长远尾关键词在SEO优化中扮演着至关关键的角色。这些个相对较长远的关键词，往往具有较矮小的比度，却能带来精准的流量。只是怎么挖掘和应用这些个长远尾关键词，成为许许多SEO从业者的困难题。

先说说我们需要了解长远尾关键词的挖掘方法。目前，主流的长远尾关键词挖掘方法已经从老一套的工具拓展到数据驱动型挖掘体系。通过天然语言处理手艺对搜索短暂语进行意图分类，能有效识别出具有买卖值钱的潜在长远尾关键词簇。

接下来让我们探讨怎么确定有效的长远尾关键词。这需要我们关注以下几个方面：

一、长远尾关键词的选择策略

1. 研究研究和优化一组细小批量但高大转换率的长远尾关键词。

2. 不要把沉点放在对长远尾词的老一套SEO上，而要专注于以客户为中心的内容营销。

比方说 一家总部位于美国的网络零售商通过关注长远尾词或给相对“困难找”的产品，将能在网络零售业巨大获成功。这给其他公司留下了很巨大地方，基本上原因是他们能把注意力集中在其他方面。

二、 长远尾关键词的优化策略

1. 内容优化：将长远尾关键词融入网站的内页，不仅仅是在标题中出现，文章内容中也要点题。

2. 通过长远尾词带来的流量更加稳稳当当， 巨大许多也是网站的目标客户，对于产品、服务...

广告文案：在广告文案中巧妙地运用副词，吸引用户的注意力。比方说轻巧松学会怎么用这款柔软件，搞优良干活效率。

简介：此文档是关于网络营销56搜索引擎营销之长远尾关键词的策划的ppt文档， 编号为101034680，其中主题是关于专业资料、行业资料的内容展示。

我们能尽自己最巨大的努力去挖掘长远尾词，从而搞优良网站流量的入口。

在后续有些中， 我们将进一步聊聊怎么选择合适的长远尾关键词，以确保网站内容与用户的需求高大度契合，从而优化整体SEO效果。还有啊，本文也会探讨怎么在内容创作中恰当用这些个关键词，以真实正发挥其值钱。

通过两者的流量互相配合，让我们的产品在二级词、精准长远尾词中获取到足够高大的排名。之所以要这么做的原因还是为了避免出现用户浏览体验不佳的情况， 用户在搜索的时候，吸引他眼球的很巨大因素都在于创意图。

有两种方法： 研究研究和优化一组细小批量但高大转换率的长远尾关键词。不要把沉点放在对长远尾词的老一套SEO上，而要专注于以客户为中心的内容营销。 如果一家公司的营销部门能够产生一巨大堆独特、 有用、信息丰有钱或具有玩乐性的内容，那么该公司将能够吸引一巨大堆的长远尾词搜索流量。

能让首页这玩意儿展示窗口极尽华美，得到更高大的权沉、评分。而长远尾词优化就像建房打地基，地基越庞巨大、扎实就能少许些房子因外部作用而倒塌的凶险。 眼下我们晓得长远尾关键词优化的关键性了吧，那么该怎么优化长远尾词？ 第一：要将长远尾词合理的部署到网站的内页， 不仅仅是在标题中出现，文章内容中也要点题，能...

三、图注意力网络的原理与应用

图注意力网络是一种基于的图神经网络，由Petar Veličković等人于2017年提出。与老一套的图卷积神经网络相比， GAT不仅考虑了个个节点本身的特征，还考虑了该节点与其周围节点之间的关系，从而表达出全局信息。

是GAT中最关键的组成有些之一，该机制内积来量化：

def attention:    # 卷积核初始化，设输入特征维度为d，分为h组    w = tf.Variable)    a = tf.Variable)    # 卷积核赋值,初始化    tf.compat.v1.random_normal_initializer    tf.compat.v1.random_normal_initializer    # 节点矩阵X，和邻居节点矩阵    h = tf.matmul   #     f_1, f_2 = tf.reshape, \           tf.reshape    # self-attention 本质上就是计算出差不许多性，这里比比看的是节点自身的特征以及相邻节点的特征    # 差不许多度后来啊经过 softmax，使得差不许多度在每行之间的分布是一个概率分布，再说说用差不许多度的分布对邻居特征进行加权平均。    # 然后进行再一次卷积并剪枝    attention_lev_1 = tf.nn.softmax, axis=-))  #     attention_lev_2 = tf.multiply, neighboors_features)    h_level_2 = tf.reduce_sum  #     return tf.nn.relu)

一个节点的邻居节点特征与节点本身特征加权平均后得到该节点的新鲜特征向量。

在GAT中， 作者提出了许多头，引入了一个超参数heads，代表了图中个个节点能学到不同注意力权沉分布，进而提取具有不同关键性特征：

class MultiHeadAttention:        def __init__:        super.__init__        self.num_head = num_head        self.embedding_size = embedding_size        self.output_dim = output_dim        self.feature_map = feature_map        self.activation = activation                # 计算特征向量        self.embedding_w = tf.Variable)        self.embedding_b = tf.Variable)        # 计算注意力权沉        self.attention_w = tf.Variable)        self.attention_b = tf.Variable)            def call:        assert isinstance        input_x_ = tf.reshape, )        n_features = ) for f in neighboors_features]        # 每一个头都有自己的注意力层。注意力权沉通过对节点和邻居节点的特征的内积得到。        # Attention weights are calculated by dot product of node features and neighbor node features.        att_val = tf.concat, , , ])) + tf.tile, , ])),                               tf.concat, , , ])) + tf.tile, , ])),                                         tf.matmul, , , ])) + tf.tile, , ]))], axis=)], axis=)        att_val = self.activation, , ]))        # 再说说通过一个全连接层进行融合        out = tf.reduce_mean        if self.feature_map:            out = tf.concat, out], axis=)        return out

中应用。

四、GAT的应用场景

图注意力网络已经被广泛应用于实际的场景中。

1. 社交网络：GAT能将优良友之间的关系视作图数据， 学个个用户与其优良友需关注的关键性，从而进行信息传播和关系到力琢磨。

2. 推荐系统：GAT能将用户和物品看作图中的节点， 节点之间的边表示用户和物品之间的交互行为，GAT能对节点进行特征抽取，通过对相邻节点进行注意力加权来提升推荐效果。

3. 蛋白质结构预测：GAT能将蛋白质中的氨基酸、 二级结构等信息视作图数据，学节点之间的关系特征，通过来预测蛋白质结构。

图注意力网络是一种等领域。

长远尾关键词和图注意力网络在SEO优化中具有关键的应用值钱。这些个观点。