采集内容插入词库(
一点资讯采集的采集发布过程人工干预
)
　　一分信息采集，一分信息批量采集，一分信息采集发布
　　
　　147SEO2022-03-29
　　一些信息采集、采集所有频道和自定义搜索关键词都会自动发布到网站、cms。一点资讯每天都有很多新内容需要更新，这是我们做网站时选择采集的选择，因为新内容很多，涵盖了各个行业领域。@网站，表示有源源不断的内容，可以把采集当成自己的网站，而且信息量少采集的好处是非常及时，所以Content可以看成是高质量的文章，促进了网站的收录。
　　
　　一点资讯采集的采集发布过程不需要人工干预，通过定时任务自动执行。当然站长也可以手动执行一键采集发布文章。一点点信息采集的本质是从网页中获取大量数据，而不是手动工作。互联网内容的制作，也就是编辑，不是电脑或软件最擅长的，这些工作都需要人去做。所以我们可以用采集到采集文章的一点信息，自动发布，也符合搜索引擎的判断标准。对于优质内容，收录，权重和排名都很不错。
　　
　　点信息采集先组织好自己的网站关键词和目标用户，点信息采集可以写规则采集或者指定网站用一键采集，这种采集的网站垃圾邮件越来越少了。一点资讯采集建议每次至少采集几千篇文章。通常每个站每天应该发一定数量的文章，几千篇就足够一个站一个月发。文章插入关键词布局，标题：关键词或关键词+title，用准备好的词库TAG标记。
　　
<p>稍后会自动处理采集的一点信息伪原创，并通过批量翻译的智能修改功能优化文章的标题和内容原创。一点信息 采集 可以设置指定字不被修改，该函数对文章原创处理能力强，可读性好，收录效果好. 采集插入一点信息关键词，每个文章只插入一个关键词，但是这个关键词可以插入多次，比如在标题末尾插入一次， 查看全部

　　采集内容插入词库(采集内容插入词库里面的应用方法有哪些？教程)
　　采集内容插入词库里面可能会是一些不规范的词，转发公众号看有哪些词比较合适可以插入上去然后还有不清楚的可以问我，也可以从其他地方看有没有插入词库的教程。
　　这个难说，可以搜一下下面的网站，
　　一般初始手机端怎么搜的是电脑端就会搜到
　　我觉得的的话必须是分词使它变成文本才能搜索啦，还要有不能重复。去百度一下字典，即使是很难的还是可以找到解决方法的，如果说是全文搜索的话。
　　txt编辑好加上#^o^
　　手机上有应用可以实现1字库搜索searchword
　　我看小道消息看到过这个功能，电脑端按照搜索出来的要求写入词库，当前时刻词库内容词汇数量不允许超过7次，否则匹配失败，类似于已经写入搜索词库会加分词查找的功能。
　　按照以前搜索经验，使用sougou搜索。
　　百度下：淘词
　　现在平常可以用专用地址，就像excel一样，这个只能是分词，写入的一边写入词库一边更新。你可以找一些app，
　　对于用手机在公众号里搜索较长词语的同学，可以下载一个网址大全（手机，电脑端都有），里面有内置词库，直接复制就能用了，非常方便。
　　在浏览器中打开百度搜索，搜索“邢耀庆”，在搜索结果中选择搜索词“邢耀庆”。输入之后点击搜索，就可以看到你刚刚浏览过的内容了。 查看全部

　　采集内容插入词库(基于PHP和MySQL的功能强大的博客及CMS建站系统。)
　　Emlog 是一个基于 PHP 和 MySQL 的强大博客和 cms 建站系统。Emlog采集可以是长尾关键词采集。长尾关键词挖掘功能，帮助您找到流量最多、用户搜索最多、实时热度最高的关键词。通过提供 网站采集 内容，可以给访问者一个返回 网站 的理由。内容还可以帮助搜索引擎频繁抓取网站，这有助于在搜索引擎结果页面中排名更高，重点是内容质量。
　　
　　Emlog采集Emlog采集除外。还可以管理织梦、Empire、wordpress、zblog、易友、美图、pboot、迅锐、Applecms、小轩峰等30+cms/站群批次。发布，免登录发布界面，不同cms、站群的批量管理。Bucket Brigade 是为内容增加价值的短语或单词，Bucket Brigade 是一种充当两个段落或句子之间连接器的技术。这是一种巧妙的技巧，可以抓住读者的注意力并引导他们完成文章 中的不同转换。
　　Emlog采集保留了主要的SEO标签，使文章内容更符合搜索引擎的偏好。使用 Bucket Brigades 的想法是保持网站访问者的参与度，Emlog采集AI Intelligence伪原创,Emlog采集专门针对谷歌、百度、雅虎等大型搜索引擎, 360 等。收录。当访问者点击后退按钮时，页面会产生高跳出率。Bucket Brigade 的主要目标是尽可能降低跳出率，Emlog采集，覆盖六大搜索引擎和主要新闻来源。Emlog采集智能文本识别算法，只需输入关键词采集，Emlog采集满足各行业客户需求，自动过滤已采集@的信息&gt;，拒绝重复 采集。在搜索引擎优化中，跳出率是 网站 访问者在仅查看一页后离开 网站 的百分比。Emlog采集 可以增加内容制作的整体可读性，同时让访问者更感兴趣，使用这种技术的主要优点是增加了在页面上花费的平均时间。
　　
　　Emlog定时采集，可以是每周/每天/实时定时采集，最小间隔为一分钟。在没有文章写的情况下，建议在现有内容中添加更多信息。现有内容也应该进行编辑，使其对 SEO 更友好。
　　Emlog采集图片云存储图片可以多方向存储（七牛云/阿里巴巴云/优派云/腾讯云/百度云/华为云/本地）。Emlog采集这是在更短的时间内交付更多内容的最简单方法，而 Emlog采集撰写长篇博文可以帮助内容覆盖更广泛的受众。Emlog采集 甚至更有可能在热门帖子中排名更高。
<p>Emlog采集伪原创工具生成的文章，Emlog采集会被搜索引擎收录更好的索引。Emlog采集为伪原创模拟百度/360/搜狗/谷歌等中文分词。为了确定网页的质量，大多数搜索引擎使用链接分析技术。链接分析是一种技术，搜索引擎通过该技术查看有多少网页链接到相关页面。如果搜索引擎发现数百个与您的内容相关的其他网页链接到您的网页，则他们会为您的网页提供更高的排名。Emlog采集采用独特的分词引擎，Emlog采集自创词库，生成的伪原创文章更准确，更接近百度 查看全部

