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“SEO”百度指數暴漲是怎么回事

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  1. 那么后置搜索詞從哪找?

最近,有些許基友問我,“SEO”這個詞的百度指數,自2019年4月之后就開始暴漲,表示非常震驚、激動,是不是表示SEO行業開始回暖了呢?新的SEO就業潮是不是要來了呢?

SEO百度指數

本渣看后,也非常震驚,汝竟然這般天真無邪

看行業就業趨勢,不應該去招聘網站上看嘛,百度指數體現不了就業趨勢哇,19年5月SEO崗位招聘數量,同比18年,應該變少了點。

哪怕“SEO招聘”這個詞的指數,同比去年,趨勢下降的

那“SEO”的百度指數因何而暴漲呢?

本渣感覺,大概率是刷的。

那為什么大概率是刷的呢?

因為刷指數的特征較為明顯。

搜狗指數

比如,用戶搜索行為的改變,會在所有搜索引擎中體現,搜索趨勢大致是一樣的。所以搜狗的SEO指數是怎么個情況?

比如,用戶搜索行為的改變,如果不是涉及地域的關鍵詞,會在大部分城市有所體現?那么有的城市暴漲,有的城市平緩是怎么個情況?

---> 北京,平緩

北京指數數據

---> 安徽,暴漲

安徽指數數據

---> 黑龍江,平緩

黑龍江

---> 湖南,暴漲

湖南暴漲

等等等,代理IP資源充沛的省份,暴漲明顯

待本渣解釋一番后,基友又問,為什么要刷SEO的百度指數呢?

我TM怎么知道,又不是我刷的。

瞎猜一下,除了測試刷指數程序的有效性,剩下可能是為了做排名

那么“百度指數”跟“排名”有什么關系?

為了闡述這個問題,需要先了解幾個概念:搜索需求,前置搜索詞,跳出搜索詞,搜索詞,搜索實體

比如用戶先搜索“書包網”,在搜索“第二書包網”,在搜索“華為P30 Pro”,其中:

1)“書包網”是“第二書包網”的前置搜索詞,且實體一致,都為“書包網”

實體為一類名詞的集合,比如機械實體:“挖掘機、裝載機、貨車、吊車”等,藝人類實體:“劉德華、梁朝偉”,職位類實體:“SEO、PHP、產品經理”

實體由搜索引擎定義,外界是干預不了的

2)“第二書包網”為“華為P30 Pro”的前置搜索詞,但兩個Query不屬于同一個實體,所以“第二書包網”為跳出搜索詞。

可以理解為,該用戶在“第二書包網”這個Query的搜索結果中,已經解決了自己的搜索需求,所以換了一個實體(華為P30)來搜索,跳出上一個實體(書包網)

3)“書包網”作為一個實體,如果日均搜索量比較多,一般有N個后置搜索詞,比如“第一書包網”、“第二書包網”、“第三書包網”....

每個后置搜索詞,有不同的搜索占比,比如搜索“書包網”的用戶中,40%的用戶再次搜索了“第一書包網”,20%的用戶再次搜索了“第二書包網”....

書包搜索占比

比如上面這個搜索占比,“第一書包網”最能體現“書包網”這個詞的搜索意圖

所以,

網頁A排在“第一書包網”的百度首頁,但在“第二書包網”中無排名

網頁B排在“第二書包網”的百度首頁,但在“第一書包網”中無排名

請問:網頁A與網頁B,哪個更容易獲得“書包網”的首頁排名?

必然是網頁A啦

所以,網頁在后置搜索詞(就需求占比較多的那幾個)中的排名表現,影響該網頁在前置搜索詞的排名。本渣個人認為,這個影響程度,大于外鏈、大于模板、大于內容,次于域名

這個結論,是根據百度關于網頁相關排序的幾個專利內容,推導而來,專利鏈接發到知識星球中了

那么回到主題,如果想搞“書包網”的排名,但是太難了,怎么辦?那就先搞這個詞后置搜索詞的排名,后置搜索詞的排名上來,主詞就好搞了。

依靠大量長尾帶動大詞排名,也是這個原理,但鋪大量長尾詞,只能大站來搞,小站沒那么多頁面,就只能依靠做搜索占比top1-top3的后置搜索詞排名,來帶動大詞排名

這就有個問題,如果top1-top3的后置搜索詞,排名也做不上去怎么辦?比如這些詞競爭本來就大,或者新域名底子差...

