用户行为/符号学和背景

Joyzfsddt66

继续以专门讨论光剑的站点或部分为例，如果我们查看 Google 建议，我们可以看到“光剑复制品”是其中一条建议。



此外，在“光剑”的相关搜索中，我们再次看到“光剑复制品”，这清楚地表明了它与“光剑”的相关性。

最后，我们可以点击并发现与“光剑复制品”相关的搜索，从而创建我定义的关于某个主题的“搜索概况”。



如果要分析的实体很多，则上述模型不可扩展。在这种情况下，像 Moz Keyword Explorer 这样的工具可能会有所帮助，因为它提供了一些选项，如下面的快照所示：



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其他关键词和专题研究来源
最近，Powerreviews.com 公布了调查结果，表明互联 委内瑞拉电话号码数据 网用户在搜索产品信息时更喜欢使用亚马逊而不是谷歌（38% 对 35%）。

那么，为什么不使用亚马逊进行关键字和主题研究呢，特别是如果我们为电子商务网站或客户旅程的 MOFU 和 BOFU 阶段进行研究呢？

我们可以使用亚马逊建议：



或者我们可以使用免费工具，例如SISTRIX 的 Amazon Keyword Tool。

不过，几乎每个有搜索框的网站（甚至是您自己的网站，如果您已经很好地实现了它！）都提供了建议功能。

这意味着，如果我们正在寻找更主流和最热门的话题，我们可以使用 Pinterest 等社交网络的建议（即探索“光剑蛋糕”和相关主题的性感世界）：



由于其标记系统，Pinterest 是一个真正的主题研究金矿：
Pinterest 光剑标签

页面
一旦我们定义了架构、主题并准备好了关键字词典，我们就可以开始进行页面方面的工作了。

关于页面 SEO 的详细信息留到下次再写，所以我只推荐你阅读Cyrus Shepard 的这篇经典文章。

对书面文本的语义搜索优化进行评级的最佳方法是使用TF-IDF分析，由 OnPage.org 等网站提供（还提供了有关 TF-IDF 分析的优点和缺点的清晰指南）。

请记住，TF-IDF 还可用于进行竞争性语义搜索分析并发现竞争对手使用的关键字词典。


在这篇文章的开头，我们看到了 Google 如何投入巨资来更好地理解其抓取的文档的含义，以便更好地回答用户执行的查询。

语义（和语义搜索）只是 Google 做出这一巨大努力的支柱之一。

另一个支柱是了解用户搜索行为和执行搜索的用户的背景。

用户搜索行为
最近，Larry Kim 根据他所做的实验分享了两篇文章，阐述了RankBrain 如何与点击率和停留时间等因素相关的理论。

虽然这些帖子具有极强的可操作性、用原始数据呈现有趣的信息并证实了过去进行的其他测试，但这些所谓的用户信号（点击率和停留时间）可能与 RankBrain 没有直接关系，而是与用户搜索行为和个性化搜索有关。