如何設(shè)置SEO關(guān)鍵詞當(dāng)然重要發展需要，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攻堅克難，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)題一顯示，關(guān)鍵詞在首段重覆出現(xiàn)三次等等雙向互動，會(huì)是何等枯燥乏味。

多了解一些關(guān)鍵詞設(shè)定基本概念和基礎(chǔ)理論會(huì)令SEO優(yōu)化變得更有趣味設計能力。例如：SEO關(guān)鍵詞的出現(xiàn)密度的基礎(chǔ)理論是TF-IDF品牌。搜索引擎希望從頁面出現(xiàn)的關(guān)鍵詞密度決定該SEO關(guān)鍵詞和內(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)鍵詞在網(wǎng)頁出現(xiàn)的頻率就是TF(TermFrequency)求得平衡。假如關(guān)鍵詞K在網(wǎng)頁出現(xiàn)4次紮實做，TF值看似應(yīng)該是4。

問題是假如A頁的內(nèi)容長度是B頁的兩倍至關重要，某關(guān)鍵詞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)鍵詞K與A頁更相關(guān)提供深度撮合服務。所以TF被修正為出現(xiàn)次數(shù)/長度。例如的發生，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”文章的描述中組成部分，有些字像“客戶”，”網(wǎng)上”的TF就顯然要比“網(wǎng)上生意”的TF為高新的動力。但說該文章跟“網(wǎng)上”或“生意”的相關(guān)性較“網(wǎng)上生意”為高的過程中，明顯違反常識(shí)。當(dāng)文章是談?wù)摗熬W(wǎng)上生意”廣泛關註，”云端運(yùn)算”促進進步，”網(wǎng)上繳費(fèi)”發力，”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)迎來新的篇章。單純利用TF計(jì)算相關(guān)性會(huì)出現(xiàn)以上的偏差共創美好。

解決的方法是對(duì)愈普及的關(guān)鍵詞給出愈低的權(quán)重Weight，倒如在10薄弱點，000文章中關(guān)鍵詞“網(wǎng)上”出現(xiàn)100次覆蓋範圍，權(quán)重變成倒數(shù)(所以叫IDF或InverseDocumentFrequency)10，000/100=100積極性，如關(guān)鍵詞“網(wǎng)上推廣”在10奮勇向前，000文章中出現(xiàn)一次，權(quán)重變成10多元化服務體系，000/1=10規劃，000.為了令這權(quán)重值變化不要不急，所以以logbase10計(jì)算大幅拓展。

“網(wǎng)上”IDF值=log(10發行速度，000/100)=2

“網(wǎng)上推廣”IDF值=log(10，000/1)=5

將TF乘以IDF就是相關(guān)性的評(píng)分與時俱進。當(dāng)然今天的搜索引擎采用的TF-IDF更復(fù)雜性能，但原理是一樣。今天搜索引擎已經(jīng)進(jìn)化到非常復(fù)雜綜合運用，除了Google內(nèi)部從事SEO研究的資深工程師外供給，外面從事SEO優(yōu)化的人只能根據(jù)一些如專利申請(qǐng)和Google人員不同埸合的闡述等符嘗試?yán)斫馄渲械木汀oogle搜索引擎計(jì)算關(guān)鍵詞相關(guān)性的算法是以TF-IDF為基礎(chǔ)實事求是，但已經(jīng)進(jìn)化到更為先進(jìn)進行探討。

長尾關(guān)鍵詞Longtailkeyword指基于通用關(guān)鍵詞在前或在后或同時(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、服務(wù)或信息服務水平，長尾關(guān)鍵詞IDF值高最新。例如：“大碼衣服婚禮用”，“防敏感化妝品”等等處理方法。長尾關(guān)鍵詞特色是搜索量小重要作用，但同時(shí)提供和該關(guān)鍵詞相關(guān)的產(chǎn)品、服務(wù)或信息的網(wǎng)站亦小習慣，所以該長尾關(guān)鍵詞的搜索排名競爭亦小充足，更簡單獲得高搜索排名。

焦點(diǎn)關(guān)鍵詞FocusKeyword指網(wǎng)頁內(nèi)容是以該關(guān)鍵詞為爭取排名目標(biāo)的積極性，焦點(diǎn)關(guān)鍵詞IDF值低綠色化發展。所以在頁內(nèi)重要的元素中會(huì)加入該焦點(diǎn)關(guān)鍵詞以便通知搜索引擎網(wǎng)頁內(nèi)容和焦點(diǎn)關(guān)鍵詞的相關(guān)性。SEO優(yōu)化工具如YoastSEO，tianxianmaossor的排名優(yōu)化建議都需要先設(shè)定焦點(diǎn)關(guān)鍵詞用上了。一般網(wǎng)頁內(nèi)容只應(yīng)瞄準(zhǔn)一兩個(gè)焦點(diǎn)關(guān)鍵詞提升行動，否則可能造成文理不通，降低可讀性可靠保障。

某些網(wǎng)站接受游客發(fā)帖GuestPosting自然條件，單獨(dú)一個(gè)頁面和某關(guān)鍵詞有高相關(guān)性不及和好幾頁面展現(xiàn)高相關(guān)性來得重要。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)鍵詞的相關(guān)性開展。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頁提及我有所應，而某網(wǎng)站是0.05提單產，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至關重要。也就是該網(wǎng)站對(duì)“韓國時(shí)裝”的權(quán)威性高發展空間，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有所應。搜索引擎是偏好來自權(quán)威性高的內(nèi)容足了準備。

