草の根ウェブマスター: ウェブサイトの降格の理由と解決策の分析

ウェブマスターなら、誰もがこのような経験をしたことがあるでしょう。つまり、一生懸命に管理しているウェブサイトのランキングが、時々大きく下がってしまうのです。このとき、多くの友人は自分のウェブサイトがダウングレードされたと思い、ウェブサイトに大規模な修正を加え、その結果、ウェブサイトが本当にダウングレードされることになるかもしれません。

実際、ウェブサイトが降格する理由はたくさんあります。一般的に言えば、データ分析から言えば、ほとんどのウェブサイトが降格する主な理由は、Baidu自身の調整です。私の以前のウェブサイトの1つを例に挙げてみましょう。ウェブサイトのランキングは以前は良かったのですが、ある日突然ランキングが下がりました。その後、編集者は情報を検索して理由を探しましたが、あまり大きな変更を加えることはできなかったため、記事の更新、内部リンクの最適化などにこだわりました。その結果、数日後にはウェブサイトは正常に戻りました。

もちろん、この状況は主に検索エンジンの調整によって引き起こされる可能性があります。したがって、Web サイトが降格された後、理由を分析して解決策を見つける必要があります。ここでは、Web サイトが降格された理由と解決策について簡単に説明します。

アルゴリズムの調整

ウェブサイトが調整を行っていないのに、ウェブサイトのランキングとトラフィックが理由もなく低下した場合、ウェブサイトが降格したかどうかを急いで判断しないでください。Baidu アルゴリズムが調整され、ウェブサイトのランキングが大きく変動した可能性が非常に高く、主に次の点で現れます。1. SEO データベーンのデータは一般的に異常です。SEO データベーンは、毎日サンプリングされた 10 万サイトのデータを分析することによって取得され、比較的正確です。 2. Aizhanツールのキーワード浮動データは、ウェブサイトのキーワードの全体的な浮動を分析できるだけでなく、他のウェブサイトのキーワードの全体的な浮動データを分析することもできます。複数のピアのデータと複数の異なるデータ行を分析することで、Baiduが調整を行ったかどうかを判断できます。 3. 百度はアルゴリズム調整に関する発表を行いました。例えば、百度の青大根アルゴリズムによると、青大根アルゴリズムが導入されたとき、多くのサイトが青大根アルゴリズムに違反していると誤って判断され、格下げされたが、その後、サイトは自然に回復したとのことです。ウェブサイトが攻撃されたあなたのウェブサイトが攻撃されたのに、あなたがそれに気付いていないとしても、それはあなたのウェブサイトが攻撃されていないことを意味するわけではありません。多くのウェブサイトはあなたのページにダークリンクを追加します。ここで、ウェブサイトの自動バックアップを作成することをお勧めします。問題を解決できない場合は、すべてのデータを完全に復元できます。同時に、ウェブサイトのオンライン監視システムなどの他のセキュリティ対策をインストールしてください。さらに、ホストスペースを選択するときは、セキュリティが良好なRAKsmtなどの高度なDDOS保護を備えたサーバーを選択する必要があります。ウェブサイトの調整ウェブサイトの調整は、降格されるかどうかを誰もが最も心配する理由です。実際、Baidu のアルゴリズムは、ランキングを獲得するためにウェブサイトを修正してエクスペリエンスを向上させることを推奨していますが、ほとんどのウェブサイトの修正は、業界を完全に変更するか、データベーステンプレートプログラムの置き換えを含む新しいサイトを直接作成します。長期的な開発のためにまったく新しいサイトを構築する準備ができている場合は、完全に変換できますが、ここでは新しいドメイン名に変更して最初からやり直し、古いドメイン名を新しいドメイン名に移行することをお勧めします。ウェブサイトには十分な詳細がありませんウェブサイトの詳細には、ウェブサイトの起動速度、obots、nofollow、sitemp、H タグ、TITLE、lt など、多くのコンテンツが含まれます。誰もが経験を提供でき、誰もが細部に注意を払うことができるので、私たちが競争しているのは、誰がより完璧であるかだけです。述べる：自分のウェブサイトが不正行為を行っていないことが確実な場合は、キーワードランキングの低下やインクルージョンの低下などの傾向に遭遇しても、落ち着いてウェブサイトを盲目的に変更しないでください。代わりに、数日間または数週間観察してください。ランキングの低下は、必ずしも当社の Web サイトの問題とは限りません。検索エンジンのアルゴリズムの変更が原因の場合もあります。検索エンジンは、常に新しいアルゴリズムを導入しています。新しいアルゴリズムがユーザーエクスペリエンスに合わない場合は、元に戻される可能性があり、その場合、努力が無駄になります。

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