　　采集内容插入词库(关键词数量关键词的收集整理水准)
　　“关键词”是网站的运算符通过搜索引擎给目标用户留下的线索，引导目标用户通过关键词找到目标网站（线索）。
　　按照这个逻辑，网站优化的方向是预留更多的搜索线索，争取在搜索引擎上获得更多的展示机会，从而最大限度地增加访问量。
　　那么，掌握关键词的数量和质量，可以在一定程度上反映从业者的SEO水平。大量关键词的集合涉及到以下主题——关键词词库。
　　一、关于关键词词库
　　百度百科对引用汉语词典的解释如下，词库是词数据的集合，存储在数据库中，供具体程序检索调用。
　　关键词词库没有相应的明确定义，更多的是行业内的常规概念。
　　为了便于后面的讨论，我们先在实用层面给它一个简单的定义。关键词同义词库是围绕特定目标采集和组织的关键词 集合。
　　这里有几个关键点。词库的基本元素是关键词；词库的建立有明确的目标；关键词 存储有相应的标准。
　　入库有标准，采集到的关键词要经过筛选符合标准才能进行管理；
　　关键词 的数量应该更多，关键词 的数量也不算少，不能称为词库。
　　如上所述，关键词 是用户需求的呈现，关键词 库是用户需求的集合。有了词库，就等于掌握了市场的走向。
　　同样，关键词也是网站内容的重点。有了词库，就等于明确了内容创作的方向和指导。
　　有一个高质量的标准关键词SEO 词库不需要在这里详述。
　　二、质量关键词词库标准：全面覆盖，不同优先级
　　创建一个关键词同义词库并记住这六个词：全面，主要和次要。
　　要全面，也就是关键词的个数要多一些，才能做到全面覆盖。在创建关键词词库时，尽可能全面地采集相关的关键词，这至少有两个好处，一是最大限度地覆盖用户的所有需求；网站 内容创建提供了充足的空间。
　　有主次之分，也就是说关键词的分类有主次之分。不同的关键词给网站带来不同的价值，面临不同层次的竞争。网站运营商应根据SEO策略投资不同的关键词。资源。
　　具体到每个网站的关键词词库，标准可以根据自己的SEO策略来确定，但数量和质量两个维度是基本要求。
　　三、如何创建高质量的关键词词库：从加减到乘除
　　1、关键词 的三个主要来源：Owned Channels、Public Channels 和 Peer Channels
　　自有频道 - 网站运营商自己组织关键词。比如企业网站可以围绕品牌词列出，可以想到关键词。在采集关键词自己的频道方面，需要注意的是唯一的关键词采集是完整的。如果网站在线并配置了访客统计工具，可以看出客户来源的搜索词会给你一定的参考。熟悉产品、熟悉用户、熟悉自己的公司，自然就知道用户关注的重点，可以采集整理对应的关键词。
　　公共渠道——部分平台提供关键词数据，如搜索引擎自带的关键词工具（百度和谷歌都有）、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业通用关键词，二次加工后与自己的网站结合使用。对于常见的行业或领域，这些专业的平台工具提供的关键词数量相当可观；对于一些极小细分或冷门行业，你需要换个思路到采集关键词。
　　对等通道 - 转到对等 网站采集 相关 关键词。熟练地复制和粘贴同行的关键词，尤其是竞争对手的网站，也是关键词组织阶段的捷径。
　　在实践中，不必局限于以上任何一种渠道，而应结合使用以上三种方式或添加其他您认为对采集关键词有价值的方法。在创建关键词同义词库的早期阶段，越多越好。
　　2、关键词词库的排序过程是先帮加减，再做乘除。
　　添加是为了全覆盖，不遗漏；
　　减法是将资源集中在高价值的关键词上，而不是将资源浪费在低价值的关键词上。
　　经过以上一系列操作，你会面临很多关键词。在下一步中，需要优化这些 关键词。
　　优化关键词词库涉及到关键词的扩展和合并，也可以说是关键词管理的乘除。
　　关键词的扩展——一般应用于组合关键词，如现有的关键词加上城市名或价格或质量等，组成一个新的关键词；
　　关键词 的整合——整合和精简意义相同但表达方式不同的 关键词。这是因为搜索引擎在处理这种类型的 关键词 时也会合并。在SEO操作中，无需单独分离优化，组合后效率更好。
　　在这一点上，您的 关键词 同义词库离基础设施还很远。为了进一步优化，需要对关键词进行分类管理。
　　3、以合理的方式管理关键词。
　　关键词 的组织方式有很多种，例如常见的核心 关键词 和长尾 关键词 类别。整理方法不需要固定，可以根据自己的习惯或SEO策略来确定。例如，以行业为中心的关键词词库可以按照词根词、派生词、常规词、流行词或搜索上升、搜索下降等标准进行分类。
　　例如，以网站为中心的关键词词库可以包括核心词、子核心词、目标关键词、长尾关键词等。
　　同一个关键词在不同的词库中可能属于不同的分类，甚至大相径庭，其根源在于分类标准的不同。例如，A关键词可能属于某行业领先品牌网站关键词的词库中的核心关键词，以及某小公司新推出的网站 关键词词库属于长尾词分类。
　　我们都知道，行业内的词根搜索量很大，但是对于一些新上线的小网站来说，去争夺这样的关键词机会，完全是在浪费资源。
　　理性的选择是先找机会取胜，再扩大战线。实施关键词策略是首先找到有机会获胜并具有潜在高价值的关键词，并将其列为最高优先级关键词。等等等等。
　　关键词优化是网站优化中最重要的部分。这是因为关键词的优化最符合当前用户的搜索习惯，同时关键词的优化也是SEO优化的常用方法，也是一个重要的企业营销获取客户的途径。但是关键词优化也需要注意方法和技巧。因此，我们来看看网站构造是如何布局的关键词？
　　四、网站结构如何布置关键词？
　　
　　1、填充优质的SEO关键词内容
　　用户使用关键词搜索自己想要的信息，但只有优质的内容才能留住用户。所以，网站关键词的优化一定要一直围绕着关键词来写相关的内容，让用户可以通过关键词的搜索得到更多想要的信息。
　　2、展开SEO关键词，进行现场布局
　　网站页面很多，不可能所有网站都优化同一个关键词，只有布局大量关键词，才有可能覆盖更多消费群体，帮助商家获得越来越稳定的流量。因此，首页布局（1-3 main 关键词）；列页面布局（1-2 关键词）；网站内容详情页面布局（1个准确的长尾关键词）。
　　3、做好SEO关键词布局外链建设
　　网站关键词的优化需要外链的构建。一个高质量的外链可以提高网站的权重和排名。因此，企业可以交换具有相关性的链接网站。在锚文本中布局 关键词。与百度相比，还可以在网址的外链前后写上相关的关键词。
　　五、网站关键词如何建库？
　　网站关键词优化设置与网站的优化效果有关，即关键词的选择对于一个网站来说至关重要。因此，企业可以根据以下3点进行设置：
　　1、SEO关键词图书馆建立：根据网站主题
　　网站优化关键词的目的就是让这个关键词成为用户的搜索工具。所以，一定要根据网站的主题选择关键词。
　　2、SEO关键词图书馆建立：匹配用户搜索习惯
　　用户喜欢根据自己的需要进行关键词搜索。因此，优化网站关键词的设置，必须多站在用户的角度去思考，学会换位思考，用更有效的工具去寻找合适的关键词，并设置像这样关键词可以更符合搜索引擎优化。比如可以通过百度下拉框和相关搜索直接了解用户的搜索习惯。
　　3、参考关键词索引设置
　　设置关键词优化必须体现其价值，才能帮助企业实现盈利。因此，用5118工具、百度推广背景等科学工具代替主观判断和分析，过滤掉搜索量大、转化率高的关键词。 查看全部

　　采集内容插入词库(为什么有些网站排名高，还有的网站是不能获得排名?)
　　搜索引擎的主要功能是为用户提供搜索推荐和展示网页。为什么有的 网站 排名高而有的 网站 排名低？有的网站使用网站SEO优化技术做网站词库排名，但后期下降或消失，有的网站拿不到排名？
　　
　　一、网站作弊误操作会被搜索降级
　　1、网站多为修改网页标题，导致页面被降级，排名下降，或页面失效收录无排名。
　　2、网站大量外链、友链交易所发布，被搜索引擎认定为链接作弊被降级。
　　3、网站网站被黑、挂机、镜像、采集、出现重复内容或非法内容、域名信任度下降、权限降级。
　　4、网站SEO过度优化，比如内链锚文本、堆叠关键词、发布大量低质量重复文章，为优化而故意执行大量操作的优化被过度优化。
　　二、网站用户体验与自我网站问题
　　1、访问网站跳出率，跳出率现象多是搜索用户体验和需求满意度的参考因素，点击网站，网站打不开，或者速度很慢，用户跳出来。也可能是因为 网站 没有实质性内容。点击进去毫无价值，跳出来。因此，在创作网站内容时，应注意内容质量和相关推荐，以增加访客留存时间。
　　2、大量外部链接丢失。以前，排名是基于外部链接的数量。后来，当外部链接消失时，对应的域名信任和网站词库排名也会下降。被封禁后，外链无法产生投票效果。因此，徐三建议外链要多元化，多渠道更新。切记不要只在一个平台上发布外链。外链的质量取决于外链。引用域的数量。
　　3、网站采集，操作虚假权重，采集网站一直是搜索引擎的目标，采集网站大部分内容采集@ &gt;是其他站点原创文章，或者整个站点文章，采集被搜索引擎发现的站点也会降级或者k站点，搜索引擎找不到短期内站点为采集 对于@采集 站，收录 的体量、排名、权重都会暴涨。长期建设不建议运营采集站，采集站也存在版权风险。
　　三、搜索引擎人工干预网站排名
　　1、内容采集抄袭涉及版权，每个搜索引擎都有举报反馈渠道。如果网站内容质量涉嫌侵权或版权问题，只要举报人能提供相应证据，搜索引擎都会处理，比如商标盗用等，搜索引擎会处理根据证据使用 网站。通过该渠道处理的网站大部分被整体删除，收录和排名难以恢复。
　　2、行业内的违禁词，搜索引擎会屏蔽这些词，阻止那些非法网站参与这些词的排名，打击非法网站，维护互联网上的一个干净的地方。
　　3、一些商业价值高、搜索量大、竞价点击价格高或者有特殊含义的词也可能会手动干预排名，以使搜索到自己的产品有效，比如采购平台参与排名；其次，为了避免垃圾站参与排名，以免用户上当受骗，如金融、医疗等。
　　
　　蔡江的SEO总结：网站关键词排在最后。蔡江建议站长分析具体问题，分析搜索词竞争情况，进行网站诊断，找出原因，给出可执行的SEO优化方案，网站优化方向是对的，而网站排名和收录在后期会有希望。 查看全部

　　采集内容插入词库(分析一下企查查，本着分享知识的原则、原则和原则
)
　　最近又有朋友让我分析一下七叉叉。本着知识共享的原则，结合自己浅薄的认知和知识，给大家讲一下七叉叉的SEO亮点，希望能帮助更多的兄弟了解SEO。自然！
　　
　　我之前也分析过顺奇网和58网。如果你喜欢它，你可以看看。58同城的词库比较笼统，七叉搜索比较准确。与以上两者相比，顺奇网的词更加复杂，不同的业务，不同的词库，不分级别。
　　（内容，模板）稀缺
　　现在很多人做SEO，仍然认为原创是SEO的核心。七叉叉就是对这种观点的最大否定。因为上面的信息基本都是采集。
　　不过采集的内容目测应该是调用国家数据库，因为国内每个企业的信息应该不会那么好采集，哪怕是采集 ，仍然存在不准确的情况，因为非权威网站上企业信息的信任度比较低。只有国家信息才能准确。
　　内容解决了，七叉叉在用户体验和模板方面都做得很好。在之前的课程中，我们也谈到了影响网站和收录排名的因素，模板也是其中之一。.
　　
　　大规模的网站到最后，绝对是一场量级的较量。词库决定权重，收录 决定词库。收录 这么大的规模，绝对不是几十上百人能做到的。
　　准确的词库定位
　　
　　词库的定位与业务直接相关，但就竞争而言，七叉戟的词库远小于58同城的词库。七叉叉的词库一般以【企业名称】【法人名称、股东名称】为主，而58主要以本地服务为主，比如XXX搬家、XXXX租车，大家自然明白很难关键词@ &gt; 轻松。
　　但是，词库的准确定位意味着客户将更加准确。当你的规模达到几千万或几亿的时候，长尾带来的流量是相当恐怖的，而这些恐怖流量的日访问量网站，增加的信任度绝不是普通小站点可比的.
　　就像之前和58聊天一样，以品牌流量为源头，带动网站的整体信任度。信任度高之后，长尾流量就来了，回馈给网站，一次又一次，良性循环！
　　学习和应用
　　其实为什么要分析七叉叉呢？因为七叉叉的词库难度比较低。我们可以将他的词库导出为权重站！
　　比如我之前做过人名站，你可以做公司名站，或者其他站，毕竟有词库，而且内容是聚合的，就算是随机生成的，还是分分钟的分钟。
　　 查看全部

