选择网站关键词的时候,分析你所挑选的关键词的竞争程度是比较繁琐,但是有时最为重要的。这是你以后网站优化的根本和方向,所以多花点时间没关系。以下是我关于分析关键词竞争程度的一些自己的心得,只是列举了一些思路性的问题,具体分析方法不做赘述。在这里和大家分享一下,如果不准确的地方欢迎大家指正。
大体的原则:竞争度相对较小(但是要具备一定的商业价值,不然就算做上去转化率也会很低的),搜索量相对比较可观的。
挑选网站关键词的分析思路:
1、首先你要看一下你的关键词的在搜索引擎中的相关搜索结果和搜索词的指数。前一个反应了有多少网站存在有这个关键词,从某种程度上反映了竞争程度。还有就是分析一下关键词的每日的搜索量(推荐使用百度指数),个人认为每日搜索300以下算是比较简单的,达到500和1000之间算是中上等,超过1000算上比较难的(仅供参考)。这两个指标要综合起来看,相关搜索结果大不代表搜索指数就一定高,相反也一样。
2、使用intitle指令看一下在搜索结果中的网站首页比例多大,越大代表竞争度越大。
3、前面都做好以后,个人觉得你还有必要看一下你挑选的关键词的商业价值。如果公司要盈利的话,那么就不仅仅是流量了,关键还是转化率的问题。
4、分析一下竞争对手网站,包括它的主要指标数据,如流量,收录,外链,是否有专人维护,内容是否每日更新等等。最后分析一下如果你要和他竞争优化的大概方向和难度大小。
5、再一个你要分析一下搜索结果前两页有多少网站是用首页来优化这个词的,越多代表竞争度越大。
6、注意留意你的关键词在搜索中的推广情况,如果参与的网站越多,那么词的竞争度就越大。
- 浏览: 1599143 次
- 性别:
- 来自: 上海
文章分类
- 全部博客 (1585)
- Http Web (18)
- Java (194)
- 操作系统 (2)
- 算法 (30)
- 计算机 (45)
- 程序 (2)
- 性能 (50)
- php (45)
- 测试 (12)
- 服务器 (14)
- Linux (42)
- 数据库 (14)
- 管理 (9)
- 网络 (3)
- 架构 (83)
- 安全 (2)
- 数据挖掘 (16)
- 分析 (9)
- 数据结构 (2)
- 互联网 (6)
- 网络安全 (1)
- 框架 (9)
- 视频 (2)
- 计算机,SEO (3)
- 搜索引擎 (31)
- SEO (18)
- UML (1)
- 工具使用 (2)
- Maven (41)
- 其他 (7)
- 面向对象 (5)
- 反射 (1)
- 设计模式 (6)
- 内存数据库 (2)
- NoSql (9)
- 缓存 (7)
- shell (9)
- IQ (1)
- 源码 (1)
- Js (23)
- HttpClient (2)
- excel (1)
- Spring (7)
- 调试 (4)
- mysql (18)
- Ajax (3)
- JQuery (9)
- Comet (1)
- 英文 (1)
- C# (1)
- HTML5 (3)
- Socket (2)
- 养生 (1)
- 原理 (2)
- 倒排索引 (4)
- 海量数据处理 (1)
- C (2)
- Git (59)
- SQL (3)
- LAMP (1)
- 优化 (2)
- Mongodb (20)
- JMS (1)
- Json (15)
- 定位 (2)
- Google地图 (1)
- memcached (10)
- 压测 (4)
- php.性能优化 (1)
- 励志 (1)
- Python (7)
- 排序 (3)
- 数学 (3)
- 投票算法 (2)
- 学习 (1)
- 跨站攻击 (1)
- 前端 (8)
- SuperFish (1)
- CSS (2)
- 评论挖掘分析 (1)
- Google (13)
- 关键词分析 (1)
- 地图 (1)
- Gzip (1)
- 压缩 (1)
- 爬虫 (13)
- 流量统计 (1)
- 采集 (1)
- 日志分析 (2)
- 浏览器兼容 (1)
- 图片搜索引擎技术 (2)
- 空间 (1)
- 用户体验 (7)
- 免费空间 (1)
- 社交 (2)
- 图片处理 (2)
- 前端工具 (1)
- 商业 (3)
- 淘宝 (3)
- 站内搜索 (1)
- 网站收藏 (1)
- 理论 (1)
- 数据仓库 (2)
- 抓包 (1)
- Hadoop (105)
- 大数据 (6)
- Lucene (34)
- Solr (31)
- Drupal (1)
- 集群 (2)
- Lu (2)
- Mac (4)
- 索引 (9)
- Session共享 (1)
- sorl (10)
- JVM (9)
- 编码 (1)
- taobao (14)
- TCP/IP (4)
- 你可能會感興趣 (3)
- 幽默笑话 (7)
- 服务器整合 (1)
- Nginx (9)
- SorlCloud (4)
- 分佈式搜索 (1)
- ElasticSearch (30)
- 網絡安全 (1)
- MapReduce (8)
