Post by account_disabled on Jan 8, 2024 1:11:31 GMT -5
这是告诉 Google 我们正在引用来自外部来源的内容的正确方法，并且90% 的可能性没有 SEO 缺陷。 N-GRAM N-Gram 是一种测量过程，用于确定文档中关键字的权重。它基本上告诉我们n 个单词的序列在我们的列表中重复了多少次。 1克单词就是“life”、“tie”等单词。 2 个单词的关键词是2-gram 关键词 等等… 它通常用于围绕具有成百上千个潜在关键字的文档的某些重点关键字来优化内容。 它是如何运作的？ 使用N-Gram 分析工具很简单。 首先，我们输 WhatsApp 号码数据 入要优化的文档的 URL。 添加两个或三个竞争 URL。 该算法不仅分析并找到我们文档中最常用的关键词，而且还分析竞争对手页面上最重要的单词。 在此分析的基础上，该工具会根据权重提供关键字建议，以便优化文档。 TF – IDF 测量 什么是 TF-IDF？
让我们了解一下 TF 或词频。顾名思义，它是对特定关键字在文档中出现的次数的度量。 TF =（关键字在文档中出现的次数）/（总字数） DF 分数或文档频率 =（文档数）/（数据库中出现关键字的文档总数） IDF = log(DF) 当 TF 乘以 IDF 时，常用单词的得分较低，而特定领域或特定意图主题的得分较高。 当我们使用具有高 TF-IDF 分数的关键字时，这些单词比常规单词更能向 Google 表明页面的上下文。 TF-IDF优化的好处 首先，需要澄清的是，TF-IDF 并不是排名信号。但谷歌关心的是语义搜索。 例如，让我们成为一个不知道Trout含义的搜索引擎。我们来分析一下下面的句子。 鳟鱼富含omega-3脂肪酸。 鳟鱼肉质细嫩，味道温和，略带坚果味。 选择鳟鱼时，我们注重清澈的橙红色。 另外，让我们假设我们了解鲑鱼是什么。当我们遇到以下几行时， 三文鱼是西餐中常见的鱼类，最适合搭配白葡萄酒。 嫩三文鱼肉可以添加到意大利面中。 三文鱼皮营养丰富，所以烹饪时一定要保留它。 鳟鱼一词与“Omega 3、肉、鲑鱼、面食”等词的出现就让我们想到鳟鱼可能是某种可食用的鱼。 这些被称为共现词。谷歌长期以来利用共现来确定各个单词之间的语义关系。这正是 TF-IDF 发挥作用的地方。 使用TF-IDF 工具，我们可以根据高 TF-IDF 分数找到各种此类同现建议。通过这种方式，我们可以通过此类共现来优化我们的内容，从而确保 Google 正确解释文档的上下文，并且更具体地根据我们的需要增加某些关键字的权重。
如何使用 TF-IDF 工具 首先，我们输入要优化的文档 URL。 然后我们输入 2-3 个与我们的目标关键字相关且排名的竞争对手 URL。 该工具将分析各种单词的 TF-IDF 值并识别那些具有高 Tf-IDF 分数的单词。 它将显示根据每个 URL 以及竞争对手的 TF-IDF 值进行权重的单词图表。 最后，它会建议当前不在我们的文档中的可能关键字，我们可以实施这些关键字，以确保我们的文档针对所有相关的同时出现进行优化。 通过利用共现词来利用基于短语的索引 本节基于我们使用 TF-IDF 技术确定的同现的相同想法。像谷歌这样的搜索引擎每分钟处理数百万个文档和搜索查询。因此，它不仅能够索引页面和关键字，还能够索引单个短语。 因此，它能够预测某些短语与某些同时出现的短语更频繁地出现。通过在文档中同时出现这些共现短语，Google 可以更好地了解该特定文档的焦点主题。 因此，如果一个工具为我们提供了围绕目标关键字的一组所有相关共现词，那么我们所要做的就是使用相关建议来优化我们的文档，因此我们可以更强烈地指示文档的上下文并改进其预期查询集的 SERP 可见性。 使用同现建议工具优化短语索引 首先，我们输入要优化的文档 URL。 然后我们输入目标关键词。
让我们了解一下 TF 或词频。顾名思义，它是对特定关键字在文档中出现的次数的度量。 TF =（关键字在文档中出现的次数）/（总字数） DF 分数或文档频率 =（文档数）/（数据库中出现关键字的文档总数） IDF = log(DF) 当 TF 乘以 IDF 时，常用单词的得分较低，而特定领域或特定意图主题的得分较高。 当我们使用具有高 TF-IDF 分数的关键字时，这些单词比常规单词更能向 Google 表明页面的上下文。 TF-IDF优化的好处 首先，需要澄清的是，TF-IDF 并不是排名信号。但谷歌关心的是语义搜索。 例如，让我们成为一个不知道Trout含义的搜索引擎。我们来分析一下下面的句子。 鳟鱼富含omega-3脂肪酸。 鳟鱼肉质细嫩，味道温和，略带坚果味。 选择鳟鱼时，我们注重清澈的橙红色。 另外，让我们假设我们了解鲑鱼是什么。当我们遇到以下几行时， 三文鱼是西餐中常见的鱼类，最适合搭配白葡萄酒。 嫩三文鱼肉可以添加到意大利面中。 三文鱼皮营养丰富，所以烹饪时一定要保留它。 鳟鱼一词与“Omega 3、肉、鲑鱼、面食”等词的出现就让我们想到鳟鱼可能是某种可食用的鱼。 这些被称为共现词。谷歌长期以来利用共现来确定各个单词之间的语义关系。这正是 TF-IDF 发挥作用的地方。 使用TF-IDF 工具，我们可以根据高 TF-IDF 分数找到各种此类同现建议。通过这种方式，我们可以通过此类共现来优化我们的内容，从而确保 Google 正确解释文档的上下文，并且更具体地根据我们的需要增加某些关键字的权重。
如何使用 TF-IDF 工具 首先，我们输入要优化的文档 URL。 然后我们输入 2-3 个与我们的目标关键字相关且排名的竞争对手 URL。 该工具将分析各种单词的 TF-IDF 值并识别那些具有高 Tf-IDF 分数的单词。 它将显示根据每个 URL 以及竞争对手的 TF-IDF 值进行权重的单词图表。 最后，它会建议当前不在我们的文档中的可能关键字，我们可以实施这些关键字，以确保我们的文档针对所有相关的同时出现进行优化。 通过利用共现词来利用基于短语的索引 本节基于我们使用 TF-IDF 技术确定的同现的相同想法。像谷歌这样的搜索引擎每分钟处理数百万个文档和搜索查询。因此，它不仅能够索引页面和关键字，还能够索引单个短语。 因此，它能够预测某些短语与某些同时出现的短语更频繁地出现。通过在文档中同时出现这些共现短语，Google 可以更好地了解该特定文档的焦点主题。 因此，如果一个工具为我们提供了围绕目标关键字的一组所有相关共现词，那么我们所要做的就是使用相关建议来优化我们的文档，因此我们可以更强烈地指示文档的上下文并改进其预期查询集的 SERP 可见性。 使用同现建议工具优化短语索引 首先，我们输入要优化的文档 URL。 然后我们输入目标关键词。