搜索引擎优化入门与(从用户视角来说看SEO优化的重要性--搜索引擎)

　　搜索引擎优化入门与(从用户视角来说看SEO优化的重要性--搜索引擎)

　　目前，在一些在线SEO顾问培训机构，我们很难找到一些相对新鲜的百度算法文章来提高我们的SEO能力。例如，我们将在学习SEO优化的过程中提到的一个知识点叫做相关需求，但是当我们真正讨论所谓的相关需求时，我们似乎不知道如何在我们自己的web内容中强调和反映它们。搜索引擎有自己独特的算法对结果和内容进行聚类分析。例如，当我们搜索一个关键词搜索时，会有一个下拉框，右边是相关搜索和推荐。事实上，这些内容是搜索结果的聚类表达式

　　如果信息检索结果处于聚类状态，对于用户的查询，可以帮助搜索引擎更有效地识别查询词与web文档集合之间的关系，进行一对多关系匹配，这种关系匹配将采用这种聚类表示。例如，当用户搜索小米时，主页上的10个结果集群是小米的官方网站（一条消息）、小米的百度百科全书（一条消息）、四个小米新闻、一个中关村在线网站和其他三个小米网站。汇总分析如下图所示：

　　通过以上图片我们可以发现一种现象。无论10个结果中的哪一个都不脱离小米查询的需求点。当然，对于新闻排名页面，可能收录的主要信息是小米的一个时间相关主题，并非所有搜索结果都直接触及用户的痛点（比如购买手机、了解价格、各种小米产品等）

　　然后，搜索引擎的聚类行为可以帮助用户在一定的时间周期内找到所谓的需求点，包括我们经常使用的百度索引工具中的用户需求图。但是，从用户的角度来看，这种集群行为会失去一些用户，也就是说，小米不一定是手机，而是一种食物。我们通过一张图的用户聚类分析来分解纬度，如下图所示：

　　通过对上图的对比，我们可以发现主页上的搜索结果已经占据了用户需求的99%以上。如果小米被用作食物，很难在当前的高温下找到变化。那么，从搜索的角度来看，搜索引擎如何通过聚类对单词的重要性进行排序呢？如果你知道知己算法，你就知道了，如下图所示：

　　如上图所示，金蝶ERP出现在右侧的搜索结果中，这实际上是亲密搜索算法显示的效果，这种效果通过聚类方法正式显示，以捕获用户的查询词查询。当一个查询词查询在web文档集合中频繁出现时，通过耗时的累加将其聚类提取，然后进行比较，形成所谓的相关需求词。包括我们经常使用的优化外部链的SEO行为。例如，优化后的词是SEO consultant，发布的外链是北京SEO技术咨询中心的SEO consultant。这种方式也提高了品牌词（北京SEO技术服务中心）+SEO顾问之间的相关性。在一定程度上帮助用户需求的聚类集和匹配