试着建了一个仙岛湖文学网，简单的添加了一些文学的常规分类，真正的策划工作得等到计划中的两三年后来一次大变样，美工也一样等到那时候来出资买设计图，技术和优化，却是迫在眉睫的事情。

　　代码，99.9%都看不懂，对着模板，试着修改一个最小的细节，也是屡试屡败，屡败屡试。我很奇怪自己对这个花花世界不敏感，为何对那几个单调的代码那么感兴趣起来。是因为这些看似最枯燥的东西，能变出一个万花筒样的互联网来。

　　仙岛湖文学网，存在太多的问题需要完善，自己既是建站者，可同时又是用户体验者，能深刻体会到哪里好，哪里使用起来很不方便和合理。正是因为这种双重身份的存在，能让我发现问题，但是因为自己的没有知识，不能解决问题。

　　仙岛湖文学网是4月16日上线的，我仅添加了百来篇自己的原创文章。相比以前做医疗网站上线时的千篇以上的文章量，首先就是欠缺的。

　　网站上线第二天就被谷歌和搜搜收录了，而且通过谷歌的搜索引擎已带来了几个流量。到28号，不到半个月的时间，谷歌已收录了1330个页面，我觉得这已经是一个很可观的数字了!虽然我不懂网站优化，可是，我们的页面被谷歌收录了1330个页面，可当时的文章量不到两百，查看收录页面才发现，评论页面、博客页面，都被收录了!

　　网站上线一周查关键词排名，“仙岛湖”排在谷歌第六页，网站上线十天，“仙岛湖”排在了谷歌首页!

　　当然，这时候百度还没有收录我的网站，想到这一点，我还是有些焦虑的。等到五一这天，百度收录了五十多个页面，这下，总算可松一口气了。

　　到今天为止，刚好是网站上线三周的日子，谷歌收录1821个页面，百度收录了118个页面。每天都会带来一些流量。

　　在没有做任何优化的情况下，我想，这不能不得力于原创的力量。我所发表的这些文章，有一部分仅在红袖添香文学网和新浪上的博客发表过，还有一部分都是在仙岛湖文学网上首发的，绝对的原创文学，网友的投稿，同样是原创文学，其中很大一部分同样是首发。正是因为这一点，才让我的网站迈出了让我比较满意的第一步吧!当然，太多的问题，等待着我去解决，太多的地方还等着我去完善和填补，只有天天坚持添加原创文章，并将网站功能进行完善，才能让网站真正长大起来。

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　　网页标题

　　网页的TITLE标题是指网页打开时在浏览器最上端出现的文字，这个标题对浏览者并不在意，但对搜索引擎来说是非常看重的，因为它是被搜索引擎用来判断网页主题内容的标准，所以网页TITLE的优化工作我们一定要做好。

　　1、标题中关键词的使用和突出

　　2、控制标题长度和关键词频率

　　3、公司名称的使用

　　4、关键词组合技巧

　　网页内容

　　一个网站要想保持良好的排名，必须要使得搜索引擎每次到来的时候有新的内容抓取，它才知道你的网站是活的，呵呵，也就是说活跃度对一个网站来说相当重要，所以一个好的网站必须是一个经常更新的网站。网页的内容最好是原创的，并能在每段自然地包含关键词，出现第一个主关键词时就做好锚文本链接到首页，有其他页面的关键词时也做好链接，让网站形成良好的网状结构。网页的文件名最好能包含关键词，比如，对于销售led的网站，可以将一些网页适当命名为led.html、low-price-led.html等，而不是随意将网页命名为1.html等，其中low-price是修饰led的，与led一起组成了关键词，而用关键词字命名一个网页，就将这个销售LED的页面告诉了搜索引擎，同时也告诉了访客。

　　在这个“页面优化”的时代，就是通过改进页面的各种因素，如网页标题、描述、内容等使得搜索引擎在访问页面时能迅速抓住页面的要领，正确、完整地将网页所发布的信息带走，这些改进，无不是围绕关键词的使用来进行的。

　　即使从没用过SEO，你的网页中的内容还是会告诉搜索引擎这是关于什么的，页面优化的聚焦就是这些内容，将主要说明问题的句子、词语、标题以强调、突出，像搜索引擎标明网页的主题，如果这些因素加在一起能反应出一个主题，那么，它们就做到了搜索引擎评判网页质量的根本要求“相关性”。本文由（三剑客素材网 http://www.dw2f.com/ 发布）。
 

