干货内容:seo清洗百万长尾词数据的策略

　　干货内容:seo清洗百万长尾词数据的策略

　　前言

　　要不是有CEO主动找了高薪SEO的人坐飞机过来，说实话，很多SEO人员在公司都是“弱势群体”。

　　绝大多数普通seo人员在公司和跨部门沟通中没有多少相应的话语权，有很多细节无法协调。

　　在这样的环境下，seoer要想做好，就必须充分发挥自己的主观能动性，千方百计去完成那些表面上不值一提，暗地里却又不可避免的事情。

　　问题

　　seo和sem需要在全网大量挖掘长尾词，但是*敏*感*词*的长尾词注定会带来一些数据清洗工作。在大多数情况下，清理工作可以在 Excel 中完成，但也有很多情况。Excel很难处理，比如：

　　这是从第三方关键词工具下载的词根“drainage”的长尾词数据，但是遇到了一个尴尬的问题。词根“drainage”有同义词但场景不同，所以会导致挖掘出很多不相关的长尾词：

　　事实上，这种情况很常见。单个词往往不可避免地与其他场景混淆，例如：

　　水果中的“苹果”、手机中的“苹果”和电影中的“苹果”，是一个形同字义却截然不同的词。单纯的用词根挖词，自然会挖出很多非目标的长尾词。

　　类似的情况还有很多，那么问题来了：剔除非目标长尾词是必须的。这样的细枝末节在seo工作中做好是理所当然的事情。老板一来不会帮我们做，二来也不会指派我们去做。如果这是一个百万级别的长尾词数据，在Excel中全部筛选淘汰，这个项目可能已经过时了。

　　面对如此杂乱的长尾词数据，如何进行高效的过滤筛选？

　　今天的文章是一篇完全基于技术的内容，但是对于不懂技术的朋友，强烈推荐完整阅读。有两点：

　　技术是另一种思维方式。不是技术的朋友，可以看看技术人员遇到问题是怎么处理的。

　　在“网络营销”工作中，有很多工作超出了我们的能力范围，但是充分发挥我们的主观能动性，做出超出这个岗位应有的能力水平，往往会带来额外的收获。

　　开始

　　前段时间接手了一个采集

项目（只是熟人之间的合法生意）。随着收录量的增加，“敏感词过滤”的工作在所难免，比如政治、*敏*感*词*、暴力、广告等，这些相关的词都要被识别出来。

　　目前市面上能搜集到的敏感词库，如果只是整合几份的话，可以达到几万甚至更多，因为随着时间的推移，会产生各种新的词汇。

　　使用程序识别一篇文章是否收录

目标敏感词，以Python为例：

　　refusalWord = '敏感词'

targetText = '内容正文'

if refusalWord in target_text:print(True)

　　让程序在目标文本中搜索这个敏感词。如果找到，则说明存在敏感词。这是只有一个敏感词的情况。如果有多个敏感词，也简单。添加一个循环：

　　refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']

targetText = '内容正文'

for word in refusalWord:

if word in target_text:print(True)

　　该程序在目标文本中逐一搜索敏感词。如果有几百个敏感词，一个一个重复处理，效率很低，感觉不是很优雅。正则表达式可以做得很简洁：

　　import re

refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']

targetText = '内容正文'

if re.search('|'.join(refusalWord),targetText):print(True)

