seo关键词分析工具(自身对SEO技术的评价回想这几年都学习了什么)

优采云 发布时间: 2021-10-02 23:18

  seo关键词分析工具(自身对SEO技术的评价回想这几年都学习了什么)

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  有时我会回想过去几年学到的东西?粗略想象一下,除了搜索引擎优化,似乎什么都找不到。几乎所有都与搜索引擎优化有关。只是一些营销模式分析、策划等,学了这么久,你对SEO技术了解多少?所以简单介绍一下自己对SEO的理解和走过的路,刚开始接触SEO

  内容优化仍然是当前SEO活动的重点,因为你会不断地向网站或博客添加内容,所以总是有新的机会来提高搜索引擎的知名度。但是要在任何网站中找到正确的词汇,你必须进行固定的、深入的关键词研究。

  你必须了解不同词之间的关系,了解人们在搜索商品和服务时如何将这些词添加到网站的内容中。在上一专栏“内容优化:关键词提示工具”中,我介绍了如何创建关键词列表以及一些常用和免费的关键词提示工具,如Quintura、Google Suggest, Yahoo Search Suggest、Google Trends 和 Google AdWords关键词 工具等。

  关键词提示工具将帮助您了解搜索引擎中可以使用哪些词以及与这些词相关的短语。关键词分析工具可以提供方法来衡量关键词的提示功能,以及特定搜索词的竞争状况。更重要的是,关键词 分析工具可以帮助您确定带有关键词 和词组的搜索选择营销活动的相对规模。

  当然,关键词分析工具和关键词提示工具还是有很多区别的。比如谷歌工具数据来自谷歌搜索网站,基于订阅的关键词分析工具如Keyword Discovery和WordtrackerKeyword使用了更多的信息数据库,可以通过不同的方式进行划分和重新创建. 定义。

  在 Wordtracker 中,关键词 数据是由 MetaCrawler 和 Dogpile 等主要元爬虫获取的。当用户在 Wordtracker 中对 关键词 进行研究时,程序会计算特定的 关键词 或短语在 316、558、816 的词汇表中出现的次数。例如,计算 150 表示一个特定单词在 Wordtracker 数据库中出现 150 次。

  Wordtracker 认为元爬虫搜索数据与主流搜索引擎的查询相匹配。数据不是由软件自动获取的。它会不断检查网站排名和付费排名。这是因为Keyword Discovery使用了一个全球增值数据库,其中收录大约44亿次搜索,每一次搜索都来自用户搜索数据,以防止相同和相似数据的失真。

  以上两个关键词分析工具不会扩展关键词搜索数据,为您提供更精准的搜索选择流量,虽然这些数据的原创来源有很大不同。这两个工具还可以提供多种拆分数据的方式。

  我们以“狗粮”为例。平均而言,每天在谷歌搜索引擎中大约有 1,395 条关于“狗粮”的查询。Keyword Discovery 认为,根据一年的平均情况,每天有 1088 次对该词的搜索查询。Wordtracker 认为“狗粮”的搜索量是上述数字的两倍多。

  当您使用Keyword Discovery进行关键词研究时,您会发现搜索查询中词汇和词组的季节性使用情况,将其作为词汇和词组的年度搜索趋势,并为搜索的市场份额提供研究资料引擎 。

  可以轻松分割关键字发现和 Wordtracker 数据以评估 Google 搜索选择流量或其他搜索引擎流量。例如,Keyword Discovery 估计在谷歌搜索引擎中大约有 1043 条“狗粮”查询,占每日预测数据的 47%。在 Keyword Discovery 中,Google 仅占其平均每日预测的 67%。因此,Keyword Discovery 预测 Google 搜索中每天将有 738 次搜索“狗粮”。

  但考虑到将数据转换成每月平均 30 天的月度预测,这可能不会对搜索选择流量产生太大影响。Google AdWords 预测,“狗粮”的优先广告将有 37,200 到 46,500 次点击。同时,Keyword Discovery 预测本月将有 22.140 次搜索“狗粮”,而 Wordtracker 预测每月有 31.290 次搜索“狗粮”。

  当然,这种准确的搜索预测取决于你的网站所在的位置。您可以将优先级关键词的实际数据与实际检验预测进行比较。下次我们会分析什么是关键词分析工具。同时需要理解的是,在谷歌搜索引擎中,每个关键词的搜索次数要高于Keyword Discovery和Wordtracker。这是因为 Google AdWords 工具默认提供了更广泛的聚合,而 Keyword Discovery 和 Wordtracker 做的目的稍微少一些。无论使用哪种工具进行预测,数据都是相对的。如果我们继续优化网站的内容,你会被别人发明的。只要你花一些时间在关键词的研究上,

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