技术与SEO

溪饱鱼
503 阅读7分钟

技术与SEO

每次一提到SEO（搜索引擎优化），就是优化TDK、优化页面速度、网站标签语义化、做sitemap、robots、关注内外链结构巴拉巴拉.....

毋庸置疑，这些东西就是技术小伙伴们经常关注的东西，或者连这些最基本的东西都不理解。但就仅限于此了吗？

问题的关键是在于：只了解这些没有意义，你只是达成了SEO的结果，你并不理解SEO的过程。你只是照猫画虎，如果这时候让你去 自己做一个网站，你能获得SEO的流量吗？

了解除了SEO其他部分的必要性在哪？

Listen，SEO是离技术非常近的免费流量渠道。我们可以枚举一下主流的免费流量渠道：

  1. 网站自然流量。
  2. 微信公众号流量。
  3. 抖音、快手、小红书等平台流量。
  4. 社交圈、社交软件流量。
  5. app商店流量。

除了App是ASO（全靠花钱刷评分），SEO是不局限于百度、google这种的，这门技能是通用于所有的有搜索框的地方的技能，它是一门流量的综合学科。

没有流量你就只能关注你那点可怜的技术细节，写写demo自嗨，然后看着你的网站在搜索结果第50页默默腐烂。

我们观察一下技术大神廖雪峰在Google的自然流量有多少（它有些词在Google中文搜索里就是第一页）。

liaoxuefeng

如果我们从CPM（千次展示成本）角度来看，假设平均CPM在15-30元人民币之间（技术内容的常见区间），那么53万的流量相当于530个千次展示，价值约为7.95-15.9万人民币。这个流量价值还是挺可观的，这还是基于廖雪峰大神没有刻意去做一些SEO动作的情况下。

为什么它是离开发比较近的流量部分？

不管SEO专家、产品制定什么策略，我们是最终的执行侧。

我们理解html、服务端渲染、知道怎么优化网页性能、也可以实现schema.org。

我们更善用生产工具、爬内容、做站群这些手段，再加上技术本身就是一个细水流长的事情，而SEO也是相似的事情。相比之下自媒体、公众号这些手段对于我们开发而言反而没有网站这么好（只靠内容我们和普通人并无区别），

那还需要学什么？

  1. 关键词：任何一个页面的TDK和内容，并不是依靠想当然写下去就会有流量的。首先你得通过工具调查和理解哪些关键词流量高、难度低、以及去分析用户的意图，然后在内容中自然的运用关键词，达成一个比较恰当的内核且完成关键词密度的布局。
  2. 索引量：主要是关注自身网页的索引量，以及怎么以更高效（自动化）的方式提供内容，这种索引量是上千级/万级的页面或者百级的页面高质量内容页面，而不是说写几篇文章就有流量。
  3. 内容集群：多域多站的内容集群~。
  4. 外链：怎么买、买哪种、怎么自然获得都是学问。

这是我几乎没在SEO上砸钱，有少量电梯效应，主要是纯技术流，达到的网站流量，目前是一个月30w+自然流量，且主流量国家是欧美，满打满算用了6个月时间。

xibaoyu seo

我们来算算价值：我有自己的点击数据就直接算cpc，上面廖雪峰大神的网站我是只能看曝光所以用cpm。假设点击0.5刀一个人（综合各个国家地区，东南亚都很便宜欧美就贵），这意味着我用了6个月时间用技术换来了现在每个月大约3w$的流量价值（1.59 * 4 * 0.5），

这种事情，它就是独属于技术的奖励，产品不会写技术，SEO专家对于技术不够深入。

技术的独特优势和能做什么

  1. 爬别人内容 - 作为开发者，我们可以写爬虫，绕过常见的反爬机制，批量获取竞争对手的内容结构和关键词分布。

  2. 快速建站 - 我们可以利用现代化框架（Next.js、Gatsby等）快速搭建SEO友好的站点，实现服务端渲染、静态生成等对搜索引擎友好的技术方案。相比传统建站，我们能在几个小时就内完成一个性能优异、结构合理的网站。

  3. 快速索引 - 通过技术手段自动提交sitemap、利用API主动推送新内容到搜索引擎，甚至可以编写脚本监控索引状态并自动调整策略。我们能实现比普通SEO更快的索引速度和更高的索引覆盖率。

  4. 自动化 - 从内容生成、发布、监控到数据分析，我们可以构建完整的自动化流程。例如，编写脚本定期检查关键词排名变化，自动调整内容策略；或者实现自动化的A/B测试来优化转化率。

  5. AI技术性生成内容 - 不仅仅是使用现成的AI工具，我们能够定制化训练模型，针对特定领域生成高质量内容。更重要的是，我们可以开发内容优化系统，自动分析现有内容的表现并提出改进建议。

  6. 技术性SEO优化 - 从Core Web Vitals优化到复杂的Schema.org实现，从服务器响应时间调优到CDN配置，这些技术细节往往是普通SEO专家难以深入的领域。

