月度归档： 2018 年 6 月

摘 要

针对不同特征提取算法对不同传感器平台获取的影像空间相对关系估计的适用性问题，该文以不同来源的影像数据为研究对象进行实验分析。该文采用基于特征的影像匹配算法SIFT,SURF,ORB对影像进行特征提取和匹配，利用RANSAC算法进行粗差剔除，随后使用归一化的八点法估计基础矩阵，最后采用辛普森距离统计像素均方根误差。结果表明，在不考虑速度的情况下，SIFT算法对于各类影像的相对位置关系估计有较好的精度；ORB算法在速度上有较大优势，检测和匹配的特征点数目最多；SURF算法的速度和精度介于两者之间。

引用格式

查冰，张力，艾海滨． 不同特征提取算法对相机运动估计的适用性研究［Ｊ］． 测绘科学，２０１８，４３（３）：９２-９８．

正文

随着各类图像获取传感器技术的发展，获取影像的手段越来越丰富。简单的二维影像浏览已经不能满足人们的日常需求。一种全面的、立体的三维模型浏览越来越受到欢迎。而作为基于影像三维重建的关键步骤，估计获取影像时相机的位置和姿态尤为重要。对于简单地估计两张影像之间的相对关系，通常的做法是先提取影像之间的特征点，计算描述子；然后匹配同名点，通过影像间的同名点计算两张影像之间的基础矩阵；最后分解基础矩阵，得到影像之间的相对关系。

对于提取和匹配同名点，数字摄影测量和计算机视觉的研究人员对此做了深入而广泛的研究，产生了一些优秀的算法。较为著名的有2004年文献[1]提出的基于尺度不变特征变换算法（scale invariant feature transform，SIFT）,该算法在物体识别方面有着优异的表现，能够对旋转、尺度缩放和亮度保持不变性，但是算法复杂度高，特征检测和提取速度较慢。对于SIFT的速度瓶颈，2006年文献[2]提出一种加速鲁棒特征算法（speed-up robust feature，SURF），该算法对光照变化和仿射、透视变换也具有较强的鲁棒性，同时具有尺度不变的特性。SURF算法采用积分图和模板缩放来模拟尺度变换，速度比SIFT算法快，但是描述子的区分能力相对较弱。2011年文献[3]在ICCC 2011会议上提出一种用于视觉信息的特征点检测与描述的ORB算法。它解决了FAST特征点的方向问题和BRIEF描述子的旋转不变问题，速度比SIFT和SURF算法的速度快一个级别但是在图像尺度发生变化的环境下，ORB算法效果逊色于SIFT和SURF算法。文献[10-12]对几种匹配算法本身做了简单的比较，都没有结合相机运动的估计。

在基于影像的重建过程中，不同的研究人员采用了上述不同的算法进行特征提取和匹配。2006年发布的Bundler[4]软件和2013年发布的VisualSFM[5]软件中，采用的是SIFT算法和基于GPU加速的SIFT算法。2014年发布的开源软件MVE[6]中，采用的是SIFT和SURF两种算法。但也有少许研究人员采用的是ORB算法。虽然不同的软件方案中采用了不同的特征检测和提取算法，但是很少有研究人员比较不同的特征提取和匹配算法对不同传感器获取的影像估计相对运动的精度问题。

因此，本文从现有方法出发，对不同传感器获取的影像数据用不同的算法提取影像的同名点并进行特征匹配，通过随机抽样一致性（random sample concensus，RANSAC）算法[8]进行粗差点剔除，利用高精度的同名点求解基础矩阵，获得相机运动即相机的位置和姿态。最后利用辛普森距离（sampon distance）比较求得基础矩阵的精度[7]，从而比较不同算法对不同传感器影像估计相机相对运动的适用性。与常用的的特征匹配相比，本方法利用基础矩阵计算的辛普森距离对原有特征匹配进行约束剔除的同时，恢复相机的相对运动，利用相机的相对关系精度来衡量常用的特征匹配对影像的适用性。

在基于序列影像的运动估计过程中，特征检测和提取是一个非常重要的环节，提取的特征点速度、数量和精度都会直接影响估计的结果。通常情况下，对不同传感器拍摄的一组具有重叠度的影像，利用SIFT、SURF、ORB特征提取算法对具有重叠度的影像进行初匹配，利用RANSAC方法对粗差点进行剔除，得到高精度的初匹配同名点。然后利用这些同名点进行影像间的相对运动估计，根据不同算法的衡量指标得到运动估计结果，进而比较不同算法对于运动估计的优劣情况。

