python根據特定詞分類 如何找黑馬流量詞

2021-10-14 00:07:46 字數 1896 閱讀 1014

但是這個活又很重要,你找到「有搜尋量同時競爭不高」的詞,流量站就算成功了一半,代表方向ok了,剩下就是seo友好性建設和堆資源的問題。

同時這個活,又可以遷移到其他領域,對於自身可落地的專案資訊,一般怎麼找?

1)問**情報

2)找大佬帶路

3)看效果廣告

草根能夠上的好像就這麼幾種,前兩個看個人關係網,後兩個看個人執行力和敏銳度

跑偏了,「黑馬流量詞」剛已有解釋:「有搜尋量同時競爭不高的詞」

判斷搜尋量

這個簡單,愛站工具跑一遍就是

判斷競爭度

有這麼幾個因素:

1)搜尋結果量

2)搜尋結果的平均權重

這4個因素,值越小,自然代表競爭度越低。

本渣很久前在大廠的時候,150萬uv/日的站,單開乙個目錄做專題頁,90%精力用在找詞上,每天不斷地往庫里導一批詞

快到中期,甚至能找出排名規律,比如:

a、搜尋結果量<=50w,平均權重<=4的詞,只要頁面收錄,就會上首頁

b、搜尋結果量<=1000w,平均權重<=4的詞,10個詞上7個

c、搜尋結果量<=3000w,平均權重<=4的詞,10個詞上3個

d、搜尋結果量》=3000w,平均權重》4的詞,這個概率就挺低了,這些詞很多搜尋結果是首頁,我們目錄頁幹不過

於此,結合專題頁的平均收錄時長,便可以推導出本季度,上多少詞,大概什麼時間,能獲取多少搜尋流量。

當然,這個規律,只是基於乙個日uv150萬基礎之上的資料,不能代表所有站點。

還有一些特殊的規律,比如:

a、搜尋結果title,完整匹配的數量》2,且這個詞字數》5,那麼這個詞可能很內涵

b、又如,搜尋結果平均權重》7,那麼這個詞也可能很內涵

判斷分類

你懂得,乙個目錄的詞,都集中在某個行業,是最符合正常**規律的。

如果在一級分類之下,還有再分幾層,粒度更細一些,那多少要人工干預一些。

要全自動分類的話,除非**資料量很大,且每條資料都有對應的分類,這是有辦法為新詞做分類的,否則的話,就不知道怎麼整了。

流程

然後就有了乙個整體的流程

2)跑出來的詞,先跑下指數,沒指數的扔掉,可能90%都乾掉了

4)自己設定乙個簡單的過濾標準

比如過濾出:

a)搜尋結果<100w

b)平均權重<3

備註

你可能會問,如何獲取搜尋結果的平均權重?其實就是依次查詢10個搜尋結果的權重唄,愛站有api

其實5118也有,但是5118對併發有限制,沒法大規模快速查詢

本渣這裡有14萬個**的權重資料

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