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  • 关键词广泛匹配
    2020-12-08 15:04:44

    网站SEO和SEOSEM不一样,SEM对关键字的要求不受限制。在SEO优化过程中,关键字的要求是广泛的,应尽可能多。当网站进行SEO优化时,内部构建,内部优化和外部优化必须处于有利位置。

    关键词优化

    关于SEO关键词优化,每个人都有不同的想法。很多人都知道关键字密度,但他们不知道合理的匹配关键字。您不知道的是,哪些匹配会对网站产生很大影响,哪些匹配可以让搜索引擎喜欢。以下成都seo博客详细介绍了seo关键词的匹配技巧
    一,关键词布局的注意事项
    1.任何页面都需要相关
    百度推出了微风算法,旨在打击叠加在网站上的文字和关键词。如果网站从运营开始就有相关的建设,就没有必要担心。实际上,即使没有微风算法,我们也必须使用相关原理来映射站内的关键字。例如,在文章页面中,应围绕正文内容调用具有相同关键字或标记的文章。如果程序无法达到此效果,还可以使用手动操作,强关联调用。另外,你仍然可以使用28条规则,80%的周边文章为相关内容,20%的文章为最新出版物,猜你喜欢,最热门的阅读。
    2.重要的关键词出现在重要的位置
    众所周知,除了频率和其他因素之外,关键字的位置也会影响关键字排名,这也是布局关键字时的特别注意事项。搜索引擎抓取网站内容的顺序是从上到下,从左到右,在页面的重要位置,如主要内容,第一列等,想要的关键字达到排名显示,这对这些键有利。单词添加点。此外,还有一个页面布局的F模型,这实际上就是原理。
    3,关键词不一定需要完全匹配
    如果网站主页上有太多完全匹配的关键字,很容易导致网站受到搜索引擎的惩罚。搜索引擎爬虫类似于普通用户进入网站的角色,关键字过多的确切匹配,似乎不正常。在正常情况下,应该有分词匹配。通过分词,关键词自然出现在页面的相应位置,更自然,用户体验会更好。成都seo博客如网站的主题是seo视频教程,那么单词seo,seo视频,seo教程,视频教程,视频,教程都需要自然出现。
    二,SEO中关键词的匹配技巧
    1.导航关键词的匹配技巧
    大多数公司的导航都差不多,我们的产品显示器怎么样等等。其实,百度搜索引擎优化,导航匹配是最关键的,不知道你有没有想过关于导航的布局关键词?如果没有,那你排名很难,小编分析了每个行业的主页,前面有一个理由,导航布局非常精简,并且还可以匹配关键词。
    此外,导航上的布局是一个长尾词,通过下拉框和相关搜索的组合进行扩展。应该知道导航的权重仅次于标题。遗憾的是,这样一个好地方被大多数企业混乱;看看10页后的导航布局是如何布局的。
    导航关键字是指想要访问特定网站但不记得在地址栏中输入地址时使用的网站URL或延迟关键字的用户。这类关键词的搜索结果中的第一位通常是官方网站,否则搜索引擎提供的结果将失去可信度。即使许多人想要访问百度主页,他们也会在浏览器的搜索栏中搜索“百度”,然后进入百度主页。
    成都seo博客:导航的匹配不仅要突出显示关键词,还要匹配用户搜索,而不是用户搜索的词,不要在顶部做,以免分散关键词的重量。
    2,内容关键字的匹配技巧
    内容关键词的匹配,我们也必须与你肯定,不要刻意在文章中做关键词,这样不仅让用户阅读厌恶,还让搜索引擎认为你故意添加,但不添加和不,如果没有添加,那么匹配难度很高。小编认为关键词匹配密度是150个单词中的一个,需要自然流畅,可以作为指导功能。即使您的文章中没有页面标题,也没有必要在文章中添加它。关键字与导航匹配。
    仅仅通过SEO来获取关键字的这一部分的流量是不够的。它需要网站提供切实,高质量的内容和良好的指导计划,甚至提供相关工具来解决用户问题。成都seo博客,如招聘网站,可以提供“个人所得税计算器”,这将使用很多目标用户。还可以基于网站的类型和获得内容的方式来优化内容关键字。
    3,标题关键字的匹配技巧
    我相信每个人都知道标题中关键字匹配的重要性。如果标题没有突出显示您的关键字,那么您的排名几乎无望。这导致许多人故意在标题中构建密钥以改进关键字匹配。词语,这种匹配模式通常被认为是作弊;问题是如果不是,如何制作标题?建议将下拉框与相关搜索的长尾词组合,以便不仅核心关键词匹配,SEO优化也可以匹配长尾词,并且这些标题非常优化。
    成都seo博客提示:不要在网站内容中放置太多关键词,或追查故意布局。否则会影响用户的阅读,并会使搜索引擎故意布局关键词。每个页面最好只匹配一个关键词,然后从核心关键词扩展长尾词,SEO百度排名,不宜出现多个关键词出现在同一页面上,否则不可能匹配谁是主角页面,导致页面评级如果你太糟糕,你也可以注意你的网站页面是否有问题。

