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　　關(guān)鍵詞采集詞(如何快速而有用的取得海量要害詞？(圖))
　　關(guān)鍵詞采集工具
　　
　　經(jīng)過(guò)前面的講座，我們對關(guān)鍵詞的理解會(huì )更加深入?，F在我們清楚地明白，關(guān)鍵詞是互聯(lián)網(wǎng)上的漏斗機制，需求是背后的原因。那么，我們應該如何快速有效地獲取大量關(guān)鍵詞呢？之前講過(guò)，但是今天再講一件事，基本上可以采集到大家想要的關(guān)鍵詞數量，而且總有搜索量。
　　這東西是百度推廣客戶(hù)端
　　以網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)為例。只要能在行業(yè)內找到10-20個(gè)左右的單詞，就可以更好的開(kāi)發(fā)出無(wú)數的單詞。
　　1、首先要了解我們這個(gè)行業(yè)的基本詞情況。
　　如：網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)、微信運營(yíng)等，如果你不太了解，可以在百度索引中查到“第一”級詞
　　通過(guò)這種方法，你一次找到了 10 多個(gè)嗎？
　　2、 找到的詞放在百度的關(guān)鍵詞中，通過(guò)聯(lián)想一一搜索。
　　可以在步驟1中從幾個(gè)10-20個(gè)詞中找到更多的詞。在搜索結果中，按搜索量排名后，選擇多于多少個(gè)詞（>30））。這樣就可以保證所有的詞都有搜索量。
　　3、 步驟2中找到的詞可以再百度一下。并獲得更多的長(cháng)尾詞。
　　這篇文章是一個(gè)很重要也很簡(jiǎn)單的操作，我們需要多了解一下。
　　如果步驟1的詞索引較高，可以擴展2層，3層詞多?？梢暂p松過(guò)萬(wàn)。
　　如果你是個(gè)體戶(hù)，你是在提倡發(fā)展三層長(cháng)尾詞。這樣你的自媒體就會(huì )得到一部分搜索流量，非常好。
　　最后，讓我們總結一下：
　　優(yōu)勢：
　　1、百度下拉框和相關(guān)聯(lián)想詞都可以獲??；
　　2、 每個(gè)詞都有一個(gè)搜索量來(lái)處理流量來(lái)源；
　　3、 能夠根據流量過(guò)濾你想要的詞；
　　缺點(diǎn)：
　　1、工作量大；
　　2、完成1輪關(guān)鍵詞采集需要3天左右，耗時(shí)較長(cháng)； 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(優(yōu)采云超級長(cháng)尾關(guān)鍵詞工具有哪些方法技巧?(一))
　　優(yōu)采云超長(cháng)尾關(guān)鍵詞該工具可以抓取來(lái)自百度、谷歌、雅虎、亞馬遜、阿里巴巴、速賣(mài)通等的熱門(mén)推薦關(guān)鍵詞，支持全球小語(yǔ)種，自動(dòng)De -復制、詞的智能擴展擴展、語(yǔ)義自動(dòng)分類(lèi)等
　　
　　優(yōu)采云超長(cháng)尾關(guān)鍵詞工具有哪些功能？
　　1、支持批量選擇關(guān)鍵詞并添加鏈接到關(guān)鍵詞（UBB模式和HREF模式）；
　　2、自動(dòng)語(yǔ)義分類(lèi)：支持自動(dòng)去重；支持全球小語(yǔ)種；
　　3、支持多種子輸入關(guān)鍵詞批量輪播，支持英文智能匹配和單詞擴展；
　　4、支持模擬手動(dòng)延時(shí)設置，對搜索引擎更友好；
　　5、輸入種子關(guān)鍵詞，來(lái)自谷歌、百度、雅虎等采集到大量搜索引擎推薦的熱門(mén)推薦關(guān)鍵詞;
　　6、輸入種子關(guān)鍵詞，來(lái)自亞馬遜、速賣(mài)通、阿里巴巴等采集到大量購物平臺推薦的長(cháng)尾詞。
　　長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖礦有哪些方法和技巧？
　　1、重新組織和修改目標關(guān)鍵詞;
　　2、通過(guò)搜索引擎的目標關(guān)鍵詞搜索下拉搜索和相關(guān)搜索進(jìn)行挖掘和編輯內容；
　　3、使用主關(guān)鍵詞查看百度相關(guān)搜索；
　　4、同行業(yè)研究網(wǎng)站或行業(yè)論壇；
　　5、使用在線(xiàn)問(wèn)答平臺或百度搜索排名。
　　優(yōu)采云超長(cháng)尾關(guān)鍵詞工具的采集速度非?？?，一分鐘可以采集2000多關(guān)鍵詞，還有采集發(fā)現的關(guān)鍵詞匹配度高，是一款非常好用的軟件。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(網(wǎng)頁(yè)上的定義第一級任務(wù)設置動(dòng)作說(shuō)明(一)_采集內容)
　　?采集內容：新聞鏈接、標題、摘要、時(shí)間
　　在下面輸入詳細的步驟描述。
　　1. 定義第一級任務(wù)：設置動(dòng)作
　　1.1 打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
　　打開(kāi)采集器數據管理器，輸入人民網(wǎng)搜索網(wǎng)址，加載網(wǎng)頁(yè)。點(diǎn)擊瀏覽器左上角的“+”，進(jìn)入定義任務(wù)狀態(tài)。
　　
　　1.2 只標記一個(gè)你想要采集的內容
　　一級任務(wù)雖然不做實(shí)際的爬取工作，但是為了讓爬蟲(chóng)正常工作，任務(wù)中至少需要有一個(gè)爬取內容。我們在網(wǎng)頁(yè)上使用“新聞”一詞作為抓取內容。
　　雙擊“新聞”，輸入如下圖所示的字段名和表名。（視覺(jué)標記的詳細操作請參考“采集網(wǎng)頁(yè)數據”）
　　
　　1.3 設置動(dòng)作
　　這里我們主要關(guān)注第一個(gè)“輸入”動(dòng)作，第二個(gè)動(dòng)作“點(diǎn)擊”。
　　1.3.1 第一個(gè)動(dòng)作：輸入動(dòng)作
　　在工作臺上點(diǎn)擊“4”進(jìn)入“設置動(dòng)作”，點(diǎn)擊“新建”按鈕新建一個(gè)動(dòng)作。
　　
　　執行后執行：目標任務(wù)是二級任務(wù)。本例中二級任務(wù)名稱(chēng)為：教程_人民網(wǎng)搜索_Grab
　　動(dòng)作類(lèi)型：第一個(gè)動(dòng)作是輸入，所以選擇輸入
　　動(dòng)作名稱(chēng)：給動(dòng)作起個(gè)名字，方便以后檢查，如：輸入
　　交互位置：這是操作的難點(diǎn)。找出動(dòng)作位置的 xpath 并復制到這里。這樣爬蟲(chóng)就知道往哪里移動(dòng)。如何找到動(dòng)作的xpath？
　　我們現在要做的是輸入動(dòng)作。交互位置是搜索輸入框，在網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)擊，下方的DOM窗口對應一個(gè)節點(diǎn)。
　　如下圖操作，點(diǎn)擊“Generate xpath”，因為這個(gè)節點(diǎn)有一個(gè)非常特殊的id屬性，所以選擇partial id。
　　
　　生成xpath后，點(diǎn)擊xpath后面的搜索按鈕，查看這個(gè)xpath對應的節點(diǎn)數。本例中為1/1，表示它只對應一個(gè)節點(diǎn)，并且是唯一的，可以用來(lái)判斷動(dòng)作的位置。（如果是1/2，表示對應兩個(gè)節點(diǎn)，當前節點(diǎn)就是其中之一，但是在這個(gè)例子中，只有一個(gè)位置我們需要輸入actions，說(shuō)明這個(gè)xpath不適合并且需要單獨選擇）。確認xpath后，將其復制到操作設置中。
　　
　　輸入單詞：輸入你要搜索的關(guān)鍵詞，例如輸入：virus;; 種族，這意味著(zhù)首先采集 病毒新聞，然后是采集 種族新聞。
　　延遲：考慮到加載網(wǎng)頁(yè)所需的時(shí)間，最好設置一點(diǎn)延遲時(shí)間。這個(gè)網(wǎng)頁(yè)加載速度更快，可以設置為5s。
　　設置輸入動(dòng)作后的第一個(gè)動(dòng)作在工作臺上看起來(lái)像這樣：
　　
　　1.3.2 設置第二個(gè)動(dòng)作：點(diǎn)擊動(dòng)作
　　點(diǎn)擊新建設置第二個(gè)動(dòng)作：點(diǎn)擊動(dòng)作
　　
　　如何找到搜索點(diǎn)擊動(dòng)作的xpath？
　　
　　單擊操作設置后，工作臺如下所示：
　　
　　這樣，我們就完成了兩個(gè)動(dòng)作的設置，完成了一級任務(wù)。
　　1.3.3 一級任務(wù)測試，保存
　　下圖不是這個(gè)例子的圖片，但是按鈕的位置是一樣的。
　　
　　點(diǎn)擊“保存”按鈕保存已完成的一級任務(wù)
　　現在，只保存一級任務(wù)，不要啟動(dòng)采集，因為我們還沒(méi)有完成二級任務(wù)。
　　2. 退出一級任務(wù)定義狀態(tài)
　　在定義二級任務(wù)之前，必須先退出一級任務(wù)定義狀態(tài)。
　　
　　3.定義二級任務(wù)
　　3.1 加載網(wǎng)頁(yè)并進(jìn)入定義的任務(wù)狀態(tài)
　　在網(wǎng)頁(yè)上輸入關(guān)鍵詞，搜索結果出來(lái)后，再次點(diǎn)擊“+”進(jìn)入任務(wù)定義模式。
　　輸入任務(wù)名稱(chēng)，在一級任務(wù)的動(dòng)作設置中填寫(xiě)動(dòng)作后要執行的任務(wù)：教程_人民網(wǎng)搜索_Grab。
　　
　　3.2 對網(wǎng)頁(yè)做采集任務(wù)
　　此網(wǎng)頁(yè)上的每條新聞都是一個(gè)樣本。在每個(gè)樣本中，要成為采集的信息包括：標題、內容摘要、鏈接和時(shí)間。限于篇幅，這里就不一一解釋了?？梢詤⒖冀坛獭安杉疞ist Data”。每個(gè)新聞條目都相當于本教程中的一個(gè)產(chǎn)品。如需翻頁(yè)，請參考教程“翻頁(yè)設置”。采集新聞詳情請參考教程《深入采集》。
　　二級任務(wù)完成后，測試保存。
　　4.開(kāi)始采集
　　對于連續動(dòng)作任務(wù)采集，只需啟動(dòng)一級任務(wù)，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)調用二級任務(wù)。
　　首先，進(jìn)入任務(wù)管理頁(yè)面。
　　
　　在任務(wù)管理頁(yè)面，選擇一級任務(wù)，點(diǎn)擊開(kāi)始，線(xiàn)索數為1（因為本例中一級任務(wù)只有1條線(xiàn)索），以結束采集為盡快得到采集的結果，有限翻頁(yè)，只有采集5頁(yè)。
　　
　　
　　上圖中點(diǎn)擊OK后，爬蟲(chóng)會(huì )彈出采集窗口，啟動(dòng)采集數據?？梢杂^(guān)察到，在采集窗口中，搜索詞和點(diǎn)擊搜索自動(dòng)加載，搜索結果頁(yè)面自動(dòng)加載，該頁(yè)面的數據為采集。
　　采集 完成后根據提示點(diǎn)擊導出Excel數據，然后進(jìn)入二級任務(wù)的數據管理下載數據。
　　
　　
　　因此，流程是啟動(dòng)一級任務(wù)，到二級任務(wù)下載數據。
　　下圖是來(lái)自采集的數據截圖。搜索到的關(guān)鍵詞默認記錄在二級任務(wù)結果數據的actionvalue字段中。
　　
　　第一部分文章：《極速客網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的核心名詞》第二部分文章：《自動(dòng)點(diǎn)擊京東商品規格采集價(jià)格數據》 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(一種的相鄰詞關(guān)系、基于圖排序的提取)
　　很久以前，我使用TFIDF進(jìn)行工業(yè)關(guān)鍵詞提取。TFIDF 只是從詞的統計信息入手，沒(méi)有充分考慮詞之間的語(yǔ)義信息?，F在本文將介紹一種關(guān)鍵詞提取算法TextRank，該算法考慮相鄰詞的語(yǔ)義關(guān)系，基于圖排序。
　　1. 簡(jiǎn)介
　　TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很簡(jiǎn)單：通過(guò)詞之間的相鄰關(guān)系構建一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，然后用PageRank迭代計算各個(gè)節點(diǎn)的rank值，對rank值進(jìn)行排序得到關(guān)鍵詞。PageRank 最初是用來(lái)解決網(wǎng)頁(yè)排名問(wèn)題的。網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系是圖的邊緣。迭代計算公式如下：
　　\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
　　其中，\(PR(V_i)\)表示節點(diǎn)\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示節點(diǎn)\(V_i\)的前驅節點(diǎn)集合，\(Out (V_j)\)代表節點(diǎn)\(V_j\)的后續節點(diǎn)集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
　　網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系可以用圖來(lái)表示，那么如何將一個(gè)句子（可以看作是一個(gè)詞的序列）構造成一個(gè)圖呢？TextRank 在某個(gè)詞與其之前的 N 個(gè)詞和其后的 N 個(gè)詞之間具有圖相鄰關(guān)系（類(lèi)似于 N-gram 語(yǔ)法模型）。具體實(shí)現：設置一個(gè)長(cháng)度為N的滑動(dòng)窗口，該窗口中的所有詞都被認為是該詞節點(diǎn)的相鄰節點(diǎn)；那么TextRank構建的詞圖就是一個(gè)無(wú)向圖。下圖顯示了從文檔構建的詞圖（去除了停用詞并按詞性過(guò)濾）：
