如(ru)何設置SEO關(guan)鍵詞當然重(zhong)要，但SEO優化(hua)技術(shu)如(ru)果只是機械式的(de)說(shuo)該做(zuo)什麼(ma)不(bu)做(zuo)什麼(ma)，而涉及的(de)步驟(zou)又(you)非常死板(ban)，例如(ru)：將焦(jiao)點(dian)關(guan)鍵詞設定放(fang)在標題一(yi)，關(guan)鍵詞在首段重(zhong)覆出現三次等(deng)等(deng) ，會是何等(deng)枯燥乏味。

過去二十年搜(sou)(sou)索(suo)(suo)引擎優(you)化是圍(wei)繞關(guan)鍵(jian)(jian)詞為(wei)基礎(chu)，理(li)(li)由(you)是計算機無法有(you)效分析(xi)自然語言輸(shu)入，從(cong)而理(li)(li)解(jie)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)用戶的(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)，退而求其(qi)次依賴搜(sou)(sou)索(suo)(suo)用戶輸(shu)入簡單詞組作為(wei)導(dao)向，就(jiu)是所謂關(guan)鍵(jian)(jian)詞。關(guan)鍵(jian)(jian)詞研究(jiu) Keyword Research 是指利用工具，例如 ：Google Adwords Planner 分析(xi)個別關(guan)鍵(jian)(jian)字的(de)(de)(de)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)量和(he)(he)競爭(zheng)度。由(you)于傳(chuan)統搜(sou)(sou)索(suo)(suo)引擎優(you)化是以關(guan)鍵(jian)(jian)字為(wei)對(dui)象，關(guan)鍵(jian)(jian)字研究(jiu)得出來的(de)(de)(de)一(yi)籃子關(guan)鍵(jian)(jian)字會根據和(he)(he)內容的(de)(de)(de)相(xiang)關(guan)性被分配(pei)到網(wang)站內不同網(wang)頁(ye)用作所瞄準的(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)(jian)字。

SEO關鍵字 – 基本概念

多了(le)解一些(xie)關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)設定基本概念(nian)和基礎(chu)理論(lun)會令SEO優化(hua)變得更有(you)(you)趣味。例如(ru)：SEO關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)的出現(xian)密(mi)度的基礎(chu)理論(lun)是TF-IDF。搜索(suo)引(yin)擎希望從頁面出現(xian)的關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)密(mi)度決定該SEO關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)和內容的相關(guan)(guan)(guan)性 Relevance 有(you)(you)多大。用淺(qian)白語言排(pai)除數學(xue)其實不(bu)難理解：

 關鍵字在網頁出(chu)現(xian)(xian)的頻率就是 TF (Term Frequency)。如果(guo)關鍵字 K 在網頁出(chu)現(xian)(xian) 4 次， TF 值看似應該是4。

問題是如(ru)果A頁的內容(rong)長度是 B頁的兩倍(bei)(bei)，某關鍵(jian)字(zi)(zi) K 在A頁的出現次(ci)(ci)(ci)數是B頁兩倍(bei)(bei)時就不(bu)能斷言關鍵(jian)字(zi)(zi) K 與A頁更相(xiang)關。所以 TF 被修正為 出現次(ci)(ci)(ci)數 / 長度。例如(ru)，出現 4 次(ci)(ci)(ci)文件章度為 100 個字(zi)(zi)：

TF 值 = 4 / 100 = 0.04

問題是(shi)例如一(yi)編介(jie)紹(shao) “網(wang)(wang)上(shang)(shang)生(sheng)(sheng)(sheng)意(yi)” 文章(zhang)的(de)描述中(zhong)，有(you)些(xie)字像 “客(ke)戶”，”網(wang)(wang)上(shang)(shang)” 的(de) TF 就顯然要(yao)比 “網(wang)(wang)上(shang)(shang)生(sheng)(sheng)(sheng)意(yi)” 的(de) TF 為高。但說該文章(zhang)跟 “網(wang)(wang)上(shang)(shang)” 或(huo) “生(sheng)(sheng)(sheng)意(yi)” 的(de)相(xiang)關(guan)性較 “網(wang)(wang)上(shang)(shang)生(sheng)(sheng)(sheng)意(yi)” 為高，明顯違反常識(shi)。當文章(zhang)是(shi)談(tan)論 “網(wang)(wang)上(shang)(shang)生(sheng)(sheng)(sheng)意(yi)”，”云端運算”，”網(wang)(wang)上(shang)(shang)繳費”，”網(wang)(wang)上(shang)(shang)教學”等等時 “網(wang)(wang)上(shang)(shang)” 都很可能被提及。結論是(shi) “網(wang)(wang)上(shang)(shang)” 一(yi)詞是(shi)一(yi)般文章(zhang)中(zhong)更(geng)普及出現。單(dan)純利(li)用 TF 計算相(xiang)關(guan)性會出現以上(shang)(shang)的(de)偏差。

