如何精准的优化长尾关键词

众所周知,在网站优化中,长尾关键词最容易来流量,并且通过流量统计工具如cnzz,51.la等可以看到,从百度,google搜索来的,几乎都是长尾关键词,所以,今天我们首先说一说什么是长尾关键词,根据百度百科长尾关键词定义:网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词,称为长尾关键词。
  长尾关键词的特征是比较长,往往是2-3个词组成,甚至是短语,存在于内容页面,除了内容页的标题,还存在于内容中。搜索量非常少,并且不稳定。
  从总结中,可以看到长尾关键词基本属性是:可延伸性,针对性强,范围广。
  长尾词,从搜索中随处可见。如百度搜索以“单机游戏”为基本关键词的话,那么“单机游戏下载”、“单机游戏下载基地”、“单机游戏下载大全”、“单机游戏网”、“单机游戏大全”等都是这个基本关键词的长尾词. 


  那么我们如何选择好长尾关键词呢,主要有以下方法


  一. 搜索引擎长尾词联想法
  就是通过从百度或者google的输入框中,输入基本关键词就可以得到此关键词的长尾词,此种方法最直接,也是得到长尾词最简单的方法,此外,在搜索结果中,相关搜索也可以看到此基本关键词的长尾词。
  二. 分析竞争对手得到长尾词
  如当你在通过百度搜索以后,你就可以看到靠在前十名的网站,看一看他们做基本关键词的网站,他们的长尾词这怎样写的,如看别人网站标题,网站关键字,网站描述等等。
  三. 利用长尾关键词挖掘工具


  这里可以推荐一下以下工具尝试,也是一些挖掘长尾关键词的网站,什么追词网、爱站网,百度最常用的是百度指数,百度推广等等,百度还有一个百度推广优化工具可以下载使用。'
  那么如何优化长尾关键词?
  首先,你需要知道这个网页的内容,你发这个网页内容的目的是什么?并不是所有的内容都可以作为长尾关键词给你带来流量,有的网页内容只是为了让网站更丰富。比如精品装修网,像这样的网站,就是典型的装修装饰类的专业网站。她的网页内容基本离不开装修的话题。
  一、利用长尾关键词写title和keyword
  刚说一个页面长尾关键词优化2~3个,但是这些关键词咱不能全部用到标题上,那就太长了,没啥意义了,所以我们挑选最优的一个长尾关键词来写标题,那就非常简单了,张楠这篇博客是这样设置的:
  例子:
  Description也是使用长尾关键词进行优化的,大家可以自己看下源文件;本关键词在描述标签里重复2-3次,其实不写也没有关系;
  二、利用长尾关键词写网页内容,强调关键词
  1、注意关键词密度,尽量在每段中都出现该关键词。


  2、在该关键词出现的第一个地方,给它加黑。


  3、文章标题,给一个H标签,可以是H1,或H2。


  4、适当的在内容里出现一些相关关键词。


  如果你的网站建立的比较专业的话,建立一张长尾关键词链接表,这样就可以增加长尾关键词的权重,以便在写其他文章时,更加方便的进行使用。
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化
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