舉例20萬的長尾關鍵字，如何進行分類，治理，創造相關頁面，排名跟蹤等相關工作?這個問題確實是個非常非常好的問題。

20萬甚至上百萬千萬的詞治理，假如沒有較好的治理措施，將會是個災難。

有說把時間放在關鍵詞治理上還不如放在內容創造上，這是他的回答;有這個精力不如放在新內容挖掘上!

既然是長尾詞，不知道你是什么行業，可能會有時效性!也有可能沒有這個缺陷!但是你很難解決每一個長尾詞的排名，這就涉及到在當初設計網站結構的時候有沒有考慮布詞結構。假如當初有系統的結構，那么和程序溝通做出相應的工具!比如根據日志導出關鍵詞表格，然后在導入查詢排名!假如沒有系統的結構20萬次，20萬個頁面，那么即便監測到了，改起來也是一個龐大的工程，有一定的道理。

這個道理的前提是你搞不定這些詞庫治理。搞不定關鍵詞治理，希望堆內容來掩蓋問題，好了，現在你就有兩個混亂的問題了——關鍵詞和內容。

請注重：思路是重點，技術不是。把握了思路，就算是用Excle，也是能夠搞定。當然，很好是升級技能點，Excel處理十萬以上的數據有點拖后腿了。

已經假定你這些詞本身不需要做清洗了，我也不關心你這些詞是怎么來的(當然來源方式對后續的整理方式有影響)，反正就是已經有了20萬詞，這個量級用來做關鍵詞治理練手是非常好的，再少些感覺少了點。

一、構建數據表

首先一定要建立這樣一個觀念，任何一個詞都是一條記錄。類似于任何一個頁面都是一條記錄。實際上任何頁面與詞都有對應關系(不是一一對應關系)。

既然每個詞都是一條記錄，那么記錄就有相應的字段。記錄+字段就是構成一張數據表了，多張表構成數據庫了。這里面的核心是搞定數據表構建。

完成上面的表構建，就遠遠超出樓主說的如何分類的這個小小的目標了，這何止是分類啊，這是大卸八塊。

這些東西是怎么演變出來的，結合這五張圖表推演下。貌似網上找不到關于大量關鍵詞治理的資料，我也是自己在實際需求中琢磨出來的。這個行業內肯定有一大把人有各種套路來治理這些海量的詞的，但是沒有看到分享。

熟練了之后，十萬級別的關鍵詞就是塞牙縫的，百萬級別也就是喝口湯。但是假如要做細致治理，需要對業務有進一步的了解，不然簡單鬧出笑話。

二、創造相關頁面

頁面包括模板和內容。其實從前面的表格，就可以很明確地設計頁面模板了。

接下來是內容的確定。在確定內容之前，要考慮頁面類型。基本類型就兩種：詳情頁和聚合頁。這兩者甚至可以互相轉化，但仍然建議做這兩種基本區分，甚至更細致的區分。也許會有詳情頁A、詳情頁B等劃分。

除了那種PGC，內容理解為數據組織，這樣的思路會讓效率和質量顯著提升。內容基本上就是復制、組合、精簡、關聯等幾個基本動作來完成。

詞條就是著陸頁，詞條的細分以及與其他詞條的關系(這個關系需要另外做表)就已經決定頁面內容大概是什么樣子了。假定有兩個人在詞庫的指導下生產內容，具體文字不一樣，但基本要點都是偏離不了的。偏離才是有問題的。

三、排名跟蹤

關鍵詞排名跟蹤分兩種：一個是關鍵詞對應的不確定頁面排名跟蹤，一個是關鍵詞對應的確定頁面排名跟蹤。兩種都做更好。

排名跟蹤本質是數據統計分析。那么就得按照數據分析的規矩來辦事。前面有人提到分組抽樣，這個是對的，他也提到了隨機抽樣。雖然也要用到隨機抽樣，但還是有一些前提的。樣本要具有典型意義。就好比10000個品牌詞，就不能籠統做品牌詞隨機抽樣，因為這些品牌詞可能有80%的不太重要的，而有18%一般重要的，2%是至關重要的。數據分析中要注重這個2/8法則的應用。

數據分析還有其他的一些常用的思維，如象限法、對比法、多維法等等，靈活地應用一起來。

很后，再強調下，完成這些動作，市面上的現成工具就能滿足，只是很多時候在思路沒有理清楚的情況下，被搞復雜了，還在想怎么遍歷完20萬甚至百萬千萬的詞。用程序員的說法就是，這算法有問題。所以，很多時候，多優化思維才是捷徑和正道。

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