根据以往济宁SEO的经验总结，这样的网站虽然能够在搜索引擎中获得好排名，但是会导致网站排名浮动非常大，搜索排名不稳定的因素。接下来让我来教你该如何来解决这个问题。

首先我们应该考虑的是网站设计必须符合搜索引擎标准，而且还需要符合用户体验。那么我们就让用户对我们的网站点头，而不是摇头，让用户点头的意思就是网站的排版一定要往下一直下到底，千万不能够让用户摇着头去看，这样才能够符合用户体验标准。

首先网站优化的时候，应该先考虑网站源代码的整洁度、这里建议大家都用DIV+CSS去设计。另外一点是权重标签的运用，例如H标签、B标签、Meta标签描写，各个版面应该清晰明了。让用户进入网站以后首先第一点明白您的网站是干什么的，然后再告诉用户能给他带来什么好处或好玩的，紧接着告诉用户为什么要选择你，最后就是想办法把用户留住，让他们参与到互动中来。

网站做好了符合搜索引擎并且符合用户体验以后，那么接下来救是要针对内容做处理了。你想要用户留下来，那么您必须要什么东西能够吸引他。那么内容就是最好的诱饵，只要你网站的内容足够精彩、内容量足够多，能够产生用户之间的互动，那么你就算成功一半了。

大家一定要记主内容在写作的时候，一定要留下能被用户攻击的漏洞，别把什么都说的详详细细，准准确确的、那么您的文章就算再精彩也无法产生爆破性的争论。所以该明了的核心内容一定要明了，该模糊的内容必须模糊，让用户了解核心、再让用户产生疑问，那么您的文章就具有争议性了。

网站本身的优化是最重要的，无论是版面还是内容，最终都是以盈利为目的，除非你是公益性的网站。不然的话你的所有优化工作都必须站在用户的角度去考虑，同时又要符合搜索引擎的标准。

如果您对我的总结经验有任何疑问，欢迎各位指正、只要您说的在理，SEM都乐意的接受，欢迎各位攻击。

相关度排序技术的产生主要是由搜索引擎的特点决定的。

首先，现代搜索引擎能够访问的Web网页数量已经达到上十亿的规模，哪怕用户只是搜索其中很少的一部分内容，基于全文搜索技术的搜索引擎也能返回成千上万的页面。即便这些结果网页都是用户所需要的，用户也没有可能对所有的网页浏览一遍，所以能够将用户最感兴趣的结果网页放于前面，势必可以增强搜索引擎用户的满意度。其次，搜索引擎用户自身的检索专业能力通常很有限，在最为普遍的关键词检索行为中，用户一般只是键人几个词语。例如，Spink等曾对Excite等搜索引擎的近300位用户做过实验调查，发现人均输入的检索词为3.34个。国内部分学者也有相似的结论，发现90%左右的用户输入的中文检索单字为2～6个，而且2字词居多，约占58%，其次为4字词(约占18%)和3字词(约占14%)。过少的检索词事实上无法真正表达用户的检索需求，而且用户通常也不去进行复杂的逻辑构造，只有相当少的用户进行布尔逻辑检索、限制性检索和高级检索等方法，仅有5.24%的检索式中包含有布尔逻辑算符。国内的部分学者的研究结果也表明，约40%的用户不能正确运用字段检索或二次检索，80%左右的用户不能正确运用高级检索功能，甚至还发现用户缺乏动力去学习复杂的检索技能，多数用户都寄希望于搜索引擎能够自动地为他们构造有效的检索式。由于缺乏过去联机检索中常常具备的检索人员，因此，用户实际的检索行为与用户理想的检索行为存在事实上的差距，检索结果的不满意也是不奇怪的。正是由于这个特点，搜索引擎就必须设法将用户最想要的网页结果尽可能地放到网页结果的前面，这就是网页相关度排序算法在搜索引擎中为什么非常重要的原因。

