SEO说到底是一种营销方式，基本的游戏规则包括三点：

1.在搜索用户中发现自己的目标用户；

2.将搜索用户拉到自己网站来；

3.将搜索用户变成自己的用户。

在搜索用户中发现自己的目标用户

目标用户的界定，实际上是一种匹配。搜索用户信息检索需求表现为搜索用的词，而作为网站可以提供什么信息服务，则由自身的业务和内容生产能力来决定。这个匹配过程，其实就是了解自身，用自身的特性，去框搜索用户的过程。最终的产出将是一个符合自己业务的搜索关键词库。

那么，这个关键词库如何来？基本的关键词获取方式大家都知道，无非是自身，搜索引擎，竞品。包括但不限于以下方式：

1.自身商品或者服务相关的名词，品牌词，属性词等等；

2.站内搜索词；

3.自己的网站在搜索引擎获得曝光和流量的词；

4.百度相关搜索词；

5.百度凤巢扩词接口扩出来的词；6.百度指数中的相关词；

7.竞品站点上结构化的数据；

8.上述关键词切词后获得的词。

关键词的导入与数理是一个繁杂的工作，也会伴随着对于自身业务的理解，对于搜索用户的了解，而不断完善。最终的产出，将是一个持续流入的关键词库，关键词有明确的词性界定，关键词之间有多维的关系。

关键词的整理也是一件有趣的事情，一切有效的商业行为都是为了满足人的需求，而研究关键词，就是在研究需求。了解需求，满足需求，是一个小的闭环。

关于关键词特征，举个简单的例子：

不同行业的模板，需要自己在大量领域内关键词的基础上去提取特征。

关键词库的整理有些可以通过系统化的方式来实现，比如站内搜索词的导入，相关搜索词的抓取，利用凤巢接口获得凤巢扩词，以及切词，词性定义等等。由于与业务紧密耦合，还是有很多非结构化的事情，需要结合人工处理。慢工出细活，在关键词上花再多时间也是值得的，就像商店想卖东西，需要琢磨客户需求，再去迎合客户类似。

实际上，对于用户需求的挖掘，可以从很多地方找到应用。比如广告投放中，DMP公司从事的就是用户特征提取分析的工作，数据用来供广告投放做到精准营销；再如站内的精准化推荐，根据系统track到的用户行为，给用户做相关推荐等等。

更好的了解目标用户的需求是成功的第一步，对于SEO而言，就是建一个好的词库。有了词库，才能明确需要推动什么信息的生产，来满足搜索用户的检索需求，有了词的关系，才能更好的构建页面内的信息维度，才能更好的布局内链，集聚相关语义的权重。

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