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利用用戶搜索意圖做內頁排名

您現在的位置:SEO教程 > SEO優化教程 > 時間:2018-07-04 14:46:51 > 作者:smiseo
用戶搜索意圖分析:當用戶搜索一些比較寬泛的關鍵詞時,只根據關鍵詞本身,搜索引擎并不能知道用戶確切需要什么,此時就會嘗試性地分析用戶的搜索意圖。比如,用戶搜索“霍建華”,搜索引擎并不知道用戶到底是想要得到霍建華的個人簡介、最新新聞,還是霍建華的相關視頻、圖片、音樂等。此時會觸發搜索引擎的整合搜索功能,不能判斷用戶確切的需求,那么就把與“霍建華”相關且不同方向的內容同時呈現出來,讓用戶自由選擇,這樣也可以保證在搜索結果的首頁就滿足用戶的檢索需求。根據統計分析用戶搜索該關鍵詞時所關注的內容比率,搜索引擎也會調整這些內容的排名。
 
當用戶搜索一些通用詞匯時,搜索引擎會嘗試參考用戶所處地域的信息,返回可能是用戶最需要的當地的相關信息。例如用戶在深圳和上海同時使用百度搜索“圖書館”所得到的結果都是不一樣的,在深圳搜索“圖書館”會得到優先找到深圳附近的“圖書館”,在上海搜索“圖書館”會得到優先找到上海附近的“圖書館”,因為搜索“圖書館”這類關鍵詞的用戶一般都是在尋找本地的信息,這就是地域性搜索,也是搜索引擎智能分析用戶搜索意圖后對用戶返回更友好的搜索結果。
 
下圖為深圳搜索圖書館:
深圳搜索圖書館搜索結果
 
當一個用戶多次搜索某一個寬泛關鍵詞(含擴展及同義詞)后,如果經常點擊同一個網頁,那么搜索引擎就會通過Cookie記錄用戶的這一行為習慣。當用戶搜索點擊的次數達到一定程度后,再搜索相關關鍵詞時,搜索引擎會優先把用戶經常瀏覽的網頁排在前面,這就是“個性化搜索”結果。同上述地域性搜索一樣,都是搜索引擎對用戶搜索意圖進行分析后,對常規關鍵詞匹配搜索結果的改進。并且如果對于同一個搜索詞(包含擴展和同義詞)搜索結果中的同一網頁,搜索點擊人數比例過大,也會影響到常規的網頁排序,該網頁對應的該搜索詞相關關鍵詞排名都會有所提升,也就是之前提到的搜索點擊率問題。
 
現在百度搜索推出了“框計算”,對用戶搜索意圖進行了更加深入地分析,比如,對火車票信息、飛機票信息、日歷、簡單數據計算等搜索詞的分析和結果展現,都體現了百度在用戶搜索意圖分析方面的技術提升,本書在第11章中會簡單介紹一下百度“框計算”搜索引擎通過對搜索詞、用戶屬性和用戶歷史行為的分析,來分析用戶的搜索意圖,這樣就可以比較明確地確定搜索用戶真正的需求,從而把用戶最想得到的結果提供給用戶。在搜索引擎分析完用戶的搜索詞后,先從索引庫中檢索與搜索詞最相關、最重要的頁面,進行排序后,再引入用戶搜索意圖對排序結果進行調整。下面就來介紹一下內容和關鍵詞的相關性計算。
 
內容相關性計算:相關性是指內容和關鍵詞的相關程度。現在搜索引擎其實并沒有真正解決相關性計算的問題,只是通過關鍵詞分詞匹配、關鍵詞在內容中的頻率密度、關鍵詞字體位置和頁面外鏈等表面特征來進行內容相關度的計算。當下搜索引擎還不能真正理解搜索詞和文章所表達的含義,所以也就使得部分內容應該有排名但實際上卻沒有的現象。現在搜索引擎判斷相關性一般會采用關鍵詞匹配和語義分析兩種判斷方法。
 
