Chrome 扩展 WebScraper.io 是一个功能齐全的解决方案。它不需要任何代码，。 如何从技术角度处理内容和链接。 过去几年，SEO 所做的大部分工作已经转向为更多链接创建更多内容。我不知道此时是否值得在有关扩展内容或构建更多链接的讨论中添加任何内容，但我怀疑现有链接和内容存在一些许多人没有想到的机会。
谷歌首先关注的是组织
谷歌员工最近宣布，他们在评估查询时首先查看实体。实体代表 Google 系统中的 whatsapp 数据库 ，用于区分人、地点和事物并告知他们对自然语言的理解。在对话的这一点上，如果人们有实体战略，我请举手。我已经在这一点上发言了十几次，但只有两个人举手。
比尔·斯拉夫斯基
(Bill Slavsky) 是该主题最重要的思想领袖，因此我将尊重他的智慧并鼓励您阅读： Google 如何执行实体识别 SEO 和新的搜索结果 与网站和相关实体的实体关联 我鼓励您使用自然语言处理工具，例如 AlchemyAPI 或 MonkeyLearn。
更好的是使用
Google 自己的自然语言处理 API 来提取实体。标准关键字研究 营带来的独特挑战和机遇 和实体策略之间的区别在于，您的实体策略需要根据现有内容构建。因此，在识别实体时，您需要首先研究关键字，然后通过实体提取工具运行这些着陆页以查看它们如何排列。您还需要通过相同的实体提取 API 运行竞争对手的着陆页，以查看这些关键字针对哪些实体。
TF*IDF 类似地
术语频率/逆文档频率或 TF*IDF 是一种自然语言处理技术，在这一边并没有太多讨论。事实上，主题建模算法过去一直是 SEO 界热议的话题。令人担忧的是，主题建模工具往往会将我们推入
在许多欧洲国家
他们坚信 TF*IDF（或 WDF*IDF – 在文档频率/逆文档频率内）是即 购买电子邮件列表 使没有链接也能提高有机可见性的关键技术。 去年在德国闲逛了一段时间后，一些人设法让我相信 TF*IDF 值得再看一次。所以，我们这样做了，然后我们开始将其纳入我们的内容优化流程中。
在 年对排名因素的研究中
他们发现 TF*IDF 与可见度具有特别负相关性，而术语相关性和证据具有很强的正相关性。 通过搜索矩阵的图像 根据对这些因素的评估，Searchmetrics 呼吁在 2015 年将 TF*IDF 从他们的分析中完全删除，转而采用概念验证和相关术语。