抖音搜索优化优化到底要不要做
抖音搜索优化优化到底要不要做？
抖音搜索优化到底要不要做？我的答案是一定要做。之前给大家分享过关于抖音的流量分类，提到过抖音搜索流量，就有粉丝在后台问关于抖音优化排名的问题。今天我给大家总结做好抖音优化搜索排名的3个好处。
第
一，你在正常发布视频的时候，优化一下就可以给你带来更多的精准流量，是一个非常好的辅助手段。
第
二，你的视频发布之后会给你带来常年的客户大大延长你的视频寿命。因为刷屏流量只是一时的褪色。
第
三，抖音优化带来的流量非常的精准。比如说你是做彩钢房，你搜索彩钢房看到你的视频的联系你的客户一定是非常精准的客户。如果你还不懂，我们举一个通俗的例子来看，如果我们在抖音上找某个产品的时候是不是就直接在抖音搜索框里边去搜，那么你搜是不是就比你这个平台推送过来的客户，一个是精准，一个是意向度更高。
还有一点最重要的是做抖音优化你会体会到一句话，就是小领域大市场，你会发现很多非常有价值的细分领域。这些领域搜索量不高，但是流量价值超高，有的行业甚至有几千的粉丝，但是一个月就可以变现几十万。这就是流量价值高。关注我下期教你如何做抖音一划排名。
关注我的粉丝中也有做抖音搜索优化的
我知道，关注我的粉丝中也有做抖音搜索优化的。
我清楚，无论哪个行业，你的同行和竞争者都不会少。
我更明白，抖音搜索优化是一个可以落地的、实实在在可以将排名做上去的项目。
所以，我想对同行说，踏踏实实做好服务，认真的对待每一个相信你的客户，切实帮助客户在抖音拿到结果。你比你想象的更有价值！
现在的社会
现在的社会，人们越来越注重营销，而搜索引擎优化(SEO)是一种常见的营销方式，它可以帮助企业在搜索引擎上获得更好的排名和流量。SEO搜索是指通过优化网站在搜索引擎上的排名吸引更多的潜在客户访问您的网站。这是一种非常有效的方式，可以帮助企业在短时间内获得更多的客户。具体来说SEO搜索可以帮助企业在搜索结果中排名更靠前，从而吸引更多潜在客户访问您的网站。
什么是搜索引擎优化
什么是搜索引擎优化？
代码实现了一个简单的PageRank算法，用于计算一个网络中网页的PageRank值。其中，变量n表示网络中的网页总数，max_iterations表示在迭代过程中最大允许的次数，delta是判断PageRank是否收敛的阈值，beta是一个常量值。
用于平衡当前网页与其它网页的 PageRank值，adjacency_matrix是一个n*n的矩阵，其元素表示网页之间的链接情况。
此外，不同的编程语言有其各自的实现方式，但都是基于PageRank算法的原理，通过链接关系和网页之间的权重分析计算出网页的PageRank值
优化和改进PageRank算法是一个长期的研究课题，以下是一些常见的优化和改进方法：随机浏览模型,PageRank算法默认用户按照概率随机访问链接，但实际情况可能更复杂，需要根据用户的行为模式来调整计算公式。
网页分类,将网页按照主题进行分类，对每个分类计算PageRank值，可以提高计算的效率和准确性。
链接分析,通过分析链接的质量和权重，调整PageRank的计算公式，例如优化链接文本、考虑链接的位置和可访问性等。
链接神经网络,基于神经网络模型对链接关系进行建模，可以较好地模拟真实情况，并能够处理更大规模的网络。
防作弊机制,通过检测不良链接、作弊行为等，维护网络的可靠性和稳定性，防止PageRank的滥用和扭曲。
总的来说，PageRank算法在互联网搜索、推荐系统、社交网络等领域有着广泛的应用，随着互联网的不断演进和扩展，PageRank算法的优化和改进也将成为一个重要的研究方向。
beta表示一个常量值，用于平衡当前网页与其它网页的PageRank值，max_iterations表示在迭代过程中最大允许的次数，delta是判断PageRank是否收敛的阈值。
ranks是用于存储PageRank值的数组，初始值为1/n，其中n是网络中网页的以下是一段Python实现的PageRank算法的代码。
其中，adj_matrix表示网络的邻接矩阵，beta表示平衡因子，max_iterations和delta分别表示最大迭代次数和收敛阈值，n表示网页数量。在代码中，首先根据邻接矩阵构造了转移概率矩阵
A，然后对PageRank向量x进行了初始化。
接下来我们再看一个Python的PageRank算法的实以下是一段Python实现的PageRank算法的代码，该代码基于链接分析原理，并使用稀疏矩阵存储和计算，可以处理规模更大的网络。Copy code
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
def pagerank(adj_matrix, beta, max_iterations=1000, delta=1e-6):
n = adj_matrix.shape
构造稀疏矩阵形式的转移概率矩阵
A = sp.csr_matrix(adj_matrix.T / adj_matrix.T.sum(axis=0))
初始化PageRank向量和随机跳转概率向量
x = np.ones((n, 1)) / n
e = np.ones((n, 1)) / n
