但什么是谷歌缓存呢？

amimulahad

我们将停在每个关键词的前 5 个自然位置。 SEO 文本：分析每个关键词的前 5 个有机位置。 文档（短语有机） 对于每个关键字，我们通过Phrase Organic API提取前 5 个有机结果，并将它们放入 $page_list 数组中。因此，我们要求仅显示 5 个结果 (display_limit=5)，并且仅显示包含 URL 列表的列 (export_columns=Ur)。 剩下的只是对数组的操作：我们删除 API 提供给我们的列名称和最后一个字符，当我们从 API 中提取单个列时，该字符始终存在。 对于每个提取的页面，我们都必须找到评估参数。我们使用的参数是： 定位 引用域（作为负参数。



提供反向链接较少的网页文本的网站，其位置 WS数据 良好被认为具有更好的页面搜索引擎优化） 我们选择这两个参数是为了了解该过程。您当然可以自由更改算法。例如，添加 PA、关键字难度和搜索量肯定会很有用。 如前所述，对于每个页面，我们都会获取我们感兴趣的数据： 定位 提取的 URL 已根据该特定关键字的有机定位进行排序。 引用域 在前面的 foreach 中，我们留下了 [...More code ...] 块，我们将插入以下列表： 从 SEO 角度创建网络文本：提取的域列表 文档（引用域） 我们看到，这次我们通过引用域API 请求了 backlinks_refdomains，







过滤了除域之外的所有列，其中包含指向 $page_url 的域的名称。 我们感兴趣的不是名称，而是数量，因此我们对使用 API 提取的数组的元素进行计数。 最后我们将数组重新组织成一个表（$table1）。我们会得到类似的东西： 从 SEO 角度编写网页文本：在表格中组织数组 但显然还有更多的线路。 找到最好的：为我们的 SEO 文本确定参考 这是该过程的中心阶段。诀窍是为提取的数据赋予正确的权重，以便识别具有针对感兴趣主题的最佳内容的网站。 我做出以下考虑： 1.一个位置良好的站点被认为做得很好（这是一个非常有力的假设）。