如何找到适合自己网站的关键词？

找到适合自己网站的关键词：一场编程专家的深度讲座

大家好，今天我们来聊聊如何为你的网站找到合适的关键词。关键词是连接你的内容和潜在用户之间的桥梁。选择正确的关键词，能帮助你的网站在搜索引擎结果中获得更好的排名，吸引更多目标用户。

作为一名编程专家，我将从技术角度，结合工具和策略，带你一步步理解关键词研究，并找到最适合你网站的关键词。这次讲座会包含以下几个方面：

1. 理解关键词研究的本质： 为什么关键词研究如此重要？
2. 关键词研究的流程： 从哪里开始，到哪里结束？
3. 关键词分类： 了解不同类型的关键词及其用途。
4. 关键词研究工具： 介绍一些常用的工具及其使用方法。
5. 竞争对手分析： 从竞争对手那里学到什么？
6. 长尾关键词： 如何找到高转化率的长尾关键词？
7. 关键词优化： 如何在网站上使用关键词？
8. 数据分析与迭代： 如何评估关键词效果并不断优化？

1. 理解关键词研究的本质

关键词研究不仅仅是找到一些热门词汇。它是一个理解用户意图的过程。当用户在搜索引擎中输入关键词时，他们实际上是在表达自己的需求。而我们的目标是，找到那些能精确匹配用户需求，并且竞争程度相对较低的关键词。

一个好的关键词策略，能帮助你的网站：

• 提高搜索排名： 搜索引擎会根据关键词的匹配程度，来决定你的网站在搜索结果中的排名。
• 吸引目标用户： 选择合适的关键词，能确保吸引到对你的内容或产品真正感兴趣的用户。
• 提高转化率： 当用户通过与你的业务相关的关键词进入你的网站时，他们更有可能采取行动，例如购买产品、订阅邮件或联系你。

2. 关键词研究的流程

关键词研究不是一蹴而就的事情，而是一个持续迭代的过程。一个典型的关键词研究流程包括以下几个步骤：

1. 头脑风暴： 列出与你的业务相关的关键词。
2. 关键词扩展： 使用工具来扩展你的关键词列表。
3. 关键词分析： 分析关键词的搜索量、竞争程度和相关性。
4. 关键词筛选： 根据分析结果，筛选出最适合你的关键词。
5. 关键词优化： 将关键词应用到你的网站内容中。
6. 数据分析： 跟踪关键词的效果，并不断优化。

3. 关键词分类

关键词可以根据不同的标准进行分类。了解不同类型的关键词，能帮助你更好地制定关键词策略。

• 按长度分类：

  • 短尾关键词： 通常由1-2个词组成，搜索量大，竞争激烈。例如：“编程”，“Python”。
  • 长尾关键词： 通常由3个或更多词组成，搜索量较小，竞争较低，转化率更高。例如：“Python 爬虫教程”，“Python Django 网站开发”。

• 按意图分类：

  • 信息型关键词： 用于寻找信息。例如：“什么是机器学习”，“Python 教程”。
  • 导航型关键词： 用于寻找特定网站。例如：“GitHub”，“Stack Overflow”。
  • 交易型关键词： 用于购买产品或服务。例如：“购买 Python 教程”，“在线编程课程”。

• 按相关性分类：

  • 核心关键词： 与你的业务最相关的关键词。例如，如果你的网站是关于Python编程的，那么"Python"就是一个核心关键词。
  • 相关关键词： 与你的业务相关，但不是核心关键词。例如："Django"，"Flask"，"数据分析"。

关键词类型	特点	例子
短尾关键词	搜索量大，竞争激烈	"编程"，"数据科学"
长尾关键词	搜索量小，竞争较低，转化率高	"Python 初学者教程"，"免费数据科学课程"
信息型关键词	用于寻找信息	"Python 是什么"，"如何学习数据科学"
导航型关键词	用于寻找特定网站	"GitHub Python"，"Stack Overflow 数据科学"
交易型关键词	用于购买产品或服务	"在线 Python 课程"，"数据科学咨询服务"

4. 关键词研究工具

现在，我们来介绍一些常用的关键词研究工具。这些工具可以帮助你扩展关键词列表，分析关键词的搜索量和竞争程度。

• Google Keyword Planner (谷歌关键词规划师): 这是Google提供的免费工具，可以帮助你找到新的关键词，并查看关键词的搜索量和竞争程度。需要注册Google Ads账户才能使用。
• Ahrefs: 这是一个强大的SEO工具，可以帮助你分析关键词、竞争对手和网站的链接。收费较高，但功能强大。
• SEMrush: 另一个强大的SEO工具，功能与Ahrefs类似。也提供免费试用。
• Moz Keyword Explorer: Moz提供的关键词研究工具，可以帮助你找到高潜力关键词。
• Ubersuggest: Neil Patel提供的免费关键词研究工具，功能相对简单，适合初学者。

代码示例：使用 Google Keyword Planner API (需要 Google Ads API 权限)

以下是一个使用 Python 和 Google Ads API 获取关键词搜索量数据的示例代码：

from google.ads.googleads.client import GoogleAdsClient
from google.ads.googleads.enums import KeywordPlanNetworkEnum

def get_keyword_ideas(customer_id, keywords, geo_target_constants, language_constants):
    """
    Gets keyword ideas using the Keyword Planner API.

