估计所有的seoer都有自己的seo查询工具吧，精灵也做了个自己用的，也没什么特别的，就是查查收录，sogourank什么的，除了“灵搜”这个名字，没什么特别的，就不公开啦。
特别感谢女友制作了这个logo^^

前几天刚刚写完帝国4.7的测试报告，没想到dede2007的测试版很快就发出来了，精灵赶紧下载下来，试用下。
功能改进比较多
首先说dede2007的改进还是比较大的，增加了很多功能，问答模型（类似百度知道），企业模型，小说模型。其实4.0也能做，自己做模型也能实现这样的功能，当然这样不适合新手。
seo改进不大
本身dede的seo也是做的很好了，seo的改进并不大，tag功能说2007支持，但是我还是没找到，可能正式版会有吧。

帝国4.7终于在dede2007之前发布了测试版，精灵迫不及待试用了一下，看看和以前的4.6上有没有什么新的改进。
试用了一阵后，感觉不太好，老实说，有点失望。
至少4.7测试版给我的感觉，改进并不多，一些关键性的要加强的地方，依旧没有改进。

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和kyw周四来到南京，住进如家，就讨论起如家的模式来，谈谈携程的seo。如家是携程当年的一个高层出来创业搞的，后来如家也上市了，如今好想是携程的股份。
携程的图书式线下推广  
而我在如家的桌前看到这样一本书，《互助游——全国大串门》。一本互助游的书，的确给外出的旅客带来很大方便。没什么事，我便仔细翻阅了一下，看出了一些端倪。

seoer们都很重视外部链接的建设，这方面的技巧精灵之前也讲到过，可以看我的这篇文章：
下面说说内部链接的优化技巧，可以说，内部链接优化好了，seo的工作就算完成一半了。
每个页面都应该有指向上一级的链接
对于蜘蛛来说，返回指向是非常友好的。若是内容页就应该有指向自己栏目的链接，栏目页就应该有指向首页的链接。其实，面包屑导航就能很好的解决返回上一级链接的问题。

和一些高质量的网站交换链接
高质量的网站权重在se中会比较高，因此如果这些网站能给你一个链接的话，可以很好的带动你的排名。例如，上海seo实验室是一个seo领域中质量很高的网站，给上海seo研究中心做了个链接，这种链接就是质量很高的外部链接。
什么是高质量的网站？
基本上说就是反向链接质量高数量多并且自然的站，可以从pr还有sougourank上初步判定一个网站的质量。

做seo，空间的选择是很重要的，选择了好的空间，就为seo打下了良好的基础。
下面说说精灵总结的一些选择好的空间的技巧:
空间一定要稳定，速度尽量快
良好稳定的空间是网站发展的基础，即使是虚拟主机也有很好很稳定的空间，速度上由于电信网通等等诸多问题很难保证你的站所有的地方访问都快，基本上选择自己ftp快的空间，并且不会经常断线。

.edu，.gov域名天生在se中权重就高
因为edu域名专门是教育机构的，gov则为政府专用，所以这两个域名天生在搜索引擎中的权重就要比一般的域名高。不过这两种域名普通公司和个人也注册不到，所以大家也不用考虑太多。只是在serp中若这两种域名的站排在你前面，千万不要诧异。
.com原则上比.cn的要好:.com>.org>.net>.cn
注意这只是一个原则，未必一定是这样。.cn由于现在一元钱一个，所以被大量垃圾站泛用，所以在serp中权重也就相对低一些。但是要注意，这不是绝对的。

习惯写文章,习惯把自己的体会写出来,多练多写
想到的东西一定要写出来，不能只是想不动手，要勤动笔，勤练笔，文案能力是一个合格的seo必须具备的素质。

网站的目录层次要尽量少
我们都知道站内优化要求网站目录层次结构尽量少，尽量不要超过三层，但又没有想过为什么呢？根据蚁群算法最短路径原则，你的目录层次结构短，有助于你的网站所在的总路径最短，以增加你的网站权重。
尽量找高质量的相关度高的站做外链
这也就是一直在提倡的链接策略，根据蚁群算法信息素原则，如果一个高度相关的站指向你，也就是说你所在的蚂蚁组最终觅食地点就是你要做的关键词组，热如果一个相关质量高的站只想你，可以说你就站在了一个信息素极高的路径上，由于该路径分布着极高的信息素，也就极有可能成为最终蚂蚁选择的路径。

蚁群算法的应用进展
以蚁群算法为代表的群智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点，许多源于蜂群和蚁群模型设计的算法己越来越多地被应用于企业的运转模式的研究。美国五角大楼正在资助关于群智能系统的研究工作-群体战略（Swarm Strategy），它的一个实战用途是通过运用成群的空中无人驾驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力，让自己的军队在敌人后方不被察觉地安全进行。英国电信公司和美国世界通信公司以电子蚂蚁为基础，对新的电信网络管理方法进行了试验。群智能还被应用于工厂生产计划的制定和运输部门的后勤管理。美国太平洋西南航空公司采用了一种直接源于蚂蚁行为研究成果的运输管理软件，结果每年至少节约了1000万美元的费用开支。英国联合利华公司己率先利用群智能技术改善其一家牙膏厂的运转情况。美国通用汽车公司、法国液气公司、荷兰公路交通部和美国一些移民事务机构也都采用这种技术来改善其运转的机能。鉴于群智能广阔的应用前景，美国和欧盟均于近几年开始出资资助基于群智能模拟的相关研究项目，并在一些院校开设群体智能的相关课程。国内，国家自然科学基金”十五”期间学科交叉类优先资助领域中的认知科学及其信息处理的研究内容中也明确列出了群智能领域的进化、自适应与现场认知主题。

蚁群算法的特点
1）蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。如果系统在获得空间的、时间的或者功能结构的过程中，没有外界的特定干预，我们便说系统是自组织的。在抽象意义上讲，自组织就是在没有外界作用下使得系统墒增加的过程（即是系统从无序到有序的变化过程）。蚁群算法充分休现了这个过程，以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期，单个的人工蚂蚁无序的寻找解，算法经过一段时间的演化，人工蚂蚁间通过信息激素的作用，自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解，这就是一个无序到有序的过程。

经过一定时间，从食物源返回的蚂蚁到达D点同样也碰到障碍物，也需要进行选择。此时A, B两侧的信息素浓度相同，它们仍然一半向左，一半向右。但是当A侧的蚂蚁已经完全绕过障碍物到达C点时，B侧的蚂蚁由于需走的路径更长，还不能到达C点。如图3所示。
 
图3 蚁群在障碍物前经过一段时间后的情形

蚁群算法的由来：
蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素（Pheromone）的挥发性化学物质来进行通信和协调的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。
这样，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。其主要特点就是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。
多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现己被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。
蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力，已经在最初的算法模型基础上得到了
很大的改进和拓展。