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Post by account_disabled on Jan 8, 2024 1:12:04 GMT -5
举一个简单的例子,让我们以查询“我愿意和我的 _______ 一起出去玩”为例。 在我们看来,空白词是“朋友、家人、男朋友、最好的朋友等”。但可以预见的是,它肯定不是“裤子”或“钻头”。好消息是谷歌也理解它。 在多维空间中,像男朋友、BFF、朋友这样的词会比“裤子”和“钻头”这样的词显得更接近。因此,单词簇可以用作向量,并且可以计算它们之间的距离。 矢量化文本很棒的另一个原因是矢量化考虑了句子的句法结构‡。词嵌入不仅捕获词汇相似性,还捕 WhatsApp 号码数据 获语法和一定程度的语义。 认识余弦相似度 使用向量方法的最大新颖之处在于,通过词嵌入,我们可以使用距离或余弦距离来发现文档、标记或句子是否相似。 它仅包括计算距离或余弦距离来发现查询和文档是否相似。角度越小意味着相似度越高。 使用余弦相似度工具查找焦点关键词和文档之间的内容相关性 输入文档及其焦点关键字。 输入竞争 URL 以比较它们与我们的相关性。 降低余弦角可以提高关键字与文档的相关性。 语义邻近度和语义得分 语义接近度衡量特定文档集中相似单词或搜索术语之间的距离。它采用不同的算法,称为欧几里得余弦。 这是一个更清楚地说明其能力的示例。 在seo中,语义接近度非常重要。根据通用规则 - 文档集中的每个语义关键字应该等距且平衡。 如何使用语义邻近工具 添加需要分析的URL。 然后检查着陆页邻近度分数是否小于竞争对手分数的平均值。如果我们的分数低于竞争对手,那么我们的语义接近度就得到了优化。否则我们需要重新优化内容以获得理想的分数。 语义得分 语义是分配给关键字的总体分数,用于验证其在搜索中的意图规范。它使用不同的基于语义的算法,如 LDA、余弦相似度和词云来获得语义相关性的整体概念。 需要注意的是,您的内容的关键字具有良好的语义分数并不是排名因素。它仅突出显示您的内容与目标关键字的语义相关性级别,这可能对您有利,因为 Google AI 算法声称会根据语义相关性填充 SERP。 如何运作 我们获取登陆页面,并通过词云、LDA 和余弦相似度算法计算搜索词的频率、相关性得分和余弦相似度得分。 然后重复上述操作让你的竞争对手检查其得分。只选择一个竞争对手! 现在测试条件。着陆页得分是否高于或低于竞争对手。如果分数大于无需采取任何行动,则建议在着陆页上添加搜索词。 关键词仍然相关吗? 一切开始时,只有关键字。这个想法很简单,如果您想对特定搜索查询进行排名,则必须战略性地将所有相关关键字与目标关键字一起放置在文档中,瞧!根据比赛情况,您一定会获得排名。 尽管谷歌在语义搜索方面取得了重大进展,但仍然可以肯定地说,关键词的影响力还没有完全消失。这是因为关键字对于理解用户正在搜索的内容至关重要。这是一个非常基本的概念,不可能被削弱。 了解用户的查询从关键字开始,因此在建立网站之前进行良好的关键字研究从根本上来说是必要的。 这引导我们评估关键字密度。尽管 Google 没有关于关键字密度的官方声明,但 SEO 中通常将关键字密度保持在 2% 是最佳实践。 但是,让我警告您,保持关键字密度并不意味着多次使用相同的短语。它只是一个基准,可用于在文档中包含有用的语义相关关键字,但不要过度使用它。 您可以使用我们的关键字密度工具确定文档中的关键字密度。 分析: 通过计算单词出现的次数,出现的次数代表了该单词的重要性。
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