    Args:
        customer_id: The Google Ads customer ID.
        keywords: A list of keywords to generate ideas for.
        geo_target_constants: A list of geo target constants.
        language_constants: A list of language constants.

    Returns:
        A list of keyword ideas.
    """

    googleads_client = GoogleAdsClient.load_from_storage("google-ads.yaml")  # 替换为你的配置文件
    keyword_plan_idea_service = googleads_client.get_service("KeywordPlanIdeaService")
    keyword_seed = googleads_client.get_type("KeywordSeed")
    keyword_seed.keywords.extend(keywords)

    geo_target_constants_list = []
    for geo_target_constant in geo_target_constants:
        geo_target = googleads_client.get_type("StringValue")
        geo_target.value = geo_target_constant
        geo_target_constants_list.append(geo_target)

    language_constants_list = []
    for language_constant in language_constants:
        language = googleads_client.get_type("StringValue")
        language.value = language_constant
        language_constants_list.append(language)

    request = googleads_client.get_type("GenerateKeywordIdeasRequest")
    request.customer_id = customer_id
    request.keyword_seed = keyword_seed
    request.geo_target_constants = geo_target_constants_list
    request.language = language_constants_list
    request.keyword_plan_network = KeywordPlanNetworkEnum.GOOGLE_SEARCH

    response = keyword_plan_idea_service.generate_keyword_ideas(request=request)

    keyword_ideas = []
    for result in response.results:
        keyword_ideas.append({
            "text": result.text.value,
            "monthly_searches": result.keyword_idea_metrics.avg_monthly_searches.value
        })

    return keyword_ideas

# 示例用法
customer_id = "YOUR_CUSTOMER_ID"  # 替换为你的 Google Ads 客户 ID
keywords = ["Python", "编程"]
geo_target_constants = ["geoTargetConstants/1023191"]  # 美国
language_constants = ["languageConstants/1000"]  # 英语

keyword_ideas = get_keyword_ideas(customer_id, keywords, geo_target_constants, language_constants)

for idea in keyword_ideas:
    print(f"Keyword: {idea['text']}, Monthly Searches: {idea['monthly_searches']}")

注意：

• 你需要安装 google-ads 库： pip install google-ads
• 你需要创建一个 Google Ads API 项目，并获取必要的凭据。
• 你需要将 google-ads.yaml 文件替换为你自己的配置文件。
• 你需要替换 YOUR_CUSTOMER_ID 为你的 Google Ads 客户 ID。
• geoTargetConstants 和 languageConstants 需要替换为相应的常量。你可以在 Google Ads API 文档中找到这些常量。

5. 竞争对手分析

分析竞争对手的关键词策略，可以帮助你发现新的关键词机会，并了解哪些关键词是有效的。

• 找到你的竞争对手： 使用搜索引擎搜索你的核心关键词，找到排名靠前的网站。
• 分析竞争对手的网站： 查看竞争对手网站的标题、描述、关键词标签和内容，了解他们使用的关键词。
• 使用工具分析竞争对手的关键词： 使用Ahrefs或SEMrush等工具，可以查看竞争对手网站的关键词排名和流量来源。

通过竞争对手分析，你可以：

• 发现新的关键词机会： 竞争对手可能使用了你没有想到的关键词。
• 了解关键词的竞争程度： 如果竞争对手在某个关键词上排名很高，那么这个关键词的竞争程度可能很高。
• 学习竞争对手的策略： 了解竞争对手如何使用关键词，可以帮助你制定自己的关键词策略。

6. 长尾关键词

长尾关键词通常由3个或更多词组成，搜索量较小，竞争较低，但转化率更高。这是因为长尾关键词更具体，更能精确匹配用户的需求。

例如，如果你的网站是关于Python编程的，那么"Python"是一个短尾关键词，而"Python Django 网站开发教程"就是一个长尾关键词。

如何找到长尾关键词：

• 使用关键词研究工具： 许多关键词研究工具可以帮助你找到长尾关键词。
• 分析用户搜索查询： 查看你的网站分析报告，了解用户搜索了哪些关键词进入你的网站。
• 使用 "People also ask" 功能： 在 Google 搜索结果页面，你会看到 "People also ask" 部分，这里列出了一些与你的关键词相关的问题。这些问题通常是很好的长尾关键词。
• 头脑风暴： 思考你的目标用户会搜索哪些具体的问题。

代码示例：使用 Python 模拟 "People also ask" 功能 (需要安装 requests 和 beautifulsoup4 库)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_people_also_ask(keyword):
    """
    Scrapes the "People also ask" section from Google search results.

