SEO优化技能基本理论及根基观念的认知

怎样配置SEO要害词虽然重要，但SEO优化技能假如只是机器式的说该做什麽不做什麽，而涉及的步调又很是古板，譬喻：将核心要害词设定放在问题一，要害词在首段重覆呈现三次等等 ，会是多么死板乏味。

已往二十年搜刮引擎优化是环绕要害词为基本，来由是计较机无法有用说明天然说话输入，从而领略搜刮用户的目标，退而求其次依靠搜刮用户输入简朴词组作为导向，就是所谓要害词。要害词研究 Keyword Research 是指操作器材，譬喻 ：Google Adwords Planner 说明个体要害字的搜刮量和竞争度。因为传统搜刮引擎优化是以要害字为工具，要害字研究得出来的一篮子要害字会按照和内容的相干性被分派到网站内差异网页用作所对准的要害字。

SEO要害字 – 根基观念

多相识一些要害字设定根基观念和基本理论会令SEO优化变得更故意见意义。譬喻：SEO要害字的呈现密度的基本理论是TF-IDF。搜刮引擎但愿从页面呈现的要害字密度抉择该SEO要害字和内容的相干性 Relevance 有多大。用浅白说话解除数学着实不难领略：

要害字在网页呈现的频率就是 TF (Term Frequency)。假如要害字 K 在网页呈现 4 次， TF 值看似应该是4。

题目是假如A页的内容长度是 B页的两倍，某要害字 K 在A页的呈现次数是B页两倍时就不能断言要害字 K 与A页更相干。以是 TF 被批改为 呈现次数 / 长度。譬喻，呈现 4 次文件章度为 100 个字：

TF 值 = 4 / 100 = 0.04

题目是譬喻一编先容 “网上买卖” 文章的描写中，有些字像 “客户”，”网上” 的 TF 就显然要比 “网上买卖” 的 TF 为高。但说该文章跟 “网上” 或 “买卖” 的相干性较 “网上买卖” 为高，明明违背知识。当文章是评论 “网上买卖”，”云端运算”，”网上缴费”，”网上解说”等等时 “网上” 都很也许被说起。结论是 “网上” 一词是一样平常文章中更遍及呈现。纯真操作 TF 计较相干性会呈现以上的毛病。

办理的要领是对愈遍及的要害字给出愈低的权重 Weight，倒如在 10，000 文章中要害字 “网上” 呈现 100 次，权重酿成倒数 (以是叫 IDF 或 Inverse Document Frequency) 10，000/100 = 100 ， 如要害字 “网上推广” 在 10，000 文章中呈现一次，权重酿成 10，000/1 = 10，000. 为了令这权重值变革不要不急，以是以 log base 10 计较。

“网上” IDF 值 = log (10，000 / 100) = 2

“网上推广” IDF 值 = log (10，000 / 1) = 5

将 TF 乘以 IDF 就是相干性的评分。虽然本日的搜刮引擎回收的 TF-IDF 更伟大，但道理是一样。本日搜刮引擎已经进化到很是伟大，除了 Google 内部从事 SEO 研究的资深工程师外，表面从事SEO优化的人只能按照一些如专利申请和Google职员差异埸合的叙述等符实行领略个中的精萃。Google 搜刮引擎计较要害字相干性的算法是以 TF-IDF 为基本，但已经进化到更为先辈。

长尾要害字

长尾要害字 Long tail keyword 指基于通用要害字在前或在后或同时在前后插手更多字眼作更精准标示所要找的产物、处事或信息，长尾要害字 IDF 值高。譬喻：“大码衣服婚礼用”，“防敏作用妆品”等等。长尾要害字特色是搜刮量小，但同时提供和该要害字相干的产物、处事或信息的网站亦小，以是该长尾要害字的搜刮排名竞争亦小，更轻易得到高搜刮排名。

核心要害字

核心要害字 Focus Keyword 指网页内容是以该要害字为争取排名方针，核心要害字 IDF 值低。以是在页内重要的元素中会插手该核心要害字以便关照搜刮引擎网页内容和核心要害字的相干性。SEO 优化器材如 Yoast SEO， SEOpressor 的排名优化提议都必要先设定核心要害字。一样平常网页内容只应对准一两个核心要害字，不然也许造成文理不通，低落可读性。

单页相通知旧多页相干

某些网站接管旅客发帖 Guest Posting， 单唯一个页面和某要害字有高相干性不及和洽几页面揭示高相干性来得重要。操作 ITF 可以侦测到整个网站 (可能矫正确是整个网站中被搜刮引擎索引的页面) 和某要害字的相干性。譬喻“韩国时装” 在一样平常网站的 ITF 是 0.0003，等于在一万页中只有 3 页说起，而某网站是 0.05，即一百页中有五页说起，就暗示该网站以 “韩国时装” 为主题的也许性极高。也就是该网站对 “韩国时装” 的势力巨子性高，亦等于 Google Rater Guideline 所叙述优质内容 E.A.T 里内的 A，代表 Authority。搜刮引擎是偏好来自势力巨子性高的内容。

直接相通知旧间接相干

要害字有同义词 Synonyms。譬喻：教员，西席，先生代表很是靠近乃至完全沟通的观念或事物。当网页或网站和要害字A的相干性高，而要害字B是要害字A的同义词时，就间接引证该网页或网站和要害字B的相干性亦高。但因为是间接相干，以是网页对搜刮输入要害字B的排名评分会略低于对直接相干的要害字A。

应该是直接相通知旧间接相干取决于地理位置文化差别。有些同义词是因为文化地理差别引起，譬喻 “moggie” 是英国人对混种家猫的称号，亦就是一样平常我们都叫 “cat”. 跟着手机遍及可以更精确判定用户的地理位置，英国用户输入 “moggie” 可以判定为猫 (搜刮引擎很也许判定与 “cat” 为直接相干)，但中国用户输入 “moggie” 就不必然 (搜刮引擎很也许判定与 “cat” 为间接相干)。

要害字的繁简转换亦可以当作间接相干，以是你会看到输入繁体要害字时亦偶然会呈现简体排名功效。但亦是因为间接相干，以是排名计分稍为倒霉。

隐藏词义的相干性

跟着手机愈趋遍及，语音搜刮 Voice Search 行使量会大幅增进。当用户逐步发明原本搜刮引擎对天然语音输入的领略原本不差时，搜刮用户举动亦会改变，放弃以词组式要害字输入而改为更天然的句子。RankBrain 的呈现就是为了处理赏罚更伟大的词意寄义，通过操作人工智能 AI 领略隐藏含意而将用户的搜刮输入和隐含的要害字搭出相关。譬喻用户查询：PDF 有什麽破绽，通过 RankBrain 隐藏词义说明转化为 “PDF 保安”。

LSI 和 Proximity

单一词语代表的意义偶然很是暗昧。譬喻 “苹果” 代表生果亦普及指美国一家上市公司。以是确切的相干性判定必要看上文下理，譬喻假如网页是关于生果苹果，很也许同时在内文中找都关于食物的要害字，譬喻 “康健”，“味道”。假如是关于苹果公司，就可以找到要害字如 “公司”，风行産品如 “iPhone” 等等。又譬喻 “生理向导” 的资料，大都市说起 “情感” 这个词。英文 Lincoln 可所以人名，可以代表汽车，可以代表美国总统。隐藏语义索引 Latent Semantic Indexing (LSI) 是指搜刮引擎按照上文下理所呈现的其他相干词汇判定要害字的相干性。而这些相干的要害字应该呈此刻首要害字不太远的处所，相隔愈远代表两者相关愈弱。

SEO要害字密度

（编辑：湖南网）

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