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  • 寻找的作文题目
    2021-06-16 07:56:09

    重复内容有两种,一种是文章内容重复,一种是文章标题重复,重复内容对于SEO的影响比较大,重复文章标题对SEO排名几乎没有影响,为什么说文章内容重复对SEO有影响,而文章标题重复对SEO没有影响,道理十分的简单,因为互联网中存在千千万万重复标题,可是每一个重复标题其内容并不相同,简单的说,就像是写作文,每一个学生面对的都是同一个作文题目,只是每个学生写出来的内容不同,写的好的可以得九十多分,写的比较好的可以得八十分,而写的差的只能得六十分。

    大家不要过于害怕文章标题发生重复现象,你可以写一篇文章叫做“什么是SEO”,我也可以写一篇文章同样叫做“什么是SEO”,他也可以写一篇文章叫做“什么是SEO”,说的再明白一些,文章标题就是一个长尾关键词,每个人都可以优化自己想要优化的长尾关键词,好比是一个人的名字,每个人都可以叫做同一个名字,我可以叫段文杰,你也可以叫做段文杰,可是段文杰和段文杰并不相同,每一个段文杰的工作能力都不一样,未来都不一样,重复文章标题不过就是一篇文章的名字而已。

    为了更快更好的保持网站更新,段文杰SEO经常去同类站点寻找题材,看到好的文章标题也会抄下来,可是我写出来的文章内容并不相同,只是文章标题相同而已,以“SEO”这个关键字来说,百度一下会看到很多网站都含有这个关键字,谁优化的好,谁的网站排名就更好,谁优化的不好,谁的网站排名就更差,优化的好或不好,并不是因为你选择了什么关键词,而是取决于文章内容如何,大家该写什么文章标题,还写什么文章标题,把握好内容质量就行,内容质量是SEO的核心部分。

    重复标题是一件很正常的事情,对SEO没有任何影响,不过段文杰还是要提醒大家一点,文章标题也是有竞争度的,有些长尾关键词的搜索量比较大,优化难度也很大,很难优化到搜索引擎首页,而有些文章标题并不具备搜索量,优化了也没有意义,身为一个合格的SEOER一定要懂得分析长尾关键词,选择难度适合并且能够实现盈利的长尾关键词作为文章标题,至于详细的选择文章标题的方法日后段文杰SEO会给大家详细描述,请大家持续关注段文杰SEO博客的后续更新,谢谢。

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    网站文章标题关键词挖掘是我们网站SEO的重要步骤,通过文章标题采集工具我们可以将今日头条标题、公众号标题等自媒体和喜欢的网站文章标题内容进行采集,通过工具实现标题、内容分离导出,并按TXT和Word等指定格式导出。

    标题和关键词在我们网站SEO中,具有同样重要的作用。SEO标题关键词该怎么挖掘,事实是,如果我们对SEO标题没有过多考虑,不仅在搜索引擎排名不佳,用户在浏览我们的内容,也会错过我们的内容。

    为什么SEO标题很重要?我们又该如何分析打造我们的标题,并将我们的关键词策略融合到我们的标题SEO中呢?

     

    1.良好的第一印象

    当用户在搜索引擎上进行查询时,我们的SEO标题通常是他们将在结果页面上看到的最明显的文本组。如果它反映了它链接到的页面上的信息,我们将通过提供标题所期望的内容来给人留下良好的印象。此外,当标题显示价值、触发情感并引起兴趣时,用户会想要点击它并消费页面的内容。

    2.排名更好地增加自然流量

    搜索引擎会更多地查看我们的标题,而不是页面上的其他词,以了解我们的内容是关于什么的。它这样做是为了提供与搜索者的意图相关的查询结果。标题越相关,它在结果页面上排名靠前的机会就越大。

    当它排名足够高以成为首页结果的一部分并且在列出的前三的时候,我们将获得所有点击的75.1%。总体而言,正如报告所示,完美编写的SEO标题会导致自然流量飙升37%。

    考虑到这些报告,我们可以放心地得出结论,标题是SEO的主要基石之一。虽然搜索结果中还提供了元描述,并且它们可以更好地解释页面的内容,但试图寻找查询的瞬间答案的用户依赖于标题来找到它们。

    3.确定主要目标关键字但不要过度使用它

    创建标题时,请记住搜索者在查询某个主题时会使用重复或常用的术语。确定这一点的一种简单方法是使用有关我们所考虑主题的粗略术语来浏览搜索引擎搜索结果。但是要记住一点:我们不应该在内容中过度使用主要关键字,否则搜索引擎会认为我们在填充关键字并浪费我们的精力来创建完美的标题。

