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内容建设是一个很重要的内容,在可持续体系中,我们着重讲内容符合搜索引擎规则。毕竟我们推广的信息内容都是在搜索引擎上推广排名的。
在B2B推广执行中着重讲怎么具体操作。
内容这块分为两部分
1.网页要素
2.搜索请求要素
网页要素
关键词突出度:所有的关键词在一个网页上不会有相等的重要性。在标题和文章标题的词比在文章段落中的词更重要——这些关键词的位置是它们的放置(placement).关键词也通过它们的位置(position)显示价值——它们距离网页顶部有多近。例如,词出现在文章开始的地方通常比在稍后出现的要重要。因此当我们将放置和位置概念结合起来,最突出的关键词位置是网页标题的第一个词。搜索引擎在突出的地点查看一个关键词(并且在这些地点的突出位置),因为这是关于网页主题的最好的线索。有关键词在突出位置的网页表明是好的匹配。
关键词密度:关键词出现在网页上所有词中的百分比是多少?这就是关键词密度(有时候被称为关键词权重,weight)。在第2章里,我们提到过搜索引擎寻找大约7%的关键词密度,但是那只是猜测。如果你有14%的关键词密度,你的网页不会被认为是作弊,但是这也不会帮助你的排名提高。密度帮助保证一个100个词里面有7次关键词出现的网页不会比一个5000个词中出现12个词的PDF文件排名低。
关键词频率:如我们在这第2章所讨论的,搜索引擎同一时间对关键次频率给予更多关心——关键词实际在页面上出现的词数。在已经知道作弊者偏好对关键词堆积的情况下,排名算法开始偏好使用关键次密度。但是频率一样有用。你不能将一个网页的标题和内容全都只放一个词“相机”,并希望它对搜索请求“相机”得到高的排名。是的,100%的关键词密度是足够突出了,但是这个关键词只出现了两次,要对需求强烈的关键词得到最高的排名,出现频率也是重要的。
搜索请求的意图:当搜索引擎使用了越来越多的分析火力到你的网页上,它们在努力将搜索者意图(例如浏览型,信息型和交易型)与能满足这些意图的网页相匹配。虽然没有两个搜索引擎在对待搜索者意图时有相同的方式,但搜索引擎通常回应导航型搜索以网站的首页,而对信息型的搜索请求返回的网页上会有好几百个词。特定搜索请求包含了线索,关于要返回什么类型的文档——例如一个对“喷枪洗碗机手册”可能会返回PDF产品手册或者一个有这些手册链接的网页。搜索引擎总是在寻找新的方式来提高对搜索意图的识别和满足,因此你的内容越能够精确地显示网页的目的,你越有优势。
背景的关联度:对相关性最前沿的搜索引擎技术是关于搜索者的背景关系。背景关系包含的成分是永久的或长的,例如性别,工作性质,婚姻状况。背景关系也包含了更多短时的因素,例如当前地理位置,最近查看过的页面主题,最近的搜索关键词。目前主要的搜索引擎力图踩到搜索者的物理位置,因此对“硬件商店”的搜索请求就可以看见附近的店铺。其他背景的因素可能在未来变得重要。这些搜集网页流行程度信息的搜索工具栏能够将最近的网页流量的搜索者的搜索结合起来,尽管现在还没有谁声称使用这种方法来做排名。类似的,雅虎提供了很多需要注册的服务,因此它可以收集关于搜索者更多的永久信息,如果搜索者没有因为隐私的考虑而反对的话。例如“个性化”的搜索有潜力针对搜索者将排名检查变得复杂化,通过将整个“排名第一”的理论变成“对一定比例的人排名第一”,但是目前为止,搜索引擎在这个方向上只走了很小的几步。
搜索请求使用的因素:
搜索项稀有程度:当搜索请求有不止一个搜索项的时候(在搜索用法上,词被称为"项"),搜索引擎想要知道哪个词对整个网站是最重要的,因为这样可以帮助搜索引擎找到最重要的网页。让我们从搜索引擎的角度上考虑一下搜索请求:“hotels in London (在伦敦的饭店)。”一个搜索引擎知道跨整个网站每个搜索项出现的频率。搜索项“in(在)”出现在大多数的英文网页中,因此它不是“好的标志符”——它不会帮助搜索引擎对搜索请求选择最好的网页,因为包含“in”的网页和没有这个词的网页都可能是对搜索请求匹配的网页。而关键词“hotel(饭店)”出现就少很多,比起"London(伦敦)"来说还不够少。对每个搜索项,搜索引擎计算其反转文本频率(inverse document frequency,IDF)——一个对数公式对稀有的词产生高的值,而对普通词则产生低的值。搜索引擎于是将这三个词分别对每个页面进行公式运算,在搜索结果中被称为“TF*IDF"——标准化的搜索频率(Term Frequency,我们所说的关键词密度)乘以反转文本频率。这个复杂速的运算告诉搜索引擎针对搜索请求中最稀少的搜索项在哪个网页有最高的密度。
搜索项接近程度:如果我没在第2章所讨论的,最好的网页包含搜索请求所有的搜索项,而且这些搜索项彼此紧密相接,次序都和搜索请求中的是一样的。因此含有“hotels in London"的网页可能是最好的。但是搜索引擎应用了更多的评判手段。因为搜索项“in”太常见了。包含搜索项“London hotels”的网页可能和有“hotels in London”的网页一样好。其他没有包含常见词的搜索请求可能强调词的顺序。在所有情况下,让所有关键词彼此接近是一件好事——当然比一个有很多分隔的“London”和“hotels”的网页要好。