　　所有敏感词用“|”连接 组成一个正则表达式：“敏感词1|敏感词2|敏感词3”，用这个表达式匹配目标文本，找出所有出现的敏感词。

　　但是如果有几万个甚至更多的敏感词怎么办？了解正则表达式的朋友都知道，这样写的表达式极不合理，可能会出现各种各样的问题。

　　而且，当敏感词数以万计或更多时，效率会线性下降。加上后期更换等其他工作，时间成本会更高。

　　而且，我们之前的演示只是针对只有一个目标文本的情况。如果敏感词个数为N，目标文本为M怎么办？在简单的双循环的情况下，时间复杂度至少是N*M。

　　这时候就需要用到我们今天的主角了：“交流自动机”算法。

　　PS：不懂技术的朋友不用纠结代码，只需要明白这是一个方案优化的问题。我们在面对敏感词从1到N到N++的过程中不断优化技术方案，提高效率。

　　AC自动机算法是一种多模匹配算法。算法的高明和深奥，不是我们这种非科学的人可以去探究的，但是算法的意义和不同，我们还是可以理解的。

　　在上面的例子中，即使是非技术的朋友也会明白，随着敏感词库数量的不断增加，程序会判断一篇文章是否收录

某个词或敏感词库中的某些词，时间成本会逐渐增加。是的，因为无意义的判断越来越多，所以这是一个单一的模式。

　　AC自动机通过使用多模匹配算法来解决这个问题，也就是说：随着敏感词库的增加，时间成本保持不变（至少在一定数量级内）。

　　那么这与我们正在谈论的 关键词 清理有什么关系呢？下面我们一步一步来演示。

　　第一步：选择一个有代表性的词根

　　这是一个拥有数十万词的“引流”长尾词库。里面有两种长尾词，网络推广相关的长尾词和医疗技术相关的长尾词。我们的目的是将这两类长尾词分开。

　　在Excel中，面对这样一条数据，需要将两边分开，即过滤掉目标或者过滤掉非目标再剔除。我们先来考虑一下一般的操作方法是怎样的：

　　逐行读取，标记非目标数据，然后过滤掉全部删除，但是对象有几十万，甚至更多。这效率可想而知。能一行一行念下去，是个凶人。

　　选择一些高频的非目标词或词，然后过滤掉，反复重复这个操作。这种方法看起来很快，一次可以消除一大片区域。

　　但是如果你充分理解了关键词的长尾效应，你就会明白这个方法在后期会比较痛苦，因为很多选中的词在后期不会删除很多词，反复筛选和删除会让人崩溃。

　　另外，在Excel上似乎没有更好的方法来处理这样的问题，现在我们用另一种方法来解决这个问题。

　　和往常一样，先把所有的长尾词切分，统计词频：

　　接下来，需要根据“常识”人工选择具有代表性的“类别*敏*感*词*根”。“与医疗技术相关的词被选择并放在另一个文件中。

　　所谓“明明而已”，比如：“脚本”，也就是脚本工具，这样的词基本不可能和医疗技术的长尾词有任何关系，而“伤口”基本不可能与互联网推广有任何关系。什么关系。

　　所谓“常识”，比如：经常有一些与网络推广相关的平台名称，比如知乎、微信、淘宝等，这些想都没想就直接写了。

　　所以在选择的时候一定要确定这个词的归属是否明确。如果它是模糊的，我宁愿不要！

　　前者被视为“正”，后者被视为“负”。“正”是我们目标长尾词的代表词根。选择多少？同样，关键词 符合 28 原则。

　　我们可以看到，top root 词出现的频率非常高，一个词根可以牵连到很多长尾词。我只从几十万个长尾词中选出了一百八十个这样的长尾词。

　　即使长尾词的数量增加了 10 倍，也不会有更多的代表词根可供选择。

　　第 2 步：扩展代表根

　　我们选择这些*敏*感*词*词的目的很简单：在将“正面”*敏*感*词*词纳入词库时，可以从肯定是目标类别的长尾词中筛选出“正面”*敏*感*词*词。上面我们选择了“WeChat”作为*敏*感*词*词，我们认为它只可能出现在与互联网推广相关的长尾词中，所以可以通过取“WeChat”过滤掉所有收录

“WeChat”的长尾词进入词库。这些与网络推广有关：

　　长尾词一般具有以下特点：

　　微信引流脚本开发

　　对于这样的长尾词，我们通过“微信”进行提取。除了词根“drainage”，因为这个长尾词与网络推广有关，其他词根很可能与网络推广有关。比如这里的“Scripts”和“development”是绝对不可能和医疗技术相关的，反之亦然：

