SEO页面相关性的计算公式

对于SEO人员来说页面相关性尤为重要

W(relevance)=W(match)+W(density)+W(positon)+W(tag)

relevance：页面相关性

match：关键字匹配值

density：关键字密度

position：关键字分布值

tag：标签权重值

页面相关性=关键字匹配值+关键字密度值+关键字分布值+标签权重值

例如某页面的内容为：<html><body><b>搜索引擎优化</b><h1>搜索引擎</h1>……</body> </html>，则根据前面的一些假设值，针对“搜索引擎优化”这个关键字来说，由于只出现一次，则关键字匹配值W(match)=130；关键字密度是50%，则关键字密度值W(density)=20；关键字出现在页面的顶部，则关键字分布值W(position)=50；而权重标签<b>在突出关键字“搜索引擎优化”时出现了一次，则标签权重值W(tag)=10，即W(relevance)=10+20+50+10。

搜索引擎利用关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签这四大要素相互制约的作用，完善页面相关性的计算。

内部链接是指网站内部页面之间的链接关系，体现了网站内部对某个页面的认可程度。

W(page) =W(relevance) +W(link) +W(user)

page：页面权重值

relevance：页面相关性

link：链接权重值

user：用户行为得分

W(page) =W(relevance) +W(link) +W(user) 式中，W(page)是页面权重值，W(relevance)是页面相关性值，W(link)是链接权重值，W(user)是用户行为得分。

关键字密度主要是由“关键字词频”及“总词汇量”两个因素决定，这三者之间的关系如下：

关键字密度＝关键字词频/总词汇量

式中，总词汇量是指页面程序标签（如HTML标签及ASP、JSP、PHP等）以外的词汇的数量。

1.页面相关性 页面相关性是指页面内容与用户所查询的关键字在意义上的接近程度，主要由关键字匹配度、关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等决定。 关键字匹配度 关键字匹配度是指页面P中的内容与用户所查询的关键字K之间的匹配程度，主要由两个因素决定：

页面P中是否存在与查询条件关键字K相匹配的内容，即页面内容中是否包含关键字K。 关键字K在页面P中出现了多少次，即页面P中有多少个关键字K。 为了计算关键字匹配度，搜索引擎为每个页面分配一个关键字匹配值，该值由关键字在页面中出现的次数决定。假设某个关键字在页面中出现一次，关键字匹配值为10，那么若该关键字在页面中出现10次，则关键字匹配值=10*10。 如果这种假设成立，则某关键字在页面中出现的次数越多（即词频越高），页面的相关性就越高，这样搜索结果就极容易被网站所有者操控。例如，一个网站想要提高页面的相关性，只需在页面中添加足够多的关键字即可。 因此，关键字词频决定页面相关性的做法是极不合理的，还需要结合关键字密度、关键字分布及关键字的权重标签等多方面来制约。 关键字密度 为了有效防止网站所有者恶意操控搜索结果，搜索引擎根据关键字词频与网页总词汇量的比例（即关键字密度值）来衡量页面中某关键字的词频是否合理。 假设页面中某关键字的密度为50%，这个页面的关键字密度值为20。例如，在内容是camcorder battery的页面中，camcorder的关键字密度是50%，则针对关键字camcorder，这个页面的关键字密度值为20。 关键字分布 关键字分布即关键字在页面中出现的位置。关键字在页面中不同的位置上出现会对页面的相关性带来一定的影响。