Ключевые словосочетания в тексте это: Ключевое словосочетание / wiki ТопЭксперт

Прямое и разбавленное вхождение ключевых слов в текст

Для привлекательности и отображения текстового контента в выдаче, нужно вписать в них ключевые фразы. С помощью этих запросов пользователь сможет быстро найти в поисковике требуемую информацию. Если внедрить в текстовой материал ключевые фразы, можно повысить шансы, что читатель, среди разнообразия сайтов, зайдёт именно на ваш. Работать с этими словами необходимо аккуратно. Они должны быть вписаны органично, без потери читабельности. Ключевики внедряются разными способами, бывают точными, прямыми, разбавленными и т.д. Перед созданием текстового контента, нужно разобраться с нюансами этой темы.

Что такое ключевики и как они работают?

Ключевик – это фразы (сочетание слов), которые пользователь вписывает в строку поиска. Требуется, чтобы ускорить получение информации. На основе введённого запроса поисковик (Google, Yandex или другой) выдаёт все подходящие страницы.

Например, человек ищет фотографа на свадьбу. Этот запрос он и введёт в строке поиска. Дополнительно можно написать город, где будет организовао мероприятие. Также, вводятся слова “заказать”, “цена”, “недорого” и другие уточняющие моменты. На основе написанной фразы выдаются доступные ссылки. На верхних строках расположены сайты, тексты которых больше соответствуют введённому запросу.

Ключевые слова классифицируются по нескольким параметрам. Чаще – это частота ввода фраз в поисковые системы. Ключевики бывают:

1. Низкочастотными. Вводятся в поиске редко. Отличаются узкой тематикой. Запрашиваются не более 200 раз в месяц. Используются для продвижения малоизвестных товаров или услуг, для продажи в маленьких городах и т.д.
2. Среднечастотными. Ежемесячно используются около тысячи раз. Они довольно длинные, с уточнениями. Одна фраза может включать до 6-ти слов.
3. Высокочастотными. Их пользователи вводят чаще остальных. Могут использоваться в месяц больше 500 тысяч раз. Применяются для товаров и услуг, имеющих стабильно высокий спрос.

Современный контент должен включать все виды ключевиков.

Читайте также:

Что такое навигационные, информационные и транзакционные запросы: обзор с примерами и советы по использованию

#SEO продвижение #Новичкам

Виды вхождений ключевиков

Добавление ключей в текст бывает разным. Каждый вариант предусматривает своё написание запроса. Так, ключи бывают:

1. Прямыми. В запросе могут быть предлоги и знаки препинания: “Аренда машины в Москве”.
2. Точными. Отсутствие изменений: “Аренда машины Москва”.
3. Разбавленными. В этом случае появляются допы: “Аренда машины на час Москва”.
4. Морфологическими. Изменение склонений и спряжений: “Правила аренды машины в Москве”.
5. Синонимическими. Частично используют синонимы: “Аренда автомобиля в Москве”.

В зависимости от вида ключа, фразы сильно меняются. При подборе и их внедрении нужно учитывать нюансы. Если безответственно подойти к этому процессу, возникнут трудности с продвижением. Поисковые системы не выведут сайт в ТОП выдачи.

Точное вхождение

Особенность заключается во внедрении словосочетания в первоначальной форме, без каких-либо изменений. Запрещается склонять их или добавлять допы. При запросе “детские игрушки”, в такой же форме нужно вписать эту фразу в текст.

Чистое вхождение

Этот вариант схож с предыдущим вариантом. Нельзя добавлять слова в запрос или вписывать знаки препинания, местоимения и иные части речи. Не стоит менять порядок в фразе.

Особенности прямого вхождения

Имеет схожесть с предыдущими вариантами, но есть отличие. При внедрении допускается использование знаков препинания. Прямое вхождение позволяет получить читабельный, естественный текст. Запрос “детские игрушки цена”, можно внедрить в предложении “В каталоге магазина представлены разные детские игрушки, цена которых удивит”.

Подробнее о разбавленном вхождении

Характерной чертой этого варианта является возможность использования дополнительных слов. Исключением являются ситуации, когда запрос в целом состоит из одного слова. При разбавленном вхождении ключевик “детский игрушки цена” можно использовать так: “Заказывайте детские игрушки выгодно”.