- 相似度 (1)
- 數學 (1)
- Session (3)
- 依賴注入 (11)
- Nutch (8)
- 云计算 (6)
- 虚拟化 (3)
- 财务自由 (1)
- 开源 (23)
- Guice (1)
- 推荐系统 (2)
- 人工智能 (1)
- 环境 (2)
- Ucenter (1)
- Memcached-session-manager (1)
- Storm (54)
- wine (1)
- Ubuntu (23)
- Hbase (44)
- Google App Engine (1)
- 短信 (2)
- 矩阵 (1)
- MetaQ (34)
- GitHub &Git &私/公有库 (8)
- Zookeeper (28)
- Exception (24)
- 商务 (1)
- drcp (1)
- 加密&解密 (1)
- 代码自动生成 (1)
- rapid-framework (1)
- 二次开发 (1)
- Facebook (3)
- EhCache (1)
- OceanBase (1)
- Netlog (1)
- 大数据量 (2)
- 分布式 (3)
- 事物 (2)
- 事务 (2)
- JPA (2)
- 通讯 (1)
- math (1)
- Setting.xml (3)
- 络驱动器 (1)
- 挂载 (1)
- 代理 (0)
- 日本語の (1)
- 花生壳 (7)
- Windows (1)
- AWS (2)
- RPC (11)
- jar (2)
- 金融 (1)
- MongDB (2)
- Cygwin (1)
- Distribute (1)
- Cache (1)
- Gora (1)
- Spark (31)
- 内存计算 (1)
- Pig (2)
- Hive (21)
- Mahout (17)
- 机器学习 (34)
- Sqoop (1)
- ssh (1)
- Jstack (2)
- Business (1)
- MapReduce.Hadoop (1)
- monitor (1)
- Vi (1)
- 高并发 (6)
- 海量数据 (2)
- Yslow (4)
- Slf4j (1)
- Log4j (1)
- Unix (3)
- twitter (2)
- yotube (0)
- Map-Reduce (2)
- Streaming (1)
- VMware (1)
- 物联网 (1)
- YUI (1)
- LazyLoad (1)
- RocketMQ (17)
- WiKi (1)
- MQ (1)
- RabbitMQ (2)
- kafka (3)
- SSO (8)
- 单点登录 (2)
- Hash (4)
- Redis (20)
- Memcache (2)
- Jmeter (1)
- Tsung (1)
- ZeroMQ (1)
- 通信 (7)
- 开源日志分析 (1)
- HDFS (1)
- zero-copy (1)
- Zero Copy (1)
- Weka (1)
- I/O (1)
- NIO (13)
- 锁 (3)
- 创业 (11)
- 线程池 (1)
- 投资 (3)
- 池化技术 (4)
- 集合 (1)
- Mina (1)
- JSMVC (1)
- Powerdesigner (1)
- thrift (6)
- 性能,架构 (0)
- Web (3)
- Enum (1)
- Spring MVC (15)
- 拦截器 (1)
- Web前端 (1)
- 多线程 (1)
- Jetty (1)
- emacs (1)
- Cookie (2)
- 工具 (1)
- 分布式消息队列 (1)
- 项目管理 (2)
- github (21)
- 网盘 (1)
- 仓库 (3)
- Dropbox (2)
- Tsar (1)
- 监控 (3)
- Argo (2)
- Atmosphere (1)
- WebSocket (5)
- Node.js (6)
- Kraken (1)
- Cassandra (3)
- Voldemort (1)
- VoltDB (2)
- Netflix (2)
- Hystrix (1)
- 心理 (1)
- 用户分析 (1)
- 用户行为分析 (1)
- JFinal (1)
- J2EE (1)
- Lua (2)
- Velocity (1)
- Tomcat (3)
- 负载均衡 (1)
- Rest (2)
- SerfJ (1)
- Rest.li (1)
- KrakenJS (1)
- Web框架 (1)
- Jsp (2)
- 布局 (2)
- NowJs (1)
- WebSoket (1)
- MRUnit (1)
- CouchDB (1)
- Hiibari (1)
- Tiger (1)
- Ebot (1)
- 分布式爬虫 (1)
- Sphinx (1)
- Luke (1)
- Solandra (1)
- 搜素引擎 (1)
