SEO基础篇—关键词挖掘和分类

SEO的工作一般都是围绕着关键词、网站内容来进行的，通过了解关键词我们可以知道用户的搜索习惯、搜索需求…等等数据。

SEO的工作一般都是围绕着关键词、网站内容来进行的，通过了解关键词我们可以知道用户的搜索习惯、搜索需求…等等数据。
举个例子：“女装哪里买比较便宜”、“女装怎么搭配比较好看”，这里的“女装”就是一个产品变量，“女装”可以换成任何跟服装产品有关的词，“哪里买比较便宜”、“怎么搭配比较好看”则是词缀，能跟搜索量高的热门产品组合，像这种数据多达几十万或百万时，我们通过分析就能很清晰的知道这个行业用户的搜索需求、搜索习惯等等，就比如服装行业，用户经常都会在搜索词里面添加“哪里买比较便宜”、“怎么搭配比较好看”等等。那我们怎么能够拿到这些数据呢？

 
我这边主要分成几个步骤：
一、 利用搜索引擎获取竞争对手网站
二、利用第三方网站获取竞争对手网站的关键词
三、利用百度关键词工具做最后拓词。

以下是操作步骤。
 
一、 利用搜索引擎获取竞争对手网站：

开始这步操作之前，我们要先有一批行业热门词，获取的方式可以是头脑风暴，量不要求高，50-100个词即可。

50个行业热门词

拿到这些词之后，拿去搜索引擎里面搜，把有这些词排名的网站（排名在前20即可）都取出来，这一步可以通过程序实现，以下是我用python获取的结果。

通过python跑出的结果如下：

然后再人工筛选一遍，把同行业的网站取出来，这个时候我们手里就有一批相对精准的竞争对手网站的网址。

筛选出比较相关的网站

二、 利用第三方网站获取竞争对手网站的关键词：

用前面获取到的竞争对手网站拿到爱站（www.aizhan.com）或者5188（www.5118.com）进行拓展，步骤如下：

a） 使用刚才筛选出的网站数据
b） 到第三方网站获取关键词，以爱站为例：
（http://baidurank.aizhan.com/baidu/elecfans.com/）
C）拓展出行业长尾关键词

采集关键词数据如下：

考虑到很多同学可能不会用软件执行这步操作，今天给大家介绍另外一种方法，用5118自带的导出关键词功能，获取行业相关长尾词，以下是步骤：（http://www.5118.com/seo/baidurank/www.elecfans.com）
 
a）打开5118网站，打开关键词挖掘这个分类，直接在搜索栏里面输入网站地址；

b）然后用右上角的导出数据功能导出关键词，然后用Excel表格排序去重；

C）我这边得到了27257个行业长尾关键词，从列表上看还算精准。

三、 用百度凤巢做二次拓词

百度凤巢是百度自带的一个关键词拓展工具，一个词最多能拓展300个长尾词，而且每个词还带搜索量，以下是步骤：

A）首先访问百度凤巢（www.fengchao.baidu.com），点击右上角的搜索推广

B）选择关键词规划师

C）进入以下这个界面

D）然后就可以在搜索框里面输入要拓展的关键词。

（拓词过程）

以下是我拓展出的结果，总共拓展了120万行业长尾词。

（获取的关键词列表）

Ok~通过以上步骤，我们现在拿到120W个关键词数据，接下来我们就要开始用这些关键词开始做行业的分析。

分类好了,就是需要分析行业用户的搜索需求占比:

一、 随机取1000个关键词做分析

因为在抽样的过程中，在考虑样本的总体过于庞大，工作量过大，给我们的抽样工作带来烦恼，所以使用随机数表。本文中使用的随机数表法是用excel里面的随机函数‘RAND（）’ ，如下图。

A）分别给每个词定义一个随机数值。

B）然后把随机数值做升序排序，取前1000个词。

二、 给每个词做分类

A）设定5个分类，分别为：产品类词、疑问类词、技术性词、电路图类词、原理类词、对比类词。

B）通过人工分别给词做分类，然后输入每类表格里面 

三、 用excel里面的sumif函数算出行业用户搜索需求占比

A）给每个分类填上搜索量

B）用sumif函数算出每个分类的搜索量，并算出每个分类的搜索占比（PS：sumif函数使用方法请自行百度。）

C）最后我们得出以上图表数据，那我们拿到这个数据之后能做什么呢？ 

四、 拿到这个数据后，我们能做什么？

A） 拓展组合精准搜索词，只发一个图，剩下的自己自行领会哦~相信聪明的你一定明白的~

B） 修改网站title

因为title在排名上占有很大的权重，所以我们有了这个数据后，还可以给网站title加上这些高搜索量类型词，从而命中更多的搜索词。

比如：PIC技术专题_是什么意思_工作原理
 
OK~ 这一步大家看到这里应该很清楚，所以就不多讲了，关键还是要自己去操作实践,如果有问题可以加入我们的QQ群一起讨论。

本文转载自:http://www.guxiaobei.com/seo-basic-keyword-mining-and-classification-2.html

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