　　现阶段的相关度排序技术主要有以下几种：一是基于传统信息检索技术的方式，它主要利用关键词本身在文档中的重要程度来对文档与用户查询要求的相关度做出测量，如利用网页中关键词出现的频率和位置。一般而言，检索出的网页文档中含有的查询关键词个数越多，相关性越大，并且此关键词的区分度越高；同时，查询关键词如果出现在诸如标题字段等重要位置上，则比出现在正文的相关度要大。二是超链分析技术，使用此技术的代表性搜索引擎有Google和Baidu等。和前者相比，它以网页被认可的重要程度作为检索结果的相关度排序依据。从设计思想上看，它更注重第三方对该网页的认可，如具有较大链入网页数的网页才是得到广泛认可的重要网页，而根据关键词位置和频率的传统方法只是一种网页自我认可的形式，缺乏客观性。最后还有一些其他方式，如由用户自由定义排序规则的自定义方式。北京大学的天网FTP搜索引擎就采用这种排序方式，它可以让用户选择诸如时间、大小、稳定性和距离等具体排序指标来对结果网页进行相关度排序。再如收费排名模式，它作为搜索引擎的一种主要赢利手段，在具有网络门户特点的大型搜索引擎中广为使用，但于担心影响搜索结果的客观性，这种方式不是它们的主流排序方式，而仅仅作为一个补充显示在付费搜索栏目中。

　　相关度排序技术主要依赖于超链分析技术实现。超链分析技术可以提供多种功能，其中的主要功能就是解决结果网页的相关度排序问题。它主要是利用网页间存在的各种超链指向，对网页之间的引用关系进行分析，依据网页链人数的多少计算该网页的重要度权值。一般认为，如果A网页有超链指向B网页，相当于A网页投了B网页一票，即A认可了B网页的重要性。深入理解超链分析算法，可以根据链接结构把整个Web网页文档集看成一个有向的拓扑图，其中每个网页都构成图中的一个结点，网页之间的链接就构成了结点间的有向边，按照这个思想，可以根据每个结点的出度和入度来评价网页的重要性。

　　对于超链分析技术，有代表性的算法主要是Page等设计的PageRank算法和Kleinberg创造的HITS算法。其中，PageRank算法在实际使用中的效果要好于HITS算法，这主要是由于以下原因：首先，PageRank算法可以一次性、脱机且独立于查询的对网页进行预计算以得到网页重要度的估计值，然后在具体的用户查询中，结合其他查询指标值，一起对查询结果进行相关性排序，从而节省了系统查询时的运算开销；其次，PageRank算法是利用整个网页集合进行计算的，不像HITS算法易受到局部链接陷阱的影响而产生“主题漂移”现象，所以现在这种技术广泛地应用在许多搜索引擎系统中，Google搜索引擎的广获成功也表明了以超链分析为特征的网页相关度排序算法日益成熟。

　　PageRank技术基于一种假设，即对于Web中的一个网页A，如果存在指向网页A的链接，则可以将A看成是一个重要的网页。PageRank认为网页的链入链接数可以反映网页的重要程度，但是由于现实中的人们在设计网页的各种超链时往往并不严格，有很多网页的超链纯粹是为了诸如网站导航、商业广告等目的而制作，显然这类网页对于它所指向网页的重要程度贡献程度并不高。但是，由于算法的复杂性，PageRank没有过多考虑网页超链内容对网页重要度的影响，只是使用了两个相对简单的方法:其一，如果一个网页的链出网页数太多，则它对每个链出网页重要度的认可能力降低；其二，如果一个网页由于本身链入网页数很低造成它的重要程度降低，则它对链出网页重要度的影响也相应降低。所以，在实际计算中，网页A的重要性权值正比于链入网页A的重要性权值，并且和链入网页A的链出网页数量呈反比。由于无法知道网页A自身的重要性权值，所以决定每个网页的重要权值需要反复迭代地进行运算才能得到。也就是说，一个网页的重要性决定着同时也依赖于其他网页的重要性