SEO優(yōu)化技術(shù)有什么基礎(chǔ)理論?基礎(chǔ)理論是什么?

2023-04-25    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

如何設(shè)置SEO關(guān)鍵詞當(dāng)然重要,但SEO優(yōu)化技術(shù)如果只是機(jī)械式的說該做什麼不做什麼,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,關(guān)鍵詞在首段重覆出現(xiàn)三次等等,會(huì)是何等枯燥乏味。

SEO關(guān)鍵詞–基本概念

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。例如:SEO關(guān)鍵詞的出現(xiàn)密度的基礎(chǔ)理論是TF-IDF。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)。如果關(guān)鍵詞K在網(wǎng)頁出現(xiàn)4次,TF值看似應(yīng)該是4。

問題是如果A頁的內(nèi)容長(zhǎng)度是B頁的兩倍,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)。所以TF被修正為出現(xiàn)次數(shù)/長(zhǎng)度。例如,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,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。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,明顯違反常識(shí)。當(dāng)文章是談?wù)摗熬W(wǎng)上生意”,”云端運(yùn)算”,”網(wǎng)上繳費(fèi)”,”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)。單純利用TF計(jì)算相關(guān)性會(huì)出現(xiàn)以上的偏差。

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10,000文章中關(guān)鍵詞“網(wǎng)上”出現(xiàn)100次,權(quán)重變成倒數(shù)(所以叫IDF或InverseDocumentFrequency)10,000/100=100,如關(guān)鍵詞“網(wǎng)上推廣”在10,000文章中出現(xiàn)一次,權(quán)重變成10,000/1=10,000.為了令這權(quán)重值變化不要不急,所以以logbase10計(jì)算。

“網(wǎng)上”IDF值=log(10,000/100)=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。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。今天搜索引擎已經(jīng)進(jìn)化到非常復(fù)雜,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(qǐng)和Google人員不同埸合的闡述等符嘗試?yán)斫馄渲械木?。Google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),但已經(jīng)進(jìn)化到更為先進(jìn)。

長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞

長(zhǎng)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,長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞IDF值高。例如:“大碼衣服婚禮用”,“防敏感化妝品”等等。長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞特色是搜索量小,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,所以該長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞的搜索排名競(jìng)爭(zhēng)亦小,更容易獲得高搜索排名。

焦點(diǎn)關(guān)鍵詞

焦點(diǎn)關(guān)鍵詞FocusKeyword指網(wǎng)頁內(nèi)容是以該關(guān)鍵詞為爭(zhēng)取排名目標(biāo),焦點(diǎn)關(guān)鍵詞IDF值低。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,SEOpressor的排名優(yōu)化建議都需要先設(shè)定焦點(diǎn)關(guān)鍵詞。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,否則可能造成文理不通,降低可讀性。

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(cè)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。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,而某網(wǎng)站是0.05,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。也就是該網(wǎng)站對(duì)“韓國時(shí)裝”的權(quán)威性高,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。搜索引擎是偏好來自權(quán)威性高的內(nèi)容。

直接相關(guān)還是間接相關(guān)

關(guān)鍵詞有同義詞Synonyms。例如:教員,教師,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,而關(guān)鍵詞B是關(guān)鍵詞A的同義詞時(shí),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),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。

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,例如“moggie”是英國人對(duì)混種家貓的稱呼,亦就是一般我們都叫“cat”.隨著手機(jī)普及可以更準(zhǔn)確判斷用戶的地理位置,英國用戶輸入“moggie”可以判斷為貓(搜索引擎很可能判斷與“cat”為直接相關(guān)),但中國用戶輸入“moggie”就不一定(搜索引擎很可能判斷與“cat”為間接相關(guān))。

關(guān)鍵詞的繁簡(jiǎn)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(jiǎn)體排名結(jié)果。但亦是由于間接相關(guān),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。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。RankBrain的出現(xiàn)就是為了處理更復(fù)雜的詞意含義,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,通過RankBrain潛在詞義分析轉(zhuǎn)化為“PDF保安”。

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上市公司。所以確切的相關(guān)性判斷需要看上文下理,例如如果網(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,例如“健康”,“味道”。如果是關(guān)于蘋果公司,就可以找到關(guān)鍵詞如“公司”,流行産品如“iPhone”等等。又例如“心理輔導(dǎo)”的資料,多數(shù)會(huì)提及“情緒”這個(gè)詞。英文Lincoln可以是人名,可以代表汽車,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)詞匯判斷關(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,相隔愈遠(yuǎn)代表兩者關(guān)系愈弱。

SEO關(guān)鍵詞密度

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)搜索引擎判斷相關(guān)性沒有大幫助,反而一些長(zhǎng)尾的關(guān)鍵詞可能更有利IDF權(quán)重計(jì)分。

由于關(guān)鍵詞密度已經(jīng)被濫用。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。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)鍵詞基本概念后下一步就是如何選關(guān)鍵詞。

關(guān)鍵詞位置

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,特別是當(dāng)元素出現(xiàn)在有長(zhǎng)度限制的地方,例如標(biāo)題。一般出現(xiàn)位置是愈前愈好,但有時(shí)將關(guān)鍵詞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。

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