本文使用SIFT、SURF、ORB等算法对5类影像进行空间相对关系的估计。本文分别从匹配的点数，特征检测和匹配的时间，初始匹配率，估计的基础矩阵精度方面对算法的适用性进行全面的评估，通过一系列的实验得出以下结论。

1）在不考虑速度的情况下，SIFT算法检测的特征多分布在整个影像，检测速度较慢，匹配的点数较少，但在各类影像中的估计精度是最高的。

2）尽管SIFT对不同场景有最好的估计效果，但是ORB算法的速度最快，几乎是SIFT算法的20倍，是SURF算法的10倍。SIFT检测的特征多集中在影像中心，估计的精度略低于SURF算法。

3）SURF算法的匹配时间、匹配率和结果的精度都是适中的，介于SIFT算法和ORB算法之间。

在目前的基于影像的重建过程中，本文分别对互联网影像、手机影像、数码相机影像、无人机影像进行场景恢复重建，通过一系列实验针对不同平台影像比较了3种特征检测算法。通过分析，研究人员可以根据速度和精度的不同需求和不同传感器获取的影像选择合适的特征检测和提取算法以获得最佳的重建结果。除了本文介绍的几种经典的特征提取算法，还有许多表现效果也很好的算法，它们结合不同策略的影像匹配方法，可能会获得更佳的表现，这些都有待于进一步的研究。

2018年（第43卷）第3期

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编辑：邓国臣

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问题：

有六个城市，之间的道路如上图所示。中间的数字表示，连接两个城市的建立道路所花费的金钱数。那么如何建立道路，才能在使用最小金钱的情况下，把各个城市都连接起来呢。

解决：

这是一个最小生成树问题。连接n个城市，最少需要n-1条道路。我们先把金钱数按从小到达排序，然后按金钱数从小到大选择对应的道路。这时我们会用到查并集的算法来判断两个城市是否已经联通，如果联通就查看下一条道路，否则将这条道路选择，并对这两个城市进行并集操作，直到我们得到n-1条道路。（大家可以去查看我之前关于查并集算法的文章。）

下面我们来看ruby和python的代码实现：

ruby实现：

我准备了三个文件：

其中data是用来记录数据的：

前两个数表示城市，第三个数代表金钱数。

quick_sort文件是快速排序算法

大家可以看前面的文章。用ruby实现算法3 快速排序

然后是我们的主程序了，首先是初始化部分：

接着是两个查并集的函数，大家可以看前面的文章：

然后是从data中读取数据，加入字典，将金钱数设为key值，将城市设为value。然后对key进行升序排序，根据这个顺序，计算查并集，选择路径。

但其实这个算法有个特别大的问题，就是把金钱设为key了，因为key值是不能重复的。应该把城市数组设为key值。但我懒得改了，留个大家尝试。

python实现

python实现和上面的思路一样，我们直接上代码

共三个文件

data与上面的一样。union.py我在前一个文章中讲过。

union.py

然后是make_tree.py文件。

这里使用了二维数组来处理数据。

“百度派”，百度最新推出的一款产品，官方定义为：“百度旗下高质量话题讨论社区,鼓励用户在这里分享知识,寻找答案,独立思考,找到志同道合的朋友。”其实它和知乎差不多，定位都是原创高质量问答平台，类似于百度知道的核心版。

既然是高质量的问答平台，也是百度重点打造的产品，相比流量自然不会少，只要有流量的地方，我们就可以做推广，今天就给大家讲讲怎么利用“百度派”做推广。

“百度派”做推广目前可以实现留链接、留联系方式等所有信息，在个人简介的地方，可以留下自己的广告信息，在回答内容可以留下链接，当然在回答内容带联系方式也是可以的。

目前“百度派”做推广还没有什么技巧，只要有百度派的账号，应该都可以实现。目前“百度派”支持自定义回答内容，也就是可以自己定位自己擅长的类目，也可以提问，这对我们推广是极其有利的。

