“SEO”百度指数暴涨是怎么回事

最近，有些许基友问我，“SEO”这个词的百度指数，自2019年4月之后就开始暴涨，表示非常震惊、激动，是不是表示SEO行业开始回暖了呢？新的SEO就业潮是不是要来了呢？

比如，用户搜索行为的改变，会在所有搜索引擎中体现，搜索趋势大致是一样的。所以搜狗的SEO指数是怎么个情况？

比如，用户搜索行为的改变，如果不是涉及地域的关键词，会在大部分城市有所体现？那么有的城市暴涨，有的城市平缓是怎么个情况？

---> 北京，平缓

---> 黑龙江，平缓

等等等，代理IP资源充沛的省份，暴涨明显

待本渣解释一番后，基友又问，为什么要刷SEO的百度指数呢？

我TM怎么知道，又不是我刷的。

瞎猜一下，除了测试刷指数程序的有效性，剩下可能是为了做排名

那么“百度指数”跟“排名”有什么关系？

为了阐述这个问题，需要先了解几个概念：搜索需求，前置搜索词，跳出搜索词，搜索词，搜索实体

比如用户先搜索“书包网”，在搜索“第二书包网”，在搜索“华为P30 Pro”，其中：

1）“书包网”是“第二书包网”的前置搜索词，且实体一致，都为“书包网”

实体为一类名词的集合，比如机械实体：“挖掘机、装载机、货车、吊车”等，艺人类实体：“刘德华、梁朝伟”，职位类实体：“SEO、PHP、产品经理”

实体由搜索引擎定义，外界是干预不了的

2）“第二书包网”为“华为P30 Pro”的前置搜索词，但两个Query不属于同一个实体，所以“第二书包网”为跳出搜索词。

可以理解为，该用户在“第二书包网”这个Query的搜索结果中，已经解决了自己的搜索需求，所以换了一个实体（华为P30）来搜索，跳出上一个实体（书包网）

3）“书包网”作为一个实体，如果日均搜索量比较多，一般有N个后置搜索词，比如“第一书包网”、“第二书包网”、“第三书包网”....

每个后置搜索词，有不同的搜索占比，比如搜索“书包网”的用户中，40%的用户再次搜索了“第一书包网”，20%的用户再次搜索了“第二书包网”....

本渣认为，论与前置关键词的相关程度而言，百度指数需求图谱 > 下拉框 > 相关搜索

因为需求图谱中的关键词相关性强弱都给标记上了，百度自己给的数据，你有理由不信？

下拉框，是基于当前Query的一个后续扩展，根据用户已经输入的文字检查匹配的高热度query，返回query补全后的完整query

相关搜索，是搜索引擎里query分析变换的一部分， 用户的query请求发送后，引擎会根据这个query做字符变换、纠错、截断等基础处理，然后会扩展该query，扩展方式有很多，比如地域扩展（小吃-->北京小吃），关系扩展（seo-->seo教程），相关实体（seo-->sem）...

扩展后的所以query组成query队列，最好会从多个结果队列中组合选出最优结果（每个词的历史点击率、访问量等因素综合排序，还要考虑稳定性，比如几个随机时间段内，点击率忽上忽下的，就比点击率一直比较高的，排序上要靠后）返回用户

相关搜索中推荐的词，存在强相关和弱相关，比如关系扩展比地域扩展和实体扩展，更具相关性。把强相关的词做到首页，影响前置关键词的排名

之前请求百度，响应的资源里，有个json文件包含相关搜索词和一堆参数，有个参数代表该推荐词与当前Query是强相关还是弱相关，value为1代表强相关，value为0代表若相关，现在这个json找不到了

相关搜索和下拉框的推荐逻辑，在百度的专利文档中也能找到，专利搜索中发布人定位“百度”，检索词为“推荐”，能找到一堆标题为“一种XX推荐的装置”的专利

当然百度系的推荐包含很多种，搜索结果右侧推荐、下拉推荐、相关推荐、广告推荐、信息流推荐、app push推荐、凤巢关键词推荐........得找一阵