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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 2019 — 2022

    Sber

    处理大数据量的 SPA 的响应时间与渲染性能。

  4. 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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