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在12月24日之前，每次； 我將轉載年度冠軍專欄中的1篇，從第12比特開始，倒數到第1比特。 今天是圖11，原始出版日期為2021年7月28日 廣告 繼續閱讀下麵的內容 感謝您為《搜索引擎雜志》撰稿並與讀者分享您的滿意內容 享受每一個人 ； 這是一個認知astir狩獵意圖的批次，從利用深度學習通過使用自然語言處理（NLP）科技對物質進行分類並分解SERP標題來推斷狩獵意圖，到基於聚類的關聯語義關聯，並解釋了其好處 不是孤注一擲，我們認識到破譯狩獵意圖的好處&ndash； 我們也為標準化和自動化處理提供了一套科技 但通常，這些影響會聚集你的AI。 如果您不知道該怎麼辦； 你對這段視頻不感興趣嗎 廣告 繼續閱讀下麵的內容 在本專欄中，您； ll larn是一個逐步的過程，通過使用Python自動進行關鍵字聚類 有些方法要求您必須從排名標題中獲取每個文字，並滿足固定關鍵字的要求，通過provender將其輸入神經網路示例（您可以通過體格檢查和測試），俄勒岡州，可能是您自己； 重新利用NLP聚集關鍵字 有不同的方法可以讓您使用Google&rsquo； 這是一個精確的人工智慧為你抨擊製定，而不必刮每個SERP滿意和體質的人工智慧模型 Let&rsquo； s假設Google根據滿足特殊査詢成功的可能性降序排列tract URL。 囙此，如果兩個關鍵字的意圖相同，則過去的SERP傾向於使用類似的鈹 多年來，大量的SEO專業人士對關鍵字的SERP結果進行了比較，以推斷共亯（或共亯）蒐索意圖，從而實現覈心更新的頂點，說實話，這是一件新鮮事 現時的附加值是這種比較的自動化和規模化，提供了一些速度和更高的精度 從您的SERPs結果開始，並成功下載CSV繼續閱讀下麵的內容。 將清單導入Python筆記本進口砷鈀
進口numpy砷np
serps_輸入=pd。 讀取csv（'data/sej\u serps\u input.csv'）
下麵的serps_輸入是導入到數據幀中的serps記錄 我們可以在關鍵字之間比較每個SERP的第1頁結果 廣告 繼續閱讀下麵的內容； ll將數據幀劃分為迷你關鍵字數據幀，以理順先前重組為奇數數據幀的過濾關係，這是因為我們需要過濾靜態關鍵字級別： ，因為確定的URL比關鍵字更具有SERP效應，囙此我們要求將這些URL壓縮為與關鍵字相對應的奇异設定； s SERP 此處； 操作方法： 顯示了每個關鍵字壓縮為奇數的SERP< br> 要執行比較，我們將請求關鍵字SERP的每個操作與不同的對配對： 廣告 繼續閱讀下麵的內容
def serps_對齊（k，df）：
素數df=df。 loc[df.keyword==k]
prime_df=prime_df。 重命名（列={“serp_string”：“serp_string_a”，“關鍵字”：“關鍵字a'}）
comp_df=df。 loc[df.keyword！=k]。 重置索引（drop=True）
prime_df=prime_df。 loc[基本測向索引重複（鏡頭（合成測向索引））]。 重置索引（drop=True）
素數df=pd。 concat（[prime_-df，comp_-df]，軸=1）
prime_df=prime_df。 重命名（列={“serp_string”：“serp_string_b”，“keyword'：“keyword_b”，“serp_string_a”：“serp_string”，“keyword_a'：“keyword”}）
工具素數
列=['keyword'、'serp_string'、'keyword_b'、'serp_string_b']
匹配的serps=pd。 數據幀（列=列）
匹配的\u serps=匹配的\u serps。 菲爾納（0）
査詢=string_serps。 關鍵字。 to_list（）
對於q成功査詢：
溫度df=serps\U對齊（q，串接）
匹配的\u serps=匹配的\u serps。 附加（臨時測向）
匹配的\u serps 上面顯示了每個關鍵字SERP支架組合，使其可用於SERP拉絲比較 沒有一個未固定的根檔案室可以按順序比較資料庫對象，老實說，下麵已經為您編寫了關係 廣告 繼續閱讀下麵的關係&lsquo； serp_compare&rsquo； 比較兩個SERP之間網站的重疊和這些網站的出價進口
SERP包含對蒐索意圖的洞察
如何使用Python（帶程式碼）按蒐索意圖按比例對關鍵字進行聚類
2。 篩選第1頁的數據
三，。 將排名URL轉換為字串
4。 比較SERP相似性
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