　　脓肿切开引流

　　我们从*敏*感*词*词“surgery”中得到，分词“abscess”和“incision”与网络推广的可能性不大，可以作为新的*敏*感*词*词加入“anti”的范畴。

　　这时候思路就清晰了。我们首先选取一些有代表性的*敏*感*词*词，用这些*敏*感*词*词过滤出所有相关的长尾词，然后将这些选取的长尾词进行分割，利用关键词的关联，得到更多我们没有得到的*敏*感*词*词在上一步中选择目标分类。

　　所有这些*敏*感*词*词都是我们后续分类的基石。

　　

" />

　　用这个思路其实解决了关键词的长尾效应问题。我们不能一个一个地手动选择*敏*感*词*词，通过关联自动采集

更多我们没有手动选择的*敏*感*词*词。

　　这些*敏*感*词*词可以帮助我们覆盖更多的长尾词。

　　PS：这是一个示范思路。筛选必须由程序批量处理，不能在 Excel 上进行。

　　这一步需要对提取出来的*敏*感*词*词计算各自的词频，并对应保存，后面会有用。

　　比如我们用“positive”*敏*感*词*词来过滤所有的长尾词，所有这些长尾词在分词后得到所有的根。这段长尾词（这些被选中的）中每个词根的总词频是多少。

　　第三步：筛选代表词根

　　至此，我们其实就可以开始区分了，不过还有一些细节需要优化：

　　1：通过第二步的自动扩容，某个*敏*感*词*词会同时出现在“正面”和“负面”中，比如“video”。

　　这个词出现在与互联网推广相关的长尾词中并不奇怪，但实际上它也会出现在医疗技术“引流”的长尾词中：

　　对于这种情况，我们其实可以考虑一个问题，是偶然的还是正常的。比如“视频”这个词，两边经常出现，所以干脆不用，也就是完全没有代表。性别。

　　如果是偶然的，比如“艾滋病”，那也是奇迹。看到词库里的一个长尾词：

　　卖艾滋病试纸促进引流

　　除了这个，其他都是医学的，所以这是偶然的。对比我们第二步保留的词频，哪一边显得压倒性的大，保留那一边的*敏*感*词*词，另一边直接去掉。

　　如果数据相差不大，那么双方都会直接去掉这个无偏*敏*感*词*词。

　　根据我的经验，对于这些事故中的大多数，它们之间的词频比较相差很大。

　　2：词汇无偏好，数字，字符，这些都是无偏好的，不应该用作*敏*感*词*词。

　　其次，类似于：应该、如何、可能、可以、的、是、和？这些副词、助词、连词、语气助词、疑问句等，没有倾向性。分词时，直接按照jieba的词性进行剔除：

　　经过这一步过滤后，词频数据就可以省略了。当然，每一个“引”字，都要有主根，都要去掉！

　　第 4 步：快速分类

　　现在我们将上面计算出的*敏*感*词*词作为关键词。其实这个和我们上面说的集合例子是一样的。这些*敏*感*词*词相当于敏感词，每个待分类的长尾词相当于目标文本内容。

　　传统的Python使用方式是这样的：

　　# 正

seed_word_r = []

# 反

seed_word_e = []

# 词库

keyword = []

for word in keyword:

for r in seed_word_r:

if r in word:

pass

for e in seed_word_e:

if e in word:

pass

　　把每个长尾词拿出来，每个*敏*感*词*词和它比对一次，看是否收录

，然后确定分类。

　　如果有N个长尾词，则外层循环会执行N次，如果有M个词，则N中每个词收录

M次，执行成本可想而知。

　　另外，几万个甚至更多的词根与一个只有10个字左右的长尾词进行比较，势必会有太多无意义的比较。

　　这时可以使用AC自动机算法：

　　import ahocorasick

# 正

seed_word_r = ['*敏*感*词*词1','*敏*感*词*词2','*敏*感*词*词3','*敏*感*词*词4']

tree = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_r)

print(tree.search('长尾词'))

