短劇網(wǎng)站代碼優(yōu)化策略（優(yōu)化代碼提升網(wǎng)站性能與訪問速度

短劇網(wǎng)站代碼優(yōu)化策略（優(yōu)化代碼提升網(wǎng)站性能與訪問速度）

著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，短劇成為了人們生活中不可或缺的一部分。短劇網(wǎng)站因其豐富的內(nèi)容和便捷的觀看方式而備受歡迎，然而，隨著網(wǎng)站用戶量的增加，其性能和訪問速度也成為了一個亟需解決的問題。在這樣的背景下，優(yōu)化網(wǎng)站代碼是提升網(wǎng)站性能與訪問速度的重要策略。

對于短劇網(wǎng)站來說，減少HTTP請求是一個重要的優(yōu)化策略。當用戶訪問一個網(wǎng)站時，會涉及到多個文件的請求，如HTML、CSS、JavaScript、圖片等。每個文件都需要進行一次HTTP請求，影響了網(wǎng)站的加載速度。通過合并和壓縮這些文件，可以減少HTTP請求的數(shù)量，提升網(wǎng)站的加載速度。同時，使用瀏覽器緩存可以使用戶再次訪問時節(jié)省下載時間，進一步提高訪問體驗。

進行代碼優(yōu)化可以減少網(wǎng)站的頁面大小，從而提升性能。優(yōu)化CSS和JavaScript代碼，刪除冗余和重復的代碼，可以減少整個頁面的加載時間。同時，盡量避免使用大型的圖片和視頻，或者對其進行壓縮處理，可以減小頁面的大小，提高網(wǎng)站的加載速度。

使用異步加載技術(shù)也是優(yōu)化網(wǎng)站代碼的一種策略。將不影響網(wǎng)頁渲染的資源（如JavaScript文件）放在網(wǎng)頁底部，而不是頭部，可以避免阻塞頁面的加載。這樣一來，頁面的首次加載速度將會大大提升。

對于短劇網(wǎng)站來說，服務器的選擇和配置也是影響性能的重要因素。選擇適合網(wǎng)站規(guī)模和流量的服務器，并進行合理的配置，保證服務器的穩(wěn)定運行和優(yōu)化網(wǎng)站的訪問速度。

通過以上的優(yōu)化策略，短劇網(wǎng)站可以顯著提升性能和訪問速度，進一步提高用戶體驗。對于網(wǎng)站開發(fā)者和運營者來說，需要時刻關(guān)注網(wǎng)站性能，并不斷優(yōu)化代碼，以滿足用戶對快速訪問的需求。

短劇網(wǎng)站的代碼優(yōu)化是提升網(wǎng)站性能與訪問速度的重要策略。通過減少HTTP請求、代碼優(yōu)化、異步加載和服務器配置等措施，可以顯著提升網(wǎng)站的性能和訪問速度，為用戶提供更好的體驗。

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、背景介紹

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展，視頻消費場景逐漸變成主流，早期由于手機硬件的限制問題，導致生產(chǎn)出來的視頻畫質(zhì)、清晰度存在較大的問題，用戶體驗不太好，當時的網(wǎng)絡也處于4G的發(fā)展階段，網(wǎng)絡的限制也無法持續(xù)支持高清視頻的消費，但是現(xiàn)在5G發(fā)展地如火如荼，網(wǎng)絡的高速發(fā)展，手機硬件性能的提升，用戶越來越不滿足于低畫質(zhì)和低清晰度的視頻。提升視頻的畫質(zhì)和清晰度勢在必行，需要一套行之有效提升視頻清晰度的優(yōu)化方案。

二、評價標準

做一件事情之前，首先需要確定一下評價這件事情的標準。所以在提出視頻清晰度優(yōu)化方案之前，必須先確定一下衡量視頻清晰度的評價準則。評價視頻清晰度有兩種準則：

2.1 客觀標準

客觀標準就是利用算法計算視頻畫面質(zhì)量分，同等條件下，如果A視頻的質(zhì)量分得到高于B視頻，說明A視頻的保真質(zhì)量做得比B視頻更好。評估視頻質(zhì)量的算法有兩大類：