    4.标题中打造我们的品牌词

    用户倾向于信任知名品牌。如果品牌名称突出显示在标题中,搜索者将更倾向于点击结果,从而为我们的页面带来更多流量。但是只有当我们有一个好的方法来创建SEO标题时,更高的排名和更多的点击是可能的,所以在我们深入创建它们的四个步骤之前,让我们考虑一些要记住的最佳实践。

    通过文章标题采集工具我们可以将网上的爆款文章进行打包,并保存到本地,通过工具将标题和内容分开进行分析,打造属于我们的专属爆款标题。

    文章标题采集的分享就到这里结束了,在这篇文章中,我们介绍关键词和标题融合的一个易于遵循的四步过程,该过程创建一个完美的标题,将我们的内容的价值传达给潜在的访问者。如果大家喜欢这篇文章,记得点赞收藏,我们们的支持是博主坚持写作的动力。

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  • 一个获取大量文章标题标签的办法

    千次阅读 2018-02-12 12:15:28
    数据 这是大量的论文文章标题 思维方法 所谓标签指的就是有些共同的特征,... 有了上述条件就可以粗略的寻找文章的标签了 工具 使用python以及python的nltk自然语言处理库非常方便 这个是nltk中文文档 方法1

    数据

    这是大量的论文文章的标题
    这里写图片描述

    思维方法

    所谓标签指的就是有些共同的特征,所以不能局限于一个文章标题,要全局考虑
    文章标题中很多停用词(stopwords)以及标点符号应该去除
    这里写图片描述
    ngram模型
    这里写图片描述
    有了上述条件就可以粗略的寻找文章的标签了

    工具

    使用python以及python的nltk自然语言处理库非常方便
    这个是nltk中文文档

    方法1

    按照上述思路借助nltk库进行

    import re
            from pymongo import MongoClient
            client = MongoClient("192.168.33.131", 27017)#连接数据库取用数据
            db = client.ccf.article.find()
            text = ""
            for a in db:
                text += " " + a['title']#将标题拼接成一个文本
            from nltk import word_tokenize, bigrams#使用nltk的英文分词以及2gram模型
            from nltk.corpus import stopwords#停用词
            list_stopWords = list(set(stopwords.words('english')))#获取英文停用词数据
            text = text.lower()#小写转换方便分析
            text = re.sub(r'[{}]+'.format(":,.?"), ' ', text)#用正则表达式去除无用的符号
            text = word_tokenize(text)#分词技术
    
            text = [w for w in text if w not in list_stopWords]#去除停用词
            bigrams = bigrams(text)#2gram技术
            from nltk import FreqDist
            bigramsDist = FreqDist(bigrams)#词频分析,其实也就是一个map<key,value>
            print(bigramsDist.most_common(100))#打印前100个最流行的词
            client.close()

