效果导向
在不同环境下，SEO的最终目标可能不同。多数情况下，流量被用作量化SEO效果的核心指标。但有时也未必，诸如交易额的指标，也可能在一些公司被作为SEO的核心指标。
但无论什么情况下，流量的获取总是SEO的核心部分。然而，如何有效的提升流量?
最最核心的一点是：先确定想要什么样的流量，然后再考虑为了获取这些流量，需要新增或者优化什么页面。
是否是这样的思路，是决定SEO水平好坏的最关键部分。
大多SEO懂得许许多多的SEO方法，然后到优化网站的时候，就一个个页面看过去，看哪些页面上缺少些所谓的SEO元素、是否存在哪些所谓的SEO隐患……简言之像苍蝇一样在乱撞，撞对了也是运气。
而若确定了流量目标，再有所优化的话，无论成功失败，总是在逐渐接近最终的目标，达成目标只是时间长短的问题。
以最终目标来确定思路与做法
最简单的例子：
若目标是平均一天提升10的每日流量，方法很简单，找个有SEO经验的编辑写十来篇文章放到网站上即可。
若目标是平均一天提升100的每日流量，依然可以考虑批量化复制前面的方法，找十个编辑一天内每人发布十来篇文章即可。
但若目标是每天提升800的日流量呢?继续复制前面的方法，找80个编辑么?这时发布文章的方法就显得越发不切实了。
(800的每日SEO流量提升要求对于大型网站而言较为常见。若以百万日流量为基数，假设同比提升预期是30%，平均分解到每日即为822)
因此对于这类情况，大型网站有较高的SEO流量期望时，如UGC网站该考虑如何让每条UGC内容带来更多流量、资讯类网站考虑如何用结构化数据生成页面带来更多流量等等，靠人力的方法多半行不通。
而若网站对SEO的期望，只需要在稳定的SEO流量基础上，最好能有小幅提升，那么找编辑发布文章来获取SEO流量的方法就显得挺好——稳定、不需较多的跨部门协作、风险性小的优势能够体现出来。
不依赖于一招打天下
SEO的日常工作，面对的是互联网上最为复杂的搜索引擎。且搜索引擎的规则大多数并不向SEO公开，导致SEO大多时候只能对搜索引擎进行经验总结性的猜测。
此外，因为搜索引擎近些年来越来越依赖于机器学习，所谓的机器学习大致是人工设定一些特征和网页样本，程序自动去处理各个特征之间的影响关系。因为最终的影响关系是非人为定制的，所以哪怕不是SEO而是搜索引擎的开发人员，也未必可以对搜索引擎的实际情况把握的一清二楚。
各种各样的因素，都导致了SEO多数时候无法100%的确定某项改动是否有效。那么最保守的做法是，不要依赖于任何一个单一的SEO方法，而是通过同时使用尽多可以达成同一目标的方法，来将风险最小化。
因此，尽量避免想起来做什么就做什么的凌乱做法。
需要先确定大方向，诸如若是想提升收录量的话，像随随便便提交下sitemap完事是不太靠谱的做法。应该先想，影响收录量的因素是什么，很简单，爬虫的抓取量与页面的质量。然后抓取量上，可以精简页面代码让抓取更快、屏蔽些不需多抓取的低质量页面之类;页面质量上，可以看看页面上是否可以额外加一些对用户有用的东西、添加一些相关链接之类。
这样下来，SEO效果就可以逐步的稳定提升。
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