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網站日誌類型:一、排放標準Apache日誌——Linux係統服務器日誌二、排放標準iis日誌——Windows係統服務器日誌不管是哪種日誌，主要看懂以下四點:被訪問的文件地址——cs-uri-stem搜索引擎蜘蛛或者用戶瀏覽器——cs(User-Agent)訪問者的IP——c-ip訪問狀態碼——sc-status網站日誌的獲取流程(以莆田藍韻公司空間為例：服務器操作係統是Windows)第一步：登錄空間後台——控製麵板——WebLog日誌下載第二步：把下載的日誌用EditPlus打開,刪除一些沒用的，如下圖所示，整理好，保存為.txt文檔(之所以保存為txt文檔，是為下一步做準備，因為excel表格導入數據隻能是txt文檔，別的格式不支持)第三步：用excel表格導入，表格選中在第一行第一列位置，然後按照以下步驟一步步完成就可以了。⑦、渣土車上看網站內鏈和外鏈，外連是否強大，內鏈是否文章是否做好錨文本。北京重型而是看網頁結構本身的關鍵詞頻次分布。

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其實吧，真正的搜索引擎算法其實差不多並且都是通用的，比如鏈接分析裏麵有HITS算法、HillTop算法等。但是這些產品所呈現的內容，不一定能理解正確。所以很多時候都是內頁沒有一個網頁參與排名。簡單的理解domain就是一個站點的反鏈域，也可以叫做站點的反向鏈接域名，而查詢出來的搜索結果就是與之匹配的反向鏈接域名的數量(同一個網站可以被多次計算)。

而一個網站是否真正具備很高的權重至少具備三點：1、域名年齡2、頁麵更新頻率3、內頁排名誤區五：關鍵詞密度要遵循2%-8%這個坑初期我也是深陷其中，不知掉這個比例是哪位發布出來的，畢竟每一一家搜索引擎公布過這個參考值。計算公式如下：網頁關鍵詞密度(百分比)=關鍵字符總長度(關鍵字符串長度*關鍵字出現頻率)/頁麵文本總長度如站長工具數據：約0.0117(約1.2%)=165字符(3字符*55次)/14070字符老曹說這些就是想告訴各位，所謂的密度不重要，重要的是你如何把出現的關鍵詞頻次能夠有效的分布，並且做到自然化，超過8%不可怕，可怕的是你過分堆砌。無論大小網站，基礎性的SEO更加重要，不能忽略頁麵質量SEO，比如：圖片的規範化、TDK的SEO規範化、H標簽的正確使用、適當文字加粗提權、頁麵的關鍵詞頻次等，更多的都是關鍵詞需求點的頁麵聚合，形成龐大的站內頁麵網，這樣優化的效果會更好!誤區二：此反鏈非彼外鏈站長工具，愛站等類似SEO實用性的平台對於新手小白還是有經驗的SEOer來說，都是必備工具。誤區四：此權重非彼權重網站“權重”是每個SEO都看重的指數，其實對於任何搜索引擎都有一套自身的頁麵評級算法，這類算法綜合各種SEO元素，最終的綜合評分就是頁麵質量的權重。

就拿以下展現圖片為例，截止到今日，網站反鏈為20萬1000，與檢索的相關結果一致。這個數值一出來，就給SEOer們下個套，在今後寫文章時都會刻意跟隨這個優化密度。

2，搜索結果數量：一個關鍵詞的優化難度很多時候可以由關鍵詞的檢索結果而決定。其實關於刷點擊排名，如果能夠真正的做到點擊的真實性模擬或者軟件參數設置得當，排名會非常穩定。

我希望大家能明白，站長工具之類的平台所得出來的權重值隻不過是通過有指數的關鍵詞排名進行一係列的流量預估而產生的。很多時候出現的是：別人的12%的關鍵詞密度合適，你的確實作弊。另外，掉坑的次數多了，你就熟練了，不去實踐，你連坑都見不到，更別提流量猛增了。3、首頁競爭數量：首頁的排名站點(獨立網頁域名首頁)越多說明關鍵詞的競爭越大，即使沒有任何指數可言，但是關鍵詞難度依然很大。站長工具之類的平台都是先通過網頁去除所有HTML元素代碼以後所得到的網頁總字符進行計算。衡量一個關鍵詞在站點是否堆砌的核心要點絕對不是看關鍵詞密度。

關鍵詞有TF-IDF算法，網頁有文檔檢索模型等。1、關鍵詞長度：關鍵詞字符越短，關鍵詞明顯優化越難，因為關鍵詞字符越短，那麽要把控的用戶需求越多，導致關鍵詞的優化難度增加

提供最低價格保證有助於消費者進行消費。請在購物過程中明確的將您的退款保證放在明顯的地方。

但目前很多電商隻是打出口號，並沒有真正實施。跟蹤過程中，如果客戶決定購買，您也可以繼續詢問其他信息，來填補客戶信息。

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3.提供免運費研究發現運費在網上購物過程中起到不小的作用。很多是由於用戶體驗做的不夠引起的。

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比如說有些國際訪客無法在國內的某些網站購物，由於他們的電話號碼不是國內的，不滿足結賬表單中的電話輸入項目驗證規則。根據Monetate的報告，8.01%的訪客將產品放進了購物車，但是僅有1.42%的訪客最終購買了商品，總體的購物車放棄率為82%。

您也可以得到客戶的郵箱，從而與客戶取得聯係，進行後續跟蹤。購物車放棄率指的是客戶將商品放入購物車，但是最終由於種種原因而放棄，這些放棄的客戶占總訪問客戶的比率。2.建立多步驟付款過程比如說將客戶輸入郵件地址和其他付款信息分開，這樣就算客戶在付款途中放棄。購物車放棄率的毒，沒有萬靈藥可解。

您可以根據【科利客提】提供的用戶操作錄像和熱力圖，將放棄購物的客戶找出來，分析他們的購物體驗。1.做分析購物車放棄率有可能不隻是商品價格或者由於消費意識不夠造成的。

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