內容關鍵字佈局對排名的影響分析

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大家好，我是虛子雨。 網站是面向使用者的，所以在進行網站優化的過程中，我們經常談到的一個觀點是「內容為王」，這一點和「外鏈為皇」並不衝突，我們如果真的能夠做到這兩點，那對於網站來說是相當棒的，往往大家做不好優化是因為這其中的一方面沒有做好， 其中一個非常比較容易被大家忽視的方面就是內容，很多朋友談到網站要原創，要偽原創的時候更多的追求高品質，也有些朋友泛泛而談的說了很多看似很實際的操作，卻又是很囫圇吞棗的做了些執行(這裡包括我自己之前很長一段時間就是這樣的) ，如果不深入的研究搜尋引擎的一些工作原理，其實我們真的做不好SEO，或者說對於SEO沒有一種明瞭于心的感覺。

網站內容，要做好，需要一定的編輯能力，之前為大家談到過「增刪插改」四字訣，但是卻只是從內容的原創度來考慮，很少去分析內容結合關鍵字的編輯，或許有說到一二點，也只是粗略的跟大家提了提「四處一詞」中的設置， 例如要求大家在標題中佈局要優化的關鍵字，在內容首段和結尾佈局要優化的關鍵字，相關文章中出現等等，但是為什麼要出現這些關鍵字呢?有朋友說，這都不知道，還做什麼SEO，加入這些關鍵字就是提高網頁的關鍵字密度，密度提高了， 相關性就提高了，排名就有了優勢。 下面我們來看一個例子，你就能很好地理解為什麼要這樣佈局關鍵字了。

大家搜索「dior粉紅魅惑香水」得到的搜尋結果頁面前面四位分別是聚美的一個口碑頁面，百度開放平臺聚合的一個產品搜尋網頁面，「迪奧粉紅魅惑香水」百度百科和樂蜂閘道于產品的商品問答頁面。

dior粉紅魅惑香水搜索排名截圖

分析四個頁面的關鍵字佈局情況：

1、首先看頁面中直接匹配「dior粉紅魅惑香水」這個詞的佈局情況：

聚美口碑頁 出現6次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各出現1次，內容中出現4次，而百度開放平臺頁、百度百科頁和樂蜂網問答頁都是沒有直接出現這個詞。

推測結論：搜尋引擎排名中會按照相關性的完全符合原則，按照這個原則的確聚美口碑頁面應該出現在第一的位置。

2、將這個詞進行拆分成為「dior」「粉紅魅惑」「粉紅魅惑香水」二個詞語，我們來看下其在網頁中出現的情況：

a、對於「dior」這個詞的佈局展現：

聚美口碑頁 出現14次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容中出現12次

百度開放平臺頁 出現23次，分類導航1次，產品導航22次

百度百科頁 出現10次，都為內容中出現

樂蜂網問答頁 出現5次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容3次

由於對於這四個頁面來說並不能很好地展現「dior」這個詞的相關性，這四個頁面都是介紹dior的一種單品粉紅魅惑香水，相關性不足，所以這幾個網頁關於「dior」這個詞的排名並不靠前。 這一點從側面反映搜尋引擎演算法中首先要考慮相關性原則。

b、對於「粉紅魅惑」這個詞的佈局展現：

聚美口碑頁 出現10次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容中出現8次

百度開放平臺頁 出現26次，產品導航26次

百度百科頁 出現11次，網頁標題出現1次，其他10次為內容中出現

樂蜂網問答頁 出現4次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容2次

查看這四個頁面的關鍵字排名，百度百科排在最前，百度開放平臺頁排在第二，但是頁面中有變化，加入了一些不是粉紅魅惑香水的產品推薦，其他兩個頁面在前十頁找不到，說明這個詞並不能說明這四個網頁的內容， 精准的關鍵字相關性更能定位網頁在搜尋引擎中的靠前展現。

c、對於「粉紅魅惑香水」這個詞的佈局展現：

聚美口碑頁 出現10次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容中出現8次

百度開放平臺頁 出現7次，產品導航7次

百度百科頁 出現8次，網頁標題出現1次，其他7次為內容中出現

樂蜂網問答頁 出現3次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各1次，內容1次

查看這四個頁面的這個關鍵字排名，百度百科排在最前，百度開放平臺頁排在第二，但加入多一些關於「粉紅魅惑香水」的產品推薦，樂蜂網頁面排名第三，聚美頁面排在最後。

推測結論：搜尋引擎演算法中首先要考慮相關性原則，而且越精准越能體現相關性，但並不是網站的關鍵字密度越高排名就越好，可能關鍵字出現的位置也比較重要(由聚美和樂峰網頁的對比可知)。

3、關鍵字佈局TF-IDF演算法分析(以聚美口碑頁和樂峰問答頁為例)

A、查看兩頁面相關詞的出現次數

聚美口碑頁 「dior粉紅魅惑香水」出現6次，「dior」出現14次，「粉紅魅惑」和「粉紅魅惑香水」都出現10次，「香水」出現29次

樂峰問答頁 「dior粉紅魅惑香水」出現0次，「dior」出現5次，「粉紅魅惑」出現4次， 「粉紅魅惑香水」出現3次，「香水」出現12次

B、查看5個詞的搜尋結果頁面

dior粉紅魅惑香水 87.1萬

dior 2830萬

粉紅魅惑 286萬

粉紅魅惑香水 194萬

香水 10000萬(最大搜索量)

C、利用TF-IDF演算法計算結果

TF*IDF值 = TF×IDF(TF乘以IDF) = 1+log TF(t,d) ×IDF(t) = 1+log TF(t,d) ×log(N / DF(t))，得到的TF-IDF值顯然「dior粉紅魅惑香水」和「粉紅魅惑香水」影響要大，而得 到的排名也是按照這個演算法得到的。 感興趣的朋友可以查看之前的文章《利用TF-IDF解釋一個關鍵字排名現象》來做一個簡單地計算。

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