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  • 问题背景搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,...

    问题背景搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。

    美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。用户在查找商家时主要输入商户名、商户地址进行搜索,为了提升用户的搜索体验和输入效率,本文实现了一种基于solr前缀匹配查询关键字智能提示(Suggestion)实现。

    需求分析

    1.支持前缀匹配原则在搜索框中输入“海底”,搜索框下面会以海底为前缀,展示“海底捞”、“海底捞火锅”、“海底世界”等等搜索词;输入“万达”,会提示“万达影城”、“万达广场”、“万达百货”等搜索词。

    2.同时支持汉字、拼音输入由于中文的特点,如果搜索自动提示可以支持拼音的话会给用户带来更大的方便,免得切换输入法。比如,输入“haidi”提示的关键字和输入“海底”提示的一样,输入“wanda”与输入“万达”提示的关键字一样。

    3.支持多音字输入提示比如输入“chongqing”或者“zhongqing”都能提示出“重庆火锅”、“重庆烤鱼”、“重庆小天鹅”。

    4.支持拼音缩写输入对于较长关键字,为了提高输入效率,有必要提供拼音缩写输入。比如输入“hd”应该能提示出“haidi”相似的关键字,输入“wd”也一样能提示出“万达”关键字。

    基于用户的历史搜索行为,按照关键字热度进行排序

    为了提供suggest关键字的准确度,最终查询结果,根据用户查询关键字的频率进行排序,如输入[重庆,chongqing,cq,zhongqing,zq] —> [“重庆火锅”(f1),“重庆烤鱼”(f2),“重庆小天鹅”(f3),…],查询频率f1 > f2 > f3。

    解决方案

    1.关键字收集当用户输入一个前缀时,碰到提示的候选词很多的时候,如何取舍,哪些展示在前面,哪些展示在后面?这就是一个搜索热度的问题。用户在使用搜索引擎查找商家时,会输入大量的关键字,每一次输入就是对关键字的一次投票,那么关键字被输入的次数越多,它对应的查询就比较热门,所以需要把查询的关键字记录下来,并且统计出每个关键字的频率,方便提示结果按照频率排序。搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。

    2.汉字转拼音用户输入的关键字可能是汉字、数字,英文,拼音,特殊字符等等,由于需要实现拼音提示,我们需要把汉字转换成拼音,java中考虑使用pinyin4j组件实现转换。

    3.拼音缩写提取考虑到需要支持拼音缩写,汉字转换拼音的过程中,顺便提取出拼音缩写,如“chongqing”,"zhongqing"--->"cq",”zq”。

    4.多音字全排列要支持多音字提示,对查询串转换成拼音后,需要实现一个全排列组合,字符串多音字全排列算法如下:

