不重复抓取？有很多初学者可能会觉得。爬虫不是有深度优先和广度优先两种抓取策略吗？你这怎么又多出来一个不重复抓取策略呢？其实我这几天有不止一次听到 了有人说要在不同页面增加同一页面链接，才能保证收录。我想真能保证吗？涉及收录问题的不止是抓没抓吧？也从而延伸出今天的这篇文章，不重复抓取策略，以 说明在一定时间内的爬虫抓取是有这样规则的。

很多seo认为外链对于seo已经没有多大效果了，其实并不是这样的。外链对于seo的帮助还是很大的，但是前提是优质的外链。由于现在几乎所有优质的网站都不允许其他网站在自己的网站发布外链，因此导致好的外链资源越来越难获得。很多seo就跑去一些垃圾论坛或者网站发布外链，这样的外链质量是很差的，当然对于seo就没有多大帮助了。

从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。

网站用户管理的目标是发掘新用户，保留老用户。但仅仅吸引新用户还不错，还需要保持新用户的活跃度，使其能持久地为网站创造价值；而一旦用户的活跃度下降，很可能用户就会渐渐地远离网站，进而流失。所以基于此，我们可以对用户进行又一个细分——活跃用户和流失用户。

最近最常被问到的就是一些用户的统计指标，无论是决策层还是产品部门，所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产品的用户情况，你会问哪几个用户数据？其实一个聪明的提问者永远不会问网站的累计用户数有多少，甚至不会问网站的UV是多少，因为这些指标都不能从真正意义上去反映网站的价值和发展状况。

Google Analytics做网络营销的应该都不陌生，应该说做网站的没有一个不用的，因为Google Analytics(后面我就直接叫GA)非常强大，每一个数据它都能帮你监控到。GA为网站提供数据统计，可以对目标网站进行访问数据统计和分析，并提 供多种参数供网站拥有者使用。各行各业都是可以使用的，特别对做竞价推广(sem)起到的作用非常大，强大到每一个关键词，每个页面都能监测到。下面我们 就来看看Google Analytics到底是一个什么工具，Google Analytics如何使用?

网站中新老用户的分析已经成为了网站分析中常见的一类用户细分的方法，也是网站分析中用户分析的一个重要组成。Google Analytics中对新老用户的命名分别为New Visitors和Returning Visitors，同时也为许多的分析指标提供了基于新老用户的细分。简单地说，新用户就是首次访问网站或者首次使用网站服务的用户；而老用户则是之前访问过网站或者使用过网站服务的用户。无论是新老用户都能为网站带来价值，这也是分析的意义所在。

Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value， 里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值（Lifetime Value，简称LTV），及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问（Visit）中的转化率 （Conversion Rates）和CPA（Cost Per Acquisition）这些指标，计算用户在网站的整个周期中创造的总价值将更具意义，用户生命周期价值对于衡量网站的推广策略非常具有参考价值。

很多时候我们都在想怎么提高网站的排名，怎么增加网站的流量。因此我们更多的会关注网站的内容，网站的外链，网站的用户体验，同时我们为此也付出了很多的努力，很多的工时，但是往往没有特别明显的效果。这是为什么呢？因为我们缺乏一个明确的方向。可是对于网站优化的方向，我们怎么寻找呢？今天SEO教程网就来讲讲网站日志对于网站SEO优化的指导作用。果能够深刻的挖掘网站日志的内容，你会发现你的优化之路会变得轻松很多，下面就来分析网站日志能够给我们带来怎样的讯息。

可能大家都有这样的疑问，当 各指标的影响权重不同时（比如电子商务网站可能会更看重用户完成的订单数或者在一段时间内的交易额），在这种情况下我们该如何来评价用户的综合价值？是的，层次分析法可以很好地解决这个问题。下面就用层次分析法分别介绍一下用户忠诚度评价及电子商务网站用户的综合价值评分