实践方向
技术 SEO 工程师
可索引、够快,并且能被那些给出答案而非罗列结果的引擎读懂
我做的是可见性的基础设施一侧:渲染、索引、结构化数据与 Core Web Vitals。把多语言平台从客户端渲染迁出,从数据而不是靠手工生成站点地图与 hreflang,并把站点带到爬虫和答案引擎都真能读懂的状态。这个网站就是那个在跑的例子:十一种语言、生成的结构化数据,以及靠 CI 检查守在绿区的指标。
我能做什么
- 诊断 SPA 或 SSR 应用为何未被索引,然后修渲染,而不是修 meta 标签。
- 把站点迁到 SSG 或 SSR,同时保住 URL、canonical 和 hreflang 图谱。
- 从事实来源生成结构化数据,让 JSON-LD 不会和页面走散。
- 把 Core Web Vitals 拉进绿区,再用流水线里的 Lighthouse CI 把它按在那里。
- 把多语言站点搭对:hreflang、x-default、按语言的元数据,以及一份始终最新的站点地图。
- 为 AI 答案引擎准备站点:可爬取的提纲、可引用的段落、实体图谱。
这些从哪来
- 2025 —
ASMB Tech
Litseller:内容架构,以及从客户端渲染迁移到 Astro 和 React,站点地图、hreflang 与 Schema.org 标记均为生成。Toqen.app 与 Auto Inspect:通过分包、关键 CSS、字体加载与边缘缓存,做到 LCP 低于 1.2 秒、CLS 为零、INP 在绿区。
- 2023 — 2025
Yandex
Lavka B2B 面板的性能:重写笨重组件、缩小 JS 包体、移除阻塞渲染的脚本,并把 Lighthouse CI 加入流水线。
- 2019 — 2022
Sber
处理大数据量的 SPA 的响应时间与渲染性能。
- 2016 — 2019
CloudLink
商业项目上的语义化标记、自适应图像与加载速度优化。
技术栈
- 技术 SEO
- SSR / SSG / ISR ·Crawlability ·Schema.org (JSON-LD) ·Dynamic sitemaps ·robots.txt ·Canonical ·Hreflang ·IndexNow
- 性能
- LCP ·CLS ·INP ·Code splitting ·Critical CSS ·Font loading ·Edge caching ·Lighthouse CI
- 前端
- Astro ·Next.js ·React ·TypeScript ·HTML5 ·CSS3
- 基础设施
- Vercel ·Cloudflare ·GitHub Actions
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