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一个谷歌SEO聚合站项目回顾

2024-03-21 17:59
admin

大约一年前，我参与了一个国外优惠券聚合平台的项目。项目背景简介如下：网站聚合显示多个品牌的最新优惠券，用户可以检视和搜索不同品牌的最新优惠券。优惠券有两种种类。用户点击后，有的会显示折扣代码，有的则会跳转到品牌折扣页面，通过Google对应的品牌折扣关键词排出。网站的优惠券来自两种渠道，一种是Aff网盟平台。我们的网站连接三个平台，包括shareasale、linkshare、CJ。另一个是社交平台，主要是Twitter平台。第一种类别的平台将通过界面拉取数据，并自动将其放入数据库并置放我们的网站上。只有在这些在线联盟平台上，才可以手工申请各种品牌的优惠券优惠。对于网通平台的优惠券优惠，用户可以点击优惠券跳转到品牌官网购置，我们对不同货品有提成。第二类，比如Twitter平台的优惠券没有佣金，这并不过于，而且特别大。它可以扩展我们的优惠券数量，增加我们网站和Google中包含的页面数量。一开始，我们的网站只连接到三个在线联盟平台。此时，该网站的第一个版本已经上线。大约有30000张优惠券和3000个品牌页面。我们的网站是基于品牌页面设计的，也就是说，第一个版本只有大约3000个页面。为了改进Google的收录页面，我们开始做SEO优化，基本的SEO优化包含网站html优化ation、Sitemap、Title、Keywords、Description、Meta、品牌索引页、长尾词构建、外链构建、url优化、网站搜索等，在短时间内实现外链建设1万多个，长尾词数量已经达到7000个，因此页面增加到12000个左右。长尾词页面也做了SEO优化，包括相近长尾词推荐、相似品牌推荐等。当时，日志监测发现Google爬虫每天的爬行频率增加，被收录品牌达到2000-3000个。一些品牌词已经排好了，一切都朝着好的方向发展。其中一个隐患是我们当时上网时没想到，这也为项目未来的问题埋下了雷霆。也就是说，当我们刚刚推出时，我们用到了一个新的通用域名，但是由于某些缘故，项目团队获取了一个有10年历史的robots。这个老域名有自己的外链，这会带来一些流量，应当是在一些网站之前做过致使链量过大的，我觉得这个老域名可以带来很好的权重，所以在上线一周后即刻切换到这个旧域名。现在网站有两个版本，一个是旧版的新域名，另一个是新版本的旧域名（有自己的流量）。由于项目组人手有限，主要是对旧域名网站增加新机能。之前的新域名没有人维护过，暂时性通过page拦截爬虫器放置了一段时间。迅速我们就发现了问题。Google在包含页面时总是碰到问题。首先，缓存是404。那么，我们的网站加载速度很慢。googlespeedCDN速度测量的分数约为60分。所以我们花了一周时间对网站进行了提速，增加了JS，优化了网站渲染的代码逻辑，简化了前端的CSS和Google文件尺寸，优化了图表尺寸，网站速度获得了提高，加载可以在2秒内完成，服务器响应时间操纵在200毫秒以内，但是Google缓存页面总是有问题。最后，Google的人进行了调查，说这是Google的问题。此外，官方SEO还表示，这是Google内部服务器的问题。只要指数正常，就不会有问题。当时，我们并不关怀这个问题。然而，一直困扰我们的问题是Google的收录页面始终不平稳，早上几百个，下午几千个，python带来的seo流量每天也在几十个左右徘徊。该项目的第二阶段注重于改进Google中包含的页面。当时seo认为网页相似度太高，我们花了一两个星期的时间研究我们网站的内容是不是太相似，所以我们对或许的相似页面做了随机的差异化处理，这样一来，网站的某一部分每次都会被随机刷新，这种方式对于爬虫来说并不是很优化，但可以确保网页的相似度降低。我写了一个Google程序来检验我们整个网站的数万个页面。首先，我用爬虫爬到网页上两天，然后自动显现截图，然后从html中提取文本，计算出的余弦相似度文章最后随机筛选出一千多页，比较两组之间的相似度并绘图对比图。结果发现，整个网站的相似度不高，竞品网站的相似度与我们的相差很小，因为大家的数据都是从网通平台获取的，所以数据应当是相似的。然后Google缓存最终正常，但显示移动界面。这实际上很奇怪，因为bot有两个版本的UA，一个是移动终端，另一个是pc端。我们的网站将通过html代码detectionz给123n不同的模板。只是Google最终给出了移动终端的缓存版本，移动终端缓存版本的显示不正常。最后，发现前端的一个组件是由Google不兼容的技术造成的。在fix之后，观察这个问题需一周时间，而且包含它依然是不正常的。在第三期，我们还是化解了异常包容的问题。然后我们把着重放在了内容上，因为内容是从网通拉过来的接口数据，所以和竞争产品的区分是相似的。为了提高网站的内容，我们选择了对社交网站的信息进行抓取生成优惠券，因为很多品牌都会在派送站发布自己的品牌优惠券信息，所以我们决定抓取Twitter微博。我建立了一个Twitter分布式爬虫系统。我每秒钟都在Twitter搜索与优惠券相关的关键字，然后爬网，在后台有一个python程序，该程序每天定期转到库里，以获取前一天的tweets。算法完成后生成优惠券格式的信息。另一个脚本任务将在重复数据扫除后自动将生成的信息发布到我们的网站。加入Twitter的优惠券后，我们的优惠券数量很快翻番，页面尺寸达到70万。因为我们之前觉得长尾词的页数太多，所以就把长尾词的页数停了，外链开始缩减。但此时必应的收录页面仍在2万，而Google的页面仍在2000到3000之间徘徊，十分不平稳。有时下午是16000，早上是2000。与竞争产品相比之下，真的很奇怪。最后，我们认为问题也许出在域名上，因为不停的调查，测试并没有化解问题，也就是说，域名没有经过测试，因为域名改成后很多工作都白费了，但是我们想测试一下问题是否是由域名引起的，所以我们之前就开始了新域名，之前为新域名做了一个简化版优惠券系统，用来和旧域名网站进行对比，之前新域名系统收录也有问题，seo人士认为在我们发布系统之前，两个域名已经关联了，或许被Google检测到，然后这个方式就不起作用了，这时我们打算启动一个域名来测试，同时，我们制订了一个蓝图，建立一个流量站来指引优惠券平台。然而，这一切都没来得及做，公司最终以项目时间过长为由终止了新功用的开发，只是把网站等着正常收录。

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