聯系我們
導讀：社交平臺可以瞬間抓取數以千萬計的用戶信息，借助大數據分析出用戶的喜好、偏向，以此來作為投放結果的依據，影響到用戶的決策，包括購物或者投票。例如說近期陷入隱私泄露的臉書。
發表日期：2019-09-21
文章編輯：興田科技
瀏覽次數：9054
標簽：
社交平臺可以瞬間抓取數以千萬計的用戶信息，借助大數據分析出用戶的喜好、偏向，以此來作為投放結果的依據，影響到用戶的決策，包括購物或者投票。例如說近期陷入隱私泄露的臉書。
與此相比，SEO的工作還是在不斷優化代碼和撰寫原創文章，所帶來的流量微乎其微。
用戶刷抖音可以刷一天，一個熱門的抖音視頻輕松贏得數萬流量和評論。一個在抖音上出現的商品，甚至導致淘寶商家跪求用戶“撤單”，因為是在咨詢人數太多，商家不看重負。
與此相比，SEO取得的效果，不過是增加的一點流量和略微上漲的訂單。
在這個互聯網時代，SEO顯得格格不入。
這種“格格不入”是如何造成的呢？大連網站建設和運營公司網建科技總結出了如下四種原因。
鐵與水
SEO是以算法為基礎的一項工作，其需要符合搜索引擎設置的一套算法。但是，搜索引擎的算法是基于現在以及過去的互聯網而發明的。
第一，它沒有預測的功能。第二，它具有滯后性。以百度為例，百度的算法產生于pC互聯網早期，彼時，門戶、企業站、論壇等才是互聯網的基石，基石壘起來的地面是堅固的，搜索算法可以在這一“堅固的地面”上生存，并且受到熱捧。同時，對于新出現的互聯網內容和形式，算法是比較“陌生”的，縱使將其納入到算法體系中，也需要一段時間。
互聯網難以預測性和內容形式快速更迭，讓算法顯得很是落后。例如，百度對博客、視頻網站、短視頻的收錄，一直就沒有跟上步伐。
網建科技有一個不太恰當的比喻：互聯網越來越像是“水”，不斷進行流動的水，而“算法”仍然是一塊“鐵”，在流動的水面上，鐵自然很快沉下去了。
線段與直線
如果長期從事SEO工作，就會發現搜索引擎的算法有一種“傳播偏好”，越是流傳次數多的內容，越受到算法的認可。
從A點到B點，如果經過多次“轉載”“停留”，算法會給予較高的權重，并且樂于收錄和推薦。
但是，現在的用戶，追去的是高效。
從A點到B點，最好是直接到達。
所以，發布一個抖音視頻，用戶立馬就可以找到視頻中商品的淘寶店。但是，如果我們在某企業站發布一篇文章，需要在多個平臺進行發布和投稿，讓其出現在百度的首頁，然后才可能有用戶找到。
這就是“傳播偏好”的缺陷。
組織生產與社會化大生產
無論算法還是目前潮流的營銷方式，都非?？粗貎热莸纳a，但是兩者內容生產機制不同。
SEO仍然是有組織的內容生產，大量的SEOer在財務的激勵下，有目的地進行內容生產。生產工人以及生產效率受制于收益。
但是，目前潮流的互聯網營銷，它們的內容生產方式是社會化的，不是有財務激勵而進行的生產，生產人數和效率也遠遠超過SEOer。
如果說，互聯網成敗依然與“效率”有關，顯然，潮流的營銷方式更勝SEO。
寓學于樂與寓樂于學
現代社會是一個知識大爆炸的時代，搜索引擎包容的知識更是五花八門。
為此，搜索引擎也肩負著一個使命：讓用戶從中學習。然后，其創造的學習氛圍是“正襟危坐”的。
往往是用戶產生了學習的需求，然后才使用搜索，最后找到結果，然后用戶滿意。這種學習環境更接近與“課堂式”。
然而，這是一個娛樂化的社會。越來越多的人被帶入娛樂王國，被各種娛樂和新奇所打擾，根本不會去關注自身的學習需求。
新潮的營銷方式，最大的創新是“寓學于樂”。在娛樂的世界進行學習，獲得娛樂的同時，也能夠獲得相應的知識。
舉一個簡單的例子：如果你想學烹飪，你從百度搜索烹飪學校，然后報名學習。但是你在抖音上同樣能夠學習到一道菜，并且娛樂性十足。
簡言之，SEO適應嚴肅知識時代，而不適應娛樂化時代。
既然，SEO與當下格格不入，是不是說SEO會被淘汰呢？在網建科技看來，也未必，因為搜索的算法、搜索公司、搜索的參與方也在不斷進步，如語音搜索、算法更新等等，它也是試圖適應和追隨這個時代。
上一篇：
暫無信息上一篇：
做好論壇運營推廣的最關鍵的兩點更多新聞
2020
關于網站優化，關鍵詞搜索是網絡搜索索引主要方法之一，就是訪問者希望了解的產品、服務和公司等的具體名稱用語。選擇流量穩定的關鍵詞。下面小編告訴大
View details
2020
關于搜索引擎優化，對于網站建設的首頁可以說它就相當于人的臉面，因為我們看一個人的時候，首先看到的是對方的臉，相對的搜索引擎優先的參考對象就是標題了
View details
2020
關于關鍵詞排名，對于網站建設前期的一個規劃關系著一個網站建設得是否成功，網站建設前需明確建設網站的目的，確定網站的功能和規模，進行必要的市場分析，只
View details
2020
關于關鍵詞優化，首先我們要讓現在消費者不太好、有需求，首先想到的就是搜索引擎，在搜索引擎輸入關鍵字，查尋相關的結果，換句話說通過搜索引擎來認知和答疑
View details
