seo關鍵字密度及權重值
seo關鍵字密度及權重值
用戶向搜索引擎提交關鍵字查詢信息后,搜索引擎就在結果頁面返回與該關鍵字相關的頁面,這些頁面按照與關鍵字的接近程度由上至下進行排列。決定頁面排列次序的因素非常多,北京網站制作服務商尚品中國介紹幾種最常見的也是最重要的因素,包括頁面相關性、鏈接權重及用戶行為。1.頁面相關性
頁面相關性是指頁面內容與用戶所查詢的關鍵字的接近程度,主要由關鍵字匹配度、關鍵字密度、關鍵字分布及關鍵字的權重標簽等決定。
>>關鍵字匹配度
關鍵字匹配度是指頁面P中的內容與用戶所提交的關鍵字K間的匹配程度,主要由兩個因素決定:
(1)頁面P中是否存在與查詢關鍵字K相的內容,即頁面內容中是否包含關鍵字K。
(2)關鍵字K在頁面P中出現了多少次,即頁面P中有多少個關鍵字K。
為了計算關鍵字匹配度,搜索引擎為每個頁面分配一個關鍵字匹配值,該值由關鍵字在頁面中出現的次數決定。假設某關鍵字在頁面中出現一次,關鍵字匹配值為10;那么,如果某一關鍵字在頁面中出現10次,則關鍵字區配值=10*10。
如果這種假設成立,帽某關鍵字在頁面中出現的次數越多(即詞頻越高),頁面的相關性就越高,這樣搜索結果就級容易被網站所有者操控。例如,一個網站想要提高頁面的相關性,只需在頁面中添加足夠多的關鍵字即可。
因此,僅憑關鍵字詞頻決定頁面相關性的做法是極不合理的,還需要結合關鍵字密度、關鍵字分布及關鍵字的權重標簽等多方面來決定。
>>關鍵字密度
為了有效防止網站所有者惡意操控搜索結果,搜索引擎根據關鍵字密度值來衡量頁面中某關鍵字的詞頻是否合理。關鍵字密度是關鍵字詞頻與網頁總詞匯量的比例。不同的密度對應著不同的關鍵字密度值。
假設頁面中某關鍵字的密度為50%,該頁面的關鍵字密度值為20。例如,在內容是camcorder battery的頁面中,camcorder的關鍵字密度是50%,則針對該關鍵字,該頁面的關鍵字密度值就是20。
>>關鍵字分布
關鍵字分布指關鍵字在頁面中出現的位置。關鍵字在頁面中不同的位置上出現會對頁面的相關性帶來一定的影響。搜索引擎通過記錄關鍵字在頁面中出現在位置來計算頁面的關鍵字分布值,從而得到關鍵字分布與頁面相關性的關系。
假設關鍵字K1在頁面的頂部出現,其關鍵字分布值為50;而在底部出現,其關鍵字分布值為10;那么關鍵字K1同時出現在頁面A的頂部與底部時,該頁面的關鍵字分布值是60。
>>關鍵字的權重標簽
在網頁中,網頁制作者利用不同的HTML標簽使頁面中相關的內容實現不同的視覺效果(如字體的樣式、字號、顏色等),靈活地運用各種HTML標簽還有助于提高頁面相關性。
我們在閱讀文章的時候,經常會遇到文章中內容的表現形式與周圍內容的表現形式存在明顯區別,例如,某些內容的字體顏色與周圍內容的字體顏色形成強烈的反差,或者字號大小不同等。這就說明文章的作者是刻意要態出這部分內容,通常是因為這部分內容比較重要。
同樣,在對網站進行優化時,我們也可以使用同樣的方法來突出頁面中某些重要的內容。例如,利用不同的HTML標簽標注頁面中需要突出的內容。這樣,搜索引擎在分析頁面的時候就會根據HTML標簽識別頁面中內容的樣式,從而判斷頁面中哪些內容更加重要。
在頁面權重分配里,按照標簽的作用,可以把HTML標簽分為“權重標簽”與“非權重標簽”兩大類。權重標簽是指會影響頁面權重的標簽,常見的權重標簽包括等;而覺的非權重標簽。
高端網站建設服務商尚品中國介紹搜索引擎對某些標簽權重值的定義,則對于一個內容是“搜索引擎優化”的頁面,針對“搜索引擎優化”這個關鍵字,標簽權重值=標簽權重值+標簽權重值,即60。通過對關鍵字匹配度、關鍵字密度、關鍵字分布及關鍵字的權重標簽進行說明后,我們推算出頁面相關性的計算公式如下:
W(relevance)=W(match)+W(density)+W(position)+W(tag)
式中,W(relevance)是頁面相關性;W(match)是關鍵字匹配值;W(density)是關鍵字密度值;W(position)是關鍵字分布值;W(tag)是標簽權重值。
例如某頁面的內容為:搜索引擎優化
根據前面的一些假設值,則對于“搜索引擎優化”這個關鍵字來說,由于只出現一次,則關鍵字匹配值W(match)=10;關鍵字密度是50%,則關鍵字密度值W(density)=20;關鍵字出現在頁面的頂部,則關鍵字分布值W(position)=50;而權重標簽在突出關鍵字“搜索引擎優化”時出現了一次,則標簽權重值W(tag)=10,即W(relevance)=10+20+50+10=90。搜索引擎利用關鍵字匹配度、關鍵字密度、關鍵字分布及關鍵字的權重標簽四大要素相互制約的作用,完善頁面相關性的計算。但是,高端網站建設服務商尚品中國介紹的都是一些網站內部可操控因素。為了提高排序中信息的質量,搜索引擎還引入了一些外部不可操控的因此對頁面相關性進行綜合評估,例如鏈接權重與用戶行為等。
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