　　1.想让自己的网站获得更好的排名和影响力，最好选择独立的域名，这一点可以通过各级域名的权重不同来解释。

　　2.在条件容许的情况下，最好是URL地址静态化，因为静态永远要比动态的好，即使是伪静态

　　3.域名目录名一定要统一，比如/IT/与/IT/index.asp对引擎来说则是不同的地址，而且不要出现多个URL出现同一界面

　　4.最好在URL确定的情况下不要在变动

　　5.域名的URL中最好出现关键词

　　6.URL中最好使域名的关键词与本文或者本主题相关或者相近

　　7.URL中大小写一定要统一，切忌出现此次为小写，另处为大写，那样只会使引擎认为两者不相干的网页

　　8.重复一遍，URL最好别动，但要震动的话，一定要将原来的URL301永远定向

　　9.网站的URL目录不要过多，最好控制在三层，避免用户过多的跳转

　　10.URL的长度问题，在选择好关键词还有文件夹目录之后，若不能保证URL精简的情况，则尽量减少一些，比如去掉目录

　　11.切勿使用或出现系统默认的URL，如page1等

　　12.URL目录文件名与关键词之间要用连词符区分，不过下划线在百度和各大门户网站都能看到使用，这点看大家喜欢

　　13.中小网站或者权重低的网站，一定不要使用二级域名。那样的话只会是你的网站更变得一文不值。

　　14.对于中文网站最好使用拼音来做关键词，但要是长度过长则可以选择英文单词来描述

　　以上就是笔者总结关于URL优化的技巧，可以说基本提到了URL优化过程中所应该做的还有不能做的所有问题。希望各位站长和seoer在以后工作中能够注意到这些方面，使得在SEO优化工作上取得一个更好的效果。对于本文不足之处，欢迎联系小托给予批评与建议。

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有人说“即使一把火把可口可乐烧得精光，它也能凭借着它的LOGO东山再起。“当然了，至于有没有人说过，我们无法考证。但是这句话充分说明了一个LOGO所能发挥的作用。下面我从5个方面来说明如何才是一个好的LOGO:

1． LOGO应该有代表性的寓意

中国银行的LOGO的经典之处也不用我来多废话，我们来看一看它所包含的寓意：

（1）首先，既然是中国银行，它的图形部分中间实际上是一个中国的“中”字；

（2）其次，外圆中方的造型，则代表着中国的古钱币，将银行这一特性表达出来；

（3）再次，圆形的外观则指中国银行面向全球，着眼世界。

2． LOGO的用色

一个好的LOGO应该有能够表达企业特性的色彩

上图中，同为美国的2家著名企业的LOGO,都是以大量的字母为基础造型的LOGO

给观者的感觉却是截然不同的两种感觉,色彩的运用起到了很重要的作用

微软

沉重的颜色,要传达给用户的是沉稳/深度/专业严谨等信息

可口可乐

鲜亮的色彩搭配活跃飘逸的字体,年轻/活力的感觉跃然纸上

在一个色彩扮演的角色越来越重要的时代,现今也涌现出大量的色彩丰富绚烂的优质LOGO.搭配协 调的很好的多种颜色的组合能够给观者更加强烈的思维记忆和视觉记忆.但是,若非有一定的色彩驾 驭能力,否则只会让画面显得杂乱烦躁加眼花

3． LOGO的字体选择

字体选择及设计在LOGO的设计制作中亦是比重非常大的一个部分,不管是

以字为主体造型的LOGO,还是字体为辅助图形的LOGO,字体在整个LOGO

中占据的位置都是非常重要的，我们先来看看纯文字类LOGO中字体的表现：

微软

粗壮的黑体给观者的感觉就是成熟,稳重,严谨加上一目了然的公司名称和少许的字体变形及设计,一个大气沉稳有安全感的气质就显露出来了.

可口可乐

飘逸,圆润,活跃,跳动,巧妙的穿插,这些字体设计的元素让可口可乐LOGO醒目和体现产品特点等功能一应俱全!

