seo关键字密度及权重值 用户向搜索引擎提交关键字查询信息后,搜索引擎就在结果页面返回与该关键字相关的页面,这些页面按照与关键字的接近程度由上至下进行排列。
决定页面排列次序的因素非常多,网站制作服务商向扬介绍几种最常见的也是最重要的因素,包括页面相关性、链接权重及用户行为。 1.页面相关性 页面相关性是指页面内容与用户所查询的关键字的接近程度,主要由关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等决定。 >>关键字匹配度 关键字匹配度是指页面P中的内容与用户所提交的关键字K间的匹配程度,主要由两个因素决定: (1)页面P中是否存在与查询关键字K相的内容,即页面内容中是否包含关键字K。(2)关键字K在页面P中出现了多少次,即页面P中有多少个关键字K。 为了计算关键字匹配度,搜索引擎为每个页面分配一个关键字匹配值,该值由关键字在页面中出现的次数决定。假设某关键字在页面中出现一次,关键字匹配值为10;那么,如果某一关键字在页面中出现10次,则关键字区配值=10*10。 如果这种假设成立,帽某关键字在页面中出现的次数越多(即词频越高),页面的相关性就越高,这样搜索结果就级容易被网站所有者操控。例如,一个网站想要提高页面的相关性,只需在页面中添加足够多的关键字即可。 因此,仅凭关键字词频决定页面相关性的做法是极不合理的,还需要结合关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等多方面来决定。>>关键字密度 为了有效防止网站所有者恶意操控搜索结果,搜索引擎根据关键字密度值来衡量页面中某关键字的词频是否合理。关键字密度是关键字词频与网页总词汇量的比例。不同的密度对应着不同的关键字密度值。 假设页面中某关键字的密度为50%,该页面的关键字密度值为20。例如,在内容是camcorder battery的页面中,camcorder的关键字密度是50%,则针对该关键字,该页面的关键字密度值就是20。 >>关键字分布 关键字分布指关键字在页面中出现的位置。关键字在页面中不同的位置上出现会对页面的相关性带来一定的影响。搜索引擎通过记录关键字在页面中出现在位置来计算页面的关键字分布值,从而得到关键字分布与页面相关性的关系。 假设关键字K1在页面的顶部出现,其关键字分布值为50;而在底部出现,其关键字分布值为10;那么关键字K1同时出现在页面A的顶部与底部时,该页面的关键字分布值是60。 >>关键字的权重标签 在网页中,网页制作者利用不同的HTML标签使页面中相关的内容实现不同的视觉效果(如字体的样式、字号、颜色等),灵活地运用各种HTML标签还有助于提高页面相关性。 我们在阅读文章的时候,经常会遇到文章中内容的表现形式与周围内容的表现形式存在明显区别,例如,某些内容的字体颜色与周围内容的字体颜色形成强烈的反差,或者字号大小不同等。这就说明文章的作者是刻意要态出这部分内容,通常是因为这部分内容比较重要。 同样,在对网站进行优化时,我们也可以使用同样的方法来突出页面中某些重要的内容。例如,利用不同的HTML标签标注页面中需要突出的内容。这样,搜索引擎在分析页面的时候就会根据HTML标签识别页面中内容的样式,从而判断页面中哪些内容更加重要。 在页面权重分配里,按照标签的作用,可以把HTML标签分为“权重标签”与“非权重标签”两大类。权重标签是指会影响页面权重的标签,常见的权重标签包括
、等;而觉的非权重标签有、
等。 高端网站建设服务商向扬介绍搜索引擎对某些标签权重值的定义,则对于一个内容是“搜索引擎优化
”的页面,针对“搜索引擎优化”这个关键字,标签权重值=标签权重值+标签权重值,即60。 通过对关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签进行说明后,我们推算出页面相关性的计算公式如下: W(relevance)=W(match)+W(density)+W(position)+W(tag)式中,W(relevance)是页面相关性;W(match)是关键字匹配值;W(density)是关键字密度值;W(position)是关键字分布值;W(tag)是标签权重值。 例如某页面的内容为: 搜索引擎优化搜索引擎
...... 根据前面的一些假设值,则对于“搜索引擎优化”这个关键字来说,由于只出现一次,则关键字匹配值W(match)=10;关键字密度是50%,则关键字密度值W(density)=20;关键字出现在页面的顶部,则关键字分布值W(position)=50;而权重标签在突出关键字“搜索引擎优化”时出现了一次,则标签权重值W(tag)=10,即W(relevance)=10+20+50+10=90。搜索引擎利用关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签四大要素相互制约的作用,完善页面相关性的计算。但是,高端网站建设服务商向扬介绍的都是一些网站内部可操控因素。为了提高排序中信息的质量,搜索引擎还引入了一些外部不可操控的因此对页面相关性进行综合评估,例如链接权重与用户行为等。
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