完全參考： 兩個視頻逐幀對比分析，計算對比的質(zhì)量，這種使用的比較多，常見的VMAF、PSNR、SSIM都是完全參考。
部分參考： 截圖視頻中的部分幀來對比分析。有些場景例如直播沒法完全對比，截取部分幀來對比是比較科學的。

目前Netflix推出的VMAF算法是評價視頻質(zhì)量的主流算法，下面我們簡單介紹一下：

VMAF 全稱 Video Multi-method Assessment Fusion ，它借助人類視覺模型以及機器學習來評估一個視頻的質(zhì)量。
VMAF的評價指標主要包含：其中VIF和DLM是空間域的，表示一幀畫面之內(nèi)的特征；TI是時間域的，表示多幀畫面之間的相關(guān)性特征。

視頻信息保真度（VIF：Visual Quality Fidelity）

細節(jié)損失指標（DLM：Detail Loss Measure）

時域運動指標/平均相關(guān)位置像素差(TI：Temporal Information)

VMAF基于SVM的nuSvr算法，在運行的過程中，根據(jù)事先訓練好的model，賦予每種視頻特征以不同的權(quán)重，對每一種畫面都生成一個評分，最終以均值算法進行歸總，算出該視頻的最終評分。
VMAF計算出的分數(shù)范圍是0 ~ 100，其中0表示最低質(zhì)量，100表示最高質(zhì)量，后續(xù)對比的時候只給出分數(shù)。

2.2 主觀標準

客觀標準固然重要，但是視頻是給人看的，最終視頻的質(zhì)量好不好，還需要用戶主觀感受。換言之，兩個視頻的VMAF可能相近，但是用戶觀感可能會不一樣，有些用戶喜歡柔色，有些用戶喜歡暖色。

主觀標準操作起來比較簡單，找?guī)讉€視頻，讓用戶觀看之后主觀給出評價，視頻A和視頻B的質(zhì)量對比如何，這種輸出的結(jié)果比較準確，但是工作量比較大，不好大范圍推廣。所以根據(jù)項目要求，在特定的時候采用客觀評價標準，在某些場景采用主觀評價標準。

例如下面兩張圖片，它們的VMAF值是相近的，但是第二張看上去明顯比第一張畫質(zhì)好多了，而且更加明亮，這并沒有改變圖片的編碼結(jié)構(gòu)，只是對畫面本身進行一些調(diào)色處理（這個我們下面會單獨拎出來講），就能明顯提升主觀感受。所以評價視頻質(zhì)量需要綜合主觀標準和客觀標準綜合來判斷。而且我們建議在有條件的情況下，主觀標準更加重要，因為客觀標準只是模擬人眼的視覺系統(tǒng)，和真實的場景還是有所差距。

三、基礎(chǔ)優(yōu)化

通過上面的描述我們基本了解了視頻質(zhì)量的評價標準，但如果要提升視頻質(zhì)量，這些還不夠，我們還需要介紹一下視頻的基本屬性，以及這些屬性可以在多大程度上影響視頻的質(zhì)量。