迭代计算PageRank
for i in range(max_iterations):
x_new = beta * A.dot(x) + (
1 - beta) * e
if np.linalg.norm(x_new - x, ord=1) < delta:
break
x = x_new
return x_new.reshape((-
1,))
在以上代码中，adj_matrix表示网络的邻接矩阵，beta表示平衡因子，max_iterations和delta分别表示最大迭代次数和收敛阈值，n表示网页数量。
与之前的实现不同的是，这里采用了稀疏矩阵pressed sparse row matrix，CSR）格式，从而能够更加高效地进行存储和计算，尤其适用于处理规模更大的网络。
店铺优化注意避开这4个误区
注意！店铺优化注意避开这4个误区
店铺的搜索优化是每个卖家都要做的一项基本工作，只要消费者的搜索行为还在，咱们这项工作就必须要进行下去。如何在做搜索优化过程中，我们要如何避开误区，正确优化店铺呢？今天小编就来跟大家讲一讲。
误区一：店铺产品布局混乱
相信很多老卖家还有这样的印象，在淘宝初期，店铺只要打造出一个爆款就可以源源不断获得流量和销量，吃穿不愁；但是现在淘宝的趋势发生变化，店铺长期只有一个爆款在支撑整个店铺，进店流量单一且集中，没有其他款式来承接分散流量，整个店铺对爆款的依赖度很大，一旦爆款出现问题，整个店铺也随着完蛋。
其实这也不难理解，除了极个别“超长待机”的产品外，其余产品都有自己的生命周期，店铺爆款也是如此。咱们产品之前做得好，是因为没有出现竞品或者竞品表现比较差，而当有其他强有力的竞品出现时，你的竞争力开始减弱，店铺流量会突然消失，也就失去了最初做爆款是为了以点带面的目的。
咱们日常在做产品布局时，要考虑这样一个细节：当爆款处于稳定期并即将进入衰退期之前，我们就要开始准备新的爆款，及时上新，充分利用爆款引进的大量流量去对店内其他款式进行预热的准备和访客资源，形成店铺爆款群，实现以点带面的效果，引爆店铺整体流量，打破单一流量入口。
误区二：上新问题
现在还有很大一部分做铺货的卖家，蚂蚁搬家式的疯狂为店铺上新，几乎每天都会上新，可是卖得出去的几乎没有。关于上新，咱们有几点是需要注意的。
1.关于新品扶持：首先我们要明确一点，新品扶持肯定是有的，毕竟平台要发展就需要不断有新鲜血液加入，所以平台会给新品一定的扶持，鼓励卖家们多上新品。但是机会是给有准备的人，人家从选款到标题写作、图片拍摄制作等都花费力气去做，而你随便应付写标题和简单拍下图就上架，系统自然是不会青睐你；如果你是直接用数据包的，别人都有了，你现在才上架，你觉得系统还会认为你是“新品”吗？
2.频繁上新：大批量集中上新可能会导致你要打造的爆款重点分散，因为对于绝大多数的中小卖家来说将一个主推款变成爆款就已经要花费很多精力，更别说是一下子来十几款，不管是资源上、精力上，甚至是平台规则都是不允许的。而而这样做往往会带来的后果就是，不仅你没有一款能做好，由于大量的新品无法得到很好展现，你店铺滞销率会随着增加。
误区三：上下架时间认识误区
现在由于现在无线端的兴起和个性化搜索，下架时间对于排序的影响已经很低，虽然低，但不代表它已经不重要了。现在的个性化搜索，对权重的一个考核标准就是标签的准确性，比如买家要购买一件黑色毛衣，而你刚好有卖黑色毛衣，你的产品标签与目标人群标签相匹配了，系统自然会给到你流量。
你可能会说上下架时间是为了给新品加权，这个没错，但是现在可以给到新品加权的渠道有很多，比如付费推广、优先展示给标签匹配的买家、短视频加权等，这也让上下架这部分权重被稀释。
不过，大家可能还会忽略一点，现在来自PC端的流量还是占据淘宝流量的一部分，而这部分流量相比于无线端端流量更有规律性，咱们可以抓住这些规律来做好上下架工作。我们知道宝贝越接近下架时间，权重就越高，权重就越高，我们要根据不同的产品，选择不同的下架时间段（新手对下架时间不了解的，可以在软件中选择对应的行业上下架时间模板）。通常的做法是竞争力强的宝贝，可以在人气最旺的时间段下架，如上午9-11点这个时间段；而对于竞争力较弱的宝贝，可以选择在竞争较弱丶流量也不差的时间下架，如上午11点-下午2点这个时间段。同时要注意在相同时间内，相同关键词，一个店一般最多只有2个宝贝可以上第一页，设置过多品类相同且关键词相同的宝贝，会浪费宝贵的曝光机会，因而要错开安排好上下架时间。
误区四：哪里不好改哪里，没有大局观
对产品进行优化操作，这个基本上属于日常操作了，很多卖家会盯着数据来看哪方面需要优化，就立马开干！但是，真的优化后，却发现流量和销量不仅没有得到提升，反而数据越来越差了。这是为什么呢？
咱们就以标题优化为例子来跟大家说一下。
1.词语的权重：咱们标题优化通常是因为标题中某个词语表现不好而进行替换，当我们找到一个认为不错的词语写在标题中，这意味着咱们有出现在买家面前的可能，但是能不能出现，还要看咱们这个词的权重如何。如果刚好替换的是标题中原本权重较高的词，那么咱们新词权重还没养起来，而旧词语由于被替换权重消失，导致整个标题权重也变低，那么咱们出现在买家面前的机会就比以前少。