關鍵詞匹配:
搜索引擎對索引庫的檢索過程可以簡單描述如下:
(1)把用戶提交的搜索詞分成詞A和詞B。
(2)同時使用詞A和詞B在索引庫中進行檢索,并提出所有包含詞A或者詞B的文件,組成文件集合L。
(3)在文件集合L中把同時包含詞A和詞B的文件優先提出來組成文件集合M排在前面,把只包含詞A或詞B的文件排在后面。
(4)繼續對文件集合M進行分析,把完全包含用戶搜索詞的文檔提出來組成文件集合N,并排在前面,把內容中沒有完全匹配搜索詞的文件排在后面。
(5)再根據搜索詞在網頁中出現的次數、位置、密度和形式等對文件集合N中的文件進行排序。
(6)搜索引擎還會分析文件的外鏈數量、質量和錨文本,根據錨文本輔助分析文件和關鍵詞的相關度、外鏈的數量和質量來確定文件的重要程度,以進行排序調整。
 
以上只是簡單模擬搜索引擎的檢索排序過程,為了描述方便,引入了“文件集合”。在整個檢索和排名過程中,關鍵詞匹配程度、密度、頻率、位置、形式和外鏈情況會應用到所有文件上,而不僅僅是上文所提到的文件集合上。由以上檢索排序模擬過程可以看出,搜索引擎判斷一個網頁或者文件與搜索詞的相關度,主要根據文件中關鍵詞出現的頻率(次數)、密度(占全部內容的比例)、最終分詞后關鍵詞之間的距離(是否完全匹配)、位置和形式(是否在標題、內容比較靠前的位置以及是否黑體、變色、H標簽等突出顯示)、文件外鏈錨文本(是否和內容有統一的文本描述)等,外鏈的數量和質量并不是判斷內容相關性的因素,只是判斷文件重要程度、內容質量或可信任程度的標準。
 
同時在關鍵詞匹配中,搜索引擎為了使返回的結果都是用戶真正需要的,會分析判斷搜索詞分詞后的詞語,哪些是用戶主要關心的,哪些是次要關心的。比如,搜索引擎會弱化搜索詞中的常用或者意義不大的定語,在百度搜索“我們的航母”,搜索結果中前幾頁的網頁內容都會完全匹配“我們的航母”這個關鍵詞。多向后翻幾頁,當沒有能完全匹配該搜索詞的網頁時,會明顯感覺到后面的網頁都是以“航母”為主要關鍵詞的。
 
語義分析:只根據關鍵詞匹配和外部鏈接對網頁的描述(錨文本),搜索引擎還不能真正理解網頁的內容,比如,一篇介紹iPhone的新聞,通篇都沒有提到“蘋果”兩個字,這個網頁的外鏈也沒有“蘋果”錨文本,此時搜索引擎如果只使用關鍵詞匹配的方法,就不能把“蘋果”和“iPhone"聯系起來。搜索引擎為了解決這個問題,提升內容相關性的計算強度,就引入了語義分析技術。
 
語義分析技術其實就是通過對海量內容的分析找出詞匯之間的關系。當兩個詞或一組詞經常出現在同一個文檔中時,就可以認為這些詞之間是語義相關的。最典型的例子就是“電腦”和“計算機”,還有上面提到的“蘋果”和“iPhone",搜索引擎根據對大量信息的分析,就可以判斷出兩個關鍵詞在某種程度上相關或者是同義詞,這樣在檢索索引文件時,同義詞也會被適當加入檢索。
 
內容相關性的高低會直接體現搜索引擎搜索結果質量的好壞,因此內容相關性計算一直是搜索引擎重點研究的方向。所以,增加內容和目標關鍵詞的相關度也成了SEO人員研究的重要方向。SEO人員順著搜索引擎判斷內容相關性的思路,設計了很多讓搜索引擎認為某個關鍵詞和自己內容相關的做法,這些做法有的過分地湊“相關度”而到達了欺騙搜索引擎的程度。搜索引擎也針對這種情況推出了一系列的反作弊策略。
 
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