SEO学习的3个关键步骤

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如同程序员，有那些培训机构教出来且不再精进，总是百度一下来复制粘贴现成代码，连英文文档都不会去看的；也有在世界最前沿领域攻克人工智能难题，可能会引领时代的。许多行业的上下限差距极大，同样，不该以可以粗略了解到的SEO从业者平均水平，域所可能达到的上限。下面具体详解从最初的学习到后续研究所会经历的阶段。

基础夯实的主要步骤
百度及Google官方网站指南 -> 搜索引擎原理 推荐《走进搜索引擎》与《这就是搜索引擎》 -> 百度专利 早期申请人为李彦宏或姚旭等人的基础架构部分，以及近期的

无论官网指南还是专利这般生涩文档，一切由翻阅现成资料可获得的知识，似乎都只应归入新手入门的学习阶段——行业头部不少人大约在十多年已经完成这些进度。即便早年我与人合著过《SEO深度解析》，但回头看来，唯有从搜索引擎侧入手学习才是值得推荐的方向。

进阶探索的主要步骤
程序技术 非程序员写代码最常使用Python -> 数据分析 统计学为主

国外SEOMOZ在十在已知可能有效的排序规则之中，设法量化出各项的重要性，便是典型一例。

后续研究的主要步骤
机器学习 深度学习为主 -> 抓取全网数据 -> 溯因推理 基础的如穆勒五法

因为如今搜索引擎的大多规则都由深度学习等手段而得出，若没亲身写过相关代码，就没法切实了解到特征抽取、样本归纳、过拟合等的关键原理，以及因果倒置、特征穿越等机器学习的天生缺陷。若缺乏这些知识，就无从想象哪些网页特征（有一部分特征表面看来非常奇怪）可能会大幅影响排名表现。

由海量的已知排名「结果」，批量去反向推导出其http://www.cubn.com.cn/index.php ... E3%80%9013927555068
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也即已知/潜在的排序因素，并尽可能进行因果推断，有时需要些逻辑学基础来支撑。

逻辑规则放诸四海都是不变的，因此有个别足够聪明的人，无需专业学习也一样能得到类似的成效，有时同样做好得到巨大的流量效果。但显然系统的学习，对于不同人具有普适性，并且成效会更稳定。