    Java Code复制内容到剪贴板

    publicstaticList getPermutationSentence(List> termArrays,intstart) {

    if(CollectionUtils.isEmpty(termArrays))

    returnCollections.emptyList();

    intsize = termArrays.size();

    if(start <0|| start >= size) {

    returnCollections.emptyList();

    }

    if(start == size-1) {

    returntermArrays.get(start);

    }

    List strings = termArrays.get(start);

    List permutationSentences = getPermutationSentence(termArrays, start +1);

    if(CollectionUtils.isEmpty(strings)) {

    returnpermutationSentences;

    }

    if(CollectionUtils.isEmpty(permutationSentences)) {

    returnstrings;

    }

    List result =newArrayList();

    for(String pre : strings) {

    for(String suffix : permutationSentences) {

    result.add(pre+suffix);

    }

    }

    returnresult;

    }

    索引与前缀查询

    方案一 Trie树 + TopK算法Trie树即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。Trie是一颗存储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支。例如,给出一组单词inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie:

    从上图可知,当用户输入前缀i的时候,搜索框可能会展示以i为前缀的“in”,“inn”,”int"等关键词,再当用户输入前缀a的时候,搜索框里面可能会提示以a为前缀的“ate”等关键词。如此,实现搜索引擎智能提示suggestion的第一个步骤便清晰了,即用trie树存储大量字符串,当前缀固定时,存储相对来说比较热的后缀。

    TopK算法用于解决统计热词的问题。解决TopK问题主要有两种策略:hashMap统计+排序、堆排序

    hashmap统计: 先对这批海量数据预处理。具体方法是:维护一个Key为Query字串,Value为该Query出现次数的HashTable,即hash_map(Query,Value),每次读取一个Query,如果该字串不在Table中,那么加入该字串,并且将Value值设为1;如果该字串在Table中,那么将该字串的计数加一即可,最终在O(N)的时间复杂度内用Hash表完成了统计。

    堆排序:借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。即借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query,分别和根元素进行对比。所以,我们最终的时间复杂度是:O(N) + N' * O(logK),(N为1000万,N’为300万)。

    该方案存在的问题是:

    建索引和查询的时候都要把汉字转换成拼音,查询完成后还得把拼音转换成汉字显示,且需要考虑数字和特殊字符。

    需要维护拼音、缩写两棵Trie树。

    方案二 Solr自带Suggest智能提示Solr作为一个应用广泛的搜索引擎系统,它内置了智能提示功能,叫做Suggest模块。该模块可选择基于提示词文本做智能提示,还支持通过针对索引的某个字段建立索引词库做智能提示。 (详见solr的wiki页面http://wiki.apache.org/solr/Suggester)

    该方案存在的问题是:

    返回的结果是基于索引中字段的词频进行排序,不是用户搜索关键字的频率,因此不能将一些热门关键字排在前面。

    拼音提示,多音字,缩写还是要另外加索引字段。

    方案三 Solrcloud建立单独的collection,利用solr前缀查询实现如前所述,以上两个方案在实施起来都存在一些问题,Trie树+TopK算法,在处理汉字suggest时不是很优雅,且需要维护两棵Trie树,实施起来比较复杂;Solr自带的suggest智能提示组件存在问题是使用freq排序算法,返回的结果完全基于索引中字符的出现次数,没有兼顾用户搜索词语的频率,因此无法将一些热门词排在更靠前的位置。于是,我们继续寻找一种解决这个问题更加优雅的方案。

    至此,我们考虑专门为关键字建立一个索引collection,利用solr前缀查询实现。solr中的copyField能很好解决我们同时索引多个字段(汉字、pinyin, abbre)的需求,且field的multiValued属性设置为true时能解决同一个关键字的多音字组合问题。配置如下:

    schema.xml:

