關(guān)鍵詞密度與排名息息相關(guān)

2021-10-22    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

經(jīng)常會有很多搞搜索引擎優(yōu)化的同行們問到關(guān)鍵字的問題。譬如:一個頁面有多少個關(guān)鍵字或者關(guān)鍵字短語對于排名更有利;或者,一個頁面關(guān)鍵字的密度是多少更有利于排名之類的問題。下面就我個人的經(jīng)驗談一下對于關(guān)鍵字與排名間的關(guān)系。

從業(yè)界內(nèi),人們更喜歡用一個頁面中的關(guān)鍵字密度來作為搜索引擎排名的一個參考因素而不是一個頁面出現(xiàn)關(guān)鍵字或者關(guān)鍵字短語的次數(shù)。

那么什么是關(guān)鍵字的密度呢有很多人認(rèn)為關(guān)鍵字密度就是關(guān)鍵字在網(wǎng)頁可見的內(nèi)容(間)占的百分比;其實不是的,所謂關(guān)鍵字密度應(yīng)該是指關(guān)鍵字與一個頁面中除掉html代碼的內(nèi)容的百分比。好像是一個較為抽象的概念,以以下的代碼跟大家說明一下關(guān)鍵字密度:

keyword1 is keyword2, keyword3 is a beautiful glass!

從以上代碼來看,除了HTML代碼外,剩下的內(nèi)容就是(從上到下):

"keyword1,keyword2,keyword3"

"keyword1,keyword2,keyword3"

"keyword1 is keyword2"

"keyword1 is keyword2, keyword3 is a beautiful glass!"

一共是16個單詞,下面我們來計算一下keyword1的關(guān)鍵字密度,由于keyword1在所有的內(nèi)容中出現(xiàn)了4次,那么我們就認(rèn)為 keyword1的關(guān)鍵字密度是4/16=25% ;從這個例子我們在計算關(guān)鍵字密度時是把html代碼標(biāo)簽排除在頁面總內(nèi)容之列的。

了解完關(guān)鍵字密度是什么后,我們繼續(xù)探討一下關(guān)鍵字密度的大小與網(wǎng)站排名的關(guān)系。據(jù)一些專業(yè)人士觀察研究表明,在大多數(shù)的搜索引擎中關(guān)鍵字密度在2%~8%是一個較為適當(dāng)?shù)姆秶欣诰W(wǎng)站在搜索引擎中排名。

關(guān)鍵字密度是排名的一個重要的因素,當(dāng)然不可忽略,但最重要的還是內(nèi)容。很多人都為了達(dá)到2%~8%的關(guān)鍵字密度而不故內(nèi)容質(zhì)量,刻意地在頁面加上所優(yōu)化的目標(biāo)關(guān)鍵了,其實這樣做有時候反而會得到相反的效果。

做網(wǎng)站時,內(nèi)容最好是自創(chuàng)的,因為只要結(jié)合你的優(yōu)化知識寫出的內(nèi)容才是"好"的內(nèi)容。這決定于你的綜合水平,評價一個文章內(nèi)容是否適當(dāng)是從兩個方面考慮,一是文章的流暢度,二是關(guān)鍵字出現(xiàn)的密度。一篇好的文章它的關(guān)鍵字出現(xiàn)的位置與次數(shù)不但不影響文章的流暢度而且也達(dá)到"最"優(yōu)化的要求。

一般我們優(yōu)化的不是一個詞語而是一個短語,如"搜索引擎優(yōu)化"就包括了"搜索引擎"與"優(yōu)化"兩個詞語,優(yōu)化時不但要強調(diào)"搜索引擎優(yōu)化"還要強調(diào)"搜索引擎"與"優(yōu)化"。有很多人會誤認(rèn)為他的重點只是在"搜索引擎優(yōu)化"里,所以在文中不斷地重復(fù)該短語。(注:一定要記住你所優(yōu)化的"搜索引擎優(yōu)化"是一個短語而不是一個詞語,如果你優(yōu)化"搜索引擎",那么你就不需要把"搜索"與"引擎"分開),搜索引擎在識別關(guān)鍵字短語時會把短語整個解釋及分開成多個詞語解釋。

我想本站頂部的一段描述應(yīng)該是一個不錯的例子,優(yōu)化的是"搜索引擎優(yōu)化"、"網(wǎng)站優(yōu)化"這兩個最主要的關(guān)鍵字短語。

總結(jié):關(guān)鍵字出現(xiàn)的位置不要刻意地加上,要自然!

本文由呼和浩特新聞?wù)戆l(fā)布,呼和浩特房產(chǎn)網(wǎng):http://house.0471.so/buildview-94.html

網(wǎng)站名稱: 關(guān)鍵詞密度與排名息息相關(guān)
文章來源:http://www.muchs.cn/news34/132334.html

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