选择关键词要学会投巧

关键词是SEO课程里极其关键的概念,应该迎合网民的搜索需求,新建的企业网站要确定好关键词,已经投入使用的网站也要随着网民搜索习惯以及市场的变化,更改或替换更有商业价值的词语。不过选择关键词对于很多企业还说并不容易,比如某家生产型的企业要建设网站,那么他的关键词必须围绕产品,而产品的品牌、价格、用途、特性、服务等等所扩充的关键词(包括长尾关键词)可能上百甚至更多。在眼花缭乱的词汇中如何取舍成了难题,有没有哪些方法可以投巧,让选词的工作稍微轻松一些呢?下面是几个在实践中比较实用的方法。


  投巧1、使用工具


  这个工具主要说“搜索引擎”,当我们使用百度、Google、360等搜索想要的词汇时会出现下拉框,出现的这些词值得我们注意。同样的道理,在页面的最下方有“相关搜索”,亦可以作为参考。当然不是说出现的词都要使用,还要与公司的产品、服务内容相关联。


  投巧2、观察竞争对手


  观察竞争对手的网站是件事半功倍的事,因为我们在做的事情他们同样在做,我们没有注意到的事情或许他们比我们更早注意,就是那句话人外有人山外有山,有很多优秀的SEO从业者或许就在你竞争对手那里。在选择关键词的时候,我们可以进入竞争对手网站的首页,查看网页的源代码,主要看他们的 <title> keywords description(即标题 关键词 描述)是怎么设置的,你也可以用站长工具进行SEO综合查询来看。


  投巧3、先核心再修饰


  选择关键词要有清晰的思路,建议首先选核心关键词,核心关键词应当避免拿含义宽泛的一般性词语。然后再对核心进行修饰,修饰出来的词可以当做长尾词来用,常用的方法是给核心词增加前缀、后缀,找同义词或者其他有意义的词。因为搜索核心词的意义比长尾词广泛,很可能在搜索的时候发现搜索结果中存在很多无关信息,而通过尝试增加关键词来过滤掉无关的结果。具体的实例这里就不赘述了,网上有很多类似的资源,大家可以多看多学。


  投巧不等于偷懒,实践、观察、思考的时间要足够多,在搜索的过程中不断积累关键词的选择技巧是成长为优秀SEO从业者的必经之路。优秀者的优势在于,他们往往会根据一次搜索的结果,不断修正自己的关键词选择,最终找到想要的信息。关键词是SEO课程里极其关键的概念,应该迎合网民的搜索需求,新建的企业网站要确定好关键词,已经投入使用的网站也要随着网民搜索习惯以及市场的变化,更改或替换更有商业价值的词语。不过选择关键词对于很多企业还说并不容易,比如某家生产型的企业要建设网站,那么他的关键词必须围绕产品,而产品的品牌、价格、用途、特性、服务等等所扩充的关键词(包括长尾关键词)可能上百甚至更多。在眼花缭乱的词汇中如何取舍成了难题,有没有哪些方法可以投巧,让选词的工作稍微轻松一些呢?下面是几个在实践中比较实用的方法。


  投巧1、使用工具


  这个工具主要说“搜索引擎”,当我们使用百度、Google、360等搜索想要的词汇时会出现下拉框,出现的这些词值得我们注意。同样的道理,在页面的最下方有“相关搜索”,亦可以作为参考。当然不是说出现的词都要使用,还要与公司的产品、服务内容相关联。


  投巧2、观察竞争对手


  观察竞争对手的网站是件事半功倍的事,因为我们在做的事情他们同样在做,我们没有注意到的事情或许他们比我们更早注意,就是那句话人外有人山外有山,有很多优秀的SEO从业者或许就在你竞争对手那里。在选择关键词的时候,我们可以进入竞争对手网站的首页,查看网页的源代码,主要看他们的 <title> keywords description(即标题 关键词 描述)是怎么设置的,你也可以用站长工具进行SEO综合查询来看。


  投巧3、先核心再修饰


  选择关键词要有清晰的思路,建议首先选核心关键词,核心关键词应当避免拿含义宽泛的一般性词语。然后再对核心进行修饰,修饰出来的词可以当做长尾词来用,常用的方法是给核心词增加前缀、后缀,找同义词或者其他有意义的词。因为搜索核心词的意义比长尾词广泛,很可能在搜索的时候发现搜索结果中存在很多无关信息,而通过尝试增加关键词来过滤掉无关的结果。具体的实例这里就不赘述了,网上有很多类似的资源,大家可以多看多学。


  投巧不等于偷懒,实践、观察、思考的时间要足够多,在搜索的过程中不断积累关键词的选择技巧是成长为优秀SEO从业者的必经之路。优秀者的优势在于,他们往往会根据一次搜索的结果,不断修正自己的关键词选择,最终找到想要的信息。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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