如何学习seo技术(seo那些技术是必须要学习的？)

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1、seo那些技术是必须要学习的？

你好，很高兴能回答你的问题，作为一名网站优化专员，基础的seo知识点是必须要掌握的，这对于网站排名的好坏，有着直接的影响，总结一下seo必须知道的基础知识，只要这些基础知识都掌握的好了，那么优化工作会前进一大步。

一、网站流量统计

通过网站流量的统计，我们可以知道我们的网站有多少IP、PV，就是流量跟浏览量，还能清除的知道这些IP都是通过什么方式而来的，通过哪些关键词搜索进来的，了解这些，我们就能知道我们做的优化是否有效果，并且也可以由此来调整优化方案。

二、查询工具

通过seo查询工具我们可以查询收录和反向链接的数量，还可以查询网站的死链接、以及关键词排名等。配合工具的使用，我们可以更好的掌握我们网站的动向，更好的做好优化工作。

三、文章编辑

这是对seo人员最基本的要求，现在的搜索引擎对于网站文章的质量要求越来越高，作为一名合格的seo人员，必须要具备编辑基础，要有一定的文笔水平，写出既是原创内容，又是用户所感兴趣并且有用的内容。

四、网站后台

做seo工作的人都是离不开程序后台的，seo的大部分工作都是在这里进行，特别是想要做好网站的结构优化的修改设置，你不了解这种程序那是寸步难行的，弄不好还容易犯各种严重的错误。

五、网站搭建基础

做seo必须要知道域名的注册与解析、备案，虚拟主机与服务器的使用，基础网页语言 html,div+css,如果您不懂这些，那么不要说自己懂seo，更不要说seo很简单，否者只能搬了石头砸了自己的脚。

六、链接原理

链接原理是网站价值传到的基础，不管是哪个网站无论是哪个搜索引擎，链接都是判断网站质量的一个重要标准，这是每个seo人员都必须知道的基础知识点，外链为皇，内容为王，这句话虽然已经是说透了的老话，但是不可否认，外链和内容才是seo的重点之一。

希望我的回答能够帮助到你！

2、如何学习SEO？

SEO需要的技术真的太多了。没接触过和接触过和提升过。所知道的技术真的天差地别。

首先说一下基础的SEO知识把。

入门级SEO需要掌握知识及技术：html css DIV 各种CMS 的运用及修改发现很多SEO连入门级需要的技术知识都掌握不全。

说下技术包含应用场景 HTML这个是应用较多和频繁的。最基本的 TDK meta元标记 og属性 link标签>>注释 A标签 alt标签 H标签 strong标签 nofollow这些都是html技术的支撑里面Css 这个和html是一个包含关系。 比如前提到 H标签 strong 等Css用于定义样式文件 所有样式有关的 比如字体样式 颜色 加粗 H标签定义标题大小的。

很多大概讲的话这些就是和SEO相关的。DIV 这是网站布局里面块 的应用。主要是html里面布局的部分。

CMS运用 这个是重点了。 大部分的SEO 优化的站点使用的是开源的CMS 这里面企业站的话 以织梦和帝国为最。当然还有其他的但是最多的是这二类。这些CMS有很多功能是对于SEO很有好处。看你自己怎么用。能否熟练使用。

进阶级SEO需要掌握知识及技术：数据分析技术 CMS功能开发 JS python定制功能 正则 采集和爬虫数据分析;基本数据分析利用比如EXC表格CMS功能开发 需要 PHP 语言的熟悉 织梦和帝国都是PHP的。如增加文章发布后自动主动推送给百度熊掌号。

可以在网上找到源码你还是的修改和利用。 这里有人会说找程序员，交给程序员解决。没错如果公司有程序员是可以交个他们解决。但是如果我们知道这方面的知识在沟通和写需求的时候描述是否效率会提升包括沟通成本。而不是一点程序思维都没有瞎JB提需求。

JS ：基本的了解和应用就可以了。 比如跳转 如何用JS 作出302跳转效果 PC端跳转移动端 代码跳转适配 这里面水很深。黑帽很多东西在JS里面都能找到亮点的特色。404跳转 判断来访跳转。 发现这里面举例跳转比较多。

因为缺少在Seo实战中这个JS效果用的比较多。 而跳转有很多种。打个比方写一个最简单JS跳转效果。当网站页面被克隆时 如何挽回流量？

分析：克隆页面 那么就会包含页面所有的元素 如果我写一个JS 用来判断当前页面url 是否为自己本身的url 实现跳转是否就能把这一部分流量搞回来？ 这个代码我就不放放出来了网上很多也很简单。

判断当前url是否包含"XXX" 不包含就跳到'XXX' 如果克隆者并没有过滤掉JS的话。 那么当用户访问克隆页面触发了JS 就会跳转到被克隆的页面 这是不是流量就回来了。

PYthon定制功能 这个就很大了。 比如一些日常的SEO 操作查排名 查收录 查导出url 分析爬虫日志推送不收录url 到百度 等等。。很多具体根据需求。所以作为一个进阶SEO 你需要掌握python 正则 这个应用场景就太多了。

