在这个
SEO的时代，微博、博客、资讯中心做SEO，时效性能弥补其他平台的某些缺点，SEO人员也愿意继续采用。
SEO目标是创造取悦SEO的内容。而且现在的SEO人员越来越注重创造有质量的内容来应对要求越来越高的搜索引擎。
做好seo分词技术尤为重要
seo如何做好
分词技术？如何分词能够满足搜索引擎？什么是百度分词？SEO是否有接触一些分词组件呢？从百度分词不难看出，分词是根据词义、词语、词频的方式，来决定搜索引擎对词语的捕捉。
中文分词一般为：字符串匹配、统计分词、词义分词。
1、字符串匹配分词
这种分词技术又称之为机械分词方法，直白说就是扫描字符串，查询页面中字符串的子串和词相同，则视为匹配，该类分词一般会加入启发式规则，例如：正向/逆向最大化匹配、长词优化等方法。
优势：匹配速度快，实现过程简单
劣势：难以区分歧义词，匹配不精准
案例：庖丁解牛分词器就是基于字符串匹配的分词
例子：成都网络推广公司
“成都、成都网、推广、公司”“成都、推广网、公司”
正向最大值匹配：把关键词从左到右进行匹配
逆向最大值匹配：把关键词从右到左进行匹配
最短路径分词法：搜索引擎提取文中词数最小值
SEO关键词分词技术
2、统计分词
这类分词基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据（标注好的语料）对模型参数进行估计，即训练。 在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。
优点：很好处理歧义和未登录词问题，效果比基于字符串匹配效果好
缺点：需要大量的人工标注数据，较慢的分词速度
相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。
可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。
3、词义分词
词义分词法：通过机器语音判定的分词方法，主要用以处理歧义现象。