- mysqlcft (1)
- IndexTank (1)
- Erlang (1)
- BeansDB (3)
- Bitcask (2)
- Riak (2)
- Bitbucket (4)
- Bitbuket (1)
- Tokyo Cabinet (2)
- TokyoCabinet (2)
- Tokyokyrant (1)
- Tokyo Tyrant (1)
- Memcached协议 (1)
- Jcrop (1)
- Thead (1)
- 详设 (1)
- 问答 (2)
- ROM (1)
- 计算 (1)
- epoll (2)
- libevent (1)
- BTrace (3)
- cpu (2)
- mem (1)
- Java模板引擎 (1)
- 有趣 (1)
- Htools (1)
- linu (1)
- node (3)
- 虚拟主机 (1)
- 闭包 (1)
- 线程 (1)
- 阻塞 (1)
- LMAX (2)
- Jdon (1)
- 乐观锁 (1)
- Disruptor (9)
- 并发 (6)
- 为共享 (1)
- volatile (1)
- 伪共享 (1)
- Ringbuffer (5)
- i18n (2)
- rsync (1)
- 部署 (1)
- 压力测试 (1)
- ORM (2)
- N+1 (1)
- Http (1)
- web开发脚手架 (1)
- Mybatis (1)
- 国际化 (2)
- Spring data (1)
- R (4)
- 网络爬虫 (1)
- 条形码 (1)
- 等比例缩放 (1)
- java,面向接口 (1)
- 编程规范 (1)
- CAP (1)
- 论文 (1)
- 大数据处理 (1)
- Controller (3)
- CDN (2)
- 程序员 (1)
- Spring Boot (3)
- sar (1)
- 博弈论 (1)
- 经济 (1)
- Scrapy (1)
- Twistedm (1)
- cron (1)
- quartz (1)
- Debug (1)
- AVO (1)
- 跨语言 (1)
- 中间服务 (2)
- Dubbo (4)
- Yarn (1)
- Spring OSGI (1)
- bundle (1)
- OSGI (1)
- Spring-Boot (1)
- CA证书 (1)
- SSL (1)
- CAS (7)
- FusionCharts (5)
- 存储过程 (3)
- 日志 (2)
- OOP (2)
- CentOS (5)
- JSONP (2)
- 跨域 (5)
- P3P (1)
- Java Cas (1)
- CentOS 6.5 Released – Installation Guide with Screenshots (1)
- Android (1)
- 队列 (2)
- Multitail (1)
- Maout (1)
- nohup (1)
- AOP (1)
- 长连接 (3)
- 轮循 (2)
- 聊天室 (1)
- Zeus (1)
- LSM-Tree (1)
- Slope One (1)
- 协同过滤 (1)
- 服务中间件 (1)
- KeyMeans (1)
- Bitmap (1)
- 实时统计 (1)
- B-Tree+ (1)
- PageRank (1)
- 性能分析 (1)
- 性能测试 (1)
- CDH (10)
- 迭代计算 (1)
- Jubatus (1)
- Hadoop家族 (8)
- Cloudera (2)
- RHadoop (1)
- 广告定价 (1)
- 广告系统 (9)
- 广告系统,架构 (1)
- Tag推荐算法 (1)
- 相似度算法 (1)
- 页面重构 (2)
- 高性能 (6)
- Maven3 (3)
- Gradle (11)
- Apache (1)
- Java并发 (1)
- Java多进程 (1)
- Rails (1)
- Ruby (3)
- 系统架构 (1)
- 运维 (36)
- 网页设计 (1)
- TFS (0)
- 推荐引擎 (0)
- Tag提取算法 (1)
- 概率统计 (1)
- 自然语言处理 (2)
- 分词 (1)
- Ruby.Python (1)
- 语义相似度 (0)
- Chukwa (0)
- 日志收集系统 (0)
- Data Mining (4)
- 开放Api (1)
- Scala (28)
- Ganglia (2)
- mmap (1)
- 贝叶斯分类 (1)
- 运营 (1)
- Mdrill (1)
- Lambda (2)
- Netty (5)
- Java8 (1)
- Solr4 (1)
- Akka (12)
- 计算广告 (2)
- 聊天系统 (1)
- 服务发现 (1)
- 统计指标 (1)
- NLP (1)
- 深度学习 (0)
最新评论
-
wahahachuang5:
web实时推送技术使用越来越广泛,但是自己开发又太麻烦了,我觉 ...
