对于新招聘的SEO人员，我们在日常工作中很少谈论中文分词”和“text 分析”,但在SEO项目的实际操作中，一成熟SEO操作中，我们需要走到步骤一才能理解两者。
原因很简单。这是搜索工作原理中最基本和最重要的因素索引 一。在此之前，我们已经了解了更多关于中文分词的知识。本文将探讨文本分析在搜索索引和优化在step 一中的重要性。
1 、中文分词
简单理解:在SEO优化的过程中，我们偶尔会遇到这样的情况:当您检索一特定短语时，您会发现页面标题不包含特定的完整关键词，但是页面在SERP 排名 no 一中。
事实上，对于任何内容页面，search 索引将掌握和识别常识页面短语，并使用短语频率通过复杂算法识别页面相关性，从而参与索引排名。
中文分词算法一包括正向最大匹配、反向最大匹配、最小分段和双向最大匹配四策略。
当然，中文分词是一动态更新过程，每天都会产生大量新单词。对于搜索索引引擎，它需要一的学习周期。一通常，它基于字典(类似于大量关键词库)和相关的统计方法来筛选和计算相关性。
一般来说，一页面内容将根据四简单元素在分词索引后搜索。基本分类如下:
(1)关键词
(2)词类(关键词，名词、动词、形容词和其他属性)
(3)频率
(4)权重(类似于关键词密度)
在对某些列执行数据分析和评估后，输入反向索引序列，并在用于用户检索时给出相应的搜索结果。
2 、文件分析
与中文分词相比，如果从文字的角度理解页面的内容的话，经过多年的实践经验，相信文件分析更强调页面结构的属性，主要包括:
(1)字数:内容页、可识别字数和边页长度。
(2)项目符号:段落中使用的逻辑符号，仅一文本中使用的表达式字符内容。
(3)逻辑结构:主要包括段落结构、内部逻辑关系和相关词语的使用。
(4)文本标签:使用普通页面标签，如H标签和< strong >标签；标签。
文字比例:在前一篇一文章SEO关于优化代码文章中，我们详细阐述了一这一点。
其中，文件分析中涉及的相关要素使每个页面独立。在数千页中，它缺乏一，特别是有关影响因素的统计分析及其与网站排名的关系。