从百度搜索引擎优化的角度来看，如果分词技术能够得到恰当的运用，它可以使你的网站优化达到一个更高的水平。事实上，分词的原理非常简单，即当用户输入查询关键字时，可以将相关的准确输出结果匹配给用户。同时，也是百度追求的用户友好体验，超级排名系统编译发布。
如果能熟练掌握百度分词技术，就可以实现网站关键词的定位，并列出长尾关键词，从而带动网站更好的优化，吸引更多的流量。百度分词技术之所以比谷歌分词技术更先进，是因为百度拥有庞大的词库，包括人名、地名、企业名等，同时有正向匹配和反向匹配，以较短的路径满足用户的搜索需求。
百度分词主要是为了满足搜索引擎对词义、词数和词频的把握
1、 字符串匹配分词方法
分为正向匹配法、反向匹配法、短路径分词法等。
正匹配法主要是结合我们长期以来的写作方式，将一个词或一个句子从左到右进行划分。例如，“一个学生正在教室里学习”。这句话的正匹配法是学生、存在、课堂、在课堂上学习，主要采用从左到右的匹配法。
反向匹配法与正向匹配法正好相反。例如，“一个学生在课堂上学习”主要采用逆向匹配的方法，从右到左区分学生、存在、课堂、学习。
2、 词义切分方法
词义切分的方法是利用机器语言判断分词的方式，对句法、语义进行分析，借助语法信息和语义信息做出判断来处理歧义现象。目前，这种方法在百度还不成熟。
3、 统计分析法
统计分析主要是在人工标注和统计特征下进行的。对于中国人来说，这个模型是建立起来的。在分词阶段，通过该模型计算分词的概率，并将概率结果作为最后一块芯片。比较常见的序列模型是HMM和CRF。
它的优点是可以处理歧义和不能登录词，而且效果优于字符串匹配。
缺点是可能需要大量的人工标注，速度会比较慢。
由于相邻词在同一时间出现的频率越高，形成一个词的可能性就越大，因此词与词相邻部分的概率可以很好地反映词的可信度。
我们还可以通过统计语料库中相邻词的组合频率来估计它们的共同信息，从而定义这些信息并计算相邻词出现的概率。
在做百度分词分析的过程中，无论是标题分词，还是首页相关关键字设置，我们都不能随意使用百度搜索的任何关键字，因为你会发现首页标题可以用百度搜索引擎删除相关关键字，排名***。