如何設(shè)置seo關(guān)鍵詞當(dāng)然重要覆蓋範圍，但seo優(yōu)化技術(shù)假如只是機(jī)械式的說該做什麼不做什麼優化程度，而涉及的步驟又非常死板，例如：將焦點(diǎn)關(guān)鍵詞設(shè)定放在標(biāo)題一奮勇向前，關(guān)鍵詞在首段重覆出現(xiàn)三次等等取得明顯成效，會(huì)是何等枯燥乏味。

過去二十年搜索引擎優(yōu)化是圍繞關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)數據，理由是計(jì)算機(jī)無法有效分析自然語言輸入創新的技術，從而理解搜索用戶的目的，退而求其次依靠搜索用戶輸入簡單詞組作為導(dǎo)向顯著，就是所謂關(guān)鍵詞快速增長。關(guān)鍵詞研究KeywordResearch是指利用工具，例如：GoogleAdwordsPlanner分析個(gè)別關(guān)鍵字的搜索量和競爭度占。由于傳統(tǒng)搜索引擎優(yōu)化是以關(guān)鍵字為對象高質量，關(guān)鍵字研究得出來的一籃子關(guān)鍵字會(huì)根據(jù)和內(nèi)容的相關(guān)性被分配到網(wǎng)站內(nèi)不同網(wǎng)頁用作所瞄準(zhǔn)的關(guān)鍵字。

SEO關(guān)鍵字–基本概念

多了解一些關(guān)鍵字設(shè)定基本概念和基礎(chǔ)理論會(huì)令SEO優(yōu)化變得更有趣味激發創作。例如：SEO關(guān)鍵字的出現(xiàn)密度的基礎(chǔ)理論是TF-IDF前景。搜索引擎希望從頁面出現(xiàn)的關(guān)鍵字密度決定該SEO關(guān)鍵字和內(nèi)容的相關(guān)性Relevance有多大。用淺白語言排除數(shù)學(xué)其實(shí)不難理解：

關(guān)鍵字在網(wǎng)頁出現(xiàn)的頻率就是TF(TermFrequency)增幅最大。假如關(guān)鍵字K在網(wǎng)頁出現(xiàn)4次共享應用，TF值看似應(yīng)該是4。

問題是假如A頁的內(nèi)容長度是B頁的兩倍標準，某關(guān)鍵字K在A頁的出現(xiàn)次數(shù)是B頁兩倍時(shí)就不能斷言關(guān)鍵字K與A頁更相關(guān)示範推廣。所以TF被修正為出現(xiàn)次數(shù)/長度。例如即將展開，出現(xiàn)4次文件章度為100個(gè)字：

TF值=4/100=0.04

問題是例如一編介紹“網(wǎng)上生意”文章的描述中持續向好，有些字像“客戶”，”網(wǎng)上”的TF就顯然要比“網(wǎng)上生意”的TF為高充足。但說該文章跟“網(wǎng)上”或“生意”的相關(guān)性較“網(wǎng)上生意”為高進展情況，明顯違反常識的積極性。當(dāng)文章是談?wù)摗熬W(wǎng)上生意”，”云端運(yùn)算”至關重要，”網(wǎng)上繳費(fèi)”不久前，”網(wǎng)上教學(xué)”等等時(shí)“網(wǎng)上”都很可能被提及。結(jié)論是“網(wǎng)上”一詞是一般文章中更普及出現(xiàn)背景下。單純利用TF計(jì)算相關(guān)性會(huì)出現(xiàn)以上的偏差綜合措施。

解決的方法是對愈普及的關(guān)鍵字給出愈低的權(quán)重Weight可靠保障，倒如在10自然條件，000文章中關(guān)鍵字“網(wǎng)上”出現(xiàn)100次，權(quán)重變成倒數(shù)(所以叫IDF或InverseDocumentFrequency)10開展，000/100=100互動互補，如關(guān)鍵字“網(wǎng)上推廣”在10，000文章中出現(xiàn)一次意向，權(quán)重變成10意料之外，000/1=10，000.為了令這權(quán)重值變化不要不急形式，所以以logbase10計(jì)算置之不顧。

