这是个简单的。关键字密度是一个神话。至少现在是这样。
需要注意的是，术语的使用方式，而不是术语的使用次数。SEO会故意混淆该问题，以使您始终依赖它们并支付工具和建议的费用。PT巴纳姆（PT Barnum）曾经说每分钟都有一个傻瓜。在SEO中，杂耍似乎是所有在线建议。更可悲的是，SEO的运行速度比PageRank慢，而PageRank的速度却比撒哈拉沙漠地区的草生长慢得多。即使一开始就犯了错误，它们也不容易脱离旧概念。
这是有关如何加权网站上的术语的微型教程。但这不是一个完整的解释，而是一个说明。这是一次值得一游的旅程，可以更好地了解SEO的工作原理。
在使用语义权衡网站术语和主题之前，关键词加权已经使用了一些指标，包括术语在标记中的使用和位置，例如title标记，标头标记，description元标签，以及彼此之间的接近程度以及重要标签以及其他重要性指示等。表明重要性的一部分是术语，同义词，互补术语的使用以及这些术语的显着性。这在某种程度上遵循了关键字密度的概念，请注意，术语比率是用于确定页面主题的，但是，不是术语的高比率或低比率，而是可以有效去除常见术语，重复术语，不自然的比率术语的使用，以及因缺乏使用而根本没有价值的术语等。这些术语比率是逐页自动评估的，结果与确定结果是否在操作范围内的计算相匹配。说完所有内容后，术语确实使用后面描述的语义确定了主题和主题范围。但是密度本身并不限制搜索排名，而是主题和匹配的搜索意图。次要效果是通过偶然性在某个密度的术语上进行匹配，因为相同的术语符合通过语义链接确定的配置文件，并用于确定搜索意图。这遵循了部分仍然存在但不是整个模型的解析器模型。不再。
语义是当今的主要模型，尽管由于Web遵循传统的文本模型，所以无法完全删除解析器模型。这样做的原因是简单的。它仍然适用并且有意义，并且非常有用。
语义可以被描述为“关系配对”，即使对于某些更复杂的语义模型，您实际上是在谈论“关系链”。这称为语义链接，而语义链接之间的关系称为语义网，该语义网与万维网无关，除了一个对于另一个方便。在我的说明中，尽管语义变得相当复杂且相当快，但我将其保持为简单对。因此，在我的说明中，我将大大简化事情。
关系配对是三胞胎的简单概念；主语，谓语和宾语。谓词可以是任何东西，只要它在主语和宾语之间具有代表性即可。
我将转向早期的PageRank模型。请坚持。适用。
构想Google时，页面等级的概念是使用语义对信任网络的相当简单的表示。从一页到另一页的链接。在这种情况下：
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Subject: exampleb.com
Predicate: trusts
Object: examplec.com
Read as: exampleb.com trusts examplec.com therfore examplea.com trusts examplec.com
尽管我们知道上面的“ therethe”子句不一定是正确的，但这是早期的模型，尽管不是绝对正确，但仍然适用。我们知道examplea.com可能不了解examplec.com，因此不能完全信任examplec.com。仍然存在必须考虑的关系。
术语PageRank的早期使用是逐页计算的-逐个链接，但应用于整个站点。例如exampleb.com，存在多少个信任链接？PageRank是对网站页面链接的相当简单的计算。但这有明显的问题。可以通过链接来人为地夸大站点的重要性。计算中包含一个可以解决此问题的相当标准的衰减率，但是，衰减率本身带来了新问题，因为没有一个衰减率可以完全解释实际值，因为它的自然倾向是在计算中要有一条曲线。
进一步使用信任模型，基于表示信任的因素对域进行加权。例如，最大的信任度指标是站点年龄。较旧的站点通常可以信任。具有一致注册，一致IP地址，质量注册机构，质量网络（主机），没有垃圾邮件，色情，网络钓鱼等历史的网站都表示信任。我计算了50多个域信任因素，因此我将跳过这些因素并继续保持简单。
Subject: examplea.com
Predicate: domain trust score
Object: 67
Subject: exampleb.com
Predicate: domain trust score
Object: 54
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
