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SEO優化:搜索引擎聚類算法討論與實戰運用(百度內部算法分析)

發布時間:2018.03.12 浏覽:
 
        从目前来说,我们很难在网上的一些SEO顧問培訓機構當中找到一些比較新鮮度較高的百度算法文章來提供給自己做SEO能力提升。比如我們學習SEO優化的過程當中會提到的一個知識點叫做相關需求,但是真正去討論所謂的相關需求的時候似乎不知道如何在自己的網頁內容裏面給強調和體現出來。搜索引擎有自己獨特的一些算法來進行結果與內容之間的聚類分析,比如我們搜索一個關鍵詞搜索下方會有下拉框、相關搜索、右側推薦,其實這些內容都是搜索結果的一種聚類表現。
 
       检索信息的结果如果在聚类的状态下,对于用户的查询query,可以帮助搜索引擎更加有效的识别查询词与网页文档集合里面的关系进行一对多的关系匹配,而这种关系匹配就会采用了这种聚类表现方式进行。比如,用户搜索小米,出现的首页10个结果聚类分别是小米官网(一个信息),小米的百度百科(一个信息),4条小米的新闻,以及一条中关村在线站点和其他三个小米站点内页SEO優化。聚合分析如下图所示:
SEO優化:搜索引擎聚類算法討論與實戰運用(百度內部算法分析)
        我们通过上述的图片可以发现一个现象,不管这10个结果里面的哪一个结果,都没有脱离了小米这个query的需求点。当然,对于新闻排名的页面来说,可能包含的主体信息是小米的某一个时效性话题,而并非所有的搜索结果是直击用户的痛点(如购买手机、价格了解、各种小米商品等)。
 
        那么搜索引擎进行聚类这种行为可以帮助用户在某一个时间周期里找到所谓的需求点,包括我们经常使用的百度指数工具裏面也有用戶需求圖譜。但是從用戶視角來說,這種類聚行爲會流失一部分的用戶現象,也就是小米並不一定是手機,也是一種食物。我們通過一張圖的用戶聚類分析進行緯度拆解,如下圖所示:
SEO優化:搜索引擎聚類算法討論與實戰運用(百度內部算法分析)
       通过上图的比较,我们可以发现首页的搜索结果已经占据了用户需求的99%以上的份额,小米作为食物的话已经很难发现当前热度的一种变化。那么从搜索的角度来说,搜索引擎如何通过聚类的方式来进行一个词的重要程度排序呢?如果了解过知心算法的朋友其实就是知道,如下图所示:
SEO優化:搜索引擎聚類算法討論與實戰運用(百度內部算法分析)
        如上图,右侧搜索结果出现了金蝶ERP,这种其实就是搜索的知心算法所表现出来的效果,而这种效果正式因为聚类的方法来进行捕获用户的某一个查询词query所展示出来的方式。当一个查询词query在网页文档集合当中出现的频次非常高的时候,那么将通过时效性的积累方式进行聚类抽取,然后对比形成所谓的一个相关需求词。包括我们经常用到的这种SEO優化发外链的行为,如优化的词是SEO顧問,发布的外链为草莓视频下载技術顾问中心SEO顧問服务,这种方式也是在提升品牌词(草莓视频下载技術服务中心)+SEO顧問之间的关联度。会在一定程度上帮助用户需求的一种聚类集合和匹配。

 
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關鍵詞: 百度算法 SEO優化
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文章標題:SEO優化:搜索引擎聚類算法討論與實戰運用(百度內部算法分析)
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