SEO艺术

　　《SEO艺术》对所有SEO人员提高对SEO的认识，从技术、技巧层面进入策略层面将大有好处。局限于具体技术的SEO人员经常遇到的问题是对SEO的未来和前途没有把握，除了改改Title发发软文不知道还能做些什么，遇到瓶颈期时对下一步怎样提高毫无头绪。不了解大局、策略，就无法回答这几个问题。

　　Rand Fishkin是搜索引擎优化工具、资源和社区领域领导者SEOmoz的CEO和联合创始人。2009年，他被《商业周刊》评为30岁以下30位最佳年轻科技企业家之一，也被《西雅图时报》、《新闻周刊》、《》等报道。Rand在悉尼、雷克雅末克（冰岛首都）、蒙特利尔、慕尼黑等地的搜索会议中做主题演讲，并且在全世界数十次会议中演讲。他尤其对每天有上万搜索专业人士阅读的SEOmoz博客充满热情。闲暇时间里，Rand享受和太太Geraldine共处的时光。

　　昝辉，网名Zac。本科和硕士研究生分别就读于北京航空航天大学和北京电影学院。1997年移民新加坡，2003年创建中新网络科技，提供主机、服务器和网络营销顾问服务。2006年开始写中文博客《SEO每天一贴》，几个月内成为中国SEO领域被引用最多、最受欢迎的行业博客之一。

　　2009年出版（（网络营销实战密码》，荣获2009年度电子工业出版社最畅销图书奖、中国书刊发行协会“2010年度全行业优秀畅销品”、2011年度电子工业出版社最畅销图书。2011年出版《SEO实战密码》，荣获2011年度电子工业出版社最畅销图书奖。

　　IR模型（搜索引擎）使用模糊集合理论（Lotfi Zadeh博士于1969年创建的模糊逻辑分支）来发现两个词之间的语义关系。IR系统并非使用同义词典或字典来找出两个词之间是否有关系，而是使用自己的海量内容数据库来推测出词之间的关系。这个过程虽然听起来复杂，但原理很简单。搜索引擎需要依靠机器逻辑（对／错、是／非等）判断，机器逻辑相对人类有它的优势，但机器逻辑不能像人类一样思考。对人类来说很 直观的事情，对计算机来说可能非常难以理解。例如橘子和香蕉都是水果，但橘子和香蕉并不都是圆的。对人来说这是很直观的事情。

　　机器要理解这一点以及其他与此类似的概念，语义联系是关键。网上大量的人类知识可以被收录进索引库，并且从中分析出人类已经建立起来的联系。所以机器扫描索引库中“香蕉”和“橘子”这两个词出现的地方，注意到“圆形”和“香蕉”很少同时出现，而“橘子”和“圆形”经常同时出现，机器就知道橘子是圆的，而香蕉不是圆的。这就是模糊逻辑发挥作用的地方。只要分析词语以何种频率一起出现，在什么情况下一起出现，模糊集合理论就可以帮助计算机理解词语之间是怎样相关的。一个在此基础上有所扩展的相关概念是潜在语义分析（LSA．Latent Semantic Analysis）。通过研究亿万网页的海量索引，搜索引擎可以“学习”哪些词之间有联系，哪些概念之间有联系。