移动适配规则提交 里面就用正则带适配url里面各层级的参数 同时python 里面识别很多都有正则 包括采集里面对于url 识别里面很多正则。采集和爬虫 这个包含正则截取 正则替换 scarpy 等。应用场景里面基本是大数据采集。

大神级SEO需要掌握知识及技术：数据分析模型建立与拓展 PYthon自动化 shell分析 产品模型与需求。

这个就能难说叻。毕竟我也是在学习和进步中。和接触到的大神了解来说发现了一些技术，肯定还有一些隐藏的属性和技能没了解到。数据分析 是一个大的东西。每个SEO大神对于SEO数据分析 都有自己模型和维度。同时在做数据分析的时候会涉及到很多技术。

比如python shell 等 甚至很多我也不了解的技术。python自动化 这个最近5118创始人李昊在最近分享中反复提到这个词。 李昊是技术出身，所以对于SEO 有着关于自动化、程序化、批量化执行执念。把一些SEO实战所需要的一些数���或者功能程序化自动化批量化。

shell 也是用来做数据分析，用来剥离数据分析数据中间可以结合python 用来获得需要的数据和效果。产品模型与需求 做SEO都到大神级别了那么对于做产品或者做一些提升流量需求的产品和需求时也是需要了解和应用的。到了这一步 我估计已经有一大批SEO 哭死在路上。因为可能他们做了好几年可能还是在入门级SEO徘徊。当你和更多大神级SEO交流时候你就会发现技术原理技术思维无处不在。越是学习的越多了解的越多，发现自己懂得越少进步的空间越大。

祝好！希望题主不要被我这一大堆关于SEO技术回答给弄懵逼。一步一步来，一步一个脚印。回头看看 自己的学习进步过程真的太有意义了。

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3、新手如何学SEO？

SEO 难不难学

SEO不难学，学SEO并不是为了SEO而SEO ，SEO最核心的东西是帮助别人， 你要明白要先取之，必先予之。所以想要学习SEO，必须先了解用户到底需要什么，怎么样才能解决用户。

seo不难学，就好比我给你10块钱让你去买包子，结果你买回来都是破的，也就是说，谁都会用钱去买，但是，真正谁能买到好吃的包子就看你造化了。

SEO 难不难学

SEO不难学

其实SEO还是比较好学习的 初期先学习多发发站内文章，伪原创，高度伪原创，原创，都是怎么写的有什么区别，对网站有什么区别，对搜索引擎有什么区别

外链，外链是每天必须坚持定时定量发的，找些好发的平台

记住！发的贴子不必收录，因为外链在文章不收录的前提下，也是有外链的

针对每个关键词，分析哪个是主关键词，哪个是长尾关键词，哪些关键词容易引流

针对有用的关键词进行优化排名，说白了发外链，发对应的关键词锚文本，发高质量文章等

等你学会写网站的SEO优化方案的时候，基本上可以算是一名合格的SEOer了

seo

SEO不是机械式的东西，更注重SEO的创意探索思维！

最后总结一下 SEO没有捷径，SEO无法简单化，没有快速能学成

seo高手=丰富的seo理论+强悍的实战经验+每天学习+良好的执行力

4、非技术人员如何学习SEO，现在学SEO还有用不？

关于这个问题，我可以简单的说一下我的理解，希望对你有所帮助。

SEO是针对我们自己的内容和网站能够更好的被搜索引擎发现，收录，以及获得更靠前的推荐展示的一种技术。可能对于没有接触过它的人来说，比较默认，感觉会是需要很高深技术背景才能学习，其实不是的。

要想学习SEO其实只要会上网浏览信息，并且简单了解一些制作网页的HTML基础知识就可以了。因为它主要是要去研究搜索引擎的规则，比如百度，淘宝等他们对于内容的收录规则，推荐算法等。主要还在于去不断的阅读资料，了解和摸索一些平台的后台算法知道这些算法会抓取什么样的信息，了解目前热词是哪些，如何及时的在自己网站上布局这些热词，从而让搜索引擎识别并收录。不涉及太过高深的技术，只是要对网页基本结构要了解。

对于现在学SEO是不是还有用，当然有用，因为现在整个互联网虽然单纯的搜索可能感觉有些落寞，但是基于关键字，热词的后台收录和推荐引擎还是依靠SEO技术的，比如我们的##今日头条##的后台推荐引擎，在识别每一位用户的特征以及将相关内容推送给用户的过程都是使用的搜索引擎和推荐的技术，实质上还是关键词匹配，如果了解SEO技术可以在你写文章做内容时，做关键词优化，做热词布局，会让后台机器更容易的发现你的内容，会让你的内容更多的被推荐。如果你做自己的网站，或者开自己的网店，如果学好了SEO技术能够让你通过一些免费的优化手段，给自己的网站或网店带来不错的搜索流量。

其实SEO技术目前有两类，一类是白帽SEO，就是严格按照搜索和推荐规则来做相关内容和热词布局优化的，另一类是黑帽SEO技术，专门研究搜索引擎和推荐引擎规则漏洞，利用这些漏洞来达到让自己的内容和网站获取较好的推荐和搜索排名的机会，这种一般不推荐去深入研究，因为对技术要求可能会很高，一般做好的机会也不多。