1.关键词的定义
关键词可以大致相当于网页定位。通过关键词设计，对网页进行定位，然后将定位信息传递给搜索引擎，吸引相关搜索客户到页面。网站中关键词的设置是不可或缺的。
关键词是SEO中很重要的一个词。关键词是你想在搜索引擎的搜索结构中获得一个好的排名，给网站带来流量，同时推广目标词汇。比如你文章的内容是新手机的介绍，那么“手机”这个词可能就是你的关键词。
关键词分为核心关键词和长尾关键词，长尾关键词是相对于核心关键词的概念，是核心关键词的延伸。比如“手机”是核心关键词，那么“iPhone6plus”就是长尾关键词。长尾关键词可以根据多个维度进行扩展，扩展的目的是为了获取更多的流量。
对于有些词，可能完全不一样，但也是关键词的范畴。比如如果“国庆”是关键词，那么“十一黄金周”在某种程度上可以看作是相关的语义关键词，这里的语义关键词其实就是基于机器智能学习自动识别的关键词。在机器识别中，有许多不同的规则，其中之一是根据单词经常同时出现的概率进行计算。
优化关键词时，页面应该如何部署关键词，关键词应该出现多少次？可以用关键词密度的概念来量化。行业内公认的关键词密度值为3% ~ 8%，密度太低，排名不好，密度太高，涉嫌作弊，容易被搜索引擎屏蔽。
2.关键词的密度
关键词密度是衡量关键词在网页中所占比例的一种方式，对SEO的效果影响很大。那么，关键词密度是如何计算的呢？
比如SEO就是一门技术。
那么SEO的密度是多少呢？如果是网站工具，考虑到分词，实际的关键词密度计算方法如下。
分词:SEO，对，一门，技术。一共四个字。
SEO发生一次，那么密度=l/4=25%。
每个搜索引擎都有自己的分词方法，分词方法的好坏决定了搜索结果的准确性。在分词处理中，通常建立词库来识别常见的单词组合。比如“男女”是一个常见的称呼，组合在-中的含义大家都知道。但是，搜索引擎是机器，如果你不知道这个词的意思，很可能会被分成“男人”和“女人”两个词，那么这个词的本义就失去了。为了避免这种情况，搜索引擎设立了专门的库，将“男主”标记为特殊的词，遇到这个词就不要分开。
数据库建设是一项巨大的任务，通常由机器学习来完成。机器学习的基本原理是通过分析海量网页，找到经常一起出现的词，提取这些词，默认这些词是具有特殊含义的组合词，然后通过逐步提取，建立基础数据库。
即便如此，再好的分词方法也有出错的可能。这时候就需要人工识别辅助，逐步完善分词基础库。几乎每个搜索引擎公司都有这样的人员手动识别词库。他们的工作就是不断找出不良案例(SEO术语，就是不良案例)，逐步优化词汇。
作者：徐州百都网络 | 来源：[db:出处] | 发布于：2022-02-26 10:47:49