最近网站的百度索引量和收录明显下降是怎么回事

网站百度索引量是流量的基础，索引量数据的每一个变动都拨动着站长敏感的神经，“索引量下降之后该如何着手分析”一直是各位讨论的热门话题，不管是论坛，贴吧，还是QQ群，提关于索引量问题的人都是挺多的，阿峰特意在网上搜集了这个史上最全的网站百度索引量下降的原因及解决方法，来源绝对可靠，希望有关网站索引量的问题到此打住，希望您在看了此篇文章以后，不会再有疑问。 一、百度索引下降分析简图 百度索引量 这张图上面已经清楚的罗列出来了导致网站百度索引量下降的原因了，主要有两方面的原因，一方面是百度自己的原因，比如常见的配额再分配原因，数据异常错误原因，地区性数据异常，接口调用数据错误、数据丢失、数据备份衍生异常等。另一方面就是网站自身的原因导致了。接下来先说说网站自身哪些原因会导致百度索引量下降。 二、导致网站百度索引量下降的网站方的原因 1、内容数据所在的网址url未规范统一 原因：自己站点url未规范统一，多域名都可以200状态正常访问网页内容;一域名下出现多种url形式可以访问相同内容，如大小写url、url规则变更等。 解决：选择主域名(或主url)，其他域名下的所有url都301重定向到主域名(或主url)，并站长工具提交域名改版(或目录url改版) 很多网站是动态静态路径相结合，首页的访问路径也不统一，通过域名能访问首页，域名+indexhtml也是首页，域名+index/indexhtml还是访问的首页，这就是问题了。 2、外部平台使用己站数据 原因：市场合作，站点数据调用到其他平台上;内容主动外发，推广人员完整转发自有内容到高质量平台——这两个原因都有可能导致搜索引擎收录了外部平台的内容而拒绝了原网站内容。 解决：使用站长平台链接提交工具的主动推送功能，及时提交网站新出现的链接，延迟将内容调用到其他平台的时间; 这个问题，简单的说就是seoer把自己的高质量原创内容当做外链发到了别的高权重网站，被先收录了，导致自己网站发布的却的不收录了。阿峰还常被人问到发外链发自己网站的内容好不好，是不是等到收录再发，发了会不会被认为自己的站是抄袭的。其实这个问题不必要纠结，就拿阿峰的博客来说吧。技术性的文章我肯定是先发布自己博客，等到收录以后才回去发布到其它平台，但是活动性的内容，那就不用考虑着是不是首发了，活动信息本来就是需要更多的人看见的，目的是广而告之而不是排名。 延伸阅读：论坛签名还有用吗,是不是垃圾外链 天天发外链有用吗 警惕垃圾外链导致网站降权排名下降 原因：被镜像，用户通过其他举办主体的域名或url直接可访问己方内容。 解决：关注域名解析安全和服务器安全;绑定唯一可解析的域名或唯一可访问的url;页面内容中链接使用绝对地址 3、站点受青睐度下降，这与网页内容相关 原因：内容质量度下降，就是说网站的内容太烂大街了。 解决：提高内容质量度，详见百度站长学院相关内容;杜绝简单拷贝，多做整合信息。 原因：更新量及频率下降，好久不更新了，索引下降。 解决：稳定的更新频率，视内容发展情况，扩充编辑团队，生产更多新内容，让网站索引避免下降，持续增加。(当更新量及频率下降明显，那么配额就会下降，首先表现抓取频次下降，导致索引量下降) 原因：时效性信息消失。 解决：时效性的信息，大部分一般在数据库不会长期保留，所以需要持续挖掘新的时效信息点，整合相关内容。 这种情况对于新闻源网站应该是比较常见的，不过也没什么，已经失去时效性的内容留着也没用。如果您做的事新闻源网站推荐您认真阅读这篇文章：2015年文章怎样才会被百度新闻源收录 原因：部分区域出现不良信息 解决：杜绝大量外链软文、恶劣d窗广告、非法敏感类信息、专门针对搜索引擎作弊的内容等 4、触犯惩罚算法 解决：关注站长工具消息和百度网页搜索动态。按官方公告说明来整改站点，并进行反馈，然后等待算法更新。 5、特型url不被信任 解决：定制各类url的索引查询规则;定位索引量下降的特型url;排查该类url当日、前一日、本周、历史索引情况;找出未被入库的数据可能存在的问题;处理完后，增强该类url与百度数据沟通(途径有sitemap、批量提交url、数据推送等)。 