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秒速赛车最新开奖结果刷百度相关搜索和下拉框

  相关搜索含义:用户在搜索框搜索关键词的时候,在搜索结果页的最下方呈现出与搜索词精准匹配,词组匹配,广泛匹配,相同拼音的相关词。遵循拼音,词组,意义相关性算法。

  相关搜索目的:增加用户搜索体验感,最大限度的解决用户的搜索需求。当用户查询词不当,查询结果不佳,不知道还有什么更精彩丰富内容,那么相关搜索就可以解决这些用户痛点,为用户启发性质作用,帮助用户发现和他更多他意图相关的词。

  下拉框是一种搜索提示,是用户搜索关键词没有点击搜索的时候出现的提示,根据关键词前缀匹配

  相关搜索是一种推荐引擎,是用户搜索关键词点击搜索之后的推荐,根据关键词语义,拼音,词组匹配

  第一:就是让我们网站已经有了排名的品牌词,网站名称,网站关键词出现在更多关键词的相关搜索中,让更多的用户点击相关搜索达到网站,提高网站权重,网站流量。

  第二:当搜某个核心关键词,在相关搜索中出现你的产品,品牌,名称的推荐,那么会给用户带来视觉冲击,信任建立,知名度,竞争力。

  第三:起到引导作用,比如搜索饮料相关搜索出现康师傅,那么用户很可能会点击康师傅。

  第一:搜索词热搜指数,热搜度,当一个词的热度达到一定搜索流量的时候,只要搜索该词的拼音,相关词就会出现该关键词。

  第三:搜索引擎网站流量,就算没有人搜索这个次,但是改词在百度的权重非常高,同样能够出现在相关搜索词中。

  第五:实时热点,例子,搜索知乎的时候,出现了林志颖,这个语义并不关联,但是林志颖的人气很高,导致搜索了知乎的人可能跟着搜索过林志颖,这是用户行为决定的搜索相关词也是其中一个算法原理。

  第一:比如SEO,我们可以先搜索SEO,然后接着再去搜索SEO教程,那么每天以几倍的方式增加,当达到一定搜索量的时候,那么SEO的相关词搜索就会出现SEO教程了。

  inputT=32343这个是代表搜索结果出来的运算时间(每台电脑这个数据都不一样的)

  这里不变,因为这个是之前我们搜索的黑卡纸,百度就在这里开始记录下黑卡纸和现在的黑卡纸荔禾黑卡这两个词是相关的。

  第四:诱导,通过在论坛或其他流量大的页面,放上相关词和搜索词的访问地址后诱导用户不断点击。

  第二:把正面的信息刷上去压制负面相关搜索,并把正面信息做好相应的着陆文章页面。

  搜索词的出现得益于搜索引擎的词典,可以计算出语义相关的词,但是这样的词典中语义相关的词还是不足与满足用户,所以在次基础上加入用户行为(搜索记录,点击记录)来拓展更多相关词库。

  第一:后继词,当用户搜索一个词比如SEO,,发现在搜索结果列表中没有你需要的内容,那么就继续用户其他的词来寻找,比如搜索SEO教程,那么SEO教程就成了SEO的后继词了,所以这种属于用户帮搜索引擎找语义相关词。

  第二:如果一个关键词搜索词结果,跟另外一个,甚至几个关键词搜索出来的结果很多交集,那么这些关键词很可能也是语义相关的词,如果这些搜索结果的交集被点击并满足了,那就确定相关了。

  比如:搜索关键词A,B,同样找到了结果中的HTML1页面都满足了这个搜索词的需求,那么A,B是有一定相关性的。

  把用户在5分钟之内在搜索引擎中搜索词定义为一次搜索行为,那么就形成了搜索日志,搜索日志如下:

  接着按用户进行分类,时间间隔5分钟进行数据清理,[x1,x2.....]一个数组表示一次搜索行为,每个数组的第一位就是当次搜索行为的第一个搜索词。

  对于单个用户来说搜索后继词的确定性是不够的,比如搜索科比,但是一看到旁边有人我就立刻改变搜索培训,那么这两个词是没有相关性质的。那么就加入统计规则去掉一些杂质,比如某个词B只有出现在5个用户的相同的搜索词A的后继词中才算一个A的后继词,还有其他的一些规则,这么下来,日志就变成了。

  当搜索用户日志足够多的情况,可以把拥有相同搜索记录的用户聚合起来,通过协同过滤算法,获取更多的相关性的词。通过下面协同过滤算法同样可以把加索尔推荐给NBA了。

  如果一个关键词搜索词结果,跟另外一个,甚至几个关键词搜索出来的结果很多交集,那么这些关键词很可能也是语义相关的词。

  如果我们把每一行数据的result想象成一篇文档,result里面的每个结果集想象成一个词语,那么这其实就是求两个文档之间的相似性了,从头到尾过一遍就可以找到每一行数据和它最相似的数据了,而每一行可以用当行的搜索词表示,这么一算下来数据就变成这样子了,后面的括号里面是两个词的相似度,如果想知道文本的相似性如何计算,可以参考我之前的文章,本文最后有链接。

  有了上面这个数据,拍一个阈值(比如0.7)卡一下,就得到最后的相关搜索的结果了。

  这个计算相似性的方法的计算量比较大,而且阈值没有卡好的话容易出现不相关的结果,在实际工程应用中使用得不多,下面这个方法使用得更多点,相当于这个的加强版。

  如果某个搜索结果(比如一个网页或者一个商品)出现在了不同的搜索词的结果集中,那么这些个搜索词很可能是相关的,如果这个搜索结果在不同的搜索词下都被点击了,那么这些个词的相关性就更高了。

