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影响关键词重要程度的因素有哪些

今天重点来介绍一下影响关键词重要程度的因素。

首先是特征标签,包括容器标签和权重标签。学过html知识的同学应该知道,div和span就是最常见的容器标签,权重标签在前面也提到过,像h标签,strong,b,i等凡是让文字突出展示的都属权重标签。值得注意的是,标签最多叠加两个,如<h1><b></b><h1>。另外,标题字数太长也将稀释权重。

然后是tf*idf算法。TF的概念:关键词频率=关键词/总词数。IDF的概念:倒置文档频率=总文档数量/关键词多少文档中出现。所以说,控制好关键词的频率十分重要,注意噪音板块不堆砌关键词。同一关键词在标题里面最多出现两次即可。

最后是外链。最典型的例子就是谷歌炸弹事件,只要某个关键词的外链达到一定的数量,那么这个关键词的重要性不言而喻。关键词重要度仅表示可能获得排名的关键词,不代表一定能获得排名。原创文章对网站排名十分重要,最好一篇也不要用采集的垃圾文章。

tf*idf算法科普

TF*IDF想必大部分做SEO的都听说过,也知道TF*IDF的原理,不过知道如何运用TF*IDF的SEO就比较少了,今天就简单的介绍一下TF*IDF的原理并介绍一下我是如何在SEO实战中运用TF*IDF的。

所谓TF是指词频,也就是关键词在文章中出现的频率,大部分情况下都是指关键词出现的次数,因为文章长度的缘故,单纯的词频不能反映该关键词与此文章的相关性,在排除一些干扰性因素后,关键词密度更能反映出关键词与文章的相关性,因此我在实际SEO应用中TF更多地用关键词密度来表示。DF是指文档频率,也就是说该关键词在多少文章中被提及,一个关键词在越多的文档中出现,该关键词的特征就越不明显(我个人术语),例如“的”、“是”这样的词,在大多数文档中都会出现,因此就算在自己的文章中出现“的”、“是”的频率很高,你的文章与“的”、“是”的关系也不是很大。IDF是DF的倒数,因此有了TF*IDF这个公式。

在SEO实战中运用TF*IDF最大的难点是如何确实DF/IDF。虽然要准确的得到TF的数据也比较难(主要是个人没有百度那样的词库,得到的数据不准确),但起码通过自己的土算法可以得到个大概值(如爱站和CHINAZ的计算关键词密度的方法,注:此关键词密度不是真正的关键词密度)。一个关键词在多少个文档中出现,个人是不可能统计到的,在我刚接触TF*IDF的时候也因为这个问题,而只是理论了解TF*IDF的含义,并没有应用到自己的SEO工作中。实际上在搜索引擎里搜索一个词的时候,搜索引擎会提供一个数据,例如百度会提供“为您找到相关结果约**个”的数据,我在做垃圾站的时候,通常会利用程序计算出关键词密度,再利用这个数据计算出TF*IDF的值。虽然结果不准确,但起码有一定的理论依据,实际上也有一定的效果。

TF*IDF在大型网站的内部判断文章的相关性方面也有较大的用途,目前我还没有涉及这一方面,暂时不表。


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