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刷百度相關搜索的技術、原理、案例

时间:2017-11-01     作者:紫狐君【原创】   阅读
湖南網站優化:
刷百度相關搜索
湖南SEO:
百度相關搜索
刷百度相關搜索

要了解刷百度相關搜索的技術、原理,先跟紫狐君一起來研究百度相關搜索案例。

刷百度相關搜索.jpg

第一:百度搜索SEO出現的相關搜索:

以SEO為核心的相關詞:什么是SEO,如何進行SEO,SEO優化,SEO推廣,SEO論壇

與SEO語義相關的相關詞:網絡推廣、網絡營銷


第二:搜狗搜索SEO出現的相關搜索:

以SEO為核心的相關詞:seo是什么、seo教程、seo查詢、SEO優化,SEO推廣,SEO論壇

與SEO語義相關的相關詞:搜索引擎優化


第三:360搜索知乎出現的相關搜索

以知乎為核心的知乎網,知乎日報

與知乎同類性質、語義相關的果殼網,天涯論壇


還有一類就是產品,品牌,公司相關,比如搜飲料出現康師傅。


百度相關搜索含義:用戶在搜索框搜索關鍵詞的時候,在搜索結果頁的最下方呈現出與搜索詞精準匹配、詞組匹配、廣泛匹配、相同拼音的相關詞。遵循拼音,詞組,意義相關性算法。


百度相關搜索目的:增加用戶搜索體驗,最大限度的解決用戶的搜索需求。當用戶查詢詞不當,查詢結果不佳,不知道還有什么更精彩豐富內容時,百度相關搜索就可以解決這些用戶痛點,為用戶提供啟發性質的作用,幫助用戶發現和他更多意圖相關的詞。


百度下拉框是一種搜索提示,是用戶搜索關鍵詞沒有點擊搜索的時候出現的提示,根據關鍵詞前綴匹配。而百度相關搜索是一種推薦引擎,是用戶搜索關鍵詞,點擊搜索之后的推薦,根據關鍵詞語義、拼音、詞組匹配。

第一:百度相關搜索是為了最正確的搜索結果。

第二:百度相關搜索是為了擴展搜索行為,找到更多的東西。


刷百度相關搜索的目的:

第一:刷百度相關搜索就是讓我們網站已經有了排名的品牌詞、網站名稱、網站關鍵詞出現在更多關鍵詞的相關搜索中,讓更多的用戶點擊相關搜索到達網站,提高網站權重、網站流量。


第二:當搜某個核心關鍵詞,在相關搜索中出現你的產品、品牌、名稱的推薦,那么會給用戶帶來視覺沖擊,建立信任、知名度、競爭力。


第三:刷百度相關搜索可起到引導作用,比如搜索飲料時相關搜索出現康師傅,那么用戶很可能會點擊康師傅。


百度相關搜索原理:

第一:搜索詞熱搜指數、熱搜度,當一個詞的熱度達到一定搜索流量的時候,只要搜索該詞的拼音,相關詞就會出現該關鍵詞。


第二:與搜索詞相關度,百度相關搜索的搜索詞語義、拼音、詞組肯定和搜索詞匹配。


第三:關鍵詞的搜索引擎流量,就算沒有人搜索這個詞,但是該詞在百度的權重非常高,同樣能夠出現在相關搜索詞中。


第四:百度下拉框和百度相關搜索的影響度很高。


第五:實時熱點,例子,搜索知乎的時候,出現了林志穎,這個語義并不關聯,但是林志穎的人氣很高,導致搜索了知乎的人可能跟著搜索過林志穎,這種用戶行為決定的搜索相關詞也是百度相關搜索其中一個算法原理。


刷百度相關搜索的實現方法:

第一:比如SEO,我們可以先搜索SEO,然后接著再去搜索SEO教程,每天以幾倍的方式增加,當達到一定搜索量的時候,那么SEO的相關詞搜索就會出現SEO教程了。


第二:刷百度相關搜索可雇傭水軍,或者真實地人為制造相關搜索量。


第三:刷百度相關搜索可去購買網站的彈窗廣告,用戶每點一次就是搜索一次。


第四:刷百度相關搜索能通過誘導實現,在論壇或其他流量大的頁面放上相關詞和搜索詞的訪問地址,然后誘導用戶不斷點擊。


第五:購買軟件來刷搜索引擎相關搜索。


刷百度相關搜索注意事項:

第一:刷百度相關搜索的相關搜索詞必須有一定的搜索量


第二:刷百度相關搜索的相關搜索詞確實和搜索關鍵詞是相關性質的詞


怎么刪除百度相關搜索:

第一:百度網頁投訴中心投訴

第二:刷百度相關搜索把正面的信息刷上去壓制負面相關搜索,并把正面信息做好相應的著陸文章頁面。


百度相關搜索算法思想:

