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，来设法度量Search Engine Optimization这个领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在十年前组织用Pearson相关系数（后转为使用Spearman）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「原因」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。

再更进一步的，由于搜索引擎规则过于繁杂，逐步推理的手段只能解决一小部分重要问题，却难以广泛覆盖到所有情境。目前百度的策略已经非常依赖于其自行训练的语言模型，想搞明白一个AI模型具体做了什么的最佳方法，就是训练另一个专门反解它的AI模型，诸如OpenAI就用GPT4去搞清楚GPT2的内部特定神经元到底做了什么。

尽管非专业做技术，但在十余年的时间中，我保持着几乎每天写代码来获取、分析、监控各式数据的习惯，有充足的代码经验积累，以此再花了额外约三个月的时间训练了一些AI模型。即便它们不可能解决所有的SEO问题，但仍在个别特定的排名规则研究上，得到了远远超越我过去多年研究的成果。

除了AI生成文章内容以外，像是根据对百度模型的排序规则的精细理解，结合具体正文内容，来针对修改网站原有文章的标题等等方式，可以利用起一部分网站原有的多年深厚基础，这类操作的效果其实才是真正容易让流量一下暴涨的。像是提到的改title，谁都知道只要title上面没写关键词就几乎没法有排名，其实它也正是提升空间最大的地方之一，只改它往往就能在一个大型站点直接带来许多人不可想象的几倍日均UV增长。在页面所引用的知乎上发布的文章中有提到一些早年稍微相关的案例。

这些就是我在十余年的时间里面做过的详细探索的原理方向，其实际成效便体现在了本站官网以及其它无数令同行可望不可及的案例之中。然而，业内有许多人至今都未完成上述的第一个学习阶段，一共做出过的流量提升实效可能也就几千几万的日均IP，却常断言「SEO是一个简单的事情，不存在什么深奥操作」，久而久之导致其它业内业外人士也往往都这么想，就相当不合适。