　　采集内容插入词库(传统分析方式在处理MROC在线座谈会、快、大，如何解决？)
　　在MROC的线上研讨会中，参会者可以同时发言，不同于传统的研讨会，参会者只能依次发言。同一个问题提出后，传统的symposium可能需要5分钟才能得到大家的反馈，而在线symposium只需要3分钟。
　　3）信息总量增长了几十倍甚至上百倍
　　一个传统的座谈会信息大约有600条左右，主要是受到主持人的启发和引导。真正的参与者只有大约 300 条评论。在MROC的定性研究中，单个symposium的信息量近2000条，参与者的意见占绝大多数，超过1600条，是传统symposium信息量的5倍，这只是座谈会上的区别，如果是两个，就是600和3200的区别，如果是四个，就是1200和6400的区别……
　　
　　另一方面，互联网使调查更容易操作，缩短了调查周期，使调查更加频繁。甚至随时随地都极大地激发了企业的需求。一周不到一场的座谈会很可能变成10组线上座谈会，再加上30次左右的线上讨论，企业数据库，尤其是原文记录，将以100倍的速度增长。这只是 MROC 中的一项定性研究，尚未扩展到更广泛的 Internet 信息分析。
　　在处理 MROC 在线研讨会数据时，传统的分析方法无疑存在一些先天的局限性。此外，MROC信息量大，反馈周期短。如果没有更高效、更准确、更客观的数据分析方法，MROC的效率将受到限制。仅仅停留在执行层面，冗长的分析环节将成为MROC的一大短板。
　　那么，针对大、快、大的MROC信息，以及传统分析方法的局限性，如何使用半自动分析的方法来解决这个问题呢？
　　2. 基于 MROC 定性研究的半自动解决方案
　　首先，我们需要寻求一种客观深入的定性分析理论，然后利用计算机的自动文本分析功能获得全面的结构化信息，利用语义关联网络对信息进行全面、可视化的呈现，不同类型群体的表现。进行深入分析。
　　基于 MROC 的半自动化解决方案基于语义分析方法。通过将软件工具与定性数据分析理论有机结合，可以在较短的时间内得到更深入的分析结果，平衡定性数据分析的时效性和深度。
　　消费者分类研究中的语义分析方法以逻辑结构为基础，将语义分为三个层次：表层词汇、语义类别和更深层次的逻辑联系。分析过程：获取一个消费者的语言描述，即表面词汇，通过各种研究方法，找出他的关键词语言和词频信息，通过M-QDA软件进行自动预分类。然后，通过分析关键词和结构，建立彼此之间的关系和框架，根据参与者在各种词汇表中的表现对人群进行分类，
　　
　　通过这种方法，我们可以在传统的定性研究中取得突破：
　　（1）少即是多：定性研究可以处理海量数据
　　（2）从主观到客观的转变：定性研究结果更客观准确，研究结果更稳定
　　（3）由浅入深：分析理论与计算机技术相结合实现更深层次的挖掘，以及逻辑背后深层含义的探索
　　三、研究成果-案例应用
　　1. 项目背景
　　旅游电子商务近年来发展迅速，发展潜力巨大。某在线旅游网站希望提升自身的服务和产品，实现与消费者需求的精准对接，因此委托本次调研，深入了解在线旅游产品订购用户的消费动机和行为。
　　受访者在线参与度高，适合MROC在线座谈会的方式。本次调查的定性研究部分也采用了这种方法。
　　2. 定性信息采集
　　采用MROC线上座谈会，2天共举办4组座谈会，每组20人，参会人员平均分布在北京、上海、广州、武汉4个城市。如下表所示，该数据采集的效率相比常规方法有明显提升，时间少，信息量大，成本低：
　　
　　3.定性数据分析
　　在定性数据的处理中，如果采用传统的分析方法，至少需要7天时间，不能在短时间内完成，而且信息损失大，难以保证分析的客观性。分析结果。
　　因此，本项目采用创新的半自动化解决方案进行定性 MROC 分析，仅用了 1 天。过程如下：
　　1)地表词汇 - 计算机关键词爬行和词频统计
　　选择“在线旅游产品订购”部分的采访记录（整个座谈会包括开场和闭幕环节，涉及旅游体验、生活方式等子主题，但不是消费动机的话题，将暂不收录），导入MROC定性数据分析软件（Qualitative Data Analysis，MROC定性数据分析软件，以下简称M-QDA），软件自动过滤掉一些无意义的词，研究人员过滤抽出一些与讨论话题没有直接关系的高频词，比如“what”“How about”“Everyone”“Next”等，M-QDA按照词频排序，最后导出34个消费动机相关的关键词频率表如下：
　　
　　2）人口细分——计算机词汇分类
　　上述关键词涵盖了价格、选择性、安全性等，为了还原关键词背后相应的核心焦点和主导动力，需要通过软件进行分类。首先，使用 M-QDA 的同义词词典对 关键词 进行预分类。然后研究人员根据对这些词的上下文的理解来调整预分类的结果。最后四个词组如下：
　　
　　词组对应的四个核心词概括为：效率、价格、便利、质量。
　　3）结构细分标准——计算机关联词的交叉统计
　　根据消费动机对用户进行分类，需要分析每个参与者的语音内容与上述四个词组的相关性。
　　使用M-QDA的关联词设置功能，将35个关键词转化为4个核心词，例如：任何提及“优惠、促销、折扣、便宜、价格、精选”，就相当于提及核心词“价格” ”。然后，通过相关词的交叉统计得到四个词组在每个参与者的语音内容中的频率分布。发现14名被试的演讲内容在四种词组上均无明显特征，不属于任何类型。效率型15人，价格型26人，质量型10人，评价型15人（由于样本量小，抽样也根据客户的研究目的设计，
　　
　　关注更多的人在订购在线旅游产品时考虑的因素更多，而关注单点的人考虑的更少。理性的用户一般都会预先设定自己的旅行目标，关注的因素是实际的，而情感的因素。用户专注于自己的感受，或者没有明确的目的，去哪里碰巧有折扣。
　　
　　快速修复和无意之间的反比关系：
　　速订型通常会提前确定出行目的地，希望尽量少花时间自己下单，打电话给客服太麻烦。刘星也没有什么计划，只是时不时的在网站闲逛。一旦找到好的特价促销，只要条件允许，他都会抓住机会，不管提前有没有出行计划。
　　
　　精挑细选与体验导向的互补关系：
　　会根据自己的行程（省内外、国外和国内）、一起旅行的人（无论是带孩子、和朋友还是和父母），选择合适的旅行产品、品牌、价格、服务来精心挑选综合评价，不同情况下评价的重点也不一样，比较合理；而体验型则比较情绪化，注意整个过程的体验是否舒适愉快，会尽量避免伤害情绪的可能。选择网站的时候，我看重信誉和大品牌，主要是不想后期有什么麻烦的因素。在使用在线旅游网站的时候，我也会更加关注网站的页面设计。
　　4）各类人群的特征描述——计算机语义关联网络分析
　　在根据消费动机对订购在线旅游产品的用户进行分类后，需要了解不同人群的背景特征和行为特征。将每组典型参与者的语音记录导入M-QDA，进行语义网络分析。得到的语义相关网络图可以形象地展示词与词之间的关系，一次完整地呈现参与者的背景、行为和价值观。非常直观，大大突破了以往研究只能对单节信息进行​​逐一分析的局限。
　　这里，以描述有效种群的特征为例，对这一步得到的结果进行说明。
　　
　　注：紫色为3名典型效率参会者，均为化名；黄色表示注意订购效率；橙色表示日常生活中的工作状态。
　　
　　四、本研究的意义及存在的问题
　　1、本研究的意义
　　本文提出了一种新兴的MROC在线研讨会方法和半自动化定性数据分析技术，不仅解决了传统定性数据采集方法效率低下的问题，还实现了对MROC在线研讨会海量信息的高效分析。因此。
　　从定性数据采集到分析的整个过程高效，大大缩短了从座谈会执行到分析结果输出的周期。互联网和计算机的应用使研究能够更快地响应企业的信息需求，达到分析的效率和深度。平衡。
　　采集舞台
　　(1）高效：不受空间限制，可以同时采访分布在多个城市的参与者
　　(2）大：参与人数多，发言人数多
　　（3）多样性：参与者更能畅所欲言，表达真实想法，提供更多信息
　　分析阶段
　　（1）可扩展性：分析海量数据的能力大大提升。
　　(2）可靠性：部分数据分析通过软件实现，更加客观，不受人为因素影响，减少信息丢失。每个分析结果的一致性更高，结果的可靠性更强。
　　（3）深入：在相对较短的时间内获取价值层面的信息。
　　2、本研究的局限性
　　在定性数据 采集 阶段，提议的 MROC 在线研讨会并不适用于所有调查对象。比如老年人不熟练使用互联网，所以不适合使用网络论坛，亲子配对论坛也不适合。
　　在定性数据分析阶段，虽然目前的M-QDA（MROC定性数据分析软件）有无意义词和同义词的词库，但是在统计词频时可以过滤掉一些词，作为预分类的依据。词汇分类，但处理方法仍然不够灵活，无法自动识别一些不相关的词并采集相关词。它仍然需要研究人员进行调整。词库需要积累足够的时间才能变得越来越有针对性。
　　参考
　　[1] 艾伦·泰勒-鲍威尔·马库斯·雷纳。分析定性数据、项目开发和评估
　　[2]到底什么是市场研究在线社区（MROC）？
　　3] 绿皮书研究行业趋势。
　　[4]自动文本分析会取代定性市场研究人员吗？
　　[5]曹培杰,尚俊杰,王继德(2011).基于词频分析的社交软件教育应用特征[J].开放教育研究,(4)
　　[6] 段宏义. 焦点小组访谈的优缺点[J]. 北京理工大学学报, 2009, (04)
　　[7] 于国明. 跨界与融合：社会视角下2011年中国传媒产业发展关键词——基于传媒产业相关文本的词频分析[J]. 新闻与写作 查看全部

