推薦：WEB2.0網站如何進行搜索引擎優化
很多WEB2.0的網站的搜索引擎優化都做得不錯，比如豆瓣。我經常能在搜索一本書的時候會看到豆瓣的鏈接出現在搜索結果中，甚至我在查找自己的名字時，也能看到豆

　　搜索引擎排名的基礎之一，就是要害詞與網頁的相關性。

　　機器算法和人不一樣的地方是人可以直接理解詞的意思，文章的意思，機器和算法不能理解。人看到蘋果這兩個字就知道指的是那個圓圓的，有水的挺好吃的東西，搜索引擎卻不能從感性上理解。

　　但搜索引擎可以把握詞之間的關系，這就牽扯到語義分析。

　　兩年前搜索引擎優化業界很熱烈的談論過一陣潛在語義索引(Latent Semantic Indexing)。因為時間比較久，記得也不是很清楚，大概介紹一下。

　　所謂潛在語義索引指的是，怎樣通過海量文獻找出詞匯之間的關系。當兩個詞或一組詞大量出現在同一個文檔中時，這些詞之間就可以被認為是語義相關。

　　舉個例子，電腦和計算機這兩個詞在人們寫文章時經常混用，這兩個詞在大量的網頁中同時出現，搜索引擎就會認為這兩個詞是極為語義相關的。

　　要注重的是，潛在語義索引并不依靠于語言，所以SEO和搜索引擎優化雖然一個是英語，一個是中文，但這兩個詞大量出現在相同的網頁中，雖然搜索引擎還不能知道搜索引擎優化或SEO指的是什么，但是卻可以從語義上把”SEO”，”搜索引擎優化”，”search engine optimization”，”SEM”等詞緊緊的連在一起。

　　再比如蘋果和橘子這兩個詞，也是大量出現在相同文檔中，不過緊密度低于同義詞。

　　搜索引擎有沒有使用潛在語義索引，至今沒有定論，因為搜索引擎既不承認也不否認。但一個事實是2002年Google買下了擁有潛在語義索引專利的一家公司Allied Semantic。

　　這種語義分析技術可以給我們在搜索引擎優化上一些提示。

　　網站主題的形成

　　通常邏輯和結構適當的網站都會分成不同的頻道或欄目。在不同的頻道中談論有些區別但緊密相關的話題，這些話題共同形成網站的主題。搜索引擎在把整個網站的頁面收錄進去后，能夠根據這些主題詞之間的語義相關度判定出網站的主題。

　　網頁內容寫作

　　從兩年前開始，搜索引擎排名有一個現象，搜索某個要害詞，排在靠前面的網頁有時甚至并不含有所搜索的要害詞，這很有可能是潛在語義索引在起作用。

　　比如搜索電腦，排在前面的網頁有可能出現一篇只提到計算機卻沒提到電腦。因為搜索引擎通過語義分析知道這兩個詞是緊密相關的。

　　還有一個要注重的是，在進行網頁寫作的時候，不要局限于目標要害詞，應該包含與主要害詞語義相關相近的詞匯，以支持主要害詞。

　　這在搜索結果中也有體現，有的文章雖然大量出現主要害詞，但缺少其他支撐詞匯，排名往往不好。

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分享：使用技巧：“搜索引擎”知多少
如今，互聯網上的信息多如牛毛，怎么能快速準確地找到我們想要的信息呢？大家肯定會說用搜索引擎，但是搜索引擎你又了解多少呢？知道Goolge、baidu不就足夠了嗎