搜索意图聚类：从用户需求到模型设计的核心逻辑

搜索意图聚类：从用户需求到模型设计的核心逻辑 在百度搜索引擎优化（SEO）🎯的实战迭代中，单纯堆砌关键词或依靠外链已无法获得稳定排名

设计模型时，通常会先收集与该词相关的 海量搜索日志 ，提取出点击URL的标题、摘要、页面结构特征，再利用自然语言处理技术将这些特征向量化，最后通过 层次聚类或基于密度的聚类算法 （如DBSCAN）完成初步分簇

实践中建议从以下四个维度同时建模： 语义向量维度 ：利用预训练语言模型（如BERT）将查询和对应落地页标题分别编码成向量，计算余弦相似度