Морфологическое внедрение ключей

Допускаются изменения склонения и/или спряжения. Чем больше слов во фразе, тем больше вариантов трансформации. Для запроса “доставка детских игрушек” подойдут: “Быстрая доставка детских игрушек на дом”, “Заказать доставку детских игрушек онлайн” и т.д.

Синонимическое

Из названия ясно, что ключевые фразы разбавляют с помощью синонимов. Например, “Автомобиль” можно заменить на “Машина”, “Авто” и т.д. Синонимическое вхождение ключевиков позволяет избегать тавтологии в тексте.

Обратное внедрение

При обратном внедрении слова в ключевой фразе можно менять местами. Допускается изменение окончания. Запрос “детские игрушки доставка” можно перефразировать на “срочная доставка детских игрушек”.

Сложное внедрение

Иногда в одной фразе одновременно применяются несколько способов: переставление слов, изменение формы, добавление местоимений и т.д. Рассмотрим запрос “доставка детских игрушек”. При сложном способе внедрения этот ключевик может выглядеть так: “Развивающие детские игрушки мы готовы доставить в течение часа”.

С опечаткой

Авторы иногда специально допускают ошибку в написании ключевой фразы, но в современном СЕО такой меод давно не используют. Ранее он нужен был, так как предусматривалось, что пользователь может опечататься или не знать, как правильно пишется слово. Современные поисковики самостоятельно исправляют ошибки при запросе.

Читайте также:

Что такое семантическое ядро

#SEO продвижение #Новичкам

Правила подбора ключевиков

Ключевики, внедрённые в контент на сайте, должны положительно влиять на его статистику. Для достижения результата требуется грамотный подбор запросов. Важно разобраться, какие фразы подходят для вашей деятельности. Поиск и отбор осуществляется разными способами.

Вручную

Подразумевается самостоятельный поиск и отбор подходящих ключевиков. Необходимо понять, каким образом человек будет формулировать вопрос для поиска в интернете. Например:

• заказать детские игрушки;
• игрушки Москва;
• развивающие игрушки;
• игрушки для детей с доставкой;
• купить детские игрушки и т.д.

Нужно составить список, разделив простые и более детальные ключевики.

Использование сервисов

Процесс подбора ключевиков можно ускорить, частично автоматизировав. Для этого используются специальные программы, выполняющие поиск практически без участия человека. При выборе важно учитывать функциональность ПО и то, на какие поисковые системы они направлены.

Для этой задачи есть платные и бесплатные сервисы.

Использование ключевиков

Внедрять ключи в нужно в разные разделы сайта, в заголовки, в карточки товаров и т.д. Требуется равномерное распределение по материалу. Они не должны скапливаться в одном месте и располагаться близко друг к другу.

Чем грозит переизбыток?

Перенасыщение сайта ключами – плохо не только для поисковой выдачи. Это негативно влияет на целевую аудиторию, которой будет сложно усваивать контент. Поисковые системы, в свою очередь, умеют распознавать переизбыток. Такие сайты он воспринимает неестественными.

Оптимальное количество ключей

Отсутствуют установленные стандарты. В среднем, ключи составляют 5% от общего объёма. Придерживаться этого стоит для поддержания хорошего уровня оптимизации. Главное, чтобы запросы были среднечастотными и высокочастотными. После первых шагов по продвижению сайта можно будет проанализировать эффективность выбранных поисковых фраз.

Это позволит подобрать новые ключевые слова и отказаться от тех, что не дают результат.

Важная информация

Текстовый контент должен включать ключевики, помогающие пользователю найти нужную информацию. Для оптимизации сайта необходимо помнить о следующем:

1. Наличие ключевиков позволяют поисковику ранжировать сайт в соответствии с введённой информацией.
2. В случае небольшого объёма работы, оптимизацией можно заняться самостоятельно, делая это вручную. Крупным порталам нужно использовать специальные программы, автоматизирующие процесс подбора ключей.
3. Точное вхождение запросов подразумевает внесение словосочетания без изменений. Есть и другие варианты, позволяющие вписывать знаки препинания, добавлять допы и т.д.
4. Фразы классифицируются по частоте запросов. Предпочтение стоит отдавать низко- и среднечастотным.

Ключевые слова нужны, чтобы оптимизировать текущие страницы сайта. Это позволяет “сказать” поисковой системе, что ваш портал соответствует определённому запросу. Ключевики используются и при размещении новых страниц, статей и целых разделов. Позволяют охватить интересующие ниши.