    XML/HTML Code复制内容到剪贴板

    ------------------multiValued表示字段是多值的-------------------------------------

    XML/HTML Code复制内容到剪贴板

    kw

    suggest

    说明:

    kw为原始关键字

    pinyin和abbre的multiValued=true,在使用solrj建此索引时,定义成集合类型即可:如关键字“重庆”的pinyin字段为{chongqing,zhongqing}, abbre字段为{cq, zq}

    kwfreq为用户搜索关键的频率,用于查询的时候排序

    -------------------------------------------------------

    XML/HTML Code复制内容到剪贴板

    ------------------suggest_text----------------------------------

    XML/HTML Code复制内容到剪贴板

    synonyms="synonyms.txt"

    ignoreCase="true"

    expand="true"/>

    ignoreCase="true"

    words="stopwords.txt"

    enablePositionIncrements="true"/>

    ignoreCase="true"

    words="stopwords.txt"

    enablePositionIncrements="true"/>

    KeywordTokenizerFactory:这个分词器不进行任何分词!整个字符流变为单个词元。String域类型也有类似的效果,但是它不能配置文本分析的其它处理组件,比如大小写转换。任何用于排序和大部分Faceting功能的索引域,这个索引域只有能一个原始域值中的一个词元。

    前缀查询构造:

    Java Code复制内容到剪贴板

    privateSolrQuery getSuggestQuery(String prefix, Integer limit) {

    SolrQuery solrQuery =newSolrQuery();

    StringBuilder sb =newStringBuilder();

    sb.append(“suggest:").append(prefix).append("*");

    solrQuery.setQuery(sb.toString());

    solrQuery.addField("kw");

    solrQuery.addField("kwfreq");

    solrQuery.addSort("kwfreq", SolrQuery.ORDER.desc);

    solrQuery.setStart(0);

    solrQuery.setRows(limit);

    returnsolrQuery;

    }

    效果如下图所示:

    展开全文
  • 1.精确匹配: 福特福克斯改造(与关键词字面完全相同的搜索词)2.短语匹配: 精确包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造(精确匹配+完全包含关键字) 同义包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色...

    这里我们举例说明

    假设我们设置了一个关键词 “福特福克斯改造” 

    1.精确匹配:
    福特福克斯改造(与关键词字面完全相同的搜索词)
    2.短语匹配:
    精确包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造(精确匹配+完全包含关键字)
    同义包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装 (精确包含+关键字的插入、颠倒和同义形态)
    核心包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装 福克斯改造、白色经典福克斯改造、白色福克斯改装(同义包含+包含关键词核心部分或核心部分的 插入、及该关键词插入颠倒形态的短语,并支持同义词匹配)
    3.广泛匹配:
    福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装、福克斯改造、 白色经典福克斯改造、白色福克斯改装、福特相关车型改装(精确匹配+短语匹配+关键词的相关变体形式)

    转载于:https://www.cnblogs.com/officexie/p/5485794.html

    展开全文
  • 关键词匹配方式。

    2017-11-16 15:06:00
    百度竞价最主要的产品是关键词,针对的用户群体是企业,消费群体是消费者,展现的样式是广告...一、关键词匹配方式种类网民搜的词与选的关键词匹配在一起,相关时,也能展现广告创意。企业通过设置匹配方式,来决...

    百度竞价最主要的产品是关键词,针对的用户群体是企业,消费群体是消费者,展现的样式是广告(创意)。消费者搜索的关键词是多种多样,不同的关键词针对的产品不同,特别是在百度竞价中每个关键词都需要你去研究到底需不需要购买。同时为了控制竞价账号的消费及ROI,我们需要去了解关键词匹配方式。
    一、关键词匹配方式种类

    网民搜的词与选的关键词匹配在一起,相关时,也能展现广告创意。企业通过设置匹配方式,来决定网民搜索词与关键词的对应关系。关键词匹配方式主要分为以下几种:广泛匹配、短语匹配(短语核心包含、短语同义包含、短语精确包含)、精确匹配。

