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seo发展史
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2000年,出现按点击付费(Pay-per-click)的搜索引擎关键词广告模式。

2001年,部分分类目录(中文)开始收费登录,每个网站每年要交纳数百元到数千元不等的费用。

2002年,国内陆陆续续有人涉足SEO这一领域。

2003年,出现基于内容定位的搜索引擎广告(GoogleAdSense)。

2004年,国内潜伏的SEO开始浮出水面,SEO队伍逐步壮大。SEO市场处于混乱无序、违规操作、恶性竞争的状态。大多数SEO采取个人作坊式经营,公司性运作规模小。SEO培训市场诞生。

2006年,随着网络市场竞争白热化,企业对网络公司的所为和网络产品有了新的认识,企业开始理智对待网络营销市场,随着百度竞价的盛行,企业也认识到了搜索引擎的重要性,同时也伴随着诞生了很多SEO服务公司。

2007年,随着SEO信息的普及,网络公司技术的上升,部分公司推出了按效果付费的SEO服务项目,从网站建设,到关键词定位,到搜索引擎优化全方位服务,整体SEM网络营销方案的推出和实施。

2000年,搜索引擎关键词广告模式开始按点击付费(Pay-per-click)。

2001年,中文的部分分类目录开始收费登录,每个网站每年交纳数的费用达到百元到数千元不等。

2002年,国内涉足SEO这一领域的人越来越多。

2003年,搜索引擎广告(GoogleAdSense)开始实现基于内容定位的广告模式。

2004年,国内潜伏的SEO浮出水面的越来越多。SEO市场开始变成混乱无序、违规操作、恶性竞争的状态。个体经营SEO的小规模运作企业,SEO培训市场开始发展。

2006年,网络市场竞争越来越激烈,企业开始重视网络公司的所为和网络产品,开始理智对待网络营销市场,目光转向搜索引擎,百度竞价的进入鼎盛时期,SEO服务成为一个新的市场,SEO服务公司越来越多。

2007年,随着SEO技术的上升,SEO服务的效果显著,按效果付费的SEO服务项目开始盛行,从网站建设,到关键词定位,到搜索引擎优化全方位服务,整体SEM网络营销方案的推出和实施。

2008年,SEO服务公司在技术和理念方面越来越成熟,部分公司又开始推出网站策划服务,服务以更加注重网站用户体验的效益型网站建设和网站用户转化率为目的,重视营销成效。

2009年,SEO的发展阶段进入白炽化,个人、团队还是公司或者培训机构都大力宣传,使用SEO技术来运营网站使网站的关键词得到更快的排名和收录。

2012年,SEO行业开始调整,原来的服务模式已经很难实现双赢,为了降低成本很多公司缩小规模,或者开始探寻新的服务模式。

2012年2月15日,在百度搜索输入SEO相关词汇时,会出现“百度提示您:不要轻信SEO公司的说辞和案例,不正当的SEO可能会给您的站点造成风险。建议广大站长对站点进行SEO之前,参考阅读百度的官方网站优化指南。”此举可能是百度打击SEO的一个重要举措。

2012年3月8日,搜索与SEO相关的词汇时,“百度提示您:SEO是一项非常重要的工作,请参考百度关于SEO的建议。”此举被认为是百度迫于舆论压力做出的一种调整,也有可能是为了避免类似行业垄断行为的规避,认可SEO的存在的同时变相压制SEO发展。

2012年5月,百度推出百度站长平台,站长平台发布《Web2.0反垃圾详细攻略》和《知名站点SEO注意事项》,对站点的合理优化、远离作弊提出了一些有价值的建议。

2012年6月,百度制定反作弊策略,大面积网站被淘汰,百度声称《针对低质量站点的措施已经生效》,后导致站长联合发起大规模点击百度竞价事件!其中影响大便是医疗竞价。

2012年10月23日,百度反作弊算法更新升级,打击网站超链接形式的作弊方式和买卖链接的行为。但实际调查结果显示,此次升级使真正参与作弊网站被淘汰的几率微乎其微。