При написании SEO-текстов нужно понимать, что в первую очередь они оформляются для потенциальных посетителей. Только после этого – для поисковых систем. Учитывая это, важно, чтобы ключевики были вписаны естественно. Даже в случае необходимости внедрения прямого запроса, можно его интересно обыграть.

Чем выше будет позиция вашего сайта в поисковой выдаче, тем выше вероятность, что его посетят. Оптимизация контента под ключевые фразы – возможность привлечь посетителей и увеличить просмотры. Главное – делать это грамотно. Недостаток либо переизбыток ключевиков приводит к тому, что контент будет признан системой неестественным. В таком случае вероятность попасть в ТОП минимальна.

Помогаем грамотно вписать ключевые фразы в текст

SEO-копирайтер пишет полезные тексты не только для людей, но и для поисковых систем. Машина еще не скоро сможет оценить глубокие метафоры, используемые в тексте, и образную речь, но вот количество ключевых слов и фраз — запросто.

 

*Ключевые слова — это запрос, который вбивает пользователь в поисковую строку. Они помогают поднять позиции сайта в поисковой выдаче, а значит, привлечь больше целевой аудитории.

 

Замаскировать ключевые слова так, чтобы они не выделялись из общего контекста и не портили читабельность, — задача не из простых. Сделать это можно при помощи разных видов вхождения в текст.  Чтобы заказчик остался доволен вашей работой, давайте потренируемся на котиках и разберемся подробнее в этом вопросе.

 

1. Точное/чистое вхождение

Ключевая фраза встречается в тексте без изменений. Чтобы вхождение оставалось точным и кристально чистым, менять ничего нельзя! Должны быть сохранены и последовательность слов, и регистр.

 

 

2. Прямое вхождение

Как и в первом варианте, словоформа сохраняется, но разбить ее можно знаками препинания.

 

 

3. Разбавленное вхождение

Между ключевыми словами можно добавить другие слова, знаки препинания и даже изменить строчные буквы на заглавные! Важно сохранить словоформу и последовательность слов.

 

 

4. Морфологическое вхождение

Тут следим за регистром и последовательностью, зато склонять и спрягать слова можно, как будет удобно.

 

 

 

5. Морфологическое разбавленное вхождение

Можете спрягать, склонять, ставить знаки препинания, менять регистры, в общем, делайте, что хотите! Но последовательность слов все-таки нужно сохранить.

 

.

6. Обратное вхождение

Это прямое вхождение только в обратном порядке. Регистр не важен.

 

 

7. Обратное разбавленное вхождение

Обратное вхождение с дополнительными словами и знаками препинания в рамках одного предложения. Регистр не важен.

 

 

8. Сложное вхождение

Любое вхождение в любой последовательности. Регистр не важен. Последовательность слов не имеет значения.

 

 

9. Синонимическое вхождение

В ключевом словосочетании слова могут заменяться синонимами.

 

 

10. Вхождение с ошибками

Поисковые машины различают опечатки, и даже если вы напишете «БалАванный котик» вместо «БалОванный котик», алгоритм сможет поймать этот поисковый запрос.

 

Так, сколько нужно котиков?

На Text.ru можно определить процент заспамленности, для этого перейдите в SEO-анализ и загрузите свой текст. Алгоритм определит ключевые слова и посчитает их количество.

• до 30% — отсутствие или естественное содержание ключевых слов в тексте;
• от 30% до 60% — SEO-оптимизированный текст. В большинстве случаев поисковые системы считают данный текст релевантным ключевым словам, которые указаны в тексте.
• от 60% — сильно оптимизированный или заспамленный ключевыми словами текст.

 

Дорогие авторы, помните, самое главное в тексте – это его содержание. Мы рекомендуем использовать все виды вхождений, чтобы тексты стали интересными и живыми. Ведь тогда они станут полезными для людей и привлекательными для поисковых систем!

Извлечение ключевых фраз из текста: RAKE и Gensim в Python | Никита Саксена

Опубликовано в

·

5 минут чтения

·

6 сентября 2020 г.

The Washington Post сообщает, что публикует в среднем 1200 статей , графика и видео в день (что count, тем не менее, включает провода рассказов ). Это много контента! У кого есть время просматривать все эти новости? Разве не было бы здорово, если бы мы могли извлекать только релевантные фразы из каждой новостной статьи?

