SEO论坛有很多，从最早的点石SEO论坛到今天的seowhy等，都有不错的SEO学习相关的帖子内容，除了这些SEO论坛我们还应该了解哪些SEO知识呢？
从分工上来说，网站的建设是技术人员的工作；网站的站内优化是编辑人员的工作；网站的外部推广是推广人员的工作。在有些公司，也许分工不是这么明确，他们的职能可能是合并的。这里主要是想让大家明白，进行外部推广的时候我们需要做什么，应该怎么做。（1）搜索引擎广告投放在做网络营销的时候，对于搜索引擎，我们可以选择免费的优化方式，也可以在搜索引擎上做付费广告。无论选择哪种方式，我们都要在优化过程中运用关键词，尤其是进行广告投入，更要有效植入关键词。（2）用于行业网站和博客营销很多企业经常会登录像B2B、B2C这样的电子商务网站，或者登录一些行业的门户网站。我们看到，在很多行业的门户网站上，都设有博客平台或者论坛。我们完全可以把这些博客平台和论坛变成自己的推广平台。我们可以把想要优化的关键词放到他们的网站上，放到博客上，放到论坛里。这些手段对网络渠道的开发来说，有重要影响。为什么要这样做？以我自己为例。我做网络营销培训，刚开始的时候能够迅速推广，就得益于此。在前期的时候，我专门找教育培训领域的行业门户网站，先在行业门户网站开设我的博客系统。之所以这样做，是因为我做的就是教育培训，这与行业网站本身完全匹配，他们的关键词匹配和我要优化的关键词是一致的。也就是说，我们的关键词匹配度比较高。这种情况下，我的关键词优化就比较迅速，因为我想优化的关键词在它的网站上也有。这样，就提高了我的博客在该网站平台上的空间密度。如果有人在互联网上搜索，尽管搜到的是它的网站，但是在网站下面会显示我的博客信息。不仅如此，我们还可以在博客里面进行网站链接，链接到自己公司的官方网站。通过别人的网站把流量引到自己的网站上，是一种快速吸引客户的方式，同时还能够提升自己企业的品牌形象。仅仅了解企业所处的环境并不够。这对于为了使用相同SEO策略而在市场上提供相同产品的两家公司来说可能没有意义。例如，如果两个竞争对手中的一个在4年前就启动了网站，而另一家公司现在才开始着手，那么第二家公司就可能需要将焦点放在第一家公司网站较弱的某些垂直领域上。第一家公司可能有一个已经编写好的内容大型库，第二家公司很难复制和扩展这个库，但是第二家公司可以推出受市场欢迎的杀手级工具。不要低估SEO计划的重要性。忽略这一过程或者漠视它，都可能使你失去获得最好的商业成果的机会。搜索引擎“看”不到的内容类型也值得研究。例如，尽管搜索引擎能够检测到你显示一幅图片，但是除非你在前面介绍的alt属性中提供了信息，否则它们无法得知图片展示的是什么。它们只知道图片中的某些基本的信息，例如，图片上有一张脸，或者图片是否含有色情内容（通过图片中有多少肉色来判断）。搜索引擎无法得知一幅图片显示的是Bart Simpson还是一条船，一所房子还是龙卷风。此外，搜索引擎也无法识别图片中显示的任何文本。搜索引擎正在试验使用光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）从图片中提取文本，但是这种技术还没有得到普遍的应用。
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搜索引擎也无法读取程序里包含的内容。搜索引擎实际上寻找的是网页源代码中人们能够看见的文本，这在前面已经论述过。在浏览器加载网页之后你所能看到的内容于事无补，只有在页面源代码中可以看到和阅读的信息对搜索引擎才有意义。AJAX技术就是这样一个例子，人们能够看到它所显示的内容，而搜索引擎却无法看到。AJAX是一种基于JavaScript的技术，用于从数据库中获取数据，然后在不刷新整个页面的情况下动态显示网页内容。这种技术常用于网络上的一些工具，当用户访问网址时提供某些输入，AJAX工具获取并显示正确的内容。
现代商业搜索引擎依赖信息检索（Informa-tion Retrieval，IR）科学。这门学科从20世纪中叶就已经存在，当时的检索系统配备在图书馆、研究设施和政府实验室等机构的电脑系统上。搜索系统开发的早期，IR科学家意识到大部分搜索功能都由两个关键部分组成：相关性和重要性（在本章前面已经定义）。为了度量这些因素，搜索引擎进行文档分析（包括跨文档概念的语义分析）和链接（或引用）分析。
在文档分析（document analysis）中，搜索引擎关注于文档重要区域中是否找到搜索词，这些区域包括标题、元数据、标题标记和正文。它们还试图根据文档分析以及其他许多种因素自动度量文件质量。对于当今的搜索引擎而言，仅仅依靠文档分析是不够的，所以它们还关注语义的联系性。语义联系（semantic connectivity）指的是常常相互关联的单词或者短语。例如，如果你看到Aloha一词，就会联想到夏威夷，而不是佛罗里达。搜索引擎主动地构建自己的同义词库和词典，帮助它们确定某些词和主题之间的关联。专业的SEO人员不需要使用语义联系度量工具来优化网站，但是高级的从业者会追求每一个可供利用的因素，语义联系度量对以下这几个方面可能有所帮助。 ?度量目标的关键短语。 ?度量有关某个主题的页面上应该包含的关键短语。 ?度量其他高排位网站/网页上文本之间的关系。 ?寻找提供“相关”主题链接的页面。这些材料来源的技术性很强，但是SEO专家只需要了解获取重要信息的原则。重要的是，虽然IR领域包含数千个技术性用语，这些术语往往难以理解，但是即使是SEO新手也能够分析和理解。
搜索引擎需要依赖机器逻辑（真/假，是/否等）。机器逻辑对于人有一些优势，但是不像人那样擅长解决某些类型的问题。对人来说很直观的事情，对于计算机来说却很难理解。例如，桔子和香蕉都是水果，但是两者不都是圆的，这一点对人来说很直观。对于机器来说，要理解这一点以及其他类似的概念，语义联系是关键。Web上的大量人类知识可以在系统的索引中获得，并从中分析人类已经建立的联系。因此，机器能够通过扫描索引中出现的“香蕉”和“桔子”，注意，“圆形”和“香蕉”不经常同时出现，而“桔子”和“圆形”常常一起出现，从而确定桔子是圆的，而香蕉不是圆的。这就是模糊逻辑的用武之地。使用逻辑集合理论帮助计算机通过度量两个词同时出现的频率和语境，就能理解两个词的相关性。
从SEO方面看，这些应用让我们认识到搜索引擎是如何发现网络上的单词、短语和概念之间的联系的。随着语义联系越来越成为搜索引擎算法的重要组成部分，可以预见，页面、网站和链接的主题将会越来越受到重视。我们应该认识到，未来搜索引擎理解概念主题以及发现不适合网站结构的内容、链接和页面的能力将更为重要。
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