通过知乎的火热程度，我们可以预想“百度派”的前景比较广阔，在这越来越多的人愿意为价值付费的时代，寻求高质量已不再是一件新鲜事情。

当然，“百度派”的账号似乎申请有点难，毕竟百度打造这个产品的定位是高质量，也就是在百度认为你可以为他贡献高质量的时候，才会给予你进入这个圈子的权限。

所以要申请“百度派”账号之前还需要对自己进行一下简单的包装。据测试，“百度派”账号还有等级权限之分，不同等级获得权限不同，新申请账号距申请成功需要回答多个问题，所以目前想要加外链只能回答文本链接，但在其他人回答中发现回答是可以带超链的。

百度是流量巨头毫无疑问，百度旗下任何一款具有社交性质的产品流量也都不差，利用好“百度派”，把握住新产品的蓝海期进行网络营销推广，机遇无疑是巨大的。

问答类网站主要有两大类，一种是综合类问答平台，一种是垂直类问答平台。

　　综合类问答平台有很多，主要有百度知道，SOSO问问，搜狐问答，新浪爱问，天涯问答等。

　　垂直类问答平台一般都是各行各业的，主要有有问必答，39健康问答，搜房问答，摇篮问答，育儿问答，ZOL问答，旅游问答，游戏问答等等。

　　综合类问答一般百度知道，SOSO问问和天涯问答应用的比较多，而百度知道是其中应用最多的，而且百度知道平台排名很好，一般发一个问题都会排名很高，今天主要以百度知道为例子，为大家阐述一下如何在问答类网站进行推广。

　　为什么百度知道推广如此重要呢?主要有三个方面：一是百度知道用户量大;二是百度知道用户精准;三是百度知道权重高，可以辅助SEM。

　　　　从图中可以看出百度知道的流量在百度产品中是非常高的，而且百度知道是目前最大的问答平台。

　　百度知道推广主要有两种方式：一种是主动回答式，另一种是自问自答式。

　　一、主动回答式

　　主动回答式可以分为三个步骤来执行：

　　1、寻找问题

　　那么要如何寻找问题呢，可以从分类找相关问题、可以依据关键词找待解决问题、还可以设置关注分类/关键词来推荐问题。

　　2、准备答案

　　首先将经常遇到的问题分类管理：经常遇到的问题主要可以寻求产品类、问价格类、与其他产品对比类和询问口碑类四大类别。

　　然后为每一类问题指定一个回答规则：

　　寻求产品类：先讲原理(或知识)在推荐产品，让人感到回答专业;

　　问价格类：重点关注产品品质，弱化价格，让客户感觉值;

　　与其他产品对比类：突出产品优势，勿要诋毁其他产品;

　　询问口碑类：以第三方实际客户的口吻阐述问题。

　　最后为这些类别问题准备一些回答模板

　　3、量化执行

　　量化执行可以自己团队执行，也可以找威客执行。

　　如果是自己团队执行，应该规定每天成功回答问题数量，定期提交执行表，检查并优化执行。

　　在自己团队执行中需要注意几个问题：注意IP问题(可以使用VPN软件);注意COOKIE(定时清理COOKIE);换百度帐号回答。

　　如果自己团队没有那么多精力或者团队人数不够，也可以找威客执行，常用的威客平台主要有猪八戒网、威客中国、三打哈。

　　二、自问自答式

　　主动回答式主要分为三个步骤来执行：

　　1、选长尾关键词

　　先来看一下什么是长尾关键词：网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词，称为长尾关键词。长尾关键词的特征是比较长，往往是2-3个词组成，甚至是短语，存在于内容页面，除了内容页的标题，还存在于内容中。搜索量非常少，并且不稳定。长尾关键词带来的客户，转化为网站产品客户的概率比目标关键词高很多。存在大量长尾关键词的大中型网站，其带来的总流量非常大。长尾关键词基本属性是：可延伸性，针对性强，范围广。

　　首先要确定主要关键词，然后根据主词拓展长尾词。

　　那么如何根据主关键词来拓展长尾关键词呢?可以考虑在主关键词的基础上添加地域、性别、职业等相关词语;也可以根据用户思维来添加一些词语，比如：哪里有、哪里卖、哪里可以、怎样、如何、怎么、多少钱、哪里好、最好的、哪里便宜等等;还可以用长尾关键词挖掘工具来提取。