我们再来看看图文组合类LOGO中的文字表现

LOGO1：

图形部分：有圆润，有尖锐

文字部分：有圆角，有尖角

整个LOGO简洁明了，图文风格统一充满现代感

LOGO2：

图形部分：尊贵，典雅，复古

文字部分：老式字体，粗细有 致，同样的高贵，复古气质

整个LOGO充满贵族气息和历史悠久的氛围

LOGO3：

图形部分：祥云玉盘，古老华夏

文字部分：中国古体，篆体变形

不论是图形还是文字，浓郁的中国味一目了然

4. LOGO的整体性

一个LOGO最基本的整体性要有保证，在视觉上不能太散，相互之间要有联系，要给观者以整体，统一的感觉，不能轻易被其他元素干扰。

LOGO1：

图形方面，完全是在一个规范的方形范围之内做文章，想散也散不了，非常保险的保持整体性的方法；

LOGO2：

一个纯文字图形组成的LOGO，找到字母共同点，加以变形，做到5个字母的外形相似，整齐排列，增强整体感稳定性；

5.LOGO的应用

LOGO要易于应用，这样才能更易于传播。

所以为了LOGO能够更好的应用在各种不同的领域，所以墨稿以及反白稿都是必不可少的，即使你的LOGO是带有很强的立体效果或者是颜色变化，都要考虑到单色的转换和应用方面。

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好了，以上就是笔者对于如何才是一个好的LOGO的认识，其实在LOGO这个领域包罗的元素实在是太多，而且每个人对于LOGO的看法也都不一样，所以笔者在这里也只是抒发一下自己的个人看法，希望能与更多的朋友进行交流，大家说出自己不同的看法。本文由（三剑客素材网 http://www.dw2f.com/ 发布）。
 

不分类不好定位， 好的用户分类让我知道了我在追求哪些人，满足哪些人，影响哪些人。但分不好类又会错位，更糟，那怎样才能对某一款产品的用户群进行合理分类呢，下面就来谈谈我对用户分类的一些看法。

一般提到某一款产品有几类用户可能主要包括以下几种情况：高端和低端用户、学生用户和白领用户、一二线城市和三四线城市用户、活跃和不活跃用户、会员与非会员用户、红钻与非红钻用户、IT和非IT用户、初级用户、普通用户、高级用户等，以上这些用户分类的共同特征是从一个维度或者二个维度对用户进行划分，就比如cooper的《About face 2.0》中提到从两个用户分类指标：业务领域水平（domain knowledge）和计算机技能水平，从而把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，更简化地说这种方法的用户分类模式就是基于操作频率，这个分类方法可以套用在任何一款产品上，但是这种用户分类的实际应用效果如何呢？

先来说下如何判断某一款产品的用户分类效果如何，主要从两个角度进行判断：分类的信度和效度，也就是分类的准确性和精确性。分类的准确性是指分完类后，是不是现实中每一个用户都能定位到反映该用户的类别，也就是说任何一个用户都能给他贴上属于某个类别的标签；而分类的精确性是指得到的用户类别在多大程度上反映了实际用户所包含的属性含义，也就是说用来描述各类别用户的特征信息与实际用户所有属性的吻合程度。在实际分类中准确性和精确性往往不能同时达到完美，当你追求100%的准确性时精度肯定会下降，比如只用性别去划分用户，准确度很高但是精度不够，所以在实际用户分类时找到准确性和精确性的一个平衡点，达到自己分类目的即可。

又回到前面提到的把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，这种划分的方法是准确性很高，但是精确度不够，每一个用户都能根据实际情况判断为初级用户、普通用户还是高级用户，但是描述用户的特征信息很少只有操作频率和计算机技能水平两个维度。这是很不精确的，在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、计算机水平、职业、地域、网龄以及使用某个产品的目标等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。实际又该如何操作呢？

首先考虑对某个产品进行用户分类时需要哪些特征因素，也就是从哪几个维度去划分用户。一般会从以下几个维度去考虑：用户的人口学信息，用户的计算机背景（包括用户的互联网使用背景），上网地点，收入水平，职业，地域，用户对于该产品的一些使用经验和偏好，使用过哪些同类产品，使用的目的是什么，认为哪款最好用，影响选择某款产品的因素有哪些，通过哪种途径得知的，使用产品的态度，使用产品的具体行为等因素。那具体到某个产品时应该选择哪几个因素去划分用户呢，解决的方法是先把所有维度都列出来，然后针对这些维度进行用户访谈，通过访谈能够得到大概的用户间的共同点和不同点。然后把所有因素转化成问卷题目，通过科学抽样的问卷调查得到用户调查数据。对这些用户数据进性行聚类分析即可得到您所需要的用户分类。用户聚类需要注意哪些呢？本文由（三剑客素材网 http://www.dw2f.com/ 发布）。
 

