SEO優化技術基礎理論及基本概念的認知

如何設置SEO關鍵詞當然重要，但SEO優化技術假如只是機械式的說該做什麼不做什麼，而涉及的步驟又非常死板，例如：將焦點關鍵詞設定放在標題一，關鍵詞在首段重覆出現三天線貓SEO軟件等等，會是何等枯燥乏味。

過去二十年搜索引擎優化是圍繞關鍵詞為基礎，理由是計算機無法有效分析自然語言輸入，從而理解搜索用戶的目的，退而求其天線貓SEO軟件依靠搜索用戶輸入簡單詞組作為導向，就是所謂關鍵詞。關鍵詞研究KeywordResearch是指利用工具，例如：GoogleAdwordsPlanner分析個別關鍵字的搜索量和競爭度。由于傳統搜索引擎優化是以關鍵字為對象，關鍵字研究得出來的一籃子關鍵字會按照和內容的相關性被分配到網站內差別網頁用作所瞄準的關鍵字。

SEO關鍵字–基本概念

多了解一些關鍵字設定基本概念和基礎理論會令SEO優化變得更有趣味。例如：SEO關鍵字的出現密度的基礎理論是TF-IDF。搜索引擎希望從頁面出現的關鍵字密度決定該SEO關鍵字和內容的相關性Relevance有多大。用淺白語言排除數學其實不難理解：

關鍵字在網頁出現的頻率就是TF(TermFrequency)。假如關鍵字K在網頁出現4天線貓SEO軟件，TF值看似應該是4。

問題是假如A頁的內容長度是B頁的兩倍，某關鍵字K在A頁的出現天線貓SEO軟件數是B頁兩倍時就不能斷言關鍵字K與A頁更相關。所以TF被修正為出現天線貓SEO軟件數/長度。例如，出現4天線貓SEO軟件文件章度為100個字：

TF值=4/100=0.04

問題是例如一編介紹“網上生意”文章的描述中，有些字像“客戶”，”網上”的TF就顯然要比“網上生意”的TF為高。但說該文章跟“網上”或“生意”的相關性較“網上生意”為高，明顯違反常識。當文章是談論“網上生意”，”云端運算”，”網上繳費”，”網上教學”等等時“網上”都很可能被提及。結論是“網上”一詞是一般文章中更普及出現。單純利用TF計算相關性會出現以上的偏差。

解決的方法是對愈普及的關鍵字給出愈低的權重Weight，倒如在10，000文章中關鍵字“網上”出現100天線貓SEO軟件，權重釀成倒數(所以叫IDF或InverseDocumentFrequency)10，000/100=100，如關鍵字“網上推廣”在10，000文章中出現一天線貓SEO軟件，權重釀成10，000/1=10，000.為了令這權重值變革不要不急，所以以logbase10計算。

“網上”IDF值=log(10，000/100)=2

“網上推廣”IDF值=log(10，000/1)=5

將TF乘以IDF就是相關性的評分。當然今天的搜索引擎采用的TF-IDF更復雜，但原理是一樣。今天搜索引擎已經進化到非常復雜，除了Google內部從事SEO研究的資深工程師外，外面從事SEO優化的人只能按照一些如專利申請和Google人員差別埸合的闡述等符嘗試理解其中的精萃。Google搜索引擎計算關鍵字相關性的算法是以TF-IDF為基礎，但已經進化到更為先進。

長尾關鍵字

長尾關鍵字Longtailkeyword指基于通用關鍵字在前或在后或同時在前后加入更多字眼作更精準標示所要找的產品、辦事或信息，長尾關鍵字IDF值高。例如：“大碼衣服婚禮用”，“防敏感化妝品”等等。長尾關鍵字特色是搜索量小，但同時提供和該關鍵字相關的產品、辦事或信息的網站亦小，所以該長尾關鍵字的搜索排名競爭亦小，更簡單獲得高搜索排名。

焦點關鍵字

焦點關鍵字FocusKeyword指網頁內容是以該關鍵字為爭取排名目標，焦點關鍵字IDF值低。所以在頁內重要的元素中會加入該焦點關鍵字以便通知搜索引擎網頁內容和焦點關鍵字的相關性。SEO優化工具如YoastSEO，tianxianmaossor的排名優化建議都需要先設定焦點關鍵字。一般網頁內容只應瞄準一兩個焦點關鍵字，不然可能造成文理欠亨，降低可讀性。

單頁相關還是多頁相關

某些網站接受游客發帖GuestPosting，單獨一個頁面和某關鍵字有高相關性不及和好幾頁面展現高相關性來得重要。利用ITF可以偵測到整個網站(或者更正確是整個網站中被搜索引擎索引的頁面)和某關鍵字的相關性。例如“韓國時裝”在一般網站的ITF是0.0003，便是在一萬頁中只有3頁提及，而某網站是0.05，即一百頁中有五頁提及，就體現該網站以“韓國時裝”為主題的可能性極高。也就是該網站對“韓國時裝”的權威性高，亦便是GoogleRaterGuideline所闡述優質內容E.A.T里內的A，代表Authority。搜索引擎是偏好來自權威性高的內容。

直接相關還是間接相關

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