6、站点被搜索引擎信任度下降 原因：非法投票嫌疑(链接工厂等) 解决：珍惜自己页面的投票权，对于劣质网页坚决不投票，尽量减少站点的导出链接。 原因：主题变动(如从教育领域跨入医疗领域) 解决：将旧领域的网页进行死链处理后向百度进行提交，封禁相关旧url的被访问权，然后再上线新主题相关内容，加强对百度的数据提交。 原因：受牵连，相同ip下非法站点偏多，同一域名所有人举办的网站大都被惩罚且情况恶劣等。 解决：离开恶邻，获取搜索引擎的各产品的相关反馈方式，请求给予解禁，等待恢复正常索引。 原因：政策性原因，如香港主机、国外主机站点由于各种你懂的原因，稳定性可能较差。 解决：国内主机备案，合法符合政策经营 7、网页模板相关 原因：主体内容区域对蜘蛛的限制 解决：取消登陆查看信息等限制，让蜘蛛便捷畅快的“采集”到己站数据 原因：启用了对蜘蛛不友好的技术，比如全flash站点，过多使用js代码等 解决：对需要蜘蛛识别的内容，不要启用对蜘蛛不友好的技术来调用。 原因：响应式模板干扰蜘蛛识别页面类型(pc、移动) 解决：提交特定的url对应关系(尽量parrten级);meta标记移动版本url及适合浏览的设备;自主适配;增强pc、移动不同模板源码标签的区分度，帮助百度识别页面类型 8、源码相关 原因：源码错误较严重，如编码错误、标签使用错误等;源码改动严重，蜘蛛“采集”数据后重新观察分析;某类url下的TD(网页title、description)变化，如变化比例大、变化页面量大，页面进行更改后会重走建索引库流程，如果页面质量达不到建索引库标准会从线上消失 解决：校验源码，准确的源码是蜘蛛“采集”数据进行分析的基础;link内链结构、url地址形式、页面主题、页面各区域html标记等尽量维持改动前的情况;逐步、分期更换TD(网页title、description)，结合页面主题、用户实际需求来制定合理的TD，不欺骗不误导用户。 9、已入库的url对蜘蛛状态有变化 原因：robots声明，禁止蜘蛛抓取 解决：查看百度站长工具robots及抓取情况。 原因：url规则变化，原有url无法访问。 解决：特别是linux和win服务器之间的数据迁移，可能会出现大小写url支持变化，确保各类url规则不变化。url必须重构的时候，做好旧新url301重定向，站长工具提交改版需求。 原因：提示错误页面 解决：由于误删，则可以数据恢复，并维持url对应网页内容的更新变化，提高抓取频次。如果确定要删除，那么提交死链，删除死链后，再robots禁止，这种情况的索引下降无需担忧。 原因：被入侵 解决：防止url对蜘蛛进行非法跳转 *** 作;防止url对应的网页内容对蜘蛛出现内容大变化，特别是一些违法乱纪的内容 10、DNS问题 原因：DNS问题，dns不稳定;dns不安全。 解决：选择可靠的dns服务;沟通强调对蜘蛛的稳定性;防止dns解析到非正常ip;防止解析的网站ip频繁变动。防止dns管理漏洞，导致被恶意解析;防止dns解析挂靠在小代理等技术能力、管理规范、道德法律约束都欠缺的平台上。 11、服务器问题 原因：可访问性差 解决：尽量让目标地区所有运营商来路的用户都能在3秒内打开网站，最佳1秒内;监控网站运行状态，合理设置目标地区的所有运营商监控节点及监控项目、监控频率 原因：屏蔽百度ua或ip 解决：多利用百度站长工具，查看百度抓取网页的情况，可见 原因：防刷压力值设定 解决：将蜘蛛解析到专用空间;如出现访问陡增的ip，查看是否为蜘蛛再确定是否禁止访问。 三、导致百度索引量下降的常见原因——百度方原因 原因：配额再分配，同类数据量接近索引分配总额，配额量再分配，有升的就会有降的。 解决：超过竞品，争取高额分配。 原因：数据异常错误，错误惩罚。应对某类作恶行为而新算法上线，但由于蝴蝶效应，导致部分站点被错误惩罚而清除大量索引。 解决：反馈百度方，请求解除惩罚。 原因：地区性数据异常，部分地区数据抓取或查询异常，导致误判站点情况而清除相应索引数据或输出错误索引量，如百度dns系统升级事件。 解决：反馈百度方，由百度检查各地蜘蛛执行情况。 原因：接口调用数据错误、数据丢失、数据备份衍生异常。 解决：反馈百度方，由百度检查相关数据情况。