我們首先使用MediaInfo來查看一下視頻的屬性，由于重點關(guān)注畫質(zhì)，所以就自動忽略封裝格式和音頻流信息，只關(guān)注視頻軌道信息

Video
ID                                       : 1
Format                                   : AVC
Format/Info                              : Advanced Video Codec
Format profile                           : High@L3.1
Format settings                          : CABAC / 4 Ref Frames
Format settings, CABAC                   : Yes
Format settings, Reference frames        : 4 frames
Codec ID                                 : avc1
Codec ID/Info                            : Advanced Video Coding
Duration                                 : 2 min 41 s
Bit rate                                 : 634 kb/s
Bit rate mode                            : CBR
Width                                    : 960 pixels
Height                                   : 540 pixels
Display aspect ratio                     : 16:9
Frame rate mode                          : Constant
Frame rate                               : 25.000 FPS
Color space                              : YUV
Chroma subsampling                       : 4:2:0
Bit depth                                : 8 bits
Scan type                                : Progressive
Bits/(Pixel*Frame)                       : 0.049
Stream size                              : 12.2 MiB (94%)
Writing library                          : x264 core 148
Encoding settings                        : cabac=1 / ref=3 / deblock=1:0:0 / analyse=0x3:0x113 / me=hex / subme=7 / psy=1 / psy_rd=1.00:0.00 / mixed_ref=1 / me_range=16 / chroma_me=1 / trellis=1 / 8x8dct=1 / cqm=0 / deadzone=21,11 / fast_pskip=1 / chroma_qp_offset=-2 / threads=17 / lookahead_threads=2 / sliced_threads=0 / nr=0 / decimate=1 / interlaced=0 / bluray_compat=0 / constrained_intra=0 / bframes=3 / b_pyramid=2 / b_adapt=1 / b_bias=0 / direct=1 / weightb=1 / open_gop=0 / weightp=2 / keyint=75 / keyint_min=7 / scenecut=40 / intra_refresh=0 / rc_lookahead=40 / rc=crf / mbtree=1 / crf=26.0 / qcomp=0.60 / qpmin=0 / qpmax=69 / qpstep=4 / vbv_maxrate=800 / vbv_bufsize=1600 / crf_max=0.0 / nal_hrd=none / filler=0 / ip_ratio=1.40 / aq=1:1.00
Codec configuration box                  : av

其中有幾個非常重要的屬性需要特別關(guān)注一下：下面我們列出的各個屬性都是基于其他條件不變的情況下，只改變當前屬性。例如談Profile，就要保證其他的屬性是相同的，只有Profile不同，這樣比較視頻的畫質(zhì)才有意義。

3.1 Profile

Profile對應上面的是Encoder Profile Level，正常情況下，Profile Level有三種類型：

Baseline Profile
Main Profile
High Profile

其中Baseline Profile對應清晰度最低，Android 3.0之后的版本都支持的，Main Profile清晰度比Baseline Profile清晰度要好，但是從Android 7.0之后才支持，High Profile清晰度最高，也是從Android 7.0之后才支持。我們在設置Encoder Profile Level之前，需要判斷一下當前是否支持。

3.2 Bitrate碼率

視頻碼率是視頻數(shù)據(jù)傳輸時單位時間內(nèi)傳送的數(shù)據(jù)位數(shù)。單位是kbps，望文生義，碼率越大，單位時間填充的數(shù)據(jù)就越多，視頻質(zhì)量就越高。

碼率并不是越大越好，碼率設置超過一定的大小，對視頻畫質(zhì)的提升已不太明顯，肉眼已經(jīng)看不出區(qū)別，但是視頻大小會增加很多。所以設置合適的碼率就行。通常建議的碼率計算方式是：

Bitrate=width * height * frameRate * factor
factor=0.15

按照上面的公式設置的碼率是比較合適的，當然如果想要更加高清的，可以適當增加factor大小。

3.3 Bitrate Mode

碼率雖然設置了，但是碼率是描述一段時間的平均傳輸?shù)臄?shù)據(jù)位數(shù)，無法保證每一個時間段內(nèi)傳送的數(shù)據(jù)大小是固定的或者在一個固定的范圍內(nèi)。還有一個Bitrate Mode參數(shù)來表示碼率模式。它也有三種類型：