　　采集内容插入词库(
SEO就是数量关键词的收集整理对SEO的意义分析与思考)
　　
　　从某种意义上说，SEO 是一场围绕关键词 的竞技游戏。
　　用户通过关键词寻找答案，搜索引擎根据关键词聚合内容，网站争夺在关键词周围展示相关内容的机会以获取流量。
　　关键词一端是用户的真实需求，另一端是网站内容。搜索引擎一方面聚合流量和内容，另一方面将流量分配给网站。
　　从SEO的角度来看，关键词是运营商通过网站运营商通过搜索引擎给目标用户留下的线索，引导目标用户通过网站找到目标关键词（线索）。
　　按照这个逻辑，SEO努力的方向是储备更多的搜索线索，争取在搜索引擎上有更多的展示机会，从而最大限度地增加访问量。
　　那么，掌握关键词的数量和质量，可以在一定程度上反映从业者的SEO水平。大量关键词的集合涉及到以下主题——关键词词库。
　　一、关于关键词词库
　　百度百科对引用汉语词典的解释如下，词库是词数据的集合，存储在数据库中，供具体程序检索调用。
　　关键词词库没有相应的明确定义，更多的是行业内的常规概念。
　　为了便于后面的讨论，我们先在实用层面给它一个简单的定义。关键词同义词库是围绕特定目标采集和组织的关键词 集合。
　　这里有几个关键点。词库的基本元素是关键词；词库的建立有明确的目标；关键词 存储有相应的标准。
　　入库有标准，采集到的关键词要经过筛选符合标准才能进行管理；
　　关键词数量多，关键词数量不够，叫仓库。
　　如上所述，关键词 是用户需求的呈现，关键词 库是用户需求的集合。有了词库，就等于掌握了市场的走向。
　　同样，关键词也是网站内容的重点。有了词库，就等于明确了内容创作的方向和指导。
　　有一个高质量的标准关键词SEO 词库不需要在这里详述。
　　二、质量关键词词库标准：全面覆盖，不同优先级
　　创建一个关键词同义词库并记住这六个词：全面，主要和次要。
　　要全面，也就是关键词的个数要多一些，才能做到全面覆盖。在创建关键词词库时，尽可能全面地采集相关的关键词，这至少有两个好处，一是最大限度地覆盖用户的所有需求；网站 内容创建提供了充足的空间。
　　有主次之分，也就是说关键词的分类有主次之分。不同的关键词给网站带来不同的价值，面临不同层次的竞争。网站运营商应根据SEO策略投资不同的关键词。资源。
　　具体到每个网站的关键词词库，标准可以根据自己的SEO策略来确定，但数量和质量两个维度是基本要求。
　　三、如何创建高质量的关键词词库：从加减法到乘除法
　　1、关键词 的三个主要来源：Owned Channels、Public Channels 和 Peer Channels
　　自有频道 - 网站运营商自己组织关键词。比如企业网站可以围绕品牌词列出，可以想到关键词。在采集关键词自己的频道方面，需要注意的是唯一的关键词采集是完整的。如果网站在线并配置了访客统计工具，可以看出客户来源的搜索词会给你一定的参考。熟悉产品、熟悉用户、熟悉自己的公司，自然就知道用户关注的重点，可以采集整理对应的关键词。
　　公共渠道——部分平台提供关键词数据，如搜索引擎自带的关键词工具（百度和谷歌都有）、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业通用关键词，二次加工后与自己的网站结合使用。对于常见的行业或领域，这些专业的平台工具提供的关键词数量相当可观；对于一些极小细分或冷门行业，你需要换个思路到采集关键词。
　　对等通道 - 转到对等 网站采集 相关 关键词。熟练地复制和粘贴同行的关键词，尤其是竞争对手的网站，也是关键词组织阶段的捷径。
　　在实践中，不必局限于以上任何一种渠道，而应该将以上三种方式结合使用或添加其他您认为对采集关键词有价值的方法。在创建关键词同义词库的早期阶段，越多越好。
　　2、关键词词库的排序过程是先加减，再做乘除。
　　添加是为了全覆盖，不遗漏；
　　减法是将资源集中在高价值的关键词上，而不是将资源浪费在低价值的关键词上。
　　经过以上一系列操作，你会面临很多关键词。在下一步中，需要优化这些 关键词。
　　优化关键词词库涉及到关键词的扩展和合并，也可以说是关键词管理的乘除。
　　关键词的扩展——一般应用于组合关键词，如现有的关键词加上城市名或价格或质量等，组成一个新的关键词；
　　关键词 的合并 - 合并和精简含义相同但表达方式不同的 关键词。这是因为搜索引擎在处理这种类型的 关键词 时也会合并。在SEO操作中，无需单独分离优化，组合后效率更好。
　　在这一点上，您的 关键词 同义词库离基础设施还很远。为了进一步优化，需要对关键词进行分类管理。
　　3、以合理的方式管理关键词。
　　关键词 的组织方式有很多种，例如常见的核心 关键词 和长尾 关键词 类别。整理方法不需要固定，可以根据自己的习惯或SEO策略来确定。例如，以行业为中心的关键词词库可以按照词根词、派生词、常规词、流行词或搜索上升、搜索下降等标准进行分类。
　　例如，以网站为中心的关键词词库可以包括核心词、子核心词、目标关键词、长尾关键词等。
　　同一个关键词在不同的词库中可能属于不同的分类，甚至大相径庭，其根源在于分类标准的不同。例如，A关键词可能属于某行业领先品牌网站关键词的词库中的核心关键词，以及某小公司新推出的网站 关键词词库属于长尾词分类。
　　我们都知道，行业内的词根搜索量很大，但是对于一些新上线的小网站来说，争夺这样的关键词机会，完全是在浪费资源。
　　理性的选择是先找机会取胜，再扩大战线。实施关键词策略是首先找到有机会获胜并具有潜在高价值的关键词，并将其列为最高优先级关键词。等等等等。
　　四、提高词库管理效率的工具关键词：记事本、Excel和钢铁侠SEO工具
　　最简单最基本的关键词词库工具是系统自带的记事本，然后就是功能强大的Excel。在这里，我们将介绍钢铁侠 SEO 工具。
　　Iron Man SEO工具是一个客户端软件。安装后你会发现它有一个强大的【标签】功能，可以给提交的关键词贴上各种标签，方便关键词管理的灵活性。一个标签可以打多个关键词，一个关键词可以打多个标签，你知道，这意味着关键词分类管理的灵活性。
　　钢铁侠SEO工具提交关键词后，系统会自动采集出关键词对应的收录量和竞争，可以为你省去很多工作。更重要的是，这个功能可以永久免费使用，也就是说有了品曼，你就有了一个免费的智能工具，可以灵活管理上千个关键词。
　　五、高质量关键词词库维护和更新是一个长期的过程
　　关键词词库建立后还不完整，需要时常更新升级。因为随着市场的发展，会出现新的关键词s，有的关键词s可能会逐渐从热点变成鲜有人关注的冷门。举个直观的例子，手机行业。每年都会推出一批新机型，带来一波热点关键词。而那些已经退市的品牌和手机型号，考虑的越来越少。
　　为保证关键词词库的高质量标准，在SEO实施过程中应及时增加、删除关键词词库，并及时调整重要级别和分类。
　　一个高质量的关键词词库必须是活的词库，如果灵活使用关键词词库，它的价值会更大。找到适合自己的关键词词库创建方法，选择适合自己的关键词词库管理工具，构建适合自己的优质关键词词库，用好自己的高-quality 关键词词库，这是最重要的。 查看全部

　　采集内容插入词库(公众号采集一个人维护成百上千网站文章更新也不是问题)
　　公众号采集可以分析长尾关键词并做出合理布局。公众号采集不管你有成百上千个不同的cms网站，都可以实现统一管理。公众号采集一个人维护几十万网站文章更新不是问题。在长尾词的挖掘中，会有很多情况相同，但关键词字面意思不同，比如“如何优化长尾词关键词”和“如何携带out long-tail关键词"@>优化"其实是同一个意思。最重要的是这个公众号采集免费工具有很多SEO功能，不仅可以提升收录网站 的@>，还要增加关键词的密度来提高网站的排名。那么只能取一个词，否则两篇同义的文章文章会分散网站的权重，甚至会降低网站的整体价值。剩下的和他意思一样的关键词可以做场外推广，也可以用锚文本指向这个文章，意思差不多，肯定会参与在搜索排名中，你要知道一篇文章文章可以收录并参与多个意思相近或相同的长尾词的排名。公众号采集网站被主动推送（让搜索引擎更快发现我们的网站）。作者曾经写过一篇文章文章，原本只造了一个字。之后，
　　公众号采集可以关注长尾关键词，深度分析用户需求，写出优质文章。公众号链接自采集（允许搜索引擎更深入地抓取您的链接）。长尾关键词排名与否，最根本的就是看长尾关键词载体页面是否有优质内容。如果没有，即使有排名，也不会长久。因此，有必要深入挖掘用户的潜在需求，为用户提供他们所能创造的最好的内容。
　　公众号采集会自动匹配图片（文章如果内容中没有图片，会自动配置相关图片） 设置自动下载图片并保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外部链接）。公众号采集需要做好长尾词分类记录。长尾词的优化要有计划、有系统地进行。对已挖掘分析的长尾关键词进行合理分类，记录长尾关键词对应的页面。在公众号采集的内容或标题前后插入段落或关键词 （您可以选择将标题和标题插入到同一个 关键词 中）。因为对于很多网站来说，他们的长尾词库的数量是非常大的。如果没有组织、没有计划、没有记录，实际操作就会一团糟。 查看全部

