对于任何SEO 的乐趣的人来说，您都知道控制您的内容并不容易。熊猫算法的不断迭代已经让负责数十万页面的任何人都清楚地了解了这一事实。 作为一名具有编程背景并需要照顾一些大型网站的 SEO，我被迫在这一年中通过一些创造性的服务器端脚本来应对各种 Panda 更新。
我现在想与您分享一些内容
如果您不熟悉书呆子语言（数据格式、编程和克林贡语），我将以概念性问题、解决方案（这样至少您可以告诉您的开发人员要做什么）和一些实现代 telegram 数字数据 码示例开始每个项目（假设他们不明白您要求他们做什么。我的原始代码的链接位于 PHP/MySQL 中，但要知道这些方法它们很容易适应任何场景。
免责声明虽然我已
经能够实现其中的每一个，但要小心。保留当前备份，记录您所做的一切，以便您可以返回，如有必要，请向成年人寻求帮助。 1.) 修复您自己的文章 可以成为您营销 之间的重复内容。 问题 当然，您知道不要复制别人的内容。但是，随着时间的推移，当您的客户在您的数据库中填充重复的文章时（震惊），会发生什么情况？您可以编写一些代码来检查文章是否完全匹配，但没有两篇文章会完全相同。
你需要足够智能的
东西来进行相似性分析，并且你需要像谷歌一样聪明。 解决方案 衡量两个文本体相似程度的复杂方法是使用称为 Levenstein 距离分析的方法。它测量 資料庫資料庫 将一个字符串转换为另一个字符串需要多少修改，并且可以转换为一个字符串与另一个字符串相似程度的相对百分比/比率。
当对超过 万篇字的文
章运行此维护脚本时，仅删除编辑率相似度为 90% 的重复文章，每次试验的误差幅度均为 0（至少可以说，删除列表有点可怕）。 技术的 编辑比较函数基本上在每种编程语言中都可用，并且非常易于使用。同时比较 10,000 篇单独的文章肯定会惹恼您的网络/数据库服务器，但是，在我们都还活着看到您丑陋的数据库时，需要一点创造力来完成这个过程。
莱文斯坦距离函数 接下来
发生的事情可能不是理想的做法，也不是您想要在实时服务器上进行实验的事情，但根据我的经验，这让事情变得很困难。 创建一个新的数据库表，您可以在其中存储单个 INT 值（或者，如果这是您自己的应用程序并且您愿意这样做，请暂时在某处添加一行）。