　　如上面代码，我们将*敏*感*词*词（敏感词）传给AC自动机建立一个模型，然后这个模型可以计算出当前长尾词（目标文本内容）是否收录

模型中的一些词，以及display 所有出现的词都出来了。

　　这种计算并不是像上面的方法那样，内外循环*敏*感*词*的比较。

　　因此，在做了上面的长尾词分类工作之后，你可以：

　　import ahocorasick

# 正

seed_word_r = ['*敏*感*词*词1','*敏*感*词*词2','*敏*感*词*词3','*敏*感*词*词4']

# 反

seed_word_e = ['*敏*感*词*词1','*敏*感*词*词2','*敏*感*词*词3','*敏*感*词*词4']

# 词库

keyword = []

# 构建

tree_r = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_r)

tree_e = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_e)

# 遍历

for word in keyword:

r = tree_r.search(word)

e = tree_e.search(word)

pass

　　每次都把长尾词传给两边，瞬间得到两边长尾词的收录

，pass部分用于针对性判断。

　　可预见的结果如下：

　　1：长尾词只属于“positive”或者只属于“negative”，那就很简单，就属于对应的类别。

　　2：如果一个长尾词不属于“positive”或“negative”，则先将这种情况归为一类保存。

　　3：某个长尾词既属于“正面”又属于“负面”，需要进一步判断。我们把这种词归为一类保存起来。

　　r和e都是集合数据结构，根据交集和并集组合的长度判断归属。

　　

" />

　　w1不赋值，w2同时赋值，w3是“positive”类别，也就是我们要的与网络推广相关的长尾词，w4是“reverse”，与网络推广相关的长尾词到我们不想要的医疗技术。

　　3、4的内容不会有问题，如果偶尔分类不准确，找出不准确的词汇，追溯其*敏*感*词*词。这一定是*敏*感*词*词的错误选择。

　　删掉重新运行代码即可，所以在开始手动选择的时候，一定要选择明确的归属地，不能含糊其辞。

　　但是我们看到w2，也就是同时还有1.9M属于它，打开看看：

　　还有6W多的记录无法确定分类（截图没有完整展示，懒得再截了）。虽然按比例来说，我们已经分类了80%，但是超过6W还是很多的。

　　既然都是同时判断属于的，也就是两边都能匹配到，那我们就随机取一个词到原程序中，再跑一遍，看两边匹配的是什么。

　　阑尾炎引流管每日引流

　　这是一个与医疗技术相关的长尾词。程序运行后，这个长尾词的结果是：

　　正面：交通

　　逆位：阑尾，阑尾炎，引流，引流管，引流

　　这是长尾词在*敏*感*词*词中命中的词，所以显然程序没有问题，因为词流量出现在与互联网推广相关的长尾词中是正常的。

　　但是这个词跟医疗有关，我们还是希望它能被判“反”，怎么办呢？

　　还是要用到概率的思维，结合我们上面说的相关性，一个长尾词属于哪个领域，分词后的词属于这个领域的可能性很大。

　　所以我们从上面可以看出，这个长尾词中命中“anti”的*敏*感*词*词数量远远超过命中“positive”的*敏*感*词*词。，我们可以直接奖励人数最多的一方。

　　优化程序判断后，结果为：

　　可以看到w2从1.9M下降到300+kb，w3和w4都有明显的增加，因为更多的词被分类了。

　　可以看到w2中有10000多个词条。对于专门和Excel打交道的seo或者sem人员来说，这样的数据量，反复操作几次就可以很快整理出来。

　　但其实如果你愿意，这个还是可以优化的。w2会有这么多，很大一部分原因是准确分词的问题。有兴趣的可以自行研究优化方案。

　　对于未提及的 w1：

　　我故意把它截短了一点。为什么这些词不属于任何一方？看完之后我就明白了。事实上，这类词已经超出了长尾词的范畴。去掉“引流”，去掉不倾斜的词后，基本就没有词了。是时候做出判断了。