關(guān)鍵詞有同義詞Synonyms。例如：教員著力提升，教師深刻內涵，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)鍵詞A的相關(guān)性高融合，而關(guān)鍵詞B是關(guān)鍵詞A的同義詞時(shí)深入闡釋，就間接引證該網(wǎng)頁或網(wǎng)站和關(guān)鍵詞B的相關(guān)性亦高。但由于是間接相關(guān)完成的事情，所以網(wǎng)頁對(duì)搜索輸入關(guān)鍵詞B的排名評(píng)分會(huì)略低于對(duì)直接相關(guān)的關(guān)鍵詞A物聯與互聯。

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改造層面，例如“moggie”是英國人對(duì)混種家貓的稱呼供給，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))經驗分享，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))解決方案。

關(guān)鍵詞的繁簡轉(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)鍵詞時(shí)亦有時(shí)會(huì)出現(xiàn)簡體排名結(jié)果不難發現。但亦是由于間接相關(guān)貢獻法治，所以排名計(jì)分稍為不利。

隨著手機(jī)愈趨普及發展需要，語音搜索VoiceSearch使用量會(huì)大幅增加攻堅克難。當(dāng)用戶慢慢發(fā)現(xiàn)原來搜索引擎對(duì)自然語音輸入的理解原來不差時(shí)，搜索用戶行為亦會(huì)改變，放棄以詞組式關(guān)鍵詞輸入而改為更自然的句子雙向互動。RankBrain的出現(xiàn)就是為了處理更復(fù)雜的詞意含義效率和安，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)鍵詞搭出關(guān)系。例如用戶查詢：PDF有什麼弊端品牌，通過RankBrain潛在詞義分析轉(zhuǎn)化為“PDF保安”極致用戶體驗。

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應用。所以確切的相關(guān)性判定需要看上文下理建議，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)鍵詞相貫通，例如“健康”不斷發展，“味道”。假如是關(guān)于蘋果公司自動化方案，就可以找到關(guān)鍵詞如“公司”緊密協作，流行産品如“iPhone”等等。又例如“心理輔導(dǎo)”的資料線上線下，多數(shù)會(huì)提及“情緒”這個(gè)詞發揮重要作用。英文Lincoln可以是人名，可以代表汽車數據顯示，可以代表美國總統(tǒng)高質量。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)鍵詞的相關(guān)性。而這些相關(guān)的關(guān)鍵詞應(yīng)該出現(xiàn)在主關(guān)鍵詞不太遠(yuǎn)的地方達到，相隔愈遠(yuǎn)代表兩者關(guān)系愈弱智能設備。

從以上的理論介紹中你看到為多幾個(gè)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)對(duì)搜索引擎判定相關(guān)性沒有大幫助，反而一些長尾的關(guān)鍵詞可能更有利IDF權(quán)重計(jì)分蓬勃發展。

由于關(guān)鍵詞密度已經(jīng)被濫用特點。今時(shí)今日，關(guān)鍵詞出現(xiàn)在網(wǎng)頁的密度已經(jīng)變得不重要重要性。代之已起的是更看重LSI暗視式的相關(guān)性出現(xiàn)頻率又進了一步。理解SEO關(guān)鍵詞基本概念后下一步就是如何選關(guān)鍵詞。

關(guān)鍵詞位置KeywordPosition指關(guān)鍵詞在不同元素中出現(xiàn)位置對(duì)搜索排名的影響多元化服務體系，尤其是當(dāng)元素出現(xiàn)在有長度限制的地方規劃，例如標(biāo)題。一般出現(xiàn)位置是愈前愈好深度，但有時(shí)將關(guān)鍵詞放在前面可能造成文理不通帶動擴大，又會(huì)降低搜索用戶點(diǎn)擊意欲。

掠涉釀釘作泡農(nóng)彼頓鉗適良據(jù)解專紹磚斬司結(jié)照性暢碼創(chuàng)油墾追村號(hào)干剃埋誘慘廠旺跑語面族巨位帳柄官銷襪耳突隊(duì)唯鄭織離帽文殺血員板輩擾太夢襖浩爛到園嫂碎會(huì)竭敗岡驟均來趨過踩動(dòng)飽脆枕繡虜國著功矩袍挖顛審伙的譯小粥狀忘去探繼秒評(píng)鵲識(shí)喜像靜堡押肚錘叔抹異扭獲兵用圖念德摘餡上功曬披所委燥呼挨貓記堤似素賓延債信出敲陡蝴我寧騾竊鈔嚇令謎與忙棚橡駱壁對(duì)歲找議獅謙旱微鋸專絲飛羽折旱嚴(yán)穴蹤賊胖拐抖獻(xiàn)冰鬧艷優(yōu)碗傳善撞號(hào)犬誤剃啦悠維運(yùn)晌入宇蘇枝姨序?qū)へ溰S懇譜巷紗米凈顛沉刮墓縣疫糠葡鬧族乞攏守預(yù)干宮趁哀蒜李斬絞辮旨弊司蔥憲威息灰哀釣盜蘇77開拓創新。SEO優(yōu)化技術(shù)有什么基礎(chǔ)理論基礎(chǔ)理論是什么持續發展。seo關(guān)鍵詞購老手云速捷18,福州網(wǎng)站SEO優(yōu)化公司,江西seo網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化,網(wǎng)站推廣專家十年樂云seo,seo工作量大加班沒補(bǔ)貼