3,000万ユーザーを集客した結果わかった、SEOに関する30の教訓 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
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EC サイトの URL 構造 ベスト プラクティス | Google 検索セントラル | ドキュメント | Google for Developers
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 e コマース ウェブサイトの URL 構造を設計する Google が e コマースサイトのウェブページを効率的に発見して取得できるように、URL を適切に設計してください。お客様が URL の構造を管理されている場合には（たとえば、独自のサイトをゼロから構築されているなど）、このガイドを参考にして URL 構造を決定すると、Google が e コマースサイトをインデックス登録する際の問題を回避できます。 URL 構造が重要である理由 URL 構造の設計が適切であれば、Google はサイトをクロールしやすく、インデックス登録もしやすくなります。URL 構造に不十分な点があれば、以下の問題が発生する可能性があります。 Googlebot が 2 つの URL で同じコンテンツが返される
【SEO対策】Googleの200の上位表示アルゴリズムを一挙公開！！ - Evergreen Blog ～弱者のためのファン創造コンテンツマーケティング～
GoogleのSEO対策をする上で、アルゴリズムを理解しておくことは非常に重要です。 Googleのアルゴリズムについて「キーワード」や「被リンク」など、 代表的なものを解説したサイトは多数見つかります。 しかし、200近く存在するといわれているGoogleのアルゴリズムについて、 詳細な情報を発信しているサイトはほとんどありません。 もっと具体的な情報がわかれば、SEO対策もしやすくなりますよね ちょっとした差かもしれませんが、細かいSEO対策をするとしないとで、 ライバルサイトと差をつけることができます。 Googleは検索順位を決めるのに機械的に処理しています。 コンテンツの質がまったく同じなら、 アルゴリズムの細かい指標が基準となって、ランキングが決められます。 今の時代、代表的なアルゴリズムは皆対策しているので、 ライバルと差別化するのが難しいです。 ライバルがSEO対策できてい
今や数え切れないほど存在するWeb制作会社。 大手から個人事業まで、一説では国内に1万社以上存在するといわれています。 競争は激しく、それぞれの強みを生かしながら、生き残りに必死です。 そんな中、画期的な戦略で注目を集めている会社が MS社です。 主語のない文章 MS社のサイトにアクセスすると、最初に飛び込んでくるのが、会社のキャッチフレーズですが、いきなり意味不明です。 MS社 デジタルメディアが拡大し続ける現代において、幅広いターゲットに大きな影響力を与えています。 「メディアスターツ」ではテレビ業界出身の専門スタッフが、知見によるノウハウを活用し、最適なメディアリレーションをご提供します。 「デジタルメディアが拡大し続ける現代において、幅広いターゲットに大きな影響力を与えています。」と、主語が読み取れない意味不明な日本語が書かれていますね。 ところが、ほぼ同じ文章が書かれている会社が
SEO でよく語られるサイトマップは、一般的には www.example.com/sitemap.xml などのように保存されて公開される、XML やテキストファイルなどの形式で記述されたページ一覧ファイルです。 ここでは、通常の Web ページ上で人間が見る「サイトマップ」と区別するため、検索エンジン等向けで人間が直接読むことを想定しない HTML ではないサイトマップを「XML サイトマップ」として呼称します。 一般的には XML サイトマップは SEO のベストプラクティスとして扱われています。しかしそれは正しい認識ではありません。必ずしも全ての環境でのベストプラクティスではないのです。XML サイトマップを無配慮に公開することは、SEO 上のデメリットになりえます。 実際、私たちが特定サイトの SEO のアドバイスに入る際、既に公開されている XML サイトマップを撤去していただく
OpenAIが発表した言語モデルGPT-3はパフォーマンスの高さから各方面で注目されており、ついにはMicrosoftが学習済みモデルの利用を独占化しました。 私個人の所感としてこれまで学習済みモデルは無料公開するという流れを無視し、（アーキテクチャではなく）学習済みモデルが商品化するのはAIビジネスの一つの転換期と感じています。 深層学習による自然言語処理分野で巨大化していくモデルを十分に学習させるためにはWebデータの活用が大きな役割を果たしています。一方、その量に関する話題はあるものの、利用にあたっての細かな前処理に関する議論はあまりなされていない印象です。 そこで本記事は学習データの構築にフォーカスします。 GPT-3の論文でも言及されている通り、学習データはGoogle Researchが発表したT5のデータを踏襲したと書かれていますので、まずはT5のデータから見て行きましょう。
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【注意喚起】「コピペ疑惑」のあるWeb制作会社と付き合ってはいけない - 畳之下新聞
検索エンジン向けサイトマップはSEOに逆効果になる場合もある - ブログ - 株式会社JADE
GPT-3の学習データはどのように作られたか - moriyamaのエンジニアリング備忘録