怎么设置SEO关键词当然重要，但SEO优化技能假如仅仅机械式的说该做什麽不做什麽，而触及的过程又十分呆板，例如：将焦点关键词设定放在标题一，关键词在首段重覆呈现三次等等 ，会是多么枯燥乏味。

曩昔二十年查找引擎优化是环绕关键词为根底，理由是核算机无法有用剖析天然言语输入，然后了解查找用户的意图，退而求其次依靠查找用户输入简略词组作为导向，便是所谓关键词。关键词研讨 Keyword Research 是指使用东西，例如 ：Google Adwords Planner 剖析单个关键字的查找量和竞赛度。因为传统查找引擎优化是以关键字为方针，关键字研讨得出来的一篮子关键字会依据和内容的相关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根底理论会令SEO优化变得更有兴趣。例如：SEO关键字的呈现密度的根底理论是TF-IDF。查找引擎期望从页面呈现的关键字密度决议该SEO关键字和内容的相关性 Relevance 有多大。用浅白言语扫除数学其实不难了解：

关键字在网页呈现的频率便是 TF (Term Frequency)。假如关键字 K 在网页呈现 4 次， TF 值看似应该是4。

问题是假如A页的内容长度是 B页的两倍，某关键字 K 在A页的呈现次数是B页两倍时就不能断语关键字 K 与A页更相关。所以 TF 被修正为 呈现次数 / 长度。例如，呈现 4 次文件章度为 100 个字：

TF 值 = 4 / 100 = 0.04

问题是例如一编介绍 “网上生意” 文章的描绘中，有些字像 “客户”，”网上” 的 TF 就显着要比 “网上生意” 的 TF 为高。但说该文章跟 “网上” 或 “生意” 的相关性较 “网上生意” 为高，显着违背知识。当文章是议论 “网上生意”，”云端运算”，”网上缴费”，”网上教育”等等时 “网上” 都很或许被提及。结论是 “网上” 一词是一般文章中更遍及呈现。单纯使用 TF 核算相关性会呈现以上的误差。

处理的办法是对愈遍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” 呈现 100 次，权重变成倒数 (所以叫 IDF 或 Inverse Document Frequency) 10，000/100 = 100 ， 如关键字 “网上推行” 在 10，000 文章中呈现一次，权重变成 10，000/1 = 10，000. 为了令这权重值改动不要不急，所以以 log base 10 核算。

“网上” IDF 值 = log (10，000 / 100) = 2

“网上推行” IDF 值 = log (10，000 / 1) = 5

将 TF 乘以 IDF 便是相关性的评分。当然今天的查找引擎选用的 TF-IDF 更杂乱，但原理是相同。今天查找引擎现已进化到十分杂乱，除了 Google 内部从事 SEO 研讨的资深工程师外，外面从事SEO优化的人只能依据一些如专利申请和Google人员不同埸合的论述等符测验了解其间的精萃。Google 查找引擎核算关键字相关性的算法是以 TF-IDF 为根底，但现已进化到更为先进。

长尾关键字

长尾关键字 Long tail keyword 指依据通用关键字在前或在后或一起在前后参加更多字眼作更精准标明所要找的产品、服务或信息，长尾关键字 IDF 值高。例如：“大码衣服婚礼用”，“防灵敏化妆品”等等。长尾关键字特征是查找量小，但一起供给和该关键字相关的产品、服务或信息的网站亦小，所以该长尾关键字的查找排名竞赛亦小，更简单取得高查找排名。

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方针，焦点关键字 IDF 值低。所以在页内重要的元素中会参加该焦点关键字以便告诉查找引擎网页内容和焦点关键字的相关性。SEO 优化东西如 Yoast SEO， SEOpressor 的排名优化主张都需求先设定焦点关键字。一般网页内容只应瞄准一两个焦点关键字，不然或许形成文理不通，下降可读性。