使用 HTML5 WebSocket 构建实时 Web 应用 -
秦时明月黑:
Jetty 服务器架构分析 -
chenghaitao111111:
楼主什么时候把gecko源码分析一下呢,期待
MetaQ技术内幕——源码分析(转) -
qqggcc:
为什么还要写代码啊,如果能做到不写代码就把功能实现就好了
快速构建--Spring-Boot (quote) -
yongdi2:
好厉害!求打包代码
Hadoop日志文件分析系统
发表评论
-
其他值得注意的地方
2014-04-30 10:23 509在SEO的过程中,可能 ... -
编程语言和SEO
2014-04-30 10:22 856可能你会疏忽网站的编程语言。如HTML协议让你可以直接看到 ... -
一个对SEO友好的页面组成
2014-04-29 15:06 747创建一个SEO友好的页 ... -
理解WEB站点优化
2014-04-29 15:06 572理解WEB站点优化 创建一个对搜索引擎友好的站点,就是w ... -
SEO策略 PPC和SEO PPC分类
2014-04-29 15:06 746所有的ppc程序并不都 ... -
SEO策略 PPC和SEO 关键词竞争性研究
2014-04-29 15:05 679关键词研究是整个SEO活动的核心也是开发PPC程序的关键所 ... -
做好搜索引擎优化技术掌握的最主要的几点方法
2013-10-09 09:17 1077做好搜索引擎优化技术掌握的最主要的几点方法 1.作站 ... -
Google排名内部优化攻略
2013-09-30 09:23 7401.域名和文件名:选择 ... -
提高关键词排名的28个SEO技巧
2013-09-28 10:46 1160关键词位置、密度、处理 URL中出现关键词(英文) ... -
SEO软件推荐-Meta搜索
2013-09-24 09:03 1066Meta 搜索是一款搜索引 ... -
40天打造网站流量上千的技巧
2013-09-15 09:51 805一、网站内容的原创性 传奇世界私服 奶粉事件网 ... -
影响搜索引擎排名的三大因素
2013-09-15 09:50 1041这三大因素中,每个 ... -
内链策略
2013-09-05 09:28 7601、文章页与相关内容页的链接 传奇世界私服 文章页面没 ... -
基于用户细分的比较分析
2013-08-31 17:53 865从网站的用户层面,我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各 ... -
网站的活跃用户与流失用户
2013-08-26 14:58 916网站用户管理的目标是发掘新用户,保留老用户。但仅仅吸引新用户 ... -
网站关键词的分析
2013-08-26 10:23 786一、文章要害字优化: 文章要害字优化包罗要害字局势改变,要害 ... -
提升网站权重之内链优化之我谈
2013-08-18 09:08 817网站优化,无非就是内容、外链、内链这三大类,内容原创、高质 ... -
网站结构之内链分析
2013-08-18 09:09 1032一个网站的内部结构包括:网站的程序、网站的结构、关键词的密 ...
相关推荐
以下就是十分钟学会百度竞价数据分析的具体思路及流程步骤: 一、数据收集与整理 首先,你需要收集所有相关的数据,包括但不限于关键词点击量、展示量、点击率(CTR)、转化率、平均点击价格(CPC)、每次转化成本...
- 通过历史排名记录和变化曲线图,可以分析关键词排名的趋势,找出排名上升或下降的关键时期,从而洞察可能影响排名的因素。 5. **历史排名分析** - 所有关键词的历史排名会以图表形式展示,便于查看每个关键词在...
- **上下文理解**:教会学生通过上下文来理解词语的意义,并积累新的词汇,同时学会分析关键词在句子中的含义。 - **情感激发**:通过学习各种有趣的户外活动,激发学生们对户外活动的热情和兴趣。 #### 三、具体...
