百度关键词广告（百度关键词广告有效果吗）

本文目录一览：

• 1、什么是百度的关键词竞价广告
• 2、为什么你在百度搜出来的都是广告？正确的搜索姿势是这样
• 3、什么是百度关键词广告

什么是百度的关键词竞价广告

百度关键词竞价广告，就是你与百度当地的代理商取得联系。申请一个账户，向账户注册一笔资金。你就可以提交关键词竞价广告了。你所提交的关键词一旦百度搜索用户搜索到相关类似或者一样的关键词都可能触发你的广告，前提是取决于你的匹配原则。你所提交的每个关键词都有它的出价，一旦你的关键词广告被用户点击就会扣除一定的金额（扣除的钱只会与你竞争同一关键词的竞争对手的出价高一分钱该对手是比你关键词排名低一位的）

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为什么你在百度搜出来的都是广告？正确的搜索姿势是这样

百度作为日常工作生活中必备的搜索工具，大部分用户总会因为搜索结果不匹配、满屏广告等原因，找了半天都找不到想要信息，而有的用户往往都能够快速搜索到自己想要的内容。为什么别人在用百度，你也在用，而别人三分钟搞定的事情，你却花了一上午时间还没有搞定呢？

其实大部分人只会使用最基础最简单的搜索，想找啥就直接搜啥，百度自然会返回大量无关的信息。但是如果讲究一些技巧，那么你搜索起来将不再盲目，大大提升我们查阅资料的效率。下面我就教你几个小技巧，用百度搜出来的结果广告更少，结果更精准。

有时候我们搜索关键词A的时候，会出现一堆的广告，我们该如何屏蔽百度的搜索结果广告呢？

使用方法：「关键词 -advertisement」，就是在你搜索的关键词后加上「 -advertisement」，记住减号前边需要一个空格。

举例：

例如查询奶茶的时候，我们往往可以在首页看到一堆广告，而且不只是首页，每一页都这样，前四个结果都是广告...

怎么去掉广告呢？

这时候我们就可以使用去广告搜索了，搜索「奶茶 -advertisement」，立马就干净很多，虽然没办法彻底去干净，可能还是会出一两条，但已经好很多了。另外如果没有看到效果，记得多刷新几次，主要是浏览器缓存导致。

我们经常在搜索比较长的短句的时候会发现，百度会把句子分拆成几个部分，我们可以使用精确搜索使得搜索结果里的网页内容和你搜索内容一字不差。

使用方法：「"关键词"」，即加上英文状态的双引号，它的作用是告诉搜索引擎，将双引号里面的关键词作为一个整体进行搜索，不要进行分词操作

举例：如果你想普通搜索「python如何入门」不加双引号的话，那么搜索结果是这样的，关键词并未完全匹配。

如果进行精确搜索「“python如何入门”」，那么是下面这样的，匹配度精准多了吧？

有时候你想找一份word版的家庭收支模板，一份PPT格式的课件，或者pdf格式的文件等，但又觉得搜索结果中的文章不会是你想要的内容，这时候，我们可以使用限定文件类型搜索。什么是文件类型搜索呢？简单来说就是搜索某种扩展名的文件。

使用方法：「filetype:文件类型+搜索词」，目前文件类型支持“doc，docx，xlsx，xls，ppt，pptx”等。

举例：例如搜索家庭收支的excel模板，则可以搜索「filetype:xls 家庭收支」

有时候想在特定的网站寻找你想要的结果，但是网站的站内搜索功能又不好用，该怎么办？我们使用site圈定特定网站得到相关搜索结果。

使用方法：「site:域名+搜索词」。

举例：例如我们要在CSDN社区寻找论文排版助手，则可以搜索「site:csdn.net 论文排版助手」

当你在搜索时，希望搜索结果中如果想搜索到包含有两个或三个以上的关键词，则可以使用加法搜索。搜索引擎会将最匹配这三个词的网页放到搜索结果的最前边。

使用方法：「关键词1+关键词2」

举例：例如你想查询网上关于陈奕迅，王一博，解约的相关资料，则可以搜索「陈奕迅+王一博+解约」

还有很多类似这样子的百度搜索小技巧，其实这些命令行式的搜索很早就有了，在早些时候譬如去广告的命令更好用，但似乎最近百度开始留意到使用这招的人越来越多，所以去广告的效果不像以前那么好了。

如果你正在使用chrome或者edge浏览器，那么我更建议你安装一个油猴插件，下载安装重定向优化搜索引擎的脚本，不用上面的命令行也可以高效在搜索引擎上找到你想要的结果，更干净，体验更佳！你能搜出广告算我输...

