人眼可以轻松看出很糟糕的标题，但对符合seo基本原则的标题，很难进行准确辨别。因为没有“更好”的判断标准，因此标题优化往往到达“好”的程度就不得不止步了。如果我们能知道某个标题比另外一个标题好，也就意味着能优化出更好的标题。
　　很多人认为淘宝seo的老三篇(标题优化丶下架时间优化丶属性优化)，研究已经到底了，基本原则丶基本技巧该掌握的都掌握了。我恰恰相反，一直认为淘宝搜索的基础优化，还远远没有研究到位，有巨大的潜力空间未挖掘出来。
　　例如，在标题优化中，以下问题很少被完整地考虑：
　　1.当前权重下，应该竞争什么关键词?权重变化后，应该怎么调整标题?
　　2.标题保留哪个分词确定效益最大?
　　3.过去获得流量的关键词哪些要保护?哪些分词效率低要放弃?
　　4.分词顺序怎样排列，才能获得数量最多总价值最大的紧密连接?什么情况下分词重复比不重复更划算?
　　5.流量大和高精准之间怎么平衡?
　　上述5个方面有些是相互竞争的，如何找出综合利益最大化的方案?现有优化技术是无法解决的。如果取得突破，爆发的能量会是惊人的。
　　(二)我们用了很多时间研究下面这个命题：怎么评估这个标题比另一个标题更好?
　　我们认为：在当前权重下，获得实际利益更大的标题，就是更好的标题。因此问题转化为：怎么考核标题的实际利益?
　　标题实际获得的流量和转化是可以监测的。如果能排除下架时间丶销量变化和对手变化带来的条件干扰，某个标题是否比另一个标题更好，是可以确定知道的。然而，通过实际流量效果监测来对比标题，需要的时间太多，代价太大，变数太大，是不现实的。
　　但它可以给我们很好的提示：
　　如果我们能把实测效果折射成可以获得的参数，在一定的置信度下，我们就可以模拟计算标题的总效果，并通过实际效果来校验调节。
　　也许，就能对各种标题组合进行模拟计算，通过计算来快速选出较佳的标题。
　　我们按这个方向做了大量尝试。激动地发现，好像找到了一片全新的空间：海量计算。