알고리즘 및 공개 웹사이트 콘텐츠 관련성 정도의 대책

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웹 사이트의 콘텐츠 관련성이 있는? 사이트의 콘텐츠 관련성을 개선 하는 방법? 사이트의 전체 콘텐츠를 향상 시킬 수 있는 기술 중 일부는 무엇입니까? 이것은이 기사, 말 좋은 말도, 무엇 인지 찾을 관련 웹 사이트의 콘텐츠를 먼저의 특별 한 초점 이다.

웹 사이트의 콘텐츠 관련성이 있는?

웹 콘텐츠는 인기 있는 말에 관련 된: "사이트 주제에 집중 된다." 예를 들어 내 역 난 주제 "SEO"에 집중 했다. 검색 엔진 순위 알고리즘은 매우 중요 한 규칙, 귀하의 사이트 토론 주제, 다음 검색 순위 알고리즘, 키워드 순위를의 주제에 귀하의 사이트를가 열 하는 경우 귀하의 사이트에 우선 순위를 줄 것 이다 어떻게? 그것은 노력 가치가?

높거나 낮은 다음은 무엇 당신의 사이트 콘텐츠 관련성 분석을 기반으로 검색 엔진 순위 알고리즘 이란?

1. 분석; 웹사이트의 각 페이지에 사용 되는 키워드

2. 귀하의 웹사이트는 연결 된 키워드;

3. 스트로크 텍스트; 내부 페이지 링크를 사용 하 여

분석 위의 검색 엔진 상관 관계 알고리즘 제안 합리적인 향상 웹사이트 상관도 방법

1. 위의 기사, "키워드에 의해 사용 되는 각 페이지의 사이트의 분석"에 대 한 사이트 키워드 선택 개발, "텍스트 화면" 다음 트리 구조에 따라 결정 되어야, 우리는 예를 들어 seo10e.com를 받아 난 것이 좋습니다.

"홈"---서구

"목록"---서구 산업 뉴스---seo 최적화---서구 사례 분석---seo 기술---서구 검색 팁-seo 용어

콘텐츠 페이지 콘텐츠 페이지, 각 키워드의 각 조의 각 목록 3 급 긴 꼬리 키워드에서 파생 된 열 페이지 키워드를 기반으로 합니다.

만약 당신이 seoer 각 페이지의 핵심 단어를 장식 하는이 접근에 따라 엄격 하 게 수, 사이트의 관련성은 낮은 되지 않았습니다. 참고: "웹사이트 구축 최적화" 라는 열 등 특별 한 상황, 웹사이트 최적화, 웹사이트 구축, 그것에 대해 생각 하 고 SEO 관련, 적어도 난 그렇게 생각.

2. 두 번째 기사에 대 한 "귀하의 사이트에 연결 되어 핵심 단어" 우정 링크를 하 고 난 제안 또는 체인 밖에 유치, 어구, 또는 핵심 단어, 우정 링크에 직접 키워드 구성의 그들의 자신의 페이지와 가능한 멀리 합니까 하지 역풍, 당신은 웹 마 스 터 매우 잘 했다. " 그러나, 당신이 할 링크 선 같은 텍스트,이 부정 선 고 될 수 있습니다 하는 것이 좋습니다. 부드러운 Wen, 쓰기 등 체인의 매력에서 당신이 원하는 어떤 아이디어를 표현 하는 무단 전재 정확 하 게 귀하의 웹사이트의 주제를 이해할 수 있도록 볼 무단 전재 줄 선 텍스트의 체인 이외의 합리적인 각 소프트 원자바오, 중심 생각을 시도해 야 한다.

3. 위의 제 3 "당신이를 사용 하 여 텍스트의 설명에 의해 사용 되는 내부 페이지 링크", 실제로, 사이트 라고 내부 링크, 사이트의 내부 링크 또한 제공 "텍스트 그림."

"홈"---"섹션 페이지"---"콘텐츠 페이지"---"" 홈 "

아무리 내부 링크, 링크 페이지, 모든 필요 스트로크 텍스트의 링크 "영감 검색 엔진 및 방문자" 역할을 재생할 수 있어야 합니다 예 seo10e.com 선 텍스트의 링크를 관찰 하는 경우 모든 링크에 클릭 하는 다음 페이지에 대 한 어떤 콘텐츠 되어야 합니다에 대 한 생각 다음에 클릭 하십시오 경우 그것은 같은 일관 된, 그것은 더, 하지 않을 경우 당신이 생각 하 고, 내 사이트 관련 검색 엔진 공제 포인트 일 것 이다. 스트로크 텍스트를 사이트 내부 링크에 신중 하 게 고려 되어야 합니다 작성, 또 다른 제안 사이트 콘텐츠 페이지에 콘텐츠 페이지 또는 채널 페이지에 있거나 핵심 단어의 홈페이지는 큰 도움을 개선 하기 위해 사이트의 전반적인 무게에 대 한 링크를 추가 해야 합니다 경우 동일한 터치의 획의 동일한 페이지를 넣지 마십시오.

결국, 이것은 운동 하는 드문 기회입니다, 동생의 조정 관련 사이트 콘텐츠 생각할 수 있습니다만, 요약: 사이트의 관련성 조정 매우 지루한 것, 키워드 목록, 더 많은 두통의 많은의 얼굴 뿐만 아니라 유지를 너무, 당신은 마스터 문제, 적절 한 논문을 찾을 수 있는 희망.

참고:이 문서에서 재현 하는 경우는 제발 존중 한다 원래: http://www.seo10e.com 오 빠 감사 합니다.