Photo by Romain Vignes on Unsplash

Ключевые фразы — это набор слов (или групп слов), которые резюмируют важные моменты абзаца. Это не окончательное изложение текста, это просто список соответствующих концепций, которые обсуждались в статье.

1. Лемматизировать текст: Не имеет смысла включать каждое слово в словарный запас текстового отрывка, когда такие слова, как «письмо», «написал», «написал», означают одно и то же: «написать». Итак, мы лемматизируем текст, т. е. прежде всего приводим каждое слово к его корневой форме.
2. Выберите возможные фразы: Отрывки текста содержат много слов, но не все из них релевантны. Большинство из них могут быть часто используемыми словами, такими как «а», «тот», «тогда» и так далее. Такие слова, называемые стоп-словами, должны быть отфильтрованы, иначе они загрязнят вывод. Последовательные слова, имеющие контекстуальное сходство, должны быть сгруппированы вместе.
3. Оценка каждой фразы: Когда у вас есть список возможных фраз, вам нужно ранжировать их, чтобы выяснить, какая из них является наиболее важной.

В этом блоге мы рассмотрим реализации следующих алгоритмов извлечения ключевых фраз на Python: можно сравнить результаты для всех алгоритмов:

 AI Platform Pipelines состоит из двух основных частей: (1) инфраструктура для развертывания и запуска структурированных рабочих процессов ИИ, интегрированных со службами Google Cloud Platform, и (2) инструменты конвейера для создания, отладки и совместного использования конвейеров и компонентов. Служба работает в кластере Google Kubernetes, который автоматически создается в процессе установки и доступен через панель инструментов Cloud AI Platform.  С помощью AI Platform Pipelines разработчики указывают конвейер с помощью комплекта разработки программного обеспечения Kubeflow Pipelines (SDK) или путем настройки шаблона конвейера TensorFlow Extended (TFX) с помощью TFX SDK. Этот пакет SDK компилирует конвейер и отправляет его на сервер REST API конвейеров, который сохраняет и планирует выполнение конвейера. 

RAKE расшифровывается как Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов . Сам алгоритм описан в книге Text Mining Applications and Theory Майкла Берри. Мы просто рассмотрим реализацию здесь, я бы порекомендовал этот сайт, если вы хотите узнать, что происходит за кулисами.

Установка:

Импорт:

Стоп-слова:

Загрузите этот список стоп-слов отсюда и сохраните путь в переменной с именем stop_dir.

Создайте объект RAKE из текста:

Теперь пришло время извлечь ключевые слова! RAKE изначально не печатает ключевые слова в порядке оценки. Но он возвращает счет и извлеченные ключевые фразы. Давайте напишем быструю функцию для сортировки этих извлеченных ключевых фраз и оценок.

Сохраните текстовый фрагмент в переменной и передайте его объекту rake_object. Мы назвали наши переменные субтитры. Число 10 в конце первой строки означает, что мы извлекаем только первые 10 ключевых слов.

Бинго! Были сделаны! Чем выше оценка, тем важнее ключевая фраза.

 ключевых слов: [('процесс установки', 4.0), ('tensorflow extension', 4.0), ('совместное использование конвейеров', 5.4), ('кластер google kubernetes', 9.5), ('конвейеры платформы AI', 10.4 ), ('службы облачной платформы Google', 15.0), ('панель инструментов облачной платформы ИИ', 15.0), ('конвейеры отдыхают на сервере API', 15.4), ('запуск структурированных рабочих процессов ИИ', 15.5), ('конвейеры kubeflow комплект для разработки программного обеспечения', 23.4)] 

RAKE-NLTK — это модифицированная версия, в которой для некоторых расчетов используется инструментарий обработки естественного языка NLTK.

Установка:

Импорт, объявление объекта RAKE-NLTK и извлечение!
Мы снова извлекаем только первые 10 ключевых слов.

Вот вывод для того же фрагмента текста с использованием RAKE-NLTK. Для выбранного прохода RAKE и RAKE-NLTK дают одинаковый результат. Но это не всегда так. Попробуйте сами на других отрывках!

 ['комплект для разработки программного обеспечения для конвейеров kubeflow', 'запуск структурированных рабочих процессов ИИ', 'сервер API-интерфейса для отдыха конвейеров', 'панель инструментов облачной платформы ИИ', 'службы облачной платформы Google', 'конвейеры платформы ИИ', 'кластер google kubernetes' , «две основные части», «совместные конвейеры», «расширенный тензорный поток»] 

Реализованная в Gensim Python и Cython, Gensim представляет собой библиотеку с открытым исходным кодом для обработки естественного языка с использованием современного статистического машинного обучения.

