語義分析和網(wǎng)頁權(quán)重的關系 ，人工智能語義分析（也叫語義索引）是針對網(wǎng)頁文字進行概括分析的一種技術(shù)。它通過對網(wǎng)頁文字的讀取，提取最核心的關鍵詞內(nèi)容，并針對此內(nèi)容提供延伸閱讀，得出網(wǎng)頁的中心內(nèi)容和思想，而機器的語義分析是不可以從感性這方面來做到的。比如，當我們看到“杏子塊”這個詞的時候會聯(lián)想到酸的味道，但是搜索引擎時沒辦法知道“杏子”是“酸”的。搜索引擎需要通過對出現(xiàn)文中“杏子”這個關鍵詞上下文的關鍵詞來判斷，然后通過一定量的數(shù)據(jù)分析得出冰塊跟“酸”是有關的。接下來就一起來看看語義分析和網(wǎng)頁權(quán)重的關系。

　　搜索引擎還可通過潛在語義分析算法來發(fā)信作弊頁面，LSI算法是信息檢索領域一種古老的算法。1988年有S.T.Dumais等人提出，主要用于自然語言理解，通過統(tǒng)計的方法對文檔進行語義分析，發(fā)掘同義詞。相關詞組等。用過偽原創(chuàng)工具的同學會很深的感觸，偽原創(chuàng)僅僅換下同義詞或是相近的詞，就算可以做大哦句子語句通順，但是在搜索引擎數(shù)據(jù)庫里面已經(jīng)收錄了很多內(nèi)容相近的文章，還是沒有辦法得到搜索引擎的重視，網(wǎng)站的權(quán)重值上不去。

　　有的文章雖然出現(xiàn)大量的關鍵詞，但缺少其他支撐詞匯，排名往往不好。記得在幾年前，搜索引擎排名有一個現(xiàn)象，搜索某個關鍵詞，排在前面的網(wǎng)頁有時甚至并不含有所搜索的關鍵詞，這很有可能是潛在語義索引在起作用。

　　我用“旅游”這個詞舉例。搜索引擎發(fā)現(xiàn)這個關鍵詞的周邊出現(xiàn)很多類似“康輝旅游”“中國旅游”的關鍵詞，搜索引擎發(fā)現(xiàn)這個關鍵詞出現(xiàn)在一起的次數(shù)很多，可以形成一個共同的話題，從而把這些詞歸納為語義相關的詞。當許多語義相關性的詞出現(xiàn)在一起形成一個話題的時候，對頁面的核心關鍵詞的相關性起到增強作用，排名也會得到提升。

　　很多seoer都知道搜索引越來越強調(diào)外鏈錨文本內(nèi)容的相關性。如果一個銷售嬰兒用品的網(wǎng)站出現(xiàn)一個外鏈使在描述中國旅游的內(nèi)容，一個外鏈使出現(xiàn)中國親子網(wǎng)，那這兩個外鏈的質(zhì)量會相差很遠。搜索引擎可以根據(jù)外鏈網(wǎng)站的主題內(nèi)容對應錨文本文章的主題內(nèi)容來給予相應的權(quán)重值。

　　外鏈使如此，網(wǎng)站的關鍵詞結(jié)構(gòu)布局也是如此。整個網(wǎng)站關鍵詞布局我們喜歡比喻為“金字塔”關系，塔頂?shù)剿?，從首頁到詳細頁，關鍵詞按照難易程度，按照包含關系；從行業(yè)詞到精準詞，有層疊性的安排展示來形成共同的話題內(nèi)容，這樣下來，整個網(wǎng)站結(jié)構(gòu)關鍵詞布局就會比較清晰，搜索引擎識別起來也會比較容易；如果到文章這樣布局的話會比較緊湊，不容易跑題，圍繞著核心主題來展開，語義分析歸根到底還是回到最基礎的語義寫作上，圍繞“中心思想 ”來寫。

　　很多seoer都知道關鍵詞要出現(xiàn)在標題，之后最好可以在描述里面也出現(xiàn)2-3次。雖然我們不可能知道一個頁面的權(quán)重值具體是由哪些方面計算得出的，但是我們可以知道關鍵詞的密度程度是可以影響到搜索引擎給予的權(quán)重的。

　　在避免關鍵詞堆積的情況下如何做到呢？其中一個方式就是了解搜索引擎的語義分析，了解搜索引擎時怎樣識別網(wǎng)頁中的關鍵詞，然后給予權(quán)重的。在避免關鍵詞堆積的前提下，用層疊性的方式出現(xiàn)核心詞，一來可以增加關鍵詞的密度，二來用長尾詞；來強化核心詞上。不過值得注意的是，這種描述寫作方式在2009年很有效，到現(xiàn)在的話，我建議把更多的注意力放在正文里面出現(xiàn)語義相關的詞上會更加安全一點，有效一點。

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