　　采集内容插入词库(内容APP如何通过给文章分类以及打标签？17年-18年底)
　　笔者结合自己的项目经验，分析了文章如何对内容APP进行分类和标记？
　　
　　2017-18年底，参与了一个信息内容兴趣偏好标注项目。什么是内容兴趣偏好标签？
　　简单来说就是分析用户喜欢看的文章的类型，得到用户的兴趣爱好。在此基础上对用户进行个性化推荐和推送，有效提升应用活跃度，拉长用户。生命周期。
　　这实际上是一个两步过程：
　　
　　那么在实践中真的那么简单吗？这两个看似简单的步骤是如何完成的？
　　首先说一下分类文章
　　因为这个项目，笔者查看了很多竞品app的文章分类，发现它们基本相同，但在细节上也存在一些差异。更多的问题在于信息 文章 分类难以穷尽。我们参考市场上现有的分类，在一些资料的基础上制定了一套内容兴趣偏好体系。在指定分类时，我们遵循MECE原则，基本做到了相互独立，完全穷举。
　　接下来，我们要对 文章 进行分类，我们采用分类算法的监督学习。理想情况下，流程如下所示：
　　
　　然而，在实践中，存在两个问题。既然选择了监督学习，就面临着提供标注样本基础的需求。获取样本一般有以下三种方式：
　　获得样本后，就是算法模型的训练和测试。算法模型的训练原理是对样本文章进行分割，提取实体，建立特征工程，将每个特征词作为向量拟合一个函数，这样当有新的文章 ，文章通过模型进行分词，计算结果。但是，模型不能靠单个样本准确，需要对模型进行测试和修正。一般测试流程如下：
　　
　　测试通过的模型不是永久的，后期可能还存在一些分类不准确的问题，可能是样本或者算法模型造成的。这就需要我们找到这些异常的文章及其分类，对分类进行修正，再次作为训练样本馈送到模型中，对模型进行修正。一方面，我们可以手动检查转化率较低的文章类别，以确定问题是否出在算法上。另外，这里因为每个文章的标签都被赋值了一个值，所以我们可以为这些值设置一个阈值。当最高值低于某个阈值时，这些文章及其标签会被召回，人工标注和修正，并放入这里的样本库。
　　文章标签的计算，因为文章有多个标签的可能，不是一些二分类的结果，所以我们采用通过相似度算法，模型计算出文章 标签，并赋值。值越高，越接近该类标签，标注对应的标签。
　　
　　至此，文章的标注部分已经完成。
　　如何标记用户
　　标记用户实际上有两种方法，统计标记和算法标记。
　　前者可以在算法资源不足、运算需求大的情况下起带头作用，后者可以在前者的基础上划分一部分流量，对算法模型进行验证和调整，不断优化。
　　但是，在使用第一种方法时，我们发现一段时间内文章用户阅读的类型并不稳定，大部分用户都会有一个或几个主要的兴趣和偏好。这些类型的阅读文章的文章数量会更多，但同时，用户也会或多或少地阅读一些其他类型的文章，甚至有些用户会阅读他们所看到的一切。
　　基于这样的情况，我们需要对用户的兴趣和喜好进行排名，也就是在一段时间内对每个文章类型的文章用户阅读数量进行排名，并取用户的前几名10个标签，明确告诉操作用户喜欢什么类型的文章，用户喜欢的类型在这些类型中的优先级是多少，方便操作同学推送和选择。
　　因此，用户标签也需要更加灵活，让运营商可以根据事件发生时间、事件发生次数等权重灵活组合选择用户组。
　　由于目前有很大一部分push推送是人工进行的，从选择文章，到选择用户，再到文章匹配用户，一般在进行正式推送之前进行大量的A/B出去。test ，信息文章的种类很多，只有一级标签就达到了30+种，二级标签从100到几百个不等。整体标签很可能有数千个标签。推学生的操作是绝对不可能的。
　　所以在运营资源有限，无法实现自动化的情况下，一般运营同学会测试标签，选择覆盖用户多、转化率高的标签。但同时，这样的情况会导致一些兴趣偏好相对较小的用户被排除在推送人群之外。
　　针对这种情况，我们将前 10 名用户的二级标签及其对应的一级标签作为用户的一级和二级标签。这样就解决了用户覆盖的问题，运营商也可以集中精力推送主标签和人群。
　　但与此同时，又出现了另一个问题。选择一段时间内用户的行为比较合适，这样可以充分体现用户的兴趣，同时覆盖更多的人（每天都有流失的用户，所以时间线越长越大覆盖的用户数，时间线越短，覆盖的用户数越少）
　　我们发现用户的长期兴趣偏好在一定程度上趋于稳定，但短期兴趣偏好反映了用户的短期跟进行为。因此，从这个角度来看，或许能在短期内满足用户的需求，但短期内覆盖的用户数量较少。在这里，触及和皈依之间总是存在着永恒的冲突。
　　我们的方法是根据浏览时间对用户进行细分。给予用户长期利益偏好和短期利益偏好，优先考虑短期利益偏好，将短期利益用户排除在长期利益偏好之外，进行不同的推送。对于流失用户，很可能最近3个月内没有访问记录（流失用户时间在信息发布时定义为3个月）。对于此类用户，我们将用户最后记录的标签作为用户标签，并进行丢失恢复。
　　到目前为止，所有用户都有自己的标签，运营商还可以根据用户的活跃时间和阅读频率推送不同的文章用户，真正做到千人千面。
　　在这个问题上，可以说我们踩了很多坑。
<p>第二种方式是直接通过算法给用户打标签。除了时间和阅读频率，算法模型还可以加入更多的特征纬度，比如用户阅读文章到当前时间的时间，阅读 查看全部

　　采集内容插入词库(如何把商品库整理成文字云图？如何在知乎上保存或获取对话框？)
　　采集内容插入词库当然可以同时生成词云图。只是下次多提个问题，“如何在知乎分享图片？”如何做字体识别？如何把商品库整理成文字云图？如何在知乎上保存或获取对话框？希望能自己先想个办法。
　　字体识别截图识别
　　word2vec可以训练成词向量，把词向量训练好了，直接通过word2vec来提取文本中的特征。之后用文本特征就可以生成词云图，获取的词云图（词向量的矩阵）里面就包含了词语和词语之间的距离信息。很直观，很容易看出是否有相似之处，哪些是词语，
　　一个有效的方法就是通过深度学习把文本包装成特征向量，然后把特征向量通过主成分分析等降维之后训练一个分类器。最后把训练好的分类器作为分析的训练数据。将训练好的分类器的特征向量和作为输入数据进行下游分析。分析时使用标准的降维到n维向量，来减少非重要数据的影响。
　　如果是一些简单的无关注点词的话，有专门一种方法可以生成词云，不需要用到背景信息。下面分享一下我在word2vec里训练出来的词云生成的图片如下：首先需要先整理词云中的无关信息，因为word2vec中没有词向量需要我们自己去创建。我们的目的是训练好的词云对分析中对于一些无关注点词进行分析，也就是对于有很多无关注点词的词自动扩充成以词为维度的词云。
　　这里推荐两个地方：百度文库word2vec学习笔记在此里面不仅有学习资料还有文章对于一些无关注点词还提供了查询的入口。可以看下，希望对你有帮助。 查看全部

　　采集内容插入词库(2017年国家公务员考试行测备考：如何采集内容插入词库)
　　采集内容插入词库，爬虫搜索把相关的抓取上来。根据关键词进行分词，然后展开，用ps或者subwordanalyzer处理一下。然后用单频词提取器提取关键词在词库中出现的频率。再用词频作为词库中词的权重，和关键词的相关度作为权重值。把关键词的相关度值和词频值进行相乘，作为关键词权重。就得到了这个词对应的相关度值。
　　给词库里的词每个都拿过来计算相关度值然后按相关度值排序。一个字母串当中关键词的相关度值就能直接暴力总结出一个词对应的相关度。把统计总结的结果拿到excel中进行一个词频和词汇频率的对比，看看哪个词语最近使用次数增加最多。如果增加的次数多的词语权重就会比较高。这个是excel内的统计结果，后面再调用百度关键词库的时候可以给出更好的词频数据，避免出现白尾，也方便自己调整关键词。
　　百度爬虫爬取爬取的长尾词以及词库。然后把词库的词拿过来进行统计。就能够知道哪些词对应哪些词。根据统计出来的结果去调整关键词的相关度。
　　本人目前研究过三种方法：
　　1）php爬虫搜狗一页500个搜索词，
　　2）web相关查询网站：某某关键词：目前就能够爬得30000个关键词
　　3）keywordtoolkit（非ai），模仿人脑对单词语序排列，提取关键词语序排列相关信息，将相关词变成可互转一对一关系（可正向互转，反向互转，逆向互转等等），以提高查询的效率。 查看全部