    关键词匹配方式


    二、关键词匹配方式详解

    1、精确匹配

    网民搜索词与关键词一模一样时,才展现广告创意
    如:关键词:SEM优化——精确匹配
    网民搜索:“SEM优化”——能展现
     “SEM 优化”——看不到
    表示方式:[关键词]
    受众范围最小

    2、短语匹配

    核心>同义>精确

    (1)、短语-精确包含

    表现方式:“[关键词]”
    受众范围:
    (1)网民搜索词与关键词一模一样
    (2)网民搜索词完全包含关键词时,能展现
    举例:关键词“英语培训”——短语精确包含
    网民搜索:“英语培训哪家强”——能看见
    “英语培训费用”“英语培训价格”“英语培训哪家好”“北京英语培训”“最好的英语培训在哪”——能看见
    “英语 培训”“英语语法培训”“培训英语”——看不见

    (2)、短语同义包含

    表示方式:“关键词”
    受众范围:
    (1)完全一致
    (2)完全包含关键词时
    (3)关键词的变形词
    a、语序颠倒
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“培训英语”——能看见
    b、允许中间插入词
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“英语 培训”“英语口语培训”“英语语法培训”——能看见
    c、允许同义词
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“英语学习”“外语培训”“英文培训”“英语教学”——能看见

    (3)、短语核心包含

    表示方式:“{关键词}”
    范围:(1)完全一致
        (2)完全包含
        (3)关键词的变形词(1.允许语序颠倒2.允许中间插入词3.允许同义词)
        (4)支持核心部分的变形(跟核心部分沾边就行)
    举例:关键词“北京英语培训哪家好”——短语核心包含
    核心部分“英语”或“培训”或“英语培训”……由百度判定,不一定判断准确
    如果百度系统判定“英语”为核心部分,与“英语”沾边就行
    网民搜索“英语学院”“英语交流”“英语成绩”“英语有什么好处”“英语论坛”“英语课本”“英语考试”“英语老师”……
    导致后果:锁定潜在消费者定位不准确,会浪费广告费
    短语核心包含受众是否准确,以系统判断的核心部分来看,如果系统判断核心部分不准,锁定网民就不精准

    3、广泛匹配

    表示方式:没有符号
    受众范围:
    (1)完全一致
    (2)完全包含
    (3)关键词变形词
    (4)与核心词沾边
    (5)允许错别字、拼音、英文
    举例:关键词“英语培训”——广泛匹配
    网民搜“音域培训”“yingyu培训”“yingyupeixun”“english培训”——能展现
    (6)与关键词沾边就行
    举例:关键词“英语培训”——广泛匹配
    网民搜“英国”“语文”“培养”“实训”“挖掘机培训”“新东方培训”……
    受众范围非常广,导致后果,锁定潜在消费者很不精准,浪费广告费,没转化
    既然可以利用匹配方式锁定更多网民,是不是只买一个词,开广泛或者短语核心包含就行了?答案肯定是:不行。
    (1)要锁定精准的潜在消费者
    (2)不同的关键词质量度不同,点击价格也不同
    假设:网络营销培训——点击价格20元
        北京网络营销培训——点击价格10元
        北京网络营销培训哪家好——点击价格5元
    如果:只选了“网络营销培训”——短语同义包含
    网民搜索“北京网络营销培训”“北京网络营销培训哪家好”——都能看见广告
    此时网民点击广告,点击价格是:20元
    用A关键词匹配出来的网民,网民点击后,点击价格以A关键词点击价格为准

    三、如何使用匹配方式

    1、找到更多的适合公司推广词:至少不重复关键词2000个左右
    2、加好词以后,将所有关键词匹配方式设为精确匹配,目的控制成本
    3、推广一段时间,经过数据分析后,找出转化效果好且成本低的词,可以选择将匹配方式扩大到短语精确包含

    转载于:https://www.cnblogs.com/szwh/p/7844452.html

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