大花天竺葵。

根据中国植物物种信息数据库资料，大花天竺葵，别称蝴蝶梅、蝴蝶天竺葵，叶片质感硬，耐热性很好，容易度夏。

大花天竺葵不容易黄叶，无论水多水少，只要不是太过分，它不会出现黄叶烂根现象，叶片是香的，又称香叶天竺葵，叶片质感硬，耐热性很好。

pb是化学元素铅的符号，拉丁文Plumbum，英文名是Lead。原子序数为82。

铅是柔软和延展性强的弱金属，有毒，也是重金属。铅原本的颜色为青白色，在空气中表面很快被一层暗灰色的氧化物覆盖。可用于建筑、铅酸充电池、d头、炮d、焊接物料、钓鱼用具、渔业用具、防辐射物料、奖杯和部份合金，例如电子焊接用的铅锡合金。铅是一种金属元素，可用作耐硫酸腐蚀、防丙种射线、蓄电池等的材料。其合金可作铅字、轴承、电缆包皮等之用，还可做体育运动器材铅球。

是一种计算机语言PowerBuilder。

PowerBuilder美国Sybase公司研制的一种新型、快速开发工具，是客户机或服务器结构下，基于Windows3x、Windows95和WindowsNT的一个集成化开发工具。它包含一个直观的图形界面和可 扩展的面向对象的编程语言PowerScript，提供与当前流行的大型数据库的接口，并通过ODBC与单机数据库相连。PowerBuilder提供了对目前流行的大多数关系数据库管理系统的支持，由于在PowerBuilder的应用程序中对数据库访问的部分一般采用国际化标准数据库查询语言SQL，使得用PowerBuilder开发的应用程序可以不做修改或者只做少量的修改就可以在不同的后台数据库管理系统上使用。用PowerBuilder开发的应用程序是独立于服务器上的数据库管理系统的。

在体育田径项目中 pb = person best (个人最好成绩)。

PB是2006年最红火的美国电视剧《Prison Break》的越狱简称，中文译为《越狱》，现在引申的意思是破解。

金融业数字化转型正衔枚疾进。

这条因新冠肺炎疫情倒逼而来的转型之路，已由匀速变成加速。而市场需求之迫切，更是超乎想象：数字化转型，不仅成为近来很多金融论坛的重要议题，一些互联网银行以及传统金融机构金融 科技 方面的负责人，更成为炙手可热的嘉宾，或专题讲座，或网上授课，或论坛演讲。而金融 科技 巨头更是大举进军金融业，为数字化转型需求迫切的金融机构提供 科技 支撑。继阿里云加码“数字农信”战略，将开放更多智能风控、数据智能经验和数字生活场景等生态资源，助力农信社、农商银行等中小银行形成特有的创新型服务业态后，8月16日，腾讯云也与昆山农商银行正式签署战略合作协议，双方将在银行私有云平台建设、分布式架构转型、分布式数据库应用、移动端开发等金融新基建领域展开合作，同时依托双方优势资源，推进零售业务数字化建设以及场景金融创新，构建面向未来金融场景的数字新连接能力。