    Args:
        keyword: The keyword to search for.

    Returns:
        A list of questions from the "People also ask" section.
    """

    url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 检查是否有 HTTP 错误

        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        people_also_ask_div = soup.find("div", {"jsname": "U8S5hc"})  # 查找包含 "People also ask" 的 div

        if people_also_ask_div:
            questions = []
            for question_div in people_also_ask_div.find_all("div", {"class": "BNeawe s3v9rd AP7Wnd"}):
                question = question_div.text.strip()
                questions.append(question)
            return questions
        else:
            return []

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error during request: {e}")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return []

# 示例用法
keyword = "Python 教程"
questions = get_people_also_ask(keyword)

if questions:
    print(f"People also ask questions for '{keyword}':")
    for question in questions:
        print(f"- {question}")
else:
    print(f"No 'People also ask' questions found for '{keyword}'.")

注意：

• 你需要安装 requests 和 beautifulsoup4 库： pip install requests beautifulsoup4
• Google 的网页结构可能会发生变化，导致代码失效。你需要根据实际情况调整代码。
• 此代码只是一个示例，可能需要进行更多的错误处理和优化。
• 请遵守 Google 的爬虫规则，不要过度请求，以免被屏蔽。

7. 关键词优化

找到合适的关键词后，你需要将它们应用到你的网站内容中。

• 标题标签 (Title Tag): 这是最重要的SEO因素之一。确保你的标题标签包含你的核心关键词，并且具有吸引力。
• 描述标签 (Description Tag): 描述标签是搜索引擎结果页面中显示在标题下方的文本。确保你的描述标签包含你的核心关键词，并且能吸引用户点击。
• H1 标签 (H1 Tag): H1 标签是页面上的主要标题。确保你的H1标签包含你的核心关键词。
• 正文内容： 在你的正文内容中自然地使用关键词。不要过度堆砌关键词，这可能会被搜索引擎惩罚。
• 图片Alt属性： 为你的图片添加Alt属性，并包含相关的关键词。
• URL： 确保你的URL包含你的核心关键词。

代码示例：使用 Python 修改 HTML 文件的标题标签 (需要安装 beautifulsoup4 库)

from bs4 import BeautifulSoup

def update_title_tag(html_file, new_title):
    """
    Updates the title tag in an HTML file.

    Args:
        html_file: The path to the HTML file.
        new_title: The new title for the page.
    """

    try:
        with open(html_file, "r", encoding="utf-8") as f:
            html_content = f.read()

        soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
        title_tag = soup.find("title")

        if title_tag:
            title_tag.string = new_title
        else:
            # 如果没有 title 标签，则创建一个
            new_title_tag = soup.new_tag("title")
            new_title_tag.string = new_title
            soup.head.insert(0, new_title_tag) # 插入到 head 标签的开头

        with open(html_file, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(str(soup))

        print(f"Successfully updated title tag in {html_file} to '{new_title}'")

    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: File not found: {html_file}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

# 示例用法
html_file = "index.html"
new_title = "Python 教程 - 初学者入门"
update_title_tag(html_file, new_title)

注意：

• 你需要安装 beautifulsoup4 库： pip install beautifulsoup4
• 确保你的 HTML 文件存在，并且具有正确的编码 (通常是 UTF-8)。
• 此代码只是一个示例，可能需要进行更多的错误处理和优化。
• 在修改 HTML 文件之前，最好先备份一下。

8. 数据分析与迭代

关键词优化不是一次性的工作，而是一个持续迭代的过程。你需要定期跟踪关键词的效果，并根据数据进行调整。

• 跟踪关键词排名： 使用SEO工具跟踪你的关键词排名。
• 分析网站流量： 使用Google Analytics等工具分析你的网站流量，了解哪些关键词带来了最多的流量。
• 跟踪转化率： 跟踪你的网站转化率，了解哪些关键词带来了最高的转化率。

根据数据分析结果，你可以：

• 调整关键词策略： 如果某些关键词效果不佳，可以尝试使用其他关键词。
• 优化网站内容： 根据用户搜索查询，优化你的网站内容。
• 创建新的内容： 根据用户需求，创建新的内容。

通过持续的数据分析和迭代，你可以不断提高你的网站在搜索引擎中的排名，吸引更多目标用户，并提高转化率。

找到适合自己网站的关键词是一个复杂但至关重要的过程。理解关键词研究的本质，掌握关键词研究的流程，善用关键词研究工具，分析竞争对手，寻找长尾关键词，优化网站内容，并进行数据分析与迭代，你就能为你的网站找到最合适的关键词，并取得成功。