搜索行銷者必備的教育條件
我曾讀過Rhea Drysdale寫的關於網站審查的一篇優秀文章。在描述她的大學教育和SEM時，Rhea Drysdale指出，互聯網行銷是我的廣告原理課裡的一個簡單句子。互聯網行銷太新了，對於廣告公司來說有很大的風險。我們還善長於報紙廣告和直郵廣告。
我相信，對於許多SEM專家來說，也是如此。
對許多人來說，在大學裡針對學習SEO或是SEM的相關問題討論都沒有太多的實際意義。因為，只有一種選擇的機會。
現在，在絕大多數的學校，都有正式的SEM教育。我是否應對潛在的受雇人員設置一個數位行銷的先決條件？我看不必要。我是自由藝術教育的支援者，在我第一次安裝NCSA Mosaic時，曾在SEO中使用過多種應用程式。對於關鍵字廣告和SEM來說，以下是一些十分相似的技術之路。
——化學。搜尋引擎演算法類似于化學合成物諸如水。一般來說，合成物有可預測的行為，除非他們的環境是不穩定的。改變氣壓或是溫度，水會由液態成為固態。加入氧原子，水就會成為過氧化氫。同理，搜尋引擎可改變用於使用者搜索、資料分析和垃圾處理的演算法。只有不斷地測試和研究，你的半可靠地預測環境的改變。
——歷史。有時，格言也會發生改變。對歷史無知者可能會形成一種新的搜索。這些年，我對包括谷歌在內的新創企業的行為進行跟蹤，嘗試找到成功或是失敗的具體環境。但是，目前為止我一直不走運。
——心理學。除了對統計資料有了解外，掌握一定的心理學背景知識對於評估你的定向使用者十分有益。理解你的客戶需求只是成熟的實用性研究的一個方面。你需要準確地分析什麼樣的廣告平臺、關鍵字對你的網站最有效果。
——生物學。有的歷史知識，然後有生物學知識，這是目前市場適者生存進化論的有益準備。每一個網路行銷顧問都知道不可能很快地改變或是心灰意冷，那些改變太快的使用者不會期待他們的環境來適應他們。同樣，關鍵字行銷企業經過多年的努力才能找到他們成長的沃土。
許多人接受正式教育前，互聯網沒有出現。這些人發現很難理解大學課程如何能準確地適應業界的快速變化。我還記得Patricia Galea和Mike Margolin，這兩位同事在加州大學教授數位時代的廣告這一課程。這是一個全面的線上行銷課程，包括有良好的SEO和SEM案例。
這些年，關鍵字排名和SEM的許多內容並未發生根本性變化。關鍵字研究、分析、網站架構以及實用性研究的目的與10年前的目的十分類似。當我們使用的工具和技術手段發生變化時，其概念仍保持不變。
我們雇用的大量員工對業界經驗知之不多，這些經驗水準對長久的成功沒有積極的關聯性。相反，我更喜歡那些愛學習、有出色的溝通技巧和廣博的知識面的員工。
還有很多朋友都很疑惑的一個問題，因為大家都知道Google的排名演算法PR，好像現在不起作用了，因為很多關鍵字行銷服務ER都跟我說，很多PR高的在某些關鍵字排名反而落後于PR值很低的網站。所以大部分的朋友認為是不是PR現在已經不起作用呢？
很多朋友對上面的問題都很疑惑，到底為什麼通過什麼原理或者是什麼機制來判斷這些問題的呢?其實就是我們今天要講的一個原理，叫做LSI(Latent Semantic Index)翻譯成中文的意思就是隱含語義索引。
隱含語義索引工作原理：
當蜘蛛爬取並下載網站頁面後，隱藏語義索引(以下我們檢查LSI)把下載網頁的所有單詞製作成一個清單，然後就是將一些沒有語義的單詞過濾(比如停用詞，過濾詞等)，然後再將網站所有的頁面都做出單字清單。然後利用這些清單就可以做一個以頁面(文檔)為X軸，單詞為Y軸的巨型矩陣。如果一個單詞出現在某個頁面，那麼對於的頁面位置我們標為1，反之就為0。這樣就可以很清晰的看到每個單詞在整站頁面出現的頻率。
當然僅僅是靠這樣是不能準確的技術的，那麼LSI將引入一個權重。1.關鍵字在頁面出現的頻率越高這個關鍵字在這個頁面的權重就越高。2.就是整站關鍵字頻率高的權重越低。
LSI最重要的是可以算出網站某個關鍵字的相關關鍵字在其他內頁的出現的頻率。這樣的好處就是即使你的某個網站頁面未出現你搜索的關鍵字廣告行銷，也可能將相關的頁面搜索出來。所以如果你做某個關鍵字排名還是把你所有的反向連結都用該關鍵字作為錨文本的話，那麼你的反向連結的品質度會下降，就是LSI的作用。還有就是你網站頁面做相關的長尾關鍵字相互提升其競爭力，就是因為他們的相關性。所以如果你還是用以前的方法來做優化，不做長尾關鍵字，不做相關性的話，那麼你的網站關鍵字是很難獲得很好的排名的。
從上面的敘述的原理我們不難看出，為什麼搜尋引擎能夠表現出這麼好的智慧，雖然LSI並不是理解某個單詞的意思，但是他通過計算一個頁面包含的關鍵字，並且參考其他網頁所包含的搜尋引擎優化組成。所以LSI會得出一個結論，具有很多關鍵字相同的網頁，他們的頁面內容也是接近的。所以這就是為什麼搜尋引擎能夠很多的判斷偽原創和採集的頁面的文章，所以你不要因為你改改標題，改改某些段落搜尋引擎就不知道了。其實LSI就能夠很好的判斷。
這就是LSI的智慧結果。
那麼我們連結LSI以後我們再來回答文章開通的一些問題，前幾個問題就不用回答了，關於PR值現在是否起作用的問題，我的回答是否定的。PR演算法現在還是Google的核心演算法，現在沒有變，以後也只是不斷改進，也不會變。那為什麼會出現PR低的網站搜尋引擎最佳化排名還比PR高的排前面呢?你要知道PR的演算法，Google計算一個頁面的PR值是計算其所有的導入連結，包括內鏈。但是Google更加看重那些具有相關性網站和頁面過來的連結，而對不相關的反向連結在最後計算網頁關鍵字排名的時候不會起作用。但是這些不想關的反向連結在計算PageRank是還是有用的，所以就會出現這種現狀。PR高的關鍵字排名排在PR低的下麵。
那麼如何來分析反向連結的相關性呢?就是前面我們說的LSI。
PS：搜尋引擎並不是那麼不可接近，他的想法也和站長是一樣的，目的就是為了讓使用者有更好的體驗。我們研究它並不是要去迎合他的口味。而是和搜尋引擎一起去贏得使用者的青睞。所以無論何時你都不要忘記網站使用者體驗
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