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    或者

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理?

    作者:草根香蕉皮 瀏覽:144 發布時間:2018-03-21
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    舉例20萬的長尾關鍵字,如何進行分類,管理,創造相關頁面,排名跟蹤等相關工作?這個問題確實是個非常非常好的問題。

      20 萬甚至上百萬千萬的詞管理,如果沒有較好的管理措施,將會是個災難。

      有說把時間放在關鍵詞管理上還不如放在內容創造上,這是他的回答;有這個精力不如放在新內容挖掘上!

      既然是長尾詞,不知道你是什么行業,可能會有時效性!也有可能沒有這個缺陷!但是你很難解決每一個長尾詞的排名,這就涉及到在當初設計網站結構的時候有沒有考慮布詞結構。如果當初有系統的結構,那么和程序溝通做出相應的工具!比如根據日志導出關鍵詞表格,然后在導入查詢排名 ! 如果沒有系統的結構 20 萬次,20 萬個頁面,那么即便監測到了,改起來也是一個龐大的工程,有一定的道理。

      這個道理的前提是你搞不定這些詞庫管理。搞不定關鍵詞管理,希望堆內容來掩蓋問題,好了,現在你就有兩個混亂的問題了——關鍵詞和內容。

      這個問題非常值得專門寫好幾篇文章談一下,我寫過一篇文章,SEO之建立有效頁面數據庫:目的、定義、流程、應用,里面核心邏輯可以借鑒到海量關鍵詞管理上——建立關鍵詞數據庫。這里簡單說點思路。

      請注意:思路是重點,技術不是。掌握了思路,就算是用 Excle,也是能夠搞定。當然,最好是升級技能點,Excel 處理十萬以上的數據有點拖后腿了。

      已經假定你這些詞本身不需要做清洗了,我也不關心你這些詞是怎么來的(當然來源方式對后續的整理方式有影響),反正就是已經有了 20 萬詞,這個量級用來做關鍵詞管理練手是非常好的,再少些感覺少了點。

      一、構建數據表

      首先一定要建立這樣一個觀念,任何一個詞都是一條記錄。類似于任何一個頁面都是一條記錄。實際上任何頁面與詞都有對應關系(不是一一對應關系)。

      既然每個詞都是一條記錄,那么記錄就有相應的字段。記錄 + 字段 就是構成一張數據表了,多張表構成數據庫了。這里面的核心是搞定數據表構建。

      細節邏輯闡述會有點繞,如圖。

      圖表一:

      

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理? 經驗心得 第1張

     

      看起來很規整的樣子。

      圖表二:

      

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理? 經驗心得 第2張

     

      還是看起來很規整的樣子。

      圖表三:

      

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理? 經驗心得 第3張

     

      仍然看起來很規整的樣子

      圖表四:

      

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理? 經驗心得 第4張

     

      仍然還是看起來很規整的樣子。

      圖表五:

      

    SEO之大量的長尾關鍵字如何管理? 經驗心得 第5張

     

      不管怎樣都是很規整的樣子。

      完成上面的表構建,就遠遠超出樓主說的如何分類的這個小小的目標了,這何止是分類啊,這是大卸八塊。

      這些東西是怎么演變出來的,結合這五張圖表推演下。貌似網上找不到關于大量關鍵詞管理的資料,我也是自己在實際需求中琢磨出來的。這個行業內肯定有一大把人有各種套路來管理這些海量的詞的,但是沒有看到分享。

      熟練了之后,十萬級別的關鍵詞就是塞牙縫的,百萬級別也就是喝口湯。但是如果要做細致管理,需要對業務有進一步的了解,不然容易鬧出笑話。

      二、創造相關頁面

      頁面包括模板和內容。其實從前面的表格,就可以很明確地設計頁面模板了。

      接下來是內容的確定。在確定內容之前,要考慮頁面類型。基本類型就兩種:詳情頁和聚合頁。這兩者甚至可以互相轉化,但仍然建議做這兩種基本區分,甚至更細致的區分。也許會有詳情頁 A、詳情頁 B 等劃分。

      除了那種 PGC,內容理解為數據組織,這樣的思路會讓效率和質量顯著提升。內容基本上就是復制、組合、精簡、關聯等幾個基本動作來完成。

      詞條就是著陸頁,詞條的細分以及與其他詞條的關系(這個關系需要另外做表)就已經決定頁面內容大概是什么樣子了。假定有兩個人在詞庫的指導下生產內容,具體文字不一樣,但基本要點都是偏離不了的。偏離才是有問題的。

      三、排名跟蹤

      關鍵詞排名跟蹤分兩種:一個是關鍵詞對應的不確定頁面排名跟蹤,一個是關鍵詞對應的確定頁面排名跟蹤。兩種都做更好。

      排名跟蹤本質是數據統計分析。那么就得按照數據分析的規矩來辦事。前面有人提到分組抽樣,這個是對的,他也提到了隨機抽樣。雖然也要用到隨機抽樣,但還是有一些前提的。樣本要具有典型意義。就好比 10000 個品牌詞,就不能籠統做品牌詞隨機抽樣,因為這些品牌詞可能有 80% 的不太重要的,而有 18% 一般重要的,2% 是至關重要的。數據分析中要注意這個 2/8 法則的應用。

      數據分析還有其他的一些常用的思維,如象限法、對比法、多維法等等,靈活地應用一起來。

      最后,再強調下,完成這些動作,市面上的現成工具就能滿足,只是很多時候在思路沒有理清楚的情況下,被搞復雜了,還在想怎么遍歷完20萬甚至百萬千萬的詞。用程序員的說法就是,這算法有問題。所以,很多時候,多優化思維才是捷徑和正道。


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