所以就自己造一個“后置搜索詞”,比如程序控制,先搜索“書包網”,在搜索“gogo闖書包網”,把“gogo闖書包網”的搜索占比,刷到top3以內

網頁Title包含“gogo闖書包網”,這樣這個詞很容易排到首頁,因為這個詞沒有其他人做,是刷出來的。當“gogo闖書包網”這個詞排到首頁后,“書包網”這個詞的搜索結果,至少會展現你的網頁,一般比較靠前,比如前3頁。

這個結論有證明過嗎?有的,至少16年的時候證明過了。當時除了搞站群海量鋪關鍵詞外,也有拿500-1000/rmb檔次(有點PR、有點SR、有點外鏈)的老域名做幾個大詞,比如:da香蕉導行、cao溜社區、jiu久熱、hen狠擼這種詞,you know that ......

競爭太牛逼了,搞不上了咋辦?

刷一堆后置搜索詞,比如“da香蕉導行gogochuang”、“cao溜社區gogochuang”......當然網頁標題也會把“gogochuang”加上

刷的結果,下拉框有出現帶“gogochuang”的詞,部分Query的相關搜索推薦中,也會出現帶“gogochuang”的詞

起量的時候,有50%的域名,都在首頁,持續2個月左右。排名到首頁當天,購買域名的錢就撈回來了

那么為啥只持續2個月呢?

1)擦邊詞,百度會定期清除的,之前刷的全被刪除,下拉框不在出現了

2)百度規則變化太快,刷后置搜索詞的程序失效了,死活刷不出來

3)技能樹不在此。

之前在公司做SEO,基本都是大站,工作內容圍繞“大批量整合數據(批量造頁面、批量改頁面、批量調鏈接...)”

后來做站群,還是批量。每天上10萬數據不夠,那就上20萬,20萬不夠,那就上30萬,清風算法以后,采集直接上不收錄了,那就都批量改下標題在上。還不行,那就批量處理采集內容(按段落拆分數據后在隨機拼接、隨機插入百度無法識別的特殊字符、段落間隨機插入七牛中預存的圖片.....)然后在上

所以核心工作,都是“懟”,解決的是爬蟲、web性能、關鍵詞挖掘、數據處理這種批處理問題。

所以錄制的SEO教程,到現在尚未涉及SEO算法方面,一直在說“性能”方面,就是這個原因。因為本渣對算法方面其實沒怎么研究過,比如快排,原理能猜個大概,但細節完全不知道,“后置搜索詞”排名影響“前置搜索詞”排名這個細節,可能在快排中有應用,都在講底子好的網站好刷,這個底子好,可能指的就是要刷的每個目標詞的后置搜索詞的首頁排名占比,占比越高,則底子越好,則目標詞越容易刷上去

由此看,小站做SEO不能像大站一樣,愛站導出一批詞簡單過濾下就直接懟上去,得把靠譜的后置搜索詞找出來,再布局到網頁中,至少title得有

那么后置搜索詞從哪找?

相關搜索、下拉框、百度指數需求圖譜

需求圖譜

本渣認為,論與前置關鍵詞的相關程度而言,百度指數需求圖譜 > 下拉框 > 相關搜索

因為需求圖譜中的關鍵詞相關性強弱都給標記上了,百度自己給的數據,你有理由不信?

下拉框,是基于當前Query的一個后續擴展,根據用戶已經輸入的文字檢查匹配的高熱度query,返回query補全后的完整query

相關搜索,是搜索引擎里query分析變換的一部分, 用戶的query請求發送后,引擎會根據這個query做字符變換、糾錯、截斷等基礎處理,然后會擴展該query,擴展方式有很多,比如地域擴展(小吃-->北京小吃),關系擴展(seo-->seo教程),相關實體(seo-->sem)...

擴展后的所以query組成query隊列,最好會從多個結果隊列中組合選出最優結果(每個詞的歷史點擊率、訪問量等因素綜合排序,還要考慮穩定性,比如幾個隨機時間段內,點擊率忽上忽下的,就比點擊率一直比較高的,排序上要靠后)返回用戶

相關搜索中推薦的詞,存在強相關和弱相關,比如關系擴展比地域擴展和實體擴展,更具相關性。把強相關的詞做到首頁,影響前置關鍵詞的排名

之前請求百度,響應的資源里,有個json文件包含相關搜索詞和一堆參數,有個參數代表該推薦詞與當前Query是強相關還是弱相關,value為1代表強相關,value為0代表若相關,現在這個json找不到了

相關搜索和下拉框的推薦邏輯,在百度的專利文檔中也能找到,專利搜索中發布人定位“百度”,檢索詞為“推薦”,能找到一堆標題為“一種XX推薦的裝置”的專利

當然百度系的推薦包含很多種,搜索結果右側推薦、下拉推薦、相關推薦、廣告推薦、信息流推薦、app push推薦、鳳巢關鍵詞推薦........得找一陣

來源:本文由思享SEO博客原創撰寫,歡迎分享本文,轉載請保留出處和鏈接!
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