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從目前來說，我們很難在網上的一些SEO顧問培訓機構當中找到一些比較新鮮度較高的百度算法文章來提供給自己做SEO能力提升。比如我們學習SEO優化的過程當中會提到的一個知識點叫做相關需求，但是真正去討論所謂的相關需求的時候似乎不知道如何在自己的網頁內容里面給強調和體現出來。搜索引擎有自己獨特的一些算法來進行結果與內容之間的聚類分析，比如我們搜索一個關鍵詞搜索下方會有下拉框、相關搜索、右側推薦，其實這些內容都是搜索結果的一種聚類表現。
檢索信息的結果如果在聚類的狀態下，對于用戶的查詢query，可以幫助搜索引擎更加有效的識別查詢詞與網頁文檔集合里面的關系進行一對多的關系匹配，而這種關系匹配就會采用了這種聚類表現方式進行。比如，用戶搜索小米，出現的首頁10個結果聚類分別是小米官網（一個信息），小米的百度百科（一個信息），4條小米的新聞，以及一條中關村在線站點和其他三個小米站點內頁SEO優化。聚合分析如下圖所示：
我們通過上述的圖片可以發現一個現象，不管這10個結果里面的哪一個結果，都沒有脫離了小米這個query的需求點。當然，對于新聞排名的頁面來說，可能包含的主體信息是小米的某一個時效性話題，而并非所有的搜索結果是直擊用戶的痛點（如購買手機、價格了解、各種小米商品等）。
那么搜索引擎進行聚類這種行為可以幫助用戶在某一個時間周期里找到所謂的需求點，包括我們經常使用的百度指數工具里面也有用戶需求圖譜。但是從用戶視角來說，這種類聚行為會流失一部分的用戶現象，也就是小米并不一定是手機，也是一種食物。我們通過一張圖的用戶聚類分析進行緯度拆解，如下圖所示：
通過上圖的比較，我們可以發現首頁的搜索結果已經占據了用戶需求的99%以上的份額，小米作為食物的話已經很難發現當前熱度的一種變化。那么從搜索的角度來說，搜索引擎如何通過聚類的方式來進行一個詞的重要程度排序呢？如果了解過知心算法的朋友其實就是知道，如下圖所示：
如上圖，右側搜索結果出現了金蝶ERP，這種其實就是搜索的知心算法所表現出來的效果，而這種效果正式因為聚類的方法來進行捕獲用戶的某一個查詢詞query所展示出來的方式。當一個查詢詞query在網頁文檔集合當中出現的頻次非常高的時候，那么將通過時效性的積累方式進行聚類抽取，然后對比形成所謂的一個相關需求詞。包括我們經常用到的這種SEO優化發外鏈的行為，如優化的詞是SEO顧問，發布的外鏈為北京SEO技術顧問中心SEO顧問服務，這種方式也是在提升品牌詞（北京SEO技術服務中心）+SEO顧問之間的關聯度。會在一定程度上幫助用戶需求的一種聚類集合和匹配。
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SEO優化：搜索引擎聚類算法討論與實戰運用（百度內部算法分析）
發布時間：2018.03.12 瀏覽:
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文章來源：北京SEO技術服務中心
文章標題：SEO優化：搜索引擎聚類算法討論與實戰運用（百度內部算法分析）
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