SEO人员如何在公司中提升话语权并高效完成长尾词挖掘与数据清洗,甘肃媒体网站建设选择
#网络推广 发布时间： 2025-02-08
前言说实话，如果不是为了探索和空降的SEO人的首席执行官，那么，许多SEO人员都在公司中的“脆弱团体”中。
大多数普通的SEO人员在公司和跨部门沟通中没有太多相应的声音，并且有很多细节无法协调。
在这样的环境中，如果Seoer想要做得好，他必须全力以赴，并尝试所有手段来完成表面上不值得一提的事情，并且不可避免地是秘密的。
问题
整个网络都有大规模的长尾单词开采，这是SEO和SEM必须做的事情，但是大规模的长尾词注定要带来一些数据清洁工作。在大多数情况下，清洁工作可以在Excel中完成，但也有很多情况。例如，Excel很难处理：
这是从第三方关键字工具下载的“ drain”一词的长尾单词数据，但遇到了一个令人尴尬的问题。 “ drain”一词的根源具有同义词，但有不同的情况，因此它将导致许多无关的长尾词的开采：
实际上，这种情况非常普遍。一个单词通常不可避免地与其他情况相混淆，例如：
水果中的“苹果”，手机中的“苹果”和电影中的“苹果”也是同态但完全不同的单词。简单地使用根源来挖掘单词自然会导致许多非目标长尾单词。
有许多类似的情况，因此问题是：消除未针对的长尾词是必须做的事情。在这样的SEO工作中做得很好是很自然的。老板不会帮助我们，他也无法与他人相匹配。如果这是一百万级的长尾单词数据，则将在Excel中过滤和消除，并且该项目可能会消失。
面对如此混乱的长尾单词数据，如何使用有效的方法来过滤和过滤？
今天的文章是一本完全基于技术的内容，但是对于不知道该怎么做的朋友，我强烈建议您全面看。有两个点：
技术是另一种思维方式。对于不知道该怎么做的朋友，您可以看到技术人员在遇到问题时如何处理问题。
在“互联网营销”工作中，有许多任务超出了我们的能力，但是对我们的主观计划进行全面发挥，以达到超过该职位的能力水平，这通常会带来其他好处。
开始
一段时间以前，我从事了一个收集项目（仅在熟人之间的法律业务）。随着收集数量的增加，“敏感单词过滤”的工作是不可避免的，涉及政治，*，恐怖主义，广告等。必须确定这些相关词。
目前，可以在市场上收集敏感的词汇，并且只需几份即可到达成千上万甚至更多的词汇，因为随着时间的流逝，将产生各种新的词汇。
使用该程序来确定文章是否包含目标敏感词，例如：
<p style='margin-bottom:15px;color:#555555;font-size:15px;line-height:200%;text-indent:2em;'> <pre class="syl-page-code"><code>refusalWord = '敏感词'
targetText = '内容正文'
if refusalWord in target_text:print(True)</code></pre></p>
让程序将此敏感的单词带入目标文本中进行搜索。如果可以找到它，则意味着有一个敏感的词。在这种情况下，只有一个敏感的词。如果有多个敏感单词，它也很简单。添加一个循环：
<p style='margin-bottom:15px;color:#555555;font-size:15px;line-height:200%;text-indent:2em;'> <pre class="syl-page-code"><code>refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']
targetText = '内容正文'
for word in refusalWord:
if word in target_text:print(True)</code></pre></p>
该程序将敏感的单词一个接一个地进入目标文本。如果有数百个敏感的单词，一个一个一个一个一个一个一个效率的处理效率低下，感觉并不优雅。正则表达式可以简洁地处理：
<p style='margin-bottom:15px;color:#555555;font-size:15px;line-height:200%;text-indent:2em;'> <pre class="syl-page-code"><code>import re
refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']
targetText = '内容正文'
if re.search('|'.join(refusalWord),targetText):print(True)</code></pre></p>
