SEO优化技术基础理论及基本概念的认知

如何设置SEO关键词当然紧张，但SEO优化技术假如只是机械式的说该做什麽不做什麽，而涉及的步骤又特别很是死板，例如：将焦点关键词设定放在题目一，关键词在首段重覆出现三次等等 ，会是何等枯燥乏味。

曩昔二十年搜索引擎优化是围绕关键词为基础，理由是计算机无法有用分析天然语言输入，从而理解搜索用户的目的，退而求其次依靠搜索用户输入简单词组作为导向，就是所谓关键词。关键词研究 Keyword Research 是指行使工具，例如 ：Google Adwords Planner 分析个别关键字的搜索量和竞争度。因为传统搜索引擎优化是以关键字为对象，关键字研究得出来的一篮子关键字会根据和内容的相干性被分配到网站内不同网页用作所瞄准的关键字。

SEO关键字 – 基本概念

多了解一些关键字设定基本概念和基础理论会令SEO优化变得更风趣味。例如：SEO关键字的出现密度的基础理论是TF-IDF。搜索引擎盼望从页面出现的关键字密度决定该SEO关键字和内容的相干性 Relevance 有多大。用浅白语言排除数学其实不难理解：

关键字在网页出现的频率就是 TF (Term Frequency)。假如关键字 K 在网页出现 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，某关键字 K 在A页的出现次数是B页两倍时就不能断言关键字 K 与A页更相干。所以 TF 被修正为 出现次数 / 长度。例如，出现 4 次文件章度为 100 个字：

TF 值 = 4 / 100 = 0.04

题目是例如一编介绍 “网上生意” 文章的描述中，有些字像 “客户”，”网上” 的 TF 就显然要比 “网上生意” 的 TF 为高。但说该文章跟 “网上” 或 “生意” 的相干性较 “网上生意” 为高，显明违背常识。当文章是评论辩论 “网上生意”，”云端运算”，”网上缴费”，”网上教学”等等时 “网上” 都很可能被提及。结论是 “网上” 一词是一样平常文章中更普及出现。单纯行使 TF 计算相干性会出现以上的误差。

解决的方法是对愈普及的关键字给出愈低的权重 Weight，倒如在 10，000 文章中关键字 “网上” 出现 100 次，权重变成倒数 (所以叫 IDF 或 Inverse Document Frequency) 10，000/100 = 100 ， 如关键字 “网上推广” 在 10，000 文章中出现一次，权重变成 10，000/1 = 10，000. 为了令这权重值转变不要不急，所以以 log base 10 计算。

“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。当然今天的搜索引擎采用的 TF-IDF 更复杂，但原理是一样。今天搜索引擎已经进化到特别很是复杂，除了 Google 内部从事 SEO 研究的资深工程师外，表面从事SEO优化的人只能根据一些如专利申请和Google人员不同埸合的阐述等符尝试理解其中的精萃。Google 搜索引擎计算关键字相干性的算法是以 TF-IDF 为基础，但已经进化到更为先辈。

长尾关键字

长尾关键字 Long tail keyword 指基于通用关键字在前或在后或同时在前后加入更多字眼作更精准标示所要找的产品、服务或信息，长尾关键字 IDF 值高。例如：“大码衣服婚礼用”，“防敏感化妆品”等等。长尾关键字特色是搜索量小，但同时提供和该关键字相干的产品、服务或信息的网站亦小，所以该长尾关键字的搜索排名竞争亦小，更容易获得高搜索排名。

焦点关键字

焦点关键字 Focus Keyword 指网页内容是以该关键字为争夺排名目标，焦点关键字 IDF 值低。所以在页内紧张的元素中会加入该焦点关键字以便关照搜索引擎网页内容和焦点关键字的相干性。SEO 优化工具如 Yoast SEO， SEOpressor 的排名优化建议都必要先设定焦点关键字。一样平常网页内容只应瞄准一两个焦点关键字，否则可能造成文理不通，降低可读性。

