seo工具 了解语义搜索和SEO

以语义分析为中心的内容的框架

无论我过去对整个LSI和站群垃圾说什么，都需要牢记的一件事是，所有现代搜索引擎都会在某种程度上进行语义分析。它可以使用PLSA，HTTM或混合语言基于短语。这部分确实无关紧要。重要的是，我们可以深信以下事实：语义上灵活的内容将可以更好地定位有问题的页面。

首先，一些常见的概念值得一看;语义搜索不是语义网。这是一个似乎经常变得令人费解的领域。我们不是在谈论标记。我们正在谈论用概率/统计方法来理解网页/文档的概念/含义。

尝试摆脱的下一件事情是，只有同义词才在这些概念中起作用。

建立概念

我经常看到人们谈论词干和同义词。那是仅部分正确。我们还希望继续使用能够增强主题/概念的术语，我们可能将其称为“

支持条款

‘。这意味着我们可以考虑;

汽车类

汽车

汽车

车辆

汽车

车

不限于仅传递那些信号。我们希望进一步为该空间创建更深层次的主题，其中包括支持性术语，例如;

引擎

**seo工具

轮胎

兜帽

火花塞

按键

高性能

以及与它们相关或包含它们的短语。

如我们所见，这些不是同义词，而是支持进一步在页面上建立语义概念的单词或短语。但是我们可能会在目标定位中加入更多具体元素，例如;

评论

销售量

租借

保险

价格

规格

我们还可以查看事务性和信息性修饰符。这有助于定义我们拥有的页面的类型。以及我们定位的查询类型。又例如，一些可能的术语; '航天飞机'

空间

穿梭

使命

宇航员

发射

车站

C画

美国航空航天局

卫星

地球

在这里得到图片？

我们想要做的是通过我们用来构图的字词来创建一个强烈的语义主题，以显示页面的含义。如果有人搜索“美洲虎”，那么他们有几种选择，

一辆车

一只动物

**队（美国）

计算机应用

通过使用语义主题，您将使搜索引擎能够更好地理解页面上的概念。请记住，搜索引擎的阅读/理解水平约为6年级。我们需要和他们一起玩。

元素搜索引擎可能会看

有关在搜索中使用语义信号/方法的有趣部分是，它们可以通过分析以下元素来提供大量信息：

页面的标题

页面内容（短语比率）

突出因素（标题，斜体，列表）

入站链接锚点

TITLE和所链接页面的内容

垃圾邮件检测

重复内容检测

个性化

这些中的每一个都可以加权/阻尼以提供整体页面相关性分数，然后可以将其发送到处理系统的其余部分。该评分基于系统中当前的文档种子集，该种子集具有学习机制以不断完善算法。

对页面进行排名

当然，显而易见的问题仍然存在。这些信号如何使用？在更常见的实现中，机器学习已成为**的潮流。搜索引擎将从满足给定术语/短语比率，相似性度量的文档种子集开始，然后将其他文档与那些文档进行比较以备将来评分。然后，使用各种信号（例如查询和点击数据），他们可以进一步快速优化种子集。

最终，这将与其他相关性评分机制和核心排名（设定为他们认为可提供最终结果的任何阈值）结合在一起。尽管这可能不足以靠自己获得很高的排名，但它们可能对那些通过QDF进行争夺和保持的人很有用（查询值得新鲜）。一个在这种情况下，与非链接速度有关的信号将非常宝贵。

投入使用

我们要做的第一件事是扩展关键字研究范围，不仅提供主要和次要目标，而且还涉及语义支持术语，甚至语义篮子。这对于内容开发，站点审核，链接构建等将无穷无尽。考虑到可能会有很多信号，将这些概念集成到整个SEO程序中可能是无价的。

当您在一开始（在KW研究期间）执行此操作时，可以轻松将其输入到SEO程序的每个其他方面。

确实没有工具，我也无法想象有什么工具可以工作的（尽管最近我确实与WordStream帮会讨论过）。但这仍然是一门艺术，而不是一门科学。您会发现我们不知道种子集的相关性评分，SERP也包含其他排名因素。我发现衡量排名第一的页面上的事件是一个有趣的练习0，链接果汁/权限的数量最少。虽然不完美，但通常会带来概念丰富的页面。

进入心态

与许多事情一样

我们这件事

，您需要在相关的查询空间中体会一下。重要的是养成观看内容结构的习惯。围绕核心术语构建的不仅包括修饰语（地域性，信息性，交易性，复数形式），还包括扩展概念的相关术语。

现在，在我离开你之前，我挖了很多工具，张贴文章甚至举办了研讨会，以使您陷入困境。体验一下搜索工程师的想法，您会发现更有效地获得可行的想法。.我希望您能从中得到一些启发，这是一个经常讨论的不足的领域。

/结束冒险

玩的工具

Aaron的工具具有一些有趣的“词组匹配”数据，但对于这种锻炼而言，它的作用很小，需要进行排序。

KW Map是有趣的ting，但效果不佳，没有出口选项可言。接近，但没有雪茄

Vseo工具–也不是最好的工具，但肯定会提出一些合理的语义概念，并且可以导出。

WordStream –也很接近（我正在帮助开发一个工具），但是没有默认值可以将更深层次的语义关系真正分组。通过****将列表发送给您，以进行排序。

Nichebot –这些家伙几乎都使用名称不佳的“ LSI”工具来获得它。这可能会为我们的目的提供一些最佳清单。完全可导出以进行排序。

谷歌工具

关键字工具

–与其他用途差不多。它具有一些见识，但对于这项锻炼还不够深入。尽管排序更容易并且确实支持下载

基于搜索的关键字工具

–在我最近为此进行的测试中，不如上述KW工具好。它确实支持导出。

站群套装–这个不是很明显，但是很方便。如果您查看“说明”元素，您可以开始查看可能会派上友好的一些支持术语（因为Googly推荐它们）。问题是它不会给出粒状/模糊术语的结果。（也尝试站群平方）

语义关系

Onelook反转词典

- 返回相关术语列表，每个单词链接到其定义（更多

来自Ann的技巧

） - 是否合理但没有出口函数。

Reference.com反向词典

- 将群集与其含义相关的术语，并给出每个集群的实际定义：几乎无法使用。

押韵区

- 定义您的术语并查找押韵，同义词和反义词。使用“查找相关术语”选项，您可以获得一些非常可用的列表，不幸的是它们无法出口。

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他是关于概率学习和如何更好地理解用户意图的有趣演讲。对于搜索极客来说有点繁重，但仍然值得关注任何SEO。

机器学习，概率和图形模型

–

山姆·罗威斯

多伦多大学计算机科学系

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