通过本份报告的学习,我们了解到文本分析的重要性,学会如何处理文本数据并使用R语言生成词云图。同时,我们还学习到了如何通过回归分析和列联表分析等方法来处理和分析统计问题。最后,报告还展示了如何利用现有...
### 双十一淘宝数据...此外,还学会了如何利用ECharts进行数据可视化,使得分析结果更易于理解和传播。未来将继续探索更多高效的数据分析方法和技术,不断提升数据分析能力,为实际项目提供更多有价值的信息和支持。
在数学建模和神经网络领域,案例分析可以帮助学习者更好地理解理论知识,并学会如何将理论应用于实际问题中。 接下来,文件的描述“数学建模教程MATLAB神经网络30个案例分析全文PDF及源程序提取方式是百度网盘分享...
关键词提取是情感分析过程中的一个重要环节,目的是从文本中挑选出最具代表性的词汇,这些词汇往往能反映文本的主题或情感色彩。TF-IDF、TextRank和LDA(主题模型)等方法被广泛应用于关键词提取。LDA是一种统计建模...
实验报告“编译原理词法分析”主要涵盖了如何设计和实现一个词法分析器,这是...通过这样的实验,学生能够深入理解词法分析的原理,并学会如何处理常见的词法错误,这对未来开发编译器或解释器具有基础性的指导价值。
"吸污车行业企业市场突围战略分析与建议" ...关键词:吸污车行业企业市场突围战略分析与建议、战略突破、市场定位、产品定位、品牌定位、创新寻求突破、宣传计划、市场突破策略、差异化突破战略。
同时,通过SPSS,你将学会如何导入和预处理数据,运行rostcm的R代码,以及如何解读和展示分析结果。课程特别强调了在实际问题中,如关键词分析、社交媒体数据(如微博)的分析,如何利用这两种工具进行有效的数据...
樊玲版研究生英语读写教程答案知识点总结 ...樊玲版研究生英语读写教程答案涵盖了阅读效率、词汇力量、关键词搜索、语言沟通、文本分析等多个方面的知识点,为研究生英语读写教学提供了重要的参考和指导。
- 关键词研究:如何选择目标关键词,利用工具分析关键词的搜索量、竞争度和潜力。 - 网站结构优化:良好的URL结构、内部链接策略对SEO的影响。 2. **页面优化**: - 标题标签(Title Tag):编写吸引人的且包含...
·关键词一定要学会数据化选词 ·如何用复盘进一步优化关键词 NO.4 商城推荐实操与优化 ·获取商城推荐的四大方法 ·决定商城推荐数据上限核心要素 ·如何优化商品获得更大的商城推荐 NO.5 猜你喜欢流量获取...
1. **提升阅读与分析能力**:教师应注重培养学生的阅读理解能力和分析问题的能力,引导他们学会从文本中提取关键信息。 2. **指导学习方法**:教授学生如何审题,找出题目关键词,提高答题效率。 3. **讲练结合**:...
SQL Server是微软公司推出的一款关系型数据库管理系统,广泛应用于企业级数据存储、管理和分析。通过这个学习计划,你将能够了解数据库的基本概念,学会SQL语言,以及SQL Server的主要功能和管理工具。 【描述】"我...
词法分析是编译原理中的一个...通过这个实验,学生将能够深入理解词法分析的概念,学会编写词法分析器,这对于理解和创建编译器是至关重要的。同时,这也是一种实践性的编程训练,有助于提升编程技能和问题解决能力。
王蓉 熊杰 刘彩云 来源:《电脑知识与技术》2020年第05期 摘要:该文为阐述网络暴力的危害性,以"雪莉自杀"事件为例,通过对事件的 发展脉络、高频关键词、事件传播趋势、人物观点以及情感演化等数据进行分析网络暴 ...
通过数据分析的深度应用,学生不仅能够更好地掌握理论知识,还能在实训中提升解决实际问题的能力,学会在大数据环境下进行精准营销。 综上所述,文章通过分析电商企业化经营实训的现状,提出三元制培养和基于数据...
在汽车评论的情感分析中,TEXTCNN可以识别出评论中的关键词和短语,如“舒适性”、“操控性”、“油耗”等,以判断评论的整体情感极性。 2. 数据集与标注:项目中包含的标注数据集是训练和测试模型的关键。通常,每...