利用社交媒体领先于搜索需求

作者的观点完全是他或她自己的(不包括催眠这种不太可能发生的事件),可能并不总是反映墨子的观点。

如果这仍然不清楚,请查看百度图书Ngram浏览器;这是一个很好的了解Ngrams的方法。你也应该检查一下约翰·多尔蒂的百度分析高级细分职位其中讨论了如何使用正则表达式分割N元语法。

实时关键词研究方法

现在我们已经解决了小词汇更新的问题,让我们来谈谈如何实时进行关键词研究。下面的方法是我的朋友Ron Sansone开发的,我做了一些小的修改,以便将其移植到代码中。

1. 在过去的一个小时内,从Twitter搜索中找出所有包含你的关键词的推文。这一部分非常简单;为了提取模式,您需要立即提取对话的最新部分。为此使用托普斯。如果你没有使用托普斯,通过Twitter获取最近200条推文也是一个很好的数据集。

2. 确定忽略停用词的前10个重复次数最多的N-gram。在这里,您可以确定具有最高(呃)密度的关键字。换句话说,发微博最多的关键词就是你考虑优化的关键词。一定要保持在2到5个N-gram之间,否则你很可能无法处理足够大的搜索量,从而使你的努力变得值得。此外,一定要排除停用词,这样你就不会以“杰克逊”或“有迈克尔”这样的n字母组合结束。这里有一个英语停用词和文本分析器有足够的工具将一个文本块分解成N个字母。

3. 查看Adwords关键字工具或百度 Insights中是否已经有搜索量。这一过程不仅仅是识别尚未在百度 Insights中显示的突破性关键词,也是识别现有搜索量即将增加的关键词。因此,您需要检查搜索引擎工具,看看是否存在任何搜索量,以便对机会进行优先排序。

4. 找出所有发微博的用户的Klout分数。是的,是的,我知道Klout是一个完全任意的计算,但你想知道发微博的人有某种影响力。如果你发现一个给定的N-gram已经被一堆垃圾Twitter配置文件使用了很多次,那么这个N-gram是绝对没有用的。此外,如果你围绕给定的术语创建内容,你将确切地知道将它发送给谁。

方法扩展

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