搜索引擎优化怎么做(数据挖掘此方法需要搜索引擎统计并分析用户搜索行为分析)

　　搜索引擎优化怎么做(数据挖掘此方法需要搜索引擎统计并分析用户搜索行为分析)

　　一、 数据挖掘

　　该方法需要搜索引擎对以下用户搜索行为进行统计和分析：

　　1. 首次点击排名：

　　对于任何关键词，都会统计用户的第一次点击排名，结果为平均值或概率分布。

　　如果不考虑UI设置带来的视觉体验，能否第一时间搜索到目标对用户体验影响最大。用户第一次点击的搜索结果代表两种可能：一是结果的相关性，二是习惯。. 毫无疑问，用户会优先考虑与他们想要获取的信息最相关的搜索结果，并统计他们的第一次点击排名，反映用户在搜索该信息时最有可能感兴趣的信息< @关键词，然后提高搜索结果的排名；对于某些关键词，搜索结果中给出的介绍可能无法让用户判断相关性。在这种情况下，并非所有用户都会优先搜索结果中的第一个，第一次点击的排名在这个时候也是有意义的。它反映了用户的习惯。对于类似的关键词，可以合理安排排名，缩短用户搜索成功的时间。

　　2. 尝试次数：

　　用户在修改 关键词 之前尝试不同搜索结果的次数。

　　一般来说，用户在第一页得不到满意的结果时，就会开始细化他们的关键词或选择相关搜索。三页之后的搜索结果很少被点击。统计用户的尝试次数，可以更合理地安排每页显示的搜索结果数量，缩短用户搜索成功的时间。

　　3. 错误书写更正：

　　百度搜索引擎对未切换输入法、错别字等错误的纠正能力较为完善，但对于一些生僻字，纠正错误的结果是否符合用户的需求还有待考证。比如搜索“千百汇”，更正错误的词，给出“你找的是：千百汇”，而不是服装品牌千百汇。

　　4. 相关搜索：

　　通过统计用户搜索行为，比较连续两次搜索关键词的用户之间的关系，通过一定的算法给出相关搜索。相关搜索为用户提供了完美搜索关键词的选择，重点是尽量完整。

　　5. 纵向介绍：

　　以百度搜索引擎为例。在网页中搜索“谢霆锋”时，搜索结果前三名分别是百科、视频和贴吧垂直介绍搜索结果。也可以通过分析用户连续两次搜索关键词的关系，搜索用户选择的某些特定的关键词功能，使用聚类等方法，得到合理的搜索功能引入方案和二叉树。

　　6. 广告相关性：通过对用户广告点击次数的分析，搜索关键词和广告相关性，用户可以更好的响应推广链接的点击次数。关键词 与广告的相关性，相关性越高，用户点击感兴趣的广告的可能性就越大。

　　二、 横向比较

　　每个搜索引擎都有其优点和缺点。举个简单的例子：有的人搜索中文关键词时选择百度，搜索英文关键词时选择谷歌；用百度搜索生活相关的东西，搜索专业选择谷歌搜索文学。类似的选择反映了用户对搜索引擎某些功能的评价。

　　由此，我们可以提出这样的思路：在搜索某类关键词时，对比竞争对手给出的结果，通过合理的引入，提高搜索引擎的搜索效果。

　　三、 用户建模

　　这方面其实就是对用户需求进行细分的过程。您可以搭建用户登录系统，对用户信息和搜索行为进行聚类分析，了解不同类型用户的兴趣点和搜索行为特征。在该系统中，第一方面的所有方法都适用，可以获得更好的结果。

　　潜在风险：

　　1. 恶意刷流量软件：这类软件会导致部分搜索结果排名靠前，但不是用户需要的，导致用户体验下降。

　　2. 异常用户行为：比如一些不健康的网站的首次点击率很高，很有可能出现在用户搜索结果的第一页，但其信息与<一致@关键词没关系。

　　3. 时效性：通过用户搜索行为改进的搜索引擎给出的搜索结果，都是来源于已有的信息。这将导致搜索结果非常最新：一个新事物，无论它有多么吸引人或轰动一时，都不会出现在搜索结果的第一页上。