　　2、准备内容

　　首先需要围绕每个长尾关键词多准备几种提问方式

　　例如长尾词“网络营销策划机构”可以准备多个提问：哈尔滨网络营销策划机构哪家好?哈尔滨哪家网络营销策划机构信誉好?哈尔滨网络营销策划机构最好的是哪家?等等。

　　然后为每个问题多准备几种回答。

　　3、量化执行

　　这个和主动问答式同样，量化执行可以自己团队执行，也可以找威客执行。

　　自己团队执行主要有四个步骤：

　　第一步：注册马甲(用不同的IP);

　　第二步：发问题(用不同的百度账号，不同IP发);

　　第三步：回答问题(隔天换IP、换百度帐号);

　　第四步：设置最佳答案(隔天设置)。

　　完成以上四个步骤之后，还要规定每天发问题和回答的数量;定期提交执行表检查并优化执行。

当金属3D打印被广泛认为是一种可靠的工业制造方法时，这一天正在慢慢地来临，但在真正来临之前我们还需要解决一些问题。大量的研究工作探讨了金属3D打印缺陷的根本原因，这可能导致最终3D打印部件中的飞溅和微裂纹等缺陷-当您处理航空部件等高风险应用时，这是不可接受的。

但卡内基梅隆大学工程学院（CMU）的两位研究人员已经想出了如何将3D打印和机器学习结合起来进行实时过程监控，这种做法可以检测出零件在3D打印过程中的异常情况。

CMU机械工程系（MechE）校友Luke Scime与NextManufacturing Center主管Jack Beuth合作创建了一种机器学习算法，该算法对激光粉末床融合技术进行过程监控，该技术很容易因粉末层散布不均而出错。

其他研究人员正在使用诸如声学技术、光谱学和温度监测等方法来了解构建的结构内部发生了什么。但是，虽然市场上有一些有限的监测类型，但它们通常不具备自动分析的能力，只能提供机器操作员必须解读的数据。但是Scime和Beuth的工作有不同的方向：计算机视觉算法。

Scime说：“制作一个看起来不错的部件并将其放在飞机上的最大障碍之一是确保你制造的部件没有缺陷。计算机视觉是使用数据分析技术来理解图像中发生的事情的术语。”

Scime的创新算法拍摄粉末床的图像并提取特征，然后将这些特征进行分组并在不同层次的分析中进行比较，直到创建图像的指纹。该机已经学会了如何识别不同的缺陷，因为研究人员提供了数百个预标记的训练图像。现在，它可以比较它接收到的新图像的指纹和它已知的指纹以隔离各种异常。

据悉，Scime和Beuth在“添加剂制造”杂志上发表了一篇论文，标题为“Anomaly detection and classification in a laser powder bed additive manufacturing process using a trained computer vision algorithm”，他们演示了算法如何能够检测粉末中的毫米级瑕疵。该算法可以确定缺陷是什么以及它发生在哪里，这可以帮助提高过程稳定性（打印能力）。

论文摘要写道：“这项工作提出了一种原位监测和分析粉末床图像的方法，可能成为LPBF机器中实时控制系统的一个组成部分。具体而言，使用计算机视觉算法来自动检测和分类在该过程的粉末扩散阶段发生的异常。使用无监督机器学习算法实施异常检测和分类，在适当大小的图像块的训练数据库上进行操作。通过几个案例研究进行演示，对最终算法的性能进行评估，并将其作为独立软件包的有用性。“

这项工作是使金属3D打印成为工业生产可靠、安全的方法。

Scime说：“圣杯是在实时环境中部署这个环境，你将自动分析数据，做一些事情，然后继续前进。真正的问题是，我们是否可以检测到它，了解这是一个问题，然后设计我们所称的处理参数，以便做一些不同于我们为了减少翘曲量而做的事情？”

Scime解释说，“自动纠正最终可能以几种不同的方式工作，其中最基本的是一旦发现异常情况，3D打印机向操作员发送警报，以便早日解决问题。然后，您将继续教授3D打印机，以识别关键缺陷并自动执行简单修复。“

然而，自动化自我修正的最高成就是抗击超高。造成大部分损坏的这种异常情况发生在部分构建开始扭曲或卷曲出粉末时。虽然在达到这种自动化水平之前可能还有一段时间，但CMU机器学习算法已经能够准确地识别出一些异常情况，并准备在现实世界中应用。但是，Scime希望研究如何将附加传感器数据添加到其分析中，并提高其准确性。