　　
　　考慮到不同的詞對可能有不同的共現（co-occurrence），TextRank使用共現作為無(wú)向圖邊的權重。那么，TextRank的迭代計算公式如下：
　　\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
　　2. 評價(jià)
　　接下來(lái)，將評估TextRank在關(guān)鍵詞提取任務(wù)上的準確率、召回率和F1-Measure，并與TFIDF進(jìn)行比較；精度計算公式如下：
　　\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
　　其中，\(N\)為文檔數，\(P_i\)為從文檔中提取的關(guān)鍵詞\(i\)，\(T_i\)為注釋關(guān)鍵詞的文件。召回率和F1的計算公式如下：
　　\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
　　\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
　　測試集是劉志遠老師提供的網(wǎng)易新聞標注數據集，共有13702篇文檔。杰霸已經(jīng)全面實(shí)現了關(guān)鍵詞提取TFIDF和TextRank算法?；诮獍?0.39的評測實(shí)驗代碼如下：
　　import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
　　其中，從每個(gè)文檔中提取的關(guān)鍵詞個(gè)數為2，通過(guò)詞性過(guò)濾；span 表示 TextRank 算法中滑動(dòng)窗口的大小。評估結果如下：
　　方法 PrecisionRecallF1-Measure
　　TFIDF
　　0.2697
　　0.2256
　　0.2457
　　TextRank 跨度=5
　　0.2608
　　0.2150
　　0.2357
　　TextRank 跨度=7
　　0.2614
　　0.2155
　　0.2363
　　如果將標簽關(guān)鍵詞添加到自定義字典中，則評估結果如下：
　　方法 PrecisionRecallF1-Measure
　　TFIDF
　　0.3145
　　0.2713
　　0.2913
　　TextRank 跨度=5
　　0.2887
　　0.2442
　　0.2646
　　TextRank 跨度=7
　　0.2903
　　0.2455
　　0.2660
　　直觀(guān)感受關(guān)鍵詞提取結果（添加自定義字典）：
　　// TFIDF, TextRank, labelled
['文強', '陳洪剛'] ['文強', '陳洪剛'] {'文強', '重慶'}
['內賈德', '伊朗'] ['伊朗', '內賈德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['調控', '王玨林'] ['調控', '樓市'] {'樓市', '調控'}
['羅平縣', '男子'] ['男子', '羅平縣'] {'被砍', '副局長(cháng)', '情感糾葛'}
['佟某', '黃玉'] ['佟某', '黃現忠'] {'盲井', '偽造礦難'}
['女生', '聚眾淫亂'] ['女生', '聚眾淫亂'] {'聚眾淫亂', '東莞', '不雅視頻'}
['馬英九', '和平協(xié)議'] ['馬英九', '推進(jìn)'] {'國臺辦', '馬英九', '和平協(xié)議'}
['東帝汶', '巡邏艇'] ['東帝汶', '中國'] {'東帝汶', '軍艦', '澳大利亞'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '襲擊'] {'槍手', '墨西哥', '打死'}
　　從以上兩個(gè)實(shí)驗結果可以發(fā)現：
　　另外，由于TextRank涉及到詞圖的構建和迭代計算，提取速度較慢。
　　3. 參考資料
　　[1] 拉達、米哈爾恰和保羅·塔勞?！癟extRank：將秩序帶入文本?！?自然語(yǔ)言處理中的經(jīng)驗方法 (2004): 404-411. 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(如何將關(guān)鍵詞詞庫優(yōu)化好，通過(guò)內容去提升網(wǎng)站質(zhì)量)
　　關(guān)鍵詞詞庫的建立是SEO非常重要的工作之一，因為關(guān)鍵詞詞庫的優(yōu)劣在一定程度上決定了未來(lái)的網(wǎng)站流量。在當前外鏈相對薄弱的環(huán)境下，如何通過(guò)內容優(yōu)化關(guān)鍵詞詞庫，提高網(wǎng)站的質(zhì)量就顯得尤為重要。
　　
　　一、關(guān)鍵詞什么是詞庫
　　所謂關(guān)鍵詞詞庫主要是指網(wǎng)站優(yōu)化目標的需求，利用常用的SEO工具對目標關(guān)鍵詞進(jìn)行挖掘，獲取行業(yè)相關(guān)的關(guān)鍵詞@ > 短語(yǔ)集。
　　這里最大的特點(diǎn)之一就是每一個(gè)關(guān)鍵詞代表了一定的搜索需求，也就是說(shuō)有一定數量的關(guān)鍵詞搜索，一些潛在用戶(hù)搜索這些關(guān)鍵詞每天。當布局放置在網(wǎng)站的不同欄目和頁(yè)面時(shí)，通過(guò)優(yōu)化得到相關(guān)搜索排名后，用戶(hù)可以搜索關(guān)鍵詞，您的網(wǎng)站排名在前，并且那么就有可能得到相對準確的流量。
　　二、優(yōu)質(zhì)詞庫建立標準：全面覆蓋，不同主次
　　1、全面，即需要增加關(guān)鍵詞的數量才能實(shí)現全面覆蓋。在構建關(guān)鍵詞詞庫時(shí)，盡量全面采集相關(guān)的關(guān)鍵詞。這至少有兩個(gè)好處。一是最大限度地覆蓋所有用戶(hù)的需求；另一種是為后續網(wǎng)站提供足夠的內容創(chuàng )作空間。
　　2、主次是指關(guān)鍵詞的分類(lèi)。不同的關(guān)鍵詞給網(wǎng)站帶來(lái)不同的價(jià)值，比賽的難度也不同。網(wǎng)站運營(yíng)應該根據SEO策略為不同的關(guān)鍵詞投入不同的資源。
　　三、如何構建高質(zhì)量的關(guān)鍵詞詞庫
　　關(guān)鍵詞的三個(gè)主要來(lái)源：自有頻道、公眾頻道和同行頻道
　　1、 自有渠道：網(wǎng)站 運營(yíng)商根據產(chǎn)品/服務(wù)自行組織關(guān)鍵詞。例如，企業(yè)站點(diǎn)可以專(zhuān)注于產(chǎn)品或服務(wù)，并且可以將它們列出關(guān)鍵詞。熟悉了產(chǎn)品和目標用戶(hù)，自然會(huì )知道用戶(hù)的需求，可以采集整理相應的關(guān)鍵詞。
　　2、公共渠道：通過(guò)一些平臺提供關(guān)鍵詞數據，如競價(jià)關(guān)鍵詞策劃師、5118、站長(cháng)工具等。平臺渠道一般來(lái)自行業(yè)特定的關(guān)鍵詞，可以結合自己的網(wǎng)站進(jìn)行二次處理。對于常見(jiàn)的行業(yè)或領(lǐng)域，這些專(zhuān)業(yè)平臺工具提供的關(guān)鍵詞數量可觀(guān)；而對于一些很小的子領(lǐng)域或冷門(mén)的行業(yè)，你必須改變主意采集關(guān)鍵詞。
　　3、對等通道：轉到對等網(wǎng)站采集相關(guān)的關(guān)鍵詞。抄一波同行的關(guān)鍵詞，尤其是競爭對手網(wǎng)站，也是關(guān)鍵詞收官階段的捷徑。
　　在實(shí)際操作中，不一定要局限于以上任何一種渠道，而是使用以上三種或添加其他您認為有價(jià)值的采集方式關(guān)鍵詞。在建立網(wǎng)站關(guān)鍵詞庫的初期，越多越好。關(guān)鍵詞 庫建立后，我們可以有針對性的對其進(jìn)行優(yōu)化。在更新網(wǎng)站的內容方面，我們會(huì )重點(diǎn)關(guān)注詞典中的單詞，一步一步，逐步覆蓋。
　　發(fā)送文章時(shí)，根據詞庫的關(guān)鍵詞自然添加到正文中。應該是合理自然的，同時(shí)整個(gè)站點(diǎn)關(guān)鍵詞內鏈要布局合理。這樣，一個(gè)強大的網(wǎng)站優(yōu)化就完成了。另外，除了核心的關(guān)鍵詞優(yōu)化之外，我們還要時(shí)刻注意擴展關(guān)鍵詞如長(cháng)尾詞、時(shí)效詞等，豐富我們自己的關(guān)鍵詞庫并實(shí)現關(guān)鍵詞覆蓋率最大化。
　　
　　四、如何寫(xiě)符合SEO的文章
　　我們不能指望隨便拿個(gè)關(guān)鍵詞，寫(xiě)一篇文章的文章，你馬上就上榜了。能參與排名的文章一定不遜色于現有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
　　1、Title：標題寫(xiě)作的核心部分是根據自己的需要寫(xiě)標題。比如你寫(xiě)了某個(gè)產(chǎn)品什么牌子的好，那么你嘗試在百度下拉框或者相關(guān)搜索中找到需求，根據你的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，如果下拉框不是那么準確，你也可以在百度指數工具的需求圖中查看。
　　2、內容：主要關(guān)鍵詞和需求關(guān)鍵詞應該出現在內容的第一段，這樣會(huì )增加詞的密度，會(huì )在搜索引擎中顯示。至于主題內容，一定要圍繞關(guān)鍵詞文章的需求來(lái)寫(xiě)，多角度表達，加上相關(guān)圖片+ALT標簽，讓文章成為高質(zhì)量的文章。
　　關(guān)鍵詞 詞庫建立后，不是一勞永逸的，需要時(shí)時(shí)更新。因為隨著(zhù)市場(chǎng)的發(fā)展，新的關(guān)鍵詞會(huì )出現，一些關(guān)鍵詞可能會(huì )逐漸從熱點(diǎn)轉為冷門(mén)。舉個(gè)直觀(guān)的例子，手機行業(yè)每年都會(huì )有一批新機型上市，帶來(lái)一波熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。而那些退市的品牌和手機型號也越來(lái)越少被考慮在內。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(入關(guān)鍵字采集各搜索引擎的網(wǎng)址、域名、標題、描述等信息支持)
　　輸入關(guān)鍵字采集各搜索引擎的網(wǎng)址、域名、標題、描述等信息
　　支持百度、搜狗、谷歌、必應、雅虎、360等每個(gè)關(guān)鍵詞600到800，采集示例
　　關(guān)鍵詞可以收錄搜索引擎參數，就像在網(wǎng)頁(yè)上輸入關(guān)鍵詞搜索一樣，
　　如果百度搜索結果網(wǎng)址必須收錄bbs的關(guān)鍵詞，則輸入“關(guān)鍵詞 inurl:bbs”。
　　保存模板可以引用的數據：
　　#網(wǎng)址#
　　采集 的原創(chuàng )網(wǎng)址
　?。祟}＃
　　URL對應的頁(yè)面標題
　?。Ｓ蛎?br /> 　　原創(chuàng ) URL 的域部分，例如“”中的“”
　　#頂級域名#
　　取原創(chuàng )URL的頂級域部分，如“”中的“”
　?。Ｃ枋觯?br /> 　　頁(yè)面標題下方的一段描述性文字
　　Excel導出：
　　CSV是一個(gè)文本表格，Excel可以顯示為多列多行數據。只需在保存模板中設置為：
　　“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
　　此格式為 csv 格式。用引號將每個(gè)項目括起來(lái)，多個(gè)項目用逗號隔開(kāi)，然后保存擴展名并填寫(xiě)csv。
　　問(wèn)題重點(diǎn)：
　　1.為什么一段時(shí)間后不能采集采集？
　　可能是采集受搜索引擎限制比較多。一般可以通過(guò)更改IP來(lái)繼續采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后繼續采集。百度的屏蔽時(shí)間一般是半小時(shí)到幾個(gè)小時(shí)。
　　但是，即使驗證碼被屏蔽，軟件也會(huì )彈出手動(dòng)輸入的驗證碼（百度、谷歌）
　　2.不同批次關(guān)鍵詞采集為什么結果有些重復的網(wǎng)址？
　　尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，這種部分URL重復的情況更為常見(jiàn)。這也是正常的，因為網(wǎng)站的每個(gè)內頁(yè)可能收錄很多主題，不同的關(guān)鍵詞可能會(huì )采集到網(wǎng)站的不同內頁(yè)，當域名引用，同一個(gè)網(wǎng)站的不同內頁(yè)的域名結果自然是一樣的。
　　另外，軟件中的自動(dòng)去重是針對這個(gè)采集的結果在內部進(jìn)行的。采集 之前的結果不在此重復數據刪除的范圍內。如果兩個(gè)采集的結果中有重復的URL，可以合并在一起，用軟件去重（優(yōu)采云·text deduplication scrambler）。
　　3.為什么采集返回的URL主題與關(guān)鍵詞不匹配？
　　這是因為在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打開(kāi)網(wǎng)站的首頁(yè)，采集的原網(wǎng)址可能不是首頁(yè)，而是網(wǎng)站文章的文章內頁(yè)，內頁(yè)收錄關(guān)鍵詞的主題，所以可以通過(guò)搜索引擎收錄和軟件采集獲取。但是獲取域名后，您打開(kāi)的域名首頁(yè)可能不收錄關(guān)鍵詞。
　　為了比較采集是否正確，可以在保存的模板中輸入：#Title#
　　, 保存為htm文件，采集后可以打開(kāi)文件查看對比。
　　
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　　關(guān)鍵詞采集詞(快手采集信息數據采集、數據挖掘、數據抽取、手機號碼采集等,)
　　快手采集信息數據采集、數據采集、數據挖掘、數據提取、手機號采集等，是提升銷(xiāo)售業(yè)績(jì)、缺業(yè)務(wù)必不可少的工具-從愛(ài)采集開(kāi)始..