VBR： 可變碼率（Variable Bitrate）, 此編碼方式會根據(jù)幀間數(shù)據(jù)的變化量大小來動態(tài)調(diào)整碼率，如果幀間的運動變化比較大，調(diào)高碼率，如果幀間的運動變化比較小，調(diào)小碼率。從編碼方式就可以看出來，這樣的編碼方式有兩個缺點：（1）運動預測計算算法有一定的耗時，編碼時間較長；（2）碼率多變，最終生成的文件大小不可預測。可能很大也可能很小。
CBR： 固定碼率或者常數(shù)碼率（Constant Bitrate）, 這是默認的編碼方式，使用此編碼方式，文件從始至終的編碼碼率會固定不變或者基本不變。這種方式的好處是文件大小是確定的，不會出現(xiàn)文件大小不可預測的情況。但是缺點也很明顯，有時候幀間變化比較大，有時候幀間變化比較小，如果都使用同樣的碼率，幀間變化比較大的時間畫質(zhì)會比較一般，幀間變化比較小的時間顯得浪費。無法做到較好的平衡。
ABR： 平均碼率（Average Bitrate）, 平均碼率較好地兼顧了VBR和CBR的，在幀間變化比較大的時間使用較大的碼率，在幀間變化比較小的時間采用較小的碼率，最終保證整體采用的碼率固定就可以了。較好地處理了畫質(zhì)和文件大小之間的矛盾。

但是很可惜的是MediaCodec并不支持ABR，我們?nèi)绻氩捎肁BR模式的話還需要使用軟編碼。MediaCodec也提供了三種模式：

BITRATE_MODE_CQ： 這種模式是全面考慮視頻質(zhì)量，盡可能保證視頻質(zhì)量，所以編碼出來的視頻都很大，并不可取。
BITRATE_MODE_VBR： 同上面的VBR
BITRATE_MODE_CBR： 同上面的CBR

眾所周知，硬編碼速度要遠遠快于軟編碼，所以編碼都是優(yōu)先采用硬編碼，硬編碼失敗再采用軟編碼兼容。所以硬編碼MediaCodec建議采用BITRATE_MODE_CBR模式，切換到軟編碼采用VBR模式。

3.4 B幀設置

視頻由I幀、P幀、B幀三種類型的視頻幀組成的。

I幀是幀內(nèi)圖像幀，就是關(guān)鍵幀，意思是此幀不需要依賴其他的幀就可以進行編碼或者解碼。

P幀是前向預測圖像幀，此幀需要參考在它之前的I幀或者P幀，采用運動預測的方式進行幀間編碼或者解碼。P幀大小相當于I幀大小的1/10 ~ 1/20。

B幀是雙向預測圖像幀，此幀需要參考在它之前的I幀或者P幀，也需要參考在它之后的I幀或者P幀，采用運動預測的方式進行幀間預測編碼或者解碼。

GOP表示兩個I幀之間的圖像幀序列，GOP=2s，表示兩個I幀之間的間隔是2s。

Android平臺只有高通部分芯片支持B幀編碼，并且Android系統(tǒng)也沒有開發(fā)設置B幀的接口，所以對使用Android MediaCodec編碼的開發(fā)者而言，無法開啟B幀編碼（iOS是可以的，暗自垂淚）。當然軟編碼是可以設置B幀的。

設置B幀有什么好處？

B幀大小約是I幀大小的1/50，如果設置了B幀了，并不會降低清晰度，但是可以大大降低視頻的大小，這樣我們就可以相應地調(diào)大碼率，最終實現(xiàn)了提升清晰度的目標。

當然設置了B幀之后，增加了編碼和解碼的復雜度，這點開發(fā)者在設置的時候必須要有充分的認識。

四、HEVC編碼

目前H.264編碼還是使用最廣泛的編碼方式，主要還是H.264編碼的兼容性比較好，而且免費開源。HEVC自從2013年第一版發(fā)布開源出來，還沒有完全替代H.264（主要原因是收費，而且部分機型可能不支持），不過HEVC憑借其獨特的優(yōu)勢也得到了較多地應用。

HEVC相對H.264的優(yōu)勢：

HEVC標準視頻的幀內(nèi)預測模式支持33種方向，并且提供了更好的運動補償處理和矢量預測方法。而H.264只支持8種。
HEVC采用了塊的四叉樹劃分結(jié)構(gòu)，采用了8x8 ~ 64 x 64 像素的自適應塊劃分，而H.264每個宏塊的大小都是固定的16 x 16像素，HEVC的這樣設計可以保證在不同的幀間和幀內(nèi)復雜程度中可以動態(tài)調(diào)整宏塊的大小，經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)，在相同的圖像質(zhì)量下，HEVC編碼的視頻比H.264編碼的視頻約減少40%，換言之，如果HEVC和H.264碼率相同，那么HEVC編碼的視頻比H.264編碼的視頻要清晰地多。