大概两周前，笔者所在的一个媒体群群主扔出一个福利消息：人民日报旗下正在试运营自己的内容平台——“人民号”，并推荐了对接入驻的小伙伴。

入驻后发现了一个奇怪想象：百家号和人民号竟然后台是打通的！也就是说，发布在人民号的文章可以同步到百家号。党媒与互联网巨头的这种合作模式让我一度好奇。

直到11日，百度与人民日报宣布达成战略合作，双方将在内容、产品和技术层面共同探索媒体新生态的消息，让这种模式下的双方心思逐渐浮出了水面。

双剑合璧下，传统媒体与新媒体均进入思“变”期

透过这次有风向标指向的联姻背后，折射了新形势下传统媒体与新内容平台均试图思“变”的心路历程。

传统媒体日渐式微的大背景下，在新市场运作空间和盈利显然必须有新的生存逻辑。从受众的视角上看，已有这么几个市场假设前提发生了变化：

1.从“书籍文化”到“屏幕文化”。在1440年古腾堡发明印刷机后，很长一段时间人们得益于书籍、报刊等印刷物带来的精神养分。而如今受众已“潜移默化”地将屏幕文化视作现时一切文化形式的主宰者；2.从“一无所知”到“无所不知”。信息噪声泛滥的年代，受众俨然需要的不再是强调5W要素的全面、以及所谓的“倒金字塔”模式的翔实信息，而是短而快的“发生了什么”的信息；3.从“要读”到“在读”。新媒介时代的受众身上，他们不是“要读”，而是希望时时保持“在读”的便捷式在线状态。

这三个变化直接影响的结果就是，传统纸媒作为阅读入口的优势正在被剥夺，传统的新闻生产方式必须推倒重来。

而对于新媒体而言，实现了“文字-图像-语音-视频-直播”的内容载体升级后，内容质量的升级显然还在路上。以今日头条系产品为代表，今年出现的几次“水逆”事件正是在此处跌了重跟头，平台遭遇管制。围绕算法选择，加之对于流量为王的追崇，势必让平台内容走向“媚俗化”的歧路。

这也让很多内容平台也不得不慎重思考：到底应当倡导什么样的内容？让内容不被流量、点击率等绑架，并做到既叫好又叫座。

权威优质内容+技术驱动，百度的生态卡位战

在商业世界里，任何牵手结合往往是一场双赢，意味着两方将彼此优势力量互相渗透，并同时补齐各自“木桶上的那块短板”。百度与人民日报此次强强联合也同样如此。如果将视野再放开阔一些，以走在数字发展前列的《纽约时报》为例，其转型方法之一，正是与互联网巨头Facebook合作实现双方的互赢。

人民日报可以发挥权威媒体的示范效应和影响力，并用用主流价值纾解新媒体的“流量焦虑”和“算法焦虑”，百度则将为移动传播聚合平台“人民号”提供技术支持。对于思“变”中的双方，显然是皆大欢喜。

具体拆解开来，人民日报选中与百度合作，无外乎以下几点：

首先看中的是简单“搜+推”的模式背后，百度复杂算法逻辑下呈现的技术实力。

对于这信息流这块奶酪，不止百度，今日头条、微博、腾讯在内的互联网公司的资讯类客户端都试图切割，通过重点布局信息流留存用户注意力。但如何以一种自然的方式融入到用户所接受的信息当中成为很多移动端产品思忖的问题。

百度AI技术实力很好地解决了这一点。基于搜索形成天然的大数据优势成就了百度智能大脑，从而可以用“人找信息+信息找人”的方式来把用户真实需求的内容进行定向智能推荐。与此同时，人工智能技术保障内容质量之余还实现高效分发。

再者，百度正在构建的更具战斗力的内容生态“航空母舰”。

2017年剥离百度游戏、百度外卖等非核心业务，专注人工智能和无人车领域布局。而几乎同期，百度开始发力构建的“搜索+信息流”双引擎，一种新型的信息聚合与检索形式形态。这直接推动了百度内容生态的壮大。百度的内容生态，一言蔽之，其实是一幅“手百+信息流+百家号+联盟+知识体系+其它”的生态图谱。

当然，百度内容生态还不仅仅止步于百度知道、百度百科、百度贴吧、百度搜索、百家号等自身优质内容的沉淀。百度PC内容生态（包括百度知道、百度文库、贴吧等）和移动内容生态倘若无缝隙联动起来，无疑会让百度更充满爆发力。