“網(wǎng)上”IDF值=log(10，000/100)=2

“網(wǎng)上推廣”IDF值=log(10數字化，000/1)=5

將TF乘以IDF就是相關(guān)性的評分方便。當(dāng)然今天的搜索引擎采用的TF-IDF更復(fù)雜，但原理是一樣各領域。今天搜索引擎已經(jīng)進(jìn)化到非常復(fù)雜應用領域，除了Google內(nèi)部從事SEO研究的資深工程師外，外面從事SEO優(yōu)化的人只能根據(jù)一些如專利申請和Google人員不同埸合的闡述等符嘗試?yán)斫馄渲械木瓦M行培訓。Google搜索引擎計(jì)算關(guān)鍵字相關(guān)性的算法是以TF-IDF為基礎(chǔ)發展機遇，但已經(jīng)進(jìn)化到更為先進(jìn)。

長尾關(guān)鍵字

長尾關(guān)鍵字Longtailkeyword指基于通用關(guān)鍵字在前或在后或同時(shí)在前后加入更多字眼作更精準(zhǔn)標(biāo)示所要找的產(chǎn)品法治力量、服務(wù)或信息全技術方案，長尾關(guān)鍵字IDF值高。例如：“大碼衣服婚禮用”共享，“防敏感化妝品”等等效高化。長尾關(guān)鍵字特色是搜索量小，但同時(shí)提供和該關(guān)鍵字相關(guān)的產(chǎn)品投入力度、服務(wù)或信息的網(wǎng)站亦小創造，所以該長尾關(guān)鍵字的搜索排名競爭亦小，更簡單獲得高搜索排名貢獻法治。

焦點(diǎn)關(guān)鍵字

焦點(diǎn)關(guān)鍵字FocusKeyword指網(wǎng)頁內(nèi)容是以該關(guān)鍵字為爭取排名目標(biāo)設備製造，焦點(diǎn)關(guān)鍵字IDF值低發展需要。所以在頁內(nèi)重要的元素中會(huì)加入該焦點(diǎn)關(guān)鍵字以便通知搜索引擎網(wǎng)頁內(nèi)容和焦點(diǎn)關(guān)鍵字的相關(guān)性。SEO優(yōu)化工具如YoastSEO管理，tianxianmaossor的排名優(yōu)化建議都需要先設(shè)定焦點(diǎn)關(guān)鍵字顯示。一般網(wǎng)頁內(nèi)容只應(yīng)瞄準(zhǔn)一兩個(gè)焦點(diǎn)關(guān)鍵字，否則可能造成文理不通效率和安，降低可讀性設計能力。

單頁相關(guān)還是多頁相關(guān)

某些網(wǎng)站接受游客發(fā)帖GuestPosting，單獨(dú)一個(gè)頁面和某關(guān)鍵字有高相關(guān)性不及和好幾頁面展現(xiàn)高相關(guān)性來得重要深入開展。利用ITF可以偵測到整個(gè)網(wǎng)站(或者更正確是整個(gè)網(wǎng)站中被搜索引擎索引的頁面)和某關(guān)鍵字的相關(guān)性更為一致。例如“韓國時(shí)裝”在一般網(wǎng)站的ITF是0.0003，即是在一萬頁中只有3頁提及技術的開發，而某網(wǎng)站是0.05研究與應用，即一百頁中有五頁提及，就表示該網(wǎng)站以“韓國時(shí)裝”為主題的可能性極高更高效。也就是該網(wǎng)站對“韓國時(shí)裝”的權(quán)威性高全面協議，亦即是GoogleRaterGuideline所闡述優(yōu)質(zhì)內(nèi)容E.A.T里內(nèi)的A，代表Authority具體而言。搜索引擎是偏好來自權(quán)威性高的內(nèi)容工具。

直接相關(guān)還是間接相關(guān)

關(guān)鍵字有同義詞Synonyms。例如：教員喜愛，教師重要的角色，老師代表非常接近甚至完全相同的概念或事物。當(dāng)網(wǎng)頁或網(wǎng)站和關(guān)鍵字A的相關(guān)性高發力，而關(guān)鍵字B是關(guān)鍵字A的同義詞時(shí)優勢領先，就間接引證該網(wǎng)頁或網(wǎng)站和關(guān)鍵字B的相關(guān)性亦高。但由于是間接相關(guān)共創美好，所以網(wǎng)頁對搜索輸入關(guān)鍵字B的排名評分會(huì)略低于對直接相關(guān)的關(guān)鍵字A推動並實現。

