需要找到完全匹配的内

显然，机制非常简单，但最终结果有时可能会非常令人失望。 LSI方法改变了桌面上的牌，因为搜索引擎不再局限于搜索单词的精确副本，而是更进一步，从更高、同时更深入的角度检查数据库的内容，比较来自不同文档的整组单词之间的关系，寻找超越关键字简单重复的关系。 因此，LSI 的革命在于能够识别任何语义上接近的文档。其美妙之处在于，为了识别这种接近度，搜索引擎不容！ 这就是为什么冒关键词堆砌的风险是绝对没有用的 显然，这会产生一些非常重要的后果，我将很快解释，但有一个特殊的后果，我无法在另一段中保留给自己：搜索引擎能够识别语义上接近的文档，而无需求助于完全匹配意味着关键词堆砌确实在所有方面都是无用的，而且实际上是有害的。





冒着被Google惩罚的风险是不值得的，因为我 澳大利亚电话号码数据 们太频繁地重复我们的关键字，就像 LSI 一样，甚至关键字的同义词（更普遍的是它们使用的上下文）都 有助于优化 Web 内容！ LSI在实践中是如何工作的？ 为了帮助您了解 LSI 在实践中的工作原理，没有什么比立即开始使用实际示例更好的了。 好吧，假设您网站上的一个关键页面讨论了蛋糕模具。页面的标题很可能是“最好的蛋糕盘是什么？” 或“蛋糕模具：你想知道但不敢问的一切。









” 根据我们迄今为止对 LSI 的了解，当搜索引擎读取这些标题之一时，它会做什么？ 很简单，他将开始对他在文本中找到的内容做出假设。事实上，由于搜索引擎也有点傲慢，它不仅会假设文本中可能包含什么，还会假设文本应该包含什么才能被认为是有效和有用的。 “烤箱”、“馅饼”、“甜甜圈”、“金属”、“糖果”、“蛋糕罐”：这些可能是搜索引擎期望在特定网页内容中找到的单词。 毕竟，这也是您所期望的，对吧？如果一篇标题与蛋糕有关的文章实际上谈论的是金丝猴，你怎么能积极评价它呢？ 这将是完全没有用的，因为没有人在寻找有关猴子的信息时会在谷歌中输入“蛋糕模具”这个词，你不觉得吗？好吧，搜索引擎也有同样的想法。