　　采集有優(yōu)采云基礎的朋友快手短視頻創(chuàng )意網(wǎng)站-注冊登錄-短視頻專(zhuān)欄-搜詞-抓圖-獲取id-拼接id-獲取視頻地址-下載有基礎的朋友，沒(méi)有基礎的朋友可以了解一下，一定要學(xué)習。
　　快手長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘并提供其他與快手關(guān)鍵詞相關(guān)的長(cháng)尾。3578788118快手短視頻App快手，擁抱每一個(gè)生命86211619。
　　首先讓我們打開(kāi)快手，我們可以看到左上角有三個(gè)條。點(diǎn)擊三個(gè)欄，就會(huì )出現一個(gè)個(gè)人中心，你可以在那里找到它。打開(kāi)搜索后，點(diǎn)擊查找，上面有一個(gè)框。單擊此框并輸入我們要查找的 關(guān)鍵詞。
　　快手視頻采集器視頻采集軟件更多>>視頻采集軟件是對自媒體人特別有用的工具。當你在快手時(shí)，抖音、愛(ài)奇藝、嗶哩嗶哩等各大視頻網(wǎng)站好玩有趣。
　　
　　支持選擇帶有商品的視頻采集次自定義首頁(yè)隨機采集支持導出支持循環(huán)采集支持鏈接或UID采集所有作品支持批量下載無(wú)水印視頻支持part關(guān)鍵詞搜索支持自定義編號和導出編號。
　　使用手機下載抖音app和快手app；2.接收搜索關(guān)鍵詞，采集整理前50個(gè)推送視頻。四個(gè)關(guān)鍵詞：英雄聯(lián)盟3.采集整理抖音以及快手推薦項目推送的前35個(gè)視頻。
　　
　　關(guān)鍵詞采集器最好用的工具關(guān)鍵詞采集，你可以輕松采集很多長(cháng)尾關(guān)鍵詞。最好用的工具關(guān)鍵詞挖礦工具，關(guān)鍵詞URL采集器可以使用關(guān)鍵詞采集URL數據.. 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(谷歌SEO為什么要這么構詞、如何構詞及能采用哪些工具驗證、優(yōu)化、完善我們的關(guān)鍵詞詞庫)
　　谷歌搜索引擎優(yōu)化，首先我們做的事情缺一不可，大家都知道是不錯的選擇關(guān)鍵詞。然后關(guān)鍵詞庫的構建分析我們?yōu)槭裁葱枰@樣構造詞，怎么構造詞，可以用什么工具來(lái)驗證、優(yōu)化和完善我們的關(guān)鍵詞詞庫！
　　1、為什么要研究關(guān)鍵詞？
　　前面我們提到“用戶(hù)通過(guò)它發(fā)現、研究、比較產(chǎn)品和業(yè)務(wù)！” 要獲取信息，您必須搜索詞匯、短語(yǔ)和句子。搜索引擎使用輸入框中輸入的詞來(lái)完成搜索。網(wǎng)絡(luò )信息匹配，可以匹配的就是關(guān)鍵詞。
　　但是每個(gè)人的搜索習慣和語(yǔ)言習慣都不一樣。如何在萬(wàn)千詞匯中找到最適合你產(chǎn)品的詞匯并被準用戶(hù)搜索，并且在同一個(gè)產(chǎn)品的搜索結果中，更容易、更劃算的呈現在用戶(hù)面前才是重點(diǎn)我們的研究關(guān)鍵詞！
　　我們在宣傳自己的品牌和業(yè)務(wù)時(shí)，通常會(huì )在設定目標時(shí)首先想到公司名稱(chēng)或我們自己的產(chǎn)品名稱(chēng)關(guān)鍵詞。但是，當公司或產(chǎn)品沒(méi)有品牌知名度時(shí)，沒(méi)有用戶(hù)知道按公司名稱(chēng)或產(chǎn)品名稱(chēng)進(jìn)行搜索。即使產(chǎn)品名稱(chēng)搜索可以顯示公司網(wǎng)站或信息，也不會(huì )讓用戶(hù)產(chǎn)生高信任或高興趣。, 從而點(diǎn)擊關(guān)注我們的產(chǎn)品或企業(yè)。
　　因此，如何保證搜索到目標關(guān)鍵詞，找到有效流量，降低后期優(yōu)化難度，是我們最初選擇關(guān)鍵詞@時(shí)首先需要考慮的關(guān)鍵問(wèn)題> 形成 關(guān)鍵詞 庫。
　　2、Goal關(guān)鍵詞 選擇原則是什么？
　　在介紹選擇關(guān)鍵詞的步驟之前，先來(lái)討論一下選擇關(guān)鍵詞的原則。只有根據原則進(jìn)行關(guān)鍵詞選擇，判斷結果才不會(huì )受到主觀(guān)意識的太大影響。
　　1.內容相關(guān)。目標 關(guān)鍵詞 必須與我們的產(chǎn)品或促銷(xiāo)內容（一般稱(chēng)為 網(wǎng)站 內容）相關(guān)。如果目標關(guān)鍵詞只是為了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有關(guān)而沒(méi)有相關(guān)性，可能短期內可以獲得大量流量，但我們需要的不是流量，但有效的流量，可以帶來(lái)訂單！
　　2.搜索量大，競爭低。為了保證最高的性?xún)r(jià)比，我們最希望的是找到搜索次數最多、競爭最少的詞。然而，現實(shí)通常并不那么理想。搜索到的大部分關(guān)鍵詞也是最具競爭力的關(guān)鍵詞。因此，我們需要挖掘和擴展大量的關(guān)鍵詞來(lái)列出搜索次數和準確率數據，從而在我們預期的成本范圍內找到搜索次數相對較高且競爭較少的。
　　3.主要的關(guān)鍵詞不能太寬泛。關(guān)鍵詞 競爭越廣泛，參與的競爭就越多。因為搜索意圖不明確，直接的結果就是雖然流量大，但有效流量不可控，降低了轉化率。但是，如果我們公司是這個(gè)行業(yè)絕對的No.1，那你就不用客氣把這個(gè)行業(yè)的總稱(chēng)留給別人了，雖然流量可能只占總流量的一小部分。長(cháng)尾，但定為目標關(guān)鍵詞是品牌形象層面而非簡(jiǎn)單的性?xún)r(jià)比問(wèn)題。
　　4.主關(guān)鍵詞也不能太特別。選擇主力關(guān)鍵詞的另一個(gè)極端是詞太特別，太長(cháng)。雖然競爭不大，但搜索量也很低，甚至沒(méi)有人搜索。而這個(gè)太特殊的關(guān)鍵詞還包括沒(méi)有品牌知名度的公司名稱(chēng)、品牌名稱(chēng)和非通用產(chǎn)品名稱(chēng)。
　　5.主要的關(guān)鍵詞也考慮商業(yè)價(jià)值。不同的關(guān)鍵詞有不同的商業(yè)價(jià)值。即使搜索量、難度、長(cháng)度相同，也會(huì )導致轉化率不同。
　　我們以液晶電視為例。搜索“液晶電視原理”的用戶(hù)購買(mǎi)意愿較低，因此商業(yè)價(jià)值較低，因為搜索該詞的用戶(hù)更有可能是在做研究和學(xué)習專(zhuān)業(yè)知識；在搜索“液晶電視圖片”的同時(shí)，用戶(hù)的商業(yè)價(jià)值增加了??。他們很可能正在尋找和購買(mǎi)液晶電視，并希望了解這些產(chǎn)品有哪些可用選項。搜索“液晶電視價(jià)格”，購買(mǎi)意愿大大提升，進(jìn)入產(chǎn)品對比和選擇階段。搜索“液晶電視促銷(xiāo)”或“液晶電視購買(mǎi)”會(huì )進(jìn)一步增加其商業(yè)價(jià)值，大幅降價(jià)信息可能會(huì )促使用戶(hù)做出最終購買(mǎi)決定。
　　3、如何選擇關(guān)鍵詞？
　　在了解了選擇目標關(guān)鍵詞的原理后，我們將具體介紹如何對關(guān)鍵詞進(jìn)行初步選擇。
　　1.確定核心關(guān)鍵詞
　　我們知道關(guān)鍵詞是我們構建完整外貿促進(jìn)生態(tài)的鏈式機制。需要通過(guò)關(guān)鍵詞庫在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)行為中以“組合拳”的形式應用于各種場(chǎng)景，從而形成客戶(hù)資源流量池。
　　因此，第一步我們需要確定核心關(guān)鍵詞，并在此基礎上構建應用到各個(gè)場(chǎng)景中心區域的關(guān)鍵詞庫。一般來(lái)說(shuō)，我們有很多目標關(guān)鍵詞，但是這些目標關(guān)鍵詞不能集中在同一個(gè)地方使用，而應該合理分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò )中，形成一個(gè)金字塔結構的體系。
　　金字塔的頂端是難度最大（競爭激烈）和搜索次數最多的兩三個(gè)核心關(guān)鍵詞；二級難度（競爭相對較少），搜索量少但搜索多關(guān)鍵詞，置于下一級；難度較小的關(guān)鍵詞（競爭較少），搜索量較小，關(guān)鍵詞數量較多，置于底層。
　　但是金字塔頂端的關(guān)鍵詞是核心關(guān)鍵詞，下層都是由核心關(guān)鍵詞展開(kāi)的詞包。這樣，整個(gè)關(guān)鍵詞庫就像一個(gè)金字塔結構的系統，按照搜索次數、競爭程度、優(yōu)化難度逐層分布。因此，核心關(guān)鍵詞確定，其下的其他目標關(guān)鍵詞也相應確定。
　　2.采集所有可能的目標關(guān)鍵詞
　　采集關(guān)鍵詞的方法其實(shí)很簡(jiǎn)單，主要分為三個(gè)方面。
　?。?）頭腦風(fēng)暴。通過(guò)列出盡可能多的與產(chǎn)品相關(guān)的搜索詞同時(shí)流行，頭腦風(fēng)暴列出候選詞。我們可以通過(guò)提出以下問(wèn)題來(lái)整理我們自己的。關(guān)鍵詞 @> ：
　?、倌阆虢鉀Q什么樣的用戶(hù)問(wèn)題，或者你的產(chǎn)品能為用戶(hù)解決什么問(wèn)題？
　?、诋斢脩?hù)遇到這些問(wèn)題時(shí)，他們會(huì )搜索什么樣的詞、詞、句？
　?、廴绻阕约阂彩怯脩?hù)，想找到這些問(wèn)題的答案，你會(huì )怎么提問(wèn)？搜索？
　?、墚斢脩?hù)在尋找你的產(chǎn)品時(shí)，他們會(huì )搜索什么關(guān)鍵詞？
　　只要你有一定的常識，了解你的產(chǎn)品，你至少會(huì )列出十到二十個(gè)候選核心關(guān)鍵詞。
　?。?）同事、朋友。一個(gè)人的思維是有限的，思維也是有限的，所以可以調動(dòng)周?chē)挠H人、朋友、公司同事等，一起“頭腦風(fēng)暴”。頭腦風(fēng)暴的時(shí)候，不要有反對意見(jiàn)，或討論某項建議，但要啟發(fā)大家暢所欲言，即使說(shuō)話(huà)者說(shuō)的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都記錄下來(lái)。
　　而且，公司里的人可能對他們的產(chǎn)品太熟悉了，往往會(huì )限制他們的思維。論壇提問(wèn)可以啟發(fā)普通用戶(hù)從他們的角度提供搜索習慣、搜索詞等，直接問(wèn)公司周?chē)呐笥?，除了公司人員，看的時(shí)候會(huì )用什么關(guān)鍵詞搜索對于他們公司的產(chǎn)品。
　?。?）競爭者。另一個(gè)替代關(guān)鍵詞是競爭者的主要來(lái)源，可以通過(guò)競爭者宣傳渠道采集。最值得關(guān)注的是官網(wǎng)和宣傳信息。