2012年11月-12月,百度站长平台推出一系列站长工具,如:搜索关键词、百度索引量、外链分析、网站改版等,第三方站长工具受到巨大冲击。

2013年2月19日,百度推出的绿萝算法,打击各种超链中介。

2013年3月19日,全面开放使用拒绝外链工具的beta版。

2013年4月25日,在站长社区发布的文章《谈外链判断》,在SEO行业引起热议。

2013年5月17日下午,百度站长平台发布公告,百度网页搜索反作弊团队称:新的算法“石榴算法”将于一星期后正式推出。含有大量妨碍用户正常浏览的恶劣广告的页面新算法会在前期重点整顿,特别是弹出大量低质弹窗广告、混淆页面主体内容的垃圾广告的页面。

2013年7月1日,百度绿萝更新的算法2.0加大过滤软文外链的力度,加大对目标站点的惩罚力度,对承载发布软文的站点进行适当的惩罚,使其在搜索引擎中的评价降低。而且,针对百度新闻源站点将其清理出新闻源。

2013年7月19日,百度网页搜索反作弊团队发表打击大量的高价收购二级域名或目录的信息的声明,绝大部分被用于作弊,严厉的惩罚出售二级域名二级目录的问题,甚至株连至整个站点,导致直接屏蔽并清理出百度新闻源。

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    荆涛
    《企业大学》作者,财富系统创建者,商业模式设计专家,国家注册高级职业经理人,首套本土MBA教材执行编委之一,爱国者学习俱乐部秘书长,圣象地板企业大学首席专家,长虹股份商学院首席专家,服务众多一线企业的培训讲师。他的课程拒绝空洞的说教,将理论与理念融入实际案例之中,生动的讲解受到广大学员的热烈追捧,因此他被许多企业家誉为“具实战经验的营销课程导师”和“兼顾营销与系统运营的高端企业管理专家”。2012年创立未来派文化传播有限公司(FUTURE PI)并出任董事长,关注未来的事,让梦想成为可能。



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  • 整合成都网络营销含义

    网络整合成都网络营销是基于信息网络(主要是互联网)之上,其主要有三个方面的含义:

    (1)统一性:即企业用一个声音说话,消费者无论从哪种媒体所获得的信息都是统一的、一致的;

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    整合成都网络营销步骤

    (1)找准市场机会和营销目标,对市场进行细分;

    (2)设计客户体验功能,通过取得的第一批客户,建设以他们为主导的信息和商务服务网站;

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    推广服务对象:是中国中小型企业,成都网络营销推广专业企业,四川四川多享公司

  • 要问现在什么技术热门,无疑要数互联网和处在风口浪尖的人工智能ai技术,那么互联网+AI是否将将成为人工智能发展的下一个重点呢?

    事实上,人工智能的发展充满了坎坷,在过去的60年里,人工智能经历了多次从乐观到悲观,从高潮到低潮的阶段。近一次低潮发生在1992年日本第五代计算机计划的无果而终,随后人工神经网络热在20世纪90年代初退烧,人工智能领域再次进入“AI之冬”。这个冬季如此的寒冷与漫长,直到2006年加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton提出”深度学习“算法,情况才发生转变。

    这个算法是对20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的一次巧妙的升级,它大的革新是可以有效的处理庞大的数据。这一特点幸运的与互联网结合。由此引发了2010年以来新的一股人工智能热潮。2011年,一位NCAP研究员和斯坦福的Andrew Ng在Google建立了以深度学习为基础的谷歌大脑,Andrew Ng也就是后来百度大脑的首席科学家吴恩达。2013年,Geoffrey Hinton加入Google公司,其目的是进一步把谷歌大脑的工作做的更为深入。

    人工智能从此进入一个新的时代--互联网人工智能时代,基于互联网海量的“大数据”和每时每刻与现实世界的信息交互,包括亚马逊,Facebook,百度,腾讯,阿里巴巴,微软,英特尔,IBM等巨头纷纷进入AI领域。不断产生新的成果和创造新的记录。

    应该说这一轮的人工智能热潮本质上依然是互联网进化过程中的又一次波浪式高潮。它的产生离不开互联网之前应用和技术为人工智能新爆发奠定的基础。而且从AI的领导者看,主要也是互联网巨头公司,人工智能究竟是如何爆发,后续还会以什么形式发展,本文将重点讨论。

