来源：卢松松博客

胡说八道

时光飞逝。2012年开始实习，已经六年了。芳华死了，我的青春也消失了。算上六年的风雨，主要经历了SEO内容积累时代、SEO外链时代、SEO点击时代。期间，我建立了一个大大小小的网站。我有过平均流量从0到1W的经验。当然我也经常被k拦住。

这是在前人开拓的前提下不断实践的，如扎克、夫韦、同道榜样GOGO突破。由于江湖之大，很难找到萧的踪迹。他们可能不认识我，但这丝毫不妨碍我向的人学习。

现状：

随着科技的进步，曾经辉煌的PC时代也已经被崛起的手机终端所取代。互联网也特别浮躁，害怕被时代抛弃。相对较慢的SEO优化方法越来越不被主流、医疗、旅游、家电、地产等大型网站的SEOer所推荐。

特别是传统企业的SEOer地位也有点尴尬，或者被公司当成神一样的人。SEO和SEM单价后，SEM广告点击量上升，信息流，打工做信息流的广告图，在复杂的工作中迷失自我，经常问自己，我是什么？

所以SEOer人也在寻找改变，对运营、产品、新媒体、复制等网络相关的工作场所进行改变。他们在变化中发现了自己，在变化中也有迷茫的人。

以下是我们过去的时光

SEO内容积累时代

TF-IDF(词频-反文档频率)算法是一种统计方法，用于评估文档集和语料库中单词对文档的重要性。字符的重要性与它们在文件中出现的次数成正比，但与它们在文件库中出现的频率成正比。该算法广泛应用于数据挖掘、文本处理、信息搜索等领域，如从一篇文章中找到其关键词。

TFIDF的主要思想是，如果一个词和短语在文章中出现的频率很高，但在其他文章中很少出现，则认为该词和短语具有很好的类别区分能力，适合分类。TF-IDF实际上是TF*IDF，其中TF-Frequency表示条目在文章文档中出现的频率。

主要思想是一个单词包含的Word文件越少，单词的区分度越大，也就是IDF越大。至于如何得到这篇文章的关键词，我们可以计算这篇文章中出现的所有名词的TF-IDF。TF-IDF越大，这个名词和这篇文章的区别就越大。如果我们得到几个TF-IDF值较大的词，可以作为本文的关键词。

基于TF-IDF算法产生的内容积累时代，这时候各种伪原创工具大行其道，站长家的密度被称为行业标准，也叫行业标准的应用(标题、标题、关键词、描述、内容、锚文本)。更多的人在搜索中得到鱼。

SEO外链时代：

Pagerank、web排名、web排名、Google  left排名或页面排名都是根据web之间的超链接来计算的技术。作为网页排名的要素之一，它是以谷歌创始人拉里佩奇的名字命名的。