最后，不断加入的新内容形态将为传统媒体多维报道提供新思路。

比如打开百度APP可以发现，界面首页推荐、视频等频道分类明确。另外，百家号的内容原创者涨至120万，爱奇艺、百度视频、好看视频组成了视频生态联盟，而在微博和今日头条正在大力推进的直播、问答、UGC等业务上，百度显然还有更多的施展空间……这些业务的整合与协同，将会是百度内容生态未来的重点。

随着双方合作进入更亲密阶段，这些也将为传统媒体突破平面化、单向的传播，实现多维度报道提供了可能的思路借鉴。

综合看来，人民日报其实为自己选择一个兼顾内容与技术实力的合作平台。从李彦宏亲自出席“人民号”发布仪式，也可以看出百度方面对于此次合作的重视程度。选择权威优质内容+技术驱动，百度正在为自己的内容生态卡位战提前布局一枚枚棋子。

平台头部效应愈加明显，内容创作进入精耕期

新媒体内容平台领域，借助个性化推荐，有今日头条先品尝了甜头。但随着百度+人民日报等实力选手“打团战”入场，马太效应将成内容产业第一定律，大平台的头部效应未来将越来越明显。据了解，除了人民日报这个合作者，百家号此前与新华社、北京日报社、澎湃新闻、新京报等媒体机构达成深度合作。

百度+人民人报的此次牵手也在启迪着各大内容平台——类似今日头条等单纯Kill Time（消磨时间）的快餐式内容，一味通过驾驭技术算法“喂养”投读者所好的内容生产方式将成为过去式，只有有价值的内容，才能产生有价值的流量。有价值内容依旧是资讯平台未来的角斗场，而非只强调点击量的个性化推荐产品可比拟的。

当然，对于像笔者这样入驻平台的内容创作者而言也带来一场龙卷风式的变革。基于百家号和人民号双方账号的打通，将助力创作者实现一个内容在两个平台分发并产生双重收益的效果，多样化的创作者收益渠道，首先为优质作者赋予更多的变现方式。

同时也预示着，仅靠标题党拼10w+的自媒体将成为过去式。内容创作将结束早期盲目、无序的蛮荒时代，逐渐步入由重“量”转向重“质”的精耕阶段。

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王小琉（个人微信wangxiaoliu203406），微信公号“王小琉”。科技专栏作者，前中央媒体人。

智能硬件体验者；IT＆科技领域观察者、记录者、评论者

如何做好百度竞价?一般提这个问题以及关注这个问题的，应该都是刚入行的，或者是大老板，_(:зゝ∠)_~~~~要么就是在工作了一段时间碰到了所谓的“瓶颈”。

首先,爱运营觉得依搜索推广效果转化漏斗做好第一方面的工作:百度推广阶段(即展现量,点击量)

1.搜索账户结构:是否根据客户的推广需求设计.细致,详细,正确,且易管理.

2.计划:可以按照不同需求设计计划.可按时段,按地域,按产品,按网民需求,按厂家促销政策划分.

3.单元:产品分类是否清楚,词性是否统一.

4.关键词:是否全面的覆盖产品,保证质量和数量到位.

5.创意:是否符合创意编写技巧.是否突出厂家优势.

6.是否依据广泛匹配+否定词+搜索词报告优化账户。

7.是否消费过于集中在某几个关键词上。

8.是否经常分析数据以便优化账户。

9.网盟账户设计是否细致：如可以按产品分推广组，用不同的产品图片，按不同的定向方式定位客户，让点击更精准。

其次,网站阶段：(即访问量，咨询量)

1、网站内容：导航栏是否清楚，产品介绍是否全面准确，网站布局是否美观易查询。页面二次链接是否方便。网站打开速度是否过慢。厂家电话是否在最明显的位置。

2、利用好百度商桥，百度统计：关注网站跳出率，停留时长，热力图等。

第三，线下销售阶段：(订单量)

1、商桥沟通：包括电脑和手机端商桥是否在线，并及时回复客户。

2、对有意向的客户是否进行跟踪销售、

3、厂家接电话的人员是否业务素质较高的销售人员。

第四，是否第一时间了解百度的产品，如：问答营销，优惠页，网站头像，蹊径等。

第五，是否给客户适当的纠偏。让客户知道想做好百度推广，账户表现是一方面，重点是客户的推广意识，能否配合客服的工作。所以，纠偏很重要。

那么，百度推广能给客户带来什么?订单吗?NO.百度推广可以给客户将最优质的流量带到客户网站上.所以我们需要做的就是从这些优质流量中帮助客户找到最终可以成单的潜在客户。

