seo关键词排名优化软件

seo关键词排名优化软件-搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思

网站关键词排名优化的条件在当中已经和朋友们分享了很多相关的博文，今天的主题当然也还是围绕着网站关键词排名优化展开的，网站关键词排名也是seoer工作的主要内容。也就是说不管是新站还是老站，也不管是网站排名到了哪一个阶段（网站关键词排名主要是分为三个阶段首页前3名、前20名、20名-100名），都是需要我们的网站达到一个综合的排名标准才可以，这就需要我们对整个网站关键词排名制定出系统的seo优化策略，具体内容如下：

1、网站基础优化的制定

关于网站的基础优化主要指的就是关于网站的域名、空间服务器等硬件以及网站程序、网站附件等软件的SEO基础优化操作内容，比如网站的301重定向、robots(seo关键词排名优化软件)协议、网站代码的优化、网站三大标签的优化、图片alt属性、404页面的制作、网站页面优化，这些基础性的网站优化内容是必须要做到的，否则搜索引擎都不会给网站关键词排名的机会。

2、用户体验度的提升

在网站的基础优化达到标准的前提下，我们首先要去完成的就是提升用户体验的优化内容，这一点就需要我们对seo思维的理解和感悟去进行用户需求的数据分析。比如通过百度下拉菜单、相关搜索列表、百度指数等来分析用户需求，通过百度站长平台工具和百度统计工具所提供的分析数据来对网站网站进行微调，从而达到增加PV、降低跳出率、提升停留时间等优化操作。

3、网站的差异化创新需求分析

搜索引擎喜欢有创新的网站内容，更加喜欢具有差异化的网站内容，当然创新和差异化都是要建立在满足用户需求的基础上才可以的。网站的创新需求(seo关键词排名优化软件)主要指的就是从不同的角度来满足用户的主要需求或者说最重要的需求点，而差异化则是在分析竞争对手的前提下做出的更加完善、使用户更加喜欢的网站内容的提供，这也是网站关键词排名速度提升的关键因素之一。

当然，除了以上最重要的三点因素之外，我们还需要掌握一定的网络营销知识，通过多渠道的网站推广获得可以稳定持续增长流量来源，从而可以获得搜索引擎点击算法的得分，最终达到一个网站关键词排名的迅速提升。

seo关键词排名优化软件-SEO相关（1）

SEO网站关键词优化工作来说，心态是非常重要的。朋友们是否知道有这样一句话：任何停止学习的人都已经进入老年阶段，不论他在20岁还是80岁；坚持学习的人则(seo关键词排名优化软件)永葆青春—–亨利.福特，这就是亨利福特对空杯心态的理解，这是一种活到老学到老的心态，就是随时对自己所学到的知识进行不断的更新，永远不会满足于现有的知识量。这也是不断否定自己，重新塑造崭新自己的心态。

大家知道SEOer的主要工作是针对于用户体验作为基础的，并且依托于搜索引擎优化的一种技术，SEO技术并不是像网站建设那样，有一套程式化的操作流程，其更多的关于思维逻辑方面的内容(seo关键词排名优化软件)，这里面就会出现空杯心态这样的心理学词汇了。

随着互联网信息的日益完善，搜索引擎对于用户体验度的日益重视，给出网站的排名规则也会在不断的更新。这就需要SEOer要不断的关注搜索引擎的排名算法的改变，通过不断分析最新的搜索引擎优化规则来提升适应现有规则的SEO技术。

一代武学宗师李小龙曾经说过：清空你的杯子，方能再行注满，空无以求全，SEOer也要有这样的空杯心态去完成自己SEO优化的使命。

seo关键词排名优化软件-SEO相关（2）

充分的了解搜索引擎算法才能真正掌握seo优化技术，所以在一开始的seo技术的学习当中就要不断的由浅入深的去建立这方面更加专业的认知。在seo基础学习当中如果不去了解和认识搜索引擎，确实是无法通过纯白帽seo来完成一个网站的优化，今天和朋友们分享一下搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思，以下内容转载自百度百科。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse document Frequency)。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse document Freq(seo关键词排名优化软件)uency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处. 在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）

TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，(seo关键词排名优化软件)而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权 ，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。

此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

TF-IDF 模型是搜索引擎等实际应用中被广泛使用的信息检索模型，但对于 TF-IDF 模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查询串q来自于文档d的条件概率问题”。它从概率的视角为信息检索问题定义了比 TF-IDF 模型所表达的匹配度更为清晰的目标。此模型可将 TF-IDF 模型纳入其中，一方面解释其合理性，另一方面也发现了其不完善之处。另外，此模型还可以解释 PageRank 的意义，以及 PageRank 权重和 TF-IDF 权重之间为什么是乘积关系。