    一、互联网云脑各神经系统的发育为人工智能爆发奠定基础

    从2007年开始,科学院相关研究团队发表论文提出互联网未来趋势:“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。”。并由此产生互联网云脑(Internet Cloud Brain)架构(参考1)。

    到2017年,随着人工智能,物联网,大数据,云计算,机器人,虚拟现实,工业互联网等科学技术的蓬勃发展,互联网云脑的架构也逐步清晰起来,从2008年到2017年形成4个版本的互联网云脑架构图。


    互联网+AI,云反射弧如何成为人工智能发展的下一个重点

    应该说互联网云脑是互联网在进化过程中形成的类大脑架构,它并不是一开始就成熟和完整的,而是在科学探索和商业创新过程中逐步发育而成。web2.0,物联网,云计算,工业互联网,大数据,人工智能。。,它们不是脱离互联网的新事物,而是互联网云脑发育过程中,由于各神经系统发育的不均匀导致的波浪式高峰,往往是一个技术或模式成熟后,下一个技术或模式才有蓬勃发育的基础。我们可以看一下人工智能热潮产生之前的互联网进展。


    互联网+AI,云反射弧如何成为人工智能发展的下一个重点

    1.物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统,它的发展为人工智能提供了大量传感器数据。

    2.云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统,它通过服务器,网络操作系统,神经元网络(大社交网络),大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。

    3.大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀,体量极其巨大。大数据与人工智能算法的结合,是互联网云脑产生智慧智能的基础。

    4.工业4.0和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统,这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分,它的发展为人工智能提供广泛的汽车,机器人,办公设备,生产设备的数据,以及应用场景。

    5。大社交网络(Big Sns)是互联网云脑神经网络,由互联网传统社交网络Facebook,微信,微博发育而成,从链接人与人,发展到链接人与物,物与物,甚至包括链接人工智能软件系统,它的发展为人工智能与体智能建立了密切关系,同时使得人工智能系统可以成为社交网络一份子能够与其他人或物进行交互。

    综上所述,这一轮人工智能浪潮本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉,人工智能不仅仅通过算法如深度学习,机器学习与大数据结合,也运用到互联网云脑的神经末梢,神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。

    二、互联网+AI推动云反射弧的发展

    目前人工智能技术广泛应用与互联网的各个组成部分:

    人工智能与互联网中枢神经系统结合产生了谷歌大脑,百度大脑,阿里云,亚马逊云,腾讯云等云人工智能巨系统;

    人工智能与互联网听觉神经系统结合产生诸如科大讯飞,云知声等新声音识别产品;

    人工智能特别是深度学习与互联网视觉觉神经系统结合,产生如格林深瞳,Face++等新图像识别产品;

    人工智能与互联网运动神经系统结合产生了智能制造,智能驾驶,云机器人等新应用领域;

    人工智能与互联网神经网络(大社交网络)结合产生了度秘,小冰等智能虚拟助理产品;

    人工智能与互联网感觉神经系统结合,出现了边缘计算的创新应用。

    但人工智能的发展不会停步于此,基于互联网云脑架构的AI进一步发展,打通互联网云脑各神经系统之间的关系也就成为趋势和必然,云反射弧(Cloud reflex arcs)因此将成为人工智能应用的下一个发展重点。

    三、云反射弧的9种不同类型和构成

    神经反射现象是人类神经系统重要的神经活动之一,它首先由法国哲学家笛卡儿提出,他注意到机体对于一些环境刺激具有规律性反应。例如,异物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理学中反射的概念,认为动物的活动像光线投射到镜子上被反射出来一样。用实验分析的方法研究脑和脊髓并阐明反射规律的,是英国的谢灵顿以及俄国的谢切诺夫和巴甫洛夫。


    互联网+AI,云反射弧如何成为人工智能发展的下一个重点

    反射弧是反射活动的结构基础,是机体从接受刺激到发生反应的过程中兴奋在神经系统内循行的整个路径。反射一般都需要完整的反射弧来实现。一个完整的反射弧由感受器、传入神经、神经中枢、传出神经、效应器5个基本部分组成。

    膝跳反射是我们为熟知,也是简单的反射活动, 我们经常可以看到一个笑话,那就是一位医生坐在病人的前面,低头用锤子测试病人的膝跳反射,结果可想而知,医生的鼻子受伤了,膝跳反射就是一个标准的神经反射弧现象。接受刺激,做出反应。那么基于互联网云脑的人工智能应用有没有同样的机制呢?

