在SEO的過程中，我們往往有這樣的觀點，很少對百度搜索引擎算法進行深入的研究和探討。原因很簡單。由于技術水平有限，我們很難準確定位一個算法，真正有效！

因此，對于優(yōu)化猩SEO優(yōu)化平臺來說，我們非常清楚，我們一直是百度SEO的“實踐”學校。

但這并不是說我們否定了SEO理論研究的重要性，而是說我們的技術水平確實沒有達到那個水平。讓我們做深入的技術研究。

這里我們沒有特別提到任何人，但我們有很多SEO合作伙伴最近。我們常說分享更多的案例，純粹的文章，更無聊。對于這個問題，我認為是這樣的：

事實上，我們每天都在做很多實際的測試，我們得到了很多相關的結論，但從另一個角度來看，我們無法保證這些策略100%準確。

沒有辦法做一個標準化的產(chǎn)品，所以我們還是選擇不披露半成品。

因為，這種半成品可能會賺眼球，獲得流量，實際上，它沒有實際意義。

比如，最近我們怎么用TF-IDF，算法，做百度的相關度很高的內容，也就是90%以上，百度SEO工作人員經(jīng)常會問問題！

但目前，基于百度搜索結果作為標桿的研究，我們認為這是牽強的，而我認為TF-IDF，這個“東西”作為谷歌的小伙伴往往被稱為SEO摩天大樓，事實上，從某種角度來說，它告訴你的是內容頁面的核心關鍵詞是什么。

這就像，你認為一個頁面的關鍵字是a，但實際上，根據(jù)算法的計算，它可能是B，也可能是A1。

但是我們知道有很多因素影響搜索排序。有時，算法識別的核心關鍵字是B，而你給的外部資源更多，比如：反向鏈接（包括：內部鏈+外部鏈），其排名關鍵字仍然是a。

面對這樣的事情是比較尷尬的，因此，我們總會和SEO中的小伙伴們打聽和回答，開玩笑地說：百度是SEO經(jīng)驗主義者。

有時當我們研究搜索專利時，我肯定會研究它們，例如：

雖然二者都是基于超鏈接的研究，但前者更注重關鍵詞的相關性，而后者更多的是基于鏈接關系的計算，比如不同鏈接質量的問題。

當然，在后期，我們認為相關算法也在不斷的升級和完善。例如，Google可以更深入地計算鏈接距離之間的關系。

綜上所述，對于SEO案例中存在的問題，我們會根據(jù)自己的實際測量情況，定期分享基本的80%左右準確的相關策略，比如：如何快速的將單頁白帽排列，如何更大限度的解決基于TF-IDF算法的收集問題?。阏f得對，是關于收藏）等等。

但我們認為，技術總是有限的，許多理論研究甚至在學術界仍在進行中。在學習的道路上，我們還有很多路要走。如果SEO不理解它，不要談論它。