解決的(de)方法是對(dui)愈普及的(de)關(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)給出愈低的(de)權重(zhong) Weight，倒如在 10，000 文(wen)(wen)章中(zhong)關(guan)鍵(jian)(jian)字(zi) “網(wang)上” 出現 100 次(ci)(ci)，權重(zhong)變成(cheng)倒數(shu) (所以(yi)叫(jiao) IDF 或 Inverse Document Frequency) 10，000/100 = 100 ， 如關(guan)鍵(jian)(jian)字(zi) “網(wang)上推廣” 在 10，000 文(wen)(wen)章中(zhong)出現一次(ci)(ci)，權重(zhong)變成(cheng) 10，000/1 = 10，000. 為了(le)令這權重(zhong)值變化不要不急，所以(yi)以(yi) log base 10 計算。

“網上” IDF 值 = log (10，000 / 100) = 2

“網上(shang)推廣” IDF 值(zhi) = log (10，000 / 1) = 5

將 TF 乘以(yi) IDF 就是(shi)相關(guan)性的(de)評分。當然今天(tian)的(de)搜索引擎(qing)采用的(de) TF-IDF 更復雜，但原理是(shi)一樣。今天(tian)搜索引擎(qing)已(yi)經(jing)進化到非常復雜，除了(le) Google 內部(bu)從事(shi) SEO 研究的(de)資深工程師(shi)外(wai)，外(wai)面從事(shi)SEO優化的(de)人(ren)只(zhi)能(neng)根據一些如(ru)專利申(shen)請和Google人(ren)員不同埸(yi)合的(de)闡述(shu)等符嘗試理解其中(zhong)的(de)精萃。Google 搜索引擎(qing)計算(suan)關(guan)鍵字(zi)相關(guan)性的(de)算(suan)法是(shi)以(yi) TF-IDF 為(wei)基(ji)礎(chu)，但已(yi)經(jing)進化到更為(wei)先進。

長尾關鍵(jian)字

長尾關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi) Long tail keyword 指基于通(tong)用關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi)在前或(huo)(huo)在后(hou)或(huo)(huo)同時在前后(hou)加(jia)入更(geng)多字(zi)(zi)(zi)眼作更(geng)精準標示所要找(zhao)的(de)產品、服(fu)務或(huo)(huo)信息，長尾關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi) IDF 值高。例如：“大碼衣服(fu)婚(hun)禮用”，“防敏感化妝品”等等。長尾關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi)特(te)色是搜索量小，但(dan)同時提(ti)供(gong)和該(gai)關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi)相(xiang)關(guan)(guan)的(de)產品、服(fu)務或(huo)(huo)信息的(de)網站亦(yi)小，所以(yi)該(gai)長尾關(guan)(guan)鍵(jian)字(zi)(zi)(zi)的(de)搜索排名競爭(zheng)亦(yi)小，更(geng)容(rong)易獲得(de)高搜索排名。

焦點關鍵字

焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字 Focus Keyword 指網(wang)(wang)頁(ye)(ye)(ye)內(nei)(nei)(nei)容是以(yi)該(gai)關(guan)鍵(jian)字為爭(zheng)取排名目標，焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字 IDF 值低。所以(yi)在頁(ye)(ye)(ye)內(nei)(nei)(nei)重要的元(yuan)素中會加入該(gai)焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字以(yi)便通(tong)知搜索引(yin)擎(qing)網(wang)(wang)頁(ye)(ye)(ye)內(nei)(nei)(nei)容和焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字的相關(guan)性。SEO 優化工具如 Yoast SEO， SEOpressor 的排名優化建議都需要先(xian)設定焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字。一(yi)(yi)般(ban)網(wang)(wang)頁(ye)(ye)(ye)內(nei)(nei)(nei)容只(zhi)應(ying)瞄準一(yi)(yi)兩(liang)個焦(jiao)(jiao)點關(guan)鍵(jian)字，否則(ze)可能造(zao)成(cheng)文理不(bu)通(tong)，降低可讀性。