　　采集内容插入词库(Web文本信息快速积累,如何从海量信息中定向提取符合要求)
<p>【摘要】 随着互联网的大规模普及和各行业信息化水平的提高，与行业相关的Web文本信息的快速积累，如何从这些海量信息中提取出符合要求的知识是当前的研究领域。的信息处理。研究热点。以陕西省教育厅专项科研项目“针对特定领域需求的概念设计方案自动生成研究”为课题研究背景，通过网络信息采集和分类技术，网络资源发现与 查看全部

　　采集内容插入词库(采集内容插入词库关键词，匹配词属性，popular)
　　采集内容插入词库关键词，匹配词，属性，popular,listentothetv.对关键词实行自动分组，根据相关程度分成k组，主要解决的是权重问题。一，关键词的实行自动分组词库分组图解diy（或者）文件管理每组可以自动分组，进行自动分组非常方便二，搜索页面分组方便展示目标领域页面关键词1：可以定义两级定位:a，一级页面包含关键词b，在高级页面自动分组比如，有一组"rhoights"关键词在a档，另一组"e-commerce"关键词在b档。
　　主要解决的是权重问题2：关键词定位通过自定义目标词-把高质量关键词进行分类聚合：第一级关键词为相关性高的，不重复或关键词分类词比如a档相关性最高的，高质量关键词;d档相关性高的，高质量关键词;e档不相关的，低质量关键词。3：高质量关键词标注关键词选择二级以上关键词(h),需定义标注，同时rank系统会根据目标词进行rank排序4：搜索页面分组自动分组到数据库，展示下级目标词分组到展示数据库，进行自动分组展示第二级关键词展示数据库。
　　5：数据库产生a,定义词库词库/聚合词库/自动化分组词库高质量词库准确性：高质量词库/定义词库/自动分组词库6：自动分组定义关键词词库和聚合词库任务列表工作列表网页e-commerce可以匹配关键词，展示相关性数据结果，已做展示了，目前next后面的词数据还没有收集完毕.。
　　1）a和b关键词定义，
　　2）把关键词定义到词库，
　　3）聚合词库匹配关键词定义
　　4）定义聚合词库代码创建词库
　　1）定义词库
　　2）定义词库要新增条件：
　　1）定义关键词定义
　　2）定义条件
　　3）定义聚合词库
　　3）生成词库报告
　　4）词库代码创建
　　5）任务列表工作内容可以参考下图演示 查看全部

　　采集内容插入词库(一点资讯采集的采集发布过程人工干预
)
　　一些信息采集、采集所有频道和自定义搜索关键词都会自动发布到网站、cms。一点资讯每天都有很多新内容需要更新，这是我们做网站时选择采集的选择，因为新内容很多，涵盖了各个行业领域。@网站表示有源源不断的内容，可以将采集当成自己的网站，信息量少采集的好处是对时间非常敏感，所以Content可以看成是高质量的文章，促进了网站的收录。
　　
　　一点资讯采集的采集发布过程不需要人工干预，通过定时任务自动执行。当然站长也可以手动执行一键采集发布文章。一点点信息采集的本质是从网页中获取大量数据，而不是手动工作。互联网内容的制作，也就是编辑，不是电脑或软件最擅长的，这些工作都需要人去做。所以我们可以用采集到采集文章的一点信息，自动发布，也符合搜索引擎的判断标准。对于优质内容，收录，权重和排名都很不错。
　　
　　点信息采集先组织好自己的网站关键词和目标用户，点信息采集可以写规则采集或者指定网站用一键采集，这种采集的网站垃圾邮件越来越少了。一点资讯采集建议每次至少采集几千篇文章。通常每个站每天应该发一定数量的文章，几千篇就足够一个站一个月发。文章插入关键词布局，标题：关键词或关键词+title，用准备好的词库TAG标记。
　　
　　
<p>稍后会自动处理采集的一点信息伪原创，并通过批量翻译的智能修改功能优化文章的标题和内容原创。一点信息 采集 可以设置指定字不被修改，该函数对文章原创处理能力强，可读性好，收录效果好. 关键词中插入了一点信息采集，每个文章中只插入一个关键词，但是这个关键词可以插入多次，比如在标题末尾插入一次， 查看全部

