SEO大部分工作都是圍繞關(guān)鍵詞、網(wǎng)站內(nèi)容、鏈接結(jié)構(gòu)三部分的每個部分都需要依托數(shù)據(jù)分析技巧,而關(guān)鍵詞作為第一步,其分析的目標(biāo)是找到用戶的搜索需求及搜索行為,從而找到目前忽略的搜索流量,直接指引著內(nèi)容和鏈接的建設(shè)方向?？v觀各種SEO論壇,重慶SEO優(yōu)化提到關(guān)鍵詞分析常出現(xiàn)以下幾個問題：

(1)大量的詞如何歸類?

(2)大量相似的詞如何處理?

(3)這些詞怎么用?

面對條目繁多、類型復(fù)雜的原始詞表,純?nèi)斯ぬ幚盹@然不現(xiàn)實,所以需要使用多個小技巧,用程序處理原始數(shù)據(jù),用人工來甄選,高效快速且保證質(zhì)量地解決上述問題,具體做法如下。

(1)獲取原始詞表

這里使用的是百度推廣API,也可以用百度鳳巢、搜索引擎下拉框及相關(guān)搜索、競品數(shù)據(jù)等,方法及現(xiàn)有的工具很多,就不再多說了。

(2)對原始詞表進(jìn)行處理

其實大多數(shù)用戶都會使用共性的搜索組合,都由“詞綴”“變量”組合,比如:北京在哪租房便宜,“北京”就是一個地域變量,可以將其替換為任何與城市、區(qū)縣、街道等地域有關(guān)的名詞;“在哪租房便宜”則是詞綴,是直接寫在網(wǎng)頁模板上的,而不是通過php動態(tài)調(diào)出來的。一般搜索量高的詞綴,都會有多個意思相同的詞綴,如“北京哪里租房便宜”等。這里的詞根就是“租房”。所以接下來要做的,是對原始詞表進(jìn)行初步的分組,為接下來的人工甄選提供可靠的數(shù)據(jù)支持

具體操作為:以詞根為分界點(diǎn),提取原始詞表中的每個詞,詞根前面和后面的部分,即這個詞的前綴和后綴,之后計算每個詞綴在所有詞中出現(xiàn)的次數(shù)及總搜索量下圖是處理后的原始詞表。

(3)人工甄別,提取變量詞綴已經(jīng)找出來,還需要對應(yīng)的變量。由于變量貝有復(fù)雜性,所以還是需要人工快速甄別。

由于上一步已經(jīng)把詞綴數(shù)據(jù)計算出來了,可以直接將詞綴按總搜索量降序,找出前綴、后綴搜索量前200名的詞綴,然后快速甄別包含這個詞綴的關(guān)鍵詞都有哪些變量,并記錄下來。記錄的格式可以自由發(fā)揮,結(jié)合實際情況,記錄自己分析所需要的數(shù)據(jù)。我的記錄方式如下圖所示,左邊方框處是同類詞綴,即同用戶搜索需求,但是不同用戶的搜索行為。右邊圈中處是對應(yīng)的高頻搜索組合,包含不同的組合模式或不同變量。

(4)數(shù)據(jù)使用。

數(shù)據(jù)使用沒有固定的方法,根據(jù)網(wǎng)站實際情況決定。但比較統(tǒng)的方式是,同類詞綴都放到一個頁面內(nèi),高搜索量詞綴放tte,低搜索量詞綴合理嵌入頁面,如上圖同類詞綴部分總共有7個詞綴,先查找每個詞綴對應(yīng)的總量,把搜索量前2名和前3名的詞綴放到title,剩下的部分合理地嵌入頁面中,比如在頁面底部加上該頁面的文本說明,如“當(dāng)前頁面別名有:‘{c求職招聘網(wǎng)、{iy}求職應(yīng)聘、{i求職信息網(wǎng)”",因為搜索量低的詞綴如果變量很多,潛在的長尾流量加在一起也不少,往往競爭度小,互聯(lián)網(wǎng)中包合這些長尾詞的網(wǎng)頁不多,所以如果網(wǎng)頁中能夠完整地出現(xiàn)這些長尾詞,那么這些詞展現(xiàn)的概率會大很多。

也許很多人會碰到這種情況,“求職網(wǎng)、求職找工作”是以“求職”為詞根,搜索量高,要放到tle,那以“招聘”為詞根的“招聘網(wǎng)、招聘找工作”搜索量也很高,—個te沒法放那么多搜索量髙的詞,怎么辦?我建議不同詞根但需求相同的詞,用不同的頁面承載對應(yīng)的流量。比如“求職”和“招聘”,頁面對應(yīng)的內(nèi)容都是招聘信息,所以如果“求職”已經(jīng)有頁面,建議用同樣的數(shù)據(jù),用與求職頁面不同的調(diào)用方式、不同的模板做一套新頁面來捕獲招聘的流量。

當(dāng)前題目：如何通過關(guān)鍵詞找流量空間？
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