至于一些浏览器插件，油猴脚本等，下一期我再和大家分享更多的技巧，让你的浏览器更加好用。

什么是百度关键词广告

关键词广告，是付费搜索引擎营销的一种形式，也可称为搜索引擎广告、付费搜索引擎关键词广告等，自2002年之后是网络广告中市场增长最快的网络广告模式。 百度的关键词广告是最有影响力的付费搜索引擎营销方法之一。

百度关键词广告的基本形式是：当用户利用某一关键词进行检索，在检索结果页面会出现与该关键词相关的广告内容。由于关键词广告具有较高的定位，其效果比一般网络广告形式要好，因而获得快速发展

通常我们对于文本信息之间得相关性得计算都是采用向量的办法，我在以前的PPT里曾经提到过。然而对于文本信息更深层次的分析不能单纯从字面上分析一篇文章的关键词，更重要的是它隐含的扩展的意义。

传统的关于计算文本相关度和【网页和查询的相关性】的计算都是采用匹配的方式进行的，然而这只能是基于字面意义上的统计计算。这里介绍的做法是采用关键词相关性扩展的做法从而得到更加精确的相关度计算。

例子：

文章 A: 谈论的是大学教育，最高频的关键词是：学生[3]，学习[2]，大学[2]

文章 B: 谈论的是普通教育，最高频的关键词是：教育[5]，教师[1]，进修[1]

[]里是相对的权重，可以理解成 TF*IDF

根据传统的相关性计算，我们会得到如下的结果：

1. 文章A 与 文章B 不相关

2. 查询 学生，学习，大学只能返回文章A，不能返回文章B

3. 查询 教育，教师，进修只能返回文章B，不能返回文章A

分析：

这个显然是有一定的问题的，问题的出现在于我们通常将“字面”的意思做为分析的来源而且依靠和仅仅依靠这些“字面”的关键词做为文章相关性和查询相关性判断的唯一要素。

如何避免？

我在以前的文章中提到过【关键词相关度】的概念，举例说明：

当出现：｛学习｝这个词汇的时候，真实的表达的意义往往是这样的：

｛W1*学习，W2*教育，W3*教师，W4*大学。。。。。。｝

其中W1，W2...是学习和相关词汇的相关权重。

基于这样一个矩阵，我们就能够将一个词扩展成为一组词汇，因而也同时可以将文章所对应的向量扩展成一个更多词汇的集合。

这里的计算需要一个完整的相关度矩阵:M

M(i,j) = {关键词i,j的相关度}

而两篇文章的相关度的计算，也由简单的

R= Sigma Vi*Vi

变为

R= Sigma Vi*M(i,j)*Vj

查询关键词和文章的相关度也由简单的

R(i)=TF(i)*IDF(i)

变为

R(i)=Sigma TF(j)*IDF(j)*M(i,j)

下面碰到一个核心问题就是：关键词之间的相关度如何计算？

例如：学校和学生的相关度是多少？

计算方法：

假设一个文章集合 {C}，总文章数目为N，其中含有单词A的文章总数为Na，含有单词B的文章总数是Nb，含有｛A+B｝的文章总数是 Nab，那么相关性这么计算

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)-(Na*Nb)/(N*N)

本计算中可能会得到负相关，如果考虑到Na,Nb都是小量，可以忽略，那么

CorrAB= Nab/(Na+Nb-Nab)

至此，要计算相关度之间的全部要素都获得了。

思考，那么到底 学校 和学生 之间的相关度是多少呢？

我们利用google来回答这个问题吧：

约有91,700,000项符合学校的查询结果

约有88,200,000项符合学生的查询结果

约有48,900,000项符合学生 学校的查询结果

Corr{学校，学生}＝48,900,000/(91,700,000+88,200,000-48,900,000)=0.37

这个原理我以前应用在了计算【网页信噪比】上，和网页信噪比一起成为衡量一个网页的关键词的核心算法。

这也就是为什么6e的网页信噪比能够不依靠网页上现有的关键词而准确的判断网页的分类和相关度，是因为除了TF和IDF之外，我们能够从已有的文本集合里学到更多的“知识”。

那么百度和google的相关度应该不难计算了:

利用 google计算得到：2,950,000/(61,800,000+6,370,000-2,950,000)=0.03

利用 baidu计算得到：2,760,000/(21,700,000+12,200,000-2,760,000)=0.08

看来基本上相关度小于10%。

关于百度关键词广告和百度关键词广告有效果吗的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注云尚网络www.ysfad.net。