　　采集内容插入词库(一个代码在公众号datadw里回复京东即可获取(组图)
)
　　在我最近的实习期间，我正在从事一个关于新闻文本情感分析的项目。在这里，用京东的产品评论来实践，从data采集到模型实现写一篇完整的文章，以备日后回顾。其实我用的方法并不难，甚至有点幼稚，所以把它当作练习吧。
　　本文代码可在公众号datadw中回复京东获取。
　　数据采集
　　这里为了避免人工标注的麻烦，使用了京东iPad的用户评论。
　　＃没有
　　事实上，NLP 情感分析中最耗时的部分是人工标注。
　　仔细看调试控制台很容易发现，产品的评论信息是用json传递的。如下：
　　
　　这个网址其实比较容易看出设计师的想法。productId是产品对应的ID，score是用户对产品的评分，pageSize应该是请求返回的评论数。在实践中发现一般情况下pageSize不可能是无限的，也就是你不要想着把pageSize写成大尺寸，然后一次请求就可以返回大量数据。我的做法是把pageSize写成大（^-^），然后不断递增页面，不断爬取数据。
　　评分规则如下：
　　*1：负面评价
　　* 2：中评
　　*3：赞美
　　* 5：后续审查
　　将此 URL 放入浏览器的搜索地址中，即可得到相应的 JSON 数据返回。这里就不展示了，自己看吧。一开始你可能会认为这个json，但只要仔细看看就知道你想要的数据在哪里。要知道写网站的程序员也是程序员。程序员喜欢整洁的东西，因为“简洁来自整洁”，所以只要找到他的方法来实现整洁，就可以轻松获得对应的数据。
　　事实上，京东对网络爬虫的容忍度很高，即使没有任何速度控制，它也可以毫无阻碍地完成数据采集的工作。推荐使用Python3.5，因为3.5对中文支持更好，另外下载Request库。此处不再赘述。
　　构建词向量TF-IDF的方法
　　我这里使用的是使用TF-IDF来计算词库中最具代表性的词。
　　概念
　　TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的信息检索和信息挖掘加权技术。TF-IDF 是一种统计方法，用于评估单词对文档集或语料库中的一个文档的重要性。一个词的重要性与它在文档中出现的次数成正比，但与它在语料库中出现的频率成反比。搜索引擎经常应用各种形式的 TF-IDF 加权作为文档和用户查询之间相关程度的度量或评级。除了 TF-IDF，互联网上的搜索引擎使用基于链接分析的排名方法来确定文档在搜索结果中出现的顺序。
　　原则
　　在给定文档中，词频 (TF) 是指给定单词在文档中出现的次数。这个数字通常被规范化（分子通常小于分母以将其与 IDF 区分开来）以防止它偏向长文件。（同一个词在长文件中的词频可能高于短文件，不管这个词是否重要。）
　　逆文档频率 (IDF) 是衡量一个词的一般重要性的指标。特定单词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该单词的文档数，然后取所得商的对数来获得。
　　特定文档中的高词频和整个文档集中该词的低文档频率会导致高权重的 TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常用词，保留重要词。
　　TFIDF的主要思想是：如果一个词或词组在一个文章中频繁出现TF，而在其他文章中很少出现，则认为该词或词组具有良好的类别区分能力，适合分类。TFIDF其实就是：TF*IDF，TF Term Frequency，IDF逆文档频率。TF代表词条在文档d中出现的频率（换句话说：TF词条频率（Term Frequency）是指给定词在文档中出现的次数）。IDF的主要思想是：如果收录term t的文档较少，即n越小，IDF越大，说明term t有很好的分类能力。如果某类文档 C 中收录词条 t 的文档数量为 m，而其他类型中收录t的文档总数为k，显然收录t的文档数为n=m+k。当m很大时，n也很大。，根据IDF公式得到的IDF值会很小，说明条目t的分类能力不强。（另一种说法：IDF逆文档频率（Inverse Document Frequency）是指如果收录词条的文档越少，IDF越大，说明词条有很好的区分类别的能力。）但实际上，如果一个词条频繁在一类文档中的出现表明该条目能够很好地代表该类文本的特征。这些词条应该被赋予较高的权重，并被选为该类文本的特征词来区分它们。和其他类别的文​​档。这就是 IDF 的不足之处。
　　在给定文档中，词频 (TF) 是指给定单词在文档中出现的频率。这个数字被标准化为术语计数，以防止它偏向长文件。（同一个词在长文件中的词数可能比在短文件中的词数多，无论该词是否重要。）对于特定文件中的词，其重要性可以表示为：
　　
　　
　　特定文档中的高词频和整个文档集中该词的低文档频率会导致高权重的 TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常用词，保留重要词。
　　补充说明
　　这里提出的对TF-IDF的详细介绍只是给出了一个通用的TF-IDF实现方式，但是需要注意的是，通用实现方式下的TF-IDF确实可以选择最能区分不同文档的词。但是我想做的是选择最能区分不同情绪的词，所以在这里我对公式进行了简单的修改。
　　在计算tf的时候，我认为整个语料库中只有两种文档，一种是正文档，一种是坏文档，每个评论都不细​​分。有关详细信息，请参阅实现。
　　PMI点互信息
　　PMI（Pointwise Mutual Information）是衡量两个事物（如两个词）之间相关性的指标。
　　在概率论中，我们知道如果 x 和 y 不相关，那么 p(x,y)=p(x)p(y)。两者之间的相关性越大，p(x,y) 与 p(x)p(y) 相比就越大。用下面的公式可能会更好理解。在y的情况下，出现x的条件概率p(x|y)除以x本身的概率p(x)，这自然表示了x和y的相关程度。
　　这里的log来自于信息论的理论，可以简单理解为，取p(x)的log时，将一个概率转换为信息量（要乘以-1使其为正number)，以 2 为基数，可以简单理解为可以用多少位来表示这个变量。
　　补充说明
　　和之前的TF-IDF一样，希望能选出对情感分类最有效的词，所以在这里对公式做一个简单的修改。
　　PMI(word,pos)=logP(word,pos)P(pos)∗P(word)
　　pos代表文档的情感，word代表某个词。
　　分母表示同时作为 pos 情绪和 word 出现的概率。
　　完整代码
　　本文代码可在公众号datadw中回复京东获取。
　　在实现中，我们需要解决的是分词和词频计算的问题。
　　对于 NLP，第一个问题是实现分词。市场上有很多分词库，它们都运行良好。可惜NLTK不支持中文分词方法，这里我用jieba分词。jieba分词比较好用，很容易添加自定义词库。在这个项目中，不需要添加自定义词库，因为产品评论没有非常特殊的固定词。但是在我的实习项目中，因为有很多固定用法的词，所以添加一个自定义词库是非常有必要的。
　　另外需要注意的是，虽然不需要添加自定义词库，但还是需要删除一些“停用词”。这里的无效是指在表达情绪时非常常用的词，没有明确的情绪方向。也就是这些词的词频会很高，所以这些词的TF-IDF可能还是很高的，所以需要主动删除，避免引入噪声。
　　实验结果
　　构造向量时，不可能直接使用所有的词，只能选择一部分。在这里，我选择了 PMI 中前 30 个最大的单词。
　　文件不错，速度不错，正品，很快就喜欢了，屏幕质量不太满意，很流畅，值这个价
　　差评文件 降价 无客服 无差评屏 送激活 太退款 刚买 退货差垃圾礼物 想申请问 发现掉不全 失望快递坑找第一保障差总结
　　这里选择了几个词，可能很难想象为什么它们如此擅长表达文档情感。有些词可能是常用词，在放入常用词的文档时，需要在分词时提前去除。有些确实表现了人们的情绪，但不一定是一般的情绪词，这就是为什么我想使用这种方法来构建词向量进行情绪分析。基于语义规则的情感分析只能抓住一些众所周知的情感词，而且研究者还需要大量的时间阅读文本才能在文本中找到一些能够反映情感的特殊词，比如在这个例子中，区别，价格保护等词经常出现在负面评论中，反映了人们对商品和服务的看法。当然，
　　在这里，我的 采集 数据是 1,000 条正面评论和 1,000 条负面评论，因此总共有 2,000 条评论。事实上，如果需要，您可以采集更多评论来训练分类器。京东其实很“开心”被爬取。
　　另外，根据VC理论，参数的维度越大，需要的训练数据集也越大。一般来说，十倍参数的维度是训练集的下限，所以我用TF-前75个最大的IDF构成一个150维的特征，1500条评论作为训练集。当然，在具体实践中，这几个特征需要重新修改。
　　至此，数据采集和构建词向量的部分就结束了。NLP情感分析一般有两种方法。首先是根据语义和依赖来量化文本的情感色彩。但是这种方法首先需要一个非常完整的情感词典，同时也需要有良好的语言基础，也就是说，要知道一个句子在什么情况下通常表达为肯定和否定。我个人认为，我们永远不可能穷尽所有的语法规则和情感词汇，这无形中增加了构建分类规则的难度。另外，我个人非常相信大数据。也就是说，我认为大数据可以揭示一些超出人类认知能力的信息，而这些信息很难被人类检测到。这就是机器学习，或者说人工智能，将会如此受人尊敬。第二种方法基于机器学习。在机器学习的基础上，本质上是将其转化为机器学习可以解决的问题。情感分析实际上被认为是机器学习中的二元分类问题。但是机器不能理解文本，所以我们必须能够将文本转换成向量，这样机器才能理解。但实际上，对于情感分析来说，最主流的是第一种方法，因为并不是所有的文本都已经被标记了。也就是说，我们很难爬取到京东的数据。我们一抓起来，就知道文字是正面的还是负面的。在大多数情况下，需要手动标记数据。这项工作是非常劳动密集型的。自己亲身试验过人工标注，一天只能标注400条左右的数据，很累。而对于一个特定的领域，判断情绪也不是一般人能做到的，需要很多专业知识。例如，要判断一条财经新闻是好是坏就不是那么容易了。
　　所以，其实特征选择的问题并没有那么简单。我这里只使用了单字TF-IDF，显然是一种很粗略的选择方法。当然，你也可以尝试添加bigram之类的。这就是以后的事情了。
　　大概就是这样。下一部分，我将尝试这里建立的“word2vec”的方法，据此构建机器学习模型，并据此优化模型。
　　引用
　　TF-IDF 及其算法
　　PMI 算法
　　如何分类
　　特征依赖
　　首先，我需要看看我之前选择的功能是否能够满足需求。
　　
　　其实还有很多参数在这里没有展示。从这个图中，大部分参数的相关性都非常低，这是一件非常好的事情，因为这意味着选择的参数更具表现力。但是我也发现有些参数是重复的，很尴尬。当然，也可以通过 PCA 过滤掉。
　　
　　从这个图中可以看出，每个参数对情绪都有一定的影响，而且大部分都具有比较强的相关性，这说明所选择的参数并不是随机选择的。
　　型号选择
　　这里我选择了一些比较常见的算法模型进行训练，并尝试得到一个比较好的模型。
　　这里使用Kfold函数循环测试模型，使用f1 Score来选择最合适的模型。
　　这里我觉得LinearSVC比较好。
　　 查看全部

　　采集内容插入词库(分析下热词挖掘系统，看他是怎样工作的？)
　　看到一张有趣的微博图（下），好想知道“互联网+”等单词输入法是怎么第一时间进入词库的收录，这是人工监控采集的吗？?
　　
　　当然，这根本不可能是人工监控，搜狗也找不到这么多“临时工”。
　　好了，不开玩笑了，以下是纯干货。下面我以搜狗输入法为例来分析一下是怎么做的？
　　既然不是人为的，那肯定是程序分析，但到底是什么程序呢？据我所知，输入法其实并没有具体的名称，但原理其实很清楚。我根据目的在这里编了一个。我们称他为热词挖掘系统。我不知道它是否准确。要，有更好的方法，请补充。
　　事实上，挖掘系统是为了及时发现互联网上的新词来丰富词汇库而开发的。所有新词主要来自三个来源——搜索热词、社交媒体热词和用户高频输入的热词。一旦上述渠道的在线新词热度达到预设值，就会触发热词挖掘系统，云词库将收录该词推送给用户。这实际上从另一个角度说明了一个问题。一个新词在网上是否流行，是否被输入法搜索到词库，其实也是判断标准之一。
　　接下来，我将详细分析热词挖掘系统，看看它是如何工作的！
　　搜索
　　首先我想说的是，搜狗输入法是一个特别厉害的地方：搜狗输入法和搜狗搜索到的数据其实是共享的。这样做的结果是，搜狗输入法可以根据用户的搜索次数来判断各种词是否流行。一旦“关键词”搜索频率过高，搜狗输入法会及时与云词库进行对比。，如果发现词库中没有这样的关键词，当这个关键词的搜索量达到一定程度时，会触发搜狗热词挖掘系统判断，并添加确定为热词后进入词汇表。比如题主提到的“互联网+”这个词绝对不在原词库中，
　　社交媒体
　　社交媒体是互联网上新词最重要的优采云。根据新浪微博公布的数据，每天发布的内容超过1亿条（其实可能没有这么多，呵呵）。这些微博内容从流行的笑话到心灵鸡汤和文艺青年。其实就是热词系统需要爬取和分析的所有内容。另外值得一提的是，据说热词挖掘系统可以独家挖出微信公众号的内容进行分析（有教父就是牛）。因此，一旦像“duang”这样的新词出现在社交媒体上，热词挖掘系统会根据其被提及率、阅读量以及收录该新词的热门微博的重评价数据对其进行分析。对比后，
　　用户体验计划
　　其实不管是哪个软件，都会有这样的提示，“加入XXX的用户体验计划”，而搜狗输入法用户体验计划的主要目的就是更新词库。新词出现后，搜狗输入法热词挖掘系统会统计这些用户提供的新词的热度。一旦热度超过一定标准，搜狗输入法也会将这些词加入到需要更新的词库中。.
　　以上只是我的一些初步分析，但相信离事实不远。如果输入法的同学可以看到，有兴趣的不妨加一下。 查看全部

