Оба алгоритма, их формулы, условия сходимости подробно описаны, в том числе и в русскоязычной литературе. Отмечу только, что расчет статической популярности не является самоценной задачей, он используется в многочисленных вспомогательных целях: определение порядка обхода документов, ранжирование поиска по тексту ссылок и т.д. Формулы расчета популярности постоянно улучшают, в них вносят учет дополнительных факторов — тематической близости документов (например, популярная поисковая система www.teoma.com), их структуры и т.п., позволяющих понизить влияние непотизма. Интересной отдельной темой является эффективная реализация соответствующих структур данных (Бхарат).
Ссылки – вообще отдельная область SEO. Сложно, дорого, долго, но без этого никуда. Чтобы поисковик понимал, какой сайт трастовый, какому доверять и какой показывать, он начинает анализировать окружение этого сайта. Проще говоря, чем больше на меня ссылаются сайтов (из моей же ниши с моей тематикой), чем чаще меня упоминают в интернете. И чем качественнее эти ссылки, тем больше у меня авторитет в глазах поисковой системы. Если вы злоупотребляете ссылками, закупаете их где попало, не продумываете соотношение анкоров (текст ссылки), то вы портите карму своего сайта — поисковые системы такие сайты банят. Но не стоит покупать ссылки, пока вы не проработаете структуру своего сайта и не оптимизируете его. Сначала SEO, потом сайт. Не выбрасывайте деньги на ветер.

Операции поиска или нахождения похожих документов резко упрощаются, так как каждому слову и каждому документу сопоставляется относительно короткий вектор из k смыслов (строки и столбцы соответствующих матриц). Однако по причине малой осмысленности «смыслов» или по какой иной [4], но использование LSI в лоб для поиска так и не получило распространения. Хотя во вспомогательных целях (автоматическая фильтрация, классификация, разделение коллекций, предварительное понижение размерности для других моделей) этот метод, по-видимому, находит применение.
Кроме того, многие знают, что Google детально отслеживает каждый шаг пользователя. Кроме понимания, как улучшать свои продукты, это также дает возможность Google создавать лучшие условия для таргетинга в рекламной системе Adwords. Кто-то из нас не обращает на это внимания. Но все больше растет количество пользователей, которые хотят использовать поисковые системы без рекламных объявлений, или же искать информацию по другим алгоритмам. К счастью, существует множество альтернатив для Google. Каждая из них имеет определенные преимущества и особые сферы применения.
This course builds on the theory and foundations of marketing analytics and focuses on practical application by demystifying the use of data in marketing and helping you realize the power of visualizing data with artful use of numbers found in the digital space. This course is part of the iMBA offered by the University of Illinois, a flexible, fully-accredited online MBA at an incredibly competitive price. For more information, please see the Resource page in this course and onlinemba.illinois.edu.
Исследователь в области информатики, эксперт по раскрутке брендов и контента. В прошлом специалист по борьбе с веб-спамом. SEO-консультант с опытом анализа обратных ссылок. Обрабатывал запросы на повторную проверку сайтов и восстанавливал сайты в результатах поиска после санкций Google. Занимался ручной блокировкой сайтов со спамом. Писатель, часто выступает на конференциях. Пилот и участник марафонских забегов.

Реклама в Фейсбук не так давно добавила для бизнеса еще одну удобную фишку — возможность отслеживать аудиторию офлайн-событий. Теперь рекламодатели могут настраивать таргетинг на аудиторию, которая так или иначе принимала участие в этих офлайн-событиях. Зачем это вам нужно? Допустим, проводили вы какую-то встречу или мероприятие, и многие люди оставили вам данные….
Мобильные приложения. Можно заметить тенденцию, что большинство пользователей сидят в интернете именно с телефонов. Это на руку digital-маркетингу. Мобильные приложения созданы для того, чтобы пользователю было проще, быстрее и удобней находить нужную ему информацию, а также заказывать товары и услуги. Таким образом, человек в несколько кликов на своем телефоне получает то, что ему нужно. Интернет-магазины, службы такси и доставки еды, гостиницы, полезные блоги — для всех этих (и не только) сфер мобильные приложения сыграют хорошую роль.
На рынке есть компании и инструменты, которые могут консолидировать данные банков, ритейлов, сотовых операторов и ОФД, чтобы максимально адресно показывать рекламу и прослеживать поведение тех, кто её увидел, вплоть до покупки. Но рынок непрозрачный, работающий не благодаря законодательству, а вопреки, поэтому удачные кейсы можно пересчитать по пальцам.
Этот курс даст базовые знания в интернет-маркетинге и поможет тем, кто хочет освоиться в мире диджитала. Бренд-менеджеры поймут, как продвигать свои бренды в сети, что нужно знать о диджитале как об эффективном канале коммуникации, как оценивать эффективность рекламных кампаний и чего ждать от агентств. Те, кто хотят работать в диджитале, но пока не ощущают у себя достаточных знаний в этой области, получат достойную базу, чтобы подаваться на позиции медиапланнеров, стратегов, аналитиков, арт-директоров или диджитал-креаторов в креативные, медийные и диджитал-агентства. 
Обычно пользователи называют Яндекс российским аналогом Google, поскольку здесь имеется похожий интерфейс и дополнительные сервисы. Этот сервис известен хорошо продуманным логическим алгоритмом, который распределяет результаты с некоторыми дополнительными функциями. Так, известно, что Яндекс лучше понимает смысл текста. Молодой сайт, который продвигается в СНГ, может достигнуть ТОПа в Яндексе значительно быстрее, чем в поисковой выдаче Google. Но только в том случае, если упор сделан на качество контента и удобство сайта, а не на ссылки.

Как и любая программа, поисковая система оперирует структурами данных и исполняет алгоритм. Разнообразие алгоритмов не очень велико, но оно есть. Не считая квантовых компьютеров, которые обещают нам волшебный прорыв в «алгоритмической сложности» поиска и про которые автору почти ничего не известно, есть четыре класса поисковых алгоритмов. Три алгоритма из четырех требуют «индексирования», предварительной обработки документов, при котором создается вспомогательный файл, сиречь «индекс», призванный упростить и ускорить сам поиск. Это алгоритмы инвертированных файлов, суффиксных деревьев, сигнатур. В вырожденном случае предварительный этап индексирования отсутствует, а поиск происходит при помощи последовательного просмотра документов. Такой поиск называется прямым.

Сообщество SEO знает его как человека, который расшифровывает Патенты Google, и после почти 15 лет исследований патентов и документов из поисковых систем — Билл уничтожил больше мифов SEO, чем любой другой человек. Он обладает богатыми знаниями о индустрии цифрового маркетинга, глубоким пониманием того, как работают поисковые системы, и уникальным пониманием лучших методов SEO. Теперь он рядом с нами, чтобы поделиться своим опытом, но просим вас также наблюдать и его сайт и быть постоянно в курсе с развитием философии компании Google.
×