Google SEO:如何利用共现创建更具吸引力的内容?

共现分析:SEO策略的新视角,深化页面与关键词的关联。

在前几天的一篇文章中我介绍了内容相关性对于SEO的重要性,而我也提到关键词的相关性是搜索算法衡量内容相关性的一个重要依据。今天我们来介绍一个判断关键词相关性的新概念:Co-Occurrence(共现)。让我们开始吧!

什么是共现?

共现(Co-Occurrence)实际上是一个统计学词汇,从统计学来解释,如果两个事物在同一上下文中经常出现,就说明它们之间可能存在一定的关联关系。基于这个原理,共现一般指这两个(多个)事物同时出现在同一上下文的频率,这个频率越高,说明这两个(多个)事物越相关。这里的事物可以是文本,事件,人物,或者物品。

而SEO中的共现当然主要指文本。SEO中的共现指的就是同一网页或者特定内容中,两个或者多个词同时出现的频率。就像当我们提到手机就会想起网络,这些相互关联的相关词汇或者概念。

Google SEO:如何利用共现创建更具吸引力的内容?图片来源:wordtracker

共现打破了我们原有锚文本设置策略,这里借用一下wordtracker的这张图片解释一下:

传统锚文本的设置是通过橙色色块(即你的品牌名称,网址,或者公司名称)直接链接到相关页面。

而共现的出现增加了锚文本设置的难度,如上图,如果橙色色块是你的品牌名称,而绿色色块是与你品牌相关联的词汇,你可以直接将相关页面的链接设置到绿色色块代表的词汇上,这样的”隐含链接”既增强了锚文本链接的丰富性,也提升了相关性。

事实上,SEO共现并不是新的,早在2011年,谷歌就提交了一个根据单词关系对网页进行排名的专利,SEO by the Sea有一篇专门介绍的这个专利的文章,链接我贴文末,感兴趣的可以看看。

为什么共现对SEO很重要?

共现很重要,因为共现可以帮助搜索引擎更深入地理解内容的上下文。这种深入的理解使搜索引擎能够准确地将内容与用户查询相匹配,确保显示最相关的结果。了解共现对于优化网站内容和提高SERP的可见性至关重要。像谷歌这样的搜索引擎将共现视为语义相关性的指标,帮助他们确定网页的上下文和意图。

共现的分析方法

有多种方法和工具可用于执行共现分析。这些方法可让你识别和分析内容中的共现模式,并深入了解单词之间的语义关系。一些常用方法包括:

l关键词研究:进行关键词研究对于共现分析至关重要。通过识别相关关键词及其共现,你可以优化内容以符合目标受众的搜索意图。

l语料库分析:语料库分析涉及分析大量文本或文档以识别共现模式。通过检查单词对或短语的频率和接近度,你可以更好地了解它们之间的语义关系。Ahrefs和SEMrush等工具提供了强大的语料库分析功能。

l语义分析:侧重于给定文本中单词的含义和上下文。使用NLP技术,你可以识别同时出现的单词及其语义关联。Google的Natural Language API和IBM Watson等工具提供了强大的语义分析功能。

通过分析共现模式并将相关的共现词合并到你的内容中,可以增强在搜索结果中的语义相关性和可见性。

共现的案例

为了更好地理解共现的概念,让我们考虑几个例子:

1.“内容营销”

在 SEO中,“内容营销”一词经常与“策略”、“技巧”、和“投资回报率”等词语同时出现。这些共现表明了这些术语之间的相关性和语义关联。

2.“节日礼物”

如果你是一个关于节日礼物的主题的文章,那么,经常会和“父母”、“爸爸”、“妈妈””女朋友”、“男朋友”等词同时出现。

常见问题

SEO中的共现与关键词密度有何不同?

答案:关键词密度主要侧重于关键词的重复,而共现则将相关术语自然地布局到你的内容中,建立吸引用户的主题连贯性。传统的SEO会很重视关键词密度,考虑密度占比的百分比,而现在我们考虑的主要是内容相关性,以及EEAT。

多久检查一次内容以及做一次共现优化?

答案:定期检查和更新内容至关重要,尤其是随着行业的发展和新主题的出现。对于大多数网站来说,每季度检查一次是比较好的。

UGC如何影响共现?

答案:你网站上的的UGC内容,包括用户评论,论坛互动,社媒互动等信息,都是你学习如何自然地将关键字与你的内容联系起来的宝贵数据。通过分析用户生成内容可能发现我们以往想不到的语义联系,并指导你的内容创作,满足访客的期望。

共现词可以取代传统关键词吗?

答案:虽然当前来说,共现词在SEO中发挥着关键作用,但也不能抛弃传统关键词,而是要做传统关键词的补充。

最后

在当今的 SEO行业,针对共现进行优化变得越来越重要。这是一种提高内容相关性和权威性的复杂方法,而内容相关性和权威性是网站搜索引擎排名的关键因素。

谷歌相关专利分析https://www.seobythesea.com/2012/11/ranking-webpages-relationships-co-occurrence-patent/

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李坤锦
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