单页相关仍是多页相关

某些网站承受游客发帖 Guest Posting， 独自一个页面和某关键字有高相关性不及和洽几页面展示高相关性来得重要。使用 ITF 能够侦测到整个网站 (或许更正确是整个网站中被查找引擎索引的页面) 和某关键字的相关性。例如“韩国时装” 在一般网站的 ITF 是 0.0003，便是在一万页中只要 3 页提及，而某网站是 0.05，即一百页中有五页提及，就表明该网站以 “韩国时装” 为主题的或许性极高。也便是该网站对 “韩国时装” 的权威性高，亦便是 Google Rater Guideline 所论述优质内容 E.A.T 里内的 A，代表 Authority。查找引擎是偏好来自权威性高的内容。

直接相关仍是直接相关

关键字有近义词 Synonyms。例如：教员，教师，教师代表十分挨近乃至完全相同的概念或事物。当网页或网站和关键字A的相关性高，而关键字B是关键字A的近义词时，就直接引用该网页或网站和关键字B的相关性亦高。但因为是直接相关，所以网页对查找输入关键字B的排名评分会略低于对直接相关的关键字A。

应该是直接相关仍是直接相关取决于地舆方位文明差异。有些近义词是因为文明地舆差异引起，例如 “moggie” 是英国人对混种家猫的称号，亦便是一般咱们都叫 “cat”. 跟着手机遍及能够更精确判别用户的地舆方位，英国用户输入 “moggie” 能够判别为猫 (查找引擎很或许判别与 “cat” 为直接相关)，但我国用户输入 “moggie” 就不必定 (查找引擎很或许判别与 “cat” 为直接相关)。

关键字的繁简转化亦能够当作直接相关，所以你会看到输入繁体关键字时亦有时会呈现简体排名成果。但亦是因为直接相关，所以排名计分稍为晦气。

潜在词义的相关性

跟着手机愈趋遍及，语音查找 Voice Search 使用量会大幅添加。当用户渐渐发现本来查找引擎对天然语音输入的了解本来不差时，查找用户行为亦会改动，抛弃以词组式关键字输入而改为更天然的语句。RankBrain 的呈现便是为了处理更杂乱的词意含义，经过使用人工智能 AI 了解潜在含义而将用户的查找输入和隐含的关键字搭出联系。例如用户查询：PDF 有什麽坏处，经过 RankBrain 潜在词义剖析转化为 “PDF 保安”。

LSI 和 Proximity

单一词语代表的含义有时十分迷糊。例如 “苹果” 代表生果亦广泛指美国一家上市公司。所以切当的相关性判别需求看上文下理，例如假如网页是关于生果苹果，很或许一起在内文中找都关于食物的关键字，例如 “健康”，“滋味”。假如是关于苹果公司，就能够找到关键字如 “公司”，盛行産品如 “iPhone” 等等。又例如 “心思教导” 的材料，大都会提及 “心情” 这个词。英文 Lincoln 能够是人名，能够代表轿车，能够代表美国总统。潜在语义索引 Latent Semantic Indexing (LSI) 是指查找引擎依据上文下理所呈现的其他相关词汇判别关键字的相关性。而这些相关的关键字应该呈现在主关键字不太远的当地，相隔愈远代表两者联系愈弱。

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呈现次数对查找引擎判别相关性没有大协助，反而一些长尾的关键字或许更有利 IDF 权重计分。

因为关键字密度现已被乱用。今时今天，关键字呈现在网页的密度现已变得不重要。代之已起的是更垂青 LSI 暗视式的相关性呈现频率。了解SEO关键字基本概念后下一步便是怎么选关键字。

关键字方位

关键字方位 Keyword Position 指关键字在不同元素中呈现方位对查找排名的影响，特别是当元素呈现在有长度约束的当地，例如标题。一般呈现方位是愈前愈好，但有时将关键字放在前面或许形成文理不通，又会下降查找用户点击意欲。

文章完毕，以上便是SEO优化技能根底理论及基本概念的认知的全部内容，期望我们喜爱！

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