使用另一种计算方法，可以建立某种程度的信任，而不仅仅是二进制文件，一个站点可以信任另一个站点。在第一个示例通过信任的情况下，第二个示例通过在其计算方式上成比例的信任值。
现在，请理解，PageRank是逐页计算的，TrustRank是SiteRank的主要部分，其中链接，链接质量，链接值都起着重要作用，尽管远不如最初重要，并且远低于站点信任度。请记住这一点。
这如何应用于页面上的关键字？
所有内容术语都经过加权，但是仅某些标签术语经过加权。一个主要的例子是keywords元标记。我们都知道，此标签中的术语完全没有权重。实际上，它被完全忽略了。一种误解是description元标记不会计入SEO。这不是真的。对于此标签中的术语，有权重，但是相对较低。说明元标记确实有价值。您很快就会明白为什么。
旧的解析器模型仍然有价值。在这种情况下，页面是从上到下读取的，而标签和内容块的读取和加权使用的值按照从上到下的模型衡量重要性。一些指标是静态的。例如，title标签的重要性得分将高于该h1标签的重要性得分，该重要性得分将高于任何h2标签，等等。description元标签的重要性度量将相当高。为什么？因为它仍然是页面内容的重要指示。但是，在标签中找到的字词几乎没有意义。这样做是让搜索意图的比赛将仍然匹配description元标记几乎一样容易的title标签和h1标签，但不能过分操纵游戏系统。请注意，某些条件可能适用。例如，如果不首先在description其他地方匹配该title标签或h1标签，或者在内容内，则搜索将不会与元标签匹配。
继续解析器模型，想象一下实际内容的开头。接近度是一种以多种方式使用的度量。一个是术语，标签，内容块等与内容开始处的那个点有关的地方。现在，将标题标签视为子主题的指示，并想象在标题标签之后紧接下一个标题标签的内容开始处的一点。再次测量接近度。接近度是在一个段落，一组段落，header标签等。这些度量的计算方式是权重，用于说明它们的使用方式和其表面重要性。除此之外，可以使用略有不同但仍相似的邻近度模型来衡量页面和站点之间的术语，短语，引文以及实际上内容的任何相似部分。
使用页面到页面的链接以及主页或可以确定关系云的任何其他页面的邻近关系来链接页面。例如，SEO上的主题页面可以具有指向多个SEO子主题页面的链接。这将表明SEO的主题页面很重要，因为它链接到几个类似的主题页面，并且可以确定关系云。因此，对于任何SEO子主题页面，接近度将是SEO主题页面和SEO子主题页面之间的链接数以及来自主页的链接数。这样，可以计算页面重要性。SEO主题页面有多重要？这是主页上以及每个页面上的导航链接中的一个链接，非常重要。然而，SEO子主题页面没有来自导航的链接，因此从SEO主题页面的度量标准中获得任何重要性。这遵循PageRank语义链接信任网络模型。
回到原始的PageRank模型，您可以按链接的方式来评估页面的价值，就像链接在整个万维网上传递价值一样。尽管可以确定并忽略过多的操纵雕刻，但这被称为雕刻，因此很自然。在执行此操作时，还说明了在这些页面上找到的术语的重要性。因此，任何页面上的任何术语不仅要权衡在该页面上的位置和使用方式，而且还要考虑页面在网站中如何以及在何处存在的重要性。开始有意义了吗？
好的。很好，但是术语如何相关，语义又如何帮助呢？同样，保持非常简单。
我有一个有关汽车的网站。您在英国，并且有一个有关汽车的网站。很明显，汽车和汽车是同一个词。搜索引擎使用词典来更好地理解单词和主题之间的关系。Google通过尽早创建自学词典来与众不同。我不会说的，但是您仍然会明白。使用语义：
Subject: cars
Predicate: equals
Object: automobiles
通过这种方式，Google可以确定我的网站和您的网站是同一件事。更进一步。
Subject: car
Predicate: is painted
Object: dark red
Subject: automobile
Predicate: is painted
Object: maroon
Subject: deep red
Predicate: equals
Object: maroon
假设一下，如果只有这两个网站存在，任何搜索深红色汽车可能会导致栗色汽车和深红色的车即使深红色的汽车没有在网络上存在。
