Pembaruan besar pada bulan Juni menyebabkan banyak situs diretas. Perlu Anda ketahui, jika K kalah dalam satu batch, masih ada 10 posisi situs lain yang bisa diperingkat di halaman pertama. Lalu kita harus merenungkan mengapa kita hanya memberikan situs kita kepada K? Analisa pribadi, hanya ada alasan sebagai berikut.
1. Prinsip klik Baidu digunakan untuk menipu.
Saya tidak tahu apakah Baidu telah membatalkan prinsip ini. Bagaimanapun, sejak tahun ini, sejak metode operasi Baidu masuk tiga besar dalam waktu 48 jam, banyak situs menjadi kepentingan pribadi. Baidu tidak tahu apakah itu karena tidak dapat meninggalkan metode pemeringkatan berbasis pengalaman pengguna, atau karena ingin terus menggunakan metode ini untuk mengamati beberapa situs. Bagaimanapun, situs itulah yang menggunakan prinsip klik untuk mendapatkan peringkat. Beberapa helai rambutku dicabut. Nah, hal ini bisa kita renungkan, apakah situs Anda menggunakan prinsip klik untuk berbuat curang?
2. Situs yang hanya mengandalkan perangkat lunak untuk mengumpulkan konten
Situs jenis ini bisa dikatakan situs sampah murni, dan isinya bisa dikatakan tidak berharga. Saya baru saja membuka perangkat lunak untuk mengumpulkan konten yang terkait dengan kata-kata terkait. Mungkin banyak konten yang berasal dari beberapa tahun yang lalu, tetapi masih dipublikasikan berulang kali di situs tersebut. Hal ini memudahkan Baidu untuk menentukan apakah suatu situs telah mengumpulkan konten. Mungkin ada sejumlah situs dengan tata letak dan halaman yang hampir sama. Satu-satunya perbedaan adalah konten yang dikumpulkan. Tidak mengherankan jika situs ini masuk dalam daftar K.
3. Situs untuk membeli link hitam
Ada beberapa faktor yang tidak stabil dalam membeli tautan hitam.
a, sangat mudah untuk naik dan turun, dan naik dan turun. Hari ini, Baidu Spider kebetulan mengindeks tautan di situs itu, dan hendak menambah poin serta menambah bobot situs. Saat saya merayapinya besok, tautannya hilang. Jika hal ini diulang terlalu sering, hal ini dapat dengan mudah menyebabkan stasiun K.
b. Meskipun tautan hitam stabil, namun tidak dapat dilihat di halaman. Tautan ini hanya dapat dilihat di kode sumber, dan tautan ini memiliki format terpadu, yaitu ditempatkan dalam satu lapisan, dan kemudian digunakan dengan js. atau Metode pemosisian lapisan menyembunyikan tautan. Misalnya, jika tautan hitam ditautkan ke 10 situs, 10 situs tersebut akan mengalami hal yang sama berulang kali, menyebabkan laba-laba secara bertahap dapat mengidentifikasinya.
c. Tautan hitam dan situs hitam bersatu. Situs kami jelas merupakan situs biasa, tetapi disatukan dengan sekelompok situs ilegal, medis, lotere, dan lainnya juga pergi ke Tempat tidak sehat itu berkumpul bersama.
d.Ada ratusan atau bahkan ribuan tautan di sebuah situs yang menerima tautan hitam.Bagaimana situs biasa bisa memiliki begitu banyak tautan eksternal? Kita manusia dapat mengidentifikasinya, apalagi laba-laba pintar? tautan dibuat, akan ada alasan untuk stasiun K.
4. Sindrom kecurangan
Apa itu sindrom kecurangan? Misalnya, ketika kita melihat jempol Baidu, kita berpikir bahwa semakin besar nilainya, semakin baik, dan kemudian kita berbuat curang dengan cara apa pun. Kita perlu tahu bahwa Baidu mungkin telah menambahkan algoritma untuk menilai kecurangan, dan mungkin beberapa kecurangan tidak akan dihukum. Jika kita juga menggunakan Statistik Baidu, Statistik Baidu pasti sudah menambahkan algoritma untuk menentukan apakah situs kita curang. Jika terdapat link eksternal yang meroket dan link internal yang sangat kacau, hal ini akan membentuk sindrom kecurangan yang juga dapat meningkatkan kemungkinan situs tersebut di-K-ed.
Singkatnya, kita perlu merenungkan mengapa K adalah situs kita. Kecuali beberapa situs yang tidak adil, situs lain pasti curang, dan terlalu banyak curang. Setelah situs kita menjadi K, mari kita lihat mengapa situs berikutnya belum menjadi K. Mungkin kita akan tahu alasannya. Sumber artikelnya adalah Dongou Pump and Valve Network http://www.dopv.cn. Harap simpan tautan hak cipta untuk mencetak ulang.
(Penanggung jawab editor: momo) Ruang pribadi penulis Feng Zhizi