seo關(guān)鍵詞優(yōu)化任務(wù)都是環(huán)繞“關(guān)鍵詞、網(wǎng)站內(nèi)容、鏈接結(jié)構(gòu)”這3個(gè)點(diǎn)展開的，每個(gè)點(diǎn)都需求依托數(shù)據(jù)剖析技能。而關(guān)鍵詞作為第一步，其目標(biāo)是了解用戶搜刮需求及分歧用戶在分歧場(chǎng)景下發(fā)生的搜刮行動(dòng)，并對(duì)應(yīng)網(wǎng)站內(nèi)容，找到今朝疏忽的搜刮流量。對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容和鏈接的建立標(biāo)的目標(biāo)起到直接的指導(dǎo)感化。成都SEO小編提到關(guān)鍵詞剖析都常出現(xiàn)以下幾個(gè)后果：關(guān)鍵詞優(yōu)化：

1、關(guān)鍵詞詞若何歸類

2、相似的詞若何處理

3、這些詞如何用

面對(duì)條目單1、類型復(fù)雜的原始詞表，純?nèi)斯ぬ幚砻黠@不抱負(fù)，純依次處理明顯不準(zhǔn)確。所以需求應(yīng)用很多個(gè)小技能，用依次處理原始詞表，輸入候選分組和指定的參考數(shù)據(jù)，在人工來甄選的方法，高效快速且保證質(zhì)量的處理上述后果，大體過程以下：

1、獲得原始詞表，我這里的用的是百度履行API，也能夠用百度鳳巢、百度等搜索引擎下拉框及相干搜刮、競(jìng)品數(shù)據(jù)等，方法及現(xiàn)成的對(duì)象很多，就不在多說。

2、對(duì)原始詞表停止處理。

少數(shù)用戶都邑應(yīng)用特點(diǎn)的搜刮組合，約占60%~70%的比例，每個(gè)組合都包羅“詞綴”和“變量”。

比如：“成都在哪租房便宜”，這里的“成都”就是一個(gè)地區(qū)變量，“成都”自身可以交換任何城市、區(qū)縣、街道等地區(qū)有關(guān)的名詞，“在哪租房便宜”則是詞綴，詞綴是寫逝世在模板上的，而不是像變量一樣靜態(tài)調(diào)出來的。

其余通俗搜刮量高的詞，都邑對(duì)應(yīng)多個(gè)意思相反的詞，如“成都哪里租房便宜”、“成都去哪租房便宜”等。

拿到原始詞表，接上去要做的，是對(duì)原始詞表停止初步的分組，為接上去的人工甄選供給牢靠的數(shù)據(jù)支撐。需求甚么數(shù)據(jù)需求聯(lián)合實(shí)踐來定，下面的例子是按我團(tuán)體的習(xí)慣來的。

具體操作為：已詞根為分界點(diǎn)，提取原始詞表中每個(gè)詞，詞根前面和前面的局部，即這個(gè)詞的前綴和后綴，以后計(jì)算每個(gè)詞綴的在一切詞中的出現(xiàn)次數(shù)及對(duì)應(yīng)的總搜刮量。

這是處理后的原始詞表：

這是計(jì)算出來的詞綴數(shù)據(jù)：

3、人工辨別，提取變量。

詞綴曾經(jīng)找出來，，還差對(duì)應(yīng)的變量。因?yàn)樽兞康膹?fù)雜性、多樣性，照樣需求人工快速的過一眼。

因?yàn)樯弦徊皆?jīng)把詞綴數(shù)據(jù)都計(jì)算好了，將詞綴按總搜刮量降序，找出前綴、后綴搜刮量前200的詞綴，然后快速過一眼包羅這個(gè)詞綴的關(guān)鍵詞都有哪些變量，都記錄上去。

記錄的格局可以自在發(fā)揚(yáng)，聯(lián)合實(shí)踐狀況，記錄自己剖析所需求的數(shù)據(jù)。

我的記錄方法以下圖，左邊藍(lán)框是同類詞綴，即“搜刮需求相反，但搜刮行動(dòng)分歧”的相似詞。左邊藍(lán)框的是對(duì)應(yīng)的高頻搜刮組合，包羅分歧的組合形式或分歧變量。