　　这种词结构非常简单。如果确实需要，可以在Excel中快速整理。

　　最后放上w3和w4的数据：

　　总共有15W+的长尾词，这就是我们需要的数据！

　　总共有30W+的长尾词，这是我们不需要的数据！

　　交流自动机

　　# pip install ahocorasick-python

import ahocorasick

t1 = time.time()

ac = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word)

t2 = time.time()

rw = []

print(t2-t1)

for word in keyword:

sw = ac.search(word)

for i in sw:

word = word.replace(i,'***')

rw.append(word)

t3 = time.time()

print(t3-t2)

rw = []

t1 = time.time()

for word in keyword:

for i in seed_word:

if i in word:

word = word.replace(i,'***')

rw.append(word)

t2 = time.time()

print(t2-t1)

　　我用的是AC Automata的第三方模块，算法效率还是不错的，一共5W词汇和50W目标文本，传统方式共耗时1450秒，使用AC Automata，构建耗时20秒，但这是一次性的 具体来说，判断加替换是100秒。

　　其实无论是*敏*感*词*词联想的思想还是AC自动机算法，一个不恰当的类比类似于将线性问题转化为指数问题（这个表达式可能有问题），时间成本不会机械地增加随着数据量的增加。上升。

　　敏感词过滤等问题还有其他解决方案，比如DFA，解决方案没有标准，只有适合自己的。

　　结语

　　如何大量剔除不相似的长尾词，我在之前的公众号付费文章中也给出了解决方案，但是需要网络数据做支撑判断，而且这个是完全本地化的，相对来说更经济。

　　这个工作一般不会超过半个小时，得益于“用*敏*感*词*词带出更多*敏*感*词*词”的思路，“根据概率判断归属”的逻辑，以及“AC自动机算法”的高效，会有几十万和几百万的处理时间相差不大，程序真正的计算时间不到10分钟。

　　虽然我们绞尽脑汁，用了很多策略来完成这样的工作，但当我们第一次完成它时，我们可能会感到有些自豪。

　　但实际上就价值而言，这是一个甚至不值得对外谈论的工作项目，因为它不是具体的结果指标。

　　在外人看来，这就是你立足的基础，也确实如此。

　　另外，可能有朋友觉得用AC自动机算法和普通方法相比，几十万字的时间差相差不大，不亚于程序计算的几十分钟。

　　没错，整个过程没有标准的步骤或解决方案。我只是想传达一个工作方法。遇到很多难题时，发散思路，换个角度。其实有很多思路可以解决。.

　　同时，对于懂技术的朋友来说，与传统方法相比，使用AC自动机只是写几行代码而已，但好处不仅限于这些。多学一门技术可以解决很多同类问题。

　　对于上面提到的采集项目，我可以使用AC自动机来处理敏感词和文章的不断增加。下一阶段我会在这个采集项目上做另外一个工作：筛选目标领域的内容。

　　在目标集合源中，并不是所有的内容都一定是我们目标字段的内容。可能会有很多无关紧要的内容。对于不相关的内容，当然是选择丢弃，不存储。

　　因此需要设计一个简单的判断逻辑，类似推荐算法给文章打标签，判断当前内容是否属于目标领域，如果不属于则不采集，减少人工审核的工作量。是最高的。

　　所以：我觉得默默地啃这些棘手的问题，目前看来是吃亏的，但在以后的工作中，肯定会带来更多的“复利”。

　　PS：很多做长尾词数据处理的朋友跟我说不知道怎么清洗。过段时间会写类似的工具，放到公众号上。

　　推荐文章:刷百度关键词排名 网站排名

　　平顶山新广网络科技*敏*感*词*

　　优化原则：

　　整站优化的原则是将高质量的数据反馈给百度，从而提高网站排名、字数和流量。比如增加蜘蛛的爬行量，增加外链数量，站点等级，优化蜘蛛的爬行速度等，进而提升关键词排名，首页排名字数和交通。