在B2B推广执行中着重讲怎么具体操作。
内容这块分为两部分
1.网页要素
2.搜索请求要素
网页要素
关键词突出度:所有的关键词在一个网页上不会有相等的重要性。在标题和文章标题的词比在文章段落中的词更重要——这些关键词的位置是它们的放置(placement).关键词也通过它们的位置(position)显示价值——它们距离网页顶部有多近。例如,词出现在文章开始的地方通常比在稍后出现的要重要。因此当我们将放置和位置概念结合起来,最突出的关键词位置是网页标题的第一个词。搜索引擎在突出的地点查看一个关键词(并且在这些地点的突出位置),因为这是关于网页主题的最好的线索。有关键词在突出位置的网页表明是好的匹配。
关键词密度:关键词出现在网页上所有词中的百分比是多少?这就是关键词密度(有时候被称为关键词权重,weight)。在第2章里,我们提到过搜索引擎寻找大约7%的关键词密度,但是那只是猜测。如果你有14%的关键词密度,你的网页不会被认为是作弊,但是这也不会帮助你的排名提高。密度帮助保证一个100个词里面有7次关键词出现的网页不会比一个5000个词中出现12个词的PDF文件排名低。
关键词频率:如我们在这第2章所讨论的,搜索引擎同一时间对关键次频率给予更多关心——关键词实际在页面上出现的词数。在已经知道作弊者偏好对关键词堆积的情况下,排名算法开始偏好使用关键次密度。但是频率一样有用。你不能将一个网页的标题和内容全都只放一个词“相机”,并希望它对搜索请求“相机”得到高的排名。是的,100%的关键词密度是足够突出了,但是这个关键词只出现了两次,要对需求强烈的关键词得到最高的排名,出现频率也是重要的。
搜索请求的意图:当搜索引擎使用了越来越多的分析火力到你的网页上,它们在努力将搜索者意图(例如浏览型,信息型和交易型)与能满足这些意图的网页相匹配。虽然没有两个搜索引擎在对待搜索者意图时有相同的方式,但搜索引擎通常回应导航型搜索以网站的首页,而对信息型的搜索请求返回的网页上会有好几百个词。特定搜索请求包含了线索,关于要返回什么类型的文档——例如一个对“喷枪洗碗机手册”可能会返回PDF产品手册或者一个有这些手册链接的网页。搜索引擎总是在寻找新的方式来提高对搜索意图的识别和满足,因此你的内容越能够精确地显示网页的目的,你越有优势。
背景的关联度:对相关性最前沿的搜索引擎技术是关于搜索者的背景关系。背景关系包含的成分是永久的或长的,例如性别,工作性质,婚姻状况。背景关系也包含了更多短时的因素,例如当前地理位置,最近查看过的页面主题,最近的搜索关键词。目前主要的搜索引擎力图踩到搜索者的物理位置,因此对“硬件商店”的搜索请求就可以看见附近的店铺。其他背景的因素可能在未来变得重要。这些搜集网页流行程度信息的搜索工具栏能够将最近的网页流量的搜索者的搜索结合起来,尽管现在还没有谁声称使用这种方法来做排名。类似的,雅虎提供了很多需要注册的服务,因此它可以收集关于搜索者更多的永久信息,如果搜索者没有因为隐私的考虑而反对的话。例如“个性化”的搜索有潜力针对搜索者将排名检查变得复杂化,通过将整个“排名第一”的理论变成“对一定比例的人排名第一”,但是目前为止,搜索引擎在这个方向上只走了很小的几步。
搜索请求使用的因素:
搜索项稀有程度:当搜索请求有不止一个搜索项的时候(在搜索用法上,词被称为"项"),搜索引擎想要知道哪个词对整个网站是最重要的,因为这样可以帮助搜索引擎找到最重要的网页。让我们从搜索引擎的角度上考虑一下搜索请求:“hotels in London (在伦敦的饭店)。”一个搜索引擎知道跨整个网站每个搜索项出现的频率。搜索项“in(在)”出现在大多数的英文网页中,因此它不是“好的标志符”——它不会帮助搜索引擎对搜索请求选择最好的网页,因为包含“in”的网页和没有这个词的网页都可能是对搜索请求匹配的网页。而关键词“hotel(饭店)”出现就少很多,比起"London(伦敦)"来说还不够少。对每个搜索项,搜索引擎计算其反转文本频率(inverse document frequency,IDF)——一个对数公式对稀有的词产生高的值,而对普通词则产生低的值。搜索引擎于是将这三个词分别对每个页面进行公式运算,在搜索结果中被称为“TF*IDF"——标准化的搜索频率(Term Frequency,我们所说的关键词密度)乘以反转文本频率。这个复杂速的运算告诉搜索引擎针对搜索请求中最稀少的搜索项在哪个网页有最高的密度。
搜索项接近程度:如果我没在第2章所讨论的,最好的网页包含搜索请求所有的搜索项,而且这些搜索项彼此紧密相接,次序都和搜索请求中的是一样的。因此含有“hotels in London"的网页可能是最好的。但是搜索引擎应用了更多的评判手段。因为搜索项“in”太常见了。包含搜索项“London hotels”的网页可能和有“hotels in London”的网页一样好。其他没有包含常见词的搜索请求可能强调词的顺序。在所有情况下,让所有关键词彼此接近是一件好事——当然比一个有很多分隔的“London”和“hotels”的网页要好。
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