然而，数字化转型从来不像人们想象的那样，将业务从线下搬到线上，就一劳永逸；也不是成立一个金融 科技 部，做几个银行APP那么轻巧。由于涉及金融机构整个内部架构、流程和理念等全方位重构，想要实现真正意义上的数字化转型，并非易事。这其中，在转型过程中，如何有效防控未来智能金融的潜在风险，尤其困难。

众所周知，数字化转型离不开大数据、云计算、人工智能；只有充分发挥技术的力量，才能实现传统金融向数字化时代智能金融的转变。利用大数据，金融机构可以构建符合自身实际需求的业务、风控模型；利用云计算，可以按照模型，进行高效快速运算，将结果用于日常运营；利用人工智能，可以实现高频小额贷款的自动发放，实现真正意义上的“秒贷”。可以说，数字化时代的智能金融，颠覆了传统金融业务模式，省去了大量人工 *** 作过程，极大提升了客户体验和满意度，让以客户为中心的经营理念变成了现实。这从头部民营互联网银行每年动辄服务数千万，甚至上亿客户，发放数千万笔贷款中可窥见一斑。

不过，硬币总有两面。当金融机构享受数字化转型后的智能金融带来的便利、高效等好处的同时，潜在的风险也如影随形。

中国证监会原主席肖钢日前警告称，“人工智能与金融业深度融合的新业态，是金融模式变革的方向，在大力发展的同时亦需要提防可能带来的系统性风险。”他表示，由于人工智能主要依靠模型和算法，因此在该技术运用于金融市场时，一旦数据质量不高或出现偏差，则有可能产生蝴蝶效应，带来系统性风险。例如，在资本市场上，事先设定的投资模型往往在实施中没有人为干预，这可能使得投资策略产生高度一致性，并在某个时点上对市场造成冲击，由此引发系统性风险。美股就曾经出现过“闪电崩盘”，道琼斯指数在极短时间内暴跌上千点。

虽然肖钢的观点，业内早有认知，但在当前金融机构纷纷加大数字化转型、发展智能金融的大背景下，仍具有振聋发聩的意义。

事实上，业内对智能金融潜在风险认识非常深刻。苏宁银行董事长黄金老此前在接受采访时就表示，通过数字化转型，金融服务会像水一样渗透到各个场景各个生态之中，把金融服务或者金融产品内嵌到企业的生产环节、交易环节和个人的生活环节，但这种“渗透”也会带来新的风险和挑战。第一大风险是数据风险，这来源于金融的全自动化，要依靠数据来决策。银行是数据化应用最丰富，或者是最全面的一个领域。如何合理整合这些数据是数字化转型中银行的必修课。应对不当，就会产生数据造假、数据中断、数据泄露、数据滥用等风险。第二大风险是技术风险，既包括算法的可解释性和可评估性，比如构造了包含一百个变量的模型来评估贷款是否可以发放，但由谁衡量这个模型是否适当。也涵盖技术带来的安全风险，在高度依赖数字化系统的情况下，一旦系统被攻击或者停摆，可能会对金融安全造成更大的危害。

正因为数据采集来自于人，模型搭建来自于人，因此，智能金融虽然省事，虽然智能，但也会因为数据质量问题和算法参数设定等问题，潜藏较大风险。如果建立模型的人再有不良用心，潜藏的风险更大。而智能金融一旦发生风险，常常是系统性的。因此，未雨绸缪，做好风险防控工作，非常重要。

如何防范潜在风险？业内共识是，加强监管。

智能金融时代，传统监管理念和手段，无法有效匹配。因此，金融机构在加速数字化转型，监管当局的监管手段也应当加速转换。既然智能金融的风险点潜藏在数据治理和算法等方面，那么，监管对象就应当既包含对模型的可解释性的监管，要让监管对象能够解释清楚模型到底基于何种逻辑；也应包含对智能金融有关模型和算法的构建者、设计者的监管，为此要及时完善监管制度，堵塞监管盲区，通过资质认定，让相关从业者具有监管层认可的资质。最重要的是，监管层要有懂行的监管者，要能看得明白，管得到位，治得有效。

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