　　效果特点：

　　1、整体提升百度排名效果显着；

　　2、完全符合百度排名规则，没有；与常规SEO相比，提升更快，排名效果直接，大部分直接上**，一批一批排名，不是一个一个排名；

　　3、与常规SEO相比，成本非常低。

　　全站自动提取百度排名，手机端也可以同时上传单词，但不计入单词数！换句话说，手机上的排名是一个礼物！

　　收费规则：真正的按效果付费

　　以爱站网基础查询数据为基础，根据当前总字数确定首页单价和低增长数量。

　　费用达到上限后，将支付任何额外的字数。

　　1、整站优化的原则是什么？

　　答：整站优化的原则是将优质数据反馈给百度，从而提高网站排名、字数和流量。比如增加蜘蛛的爬行量，增加外链数量，站点等级，优化蜘蛛的爬行速度等，进而提升关键词排名，首页排名字数和交通。

　　2、首页添加的关键词从何而来？是长尾词吗？有索引还是没有索引？

　　A：首页添加到当前*知名页面的关键词和页面SEO布局的关键词相关性高但没有排名；批量优化，提升到首页，结算标准是参考爱站数据，这些词都是索引至少50以上的词，否则爱站词库不收录。

　　3、我可以指定关键词被提升到首页吗？

　　答：第一步是生成词，对没有排名的词进行排名；第二步，将已经排名的词推广到首页。客户可以提交一些词给我们，但需要排名，在优化范围内。正常流程是前期增加总字数，后期再增加到首页**的字数。

　　4.我可以优化字数吗？

　　答：整站优化是真正的按效果付费，你加多少字就收多少。我们在优化上是认真的，毫无保留的。我们始终为客户着想，帮助他们改善，以达到最佳效果。字数越多，效果越好，平均成本越低。

　　5、整站优化需要多长时间才能见效？

　　答：基础数据好的时候，优化10-20天后会有明显的数据增长。如果三个月没有明显效果，会全额支付（这个概率是最低的）。

　　

　　如何优化文章关键词的排名？

　　有的排在首页，有的排在栏目页，有的排在大量的文章内容。一个经过适当优化的结果，在正常情况下，应该有大量的文章内容页面排名。大量的文章页面排名意味着大量的精准点击，意味着收录页面将权重传递给栏目页面和内容页面。

　　在某些情况下，文章的排名会很低。在这种情况下，尽可能对收录的文章进行排名就显得非常重要，这几乎是优化的必经之路。针对文章关键词排名偏低，百万数系统建议从以下几个方面入手。

　　增加了主站的重量。

　　如何快速增加成品重量？理想很美好，现实却很骨气。主站权重的增加可以直接提升内容文章页或专栏页的排名。这个道理谁都懂，但是实现起来却相当困难。

　　当前文章页面优化设置。

　　这个优化点是可以实现的。具体操作包括但不限于：设置文章页面自身新闻源格式、调用相关内容、设置丰富元素、图文结合展示内容、设置面包屑导航、通过ugc增加页面价值、添加内容词、更高的关键词密度（精确匹配和分词匹配）、重要的关键词出现在重要的位置等。

　　外链方式提高了文章页的关键词排名。

　　链接可以提高所有页面的关键词排名，包括首页、专栏页、内容页。知道了这个原理之后，就可以通过锚文本等方式来推进迟发文章的排名。

　　在网上看到一篇关于文章优化技巧的文章，可以参考如下：

　　1.文章标题优化技巧

　　文章是吸引用户点击的因素。文章的点击率高不高取决于文章的标题是否吸引人。很多站长在写标题的时候很随意，没有对标题进行优化，也没有加入营销词。这样一来，再精彩的内容，也没有多少用户会看。大家可以看看新闻的头条，为什么点击率这么高，头条的吸引力有很大的作用。