    互联网云脑的云神经反射弧(Cloud reflex arcs)其实在今天已经广泛的出现在我们的周围,几乎每时每刻,从世界各地发起的互联网神经反射现象都在不断的产生和消失。例如汽车传感器发现有盗贼,发短信给车主,车主赶到将盗贼抓住;湿度传感器发现空气湿度加大,有下雨迹象,通知野外挖掘设备打开防雨设备等。与人体的神经反射弧相对应,从前文可以看出:

    1.云反射弧的感受器主要由联网的传感器(包括摄像头)组成

    2.云反射弧的效应器主要由联网的办公设备,智能制造,智能驾驶,智能医疗等等组成。

    3.云反射弧的中枢神经是互联网云脑的中枢神经系统(云计算+大数据+人工智能),

    边缘计算将加强云反射弧感受器和效应器的智能程度和反应速度。


    互联网+AI,云反射弧如何成为人工智能发展的下一个重点

    云神经反射弧作为互联网系统与人工智能结合的产物,在互联网的未来发展中将起到非常重要的作用。从实践上看,总共有9种不同种类的云反射弧,这些云反射弧的成熟依赖与互联网与人工智能技术的进一步结合。

    第一种是传感器到智能设备的云反射弧(图中A->F):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过一定温度时,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送指令给大楼灭火机器人,由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

    第二种是传感器到人的云反射弧(图中A->B):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过100度,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给附近的消防队,消防队出动消防人员来大大楼实施灭火。

    第三种是传感器到智能程序的云反射弧(图中A->D):例如,在大楼里,温度传感器检测到室内温度升高超过100度,同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高,于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元,也就是大社交网络中的智能程序,由智能程序判断是否危险级别和是否上报。

    第四种是智能程序到智能设备的云反射弧(云反射架构图D->F):例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测城市郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布指令,启动云计算机房的备用机器,扩充数据空间。

    第五种是智能程序到人的云反射弧(图中C->E):例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布短信或电子邮件,提醒机房值班人员,启动云计算机房的备用机器,扩充数据空间。

    第六种是智能程序到智能程序的云反射弧(图中C->D):这种类型的神经反射弧可以看做是云端人工智能系统的对话。例如,互联网服务器中运行的自动监测程序,检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化,当程序发现数据空间已满时,发送报警信息给互联网中心服务器,由中心服务器发布指令给云计算机房的维护程序,停止向数据空间写入数据,避免数据空间过载。

    第七种是人到智能设备的云反射弧(图中B->F):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送指令给大楼灭火机器人,由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

    第八种是人到人的云反射弧(云反射架构图B->E):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给附近的消防队,消防队出动消防人员来大大楼实施灭火

    第九种是人到智能程序的云反射弧(云反射架构图B->D):例如,在大楼里,大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾,于是按下报警按钮,将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心,服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元,也就是大社交网络中的智能程序,由智能程序判断是否危险级别和是否上报。

    四、云反射弧的应用案例和未来影响

    在现实应用中,互联网云脑的云神经反射弧已经逐步出现在人们的面前,例如无锡消防部门开始利用家庭火灾远程监控和救助系统,帮助农村留守老人和留守儿童家庭进行防火预警与快速反应。这套系统由无线终端、业务平台和传感探测设备(烟感、紧急救助按钮等)组成。它的工作过程就是一个典型的云神经反射弧。

    当发生火灾或其它紧急事件时,探测器发出报警信号(或手动按下救助按钮),火警信息将通过GPRS或TD无线网络传输到四个地方:一是社区(小区)监控中心;二是辖区消防部门的消防巡防车;三是全市119火灾调度指挥中心;四是发生火灾家庭的业主及其亲人和邻居朋友的手机上。

    当四方面在接到报警后能第一时间赶赴现场开展救助,为扑灭火灾和紧急处置赢得时间,避免火灾的蔓延扩大,大限度地减少人员伤亡和财产损失。从无锡消防的这个系统我们可以看出,除了传感器和机械设备可以作为感受器和效应器,人也是互联网反射弧中重要的因素,既可以做感受器也可以做效应器。