　?、俟倬W(wǎng)是我們熟悉的SEO必備的Title、Description、Keyword，這里的關(guān)鍵詞是我們獲取核心關(guān)鍵詞的最直接來(lái)源。
　?、诖黉N(xiāo)信息是因為標題、內容摘要或標簽會(huì )顯示競爭對手的重點(diǎn)，并利用這些基于關(guān)鍵詞的信息來(lái)獲得目標客戶(hù)的關(guān)注。當推廣信息得到更高的閱讀量時(shí)，就說(shuō)明這些關(guān)鍵詞是有效的。
　　歡迎閱讀本文
　　我是豪威——外貿通寶（跨境整合營(yíng)銷(xiāo)方案） 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(提高引擎有效收錄，其中最主要的辦法就是提高“關(guān)鍵詞匹配度”)
　　要提高收錄引擎的效率，最重要的方法就是提高“關(guān)鍵詞匹配度”。
　　所謂關(guān)鍵詞，就是人們使用引擎查找信息時(shí)在搜索框中輸入的文字。例如，“八方.com”是關(guān)鍵詞，“八方.”和“八方.com”。
　　等等都是關(guān)鍵詞，這種關(guān)鍵詞可以稱(chēng)為復合關(guān)鍵詞。它叫什么并不重要。
　　所謂關(guān)鍵詞匹配度，是指人們搜索使用的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞在引擎的某個(gè)網(wǎng)頁(yè)（文章）中的完整外觀(guān)< @收錄。
　　比如有人在百度上搜索“站長(cháng)網(wǎng)址”，
　　假設我們網(wǎng)站有1篇文章文章，其標題恰好是“八方.com URL”的文章，而具體的文章也出現在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么這個(gè)文章“ URL”關(guān)鍵詞的匹配度為1%；
　　如果我們的文章標題是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因為下面的文字起到了稀釋的作用。
　　如果我們的文章標題是“八方網(wǎng)社區網(wǎng)址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因為 關(guān)鍵詞 中間很短。
　　如果文章的標題和內容中沒(méi)有出現“八方.com URL”的5個(gè)詞中的任何一個(gè)，則匹配度為%。
　　引擎自然會(huì )認為匹配度高的內容正是搜索關(guān)鍵詞的人所需要的。自然會(huì )給予頁(yè)面更高的權重，自然會(huì )讓頁(yè)面出現在搜索結果的最前面，自然會(huì )給我們帶來(lái)寶貴的流量，自然，我們站長(cháng)憔悴的臉上就會(huì )露出笑容。:)
　　提高關(guān)鍵詞的匹配度，獲得源源不斷的引擎流量。
　　順便說(shuō)一句。優(yōu)化后的文章比采集的文章更有效。尤其是對于新網(wǎng)站，重要的不僅僅是你發(fā)布了多少，而是引擎的數量。所以有時(shí)候你發(fā)布了很多采集文章，只能占用寶貴的引擎收錄數量，造成有效收錄資源的浪費。以前我的娛樂(lè )論壇只有2個(gè)文章，每天更新4篇左右文章，可以保證2萬(wàn)到3萬(wàn)的流量，一次文章一篇文章帶來(lái)超過(guò)每天20000流量，非?？膳?。
　　那么如何提高關(guān)鍵詞的匹配度來(lái)獲取引擎流量呢？
　　從發(fā)布文章的角度來(lái)說(shuō)，最重要的是做好文章的標題。即 TITLE 中的內容。后面跟著(zhù)文章的開(kāi)頭。
　　1、目標關(guān)鍵詞應該完整地放在標題前面。有語(yǔ)法問(wèn)題沒(méi)關(guān)系，引擎不評估
　　你的語(yǔ)法知識。
　　2、 保持標題簡(jiǎn)潔。標題太長(cháng)會(huì )稀釋關(guān)鍵詞的密度。只要看起來(lái)不那么奇怪，就沒(méi)事。標題可以是 關(guān)鍵詞 或 關(guān)鍵詞 或 關(guān)鍵詞 + 一些后綴文本的組合。
　　3、文章必須在文章的第一個(gè)單詞中完整出現關(guān)鍵詞一次，最多不超過(guò)2次。并分解關(guān)鍵詞自然出現1~2次。這樣更安全。如果熱鍵出現在標題中超過(guò)3次，就有被引擎屏蔽的風(fēng)險。
　　完成偽原創(chuàng )炮制案例：
　　假設你在八方網(wǎng)找到一篇文章“關(guān)鍵詞匹配度”的文章，準備發(fā)布到你的網(wǎng)站。
　　1、復制文章標題到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
　　2、點(diǎn)擊頁(yè)面下方的“更多相關(guān)搜索”，分析相關(guān)關(guān)鍵詞，即看人們用什么關(guān)鍵詞來(lái)搜索這類(lèi)文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
　　3、根據關(guān)鍵詞的受歡迎程度，考慮一下你的網(wǎng)站的權重（根據你自己過(guò)去觀(guān)察站長(cháng)的統計結果，相同的文章標題和內容在引擎的情況下）選擇關(guān)鍵詞。新站越多，選擇前排的就越少關(guān)鍵詞。新站可以考慮采用“談關(guān)鍵詞匹配度”等。
　　4、綜合上述文章標題可以是“關(guān)鍵詞匹配度對（易推英文TuiGuang123_COM）的影響”、“關(guān)鍵詞匹配度類(lèi)似于(易推英文TuiGuang123_COM)關(guān)系》、《如何提高關(guān)鍵詞的匹配度》等。
　　5、文章 開(kāi)頭部分必須完整出現關(guān)鍵詞。最好的辦法就是隨便打幾個(gè)字，做文章的開(kāi)頭部分。比如提高關(guān)鍵詞匹配度的方法，對于一個(gè)技術(shù)高手來(lái)說(shuō)應該是很簡(jiǎn)單的，但并不是所有的技術(shù)都能考慮到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的問(wèn)題。本文提供了關(guān)鍵詞匹配度對（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）對策的影響。
　　6、加粗、著(zhù)色、連接關(guān)鍵詞可以幫助引擎查出關(guān)鍵詞，但有明顯作弊嫌疑。如果是比較流行的關(guān)鍵詞，就不要用這個(gè)方法。
　　好的。引擎最?lèi)?ài)偽原創(chuàng )文章 發(fā)布。因為我們掌握了關(guān)鍵詞的選擇，優(yōu)化了文章的標題和開(kāi)頭等關(guān)鍵環(huán)節，使得關(guān)鍵詞的匹配度有了很大的提升。只要你選擇的關(guān)鍵詞是合理的，沒(méi)有理由不接收流量。
　　選擇合理的關(guān)鍵詞的方法如下：
　　1、查看索引
　　2、 觀(guān)察并更改搜索結果第一頁(yè)的關(guān)鍵詞文章標題。例如關(guān)鍵詞“解決44錯誤”搜索
　　在搜索結果中，我們可以看到，完全出現在關(guān)鍵詞的標題中的文章非常少。因此，我們有理由相信，我們的“44錯誤解決方案”文章很可能在發(fā)布后獲得不錯的排名。參考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
　　3、依靠關(guān)鍵詞長(cháng)期的關(guān)注和感受。
　　好吧，讓我們到此為止。如果大家有什么問(wèn)題，可以一起討論。順便提供一個(gè)``（易推英文TuiGuang123_COM）技術(shù)交流研究組''，群號：36329 歡迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）愛(ài)好者參與。
　　一推英語(yǔ)軟文作家TuiGuang123、一推Tuiguang123英語(yǔ)軟文作家、一推英語(yǔ)軟文兼職TuiGuang123、一推Tuiguang123英語(yǔ)軟文兼職、一推英語(yǔ)軟文@ >寫(xiě)作TuiGuang123，億推Tuiguang123英文軟文寫(xiě)作。TuiGuang123_COM提供標準化的英文軟文出版和英文新聞稿撰寫(xiě)服務(wù)。專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)母語(yǔ)軟文作家，100個(gè)英語(yǔ)軟文可在一周內完成。歡迎國內外貿易客戶(hù)或外貿推廣伙伴聯(lián)系業(yè)務(wù)，共謀發(fā)展。聯(lián)系方式可在百度搜索“易皮英語(yǔ)推廣”或直接訪(fǎng)問(wèn)Tuiguang_COM 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(影響網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名的因素是什么?如何讓網(wǎng)站的關(guān)鍵詞的排名提升)
　　影響網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名的因素有哪些？如何提高網(wǎng)站的關(guān)鍵詞的排名應該是每個(gè)seoer都在做的事情。新手可能正在探索這一點(diǎn)。也是大家一直想了解的問(wèn)題。那么影響網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名的因素有哪些呢？如何提高網(wǎng)站關(guān)鍵詞的排名？
　　一、網(wǎng)站 服務(wù)器穩定性：
　　網(wǎng)站服務(wù)器的穩定性和速度直接影響網(wǎng)站關(guān)鍵詞的排名。如果蜘蛛爬到你網(wǎng)站，服務(wù)器癱瘓無(wú)法打開(kāi)，蜘蛛爬不上網(wǎng)頁(yè)。從而導致網(wǎng)頁(yè)權重降低甚至從索引中剔除，嚴重影響相關(guān)網(wǎng)頁(yè)關(guān)鍵詞的排名。建議及時(shí)更換服務(wù)器，以免造成不必要的影響，以免流淚不流淚。
　　二、網(wǎng)站重量
　　一個(gè)高權重的網(wǎng)站關(guān)鍵詞很容易得到好的排名，這樣的例子比比皆是。一些老站長(cháng)喜歡將權重較低的新網(wǎng)站或網(wǎng)站轉貼為自己的文章，他們的排名往往比采集的新網(wǎng)站要好。還有之前的博白優(yōu)比賽。百度上第一個(gè)是A5的文章頁(yè)面。許多大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的內頁(yè)排名比一些網(wǎng)站首頁(yè)目標關(guān)鍵詞的排名還要好，這也是權重的體現。
　　影響體重的因素：
　　三、是嗎原創(chuàng )
　　相信大家都知道原創(chuàng )文章比采集的內容和文案更受搜索引擎的青睞和提倡。因此，搜索引擎會(huì )對原創(chuàng )的內容給予較高的權重。并不是說(shuō)采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一個(gè)長(cháng)期的網(wǎng)站，那你必須原創(chuàng )！經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的搜索引擎觀(guān)察，你的體重會(huì )得到一些加分。