　　采集内容插入词库(8000万数据量的游戏行业词库，需要整理的流程)
　　首先，在构建行业词库之前我们先想一想：为什么要构建行业词库？
　　从搜索引擎的性质思考，不管是今天的百度、谷歌、雅虎等，说白了都是做关键词搜索的，而关键词就是网站@的频道&gt; 内容。一个网站@>应用得好关键词就像建立了一个强大的排水通道，这将使它在后期的施工过程中越来越有能力吸引交通。
　　那么，如何构建行业词库呢？
　　在这里，我得到了一个8000万数据的游戏行业词库，需要整理一下。排序过程如下：去重、去噪、筛选、敏感词筛选、重复去噪、正则化、去重、产品划分、产品属性维度分割。
　　1 次重复数据删除
　　8000万数据量去重，集中到1500万数据，占比近20%。第一次看到这个数据我并不感到惊讶。网站@>很多，整个行业的布局中出现很多重复的词，尤其是首页那些高流量的词，很正常。
　　2 去噪
　　初步去噪，直接删除识别ip段等数据，直接替换一些特殊符号。
　　3 过滤器
　　根据游戏词库，将1500万词库分为2个，得到1200万词库和300万页游戏词库。游戏部负责人的意思是，我们先从高级的300万词库开始，然后反复去噪，在短时间内使用这个库。
　　4 筛选敏感词，反复去噪
　　其实花费时间的过程就是这一步。你需要每天做一件事来找到敏感词。游戏行业的敏感词有哪些。较短的单词风险更大，应该谨慎，而较长的单词风险相对较小。词根是品牌词，比较直白，不是我们要找的词。比如《三国志·赵云》和《三国志无双页游》，这两个词的词根就是三国志。其实你觉得《三国志·赵云》需要删。确实和页游没有关系，但和三国志有关。这种词能吸引流量，其定位是吸引潜在的游戏用户群。但是，如果词根是形容词，
　　去噪不仅仅是一项简单的任务，也是一项体力任务，但为什么不同的人效率不同，即使是最简单的事情也有它的本质。
　　5 常规
　　在词库筛选的过程中，你会发现很多游戏词都有一些脏词，比如后缀加三个零等，需要对数据进行整体调整，保证数据的准确性。
　　6 再次去重
　　数据正则化后，词库中会出现很多重复，需要进行两次去重。300万词库浓缩为-&gt;120万，1200万词库浓缩为-&gt;750万。
　　7 产品事业部
　　300万词库分为三类：页游、平台、其他。为什么要这样划分？首先，300万词库的词根属于页游品牌或平台业务或其他品类。300 万条去噪数据可以根据这 3 个标准库重新分类。在分类的过程中，有一点需要注意：26.5g血海贼王，不仅要出现在页游库中的“血海贼王”文件中，还应该出现在文件中平台库的名称“26.5g”出现在文件中。
　　8 产品属性维度分解
　　从第 7 步，我们得到了词库的文件。每个产品生成页面首先必须具有一定的维度。这里我主要关注：攻略，装备，礼包，辅助，开服表。
　　这些维度也是我们以后想要采集文章的维度。120万的词库虽然很大，但实际上发现这些维度是划分的，还是有数据缺口的。在后期，这些数据可能会暂时采集来弥补。
　　页游行业词库的构建帮助我们在后期生成大量的文章页面。通过强大的内部链结构，一方面增加了网站@>的体量和收录的规模。支持商品聚合页和商品页，同时通过词库的构建计算词与词的关系，然后用程序生成大量的标签页，支持文章 pages，这样的网站@>结构，网站上的资源极其丰富。如果在站外添加一定数量的资源，按照排名=内部因素+外部因素，网站@>的整体排名会有所提升。点击率=排名*文案，如果文案优化好，点击率会很高。有了排名和点击率，流量就OK了。由此可见，我们先做一个行业词库，而不是直接写文章，发外链。我们正在煞费苦心地磨刀。古语有云：磨刀不误砍柴。人生是事半功倍，何况这辈子还在seo世界！ 查看全部

　　采集内容插入词库(怎么用免费wordpress采集插件把关键词优化到首页让网站能快速收录
)
　　如何使用免费的wordpress采集插件将关键词优化到首页，使网站可以快速收录，包括所有SEO优化功能，支持所有网站 使用 . 网站为什么要做SEO优化，为什么不做呢？当然不是。随着当今互联网的发展，越来越多的人使用搜索引擎来了解品牌或产品。如果你只有 网站 而没有优化，那么用户永远找不到你的 网站，所以 网站 没有任何意义。 SEO优化不仅仅是优化网站本身，也让更多的潜在用户了解我们的产品，可以产生一系列的好处。目前很多公司网站都专门招人做SEO优化。但是，大部分结果并不理想，流量和排名都很小。事实上，普通企业网站的竞争力很低。只要了解基本的优化步骤，获得好的排名只是时间问题。
　　
　　1、网站的初始内容必须是原创的，因为搜索引擎对网站的初始审查标准之一是观察你的网站的内容是否@> 是原创内容，定期更新网站 的内容。这些是使 网站 成为搜索引擎的原因。这样做时要考虑质量相对较高的网站图像，这将为未来的优化奠定坚实的基础。
　　
　　今天给大家分享一个wordpress采集插件，快速搭建原创高质量文章这个wordpress采集插件不需要学习更多专业技能，只需要简单的几步就可以轻松采集内容数据。用户只需要在wordpress采集插件上进行简单的设置。完成后wordpress采集插件会根据用户的设置设置关键词。高精度匹配内容和图片，可选择保存在本地或选择伪原创后发布，提供方便快捷的内容采集伪原创发布网站推送服务！ ！
　　
　　相比其他wordpress采集插件，这个wordpress采集插件基本没有门槛，不需要花很多时间学习正则表达式或者html标签。输入关键词实现采集（wordpress采集插件也自带关键词采集功能）。一路挂断！设置任务自动执行采集伪原创发布和推送任务。
　　
　　几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
　　这个wordpress采集插件工具还配备了很多SEO功能，通过软件发布还可以提升很多SEO优化采集伪原创,
　　例如：设置自动下载图片保存在本地或第三方（使内容不再有对方的外链）
　　
　　自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、前后插入内容或标题，以及网站内容插入或随机作者、随机阅读等，形成“高原创" .
　　通过这些SEO小功能，不仅提升了网站页面的原创度，还间接提升了网站的收录排名。您可以通过软件工具上的监控管理直接查看文章采集的发布状态，不再需要每天登录网站后台查看。目前博主亲测软件是免费的，可以直接下载使用！
　　有了这个wordpress采集插件我们做网站要注意哪些细节？
　　1、网站位置
　　定位
　　网站指的是网站的目标，无论是企业宣传，品牌推广，获得更多品牌曝光，还是产品推广，关键词排名优化，明确网站@ > 定位，做好优化方向。
　　2、网站规划
　　有了网站定位，就要开始运营网站策划，站在用户的角度思考网站策划，注重用户体验，网站为网站的后期合理规划优化有好处。
　　3、关键词扩展
　　关键词组织和展开长尾词，网站优化的前提是做好关键词的展开和排序，明确关键词为优化，排序关键词是为后面的优化词库打基础。
　　4、关键词布局
　　关键词如果要参与排名，需要在网站中进行布局，这里可以布局网站词库，标题，描述，中的关键词，栏目页面标题，文章页面标题，文字，标签，面包屑导航，底部栏目等
　　5、内容编辑
　　网站的内容是否优质、稀缺、价值决定了网站在后期是否有好的收录和排名，以及全站是否参与排名，而不仅仅是首页。 内容优化，重点关注内容切分、点、图文、可靠的标题，以及刚刚满足需求和解决问题的内容。
　　6、推送提交
　　更新了内容。如果要收录，需要提交推送地址给百度站长。
　　7、外链构建
　　外链的建设有助于提升域名的信任度和关键词的排名。选择高质量、收录快速网站外链发布外链。注意外部链接的质量，不要发布。简单的URL外链，周边一定要布局关键词。
　　
　　企业版网站优化更侧重于实现，只要做好一系列基础优化，以及wordpress采集插件更新和外链服务。无论是首页还是内容页，排名永远不会差。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！
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　　采集内容插入词库(如何简单有效的提升入站流量和词库？（上）)
　　由于近期SEO行业低迷，大部分从业者已经从白帽转为采集或黑帽，博主也从SEO转向线上推广运营，专注于品牌推广。对于新手来说，对于大型企业SEO来说，还是更多的白帽子，所以今天我就以一个实际的案例来给大家介绍一下如何简单有效的增加入站流量和词库。
　　废话不多说，开始吧
　　本周实战案例截图（本站是我朋友做的，已经优化了快一年了，但是一直没有优化。我是6月7号开始辅助优化的，今天刚好7天，还有词库数量增加了6.5倍，具体站点稍后发布供大家参考）
　　
　　1.发布时间段和数量
　　很多做SEO的博主喜欢根据自己的心情发布内容，这对于一个自身优化做得不错的网站来说不是问题。但是，对于新站点或基础权重较弱的站点，发布时间段和发布次数尤为重要。这里，我的建议是将时间段控制在2小时以内，文章数量在10篇左右（1~2完全原创，8~9伪原创或采集）。
　　这样做的好处是为搜索引擎爬虫（蜘蛛）养成良好的定时和定量爬取习惯，可以有效提高爬取速度和收录区间。
　　2.标题
　　在众多百度排名因素中，标题可以说是优先级最高的因素。我个人推荐关键词精准匹配+修改。这里需要区分动词和名词。对于竞争激烈的关键词，一般头条可以比精准头条更快地获得良好的相关排名。拿一篇2019年草根SEO下网站酒文化网站发表的文章文章（青岛啤酒节-2020青岛国际啤酒节），这个双标题构建方式加上内容小段的标题得到了加强。一年过去了，青岛啤酒节这个词依然排在首页前三名。
　　
　　3.文章字数
　　之前我不止一次说过，对于白帽SEO来说，内容字数越长，收录速度越快。第一点发文时间和数量控制，伪原创或伪原创8~9篇采集的文章至少要1000+字，1~2篇&lt; 原创 的@文章 至少应该是 3000+ 字，另外，我们需要使用通用词来构建标题 + 地图 + alt 标签。这样做的好处是可以让优质内容在蜘蛛被控制的时间段内快速获得通用词排名，从而有效提升关键词词库。
　　总结
　　对于白帽SEO来说，最简单的优化方法就是把最简单的事情做好。
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