　　那么如何做好文章标题优化技巧呢？

　　1、题目主题要结合企业需要，不能脱离事实；

　　2.在标题中添加用户关注的热门话题；

　　3、在标题中加入利诱等词，就像商城活跃的词一样；

　　4、使用关键词选词工具，选择长尾关键词和问题关键词作为标题；这些方法对于吸引用户点击非常实用，具体操作需要结合企业的实际情况，才能吸引到自己企业的潜在客户。

　　2.文章关键词出现的频率

　　很多新手站长为了增加关键词的密度，告诉搜索引擎优化文章中的关键词，恶意堆砌人为干预关键词的频率，导致句子不连贯而且严重影响用户阅读时，跳出率高，严重影响文章质量。这种搜索引擎也不喜欢。站长一定要注意不要把关键词堆起来，就让流量增加关键词，记住关键词应该出现在标题里，这样自然就形成了关键词的密度，会被搜索引擎识别，搜索引擎会很容易判断出需要优化的关键词。

　　3. 关键词应该出现在哪里

　　说到这一点，主要是考虑文章关键词的排版，以免形成恶意堆砌，同时也像搜索引擎一样清晰表达文章关键词的内部优化。

　　

" />

　　1、标题收录

关键词；

　　2、关键词出现在段落的句中；

　　3、最后必须有关键词；

　　4. 中间内部出现3-5次；

　　5、关键词必须收录

在文章图片的ALT标签中；只要做好这几点，关键词的密度自然会增加，切记不要堆起来。

　　4. 关键词大胆的处理

　　关键词加粗是提醒搜索引擎这是重点关键词，没必要每次出现关键词都加粗，这个没有必要，但是会导致怀疑过度优化，记住 关键词 出现时可以加粗。

　　5.文章标签

　　TAG标签是改善内链的重要优化技术，便于引导蜘蛛深度爬取，也便于用户深度浏览，提高关键词的权重和排名。TAG关键词标签就是把内容相同的文章整合到一个页面里，怎么整合呢？对于每个优化过的关键词，设置一个TAG关键词标签，使用程序使用TAG关键词标签放在一起。

　　6. 关键词 锚文本链接

　　关键词 添加链接，这个也叫关键词锚文本，也是优化内链的方式。做一个锚文本链接，引导蜘蛛抓取内容，引导用户浏览企业要给用户浏览的内容。只需在第一次出现的 关键词 处添加一个锚文本链接。一旦出现就没有必要添加锚文本链接。这是典型的方式，不利于优化。同一个关键词可以添加一次链接，不同的关键词不能超过3个链接。

　　7.关键词的出现次数

　　一篇文章可以优化1-3个关键词，要求三个关键词都是同一类型。如果不是同一类型，那么文章就很难写了。写在一篇文章里，有点舍不得，*去中心化，搜索引擎不知道你要优化哪个关键词。

　　8.图文显示

　　文章考虑了搜索引擎，也需要考虑用户和用户的浏览环境。简单的一堆文字很容易造成视觉疲劳，降低宣传效果。有了图片，更好地排版文章，优化文章结构。直观地向用户表达文章的主题。注意图片不要超过200KB，以免影响页面加载速度。

　　文章优化技巧很重要。这是帮助企业获得更好的权重和关键词排名必须要做的工作。很多公司天天更新，有一些原创文章，但是没有考虑使用文章优化技巧。降低了文章的优化值。通过做文章优化，可以为公司带来更多的长尾关键词排名，尤其是新站**词，短时间内很难有很好的排名，所以多用文章来提升排名是非常重要的。使长尾 关键词 需要。

　　文章排名不仅与内容质量本身有关，还与页面质量和网站质量有关。文章排名偏低，按照上面的方法，基本可以做到**。注意：在很多情况下，理想与现实是有差距的。从SEO的角度来看，理论点并不复杂，但具体优化要素的实现却很复杂。

　　关键词排名优化问题，0375互联网媒体一站式解决方案，快速稳定

　　关键词优化排名，平均2-4周上传词，进入搜索引擎首页，持续稳定

　　-/gjicie/-