如何学习SEO？
一、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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二、学习SEO该怎么去学？
SEO学习流程（向导）
第一阶段（内功）
1、对SEO有个初步的认识
2、了解搜索引擎工作原理
3、利于优化的空间域名选取
4、会用织梦、wordpress等开源CMS搭建一个网站
SEO常用HTML代码认识
301重定向
404页面设置
URL路径规范化
robots协议的设置
百度站长工具安装使用
百度统计工具的安装使用
网站地图的制作
织梦网站的一些安全设置
FTP工具的使用
5、会挖掘关键词
6、对关键词进行整理分类
7、对网站做个定位
8、网站标题描述的确定
9、将整理好的关键词布局到网站当中
10、网站内容源的解决方案
11、网站高质量内容的打造
12、利于排名的内链布局
13、网站草图布局方案
第二阶段（外功）
1、自媒体平台的推广
2、贴吧论坛的推广
3、软文推广
4、付费推广：百度竞价、网盟等
5、友情链接的交换
6、微信、微博推广
7、视频推广方案
8、百度文库、经验、知道的推广法则
第三阶段（核心武器）
1、网站用户需求分析
2、网站后台数据分析
3、关键词进一步扩展
4、超越同行业竞争对手分析方法
总结，很明显这其中有一些是跟SEO无关的工作，比如竞价推广。但是别忘记竞价推广所带来的流量也是检验我们网站用户体验的一部分。
三、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
四、新手怎么学习网络推广，SEO优化？
一:站内优化
1：网页Title中出现关键词，也就是我们说的标题。
常规的页面出现关键词，比如你要优化”南瓜“，那就在一些页面出现有南瓜这个关键词，比如，哪里的南瓜便宜或者湖南南瓜等等。
2：在页面的第一段或者最后面都出现该关键词，这样可以增加该关键词和网站的相关度。
3：站内链接中出现关键词，也就是网站的内链。比如在内页的一篇文章中，把南瓜这个关键词做个超链接，链接到首页。
4：alt标签的描写，我们要给网站图片给命名，而且只要收录了命名之后再百度图片里面也可以搜索到的。alt=” 关键词“ ，关键词最还不要关键词堆砌，一句话最好。
5：定时定量的更新站内文章或者其他，当你网站形成一定规律之后，蜘蛛爬取和快照更新不愁。
6：关键词适当的修饰，比如加粗和斜体。
二:站外优化
1:交换友情链接，最好是跟你站有一定相关性的，pr和权重值高的(越高越好)。
导入的链接时间最好要长，不能太短。
稳定的增涨外链。
2:媒体的推广，制造具有营销性质的卖点，合理的利用媒体资源，打响自身品牌。
避免的事情
3:关键词大量堆积，虽然因为这个被K站的很少，但是百度难免会有来月经的时候，最好不要冒这个险。
所有的锚文字都相同。
4:使用CSS或背景色隐藏内容，这是十恶不赦的大恶。
单一图片和Flash的网站。
服务器不稳定。
五、如何边学习边做好SEO优化技术？
学好seo，是必须精通html的。
可以找些比较专业的视频教程，看后马上把学到的技术用到网站上，持之以恒，很快就熟练了。
需要专业视频的关．注下我。
六、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
七、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
八、机器自我学习原理？
机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。
九、机器学习作者？
《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。
十、机器学习就业待遇？
机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。
此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。