В 1998 году Google был одной из первых поисковых систем, внедривших ссылочное ранжирование, благодаря чему добился значительного улучшения качества поиска по сравнению с конкурентами. В дальнейшем многие крупные поисковые системы разработали и внедрили свои аналоги PageRank и другие методы статического (то есть запросо-независимого) ранжирования документов.[9]
Большинство рекламодателей считают модель рекламы с оплатой за лиды привлекательной, так как она дает возможность оплачивать реальные конверсии. К главным достоинствам этой модели относится нулевой риск неэффективной траты маркетингового бюджета. К ее недостаткам можно отнести высокую стоимость лида. Кроме этого, CPA-кампании обеспечивают рекламодателю конверсии, однако практически не работают на бренд.
Рекомендованная ставка начинается от 1 руб. Правда, при такой стоимости ваше объявление не будет откручиваться. Чем ниже стоимость за клик, тем ниже охват. То есть в большинстве случаев этот способ оплаты выходит дороже, чем за показы. При оплате за клики следует начинать с цены в 4-5 раз ниже рекомендуемой и в зависимости от охвата увеличивать или уменьшать цену.
К общим относят средства и время, затраченные на улучшение сайта в целом (например, удаление дубликатов страниц, редактирование карты сайта, анализ конкурентов и др.). Эти работы должны быть произведены независимо от того, сколько запросов принято на продвижение. Помимо того, некоторые улучшения (адаптация к изменениям поисковых алгоритмов, анализ конкурентной среды) проводятся постоянно. Оценить, какую долю затрат «взяла» на себя та или иная поисковая фраза, невозможно.
Еще реже в исследованиях и на практике можно встретить алгоритмы словообразовательного, синтаксического и даже семантического анализа. При этом под семантическим анализом чаще подразумевают какой-нибудь статистический алгоритм (LSI, нейронные сети), а если толково-комбинаторные или семантические словари и используются, то в крайне узких предметных областях.
Чтобы у читателя не создалось впечатление, что информационный поиск — исключительно западная наука, упомяну про альтернативный алгоритм определения почти-дубликатов, придуманный и воплощенный у нас в Яндексе (Ильинский). В нем используется тот факт, что большинство поисковых систем уже обладают индексом в виде инвертированного файла (или инвертированным индексом), и этот факт удобно использовать в процедуре нахождения почти-дубликатов.

Сегодня мы радостно взволнованы тем, что у нас в гостях Рэнд Фишкин, и я хотел бы поблагодарить его за то, что он выделил время, чтобы ответить на несколько наших вопросов, но особенно, — за его профессиональную деятельность до настоящего времени. Рэнд, я долго ждал, чтобы сказать это: спасибо Вам за то, что Вы сделали для продвижения и роста SEO-индустрии, просвещая и наставляя бессчетных SEO-специалистов из всех стран мира.

×