在SEO的早期，建议使用同义词的同义词和复数形式。当不使用语义或语义不强时，这又回来了。今天，您可以看到这是不必要的，因为单词和用法之间的关系保存在语义数据库中。
使用相同的模型，但会向前跳很多，如果我写了一篇精彩的文章，并在其他几个网页上引用，那么语义可以将其记为引文，并将其归因于我的原始作品，即使没有链接到我的作品也给予了更多的重视页面。在这种情况下，没有入站（后退）链接的页面可能仅由于引用就可以超过具有大量入站（后退）链接的页面。引用是将语义网应用到万维网的重要组成部分。实际上，当SEO追逐引人注目的AuthorRank时，没有这样的事情。我将不讨论所有语义和数据对匹配，而是说，例如，由 可能表示作者姓名紧随其后，因此如果引用了该文章，则可以将引用信用应用于作者。
为什么我要经历所有这些？
这样您就可以很容易地看到，对站点上的任何术语进行估值的机制要复杂得多，不再依赖于密度，而密度从来就不是完全如此。实际上，密度根本不再是次要作用。原因很简单。它很容易玩游戏，没有衰减率可以补偿游戏，就像原始的PageRank模式一样。
对于任何关键字填充网站，语义将其放弃只是时间问题。Panda最初是一项定期任务，专门用于测量此事件和其他类似事件并调整指标以降低SERP中有问题站点的影响。尽管SiteRank通常保持不变，但发现有垃圾邮件的任何站点都将对违反的TrustRank得分产生负面影响，从而使SiteRank的等级稍有降低。我认为此机制有一个严重性组成部分，可以使轻度犯罪得到纠正而不会造成伤害。即使解决了问题，这种敲击声仍然存在。这是因为违规行为保留在站点历史记录中。因此，发生的情况是SERP放置将下降，直到解决问题为止，在该问题中SERP放置将再次开始增加，但是由于违反的表示法，永远不会达到有问题的站点曾经具有的水平。违规越久，越能原谅，这会使先前的违规行为随着时间的流逝而失去其负面影响。值得注意的是，虽然据说Panda和其他服务器运行得更频繁，并且今天我可以说是一个持续的过程，但是仍然需要花费时间来构建语义链接映射表才能知道某个站点是否是犯罪者。这意味着站点将在一段时间内摆脱填充，但是一旦语义链接和度量标准完全建立，最终将失败。同样，我确信填充会产生初始效果，但是使用语义模型会大大降低填充效果，并且作为副产品，效果相当肤浅。这是因为当发现页面时，在填写语义链接映射之前几乎不需要进行任何操作。Google明智地允许了一些宽限期，从而使页面在进入重要信号之前在重要的信号中排名很高，然后才将其放置在SERP中。假设信号与语义匹配，那么重新计算SERP位置将导致页面查找方式的相对变化。否则，如果信号和语义不一致，则SERP内的放置将基于语义，并且页面的查找方式将改变。这就是为什么首先准确，诚实地使用关键字和标签发送正确的信号很重要的原因。允许一些宽限期，从而使页面在进入SERP的适当位置之前，在重要信号内的术语中排名较高。假设信号与语义匹配，那么重新计算SERP位置将导致页面查找方式的相对变化。否则，如果信号和语义不一致，则SERP内的放置将基于语义，并且页面的查找方式将改变。这就是为什么首先准确，诚实地使用关键字和标签发送正确的信号很重要的原因。允许一些宽限期，从而使页面在进入SERP的适当位置之前，在重要信号内的术语中排名较高。假设信号与语义匹配，那么重新计算SERP位置将导致页面查找方式的相对变化。否则，如果信号和语义不一致，则SERP内的放置将基于语义，并且页面的查找方式将改变。这就是为什么首先准确，诚实地使用关键字和标签发送正确的信号很重要的原因。然后重新计算SERP位置将导致页面查找方式发生相对变化。否则，如果信号和语义不一致，则SERP内的放置将基于语义，并且页面的查找方式将改变。这就是为什么首先准确，诚实地使用关键字和标签发送正确的信号很重要的原因。然后重新计算SERP位置将导致页面查找方式发生相对变化。否则，如果信号和语义不一致，则SERP内的放置将基于语义，并且页面的查找方式将改变。这就是为什么首先准确，诚实地使用关键字和标签发送正确的信号很重要的原因。
[更新]
我将此答案剪切并粘贴到TextRazor https://www.textrazor.com/demo中，这是一个示例。您将在表格的开头以及其他语言学分析的开头看到与该假想点相对的位置，以及右侧的主题得分。您可以通过剪切此答案的文本（此更新之后）并将其粘贴到演示页面中并进行一些操作来进行相同的操作。我鼓励。它将使您对如何处理内容有个好主意。