所有敏感单词都与“ |”有关形成正则表达式：“敏感单词1 |敏感的单词2 |敏感的单词3”。此表达式用于匹配目标文本并找出出现的所有敏感单词。
但是，如果敏感的单词是数万甚至更多的呢？知道规则的朋友知道以这种方式写的表达方式似乎非常不合理，并且可能会遇到各种问题。
此外，如果有数万甚至更敏感的单词，则效率正在线性下降，而其他工作（例如后期的替换）将使时间成本更高。
此外，我们以前的演示只是只有1个目标文本的情况。如果敏感单词的数量是n，那m呢？在简单的双循环的情况下，时间复杂性至少为n*m。
目前，我们今天需要使用主角：“ AC ”算法。
PS：不了解技术的朋友不需要担心代码，他们只需要了解这是解决方案优化问题。在面对从1到n到n ++的敏感词的过程中，我们正在不断优化技术解决方案以提高效率。
交流自动算法是一种多模匹配算法。像我们这样的非专业人员无法探索算法的聪明和深刻，但是我们仍然可以理解算法的重要性和差异。
在上面的示例中，即使是不知道如何做技术的朋友，随着敏感词汇的继续增加，该程序的时间成本将逐渐增加，因为该程序决定文章是否包含某个单词或某些单词敏感词汇。 ，因为毫无意义的判断数量正在增加，所以这是一个单一的模型。
AC自动机通过使用多模式匹配算法解决此问题，即随着灵敏词汇的增加，时间成本保持不变（至少在一定的数量级范围内）。
那么，这与我们要谈论的关键字清洁有什么关系？接下来，让我们逐步演示。
步骤1：选择代表根
这是一个长尾词汇的“驾驶流量”，数十万，有两个长尾词，与互联网促销有关的长尾词和与医疗技术有关的长尾词。我们的目标是将这两个类别分开。
在excel中，当面对这样的数据时，我们需要将两侧分开，即滤除目标或过滤非目标，然后消除它们，让我们首先考虑一般操作方法是什么：
查看非目标数据，将其标记，过滤并删除所有目标，但是这些对象是数十万甚至更多。您可以想象效率。那些可以一一阅读它的人是疯子。
选择一些高频非目标单词或单词，然后将其滤出并删除它们，然后重复重复此操作。此方法看起来很快，可以一次消除其中的大量方法。
但是，如果您完全理解关键字的长尾效应，您将了解此方法在后期的阶段会更加痛苦，因为许多选定的单词在后期无法删除许多单词，并重复进行筛选和删除会让人们崩溃。
此外，似乎没有更好的方法可以在Excel中处理此类问题。现在，我们将使用另一种方法来解决此问题。
作为旧规则，首先对所有长尾单词进行分类，并计算单词频率：
接下来，我们需要根据“常识”手动选择代表性的“分类种子根”，从上到下，我们选择与促销相关的单词“仅”单词，并将其放入文档中，并将其放置在“只有“”捡起与医疗技术有关的单词，然后将它们放入另一个文档中。
所谓的“明显仅”，例如：“脚本”，即脚本工具，这种单词基本上不可能与医疗技术中的长尾词有任何联系，而“伤口”基本上是不可能的与互联网推广有关的任何事情。有什么关系？
例如，所谓的“常识”通常有一些与互联网促销有关的平台名称，例如Zhihu，微信员，等，您甚至不需要考虑它们并直接写它们。
因此，选择时，您必须确定该单词的属性是否清晰。如果含糊不清，最好不要！
前者被认为是“正确的”，而后者被认为是“反”和“右”是我们目标长尾词的代表性根源。我们应该选择多少？相同的句子是正确的，关键字与28个原则一致。
我们可以看到，顶根的单词频率很高。根可能涉及许多长尾词。我只为每个选择了数十万个长尾单词。
即使长尾词的数量增加了10次，也不会选择代表性的根源。
步骤2：扩展代表性根源
选择这些种子单词的目的非常简单：可以将“正”的种子单词过滤掉出词汇中绝对是目标分类的长尾单词。我们选择了“微信”作为种子单词，我们认为只有在互联网促销中出现的长尾巴单词可能会出现，因此，如果您将“微信”带入词汇中，则可以滤除所有包含“微信”的长尾巴单词。这些与互联网促销有关：
长尾巴通常具有以下特征：
微信交通排水脚本开发
我们通过“微信”提取了这样的长尾词。除了“驾驶”的根源，因为这个长尾词与互联网促销有关，其他根源最有可能与互联网促销有关，例如“脚本和“发展”绝对不可能与医疗技术。
脓肿切口和排水手术
我们获得了种子单词“手术”，并且单词分词之后的“脓肿”与促销无关。可以将它们添加到“抗”类别中，为新种子单词。
目前，这个想法很清楚。我们首先选择一些代表性的种子单词，使用这些种子单词过滤所有相关的长尾单词，然后使用这些筛选的长尾词将关键字分词，然后使用关键字的相关性来获取更多的种子单词，我们不使用''' t在上一步中选择。
所有这些种子单词都是我们以后用来对的基石。
使用这个想法实际上解决了关键字的长尾效应问题。我们不能一一手动选择种子词，我们可以自动收集更多我们没有通过关联手动选择的种子单词。
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