关于页面 SEO 的详细信息留到下次再写，所以我只推荐你阅读Cyrus Shepard 的这篇经典文章。
对书面文本的语义搜索优化进行评级的最佳方法是使用TF-IDF分析，由 OnPage.org 等网站提供（还提供了有关TF-IDF 分析的优点和缺点的清晰指南）。
请记住，TF-IDF 还可以用于进行竞争性语义搜索分析并发现竞争对手使用的关键字词典。
在这篇文章的开头，我们 贷款数据库 看到了 Google 如何投入大量资金来更好地理解其抓取的文档的含义，以便更好地回答用户执行的查询。
语义（和语义搜索）只是 Google 做出这一巨大努力的支柱之一。
另一个支柱是了解用户搜索行为和执行搜索的用户的背景。
用户搜索行为
最近，Larry Kim 根据他所做的实验分享了两篇文章，阐述了RankBrain 如何与点击率和停留时间等因素相关的理论。
虽然这些帖子具有极强的可操作性、用原始数据呈现有趣的信息并证实了过去进行的其他测试，但这些所谓的用户信号（点击率和停留时间）可能与 RankBrain 没有直接关系，而是与用户搜索行为和个性化搜索有关。
是的。这一切都是为了更好地理解网络文档和查询，以便为用户提供最佳答案（同时赚钱）。
为了实现这一目标，即成为人们梦寐以求的“星际迷航计算机”，谷歌正在向机器/深度学习、神经网络、语义、搜索行为、上下文分析和个性化搜索投入资金、人力和精力。