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在很多人眼裡SEO就是每天發發外鏈，更新下網站內容之類的工作，不過也難怪，因為確實很多人都是這麼做的，在各大站長論壇也隨處可見討論如何提高收錄和增加外鏈的帖子，畢竟對大部分網站而言，提高網站收錄數量都會在SEO工作中占據較大的比重。

一般情況下，網站的收錄是確保網站SEO流量來源的保證，畢竟頁面的收錄是頁面獲得排名從而獲得搜索流量的前提，所以為了更好的獲得SEO流量，也就是很多人看重的所謂百度權重，那麼盡可能的提高網站收錄也就會成為一項重要工作，但真的就收錄多了SEO流量就多了嗎，答案很明顯是否定的，因為高收錄和高SEO流量並不是因果關系。

我 們經常能夠看到，有些網站的收錄情況很可觀，十幾萬的收錄，甚至上百萬的收錄，這都是很多SEOER希望看到的結果，但如果沒有帶來搜索流量那就只是一個 死數字而已，我就看到有百萬級的收錄但工具查看的百度流量預計卻只有二三十，而幾十萬收錄但百度流量預計為0的就更是不少了，因為收錄的頁面內容質量太 低，或者說根本就是純采集，導致網站在搜索引擎看來就是一垃圾站，自然不會有什麼排名。

前段時間我就碰到了一個遇到類似問題的站點，也對網站收錄和網站質量有一定的體會，雖然知道SEO不能盲目的追求數字的增長，但畢竟沒有出現過較大的案例，所以不會有較深的感受，也再一次的說明了SEO不能只做加法，減法同樣很重要。

那個網站的表現是site命令查詢的收錄數據突然從數萬被拔毛減至只有首頁，這就是通常所說的被拔毛了，被降權了等等，反正就是網站要被K了，後面經過一系列的調整，經過了半個月才恢復。下面就結合一些經歷來說說SEO的加減法。

一、SEO的加法

這點很容易理解，提高網站收錄是每個SEOER都希望看到的，另外就是網站外鏈的增加，經常能看到有SEO人員在問為什麼發了外鏈卻不見增加的問題，也說明這一系列的數字在SEO工作當中的重要性。

二、SEO的減法

1、減少死鏈數量。很多時候由於網站運營過程中需要改版，或是對一些內容的刪除等操作，就很容易出現死鏈，也許一兩個沒什麼問題，而一旦死鏈數量積少成多了就很容易出現問題了。

一般情況下，如果是改版比如改變URL帶來的死鏈，那麼就最好做301重定向；如果批量刪除的頁面，能夠找到規律的那麼做301或者直接在robots.txt文件裡disallow掉，沒有規律的那麼可以把死鏈整理出來提交給百度死鏈工具。

2、減少多入口頁面數量。其實就是一個頁面可以通過多個URL訪問的問題，這點對於靜態頁面生成的網站倒不會有什麼問題，但不是所有程序都支持靜態頁面生成，比如做了偽靜態的動態程序就會出現一個頁面對應了兩個URL，那麼屏蔽掉其中一個是肯定要做的。

前面說的那個網站就是出現了這個問題，是asp動態程序，做了偽靜態，但由於技術和程序方面的問題導致網站偽靜態不徹底，有的頁面做了偽靜態，有的卻沒有，這樣的問題就很頭疼了，很容易忽視掉一些頁面，久而久之，這些問題就厚積薄發了。

3、減少頁面打開時間。這個就是涉及到網站加載的問題了，網站加載和蜘蛛的爬行索引有很大關系，網站訪問速度過慢不僅影響了網站用戶體驗，加載過慢也很容易導致蜘蛛爬行存在問題，以及抓取不全等，除了需要有穩定快速的服務器支持之外，網站程序的減負也是很關鍵的。

4、減少低質量的頁面收錄。收錄數量對於SEO來說當然是需要增加的，但是需要增加的是有價值的高質量內容頁 面的收錄。有的網站會把新聞評論單獨放到一個頁面裡，以達到增加收錄數量的目的，對於一個評論活躍度較高的網站來說這當然沒什麼問題，畢竟這都是原創頁 面，對搜索引擎而言是高質量的，但如果本身評論就很少，或者絕大部分新聞都沒有評論，那麼就生成了大量空白評論的垃圾頁面，如果不及時解決也很容易出問題 的，最好的辦法是取消這些頁面的存在，如果非要存在那也必須要disallow掉。

5、減少低質量外鏈。一般情況下網站存在 垃圾外鏈是很正常的事情，畢竟外鏈不是站長能夠完全控制的，但如果外鏈質量都很低或者存在大量垃圾外鏈，那對網站的SEO也是有很大影響，所以減少低質量 外鏈也是需要注意的問題，對於這一點谷歌推出了否認鏈接工具，百度方面暫時似乎沒有很快捷的辦法，除了手動尋找刪除之外，另一方面就是通過增加高質量外鏈 來達到此消彼長的效果。

6、減少蜘蛛無意義的抓取。一般搜索蜘蛛會根據程度給予一個網站一定范圍的抓取次數，這點可以從IIS日志裡觀察到，蜘蛛抓取次數一般不會有太大的波動，但我們可以提高蜘蛛抓取的質量，比如減少一些無意義頁面的抓取，增加一些頁面的抓取機會。

一般網站出現較大問題比如降權被K等，都很容易從搜索引擎的抓取情況來發現，當然，很多時候都是需要在平時就注意，做好SEO的加減法，畢竟一個細節問題是很容易被忽視，一旦積少成多就自然成了大問題了。

文章由肖俊博客原創，原文地址：http://xiaojunseo.com/seo-watch/269.html （轉載請以鏈接形式注明出處，謝謝。）

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