　　四、外部鏈接
　　首先，外鏈不一定越多越好！不一定能提升關(guān)鍵詞的排名！關(guān)鍵在于外部鏈接的權重和相關(guān)性。例如：帶有非法內容的采集垃圾站或網(wǎng)站會(huì )給你一個(gè)完整的站點(diǎn)鏈接。雖然外鏈的數量可以輕松達到幾萬(wàn)，但你的關(guān)鍵詞排名能提升多少？也許不如網(wǎng)站制作的高權重和高相關(guān)性的鏈接錨文本。那么如何搭建外鏈呢？
　　五、內鏈
　　網(wǎng)站內鏈也是影響關(guān)鍵詞排名的重要因素。合理的內部鏈結構可以集中權重、傳遞權重、爬行蜘蛛，優(yōu)化邏輯結構和物理結構，讓蜘蛛更好。抓取并確定更好地交付頁(yè)面和頁(yè)面瀏覽量的權重。例如：當文章的內容出現網(wǎng)站首頁(yè)目標關(guān)鍵詞時(shí)，做一個(gè)首頁(yè)的鏈接，當其他文章關(guān)鍵詞出現時(shí)，做一個(gè)該文章的鏈接文章地址（即錨文本）。蜘蛛判斷網(wǎng)站的內部權重是根據站點(diǎn)內的鏈接數確定的。因此，如果內鏈建設合理，普通詞可以在沒(méi)有外鏈的情況下獲得更好的排名。
　　六、相關(guān)性
　　網(wǎng)站 內容相關(guān)性是搜索引擎關(guān)注的一個(gè)點(diǎn)。比如文章的主題內容是否與關(guān)鍵詞相關(guān)，外部鏈接的相關(guān)性，網(wǎng)站的鏈接是否與你的網(wǎng)站的內容相關(guān)、關(guān)鍵詞布局和位置、關(guān)鍵詞詞頻、文章相關(guān)文章、內鏈錨文本等都會(huì )對你的關(guān)鍵詞@造成一定影響> 排名。
　　七、百度收錄了多少網(wǎng)站相關(guān)的關(guān)鍵詞
　　百度收錄網(wǎng)站的相關(guān)關(guān)鍵詞越相關(guān)，越容易獲得更好的排名。但不是絕對的！正如第四點(diǎn)所說(shuō)，不一定越多越好。
　　八、更新規則
　　網(wǎng)站 每天定時(shí)定量更新，外鏈穩定增長(cháng)，內鏈合理建設，不停，不漲不跌，堅持下去，相信你的網(wǎng)站會(huì )有一個(gè)很好的重量。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(如何利用關(guān)鍵詞采集詞選取一個(gè)相對優(yōu)質(zhì)的詞匯)
　　關(guān)鍵詞采集詞，對于文案營(yíng)銷(xiāo)來(lái)說(shuō)是基礎。怎么選擇一個(gè)合適的關(guān)鍵詞，有2個(gè)方面的考慮：1是同行業(yè)的所有詞匯，包括行業(yè)平均關(guān)鍵詞量、同行業(yè)搜索量、同行業(yè)行業(yè)排名等等。2是現階段流量的情況，判斷一個(gè)詞匯的趨勢。那么，怎么利用lz提到的幾款軟件進(jìn)行搜索詞匯，選取一個(gè)相對優(yōu)質(zhì)的詞匯呢？之前我使用過(guò)一款算法進(jìn)行選詞的軟件，感覺(jué)不錯，大家可以看一下：lz的問(wèn)題主要在于“如何在搜索框、百度推廣工具中進(jìn)行選詞”以及“如何確定一個(gè)靠譜的詞匯”兩方面，根據我自己的了解我來(lái)談一下我的看法：1.對于搜索框選詞可以借助手機端seo一體化搜索框工具，也就是主打關(guān)鍵詞的工具，之前我也推薦過(guò)這個(gè)：基于一體化搜索框工具。
　　這款工具可以對網(wǎng)站所有頁(yè)面進(jìn)行操作，甚至對同一站點(diǎn)進(jìn)行二次操作。這款工具是我自己的長(cháng)久之選，下面給大家列舉一下他的用法（工具名為：新標題。）用這款工具，首先有一個(gè)最基本的要求是，新標題最好只有一個(gè)字，最多三個(gè)字。其次，選擇“由詞抓取”模式，即首次通過(guò)關(guān)鍵詞抓取獲取30個(gè)詞，之后任選部分詞匯再次抓取一次。
　　這樣可以比較快的確定一個(gè)關(guān)鍵詞。第三，選擇“關(guān)鍵詞詞頻統計”模式，統計詞匯所有在百度一次性投放的詞語(yǔ)排名情況。統計的關(guān)鍵詞盡量靠前一些，能優(yōu)先提升排名和收錄速度。第四，選擇“詞匯包”功能，確定第一批詞中，哪些詞已經(jīng)在百度工具采集，這個(gè)時(shí)候你的詞匯選擇數量會(huì )減少，關(guān)鍵詞的質(zhì)量也要提高一些。2.百度推廣工具相對比搜索框選詞的適用性大些，他可以建立詞匯、關(guān)鍵詞表格，能幫助你快速找到你需要的詞。
　　在這里我推薦幾款值得用的網(wǎng)站推廣工具：其實(shí)可以對這些工具進(jìn)行“放大”，覆蓋更多詞匯。他有個(gè)功能蠻不錯的，其中還有個(gè)標題抓取的功能，相對于詞頻統計，這個(gè)更好用一些。下面這款工具，對于網(wǎng)站前端可能有些幫助，大家可以看一下?？梢宰鲈~。說(shuō)了那么多，我還是再來(lái)嘮叨一下吧，我見(jiàn)過(guò)一個(gè)人通過(guò)關(guān)鍵詞的方式在百度上獲取到一百多個(gè)自然流量，看到這，大家有沒(méi)有覺(jué)得我會(huì )說(shuō)的更多呢？哈哈哈哈哈。
　　最后我對這些軟件進(jìn)行一下總結：1.與關(guān)鍵詞打交道需要一定的定力，對于簡(jiǎn)單的數據統計要好好利用，有些關(guān)鍵詞的用詞已經(jīng)開(kāi)始發(fā)生變化，應該再去抓取，是不是也變得重要一些呢？2.百度推廣工具優(yōu)選，可以幫助我們從一個(gè)側面反應這個(gè)詞匯的搜索情況，也可以參考這個(gè)詞匯的廣告情況。3.這些工具工具應該算是輔助工具，對于某個(gè)詞匯某個(gè)詞匯的篩選，應該是最重要的。4.關(guān)鍵詞工具，雖然標題抓取，詞頻統計以及詞匯包的數。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(題主做什么類(lèi)型的影視劇投資？怎么做？)
　　關(guān)鍵詞采集詞云的顯示效果搜索詞采集python爬蟲(chóng)最后自己做一個(gè)微信公眾號如何？
　　現在流行共享經(jīng)濟你可以考慮考慮。實(shí)現手機動(dòng)動(dòng)手指就能賺錢(qián)的機會(huì )現在好像沒(méi)有了。
　　額(⊙o⊙)我想問(wèn)下題主做什么類(lèi)型的影視劇投資？
　　一部電影火爆的原因有很多，但是獲取流量大的影視，從眾多投資機構和投資人來(lái)看，第一是靠，主角，演員。第二是靠，市場(chǎng)關(guān)注度，上座率，觀(guān)眾反饋，線(xiàn)上宣傳，線(xiàn)下推廣。但是如果你是用付費投放和流量采集兩個(gè)方法，那么難度有點(diǎn)大。但也有創(chuàng )意可以做。給你幾個(gè)案例看看。
　　獲取ip的關(guān)鍵詞可以去電腦爬蟲(chóng)網(wǎng)站和在手機上下個(gè)迷你影視分析，
　　關(guān)鍵詞市場(chǎng)分析，雖然我在做，
　　傳奇道
　　雖然我知道的沒(méi)有給題主說(shuō)的多，但是還是推薦一些比較適合的：關(guān)鍵詞分析工具網(wǎng)站：ptengine影視生態(tài)鏈，電影數據調研工具，可以按標簽爬取里面關(guān)鍵詞的結果，不僅可以查找影片或類(lèi)型，還可以查詢(xún)上映期間及票房。歡迎批評指正。
　　如果你想做的是電影，關(guān)鍵詞是大家獲取電影話(huà)題的主要途徑，豆瓣里可以大多數的影視站找相關(guān)話(huà)題，多看看就能分析出來(lái)大致的影視趨勢。
　　同意@伊雪的看法。感覺(jué)云盤(pán)倒是能做，類(lèi)似于google文件上傳網(wǎng)站那種地方就能夠搜索關(guān)鍵詞，然后收集就好了。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(java爬蟲(chóng)關(guān)鍵詞采集詞的步驟及步驟介紹-樂(lè )題庫)
　　關(guān)鍵詞采集詞、關(guān)鍵詞、關(guān)鍵詞具體步驟如下：
　　1、自定義采集使用spider.js可以對鏈接的部分分詞，例如，/east.sql注意:spider.js只能采集同義詞或近義詞。
　　2、完成轉換使用sqlparser.js提供的“js轉義”功能，將{"wf":"select","e":"a","x":"xyz"}修改為{"wf":"select","e":"xyz","x":"xyz"}。
　　3、將原始代碼放入瀏覽器到index.js
　　如果是做爬蟲(chóng)，采集請求的頁(yè)面一般應該是百度，谷歌等，爬蟲(chóng)如果用java可以用pageselector對頁(yè)面進(jìn)行請求的解析，里面提供了請求參數，可以獲取頁(yè)面中指定的token，然后對那些token進(jìn)行正則匹配解析。還有就是看一下這個(gè)java爬蟲(chóng)教程（javase6：采集/爬蟲(chóng)工程師）。
　　最簡(jiǎn)單的辦法就是用spider.js去爬，如果你想爬其他網(wǎng)站的話(huà)，可以用sqlparserjs轉義，
　　采集其他網(wǎng)站里面的圖片，尤其是gif圖片，你可以用圖片庫，爬蟲(chóng)得到圖片，然后就可以采集圖片了，
　　qaq采集豆瓣圖片也用這個(gè)辦法，有排名什么的，
　　建議用scrapy爬取，參考django/scrapy爬蟲(chóng)教程。
　　最簡(jiǎn)單的方法我看還是采集指定詞的熱門(mén)電影。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(金山詞霸，百度老司機教你用百度google采集評論)
　　關(guān)鍵詞采集詞云生成神馬詞云金山詞霸采集一句話(huà)采集采集用戶(hù)體驗設計好的視頻采集涉及到的統計詞庫等摘要包括mv采集屏幕采集政治觀(guān)點(diǎn)采集等你需要想到的金山詞霸都可以出現ihh不停的播放搜索引擎可以發(fā)現你需要的詞匯豆瓣發(fā)現一個(gè)不錯的方法關(guān)鍵詞采集天貓京東推薦活動(dòng)等等標題注意關(guān)鍵詞是否含有敏感詞金山詞霸、搜狗等采集詞云生成之后你再在電腦端瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)大量觸碰關(guān)鍵詞就會(huì )被吞到lab用lab想一想吧我不能解決的那就叫我愛(ài)你好了吧。
　　最新手游推薦這個(gè)作者為云見(jiàn)鹿算了不自己動(dòng)手了去他的帖子里看吧
　　標題文字情緒走向。
　　金山詞霸，
　　百度
　　老司機教你用金山詞霸采集評論^_^
　　可以用
　　tinypng我說(shuō)了是用來(lái)采集評論的，
　　金山詞霸
　　金山詞霸吧？
　　我的話(huà)用美味dict
　　1.百度。2.百度一下。3.知乎。
　　老司機教你用百度
　　google。
　　pagedict，最常用的方法。
　　金山詞霸金山詞霸百度云.
