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  • 通常说到百度竞价就不得不提到竞价账户的关键词设置,只有精确的选择合理的关键词,才能让竞价账户在百度竞价的过程...1、词阶段一般词阶段属于建账的初期,通过利用可以利用的关键词推荐工具、扩展工具以及百度...

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    通常说到百度竞价就不得不提到竞价账户的关键词设置,只有精确的选择合理的关键词,才能让竞价账户在百度竞价的过程中发挥最大的价值。竞价账户的关键词时整体的核心,因此,对于其关键词的布局设置一定要十分注重,那么企业网站应该如何进行竞价账户的关键词推广阶段的安排呢?下面就针对该问题进行详细分析,希望可以帮助到大家哦。

    1、找词阶段

    一般找词阶段属于建账的初期,通过利用可以利用的关键词推荐工具、扩展工具以及百度索引等工具等等进行关键词的找词分析,找到并分享与企业推广业务相关的关键词,最终在所有的关键词范围中找到适合企业网站发展的关键词。

    2、选词阶段

    在选词阶段时,如果直接将发掘的关键词直接放到竞价账号中进行推广,有可能不会很好的控制营销效果,因为我们所发掘的关键词很可能存在购买意愿、竞争程度以及搜索量之间的差异,这些大大小小的差异会导致我们在优化关键词期间不能很好的做到一视同仁。因此,就需要根据差异大小的关键词考虑账号结构、预算控制以及创造能力,也就是说在选词阶段要根据关键词制定的策略决定,有必要在推广账号时,根据关键词的排名强弱以及企业网站的预算等因素决定最终优化哪些关键词。

    3、调整测试阶段

    在关键词进行调整布局时可称之为调整测试阶段,在账户中开始进行关键词推广时,如果遇到关键词数据的返回,那么往往这阶段的关键词推广效果不尽如人意。然而,在此阶段中我们需要做的就是测试能够给企业网站带来转变的关键词,通过对关键词的控制,找到适合网站关键词优化的比例,结合相对应的竞价操作方法,以达到企业网站想要的推广效果。

    综上所述,当竞价账户在进行网站关键词推广时,有必要针对关键词各个推广阶段进行梳理和安排,以确保网站账号的推广稳定、有效的进行。希望上述分析可以帮助到大家更好的完成网站关键词的推广工作,希望可以帮助到大家哦。

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  • 网友问题:想在google中把内页的一个关键词排名提升(已经收录)但是搜索关键词的时候只能搜索得到首页(内页翻了好多页都不到)并且首页根本没有针对该关键词进行优化遇到这种情况应该怎么办呢? 小蔡回答:这个情况...

    网友问题:
    想在google中把内页的一个关键词排名提升(已经收录)
    但是搜索关键词的时候
    只能搜索得到首页(内页翻了好多页都找不到)
    并且首页根本没有针对该关键词进行优化
    遇到这种情况应该怎么办呢?

    小蔡回答:
    这个情况,绝大部分网站都是这样的。
    内页的优化要比首页的优化难很多。
    同时,内页的pr值,外连等都比首页少很多。
    所以往往我们内页能有流量的,一般是比较冷门的词汇,竞争对手比较弱的。
    如果你的内页那个关键词比较热,或竞争对手很强,内页要做上去,基本不可能。
    很多人说,为什么有些站的内页排名都在前三页的,这除了其SEO优化的高度,最重要的是,这些内页的竞争对手不强。

    网友提问:
    因为要做的词竞争不是很大
    google中排到第二位的网站也是内页
    我在首页的描述中带有这个关键词
    是否应该把它去掉呢?

    小蔡回答:
    去掉吧
    那应该集中做那个页面。
    其他页面多给这个页面一个内部链接。

     

    出处:浙江小蔡SEO培训资料站
    地址:http://www.0579seo.com
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  • 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是...

    这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。

    有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?


    这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。


    让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》,我们准备用计算机提取它的关键词。


    一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。于是,我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)统计。

    结果你肯定猜到了,出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"(stop words),表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。


    假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词。这样又会遇到了另一个问题,我们可能发现"中国"、"蜜蜂"、"养殖"这三个词的出现次数一样多。这是不是意味着,作为关键词,它们的重要性是一样的?


    显然不是这样。因为"中国"是很常见的词,相对而言,"蜜蜂"和"养殖"不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多,有理由认为,"蜜蜂"和"养殖"的重要程度要大于"中国",也就是说,在关键词排序上面,"蜜蜂"和"养殖"应该排在"中国"的前面。


    所以,我们需要一个重要性调整系数,衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。


    用统计学语言表达,就是在词频的基础上,要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词("的"、"是"、"在")给予最小的权重,较常见的词("中国")给予较小的权重,较少见的词("蜜蜂"、"养殖")给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。

