SEO每日流量如何從0到10000+（5000字長文告訴你）

瞎扯篇

時間如白駒過隙，從2021年實習生算起，入坑SEO，已有六年矣，讓我不禁感嘆，芳華已逝，青春不再。細數六年風雨，主要歷經了SEO內容堆砌時代、SEO外鏈時代、SEO點擊時代。期間，做過大大小小的網站，有日均流量從0到1W的經歷，當然也有經常被K站。

這得益于前輩開路的前提下不斷實踐，例如天線貓、張國平、天線貓、夜息、張聞一、天線貓，還有同輩榜樣GOGO闖等等，江湖之大，卻難覓肖小純蹤跡，也許他們都不熟悉我，但一點也不妨礙我向優秀的人學習。

現狀：

隨著科技的不斷進步，曾經輝煌奪目的PC時代，也被漸漸崛起的手機移動端取代，互聯網也顯得尤其的浮躁，生怕被時代所拋棄，以致于相對見效慢的SEO優化手法越來越不被主流所推崇，使得除了醫療、旅游、電商、房產等一些大型網站的SEOer保持了應有的尊嚴，其他行業。

尤其是傳統企業的SEOer的位置也略顯尷尬，要么就被公司奉為“神”一樣的人物，既要會SEO，又要會SEM，在SEM廣告點擊單價提高后，那么就要會信息流了，還要兼職做信息流的廣告圖，在繁雜的工作中迷失自我，經常扎心自問，我到底是個啥;要么就不被公司重視，放在一個可有可無的位置。

于是，SEOer們也漸漸的在尋求著改變，往運營、產品、新媒體、文案等互聯網相關的崗位轉型，有些在轉型中找到了自我，而有些在轉型中卻更加的迷惘。

下面一起看看我們曾經走過的那些年代

SEO內容堆砌時代

TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)算法是一種統計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。該算法在數據挖掘、文本處理和信息檢索等領域得到了廣泛的應用，如從一篇文章中找到它的關鍵詞。

TFIDF的主要思想是：假如某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。TF-IDF實際上就是TF*IDF，其中TF(TermFrequency)，表示詞條在文章Document中出現的頻率;IDF(InverseDocumentFrequency)。

其主要思想就是，假如包含某個詞Word的文檔越少，則這個詞的區分度就越大，也就是IDF越大。對于如何獲取一篇文章的關鍵詞，我們可以計算這邊文章出現的所有名詞的TF-IDF，TF-IDF越大，則說明這個名詞對這篇文章的區分度就越高，取TF-IDF值較大的幾個詞，就可以當做這篇文章的關鍵詞。

SEO

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基于TF-IDF算法衍生出來的內容堆砌時代，在這個時期盛行各種偽原創工具，堆積關鍵詞密度，站長之家的密度建議2%至8%被譽為行業標準，還有四處一詞(標題title、關鍵詞keywords和描述description、內容、錨文本)的運用，讓SEOer們在搜索引起中如魚得水。

SEO外鏈時代：

PageRank，網頁排名，又稱網頁級別、Google左側排名或佩奇排名，是一種由根據網頁之間相互的超鏈接計算的技術，而作為網頁排名的要素之一，以Google公司創辦人拉里·佩奇(LarryPage)之姓來命名。

Google用它來體現網頁的相關性和重要性，在搜索引擎優化操作中是經常被用來評估網頁優化的成效因素之一。Google的創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林于1998年在斯坦福大學發明了這項技術。

PageRank通過網絡浩瀚的超鏈接關系來確定一個頁面的等級。Google把從A頁面到B頁面的鏈接解釋為A頁面給B頁面投票，Google根據投票來源(甚至來源的來源，即鏈接到A頁面的頁面)和投票目標的等級來決定新的等級。簡單的說，一個高等級的頁面可以使其他低等級頁面的等級提升。

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基于PageRank算法衍生出來的外鏈時代，那時候多瀏覽器多窗口同時運行，CtrlC加CtrlV無限循環，我們被親切地稱為CV工程師;而后黑馬博客群發、蟲蟲營銷助手，又如劍客手中的劍攝取著搜索引擎這個大流量池;當然還有大量的各式各樣友情鏈接交換手法以及鏈輪手法。

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SEO點擊時代：

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