  点击的加成是很强大的,而且在数据量巨大的情况下,我们可以只考虑点击的情况,还是拉出搜索日志,不过这次是搜索点击日志了,拉出来处理一下就变成下面这个样子,每行就是某个搜索词下点击的商品

  这个样子和上面第二种方法最后出来的样子基本一样,不过这次是点击数据,相关性可比直接的搜索结果要好很多了,因为搜索结果取决于你的搜索算法,而这种点击数据是来自用户的,人的可靠性可高了不少,所以说这个是上一个的加强版。

  我们可以按照上一个的方法按文本相似性的方法进行处理,但是计算量也比较大,如果再仔细看看这个数据的样子,如果我们把相关搜索系统想象成豆瓣,搜索词看成豆瓣的用户,搜索结果集看成是豆瓣的电影,那么相关搜索就变成了一个豆瓣的猜你感兴趣的人,也变成了一个协同过滤的推荐系统了(协同过滤算法可以参考文章最后的链接),上一节的协同过滤算法的数据是词和后继词,这里是词和点击结果,虽然数据集不同,但是可以用一样的算法,所以,搜索和推荐技术其实是密不可分的,既然这样,完全可以用协同过滤算法进行推荐了。

  通过这样的方式,容易推出意思相近的词,同样也容易推出看似完全不相关但仔细想想还是靠谱的词,就像下面这样,他们虽然不见得近义词,但是很可能会点击到同一个结果上。

  既然上面提到了一下机器学习,其实还有更高端一点的算法,就是用机器学习了,呵呵。我们如果把上面的结果key:搜索词Aclick:结果A结果B结果C处理一下,变成下面的样子,表示每个结果集对应的搜索词。

  变成上面这个样子难度不大吧,就是做个倒排就行了,好了,我们把一行看成一篇文档,每个搜索词看成一个词,不就是求各个词的相似性嘛,祭出神器Word2Vec,直接计算每个搜索词的词向量,然后计算各个词向量之间的相似性,就可以算出每个词应该推荐的词了。

  在这里,我们使用了当前最火的机器学习哦,如果用word2vec的库来实现的线vec我之前的文章也有说过,秒速赛车最新开奖结果可以看看底部的链接

  上面说了四种模型,如果使用呢?呵呵,相关搜索不是有很多词嘛,很简单拉,每个模型分几个词,看看哪个模型效果好,哪个模型出来的词用户点得多再调整呗,我们看看京东,搜索资治通鉴的时候他们的相关搜索如下。

  我估计啊资治通鉴中华书局,资治通鉴柏杨这种就是第一种模型推出来的,就是后继词部分推荐出来的,而史记,二十四史这类应该就是通过协同过滤推荐出来的,至于是哪种协同过滤就不好推测了。

  搜索引擎下拉框:当用户在搜索框中输入一个词的时候,搜索引擎搜索框会智能匹配出与搜索词相关的,并且达到一定搜索量的后继词。通常有10个以内的后继词推荐出现。

  搜索引擎会从自有词典和用户行为产生的巨大搜索词中,生成搜索引擎推荐词库,当用户搜索的关键词在推荐词库中有匹配词的时候,就会动态的生成后继词的推荐菜单,并且按搜索量从高到低依次排序,最大数量为十条。

  刷搜索引擎下拉框注意几个关键点:MAC地址,IP地址,浏览器COOKIES,搜索行为多样性,做到从设备,软件,到用户的模仿

  关键词和后继词搜索量十分大的时候,基本没有办法完成成本很高,所以只有刷本身流量比较少的关键词。

  第一:引入社会化流量,用户将网站内容分享到第三方网站,第三方网站的用户点击专有的分享链接,从第三方网站带来社会化流量。

  第二:提升网页抓取速度,使用了百度分享的网页可以更快地被百度爬虫发现,从而帮助网站的内容更快地被百度抓取。

  第三:展示网页分享量,使用了百度分享的网页被用户分享后,可以使该网页被分享的次数展示在百度的搜索结果页中,辅助用户判断网页质量,提高点击率。

  第二:提高分享的真实性,需要从搜索引擎搜索相应关键词进入网站,停留时间,浏览量要自然,每个访客的独特性,然后再分享。

  第三:注意分享之后的回流,也就是说当你收藏分享之后,最好在从分享页面经常回来浏览网站。

  进入新时代,在移动互联网融入用户生活场景后,品牌基于应用场景下的搜索结果将和用户的关系更加紧密。为了能够更好和品牌携手共赢,通过创新提升品牌曝光度,为品牌在移动端获取更多增量方

  一个不争的事实,移动互联网发展飞快,企业网站获得用户,获得流量的最大的地方还是搜索引擎,想要让企业网站发挥到极致,搜索引擎带来的流量至关重要。在诸多搜索引擎中,百度占有率最高,那么,怎样建设企业网站能够在百度搜索下轻松搜索到呢?

  今天焦大SEO学堂再给大家分享一下我们网站收录的一个观察,网页收不收录,收录的快不快这个是非常重要的SEO工作,大家都知道。

  百度搜索在当下面临的挑战,最大的就是入口的不稳定性,出现了微信类似的超级APP。其次,很重要的一点就是百度搜索可以抓取的内容特别是优秀的内容变得少了。在pc时代,百度的爬虫可以抓取许多网站的内容,绝大多数网站也乐于被抓取。而在移动时代,很多的内容方去微信了,去今日头条了,还有很多的内容方和站长去做A

  百度下拉框、相关搜索及搜索结果页面等不良信息或与品牌不相关等负面信息的处理,一直是网络公关、舆情处理的要务,正所谓哪里有需求、哪里就有市场,随着互联网狂飙式发展,互联网已融入了人们的生活、互联网用户急剧增长,当然不可避免一些不法之徒,借互联网之力来大肆宣传、欺骗用户,揽收大量钱财。如:大家熟知的网络

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