SEO智能自动化工具探索

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互联网发展至今,2018已成为人工智能元年,人工智能技术大幅提升了生产效率和生活品质,在商业价值上也逐步凸显。在 SEO 领域,人工智能又可以带来怎样的机会呢?

一、SEO 现状和问题

SEO 优化是一个费时费力的工作,整个优化过程需要花费大量的时间和精力、去抓住每个细节达到 SEO 优化成效。比如我们优化一个网站,按照常规做法:首先会根据网站分析得到几个核心关键词,然后在网络上查找相关词,根据相关词的搜索热度和排名的竞争情况等信息来决策;确定好一批关键词后,直接运用到 TKD 信息中;下一步接着会优化网站的代码结构和标签优化,参考搜索引擎给的白皮书刷一遍;站内优化处理之后,后面就是站外的优化了,比如文章更新和推广、外链的建设和扩散等等。这其中的每一项目前都需要人力来完成,而且耗时都不少,大致评估下,优化一个页面可能大致是2~3天时间。

按照上述流程,认真思考和反思,其实优化方法并非是精细化的做法。因为上面得到的核心关键词和延伸的相关词,是基于网站整个项目思考的,并非具体到某个页面。比如首页内容最重要内容是项目品牌介绍或产品服务展示,而内页详情页最重要的则是该品牌下面的具体产品或服务内容。这里举个例子:比如企鹅电竞项目,首页是企鹅电竞的所有直播游戏的展示,重点内容是企鹅电竞这个品牌,是腾讯官方的直播平台,包含了绝地求生、王者荣耀、英雄联盟等等热门游戏直播;但是当你进入到直播间详情页的时候,页面的重点信息则是直播者和直播的游戏品类。

因此如果我们要精细化的去做,那么就需要每个页面都独立分析,更科学合理的配置相关词。那么问题来了,上面说到 SEO 优化非常费事,做一个页面需要2~3天,如果详情页有上万个,那怎么实现精细化优化?按照目前流程的方法那简直是噩梦,根本无法每个页面都精细化的去做!那如何解决?接下来就是本文要跟大家一起探索的解决方案:SEO 智能自动化工具

二、SEO 智能自动化工具解决方案

我们回过头来看SEO现状存在的问题,主要有:

1、需要人力持续投入

2、成千上万量级的项目无法精细化优化

3、如何最大化的引入外部流量

我们来看看看解决思路,首先是需要人力的持续投入问题,属于劳动密集型工作,做的事情大同小异,无非是上面讲到的内容分析,比如 TKD 的内容制定。那是否可以通过机器程序化的去做的?第二个问题是有成千上万个页面,能否有一个黑格子工具,能够一次性接入,然后可以自动批量的去更新优化。第三个是与外部流量相关,大家都清楚一个热门事件在网络上爆发的时候,流量是非常恐怖的,我们是否可以通过工具来自动监控,把网络热点和我们的项目内容做一个关联,将网络热点的流量最大化的引导到我们的项目中。

基于以上思路,画了一个流程图:

运行原理:输入 一个 URL 地址,使用分词算法将页面的内容解析成一组关键词,基于这组关键词信息,通过爬虫技术到网络上抓取相关的数据,比如关键词自身的搜索指数、关键词所在行业的热搜数据、以及关键词竞争程度等等。抓到数据后,此时我们已经有了页面的关键词数据和网络热点的相关数据,将两者数据进行整合,里面会运用到语义分析算法和关键词推荐算法,最终得到我们期望的与项目强相关、并且带有热度价值关键词。那么获取到价值关键词后怎么运用到页面里面呢?主要有两个用途,第一个是直接打入到 meta 信息,作为 TKD 使用;第二个是可以做为我们做一些 SEM 付费推广的价值关键词参考,价值关键词结合热度和竞品权重进行一个计算,得到一个总评分,分数越高价值越高。最后基于以上的内容优化进行投入,观察数据成效,排名以及流量的数据变化情况。同时也会根据数据情况反过来优化整个流程的算法。

以上就是整个 SEO 智能自动化工具的思路。其中的多个算法都有一定的难度,比如语义分析算法:在王者荣耀游戏中,孙尚香一般都会被玩家叫为大小姐,那如何让机器去理解孙尚香和大小姐是同一个意思,这就需要自然语言的处理,而且对垂直语料要求比较高。又比如关键词推荐算法:在延伸相关词的时候,一般会有很多选择,那我们怎么评判相关词的质量?有数据依据可辅助我们判断,而不是脑袋一拍就决定了。其中还有很多细节问题,都需要进一步的思考,这里就暂不进一步的一一介绍。

三、结语

本文主要分享了关于 SEO 智能自动化工具的探索思路,通过机器自动理解页面核心信息,结合网络热点,自动化得到带有评分机制的价值关键词,基于价值关键词投入到页面中,最终实现 SEO 优化成效。过程中有很多难点和问题都需要进一步的思考和研究,期望能在解决传统seo 问题上同时能带来一次真正的革变!