Post by account_disabled on Dec 26, 2023 9:09:00 GMT
然后单击“下一步”。 步骤 2 – 现在在 Google Search Console 中选择您要分析其查询的属性。然后单击“下一步”。 步骤3 – 现在我们已经选择了GSC属性，我们需要选择参考期；可能的选项是 30 天或 90 天。 如果我们想分析最近关键词的情况，我建议选择 30 天；如果我们想研究更广泛的范围，例如不再出现在首页上，我建议选择 90 天。我建议不要启用“忽略 URL”选项，因为如果 URL 与搜索查询匹配，它会非常方便。然后单击“下一步”。 第 4 步– 我们有前 1000 个搜索的数据集，按点击次数排序。WordLift 自动添加“选择”、“查询”、“URL”、“点击次数”、“展示次数”、“点击率”和“位置”列。
Select 是一个带有复选框的列，允许我们选择要分析结 手机号码数据 构化数据的查询。您可以在下面看到新创建的工作表的样子。检查一个或多个查询后，您可以通过单击“下一步”按钮神奇地创建结构化数据。 提示：如果您对 Google Search Console 提议的查询以外的查询感兴趣，您可以手动添加查询。 第五步——奇迹发生了！我们从查询中推断出实体，以获取 DBpedia 上的 ID、实体类型和 Same As 属性。根据所选查询的数量，可能会出现许多结果。在这种情况下，我们建议您订购置信表以立即查看生成的实体，其中 WordLift 更有信心它们是正确且相关的。
第 6步– 现在，我们可以生成实体的结构化数据并将它们复制粘贴到我们的网站中。 优点： 可用的独特功能； 可以扩展网站上结构化数据的开发； 由于分步说明，即使对于非技术性 SEO 也易于使用； 响应时间短的实时服务台。 Monkey learn 的文本分析 Monkey Learn 的文本分析是一个从语义角度分析文本的实用工具。例如，通过情绪分析，您可以分析博客文章上的数百条评论，以获得有关我们发布的内容的即时反馈。另一个应用程序可以分析竞争对手网络内容的搜索意图。Monkeylearn 是一套在人工智能支持下执行文本分析的完整套件。
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第 6步– 现在，我们可以生成实体的结构化数据并将它们复制粘贴到我们的网站中。 优点： 可用的独特功能； 可以扩展网站上结构化数据的开发； 由于分步说明，即使对于非技术性 SEO 也易于使用； 响应时间短的实时服务台。 Monkey learn 的文本分析 Monkey Learn 的文本分析是一个从语义角度分析文本的实用工具。例如，通过情绪分析，您可以分析博客文章上的数百条评论，以获得有关我们发布的内容的即时反馈。另一个应用程序可以分析竞争对手网络内容的搜索意图。Monkeylearn 是一套在人工智能支持下执行文本分析的完整套件。