单页相干照旧多页相干

某些网站接受游客发帖 Guest Posting， 单独一个页面和某关键字有高相干性不及和好几页面显现高相干性来得紧张。行使 ITF 可以侦测到整个网站 (或者更精确是整个网站中被搜索引擎索引的页面) 和某关键字的相干性。例如“韩国时装” 在一样平常网站的 ITF 是 0.0003，即是在一万页中只有 3 页提及，而某网站是 0.05，即一百页中有五页提及，就透露表现该网站以 “韩国时装” 为主题的可能性极高。也就是该网站对 “韩国时装” 的权威性高，亦即是 Google Rater Guideline 所阐述优质内容 E.A.T 里内的 A，代表 Authority。搜索引擎是偏好来自权威性高的内容。

直接相干照旧间接相干

关键字有同义词 Synonyms。例如：教员，教师，先生代表特别很是接近甚至完全雷同的概念或事物。当网页或网站和关键字A的相干性高，而关键字B是关键字A的同义词时，就间接引证该网页或网站和关键字B的相干性亦高。但因为是间接相干，所以网页对搜索输入关键字B的排名评分会略低于对直接相干的关键字A。

应该是直接相干照旧间接相干取决于地理位置文化差异。有些同义词是因为文化地理差异引起，例如 “moggie” 是英国人对混种家猫的称呼，亦就是一样平常我们都叫 “cat”. 随动手机普及可以更正确判断用户的地理位置，英国用户输入 “moggie” 可以判断为猫 (搜索引擎很可能判断与 “cat” 为直接相干)，但中国用户输入 “moggie” 就不肯定 (搜索引擎很可能判断与 “cat” 为间接相干)。

关键字的繁简转换亦可以看成间接相干，所以你会看到输入繁体关键字时亦偶然会出现简体排名效果。但亦是因为间接相干，所以排名计分稍为不利。

潜在词义的相干性

随动手机愈趋普及，语音搜索 Voice Search 使用量会大幅增长。当用户慢慢发现原来搜索引擎对天然语音输入的理解原来不差时，搜索用户举动亦会改变，摒弃以词组式关键字输入而改为更天然的句子。RankBrain 的出现就是为了处理更复杂的词意含义，通过行使人工智能 AI 理解潜在含意而将用户的搜索输入和隐含的关键字搭出关系。例如用户查询：PDF 有什麽弊端，通过 RankBrain 潜在词义分析转化为 “PDF 保安”。

LSI 和 Proximity

单一词语代表的意义偶然特别很是含糊。例如 “苹果” 代表水果亦广泛指美国一家上市公司。所以确切的相干性判断必要看上文下理，例如假如网页是关于水果苹果，很可能同时在内文中找都关于食品的关键字，例如 “健康”，“味道”。假如是关于苹果公司，就可以找到关键字如 “公司”，流行産品如 “iPhone” 等等。又例如 “生理指点” 的资料，多数会提及 “情绪” 这个词。英文 Lincoln 可以是人名，可以代表汽车，可以代表美国总统。潜在语义索引 Latent Semantic Indexing (LSI) 是指搜索引擎根据上文下理所出现的其他相干词汇判断关键字的相干性。而这些相干的关键字应该出如今主关键字不太远的地方，相隔愈远代表两者关系愈弱。

SEO关键字密度

从以上的理论介绍中你看到为多几个的关键字出现次数对搜索引擎判断相干性没有大帮助，反而一些长尾的关键字可能更有利 IDF 权重计分。

因为关键字密度已经被滥用。今时今日，关键字出如今网页的密度已经变得不紧张。代之已起的是更注重 LSI 暗视式的相干性出现频率。理解SEO关键字基本概念后下一步就是如何选关键字。

关键字位置

关键字位置 Keyword Position 指关键字在不同元素中出现位置对搜索排名的影响，分外是当元素出如今有长度限定的地方，例如题目。一样平常出现位置是愈前愈好，但偶然将关键字放在前面可能造成文理不通，又会降低搜索用户点击意欲。

文章结束，以上就是SEO优化技术基础理论及基本概念的认知的悉数内容，盼望大家喜好！

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