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“SEO”百度指数暴涨是怎么回事

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最近,有些许基友问我,“SEO”这个词的百度指数,自2019年4月之后就开始暴涨,表示非常震惊、激动,是不是表示SEO行业开始回暖了呢?新的SEO就业潮是不是要来了呢?

 

比如,用户搜索行为的改变,会在所有搜索引擎中体现,搜索趋势大致是一样的。所以搜狗的SEO指数是怎么个情况?

比如,用户搜索行为的改变,如果不是涉及地域的关键词,会在大部分城市有所体现?那么有的城市暴涨,有的城市平缓是怎么个情况?

---> 北京,平缓

 

---> 黑龙江,平缓

 

等等等,代理IP资源充沛的省份,暴涨明显

待本渣解释一番后,基友又问,为什么要刷SEO的百度指数呢?

我TM怎么知道,又不是我刷的。

瞎猜一下,除了测试刷指数程序的有效性,剩下可能是为了做排名

那么“百度指数”跟“排名”有什么关系?

为了阐述这个问题,需要先了解几个概念:搜索需求,前置搜索词,跳出搜索词,搜索词,搜索实体

比如用户先搜索“书包网”,在搜索“第二书包网”,在搜索“华为P30 Pro”,其中:

1)“书包网”是“第二书包网”的前置搜索词,且实体一致,都为“书包网”

实体为一类名词的集合,比如机械实体:“挖掘机、装载机、货车、吊车”等,艺人类实体:“刘德华、梁朝伟”,职位类实体:“SEO、PHP、产品经理”

实体由搜索引擎定义,外界是干预不了的

2)“第二书包网”为“华为P30 Pro”的前置搜索词,但两个Query不属于同一个实体,所以“第二书包网”为跳出搜索词。

可以理解为,该用户在“第二书包网”这个Query的搜索结果中,已经解决了自己的搜索需求,所以换了一个实体(华为P30)来搜索,跳出上一个实体(书包网)

3)“书包网”作为一个实体,如果日均搜索量比较多,一般有N个后置搜索词,比如“第一书包网”、“第二书包网”、“第三书包网”....

每个后置搜索词,有不同的搜索占比,比如搜索“书包网”的用户中,40%的用户再次搜索了“第一书包网”,20%的用户再次搜索了“第二书包网”....

 

本渣认为,论与前置关键词的相关程度而言,百度指数需求图谱 > 下拉框 > 相关搜索

因为需求图谱中的关键词相关性强弱都给标记上了,百度自己给的数据,你有理由不信?

下拉框,是基于当前Query的一个后续扩展,根据用户已经输入的文字检查匹配的高热度query,返回query补全后的完整query

相关搜索,是搜索引擎里query分析变换的一部分, 用户的query请求发送后,引擎会根据这个query做字符变换、纠错、截断等基础处理,然后会扩展该query,扩展方式有很多,比如地域扩展(小吃-->北京小吃),关系扩展(seo-->seo教程),相关实体(seo-->sem)...

扩展后的所以query组成query队列,最好会从多个结果队列中组合选出最优结果(每个词的历史点击率、访问量等因素综合排序,还要考虑稳定性,比如几个随机时间段内,点击率忽上忽下的,就比点击率一直比较高的,排序上要靠后)返回用户

相关搜索中推荐的词,存在强相关和弱相关,比如关系扩展比地域扩展和实体扩展,更具相关性。把强相关的词做到首页,影响前置关键词的排名

之前请求百度,响应的资源里,有个json文件包含相关搜索词和一堆参数,有个参数代表该推荐词与当前Query是强相关还是弱相关,value为1代表强相关,value为0代表若相关,现在这个json找不到了

相关搜索和下拉框的推荐逻辑,在百度的专利文档中也能找到,专利搜索中发布人定位“百度”,检索词为“推荐”,能找到一堆标题为“一种XX推荐的装置”的专利

当然百度系的推荐包含很多种,搜索结果右侧推荐、下拉推荐、相关推荐、广告推荐、信息流推荐、app push推荐、凤巢关键词推荐........得找一阵

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