應(yīng)該是直接相關(guān)還是間接相關(guān)取決于地理位置文化差異。有些同義詞是由于文化地理差異引起特點，例如“moggie”是英國人對混種家貓的稱呼積極回應，亦就是一般我們都叫“cat”.隨著手機(jī)普及可以更正確判定用戶的地理位置，英國用戶輸入“moggie”可以判定為貓(搜索引擎很可能判定與“cat”為直接相關(guān))又進了一步，但中國用戶輸入“moggie”就不一定(搜索引擎很可能判定與“cat”為間接相關(guān))多種場景。

關(guān)鍵字的繁簡轉(zhuǎn)換亦可以看成間接相關(guān)，所以你會(huì)看到輸入繁體關(guān)鍵字時(shí)亦有時(shí)會(huì)出現(xiàn)簡體排名結(jié)果規劃。但亦是由于間接相關(guān)擴大公共數據，所以排名計(jì)分稍為不利。

潛在詞義的相關(guān)性

隨著手機(jī)愈趨普及，語音搜索VoiceSearch使用量會(huì)大幅增加核心技術體系。當(dāng)用戶慢慢發(fā)現(xiàn)原來搜索引擎對自然語音輸入的理解原來不差時(shí)開拓創新，搜索用戶行為亦會(huì)改變，放棄以詞組式關(guān)鍵字輸入而改為更自然的句子必然趨勢。RankBrain的出現(xiàn)就是為了處理更復(fù)雜的詞意含義促進善治，通過利用人工智能AI理解潛在含意而將用戶的搜索輸入和隱含的關(guān)鍵字搭出關(guān)系。例如用戶查詢：PDF有什麼弊端多樣性，通過RankBrain潛在詞義分析轉(zhuǎn)化為“PDF保安”發揮效力。

LSI和Proximity

單一詞語代表的意義有時(shí)非常含糊。例如“蘋果”代表水果亦廣泛指美國一家公司明顯。所以確切的相關(guān)性判定需要看上文下理安全鏈，例如假如網(wǎng)頁是關(guān)于水果蘋果，很可能同時(shí)在內(nèi)文中找都關(guān)于食品的關(guān)鍵字技術創新，例如“健康”處理方法，“味道”重要作用。假如是關(guān)于蘋果公司持續向好，就可以找到關(guān)鍵字如“公司”，流行産品如“iPhone”等等充足。又例如“心理輔導(dǎo)”的資料進展情況，多數(shù)會(huì)提及“情緒”這個(gè)詞。英文Lincoln可以是人名綠色化發展，可以代表汽車至關重要，可以代表美國總統(tǒng)。潛在語義索引LatentSemanticIndexing(LSI)是指搜索引擎根據(jù)上文下理所出現(xiàn)的其他相關(guān)詞匯判定關(guān)鍵字的相關(guān)性用上了。而這些相關(guān)的關(guān)鍵字應(yīng)該出現(xiàn)在主關(guān)鍵字不太遠(yuǎn)的地方提升行動，相隔愈遠(yuǎn)代表兩者關(guān)系愈弱。

SEO關(guān)鍵字密度

從以上的理論介紹中你看到為多幾個(gè)的關(guān)鍵字出現(xiàn)次數(shù)對搜索引擎判定相關(guān)性沒有大幫助密度增加，反而一些長尾的關(guān)鍵字可能更有利IDF權(quán)重計(jì)分有效性。

由于關(guān)鍵字密度已經(jīng)被濫用。今時(shí)今日機遇與挑戰，關(guān)鍵字出現(xiàn)在網(wǎng)頁的密度已經(jīng)變得不重要廣泛關註。代之已起的是更看重LSI暗視式的相關(guān)性出現(xiàn)頻率。理解SEO關(guān)鍵字基本概念后下一步就是如何選關(guān)鍵字集成技術。

關(guān)鍵字位置

關(guān)鍵字位置KeywordPosition指關(guān)鍵字在不同元素中出現(xiàn)位置對搜索排名的影響就能壓製，尤其是當(dāng)元素出現(xiàn)在有長度限制的地方，例如標(biāo)題適應能力。一般出現(xiàn)位置是愈前愈好更優美，但有時(shí)將關(guān)鍵字放在前面可能造成文理不通，又會(huì)降低搜索用戶點(diǎn)擊意欲防控。

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