LSI关键词指南 (lsp关键词)

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• LSI关键词指南
• 搜索语义优化1：match_phrase和match的区别
• “SWSE”是什么意思？

LSI关键词指南

LSI关键词，即语义相关索引关键词，是与目标关键词概念上相关的词。

搜索引擎利用这些关键词来深入了解网页内容。

在搜索引擎优化的早期，搜索引擎主要基于页面上出现的关键词来确定页面主题。

然而，现代搜索引擎，如谷歌，更注重理解页面整体话题。

谷歌通过分析LSI关键词来深入理解内容。

例如，假设一篇关于冷萃咖啡的博客文章，谷歌不仅会检查标题标签、内容、图片alt文本等是否包含“cold brew coffee”，还会扫描页面以查找与目标关键词相关的LSI关键词，如“filter”、“temperature”、“grind”、“cold water”和“ice”。

当在内容中发现这些关键词时，谷歌会认定页面与冷萃咖啡相关。

研究显示，谷歌使用“经常出现在一起的词汇”来理解文章主题，但LSI关键词并非同义词，而是与目标关键词密切相关的术语。

例如，“jogging”（慢跑）的LSI关键词可能包括“shoes”、“cardio”（有氧运动）和“5k”。

为了找到LSI关键词，可以使用多种方法。

Google Autocomplete是一个快速简便的方法，提供用户搜索相关关键词。

Keyword Tool和UberSuggest提供了比传统方法更多的关键词建议。

LSIGraph和等工具专门用于生成LSI关键词创意。

此外，谷歌相关搜索提供页面底部的关键词，这些关键词与搜索内容相关。

谷歌片段描述中的红色术语也提供了与搜索词相关的关键词。

谷歌关键字规划器也是生成LSI关键词的一个途径。

在文章中使用LSI关键词时，可以将其作为副标题、项目列表等。

关键在于让搜索引擎在页面上看到这些术语。

通过在文章中加入LSI关键词，可以提高页面的相关性和可见性。

了解更多信息：语义搜索引擎优化：关于谷歌蜂鸟算法和语义SEO需要知道的一切。

如何在8分钟内完成“语义搜索引擎优化”：一个非常具有操作性的视频，展示了实现语义搜索引擎优化的技术。

潜在语义分析：维基百科条目，深入介绍了LSI背后的技术。

搜索语义优化1：match_phrase和match的区别

在调整召回效果的时候，使用普通match得到的召回效果中规中矩，不能说错，但总归觉得不适应比较复杂的实际情况，特别是在没有做语义分析的相关工作情况下，简单的通过中文分词->中文分词，效果上并不尽如人意。

结果上看通常是符合逻辑而不符合“人性”的，即使我们通过了一些其他方式对结果进行矫正。

而过于复杂的方式也会对性能上造成影响，相信比起一个精心计算的需要等个一两秒的“精致结果”来说，还是一个可以立刻响应的“差不多结果”会更加合适。

通过大量的query结果来看，目前的召回方式对于搜索词没有一个总体顺序的感觉，当query被分词以后，所有词的权重都是一样的。

举例一个比较奇葩的搜索关键词：“大清 银币”。

能看得到索引中有433个相关结果。

那如果把关键词反过来变成一个不伦不类的关键词呢“银币 大清”官方文档中关于match_phrase的描述 我们使用的是match_phrase来解决这个问题。

收效还是比较明显的，在AB实验中可以看到用户对于这个更新的反馈还是很不错的。

“SWSE”是什么意思？

语义Web搜索引擎，即SWSE，是“Semantic Web Search Engine”的缩写，其英文原意是指一种利用语义网络技术优化搜索结果的搜索引擎。

这个术语在计算机科学，尤其是软件领域中具有一定的流行度，为28,433次搜索引用。

SWSE的应用涉及XML文档的全文搜索、智能搜索引擎的开发，以及针对语义表达差异问题的研究，它为搜索技术提供了革新思路。

在语义Web的背景下，它着重于本体论方法的发展，这是一项与搜索引擎、时空推理和知识工程紧密相关的技术。

例如，研究者们已经设计并实现了一种基于语义Web的XML搜索模型，旨在提高搜索的智能化和准确性。

SWSE的基本概念包括语义网络的元素和技术，这些构成了其搜索引擎的核心。

通过这些技术，搜索结果更为精确，能够更好地理解和处理自然语言查询，从而提升用户搜索体验。

总的来说，SWSE代表的是一种利用语义理解来优化搜索结果的先进技术，它在信息技术领域中扮演着重要的角色。

请注意，这些信息仅供参考，具体应用需根据实际情况评估。