　　有道詞典
　　美味dict
　　tinypng
　　快去金山詞霸上爬啊。
　　百度一下看這里！上方可以爬取網(wǎng)頁(yè)截圖，下方就可以自己設置圖片顯示路徑了！速度的話(huà)， 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(基于TF-IDF的關(guān)鍵詞抽取方法，幫助讀者快速理解文本信息)
　　文本關(guān)鍵詞提取是一種高度濃縮文本信息的有效方法。它可以通過(guò)3-5個(gè)詞準確概括文本主題，幫助讀者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四種：基于TF-IDF的關(guān)鍵詞抽取、基于TextRank的關(guān)鍵詞抽取、基于Word2Vec詞聚類(lèi)的關(guān)鍵詞抽取。>抽取，以及關(guān)鍵詞抽取結合多種算法。在學(xué)習使用前三種算法進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取的過(guò)程中，筆者發(fā)現網(wǎng)上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取關(guān)鍵詞的例子。代碼和步驟比較簡(jiǎn)單，但是使用Word2Vec中的詞聚類(lèi)方法，網(wǎng)上的資料沒(méi)有明確表達過(guò)程和步驟。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec詞聚類(lèi)方法實(shí)現專(zhuān)利文本的提?。ㄒ策m用于其他類(lèi)型的文本）。通過(guò)理論與實(shí)踐相結合，一步步的理解、學(xué)習、實(shí)現中文文本關(guān)鍵詞提取。
　　1 概述
　　一個(gè)文檔的關(guān)鍵詞相當于N個(gè)最能表達文檔主題的詞，也就是文檔最重要的詞。因此，文本抽取關(guān)鍵詞的問(wèn)題可以轉化為一個(gè)詞重要性排序問(wèn)題，選擇top TopN的詞作為文本關(guān)鍵詞。目前主流的文本提取方法主要分為以下兩類(lèi)：
　?。?）基于統計的關(guān)鍵詞提取方法
　　該方法根據詞頻等統計信息計算文檔中詞的權重，按照權重值的順序提取關(guān)鍵詞。TF-IDF 和 TextRank 都屬于此類(lèi)方法。其中，TF-IDF方法通過(guò)計算單個(gè)文本詞頻（Term Frequency，TF）和逆文檔頻率指數（Inverse Document Frequency，IDF）得到詞權重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通過(guò)詞共現窗口構建共現網(wǎng)絡(luò )，計算詞得分。這種方法簡(jiǎn)單易實(shí)現，適用性強，但沒(méi)有考慮詞序問(wèn)題。
　?。?）關(guān)鍵詞 基于機器學(xué)習的抽取方法
　　該方法包括SVM、樸素貝葉斯等監督學(xué)習方法，以及K-means、層次聚類(lèi)等無(wú)監督學(xué)習方法。在這類(lèi)方法中，模型的好壞取決于特征提取，而深度學(xué)習是一種有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 詞向量模型是自然語(yǔ)言領(lǐng)域具有代表性的學(xué)習工具。它在訓練語(yǔ)言模型的過(guò)程中將字典映射到更抽象的向量空間。每個(gè)詞都由一個(gè)高維向量表示。向量空間中兩點(diǎn)之間的距離對應兩個(gè)詞的相似度。
　　基于以上研究，本文分別采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec詞聚類(lèi)方法，并使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并實(shí)現了文本提取關(guān)鍵詞。
　　2 開(kāi)發(fā)環(huán)境準備2.1 Python環(huán)境
　　在python官網(wǎng)下載電腦對應的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
　　2.2個(gè)第三方模塊
　　本實(shí)驗Python代碼的實(shí)現使用了多個(gè)知名的第三方模塊，主要模塊如下：
　　(1）杰霸
　　目前使用最廣泛的中文分詞組件。下載鏈接：
　　(2）Gensim
　　一個(gè)用于主題模型、文檔索引和大規模語(yǔ)料相似度索引的python庫，主要用于自然語(yǔ)言處理（NLP）和信息檢索（IR）。下載鏈接：
　　本例中維基中文語(yǔ)料庫處理和中文詞向量模型構建需要該模塊。
　　(3）熊貓
　　高效處理大數據集和執行數據分析任務(wù)的python庫是一個(gè)基于Numpy的工具包。
　　下載鏈接：
　　(4）Numpy
　　用于存儲和處理大型矩陣的工具包。
　　下載鏈接：
　　(5）Scikit-learn
　　機器學(xué)習的python工具包，python模塊引用名稱(chēng)為sklearn，安裝前需要Numpy和Scipy兩個(gè)Python庫。
　　官網(wǎng)地址：
　　本例中主要使用了該模塊中的feature_extraction、KMeans（k-means聚類(lèi)算法）和PCA（pac降維算法）。
　　(6）Matplotlib
　　Matplotlib 是一個(gè)用于繪制二維圖形的 Python 圖形框架。
　　下載鏈接：
　　3 數據準備3.1 樣本語(yǔ)料
　　文中以汽車(chē)行業(yè)的10項專(zhuān)利作為樣本數據集，見(jiàn)文件“data/sample_data.csv”。該文件依次收錄編號（id）、標題（title）和摘要（abstract）三個(gè)字段。關(guān)鍵詞的提取過(guò)程中都涉及到標題和摘要。樣本集文件截圖如下：
　　
　　樣本集文件
　　您可以根據自己的樣本數據調整數據讀取代碼。
　　3.2 停用詞詞典
　　本文使用中科院計算所中文自然語(yǔ)言處理開(kāi)放平臺發(fā)布的中文停用詞列表，收錄1208個(gè)停用詞。下載鏈接：
　　另外，因為本例中的樣本是專(zhuān)利文本，詞匯專(zhuān)業(yè)性很強，需要手動(dòng)添加停用詞，可以直接加入上面的停用詞列表，一行一個(gè)停用詞，見(jiàn)文件“data/stopWord.TXT”。在這個(gè)例子中，作者為了演示目的，在文件的頂部手動(dòng)添加了六個(gè)停用詞“包括、相對、免費、使用、本發(fā)明和組合”。您可以根據實(shí)際情況刪除或刪除它們。添加停用詞。
　　4 基于TF-IDF的文本提取方法關(guān)鍵詞4.1 TF-IDF算法思想
　　術(shù)語(yǔ)頻率（TF）是指給定單詞在當前文檔中出現的頻率。由于同一個(gè)詞在長(cháng)文檔中的詞頻可能高于短文檔，因此需要根據文檔的長(cháng)度對給定詞進(jìn)行歸一化，即給定詞的個(gè)數除以總數當前文檔中的單詞數。
　　逆文檔頻率 (IDF) 是衡量單詞普遍重要性的指標。也就是說(shuō)，如果一個(gè)詞只出現在少數文檔中，則說(shuō)明它更能代表文檔的主題，權重也更大；如果一個(gè)詞出現在大量的文檔中，就說(shuō)明它代表什么并不清楚，它的權重應該很小。
　　TF-IDF的主要思想是，如果某個(gè)詞在一篇文章文章中出現頻率較高，而在其他文章中出現頻率較低，則認為該詞可以更好地代表當前文章@文章的含義。也就是說(shuō)，一個(gè)詞的重要性與其在文檔中出現的次數成正比，與其在語(yǔ)料庫中出現的頻率成反比。
　　計算如下：
　　
　　TF-IDF計算公式
　　4.2 TF-IDF文本關(guān)鍵詞提取方法流程
　　由上可知，TF-IDF對文本的所有候選關(guān)鍵詞進(jìn)行加權處理，并根據權重對關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。假設Dn為測試語(yǔ)料的大小，算法的關(guān)鍵詞提取步驟如下：
　?。?）對于給定的文本D，進(jìn)行分詞、詞性標注、去除停用詞等數據預處理操作。本小節采用口吃分詞，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'這些詞性詞，最后得到n個(gè)候選關(guān)鍵詞，即D=[t1,t2,..., tn];
　　(2） 計算詞ti在文本D中的詞頻；
　　(3） 計算詞ti在整個(gè)語(yǔ)料庫中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt為詞i在語(yǔ)料庫中出現的文檔數；
　　(4）計算單詞ti的TF-IDF=TF*IDF，重復(2）—(4）得到所有候選關(guān)鍵詞TF-IDF值；
　?。?）將候選關(guān)鍵詞的計算結果逆序排序，得到前N個(gè)詞作為文本關(guān)鍵詞。
　　4.3 代碼實(shí)現
　　Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相關(guān)功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函數。其中，CountVectorizer函數用于構建語(yǔ)料中的詞頻矩陣，TfidfTransformer函數用于計算詞的tfidf權重。
　　注意：TfidfTransformer()函數有一個(gè)參數smooth_idf，默認值為T(mén)rue，如果設置為False，IDF計算公式為idf=log(Dn /Dt) + 1。
　　基于TF-IDF方法的文本提取具體代碼如下：
　　
　　
　　基于TF-IDF方法實(shí)現文本關(guān)鍵詞提取Python代碼
　　代碼執行步驟如下：
　?。?） 讀取樣本源文件sample_data.csv；
　　(2） 獲取每行記錄的title和summary字段，將這兩個(gè)字段拼接起來(lái)；
　?。?）加載自定義停用詞列表stopWord.txt，對拼接后的文本進(jìn)行數據預處理操作，包括分詞、過(guò)濾匹配詞性的詞、去除停用詞、分離成帶空格的文本；
　　(4） 遍歷文本記錄，將預處理后的文本放入文檔集語(yǔ)料庫；
　?。?）使用CountVectorizer()函數得到詞頻矩陣，a[j][i]代表第i個(gè)文檔中第j個(gè)詞的詞頻；
　?。?）使用TfidfTransformer()函數計算每個(gè)詞的tf-idf權重；
　?。?）得到詞袋模型中的關(guān)鍵詞和對應的tf-idf矩陣；
　　(8） 遍歷tf-idf矩陣，打印每個(gè)文檔的詞匯表和對應的權重；
　?。?）對于每個(gè)文檔，按照詞權值降序排序，選擇topN個(gè)詞作為文本關(guān)鍵詞，寫(xiě)入數據框；
　　(10） 將最終結果寫(xiě)入文件keys_TFIDF.csv。
　　最終運行結果如下圖所示。
　　
　　TF-IDF方法運行結果
　　5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text關(guān)鍵詞提取方法
　　TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介紹TextRank之前必須先了解一下PageRank算法。
　　PageRank 算法是谷歌創(chuàng )始人拉里佩奇和謝爾蓋布林在 1998 年斯坦福大學(xué)研究生期間發(fā)明的。它是一種用于根據網(wǎng)頁(yè)之間的超鏈接計算網(wǎng)頁(yè)重要性的技術(shù)。該算法借鑒了學(xué)術(shù)界用來(lái)判斷學(xué)術(shù)論文重要性的方法，即檢查論文的引用次數?；谝陨纤枷?，PageRank算法的核心思想是網(wǎng)頁(yè)的重要性由兩部分組成：
　?、?如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被大量其他網(wǎng)頁(yè)鏈接，則說(shuō)明該網(wǎng)頁(yè)更重要，即鏈接網(wǎng)頁(yè)的數量；
　?、谌绻粋€(gè)網(wǎng)頁(yè)鏈接到排名靠前的網(wǎng)頁(yè)，說(shuō)明這個(gè)網(wǎng)頁(yè)更重要，即被鏈接網(wǎng)頁(yè)的權重。
　　一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)的PageRank值（PR）計算公式如下：
　　
　　PageRank計算公式
　　其中，PR(Pi)為第i個(gè)網(wǎng)頁(yè)的重要性排序，即PR值；ɑ為阻尼系數，一般設置為0.85；N是網(wǎng)頁(yè)總數；mpi 是第 i 個(gè)網(wǎng)頁(yè)的所有鏈接 網(wǎng)頁(yè)的集合；L(Pj) 是第 j 個(gè)網(wǎng)頁(yè)的鏈接數。