下到具体的实施，我们换个姿势来说，(比较懒，从百度经验盗了点图)

首先我们要做好账户的搭建，这也是最基本的，只有将根基做牢固了，才能保证“上层建筑”。所以前期不要怕繁琐，关键词要细分，创意遵守“三长一短”，搭建一个完美的账户结构。

2关键词的匹配：这个就是仁者见仁，智者见智了，主要目的就是控制不相关的流量进来。前期可以先低价跑着，引来流量后缩小匹配方式，然后抢排名，使流量更精准一些。一般会将长尾词会设置为出低价广泛，这种词主要是为了引流量。

爱运营培训学习：如何做好百度竞价？

3注意否词和ip：百度竞价的广告位是有限制的，那我们为了排到好的排名位置上，自然会少不了竞争对手，对于不良竞争，我们似乎也没什么好的方法，只能实时观察账户，及时否去恶意点击的ip，防止造成浪费;另外由于匹配方式的问题，可能也会导致不相关的关键词点击进来，对于这部分关键词也要及时否掉，以免再次点击进来。

4使用热力图观察网站各个区域的点击情况：

做好竞价跟网站是息息相关的，进入网页之后，网站的用户体验性的好与坏影响是相当大的，所以我们通过热力图观察客户点击情况，来调整网站内容的排版，留住每一个有意向的客户。

5关注网站的跳出率，抵达率：

利用好百度统计工具，查看网站的跳出率和抵达率的情况，这个可以直观的看出我们的网站打开速度是否有问题，也能看出内容是否有吸引力，使客户有阅读和点击的欲望。

6推广投放的时间段设置：

投放一段时间之后，我们可以通过效果查看关键词在哪个时间段的表现好，哪个时间段一直没转化，对于没转化的时间段我们就可以设置关闭了，这样就可以节省投放的费用，然后将这些费用更好的利用到投放效果较好的时间段。

SEO是一个泛称，由来已久。最早是出现在谷歌。后来随着国内互联网搜索发展，已经发展到百度、淘宝等平台。

国内做的最多的还是百度，虽然360搜狗等后起之秀不少，但是百度用户广，信息量大，展示好。

随着百度近年资源整合以及算法调整，SEO技术已经越来越严格。可能鉴于13年SEO技术调整，百度算法层出不穷，例如蓝天、冰桶、清风、飓风等。

“文章为皇，外链为王”是做SEO都知道事情，但是有个前提，是质还是量。13年大量垃圾外链，垃圾网站出现，百度才会出现各种算法制止，也算是对互联网进行整顿。就目前来看，质远比量重要。

SEO惊雷算法

SEO第一要素，TDK。这是文章关键所在，标题不能重复，描述要清晰，不能添加电话等，具体可看站长论坛。

推广如今从事电商行业的人都关心的，本篇经验与大家探讨网站如何推广。

网站页面优化:公司网站目录是提供给搜索引擎，所以公司目录要优化，具体优化产品关键词、公司品牌以及文章内容等等。

交换链接：无论是公司网站还是博客，都有交换链接的功能，最好能和浏览量大的网站或博客做链接，这样也能放大网站的浏览量 。

图片优化：图片加入关键词，就跟网站title标签一样重要，相关原创文章的同时别忘记在文章中加一个图片，页相似度也会减少。

博客营销:无论是哪种博客，还是专业对口的网站，都可以用公司名称写文章发布在博客，让搜索引擎去抓取。

邮件营销：每家企业都有邮箱，找出产品的潜在客户群，并每个星期发一封介绍你们公司的邮件，最好要长期坚持发，效果很明显。

加入群营销：无论是QQ群还是旺旺群，找到和自己产品相关联的就加入进去，并有技巧的宣传自己的产品和公司，手段别太低拙被人踢出群。

提问营销：要去这些地方提问，百度知道，百度词条，百度贴吧，阿里的生意经，淘宝有问题就打听一下（如图），最好提的问和自己的产品有直接联系，这样效果很明显。

口碑营销：通过消费者以文字等表达方式为载体的口碑信息，包括企业与消费者之间的互动信息，为企业营销开辟新的通道，获取新的效益。