聚类分析中有很多因素影响着最后的用户分类结果，影响较大的因素有：聚类方法选择，距离算法选择，聚类变量选择，用户类数选择。对于聚类方法和距离选择，我倾向于推荐选择两步聚类法和对数似然值距离算法，因为用户的人口学特征和使用某产品行为偏好等特征一般都是分类变量，用欧氏距离算法的话，它的距离公式所表示的含义很难用实际意义去描述，或者说它的距离值在现实中是没有实际意思的。聚类变量的话可以选择访谈得到差别较大的特征因素，但是这些变量之间也是有关系的，具体还要通过不断的尝试去调整，主要看去掉某个变量后聚类结果是否有大得差异，如果有该变量则为重要变量，用户类数确定可以结合实际聚类得到的描述性判断因素和访谈等得到的实际情况共同确定。

怎么对用户分类，细分到何等程度，不太会有一个模式或者方法来通用。所以涉及到某个具体产品的用户分类时，首先明确你得分类目的，分完类之后你需要面怎么利用这些类。当能够从用户分类中得到明确的产品用户群和产品定位时，说明该分类就基本有效了。http://www.yuanmaying.com/

无线端敏捷开发节奏快，如何低成本、有条不紊的迭代更新，版本规划以及产品的拓展性考虑尤为关键。九宫格聚合的工具平台形态和运营形态在我们客户端的定位中必然共存，但一期内容不足功能较少，过渡期既要保证目前版本的充实和架构合理，又要考虑用户习惯的延续和activity等的代码模块可复用。

在已有13年历史的网站（培养了稳定的用户群以及培养了一定的用户习惯）基础上，实际上我们并非从零开始。B2B的业务属性决定了无线场景的设计与网站的关联性，而用户使用时必然伴随部分网站习惯的迁移，因此在基于无线场景和手机端特性设计的同时，我们也同时考虑用户在网站端的认知映射。

作为项目owner，跟进后续流程的过程中有几点经验值得highlight：

1. 关于视觉适配难

相比于iOS平台， android硬件厂商众多，屏幕分辨率五花八门， 且dpi不同，我们这样做：

（1） 进行目标用户群使用手机比例调研（可通过问卷投放等方式），选取一个主流分辨率和目标机（本项目中目标机为htc G7，分辨率480*800） ；

（2） 视觉设计过程中，实时在目标机并定期在其他分辨率手机上查看实际效果，并调整方案；

（3） 规范点九图（九宫格）的切片尤为重要。.9.png不但能最大程度低成本、高还原度的适配到android的各个屏幕，更是设计师和开发同学之间的沟通工具，避免在视觉－前端这一环节的设计走样。

2. 关于视觉切片资源文件大

由于功能模块相对独立的迭代开发，造成不同开发同学对于切片管理不统一，以至app文件大且运行过程中占用内存大，操作流畅度不佳的情况。在UI Check过程中，优化切片资源包，替换掉不规则渐变和纹理，尽可能复用样式，统一.9.png格式。

3. 关于UI Check

UI Check的目标不但是保证UI在开发环节的设计还原度，更是对设计方案的重要review。尤其手机操作流程性强，过程更为动态，转场动画、hover效果、gesture这些内容都需要高保真demo在真实的测试下确认调整和再优化。

最后，产品更新和体验优化是一个永无止境的过程。之后我们除了拓展更多无线平台（windows phone/iPad/…）以及新产品新功能追加，也会根据埋点数据和一手用研不断在迭代过程中同步优化体验设计。敬请期待！

下面为项目总结ppt中的部分内容，方便大家有个更加直观的了解：

破洛洛文章简介：用户分类浅谈.