    知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词

    下面就是这个算法的细节。

    第一步,计算词频。

    考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。

    或者

    第二步,计算逆文档频率。

    这时,需要一个语料库(corpus),用来模拟语言的使用环境。



    如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。

    第三步,计算TF-IDF。

    可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。


    还是以《中国的蜜蜂养殖》为例,假定该文长度为1000个词,"中国"、"蜜蜂"、"养殖"各出现20次,则这三个词的"词频"(TF)都为0.02。然后,搜索Google发现,包含"的"字的网页共有250亿张,假定这就是中文网页总数。包含"中国"的网页共有62.3亿张,包含"蜜蜂"的网页为0.484亿张,包含"养殖"的网页为0.973亿张。则它们的逆文档频率(IDF)和TF-IDF如下:

    从上表可见,"蜜蜂"的TF-IDF值最高,"养殖"其次,"中国"最低。(如果还计算"的"字的TF-IDF,那将是一个极其接近0的值。)所以,如果只选择一个词,"蜜蜂"就是这篇文章的关键词。


    除了自动提取关键词,TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如,信息检索时,对于每个文档,都可以分别计算一组搜索词("中国"、"蜜蜂"、"养殖")的TF-IDF,将它们相加,就可以得到整个文档的TF-IDF。这个值最高的文档就是与搜索词最相关的文档。


    TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不多。而且,这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。(一种解决方法是,对全文的第一段和每一段的第一句话,给予较大的权重。)



    有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻。


    为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity)。下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性"。


    为了简单起见,我们先从句子着手。

      句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影。

      句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看电影。

    请问怎样才能计算上面两句话的相似程度?



    基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。

    第一步,分词。

      句子A:我/喜欢/看/电视,不/喜欢/看/电影。

      句子B:我/不/喜欢/看/电视,也/不/喜欢/看/电影。

    第二步,列出所有的词。

      我,喜欢,看,电视,电影,不,也。

    第三步,计算词频。

      句子A:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 1,也 0。

      句子B:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 2,也 1。

    第四步,写出词频向量。

      句子A:[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]

      句子B:[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]

    到这里,问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。



    我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0度,意味着方向相同、线段重合;如果夹角为90度,意味着形成直角,方向完全不相似;如果夹角为180度,意味着方向正好相反。因此,我们可以通过夹角的大小,来判断向量的相似程度。夹角越小,就代表越相似。

    以二维空间为例,上图的a和b是两个向量,我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们,可以用下面的公式求得:

    假定a向量是[x1, y1],b向量是[x2, y2],那么可以将余弦定理改写成下面的形式:

    数学家已经证明,余弦的这种计算方法对n维向量也成立。假定A和B是两个n维向量,A是 [A1, A2, ..., An] ,B是 [B1, B2, ..., Bn] ,则A与B的夹角θ的余弦等于:

    使用这个公式,我们就可以得到,句子A与句子B的夹角的余弦。



    余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。

    由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法:


      (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词;

      (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频);

      (3)生成两篇文章各自的词频向量;

      (4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。

    "余弦相似度"是一种非常有用的算法,只要是计算两个向量的相似程度,都可以采用它。

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      A 如何选择关键词
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    关键词细化方法:
    在进行网络营销之前,别急于求成。坐下来,打开你的站点(产品/服务列表),从头到尾将你的站点的产品看一遍,提取一个产品,然后停下来思考以下的问题:
    1.我的产品/服务用到那些领域?(行业)
    2.那些地方的人会用?(区域)
    3.这款产品有哪些特性(产品功能)
    4.当我的潜在客户在搜索引擎上查找这款产品时,他可能使用的关键词有哪些?(搜索习惯)
    然后依照以下的方式開始设置关键词:


    什么是修饰词:修饰词就是对关键词进行描叙,比方:二手、打折、最好的、特价、最大的、优质、规模最大的、最新的、热门的、流行的……等等
    什么是词尾:词尾就是添加关键词的属性值,比方:公司、制造商、生产厂、厂家、供应商、供货商、价格、专卖店、售货点、生产厂家、服务点  出租、 租赁……等等




    此关键词设计的四种方式能够从不论什么一种方式使用两项或者两项以上组成一个新的关键词,比方 关键词 吊车出租 区域 深圳宝安  行业  建筑   功能 塔吊
    依照上面的设计图,能够把以上的词组成几个不同的关键词:
    A 深圳宝安吊车出租
    B 宝安建筑工地用吊车出租
    C 深圳宝安吊车出租公司
    D 建筑行业吊车出租价格  等等
    当你找到了答案,立马将所想到的关键词词记录下来。反复以上步骤,将你每个产品制作独特的关键词列表。好了,如今你有了一整套关键词列表,然后,依照标题设置搜索广告公布规则坚持每天公布,你将非常快发现惊喜!
    比如:你原打算推广“服装批发”,这一个词,那么改为“广州韩版女装批发厂家” “广州新款吊带裙批发”……这种词50组?在这50组词中,一个礼拜的时间80%的词实现5大搜索引擎排名,要比使用“服装批发”这种词1~3个月的时间才干实现排名要好得多。
    总结: 50个详细长尾关键词7天能在搜索引擎上获得80%的首页排名与单个热门词在搜索引擎中15~90天才可能获得前页排名,前者更能达到网络营销结果与目的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/3763608.html

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空空如也

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