單(dan)頁(ye)相(xiang)關還是多頁(ye)相(xiang)關

某(mou)些網(wang)站(zhan)接受(shou)游客發帖 Guest Posting， 單(dan)獨一(yi)個頁(ye)(ye)面(mian)(mian)和(he)(he)某(mou)關鍵(jian)字有(you)高(gao)相關性(xing)不(bu)及(ji)和(he)(he)好幾頁(ye)(ye)面(mian)(mian)展(zhan)現高(gao)相關性(xing)來(lai)得重(zhong)要。利用 ITF 可(ke)以偵測到(dao)整(zheng)個網(wang)站(zhan) (或者更(geng)正(zheng)確是(shi)(shi)(shi)整(zheng)個網(wang)站(zhan)中被搜索引擎索引的頁(ye)(ye)面(mian)(mian)) 和(he)(he)某(mou)關鍵(jian)字的相關性(xing)。例如“韓國(guo)時(shi)裝(zhuang)(zhuang)” 在一(yi)般網(wang)站(zhan)的 ITF 是(shi)(shi)(shi) 0.0003，即是(shi)(shi)(shi)在一(yi)萬頁(ye)(ye)中只有(you) 3 頁(ye)(ye)提及(ji)，而某(mou)網(wang)站(zhan)是(shi)(shi)(shi) 0.05，即一(yi)百(bai)頁(ye)(ye)中有(you)五頁(ye)(ye)提及(ji)，就表(biao)(biao)示(shi)該(gai)網(wang)站(zhan)以 “韓國(guo)時(shi)裝(zhuang)(zhuang)” 為主題(ti)的可(ke)能性(xing)極高(gao)。也就是(shi)(shi)(shi)該(gai)網(wang)站(zhan)對(dui) “韓國(guo)時(shi)裝(zhuang)(zhuang)” 的權威性(xing)高(gao)，亦(yi)即是(shi)(shi)(shi) Google Rater Guideline 所闡述優質(zhi)內容 E.A.T 里內的 A，代表(biao)(biao) Authority。搜索引擎是(shi)(shi)(shi)偏好來(lai)自(zi)權威性(xing)高(gao)的內容。

直接(jie)相(xiang)關還是間(jian)接(jie)相(xiang)關

關(guan)鍵字有同(tong)義(yi)詞 Synonyms。例如：教員，教師，老(lao)師代(dai)表非常接(jie)近甚至(zhi)完全相(xiang)同(tong)的(de)(de)(de)概念(nian)或事物(wu)。當網頁或網站(zhan)和關(guan)鍵字A的(de)(de)(de)相(xiang)關(guan)性高，而關(guan)鍵字B是關(guan)鍵字A的(de)(de)(de)同(tong)義(yi)詞時，就間接(jie)引證該(gai)網頁或網站(zhan)和關(guan)鍵字B的(de)(de)(de)相(xiang)關(guan)性亦高。但由于(yu)是間接(jie)相(xiang)關(guan)，所以網頁對搜索輸入關(guan)鍵字B的(de)(de)(de)排名評(ping)分(fen)會(hui)略低于(yu)對直接(jie)相(xiang)關(guan)的(de)(de)(de)關(guan)鍵字A。

應該(gai)是(shi)直接(jie)相關(guan)還是(shi)間接(jie)相關(guan)取決于地理位(wei)置(zhi)文(wen)化差(cha)異。有些同義(yi)詞是(shi)由于文(wen)化地理差(cha)異引起，例如 “moggie” 是(shi)英國(guo)人對混種家貓的(de)(de)稱呼，亦就(jiu)(jiu)是(shi)一(yi)般(ban)我們(men)都(dou)叫 “cat”. 隨著手(shou)機(ji)普及可(ke)(ke)(ke)以更準確判斷用戶(hu)的(de)(de)地理位(wei)置(zhi)，英國(guo)用戶(hu)輸入 “moggie” 可(ke)(ke)(ke)以判斷為貓 (搜(sou)索(suo)引擎(qing)很(hen)可(ke)(ke)(ke)能判斷與 “cat” 為直接(jie)相關(guan))，但中(zhong)國(guo)用戶(hu)輸入 “moggie” 就(jiu)(jiu)不一(yi)定 (搜(sou)索(suo)引擎(qing)很(hen)可(ke)(ke)(ke)能判斷與 “cat” 為間接(jie)相關(guan))。

關鍵字的繁簡轉(zhuan)換亦可以看(kan)成間接(jie)相(xiang)關，所以你(ni)會看(kan)到(dao)輸(shu)入繁體關鍵字時(shi)亦有時(shi)會出現簡體排(pai)名結果。但亦是由于(yu)間接(jie)相(xiang)關，所以排(pai)名計分稍為不利。

