A kulcsszavak sűrűsége a SEO-ban

• A kulcsszó sűrűség egy weboldalt a gyakoriságra utal, amellyel amely egy kulcsszó vagy kifejezés az oldalon található szavak teljes számához viszonyítva fordul elő. A kulcsszó-sűrűség a következő összefüggésekben használható keresés motoroptimalizálás, hogy felmérje, hogy egy weboldal releváns-e egy bizonyos kulcsszó vagy kulcsszó-kifejezés szempontjából.
• A kulcsszavak sűrűsége az 1990-es évek végén, a keresőmotorok kezdeti időszakában jelentős szerepet játszott az oldalak rangsorolásában. Ahogy azonban a webmesterek elsajátították a kulcsszavak sűrűségének optimalizálásának művészetét, a keresőmotorok elkezdték előnyben részesíteni a webmestereken kívüli elemeket. közvetlen ellenőrzés. Manapság a kulcsszavak túlzott használata, az úgynevezett kulcsszótömés a weboldal büntetését vonja maga után.
• Sok SEO A szakemberek úgy vélik, hogy az optimális kulcsszó-sűrűség 1% és 3% között kell, hogy legyen; minden, ami e fölött van, keresési spamnek minősülhet. Egy weboldalon a kulcsszó-sűrűség SEO-célokra történő meghatározásának módszere a megjelenítési stílus (Nkr/Tkn)*100, ahol Nkr az adott kulcsszó ismétlődésének számát, Tkn pedig az értékelt szövegben található összes szó számát jelöli. Ennek következtében egy kulcsszó-sűrűség értéket kapunk vissza. A kulcsszó-sűrűség értékelésekor ne vegye figyelembe a beágyazott HTML elemeket és más olyan elemeket, amelyek nem jelennek meg az oldal\'s tartalom egyszer már megjelent.

A kulcsszavas kifejezések sűrűségének meghatározására szolgáló képlet a következőképpen néz ki

(Nkr*Nwp/Tkn)*100,

• ahol Nwp a mondatban szereplő szavak száma. Így egy 400 szavas, keresőoptimalizálásról szóló oldal esetében, ahol a \"keresőoptimalizálás\" kifejezés négyszer fordul elő, a kulcsszavas kifejezés sűrűsége (4*3/400)*100, azaz 3%.
  Matematikai szempontból a kulcsszósűrűség eredetileg arra a gyakoriságra (Nkr) utalt, amellyel egy kulcsszó megjelenik egy disszertációban. Egy \"kulcsszó\", amely számos kifejezésből áll, például \"kék velúr cipő,\" egy különálló egység.
• Egy disszertáción belül a \"kék velúr cipő\" kifejezés gyakorisága határozza meg a kulcs(ok) sűrűségét. Ez \"több\" technikailag pontos a \"kulcs\" kiszámítása az eredeti számítással megegyező módon, de a \"kék szarvasbőr cipő\" kifejezést nem három, hanem egyetlen megjelenésként használva:
  A sűrűség egyenlő ( Nkr / Tkn ) szorozva 100-zal.
• \A számos szóból álló \"kulcsszavak\" (kr) mesterségesen növelik a disszertáció teljes szószámát. A legpontosabb matematikai ábrázolásnak csökkentenie kell a teljes szószámot (Tkn) a többlet kulcs(ok) szószámának kizárásával:
  A sűrűség ( ( ( Nkr / ( Tkn -( Nkr * ( Nwp-1 ) ) ) * 100. ahol Nwp a kulcskifejezés szavainak száma.
• Ez az univerzális formula biztosítja, hogy a szavak teljes száma változatlan marad, ha a kulcs(ok) valójában egyetlen kifejezés, és így az eredeti képletként szolgál.
• A képleteken kívül a kulcsszavak sűrűsége online is kiszámítható egy gombnyomással, olyan programok segítségével, amelyek megszámolják, hányszor hivatkoznak egy kifejezésre.
  Azonban a Kolibri frissítés megváltoztatta a Google tartalomértékelésének módját. A Google ahelyett, hogy a pontosan megegyező kifejezésekre keresne, mostantól a felhasználó célját próbálja megfejteni, és az ennek megfelelő weboldalakat adja vissza.
• Ahelyett, hogy a \"fagylaltozó\" kifejezés előfordulásait keresné a weboldalakon, a Google olyan weboldalakat keres, amelyek a fagylaltozó jellemzőit szemléltetik, és természetes, társalgási nyelven, kontextuálisan beszélnek a fagylaltozókról.
• Ez azt jelenti, hogy a kulcsszavak felvétele közel sem olyan kritikus, mint a kulcsszavak felvétele. írás a megfelelő témákról - és a természetes nyelvre bízva a do a többi.