    这些是输出,可以看到有15个文章是关于文件系统的,14个文章是关于操作系统的,诸如此类。

    [(('file', 'system'), 15), (('operating', 'system'), 14), (('distributed', 'systems'), 13), (('fault', 'tolerance'), 7), (('preface', 'special'), 6), (('special', 'issue'), 5), (('virtual', 'memory'), 5), (('mutual', 'exclusion'), 5), (('design', 'implementation'), 4), (('distributed', 'file'), 4), (('shared', 'memory'), 4), (('reuse', 'distance'), 3), (('storage', 'system'), 3), (('operating', 'systems'), 3), (('memory', 'management'), 3), (('run-time', 'support'), 3), (('distributed', 'system'), 3), (('shared-memory', 'multiprocessors'), 3), (('network', 'file'), 3), (('issue', 'operating'), 3), (('distributed', 'mutual'), 3), (('interprocess', 'communication'), 3), (('optimal', 'parallel'), 2), (('warehouse-scale', 'computers'), 2), (('power', 'energy'), 2), (('ix', 'operating'), 2), (('system', 'combining'), 2), (('combining', 'low'), 2), (('low', 'latency'), 2), (('latency', 'high'), 2), (('high', 'throughput'), 2), (('throughput', 'efficiency'), 2), (('efficiency', 'protected'), 2), (('protected', 'dataplane'), 2), (('cache', 'hierarchies'), 2), (('distance', 'analysis'), 2), (('value', 'prediction'), 2), (('virtual', 'machine'), 2), (('content-based', 'publish/subscribe'), 2), (('scheduling', 'improve'), 2), (('multicore', 'systems'), 2), (('memory', 'systems'), 2), (('garbage', 'collection'), 2), (('networks', 'efficient'), 2), (('wireless', 'ad'), 2), (('ad', 'hoc'), 2), (('hoc', 'networks'), 2), (('load', 'balancing'), 2), (('byzantine', 'fault'), 2), (('thread-level', 'speculation'), 2), (('membership', 'service'), 2), (('multiprocessor', 'cache'), 2), (('cache', 'miss'), 2), (('real-time', 'systems'), 2), (('case', 'study'), 2), (('performance', 'analysis'), 2), (('replicated', 'services'), 2), (('multimedia', 'applications'), 2), (('speculative', 'execution'), 2), (('system', 'using'), 2), (('commodity', 'operating'), 2), (('data', 'structures'), 2), (('branch', 'prediction'), 2), (('area', 'networks'), 2), (('storage', 'systems'), 2), (('performance', 'prediction'), 2), (('hardware', 'support'), 2), (('support', 'network'), 2), (('secure', 'distributed'), 2), (('design', 'evaluation'), 2), (('shared', 'virtual'), 2), (('network', 'interface'), 2), (('file', 'systems'), 2), (('automatically', 'parallelized'), 2), (('parallelized', 'programs'), 2), (('programs', 'using'), 2), (('performance', 'evaluation'), 2), (('system', 'based'), 2), (('traffic', 'control'), 2), (('control', 'systems'), 2), (('disk', 'scheduling'), 2), (('heterogeneous', 'distributed'), 2), (('systems', 'using'), 2), (('lightweight', 'recoverable'), 2), (('recoverable', 'virtual'), 2), (('i/o', 'performance'), 2), (('kernel', 'support'), 2), (('continuous', 'media'), 2), (('multiprocessors', 'preface'), 2), (('architectural', 'support'), 2), (('system', 'principles'), 2), (('concurrency', 'control'), 2), (('data', 'types'), 2), (('exclusion', 'algorithms'), 2), (('special', 'section'), 2), (('measurement', 'modeling'), 2), (('modeling', 'computer'), 2), (('cache', 'performance'), 2), (('systems', 'disk'), 2), (('naming', 'service'), 2)]
    

    方法2

    nltk库封装好的方法,全自动???
    这里写图片描述
    将文本分词之后构建成nltk的Text类,就能解锁该方法,自动化分析,去除了停用词以及标点符号

    class getArticalTag():
        from pymongo import MongoClient
        import util
        client = client = MongoClient(util.mongodb, 27017)
        db = client.ccf.article.find()#连接上mongo数据库
        text = ""
        for a in db:#将标题拼接成一个文本
            text += " " + a['title']
        from nltk import word_tokenize
        #使用nltk Python 自然语言处理库
        from nltk import Text
        text = text.lower()#将文本转换为小写方便去重
        text = word_tokenize(text)#分词
        text = Text(text)#构造成nltk文本
        print(text.collocations(num=1000))#直接调用该方法

    输出也是差不多

    operating system; file system; fault tolerance; mutual exclusion;
    distributed systems; special issue; reuse distance; virtual memory;
    interprocess communication; automatically parallelized; content-based
    publish/subscribe; garbage collection; protected dataplane; warehouse-
    scale computers; load balancing; thread-level speculation; run-time
    support; shared memory; case study; shared-memory multiprocessors;
    continuous media; combining low; branch prediction; lightweight
    recoverable; parallelized programs; special section; low latency;
    byzantine fault; recoverable virtual; virtual machine; naming service;
    replicated services; area networks; hoc networks; multimedia
    applications; value prediction; data types; cache hierarchies;
    speculative execution; commodity operating; high throughput;
    concurrency control; distributed mutual; distance analysis; optimal
    parallel; traffic control; data structures; membership service; cache
    miss; network interface; replicated data; memory management; network
    file; architectural support; kernel support; multiprocessor cache;
    distributed file; shared virtual; hardware support; disk scheduling;
    fault-tolerant distributed; system principles; heterogeneous
    distributed; secure distributed; programs using; performance
    prediction; storage system; operating systems; performance evaluation;
    system based; real-time systems; i/o performance; performance
    analysis; control systems; multicore systems; cache performance;
    storage systems; distributed system; memory systems; file systems

    有了标签之后

    给数据库的文章打上标签

    使用文本索引的精确检索,找到对应的文章打上标签即可
    这里写图片描述

    展开全文
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空空如也

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