潛在詞義的相關(guan)性

隨著手機愈趨普及，語(yu)音搜索 Voice Search 使(shi)用(yong)量會(hui)大幅增加。當(dang)用(yong)戶慢(man)慢(man)發現(xian)原來(lai)搜索引擎對自然語(yu)音輸入(ru)的(de)理解原來(lai)不(bu)差時，搜索用(yong)戶行為亦會(hui)改變(bian)，放棄(qi)以詞(ci)組式關(guan)鍵字(zi)輸入(ru)而(er)改為更自然的(de)句子。RankBrain 的(de)出現(xian)就(jiu)是為了處(chu)理更復雜的(de)詞(ci)意含義，通(tong)過利用(yong)人工(gong)智能 AI 理解潛在含意而(er)將用(yong)戶的(de)搜索輸入(ru)和隱(yin)含的(de)關(guan)鍵字(zi)搭出關(guan)系(xi)。例如用(yong)戶查詢：PDF 有什麼弊端，通(tong)過 RankBrain 潛在詞(ci)義分析轉(zhuan)化(hua)為 “PDF 保安”。

LSI 和(he) Proximity

單一詞語(yu)(yu)代(dai)表(biao)的(de)意(yi)義有時非常含(han)糊。例如(ru) “蘋(pin)(pin)果(guo)(guo)” 代(dai)表(biao)水果(guo)(guo)亦廣泛指美(mei)國(guo)一家上市公(gong)司。所以確切的(de)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)性(xing)判斷需要看上文下(xia)理，例如(ru)如(ru)果(guo)(guo)網(wang)頁是(shi)(shi)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)于(yu)(yu)水果(guo)(guo)蘋(pin)(pin)果(guo)(guo)，很可能同時在內文中(zhong)找都關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)于(yu)(yu)食品的(de)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)(zi)，例如(ru) “健康”，“味道”。如(ru)果(guo)(guo)是(shi)(shi)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)于(yu)(yu)蘋(pin)(pin)果(guo)(guo)公(gong)司，就可以找到關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)(zi)如(ru) “公(gong)司”，流行産(chan)品如(ru) “iPhone” 等等。又例如(ru) “心(xin)理輔導” 的(de)資(zi)料(liao)，多數會提及 “情(qing)緒” 這個詞。英文 Lincoln 可以是(shi)(shi)人(ren)名，可以代(dai)表(biao)汽車，可以代(dai)表(biao)美(mei)國(guo)總統(tong)。潛在語(yu)(yu)義索(suo)引(yin) Latent Semantic Indexing (LSI) 是(shi)(shi)指搜索(suo)引(yin)擎(qing)根據上文下(xia)理所出現的(de)其他相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)詞匯判斷關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)(zi)的(de)相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)性(xing)。而(er)這些相(xiang)(xiang)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)的(de)關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)(zi)應該出現在主關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)(zi)不太遠(yuan)的(de)地方，相(xiang)(xiang)隔愈(yu)遠(yuan)代(dai)表(biao)兩者關(guan)(guan)(guan)(guan)(guan)系愈(yu)弱(ruo)。

SEO關鍵字密度

從以上的(de)理論介紹中你看到為多幾個(ge)的(de)關(guan)鍵字出現次(ci)數對搜索引擎判斷相關(guan)性沒有大(da)幫助(zhu)，反而一些長(chang)尾的(de)關(guan)鍵字可能(neng)更有利 IDF 權重(zhong)計分。

由于關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)密(mi)(mi)度已(yi)經被(bei)濫用。今時今日，關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)出(chu)現(xian)在網頁的(de)密(mi)(mi)度已(yi)經變(bian)得(de)不重(zhong)要(yao)。代(dai)之(zhi)已(yi)起的(de)是更(geng)看重(zhong) LSI 暗視式的(de)相(xiang)關(guan)(guan)性出(chu)現(xian)頻率。理解(jie)SEO關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)基本概念后下(xia)一步就(jiu)是如何選關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)字(zi)。

關鍵字位(wei)置

關鍵字(zi)位置 Keyword Position 指關鍵字(zi)在(zai)不(bu)(bu)同(tong)元素(su)中出現位置對搜索排名的影(ying)響(xiang)，特別是(shi)當元素(su)出現在(zai)有(you)長度(du)限制的地方，例(li)如標題。一(yi)般(ban)出現位置是(shi)愈(yu)前愈(yu)好，但(dan)有(you)時將(jiang)關鍵字(zi)放在(zai)前面可(ke)能造成文(wen)理(li)不(bu)(bu)通，又會降低搜索用戶點擊意欲。

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