Установка:

Импорт и вызов функции:

Выход:

 конвейеры конвейерная платформа разработчики разработка sdk tfx kubernetes 

9 0004 Кажется, что простой вызов функции ключевых слов в Gensim не выполняет встроенную предварительную обработку. .

Мы научились писать коды на Python для извлечения ключевых слов из отрывков текста.

Вот еще несколько крутых реализаций извлечения ключевых фраз. Проверь их!

• NLTK
• TextRank

Вы можете попробовать текстовые фрагменты на всех этих алгоритмах и посмотреть, что лучше всего подходит для вашего случая использования!

Наткнулись на другой алгоритм извлечения ключевой фразы? Скиньте в комментарии!

машинное обучение — извлечение ключевых фраз из текста на основе темы с помощью Python

Похоже, здесь хорошим подходом будет использование скрытой модели распределения Дирихле, которая является примером того, что известно как тематическая модель.

---

A LDA — это неконтролируемая модель, которая находит похожие группы среди набора наблюдений, которые затем можно использовать для назначения темы каждому из них. Здесь я расскажу, что может быть подходом к решению этой проблемы путем обучения модели с использованием предложений в столбце text . Хотя в случае фраз достаточно репрезентативны и содержат необходимую информацию для захвата моделями, они также могут быть хорошими (возможно, лучшими) кандидатами для обучения модели, хотя об этом вам лучше судить самому.

Перед обучением модели необходимо выполнить некоторые шаги предварительной обработки, включая токенизацию предложений, удаление стоп-слов, лемматизацию и выделение корней. Для этого вы можете использовать nltk :

 из nltk.stem import WordNetLemmatizer
из nltk.corpus импортировать стоп-слова
из nltk.tokenize импортировать word_tokenize
импорт лда
из sklearn.feature_extraction.text импортировать CountVectorizer
игнорировать = установить (стоп-слова. слова ('английский'))
стеммер = WordNetLemmatizer()
текст = []
для предложения в df.text:
    слова = word_tokenize (предложение)
    стебель = []
    для слова словами:
        если слово не в игноре:
            Stemmer.append (stemmer.lemmatize (слово))
    text.append(' '. join(в основе))
 

Теперь у нас есть более подходящий корпус для обучения модели:

 print(text)
['отличная игра, потрясающая голевая команда',
 "вратарская команда допустила ошибку",
 'четыре турнира Большого шлема',
 'лучший игрок трехочковой линии',
 «Лучшее время лучшего игрока Новака Джоковича»,
 'лучший игрок в слэм-данк',
 'заслуженный фол из-за желтой карточки',
 'точка штрафного броска']
 

Затем мы можем преобразовать текст в матрицу количества токенов с помощью CountVectorizer , что является вводом LDA , который будет ожидать:

 vec = CountVectorizer (анализатор = 'слово', ngram_range = (1,1))
X = vec.fit_transform (текст)
 

Обратите внимание, что вы можете использовать параметр ngram для разделения диапазона n-грамм, который вы хотите учитывать при обучении модели. Например, установив ngram_range=(1,2) , вы получите функции, содержащие все отдельные слова, а также 2-граммы в каждом предложении, вот пример обучения CountVectorizer с ngram_range=(1 ,2) :

 vec. get_feature_names()
['удивительный',
 'удивительный гол',
 'удивительный слэм',
 'лучший',
 'лучший игрок',
 ....
 

Преимущество использования n-грамм заключается в том, что вы можете также найти ключевых фраз помимо отдельных слов.

Затем мы можем обучить LDA с любым количеством тем, которые вы хотите, в этом случае я просто выберу 3 тем (обратите внимание, что это не имеет ничего общего со столбцом тем ), которые вы можете считать ключевых фраз — или слов в данном случае — которые вы упомянули. Здесь я буду использовать lda , хотя есть несколько вариантов, таких как gensim. Каждая тема будет связана с набором слов из словаря, с которым она была обучена, при этом каждое слово будет иметь балла , измеряющих релевантность слова в теме.

 модель = lda.LDA(n_topics=3, random_state=1)
модель.fit(X)
 

Через theme_word_ теперь мы можем получить эти балла , связанный с каждой темой.