在SEO你问我答群中，每天都会有SEO小伙伴在讨论如何整理关键词词库，撰写高质量内容，实际上随着搜索算法的调整，很多SEO从业者经常追求秒排名，快速获得预期排名，在很大程度上，页面用户的搜索需求质量，往往成为重要的影响因子。
那么，SEO排名，如何快速锁定需求，打造高质量文章？
根据以往SEO文案撰写的经验，AFT，将通过如下内容阐述：
简单理解：所谓的页面搜索需求，主要是指一个目标页面，能够解决用户相关搜索需求的能力，比如：对方在搜索北京SEO的时候，它可能是：
①北京SEO优化：查询相关SEO优化的策略。
②北京SEO公司：对方希望找寻一个SEO机构。
③北京SEO培训：对方可能试图在北京找寻一个培训机构，深度学习SEO。
而理论上针对目标关键词，所创建的高质量的搜索需求页面，理论上应该包含这些相关关键词的内容元素。
搜索需求类型有那些？
①真实用户搜索需求
②营销机构搜索需求
我们知道当我们在审查一个关键词搜索需求的时候，对于搜索引擎而言，它实际上是一种机器学习的过程，前者真实用户的搜索需求，我们不难理解，后者营销机构的搜索需求，往往非常容易忽略。
它主要是指：营销机构在针对特定关键词做搜索营销的时候，经常会刷一些相关性的数据信息，比如：在搜索北京SEO的时候，关联出一个品牌词。
虽然这部分搜索需求，并不是真实用户的搜索需求，但从机器学习的角度，搜索引擎同样会记录这部分内容。
而我们在处理相关数据信息的时候，理论来讲，上述搜索需求我们都应该考量。
1、目标需求词挖掘与关键词词库整理
在这个过程中，我们通过关键词挖掘工具，进行目标词检索的时候，比如：北京SEO，通过5118数据，我们一共得到3,593条相关性数据。
通常来讲，对于任何一条数据的文字性描述，我们都可以按照词的属性来分词，比如：名词，动词，形容词，代词，副词，地区词，其他等。
其中，我们认为在锁定搜索需求的时候，名词与动词，是最为重要的两个词性。
前者：代表搜索目标。
后者：通常代表针对目标的用户动作与需求。
为此，我们将这3593条短文字，进行中文分词，并且提取最为重要的名词与动词，你会得到如下结果：
① 名词
② 动词
我们可以清晰的得到目标地区关于SEO拓展出来的相关关键词与目标潜在的用户需求，甚至是一些知名的潜在kol与企业品牌。
2、精选高频需求词的关联关键词。
接下来，我们如何撰写高质量的内容文案，我们需要快速的统计整个数据中的词频，看看那些需求词，占有的比重比较高。
经过基础的数据分析，你可能就会得到如下内容：
其中，我们就会得到一些重要的目标需求，比如：
名词：seo、北京、网站、公司、网络、百度、关键词、品牌、专家、互联网、软件、专业、全网、技术等。
动词：推广、优化、营销、排名、服务、专注、推荐、培训、建设、整合营销、转化、设计、运营、选择等。
理论上，基于搜索引擎的角度，这些相关词，都是与目标词高度相关的词，我们在行文的过程中，主要可以围绕这些关键词展开。
3、筛选核心关键词，拟定页面标题，段落小标题，匹配相关关联段落内容。
这个时候，看到这里，你可能会觉得我们绕了一圈挖了这么多词，展现了词频，那有啥用啊，而接下来，我们需要回过头来去查询一下特定关键词的日均搜索量，比如：
根据这些具有一定日均关键字指数的词，我们可以合理的布局在页面中的不同段落中，甚至是页面中的框架，而每一个页面框架：可以适当展现高频次的相关性词组。
比如：
目标页面标题：北京SEO优化公司-专业北京SEO顾问，技术培训与外包服务！
其中，我们可以尝试分如下页面框架：
①北京SEO优化方案
适当提及网站、百度、关键词、全网、技术、优化、软件等高频词语。
②北京SEO公司选择
适当提及排名、运营、选择、营销、整合营销等高频词语。
③北京SEO培训课程
适当提及培训、设计、转化等高频词语。
④北京SEO顾问服务
适当提及专业、专家、专注、推荐、服务等高频词语。
当然，具体到实战操作的过程中，我们仍然会针对特定的关键词搜索相关的关联性进行细节化的有效布局与匹配，这通常都需要借助相关数据分析的SEO推广软件来完成。
如果你仍然需要在精细化的那可能就会涉及nlp自然语言处理，语义相关的词库来进一步分析。
在这之后，如果你试图精准定位目标关键词的首页排名，我们在布局相关搜索需求词之后，可能还需要深度挖掘页面二次搜索的后续词。
这需要你有一定相关数据获取的权限，当然也可以进一步针对TOP10每个网站的页面排名关键词进行二次提取与分析。
从而得到相关词组：北京SEO，seo北京，北京网站优化，竞价托管，是后续搜索比较重要的词频。
在这之后，我们发现：“竞价托管”这关键词，在之前的词库分析过程中，可能稍有遗漏，于是，我们可以有效的将这个关键词进行合理的补充。
截止目前，我们便得到一个相对高度相关且满足用户搜索需求的页面，也可以理解为高质量搜索需求的内容页面。
总结：上述诸多细节由于篇幅问题，略简化，而只是提供一个思路给大家，供参考与学习交流。
