这周就做了三件事，处理完上周没做完的网站数据统计，调整 WooCommerce 产品上架流程，还有就是将网站内链优化流程设计出来了。
第一件事其实上周有分享过，只是网站数据量比较多当时没有做完，所以陆陆续续花了点时间把这件事收尾掉。
把这个任务处理完，算是完整复盘了上一阶段的运行数据，以及最近这次算法更新所产生的影响吧。
我觉得这次算法更新跟以往的算法更新没什么大的区别，都是在打击那些自动化站点。
比如最简单的程序化类型的站点，获取到一个数据集之后，便利用程序把这些数据集渲染成成千上万个页面。
这种类型的站点，如果在数据整理、用户体验、数据价值上处理的不够好的话，现在基本上没什么大的机会了，即便上线上去了其收录也是一个大问题。
而且我自己运营的一些电商网站也存在同样的情况，因为在产品上架的阶段，我有采用自动化的产品上架脚本来做这部分工作。
这种脚本程序批量化处理的好处就是产品信息的填充会非常完善，且做出来的信息内容会非常全面。
但缺点也非常非常明显，就是搜索引擎收录会非常低，更别提什么关键词出词了。
而且即便前期收录了，后续也可能会因为算法逻辑的调整而掉收录、掉排名，最后终究是白忙活一场。
也是在这种趋势的影响下，我花了两天时间调整了自己网站的一些产品上架的流程。
像 WooCommerce 电商网站，我过去的流程真的就是全自动化。
只要把目标产品的链接填写在表格里，程序便可以根据这条链接自动把所有的产品信息抓取下来。
然后程序会把这些信息投喂给 AI 模型，让其按照要求输出产品详情页面上各个部分的文案。
等一切都准备就绪了，就可以把这些信息上传到网站上去，甚至是生成 WooCommerce 产品信息上传模板。
所以这次完善的重点就是把这种自动化的流程给破坏掉，在图片处理、文案生成，与信息审核等环节上都加入人工的审核环节，以此来增强信息质量。
所以现在回过头去看，后续应该是不会再去弄这些自动化程度比较高的脚本或者流程了，兜兜转转一圈回到原点属实没太多意义。
而第三件事网站内部链接优化，我在昨天的文章中也有分享过我的一些逻辑。
就是引入一个中间的存储介质，然后利用 AI 去分析内容，并做内容切片与锚文本关键词的选定，最后通通把这些信息放到第三方的存储介质中。
后续每次做内链优化时，都可以让 AI 来参考存储介质中的已有信息来辅助 AI 进行信息决策。
其实这种逻辑我也不觉得是最好的，但可能是现阶段以我自己能力所能设计出来的一种比较合适的流程吧。
这套流程后续还需要在实际的运营过程中反复检验，反复优化。