说到网络产品，离不开的话题就是用户，就像传统行业的消费者。人是复杂的，网民的用户行为更加复杂，用户和用户是不一样的，或者说，每个用户都不一样。一款成功的互联网产品往往并没有满足所有用户的需求，而是准确定位了某一类用户并且很好地满足了那类用户的需求。到底定位哪一类用户是我们需要考虑的，所以就需要用户分类。

不分类不好定位， 好的用户分类让我知道了我在追求哪些人，满足哪些人，影响哪些人。但分不好类又会错位，更糟，那怎样才能对某一款产品的用户群进行合理分类呢，下面就来谈谈我对用户分类的一些看法。

一般提到某一款产品有几类用户可能主要包括以下几种情况：高端和低端用户、学生用户和白领用户、一二线城市和三四线城市用户、活跃和不活跃用户、会员与非会员用户、红钻与非红钻用户、IT和非IT用户、初级用户、普通用户、高级用户等，以上这些用户分类的共同特征是从一个维度或者二个维度对用户进行划分，就比如cooper的《About face 2.0》中提到从两个用户分类指标：业务领域水平（domain knowledge）和计算机技能水平，从而把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，更简化地说这种方法的用户分类模式就是基于操作频率，这个分类方法可以套用在任何一款产品上，但是这种用户分类的实际应用效果如何呢？

先来说下如何判断某一款产品的用户分类效果如何，主要从两个角度进行判断：分类的信度和效度，也就是分类的准确性和精确性。分类的准确性是指分完类后，是不是现实中每一个用户都能定位到反映该用户的类别，也就是说任何一个用户都能给他贴上属于某个类别的标签；而分类的精确性是指得到的用户类别在多大程度上反映了实际用户所包含的属性含义，也就是说用来描述各类别用户的特征信息与实际用户所有属性的吻合程度。在实际分类中准确性和精确性往往不能同时达到完美，当你追求100%的准确性时精度肯定会下降，比如只用性别去划分用户，准确度很高但是精度不够，所以在实际用户分类时找到准确性和精确性的一个平衡点，达到自己分类目的即可。

又回到前面提到的把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，这种划分的方法是准确性很高，但是精确度不够，每一个用户都能根据实际情况判断为初级用户、普通用户还是高级用户，但是描述用户的特征信息很少只有操作频率和计算机技能水平两个维度。这是很不精确的，在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、计算机水平、职业、地域、网龄以及使用某个产品的目标等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。实际又该如何操作呢？

首先考虑对某个产品进行用户分类时需要哪些特征因素，也就是从哪几个维度去划分用户。一般会从以下几个维度去考虑：用户的人口学信息，用户的计算机背景（包括用户的互联网使用背景），上网地点，收入水平，职业，地域，用户对于该产品的一些使用经验和偏好，使用过哪些同类产品，使用的目的是什么，认为哪款最好用，影响选择某款产品的因素有哪些，通过哪种途径得知的，使用产品的态度，使用产品的具体行为等因素。那具体到某个产品时应该选择哪几个因素去划分用户呢，解决的方法是先把所有维度都列出来，然后针对这些维度进行用户访谈，通过访谈能够得到大概的用户间的共同点和不同点。然后把所有因素转化成问卷题目，通过科学抽样的问卷调查得到用户调查数据。对这些用户数据进性行聚类分析即可得到您所需要的用户分类。用户聚类需要注意哪些呢？

聚类分析中有很多因素影响着最后的用户分类结果，影响较大的因素有：聚类方法选择，距离算法选择，聚类变量选择，用户类数选择。对于聚类方法和距离选择，我倾向于推荐选择两步聚类法和对数似然值距离算法，因为用户的人口学特征和使用某产品行为偏好等特征一般都是分类变量，用欧氏距离算法的话，它的距离公式所表示的含义很难用实际意义去描述，或者说它的距离值在现实中是没有实际意思的。聚类变量的话可以选择访谈得到差别较大的特征因素，但是这些变量之间也是有关系的，具体还要通过不断的尝试去调整，主要看去掉某个变量后聚类结果是否有大得差异，如果有该变量则为重要变量，用户类数确定可以结合实际聚类得到的描述性判断因素和访谈等得到的实际情况共同确定。

怎么对用户分类，细分到何等程度，不太会有一个模式或者方法来通用。所以涉及到某个具体产品的用户分类时，首先明确你得分类目的，分完类之后你需要面怎么利用这些类。当能够从用户分类中得到明确的产品用户群和产品定位时，说明该分类就基本有效了。