬和36推薦相同的產品。

上面黑馬也說了，協同過濾推薦算法比較簡單，所以大家都在用。這也就導致一種情況，你有我有大家有，那不就是約等于沒有嘛。

于是，聰明的開發者又開始引入了深度學習。

在深度學習的加持下，推薦算法如虎添翼。

比如字節跳動旗下的抖音。

你在平臺上的每一次點擊、觀看時長、點贊、評論與轉發等都被量化了。之后，深度學習再根據這些數據設計出相關模型，用以預測同類用戶群體的喜好。

在算法的加持下，抖音做到了比你還要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此誕生。

個性化推薦存在的意義

通過上面這部分的介紹，想必大家應該知道個性化推薦是什么了。那么，個性化推薦算法存在的意義又是什么呢？

·提高效率

以YouTube為例，作為全球最大的視頻網站，YouTube每分鐘都有超過500小時時長的視頻被上傳（2018年的數據）。

簡單換算一下就是，一天會有超過720000小時時長的視頻被上傳。拋開運營成本不說，視頻網站最大的痛點就是，如何讓用戶查看到他感興趣的內容。

于是我們可以看見，YouTube針對視頻內容劃分了類別，同時用戶在注冊時也需要選擇感興趣的內容類別。

這樣一來，YouTube就可以針對用戶喜好進行推薦篩選了。

接下來的流程則和國內的視頻網站應用相差不大。

在推薦冷啟動階段，針對用戶的反饋（觀看時長、贊、評論與轉發等）來更加精準的判定用戶喜好什么類型的視頻，同時對視頻的標簽進行優化。

為了提高信息的推薦效率，視頻網站這時候就會引入個性化推薦，用以幫助用戶更快速地找到自己所需要的信息，從而讓用戶覺得這個網站對其有所幫助增加用戶的

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