知识领域、本体或主题领域可以通过具有一定语义接近度的关键字簇来定义。关键词之间的接近度决定了关键词是否属于主题本体。这些本体也可以用向量空间中的向量来表示，其中每个向量代表一个关键字。使用向量空间分析，关键字组可以在向量空间中相互关联或彼此靠近。两个或多个关键词在向量空间中位置越接近，其语义关系就越紧密。
例如，在上下文向 量的情况下，揭示为页面选择的关键字词或短语背后含义的领域术语（如在知识领域中）可以帮助搜索引擎理解句子、段落或内容本身的含义。该方法在段落排名中也能发挥作用。
例如，如果某个页面针对“马”这个术语进行了优化，并且向该页面添加了“马镫”、“马鞍”或“纯种马”等域名术语，则搜索引擎可以识别该文本的正确含义。
相关文档中频繁出现的术语和短语（TF-IDF）
基于短语的索引可以考虑 电报数据 在搜索引擎中对同一短语或关键字排名较高的其他页面上经常出现的关键字和短语。我们从 TF-IDF 或 WDF-*IDF 分析中了解到这一原理。
关注排名靠前的文档中使用的术语是创建文本的良好基础，但仅靠这一点往往是不够的，因为在内容方面你应该总是比现有的内容更好一点。
Google 希望在搜索结果中呈现一定的多样性或多样性。因此，使用未出现在这些文档中但在语义上与主要术语相关的术语是有意义的。为此，您可以探索新的视角，例如直接询问用户或其他专家。这使得内容具有独特性。
Google 或其他现代搜索引擎可以将 谁在关注哈贝克？ 这些经常出现的完整且有意义的短语编入列表进行索引。您可以在文章“您是否使用基于 Google 短语的索引？”中找到更多信息。来自我尊敬的同事 Bill Slawski 或我的文章《谷歌如何使用实体、NLP 和向量空间分析来识别和排名相关文档？》以及自然语言处理在数据挖掘、实体和搜索查询中的作用。
LSI 关键词和关键词填充
有些 SEO 人员会撰写所谓的“LSI 关键词”，但并没有真正说明这在实践中的含义，或者使用 LSI 关键词是否真的有利于搜索引擎优化。在 LSI 关键词的上下文中，通常会参考 Google 关键词规划师、搜索结果中突出显示的单词和 Google 查询细化。
谷歌已经警告不要进行“关键词填充”，即在一个页面上一遍又一遍地重复同一个关键词，并用它来“塞满”整个页面。所谓的词频，是SEO石器时代操纵排名的有效手段，但今天它已不再具有太大的影响力，甚至可能被视为过度优化而贬值。
关键词作为实体
术语或关键词可以通过语法句子结构识 迴聲資料庫 别为实体。名词、主语和宾语通常是实体。语义搜索引擎可以使用所谓的主语、谓语和宾语三元组来识别句子中的实体并将它们相互关联。此外，可以通过图形构造（例如 Google知识图谱）识别来自文本等非结构化信息实体之间的关系。像 Google 这样的现代搜索引擎可以使用自然语言处理等方法。
在我的系列文章《搜索引擎中的实体、NLP 和语义》中阅读更多相关内容
检测规范关键词
通过与词典的比较，可以识别并合并含义几乎相同的不同关键词。例如，术语的复数可以与单数合并。例如，“鞋子”被正式化为“shoe”。就搜索查询而言，实际的搜索查询“鞋子”可以在显示搜索结果之前重写为“鞋子”。
关键词的语义相关性是什么？
关键词的语义相关性基于各个关键词之间的语义距离。正如前面所述，这可以使用所谓的向量空间分析来确定。