　　最初假設所有網(wǎng)頁(yè)的排名都是1/N，根據上述公式計算每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PR值。當迭代穩定后，停止迭代計算，得到最終結果。一般情況下，經(jīng)過(guò)10次左右的迭代就基本收斂了。
　　5.2 TextRank 算法思路
　　TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自動(dòng)摘要提取時(shí)提出的，是對 PageRank 算法思想的改進(jìn)。該算法將文本拆分為詞匯作為網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)，形成詞匯網(wǎng)絡(luò )圖模型，并將詞之間的相似關(guān)系視為推薦或投票關(guān)系，從而計算出每個(gè)詞的重要性。
　　基于TextRank的Text關(guān)鍵詞提取使用局部詞法關(guān)系，即共現窗口，對候選關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。該方法的步驟如下：
　?。?）對于給定的文本D，進(jìn)行分詞、詞性標注、去除停用詞等數據預處理操作。本小節采用口吃分詞，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'這些詞性詞，最后得到n個(gè)候選關(guān)鍵詞，即D=[t1,t2,..., tn];
　　(2）構造候選關(guān)鍵詞圖G=(V,E)，其中V為節點(diǎn)集，由候選關(guān)鍵詞組成，利用共現關(guān)系構造邊在任意兩點(diǎn)之間，只有當它們對應的詞在長(cháng)度為K的窗口中共同出現時(shí)，兩個(gè)節點(diǎn)之間才存在邊。K表示窗口的大小，即最多K個(gè)詞共同出現；
　?。?） 根據公式迭代計算每個(gè)節點(diǎn)的權重，直到收斂；
　?。?）將節點(diǎn)權重逆序排序，得到前N個(gè)詞作為文本關(guān)鍵詞。
　　注意：jieba 庫收錄 jieba.analysis.textrank 函數，可以直接實(shí)現 TextRank 算法。本文使用該功能進(jìn)行實(shí)驗。
　　5.3 代碼實(shí)現
　　基于TextRank方法提取文本的具體代碼如下：
　　
　　TextRank 方法 Python 代碼
　　代碼執行步驟如下：
　?。?） 讀取樣本源文件sample_data.csv；
　　(2） 獲取每行記錄的title和summary字段，將這兩個(gè)字段拼接起來(lái)；
　　(3）加載自定義停用詞列表 stopWord.txt;
　?。?） 遍歷文本記錄，使用jieba.analysis.textrank函數過(guò)濾掉指定詞性和topN文本關(guān)鍵詞，并將結果存入數據框；
　?。?）將最終結果寫(xiě)入文件keys_TextRank.csv。
　　最終運行結果如下圖所示。
　　
　　TextRank 方法操作結果
　　6 基于Word2Vec詞聚類(lèi)的文本提取方法關(guān)鍵詞6.1 Word2Vec詞向量表示
　　眾所周知，機器學(xué)習模型的輸入必須是數值數據，不能直接用文本作為模型的輸入。首先需要將其轉化為數學(xué)形式?；赪ord2Vec的詞聚類(lèi)方法是一種機器學(xué)習方法，需要對候選關(guān)鍵詞進(jìn)行向量化。因此，必須先構建Word2Vec詞向量模型來(lái)提取候選關(guān)鍵詞的詞向量。
　　Word2Vec 是 Mikolov 等當時(shí)在 Google 工作的人于 2013 年發(fā)布的詞向量訓練工具。一經(jīng)發(fā)布，就被廣泛應用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。該工具使用淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型自動(dòng)學(xué)習詞在語(yǔ)料庫中的出現，并將詞嵌入到高維空間中，通常在100-500維。在新的高維空間中，詞被表示為詞向量。形式。與傳統的文本表示相比，Word2Vec生成的詞向量表明，詞之間的語(yǔ)義關(guān)系在高維空間得到更好的體現，即語(yǔ)義相似的詞在高維空間更接近；同時(shí)， , 詞向量的使用避免了詞表示的“維度詛咒”問(wèn)題。
　　在實(shí)際操作上，特征詞向量的提取是基于訓練好的詞向量模型。詞向量模型的訓練需要大量的語(yǔ)料才能達到更好的效果。維基中文語(yǔ)料庫是公認的大型中文語(yǔ)料庫。從維基中文語(yǔ)料庫生成的詞向量中提取文本語(yǔ)料庫的特征詞向量。維基中文語(yǔ)料的Word2vec模型訓練在文章《使用Python實(shí)現維基中文語(yǔ)料的word2vec模型構建》一文中有詳細介紹，這里不再贅述。即本文從文章得到的最后一個(gè)文件“wiki.zh.text.vector”中提取候選關(guān)鍵詞的詞向量作為聚類(lèi)模型的輸入。
　　另外，在閱讀資料的過(guò)程中，發(fā)現維基中文語(yǔ)料庫中可能沒(méi)有收錄一些非常專(zhuān)業(yè)或不常見(jiàn)的詞。為了提高語(yǔ)料庫的質(zhì)量，可以添加實(shí)驗所需的樣本語(yǔ)料庫一起訓練。筆者認為這是一種非?？尚械姆绞?。在本例中，為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，不采用該方法，您可以參考該方法根據您的實(shí)際情況進(jìn)行調整。
　　6.2 K-means聚類(lèi)算法
　　聚類(lèi)算法的目的是發(fā)現數據中數據對象之間的關(guān)系，對數據進(jìn)行分組，使得組內的相似度盡可能大，成分的相似度盡可能小。
　　K-Means 是一種常見(jiàn)的基于原型的聚類(lèi)技術(shù)。本文選擇該算法作為詞聚類(lèi)方法。算法思想是：首先隨機選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心，K為用戶(hù)指定的期望簇數，通過(guò)計算每個(gè)點(diǎn)到每個(gè)質(zhì)心的距離，將每個(gè)點(diǎn)分配到最近的質(zhì)心，形成K然后，根據分配給該簇的點(diǎn)重新計算每個(gè)簇的質(zhì)心，重復分配和更新質(zhì)心的操作，直到該簇不變或達到最大迭代次數。
　　6.3 Word2Vec詞聚類(lèi)文本關(guān)鍵詞提取方法流程
　　Word2Vec詞聚類(lèi)文本關(guān)鍵詞提取方法的主要思想是對詞向量表示的文本詞通過(guò)K-Means算法對文章中的詞進(jìn)行聚類(lèi)，并選擇聚類(lèi)中心作為文章的主要關(guān)鍵詞之一，計算其他詞與聚類(lèi)中心的相似度，選擇距離聚類(lèi)中心最近的topN個(gè)詞作為文本關(guān)鍵詞，計算其他詞與聚類(lèi)中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量進(jìn)行計算。
　　假設Dn為測試語(yǔ)料的大小，使用該方法提取文本關(guān)鍵詞的步驟如下：
　?。?）對維基中文語(yǔ)料進(jìn)行Word2vec模型訓練，參考我的文章《使用Python實(shí)現維基中文語(yǔ)料的word2vec模型構建》()，得到詞向量文件“wiki.zh.文本向量"";
　?。?）對于給定的文本D，進(jìn)行分詞、詞性標注、去重、去除停用詞等數據預處理操作。本小節使用口吃分詞，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'這些詞性詞，最后得到n個(gè)候選關(guān)鍵詞，即D=[t1,t2, …,tn];
　?。?）遍歷候選關(guān)鍵詞，從詞向量文件中提取候選關(guān)鍵詞的詞向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
　?。?）對候選關(guān)鍵詞進(jìn)行K-Means聚類(lèi)，得到每個(gè)類(lèi)別的聚類(lèi)中心；
　?。?） 計算組內詞與各類(lèi)別下聚類(lèi)中心的距離（歐氏距離），并按聚類(lèi)大小升序排序；
　?。?）計算候選關(guān)鍵詞的結果，得到TopN個(gè)詞排在文本關(guān)鍵詞。
<p>Step(4）需要人為給出聚類(lèi)數。本文測試語(yǔ)料為汽車(chē)行業(yè)專(zhuān)利文本，所以只需要聚類(lèi)為1類(lèi)即可，可以根據自己的數據進(jìn)行調整； step( 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(關(guān)鍵詞采集詞庫本地化表象特征識別系統加工后的行為分析報告)
　　關(guān)鍵詞采集詞庫本地化表象特征識別系統加工后的行為分析報告發(fā)售系統診斷
　　云圖這個(gè)產(chǎn)品已經(jīng)上線(xiàn)了好幾年了，可以自己在app上直接接收自己的點(diǎn)擊流量數據，并且也可以做自定義埋點(diǎn)收集用戶(hù)的行為數據做用戶(hù)畫(huà)像，以此來(lái)指導產(chǎn)品和服務(wù)升級。
　　按鍵精靈有10000+腳本，
　　webgis
　　androidproplaybackpush，
　　圖奇社交網(wǎng)絡(luò )
　　網(wǎng)站廣告托管
　　有種詞語(yǔ)叫tagged-ads，翻譯成中文就是“標簽化廣告”，在百度和谷歌中都有同類(lèi)的功能，是通過(guò)關(guān)鍵詞或者維度來(lái)加標簽來(lái)展示廣告的。
　　/
　　嗯，我現在正在寫(xiě)一個(gè)單身相親網(wǎng)站的計劃，歡迎參加。
　　把關(guān)鍵詞采集到的json序列化，轉化為redis中的數據集，這樣也可以做很多事情。
　　當前的網(wǎng)頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)基本是用瀏覽器，或者說(shuō)沒(méi)有太多的安全措施，所以各種資源都會(huì )泄露，網(wǎng)站比如說(shuō)關(guān)鍵詞，隱私數據，等，應該都是有方法可以把它屏蔽掉。blade，插件：有可以對訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站上的所有關(guān)鍵詞進(jìn)行監控的軟件，效果不錯，雖然處理的數據量不如題主的大。
　　專(zhuān)欄
　　quantitylist，分項匯總。
　　理論上google可以記錄你的訪(fǎng)問(wèn)數據，
　　taggedads-adexchangeforfemaleandmale. 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(
如何來(lái)收集和篩選關(guān)鍵詞？的渠道方法分享！)
　　
　　很多朋友不知道如何采集和過(guò)濾關(guān)鍵詞？一般來(lái)說(shuō)，通過(guò)不同渠道采集關(guān)鍵詞時(shí)，盡量覆蓋用戶(hù)的搜索習慣，避免遺漏。然后我們將根據相關(guān)性、競爭性和受歡迎程度進(jìn)行過(guò)濾。下面小編就為大家簡(jiǎn)單介紹一下！
　　關(guān)鍵詞的合集
　　1、基于核心詞的關(guān)聯(lián)擴展。方法是根據直覺(jué)印象或個(gè)人經(jīng)驗，在核心詞前后添加品牌、地區、行業(yè)、特征等修飾語(yǔ)。
　　2、參考選手的網(wǎng)站用詞。尤其是關(guān)鍵詞排名靠前的網(wǎng)站，一定要重點(diǎn)分析研究。打開(kāi)競爭對手的網(wǎng)站后，在空白部分右擊，點(diǎn)擊“查看網(wǎng)頁(yè)源代碼”。多研究一下競爭對手網(wǎng)站的每個(gè)頁(yè)面的關(guān)鍵詞布局，對我們有很好的參考價(jià)值。
　　3、使用采集工具。常用的關(guān)鍵詞采集工具有：百度索引、百度推廣賬號中的關(guān)鍵詞規劃師、站長(cháng)工具中的關(guān)鍵詞挖掘等，大家可以在線(xiàn)搜索使用。另外，搜索引擎自帶的推薦功能也可以作為采集關(guān)鍵詞的重要參考。比如百度的自動(dòng)下拉框，頁(yè)面底部的“相關(guān)搜索”。
　　關(guān)鍵詞的放映
　　決定一個(gè)關(guān)鍵詞是否被選中主要考慮三個(gè)方面：相關(guān)性、搜索量和競爭。
　　1、相關(guān)性
　　關(guān)鍵詞 的相關(guān)性越高，值越大。
　　2、搜索量
　　一個(gè)詞的搜索者越多，他給我們帶來(lái)的潛在訪(fǎng)問(wèn)者就越多網(wǎng)站。
　　3、比賽
　　百度每頁(yè)只能顯示10個(gè)自然搜索結果。很多熱門(mén)詞的競爭非常激烈，所以在選擇詞的時(shí)候，不要一味地看搜索量，還要考慮到競爭程度，盡力達到預期的目標。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(網(wǎng)站關(guān)鍵詞收集器需要查看的關(guān)鍵詞列表，粘貼功能支持用戶(hù)自定義)
