百度升级『蓝天算法』，打击站点构造目录发布低质内容，如何调整？

作为一名专业的SEO从业者，对于任何SEO项目的推进，都是建立在搜索策略基础之上，因此，定期关注搜索动态是一个必修课，只有这样我们才能更好的制定优化策略。

比如：百度本次升级蓝天算法，重点打击低值站内站目录的问题，其最终的一个核心目的仍然是围绕站内质量在做相关的引导，希望内容生产者创造更多有一定专业性且具备搜索价值的内容。

潜在的含义仍然在围绕一个关键词：垂直。

这也可能是近期部分网站降权的一个因素之一，因此，作为网站运营者，我们有必要去关注相关的问题。

百度升级蓝天算法，详情如下：

近日，百度搜索技术团队发现站点构造目录发布低质、虚假等与站点主题无关内容的现象有所增加，不仅严重扰乱搜索秩序，更是侵害了优质开发者的权益。

基于此，百度搜索将全面升级蓝天算法，2.0版本的蓝天算法会增强对上述现象的识别和控制能力。

违规行为示例：

某论坛网站目录下生成了大量与站点领域不同的第三方网站页面

请开发者尽快展开自查，避免站点被算法覆盖带来损失。

为了维护搜索的公平公正，更是为了保护优质开发者权益，百度搜索技术团队会持续针对影响搜索秩序的违规行为进行识别和控制，希望与广大优质开发者共同守护百度搜索的健康生态。

那么，百度升级算法打击站内目录，值得注意的细节有哪些？

根据以往针对搜索引擎算法的研究将通过如下内容阐述：

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什么是低质量站内目录？

通常来讲，我们认为应该包括如下几个方面：

①目录出售

对于目录出售而言，百度已经不止一次的在打击相关问题，但仍然是屡禁不止，通常这样的事情都是发生在一些具备一定权重的网站之间。

对方购买一个目录，用于发布一些广告产品与内容，甚至有的可能出现AB内容一个展现给用户，一个展现给搜索引擎。

有的时候，网站运营者也可能会被蒙骗，比如：根据IP区域访问判断，弹窗恶意广告等等一些列操作。

当然，针对目录出售的问题，百度本次算法升级也是意在规范化市场，毕竟目前一些知名高权重网站，仍然存在二级目录出售等相关问题。

②泛流量

所谓的泛流量，实际上，就是早期的一个流量站思维，基于权重网站，创建一个二级目录，或者是多级目录，采集组合大量的有一定搜索指数的内容，获得搜索排名，从而提升整站流量。

这种流量往往和整站主题是风马牛不相及的事情，虽然短期获得一定流量，但并不能对目标内容，进行专业性的解读。

③内容农场

对于内容农场而言，对于SEO常规策略而言，很少被提及，但是一些专业的机构偶尔做SEO培训的时候可能会讲这么一个策略：在站内自动生产大量的内容吸引百度蜘蛛频繁的抓取，从而提升整站的抓取频率。

先不说百度本次升级的算法会明显打击这样的站内目录，从搜索原理的角度来讲，这样实际上在网站内部生成了大量的垃圾内容，从而降低整站质量的评估，往往适得其反。

从专业的角度来讲，这种策略，并不是说不可以操作，但它需要满足一个前提条件，那就是搜索引擎支持Dofollow，noindex的命令，很显然目前百度貌似不支持这个组合命令，而谷歌虽然支持，但基于索引策略，也是个鸡肋。

④隐藏目录

所谓的隐藏目录实际上主要是指自己并不清楚有这样一个目录，由于网站安全性的问题，被恶意的利用，而导致出现的问题。

这种目录通常发布的都是违规内容，因此，我们有必要定期审查网站的索引量，如果异常增长的话，我们需要格外的关注。

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我们该如何调整站内优化策略？

实际上，我们早期提到过站内站策略，但更多的是强调目录内容与主题是高度垂直的，相辅相成的，而并非是完全独立的，比如：你是做物流运输的，你可以利用站内目录做一个相关行业的问答，解答关于物流行业相关的问题，这个策略，理论上是没有问题的。

同时，你可能还需要关注如下内容：

1、删除非相关目录

既然百度已经公开发布相关算法，我们认为有必要删除目前与网站主题不相匹配的目录内容，同时提交死链接给百度，当然也包括一些采集的低质量内容的目录。

2、规范化目录内容

从目前来看，保持站内目录内容高度垂直，精准性的把控还是存在一定难度的，理论上，我们经常会布局一些宽泛相关的内容在整站。

比如：你是做美食菜谱的，但你在目录中布局如何挑选食材与配料，很显然它和做法是不相关的。

但我们认为它是对主题内容有辅助协同作用的，并且都是基于相关行业，这种情况是可以接受的，如果你要在目录中做减肥瘦身，而非从饮食的角度来讲，可能就会被算法触及。

所以我们在拿捏站内目录策略的时候，还是需要保持目录内容与主题内容具备一定的关联性，并且是基于同一行业而言。

3、适当调整目录形态

基于网站的运营情况而言，如果你的数据量不是特别庞大，从目前来看，在生成URL形态的时候，我们没必要进行伪静态目录形式的URL地址。

当然，这个需要根据网站实际情况去考量，如果有相关问题，也可以相互学习与讨论。

总结：关于本次百度升级算法的问题，仍然有诸多细节需要讨论，而上述内容，仅供参考！

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