这种事情，它就是独属于技术的奖励，产品不会写技术，SEO专家对于技术不够深入。

技术实战：SEO的工程化实现

作为开发者，我们可以将SEO工作系统化、工程化。

1. 现代化前端框架与SEO

现代前端框架如Next.js、Nuxt.js等已经内置了对SEO的支持，但要真正用好它们，需要深入理解其工作原理：

  • SSR vs SSG vs ISR：对于内容频繁更新的页面（如产品列表），服务端渲染(SSR)是最佳选择；对于相对静态的内容（如博客文章），静态生成(SSG)能提供最佳性能；而增量静态再生(ISR)则是两者的完美结合，适合大型内容网站。

    // Example of implementing SSR in Next.js
export async function getServerSideProps(context) {
  const res = await fetch(`https://api.example.com/products/${context.params.id}`)
  const product = await res.json()

  return {
    props: { product } // will be passed to the page component as props
  }
}

  • 动态元数据生成：不要满足于简单的静态meta标签，应该实现动态生成系统。例如，在Next.js中：

    export async function generateMetadata({ params }): Metadata {
  const product = await fetchProduct(params.id)
  return {
    title: `${product.name} - 最佳选择 | 我的网站`,
    description: generateSEODescription(product),
    openGraph: {
      images: [product.imageUrl]
      // 更多OG配置
    }
  }
}

  • 结构化数据自动化：不要手动编写JSON-LD，而是构建一个系统，根据内容类型自动生成适当的结构化数据。

    // Example of generating structured data in JSON-LD format
const generateStructuredData = (product) => ({
  '@context': 'https://schema.org/',
  '@type': 'Product',
  name: product.name,
  image: product.imageUrl,
  description: product.description,
  brand: {
    '@type': 'Brand',
    name: product.brand
  },
  offers: {
    '@type': 'Offer',
    url: `https://example.com/products/${product.id}`,
    priceCurrency: 'USD',
    price: product.price,
    availability: 'https://schema.org/InStock'
  }
})

2. 自动化内容生成与优化

AI与内容：

  • 定制化内容生成管道：我们可以构建一个完整的内容生成流水线：关键词研究 → 大纲生成 → 初稿撰写 → 人工审核 → 发布 → 效果监测 → 内容优化。其中大部分步骤都是自动化的，人工只需要做最终审核。

  • 多语言内容扩展：不要满足于单一语言市场。我们可以开发一套工具，能够自动将现有内容翻译成多种语言，并根据目标语言市场特点进行本地化调整。

3. 技术性SEO监控与诊断

预防胜于治疗：

  • 实时监控系统：构建一个监控面板，实时跟踪关键SEO指标（索引状态、排名变化、Core Web Vitals等）。当指标异常时，系统会自动发出警报并提供可能的原因分析。

  • 自动化诊断工具：开发了一个工具，每天自动爬取自己的网站，检查技术问题（如死链、重定向链、缺失alt标签等），并生成修复脚本。这比手动检查效率高出数十倍。

  • A/B测试框架：实现了一个专门针对SEO的A/B测试系统，可以同时测试不同版本的标题、描述、内容结构等，并追踪它们在搜索引擎中的表现差异。通过这种类似的系统，我们可以找到最优的内容模式。

4. 高级技术优化

细节决定成败：

  • 边缘SEO：利用Cloudflare Workers或Netlify Edge Functions在CDN边缘节点实现动态SEO优化，如根据用户地理位置或设备类型提供不同的meta信息，或者实现国际化URL结构而不影响核心内容。

  • 渐进式图片优化：实现一套自动化图片处理系统，不仅压缩图片，还自动生成WebP和AVIF格式，添加适当的alt文本，并实现延迟加载。这可以去保持图片的SEO价值。

  • 预渲染与缓存策略：为动态内容实现智能预渲染系统，分析用户访问模式，预测可能被访问的页面并提前渲染。这可以大大提高了首次内容绘制(FCP)速度，间接提升了排名。

5. 数据驱动的SEO决策

让数据说话：

  • 自定义归因模型：去做更细化的埋点方案，更准确地评估不同SEO策略的ROI。传统工具往往过分强调最后点击，而忽略了用户决策的复杂性。

  • 预测性排名分析：基于历史数据训练了一个机器学习模型，能够预测内容发布后的可能排名范围，帮助团队更好地分配资源，专注于高回报的内容。

作为开发者，我们拥有构建这些工具的能力，而这正是我们在SEO领域的独特优势。通过将技术思维应用到SEO中，我们可以实现传统SEO专家难以企及的效果，获得更多的自然流量，创造更大的价值。

记住，SEO不仅仅是一系列最佳实践的集合，它是一个需要持续优化的系统。作为开发者，我们有能力构建这个系统，并使它不断进化。

最后

欢迎加入群聊，我们一起讨论一些SEO、技术、商业、闲聊。

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