Математический рейтинг вебстраницы (PageRank) для простой сети, выраженный в процентах (Google использует логарифмическую шкалу). Вебстраница C имеет более высокий рейтинг, чем страница E, хотя есть меньше ссылок на C, чем на Е, но одна из ссылок на C исходит из более важных страниц и, следовательно, имеет более высокое значение. Если условно считать, что веб-пользователь, который находится на случайной странице, имеет 85 % вероятность выбора случайной ссылки на текущей странице, и 15 % перехода на любую другую страницу, то вероятности перехода к странице E с других ссылок равна 8,1 % времени. (15 % вероятности перехода к произвольной странице соответствует коэффициенту затухания 85 %.) Без затухания все веб-пользователи в конечном итоге попадают на страницы A, B или С, и все остальные страницы будут иметь PageRank, равный нулю. При наличии затухания страница А эффективно связывает почти все ссылки на страницы в этой Сети, даже если она не имеет своих собственных исходящих ссылок.

Но даже действуя таким образом, можно и не получить необходимую нам информацию. Если мы получили подобный отрицательный результат, нужно просто переформировать свой запрос, или же в базе поиска действительно нет никакой полезной информации по данному виду запроса (такое вполне возможно при заданных «узких» параметров запроса, как, к примеру, «как выбрать автомобиль в Анадыри»).

Хотя размер базы в интернете на поверхностный взгляд не кажется критическим фактором, это не так. Недаром рост посещаемости таких машин, как Google и Fast, хорошо коррелирует именно с ростом их баз. Основная причины: «редкие» запросы, то есть те, по которым находится менее 100 документов, составляют в сумме около 30% от всей массы поисков — весьма значительную часть. Этот факт делает размер базы одним из самых критичных параметров системы.
Важный момент: нужно запретить показ объявлений по запросам, не связанными с вашими товарами и услугами. Внедрение минус-слов позволяет показывать объявления не только заинтересованным клиентам, но и помогает сократить расходы на рекламу. Повышение релевантности объявлений влечет за собой показатель CTR (о других способах повышения СTR читайте в этом посте).

На скорость работы поисковых систем часто влияет архитектура и логика машины, поэтому результаты кэшируются, поиск идет параллельно по дата-центрам, данные дублируются. Полноту ответа отрабатывают колдунщик и алгоритмы, учитывающие синонимию, омонимию, аббревиатуры и др. За точность отвечают непосредственно механизмы ранжирования. Также важно, чтобы предлагаемая информация была актуальной, а подчас свежей, что обеспечивается быстрым роботом.
У меня то же самое,проблема такая:первый посетитель,оставил отзыв,нажав кнопку «по дате»,все следующие посетители,заходя в «отзывы» видели пустое место и нажимали кнопку » по дате»,там собрались все отзывы.Но теперь каждый посетитель,заходя в «отзывы»-видит пустое место,так как открываются «самые полезные»,и не каждый пробует нажать следующие кнопки.Вопрос: как перенести все отзывы из кнопки «по дате» в «самые полезные».Или как убрать кнопку «самые полезные»,что бы сразу открывались отзывы

Если верить аналитике Garthner Hype Loop, то инструменты недостаточно эффективны, пока интерес к ним превышает умение ими пользоваться, то есть они находятся на пике хайпа. На пике сейчас медийное использование больших данных, нейросети, искусственный интеллект, маркетинг с лидерами мнений, виртуальная и дополненная реальности. Что мешает им быть эффективными на 100%?


Прежде всего, стало очевидно, что поиск в вебе не может быть сколько-нибудь корректно выполнен, будучи основан на анализе (пусть даже сколь угодно глубоком, семантическом и т.п.) одного лишь текста документа. Ведь внетекстовые (off-page) факторы играют не меньшую, а порой и бо́льшую роль, чем текст самой страницы. Положение на сайте, посещаемость, авторитетность источника, частота обновления, цитируемость страницы и ее авторов — все эти факторы невозможно сбрасывать со счета.

С помощью искусственных способов оптимизации можно ненадолго ввести поисковую систему в заблуждение. Однако формула ранжирования, реагируя на изменения в сети, постоянно изменяется и совершенствуется. Неестественное завышение (накрутка) факторов теряет силу, и сайт возвращается на заслуженное место в выдаче. Как и в других сферах деятельности, псевдооптимизация в конечном счете всегда проигрывает настоящему улучшению качества.
Тренды решают всё, сегодня в трендах Илон Маск и в его планах соединить человеческий мозг и компьютер (естественно, не в прямом смысле и не собственными руками :). Исходя из этого, интернет-маркетинг расширился в Digital-маркетинг и мы предполагаем, что и digital-маркетинг также преобразуется и будет существовать на стыке нейромаркетинга и автоматизации медиа-каналов и аналитики (новое возникает в междисциплинарных нишах).

В 1996 году Сергей Брин и Ларри Пейдж, тогда ещё аспиранты Стэнфордского университета, начали работу над исследовательским проектом BackRub[1] — поисковой системой по Интернету, использующей новую тогда идею о том, что веб-страница должна считаться тем «важнее», чем больше на неё ссылается других страниц, и чем более «важными», в свою очередь, являются эти страницы.[2] Через некоторое время BackRub была переименована в Google. Первая статья с описанием применяющегося в ней алгоритма ранжирования, названного PageRank, появилась в начале 1998 года[3], за ней следом вышла и статья с описанием архитектуры самой поисковой системы.[4]

Для сообщников, которые будут читать это в 2100 году, скажу: когда-то давным-давно, в 2018 году, Рэнд Фишкин был самой выдающейся фигурой в мире SEO-технологий. После почти 20 лет в SEO — он видел все, побывал везде, и вот он здесь, чтобы рассказать нам немного больше о его удивительном пути, который он проделал до настоящего времени и о следующих вехах этого знаменательного путешествия, — выходе его книги Потерявшийся стартапер и основатель и новом стартапе — проекте SparkToro.
×