　　網(wǎng)站關(guān)鍵詞 Collector 是一款非常好的批量采集指定關(guān)鍵詞網(wǎng)站 軟件。很多用戶(hù)在采集關(guān)鍵詞的時(shí)候，經(jīng)常會(huì )遇到各種各樣的麻煩。如需采集關(guān)鍵詞，可下載軟件使用。用戶(hù)可以免費使用。只需進(jìn)入指定的關(guān)鍵詞，設置相關(guān)功能，點(diǎn)擊開(kāi)始采集，即可快速完成關(guān)鍵詞的采集。而且，簡(jiǎn)單的使用方法提高了采集的速度。該功能進(jìn)入您需要查看的關(guān)鍵詞列表，粘貼功能支持自定義選擇。您需要搜索的搜索引擎可以快速選擇您需要使用的模塊。合并保存，自動(dòng)刪除重復結果，谷歌必應英文站點(diǎn)是否不收錄WWW和頂級域名，合并分割線(xiàn)功能是否支持忽略搜索引擎自身網(wǎng)站，谷歌必應雅虎沒(méi)有軟件功能等待頁(yè)數被輸入。支持設置采集頁(yè)面，只采集指定排名的網(wǎng)站。采集完成后，統計包括輸入時(shí)間和直觀(guān)的用戶(hù)界面，讓您更輕松地完成使用。1.在本站河東軟件園下載軟件后，解壓成功，點(diǎn)擊關(guān)鍵詞網(wǎng)站采集器。exe運行軟件；2.進(jìn)入軟件主界面，支持查看和進(jìn)入關(guān)鍵詞列表，輸入關(guān)鍵詞 自己動(dòng)手；3.根據需要選擇搜索引擎，包括百度和百度新聞、搜狗新聞、神馬移動(dòng)等。4.快速保存要使用的模塊，添加各種相關(guān)模板；5.設置相關(guān)的采集功能，并勾選需要的功能；6. 快速選擇要保存的目錄；7.設置相關(guān)功能后，即可保存配置；8.點(diǎn)擊開(kāi)始采集按鈕，采集您需要的信息；9.采集 完成后出現提示信息界面，點(diǎn)擊確定；1&lt; 設置相關(guān)的采集功能，并勾選需要的功能；6. 快速選擇要保存的目錄；7.設置相關(guān)功能后，即可保存配置；8.點(diǎn)擊開(kāi)始采集按鈕，采集您需要的信息；9.采集 完成后出現提示信息界面，點(diǎn)擊確定；1&lt; 設置相關(guān)的采集功能，并勾選需要的功能；6. 快速選擇要保存的目錄；7.設置相關(guān)功能后，即可保存配置；8.點(diǎn)擊開(kāi)始采集按鈕，采集您需要的信息；9.采集 完成后出現提示信息界面，點(diǎn)擊確定；1&lt;
　　Excel 導出：csv 是一個(gè)文本表格，Excel 可以將其顯示為多列多行數據。只要在保存模板中設置：這個(gè)格式是csv格式，每一項用引號括起來(lái)，多個(gè)項用逗號隔開(kāi)，然后保存擴展名填csv，就可以問(wèn)常見(jiàn)問(wèn)題：為什么有些網(wǎng)址不同批次的關(guān)鍵詞采集在結果中重復了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出現了很多網(wǎng)站被抄襲的情況。這也是正常的，因為網(wǎng)站的每個(gè)內頁(yè)可能收錄很多主題，不同的關(guān)鍵詞可能會(huì )被采集到網(wǎng)站的不同內頁(yè)中。引用一個(gè)域名時(shí)，同一個(gè)網(wǎng)站不同內頁(yè)的域名結果自然會(huì )是一樣的。此外，軟件中的自動(dòng)去重是對采集到的結果進(jìn)行內部去重，之前采集的結果不在本次去重的范圍內。如果兩個(gè)集合的結果中存在一些重復的URL，可以將它們合并在一起并用軟件復制。為什么我過(guò)一段時(shí)間還收不到？這可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通過(guò)改IP繼續（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，則只能在搜索引擎刪除該塊后繼續添加書(shū)簽。百度的屏蔽時(shí)間一般是半小時(shí)到幾個(gè)小時(shí)。但即使驗證碼被屏蔽，軟件也會(huì )彈出驗證碼進(jìn)行人工輸入（百度、谷歌）。 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(
關(guān)鍵詞詞庫的建立搜集篩選測試歸類(lèi)詞庫)
　　
<p>關(guān)鍵詞詞庫的建立，集合，篩選，測試分類(lèi)，關(guān)鍵詞詞庫的建立，集合，選擇，測試分類(lèi)，@關(guān)鍵詞詞庫的建立是非常必要的，而且對于企業(yè)站點(diǎn)，很多時(shí)候我們對關(guān)鍵詞詞典只有一個(gè)非常模糊的概念。和朋友分享的時(shí)候也講了用戶(hù)體驗和關(guān)鍵詞轉換不過(guò)類(lèi)似關(guān)鍵詞詞庫的建立，具體實(shí)現改進(jìn)關(guān)鍵詞的轉換操作真的沒(méi)去到年初。年初，小弟建議梳理行業(yè)，選擇一些流量大的。關(guān)鍵詞 出來(lái)專(zhuān)注于優(yōu)化。他的想法總是比我看到的更深刻、更徹底、更具有前瞻性。在這里借機學(xué)習一下關(guān)鍵詞詞庫的搭建關(guān)鍵詞詞庫的搭建分為四步：先采集關(guān)鍵詞，然后仔細篩選關(guān)鍵詞 ，然后進(jìn)行關(guān)鍵詞的測試。測試的重點(diǎn)是帶來(lái)流量和轉化。關(guān)鍵詞至于具體的操作，我就根據自己的理解簡(jiǎn)單談?wù)勔恍┧悸贰? 采集三類(lèi)關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞一般分為三類(lèi)。關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞和品牌關(guān)鍵詞由于可視化主題是采集 查看全部

　　關(guān)鍵詞采集詞(第三方工具收集愛(ài)站網(wǎng)金花工具百度推廣后臺…總結為什么要收集關(guān)鍵詞)
　　第三方工具集愛(ài)站網(wǎng)金花工具百度推廣背景......總結一下為什么需要采集關(guān)鍵詞競價(jià)SEO關(guān)鍵詞的分類(lèi)核心關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞采集方式1.百度下拉菜單2.百度相關(guān)搜索3.百度索引4.同行業(yè)網(wǎng)站分析5. 課堂練習和作業(yè)中的第三方工具 關(guān)鍵詞 策略關(guān)鍵詞 采集和分類(lèi) 目錄采集 關(guān)鍵詞 重要性 1 關(guān)鍵詞 的分類(lèi) 2 關(guān)鍵詞 采集方法 3為什么要采集關(guān)鍵詞 競拍以關(guān)鍵詞為中心。SEO基于關(guān)鍵詞 @關(guān)鍵詞為什么我們以推廣為目標采集關(guān)鍵詞？詢(xún)問(wèn)為什么我們需要采集關(guān)鍵詞 進(jìn)行投標服務(wù)。關(guān)鍵詞 是招標的主體。招標是圍繞關(guān)鍵詞進(jìn)行的。采集合適的關(guān)鍵詞可以讓SEO的競價(jià)服務(wù)更加精準高效 服務(wù)采集關(guān)鍵詞是SEO最基本的工作。采集和選擇合適的關(guān)鍵詞可以事半功倍。為什么要采集關(guān)鍵詞 1 關(guān)鍵詞的分類(lèi)2 關(guān)鍵詞采集方法3 關(guān)鍵詞的分類(lèi)核心關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞是什么核心關(guān)鍵詞 核心關(guān)鍵詞，指的是對關(guān)鍵詞 網(wǎng)站“核心”關(guān)鍵詞的分析和判斷，通俗的說(shuō)，就是指&lt; 可以讓競價(jià)服務(wù)更加精準高效 SEO 服務(wù)采集關(guān)鍵詞是SEO最基本的工作。采集和選擇合適的關(guān)鍵詞可以事半功倍。為什么要采集關(guān)鍵詞 1 關(guān)鍵詞的分類(lèi)2 關(guān)鍵詞采集方法3 關(guān)鍵詞的分類(lèi)核心關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞是什么核心關(guān)鍵詞 核心關(guān)鍵詞，指的是對關(guān)鍵詞 網(wǎng)站“核心”關(guān)鍵詞的分析和判斷，通俗的說(shuō)，就是指&lt; 可以讓競價(jià)服務(wù)更加精準高效 SEO 服務(wù)采集關(guān)鍵詞是SEO最基本的工作。采集和選擇合適的關(guān)鍵詞可以事半功倍。為什么要采集關(guān)鍵詞 1 關(guān)鍵詞的分類(lèi)2 關(guān)鍵詞采集方法3 關(guān)鍵詞的分類(lèi)核心關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞是什么核心關(guān)鍵詞 核心關(guān)鍵詞，指的是對關(guān)鍵詞 網(wǎng)站“核心”關(guān)鍵詞的分析和判斷，通俗的說(shuō)，就是指&lt;
　　也可以派生自核心關(guān)鍵詞和目標關(guān)鍵詞。能夠帶來(lái)搜索流量的詞統稱(chēng)為長(cháng)尾關(guān)鍵詞，是長(cháng)尾理論的延伸關(guān)鍵詞特征長(cháng)度較長(cháng)，通常由2-3個(gè)詞組成，甚至短語(yǔ)通常出現在內容頁(yè)面上。搜索量小，長(cháng)尾不穩定。選擇長(cháng)尾的選擇標準。根據上述邏輯順序進(jìn)行選擇。延伸閱讀 長(cháng)尾理論 定義 長(cháng)尾理論（The Long Tail）是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代興起的一種新理論。它是由美國人克里斯·安德森提出的。他認為，只要儲存和流通渠道充足，大的產(chǎn)品占據的市場(chǎng)份額，需求低或銷(xiāo)售不佳，可媲美甚至大于少數熱銷(xiāo)產(chǎn)品所占據的市場(chǎng)份額。長(cháng)尾關(guān)鍵詞長(cháng)尾關(guān)鍵詞 @關(guān)鍵詞流量很小，但是因為長(cháng)尾關(guān)鍵詞字很多，流量總和長(cháng)尾關(guān)鍵詞大于核心關(guān)鍵詞，往往是長(cháng)尾。@關(guān)鍵詞的轉化率高于核心關(guān)鍵詞，所以長(cháng)尾關(guān)鍵詞也很重要。長(cháng)尾關(guān)鍵詞&gt;核心流量總和關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞 1 關(guān)鍵詞的分類(lèi) 2 關(guān)鍵詞采集方式 3 關(guān)鍵詞百度采集方式下拉菜單百度相關(guān)搜索百度同行業(yè)索引網(wǎng)站 解析第三方工具百度下拉菜單合集1/3 Step 1：打開(kāi)百度主頁(yè)，輸入你要查詢(xún)的關(guān)鍵詞，如“網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)”百度下拉菜單合集2/3 Step 2 : 百度會(huì )聯(lián)系關(guān)鍵詞相關(guān)關(guān)鍵詞以下列下拉菜單的形式列出。百度下拉菜單集3/3 第三步：下拉菜單中的關(guān)鍵詞是用戶(hù)搜索量比較大的關(guān)鍵詞，可以選擇為關(guān)鍵詞的網(wǎng)站。
　　百度相關(guān)搜索集1/3 第一步：打開(kāi)百度主頁(yè)，在輸入框輸入要查詢(xún)的基本詞，如“網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)”百度相關(guān)搜索集2/3 第二步：勾選“相關(guān)搜索”輸入框” 下面百度地方百度相關(guān)搜索合集3/3 第三步：采集相關(guān)關(guān)鍵詞 百度索引合集1/3 第一步：輸入網(wǎng)址進(jìn)入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左邊采集相關(guān)關(guān)鍵詞，按搜索量排序，右邊一般是同行業(yè)的熱門(mén)詞。網(wǎng)站 * 訪(fǎng)問(wèn)競爭對手網(wǎng)站，了解哪些競爭對手使用了關(guān)鍵詞 比如一家花業(yè)公司網(wǎng)站，可以參考中國花卉的關(guān)鍵詞 &amp; 禮品網(wǎng)供選擇。查看對方網(wǎng)站title,keywords,description 根據網(wǎng)站導航欄和關(guān)鍵詞欄選擇第三方工具采集站長(cháng)工具： 第一步：進(jìn)入站長(cháng)工具頁(yè)面采集第三方工具 第二步：通過(guò)“SEO信息查詢(xún)”找到“百度指數分析”。第三方工具集合。第三步：輸入基本詞，采集相關(guān)關(guān)鍵詞 查看全部