上圖可以看出同樣的視頻幀，HEVC使用的宏塊比H.264要少很多，體現(xiàn)了HEVC的優(yōu)勢。

我們在使用MediaCodec HEVC硬編碼時，需要判斷一下當前是否支持HEVC編碼，Android 5.0已經(jīng)支持了HEVC，不過一些低端芯片可能還是沒有支持HEVC，我們在編碼之前需要判斷一下是否支持。

使用HEVC編碼，可以保證在不增加文件大小的情況下，大大提升視頻的清晰度。

上圖是H.264編碼，下圖是HEVC編碼。

五、色彩調(diào)優(yōu)

上面的幾種優(yōu)化方式都是在編碼層面調(diào)整參數(shù)或者直接改變編碼方式來提升視頻的畫質(zhì)，但有一種方式通過調(diào)整視頻畫面的色值——綜合調(diào)整亮度、對比度、色溫、飽和度、銳度等顏色參數(shù)，進而優(yōu)化整體的視頻畫面，讓視頻畫面看上去“更清晰”。

我們經(jīng)常用到的顏色空間有RGB顏色空間、HSV顏色空間、YUV顏色空間還有CIELab顏色空間，其中RGB顏色空間使用的比較廣泛。如上圖，圖像分為三個通道量：R分量、G分量、B分量，每個分量的值是0 ~ 255，三個分量共同組成一個顏色的RGB值。RGB分量的值分布構(gòu)成了顏色色值的直方圖，我們通過調(diào)節(jié)RGB值來調(diào)節(jié)圖像的顏色。

有幾種對顏色色值的調(diào)節(jié)方式，對我們理解顏色調(diào)節(jié)有很大的幫助：

亮度： 亮度表示人眼對發(fā)光體或被照射物體表面的發(fā)光或反射光強度實際感受的物理量，簡而言之，RGB分量越大，圖像就越亮；反之，圖像越暗。
對比度： 圖像對比度是指圖像中從黑色到白色漸變的層次反差或比值。反差越大，比值越大，從視覺上感知，圖像就越清晰醒目，對比度越大；反差越小，比值越小，從視覺上感知，圖像越不清晰醒目，蒙塵感越強，對比度越小。
色溫： 色溫和溫度還真有一定的關(guān)系，表示絕對黑體從絕對零度開始加熱之后呈現(xiàn)的顏色。從我們生活中來看，暖色調(diào)看上去比較溫馨，冷色調(diào)感受上有點清涼。
飽和度： 飽和度是指色彩的鮮艷程度或者純度。飽和度越高，圖像色彩越鮮艷，色彩純度越高；反之則越低，直至灰度圖。
銳度： 銳度主要用來表示圖像邊緣的對比度，由于人類感官，高銳度的圖像看起來更加清晰，圖像上的細節(jié)對比非常明顯。

我們可以將上面五種調(diào)節(jié)方式綜合起來調(diào)節(jié)圖片色彩。

亮度增加10個點（-100 ~ 100）
色溫增加5個點（-100 ~ 100）
飽和度增加20個點（0 ~ 100）
銳度增加15個點（0 ~ 100）

第一張是原圖，第二張是經(jīng)過顏色調(diào)節(jié)之后輸出的圖片。

六、超分算法

上面提到的優(yōu)化方式無論從編碼層面，還是從顏色調(diào)節(jié)層面，都算是基本的優(yōu)化方式，近年來，隨著機器學習的火熱，超分算法越來越廣泛地應用到圖像和視頻處理上來。超分辨率就是指通過機器學習地方式重建圖像，達成提升圖像分辨率的效果。

