对于那些选择替代电子表格软件/应用程序的人： 以下是设置时要模拟的枢轴字段。 您可能需要调整“步骤 3 _分析最终文档”选项卡上的 Vlookup 函数，具体取决于更新后的透视表列是否与我提供的当前透视表对齐。 设置后要模拟的枢轴字段。 项目示例：标题和 H1 重新优化（视频演示） 项目描述：通过查看 GSC 查询 KPI 与当前页面元素，找到那些推动高价值页面点击和展示的关键字，这些关键字不存在于 <title> 和 <h1> 标签中。
使用结果重新优化现有页面的 <title> 和 <h1> 标签。 项目假设：此过程假设在 哥伦比亚电话数据 <title> 和 <h1> 标签中插入关键字是相关性优化的强大 SEO 实践，并且将相关关键字变体纳入这些区域非常重要（例如，具有匹配 SERP 意图的非完全匹配关键字）。 项目示例：页面文本刷新/重新优化 项目描述：找到那些在主内容 (MC) 正文第一段中不存在的、可推动编辑内容点击和展示的关键字。对编辑页面中的介绍性内容进行页面刷新，以包含高价值关键字机会。
项目假设：此过程假设将关键字插入到一段内容的前几个句子中是相关性优化的强大 SEO 实践，并且将相关的关键字变体包含到这些区域非常重要（例如，具有匹配 SERP 意图的非完全匹配关键字）。 最后的想法 我们希望这篇文章对您有所帮助，并让您了解使用 Python 和 Google Colab 来增强您的相关性优化策略。 正如整篇文章所提到的，请记住以下几点： Github。