4、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

這個(gè)沒有固定的方法，看網(wǎng)站狀況實(shí)踐而論。但比擬一致的方法是，同類詞綴都放到一個(gè)頁(yè)面內(nèi)、高搜刮量詞綴放title，低搜刮量詞綴公道嵌入頁(yè)面，比如上圖藍(lán)框局部：

總共有7個(gè)詞綴，先查找下每個(gè)詞綴對(duì)應(yīng)的總搜刮量，把搜刮量靠前的詞綴優(yōu)先放到title上，剩下搜刮量低的公道的嵌入頁(yè)面中，比如在頁(yè)面底部加上該頁(yè)面的文本說明，如‘訪問過該頁(yè)面的用戶還搜了：“{city}求職雇用網(wǎng)、{city}求職應(yīng)聘、{city}求職信息網(wǎng)”’

因?yàn)樗压瘟康偷脑~綴假設(shè)變量很多的話，潛伏的長(zhǎng)尾流量加一塊也很多，因競(jìng)爭(zhēng)度小，互聯(lián)網(wǎng)中包羅這些長(zhǎng)尾詞的網(wǎng)頁(yè)不多，假設(shè)網(wǎng)站中有一個(gè)網(wǎng)頁(yè)或多個(gè)網(wǎng)頁(yè)中可以完整的出現(xiàn)這些長(zhǎng)尾詞，那么這些詞展現(xiàn)的概率會(huì)很多。

這里有個(gè)搶占百度等搜索引擎優(yōu)良索引庫(kù)的看法。百度是分三層索引，優(yōu)良庫(kù)、通俗庫(kù)、低質(zhì)庫(kù)，優(yōu)良庫(kù)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量占總索引庫(kù)20%，卻可以滿足60%以上的檢索需求。在優(yōu)良庫(kù)的網(wǎng)頁(yè)才會(huì)有展現(xiàn)的時(shí)機(jī)，所以統(tǒng)一類搜刮詞，最好公道嵌入A、B、C等多類頁(yè)面，萬(wàn)一A掛了一局部頁(yè)面沒進(jìn)入優(yōu)良庫(kù)，不妨，沒準(zhǔn)B、C能補(bǔ)出來呢。

也有很多人會(huì)碰著這類狀況，“求職網(wǎng)、求職找任務(wù)”是以“求職”為詞根，搜刮量高，得放到title上，那已“雇用”為詞根的“雇用網(wǎng)、雇用找任務(wù)”搜刮量也很高，一個(gè)title沒法放那么多搜刮量高的詞，如何辦?

建議分歧詞根但需求相反且競(jìng)爭(zhēng)難度較的詞，用分歧的頁(yè)面辨別承載對(duì)應(yīng)的流量。比如“求職”和“雇用”，頁(yè)面對(duì)應(yīng)的內(nèi)容都是雇用信息，所以假設(shè)“求職”曾經(jīng)有頁(yè)面的話，建議用異樣的數(shù)據(jù)，與求職頁(yè)面分歧的調(diào)用方法、分歧的模板做一套新頁(yè)面來捕關(guān)鍵詞優(yōu)化捉雇用的流量。

還有一個(gè)詞共現(xiàn)的后果，用試過幾次，找“馬云”“阿里云”“萬(wàn)網(wǎng)”這類語(yǔ)義關(guān)系上挺好用的，關(guān)于關(guān)鍵詞剖析，如往事咨詢那種搜刮詞關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)的站，可以人工設(shè)定幾個(gè)種子詞，導(dǎo)出對(duì)應(yīng)的文章，經(jīng)過分析種子詞高低文提取與種子詞關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的TAG詞。網(wǎng)上有現(xiàn)成的對(duì)象包：word2vec，可以很便利的完成上述需求。但關(guān)于慣例網(wǎng)站的關(guān)鍵詞剖析，團(tuán)體認(rèn)為感化不大。

其余也別思考有甚么依次可以一步到位，依次只擔(dān)負(fù)處理，終究決定計(jì)劃還得靠人。

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