百度相關搜索系統的輸入為用戶的搜索詞,而輸出是一堆與這個詞相關的其他詞。


搜索詞的出現得益于搜索引擎的詞典,可以計算出語義相關的詞,但是這樣的詞典中語義相關的詞還是不足以滿足用戶,所以在此基礎上加入用戶行為(搜索記錄,點擊記錄)來拓展更多相關詞庫。


通過用戶數據引發的思考:

第一:后繼詞,當用戶搜索一個詞比如SEO,,發現在搜索結果列表中沒有你需要的內容,那么就繼續引導用戶搜索其他的詞來尋找,比如搜索SEO教程,那么SEO教程就成了SEO的后繼詞了,所以這種屬于用戶幫搜索引擎找語義相關詞。


第二:如果一個關鍵詞的搜索結果,跟另外一個,甚至幾個關鍵詞搜索出來的結果很多交集,那么這些關鍵詞很可能也是語義相關的詞,如果這些搜索結果的交集被點擊并滿足了,那就確定相關了。


比如:搜索關鍵詞衡陽SEO、湖南SEO,同樣找到了結果中的http://www.dgchuangyang.cn/頁面都滿足了這個搜索詞的需求,那么衡陽SEO、湖南SEO是有一定相關性的。


百度相關搜索算法實現原理:

用戶搜索行為的后繼詞原理:把用戶在5分鐘之內在搜索引擎中搜索詞定義為一次搜索行為,那么就形成了搜索日志,搜索日志接著按用戶進行分類,時間間隔5分鐘進行數據清理,一個數組表示一次搜索行為,每個數組的第一位就是當次搜索行為的第一個搜索詞。


對于單個用戶來說搜索后繼詞的確定性是不夠的,比如搜索科比,但是一看到旁邊有人我就立刻改變搜索培訓,那么這兩個詞是沒有相關性質的。那么就加入統計規則去掉一些雜質,比如某個詞B只有出現在5個用戶的相同搜索詞A的后繼詞中才算一個A的后繼詞,還有其他的一些規則,這么下來,日志就變成了一個相對確定的數組。


百度相關搜索的用戶協同過濾原理:當搜索用戶日志足夠多的情況,可以把擁有相同搜索記錄的用戶聚合起來,通過協同過濾算法,獲取更多的相關性的詞。


從百度相關搜索的搜索詞算法實現:如果一個關鍵詞的搜索結果,跟另外一個甚至幾個關鍵詞搜索出來的結果很多交集,那么這些關鍵詞很可能也是語義相關的詞。


從用戶搜索結果集考慮:如果某個搜索結果(比如一個網頁或者一個商品)出現在了不同的搜索詞的結果中,那么這些個搜索詞很可能是相關的,如果這個搜索結果在不同的搜索詞下都被點擊了,那么這些個詞的相關性就更高了。


點擊的加成是很強大的,而且在數據量巨大的情況下,我們可以只考慮點擊的情況,還是拉出搜索日志,不過這次是搜索點擊日志了。


點擊數據代表的相關性可比直接的搜索結果要好很多了,因為搜索結果取決于你的搜索算法,而這種點擊數據是來自用戶的,人的可靠性可高了不少,所以說這個是上一個的加強版。


我們可以按照上一個的方法按文本相似性的方法進行處理,但是計算量也比較大,如果再仔細看看這個數據的樣子,如果我們把相關搜索系統想象成豆瓣,搜索詞看成豆瓣的用戶,搜索結果集看成是豆瓣的電影,那么相關搜索就變成了一個豆瓣的猜你感興趣的人,也變成了一個協同過濾的推薦系統了,上一節的協同過濾算法的數據是詞和后繼詞,這里是詞和點擊結果,雖然數據集不同,但是可以用一樣的算法,所以,搜索和推薦技術其實是密不可分的,既然這樣,完全可以用協同過濾算法進行推薦了。


百度相關搜索的協同過濾算法,簡單版本整體不會超過200行,很容易實現的。通過這樣的方式,容易推出意思相近的詞,同樣也容易推出看似完全不相關但仔細想想還是靠譜的詞,就像下面這樣,他們雖然不見得近義詞,但是很可能會點擊到同一個結果上。

分形:分形理論|分形圖像|分形數學

機器學習:吳恩達|數據挖掘|機器學習周志華

林心如:霍建華|任重|何潤東.......


既然上面提到了一下機器學習,其實還有更高端一點的算法,就是用機器學習了。針對每個結果集對應的搜索詞,我們把每個搜索詞看成一個詞,不就是求各個詞的相似性嘛,祭出神器Word2Vec,直接計算每個搜索詞的詞向量,然后計算各個詞向量之間的相似性,就可以算出每個詞應該推薦的詞了。


在這里,我們使用了當前最火的機器學習哦,如果用word2vec的庫來實現的話,代碼同樣不超過20行。


百度相關搜索的模型MIX:上面說了四種模型,如何選擇和使用呢?百度相關搜索不是有很多詞嘛,很簡單,每個模型分幾個詞,看看哪個模型效果好,哪個模型出來的詞用戶點得多再調整。



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