目前比較成熟的超分技術(shù)是Real-ESRGAN，基于BasicSR，采用ESRGAN算法，利用機器學習的優(yōu)勢對圖片和視頻進行去模糊、Resize、降噪、銳化等處理，重建圖片，實現(xiàn)對圖片的超分辨率處理。

E-SR-GAN算法的三個步驟：

特征提取：計算噪點
非線性映射：放大，模糊化噪點
圖像重建：差分，平滑過度，去噪

相對之前的SRCNN等超分算法，改進了如下幾點：

改進感知損失，提高輸出圖像的邊緣清晰度和紋理真實性。
利用對抗網(wǎng)絡的優(yōu)勢不斷反饋改進GAN判別器，預測高分辨率圖像和原始圖像之前的相對真實性而不是絕對真實性。可以恢復原始圖像的真實的紋理細節(jié)。
優(yōu)化了模型的穩(wěn)定性，每次生成的圖片都和原圖片殘差對比，進行矯正訓練，最終得到的結(jié)果非常穩(wěn)定。

下面是超分前后的對比結(jié)果：大家可以點擊大圖對比一下細節(jié)，可以看出超分之后的圖片精細化很多，去掉模糊的地方、降低圖片的噪點。

七、總結(jié)

本文結(jié)合當下視頻的痛點（清晰度問題），提出衡量視頻清晰度的標準——主觀標準和客觀標準，指明了視頻清晰度的優(yōu)化目標和方向，根據(jù)視頻的基本特征（碼率、GOP、編碼模式等）提出基礎(chǔ)優(yōu)化的方法，在基礎(chǔ)優(yōu)化的基礎(chǔ)上提出高級編碼方式（相對H.264編碼方式），再結(jié)合目前主流的視頻色彩濾鏡提出視頻色彩調(diào)優(yōu)方案，讓視頻看上去更清晰。最終的大殺器——超分算法采用E-SR-GAN方式進行放大、降噪、重建幀來提升視頻清晰度。希望上面這些方法可以給大家?guī)硪恍椭瑢μ嵘曨l清晰度有更進一步的思考。

參考文章：

VMAF開源項目 https://github.com/Netflix/vmaf
揭秘 VMAF 視頻質(zhì)量評測標準https://xie.infoq.cn/article/26aaf2ab83f56192a65ba22ea
Netflix VMAF 視頻質(zhì)量評估工具概述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/94223056
B幀對視頻清晰度/碼率的影響https://blog.csdn.net/matrix_laboratory/article/details/82726897
H264 vs H265 https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12640533.html
超分開源項目https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

*文 /Jeff Mony

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內(nèi)優(yōu)化之導航關(guān)鍵詞優(yōu)化

根據(jù)用戶瀏覽注意力的E型和F型圖，我們知道導航對于一個網(wǎng)站的意義，絕不僅僅是幫助用戶找到內(nèi)頁，也絕不僅僅是幫助搜索引擎找到內(nèi)頁，而應該是兩者的結(jié)合體，那么在這種情況下，我們就應該對導航采取特殊的關(guān)鍵詞部署策略，來體現(xiàn)這樣的重要地位。

1）突出核心關(guān)鍵詞和拓展關(guān)鍵詞。很多商業(yè)站點的導航喜歡采取“新聞中心”這樣的名字，要知道，新聞中心作為一個詞，具有很高的搜索量，但對于一個站點，只要它不是sina，那么它就應該改成“環(huán)保新聞”或者“金融新聞”，至少，包含環(huán)保這樣的專業(yè)關(guān)鍵詞，或者公司關(guān)鍵詞。

2）突出轉(zhuǎn)化率較高的關(guān)鍵詞。另外，由于導航條對應的頁面應該是欄目列表頁，總體來說，其權(quán)重是高于內(nèi)頁的，對應該頻道的關(guān)鍵詞，那么我們在導航的關(guān)鍵詞部署上應該考慮適當?shù)脑黾印?-3”個“如何創(chuàng)業(yè)”“小本創(chuàng)業(yè)項目”這樣的欄目名稱。

導航關(guān)鍵詞優(yōu)化對于增加我們網(wǎng)站的關(guān)鍵詞密度，增加關(guān)鍵詞和頁面的相關(guān)度，都是有著十分積極的作用。

站內(nèi)優(yōu)化之圖片、視頻優(yōu)化

圖片優(yōu)化

Google、Yahoo、Ask和Baidu等中英文主流搜索引擎均推出了自己的圖片垂直搜索，并得到了用戶的積極相應，下表給出了各搜索引擎的圖片搜索占總流量的比例。

基于搜索引擎在抓取頁面時的方式，我們可以針對圖片優(yōu)化提出如下相關(guān)建議：

（1）補充完善圖片的ALT信息，最好使用帶有目標關(guān)鍵詞的描述；

（2）圖片周圍應該有關(guān)于圖片信息描述，描述內(nèi)容圍繞圖片內(nèi)容所確定的關(guān)鍵詞展開；

（3）圖片所在的頁面標題和URL應該包含圖片信息中提煉的關(guān)鍵詞；

（4）不僅網(wǎng)頁需要外部鏈接，圖片同樣也需要外部鏈接，而且鏈接錨文本最好含有關(guān)鍵詞。

視頻優(yōu)化

視頻優(yōu)化，我們只需要把視頻上傳到優(yōu)酷上，然后調(diào)用優(yōu)酷上的視頻代碼可以了，把原文件放在優(yōu)酷的空間服務器上，減輕我們空間服務器的負擔。

站內(nèi)優(yōu)化之頁面代碼優(yōu)化

現(xiàn)在我們的網(wǎng)站，很多的都是DIV+CSS，那么我們在進行頁面代碼優(yōu)化時就要盡可能的做到對頁面進行重構(gòu)，如此，對我們的網(wǎng)站SEO帶來的好處具體體現(xiàn)在以下幾點：

(1)表現(xiàn)和內(nèi)容相分離

將設計部分剝離出來放在一個獨立樣式文件中，HTML文件中只存放文本信息。

(2)提高搜索引擎對網(wǎng)頁的索引效率

用只包含結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的HTML代替嵌套的標簽，搜索引擎將更有效地搜索到你的網(wǎng)頁內(nèi)容，并可能給你一個較高的評價。

(3)提高頁面瀏覽速度

對于同一個頁面視覺效果，采用CSS+DIV重構(gòu)的頁面容量要比TABLE編碼的頁面文件容量小得多，前者一般只有后者的1/2大小。

(4)易于維護和改版

你只要簡單的修改CSS文件就可以重新設計整個網(wǎng)站的頁面。

（5）頁面HTML代碼大小不要超過200K

去除不必要的空格、空標簽塊、多余的嵌套標簽、不必要的注釋、代碼生成工具生成的注釋等，盡可能壓縮必要的注釋內(nèi)容。如果可能，將注釋寫到動態(tài)網(wǎng)頁中，以動態(tài)網(wǎng)頁的語法來寫，這樣就不會發(fā)送到客戶端，以節(jié)省空間，增快我們的網(wǎng)頁打開速度，為我們的搜索客戶帶來更好的使用體驗。

【袁帥論道】袁帥，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析運營實踐者，智能一體化會展活動運營服務平臺會點網(wǎng)事業(yè)合伙人/運營負責人。CEAC國家信息化計算機教育認證：網(wǎng)絡營銷師，SEM搜索引擎營銷師，SEO工程師。中國電子商務協(xié)會認證：中國電子商務職業(yè)經(jīng)理人，暢銷書《互聯(lián)網(wǎng)銷售寶典》聯(lián)合出品人之一。中國國際貿(mào)易促進委員會:今日會展會員聯(lián)盟VIP個人會員，全經(jīng)聯(lián)園區(qū)委秘書處成員，中國低碳智慧園區(qū)聯(lián)盟理事，周五咖啡媒體人俱樂部發(fā)起合伙人。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)官（iCDO）原創(chuàng)作者，互聯(lián)網(wǎng)營銷官CMO原創(chuàng)作者，執(zhí)牛耳媒體特約撰稿人。

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