ห้าวิธีในการพิจารณาความเกี่ยวข้องของเพจกับคำค้นหา ผู้ประเมินของยานเดกซ์และ Google: คุณสมบัติของระดับการให้คะแนน, คำแนะนำในการมองหาตำแหน่งงานว่าง ส่วนประกอบของความเกี่ยวข้องของหน้า

ใครคือผู้ประเมิน? ผู้ประเมินยานเดกซ์หรือ Google– เหล่านี้คือผู้ประเมินความเกี่ยวข้องของเอกสารที่เป็นมนุษย์ ซึ่งรวบรวมรายการประเภทต่อไปนี้: หน้า – แบบสอบถาม – ความเกี่ยวข้อง มีหน้าที่คล้ายกันค่อนข้างมากในรายการ นอกจากนี้ ความเกี่ยวข้องของตัวบ่งชี้ยังแตกต่างกันอย่างอิสระ: จากที่ไม่เกี่ยวข้องโดยสิ้นเชิงไปจนถึงมีความเกี่ยวข้องอย่างสมบูรณ์ ผู้ประเมินปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างเคร่งครัด
การให้คะแนนที่รวบรวมโดยผู้ประเมินจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับอัลกอริทึมการจัดอันดับในเครื่องมือค้นหา

ความสำคัญในทางปฏิบัติสำหรับ SEO ในการมีผู้ประเมินคือการป้องกันไม่ให้ไซต์ที่ไม่ดีอย่างเห็นได้ชัดติดอยู่ใน 10 อันดับแรกเป็นเวลานาน ผู้ประเมินของเครื่องมือค้นหาจะตรวจสอบแต่ละไซต์ในหัวข้อและด้านบนด้วยตนเองด้วยตนเองโดยกำหนดคะแนนที่แน่นอนให้กับเอกสาร และหากหน้าไซต์อยู่ในอันดับต้น ๆ แต่ผู้ประเมินให้คะแนนว่าไม่เกี่ยวข้อง การให้คะแนนนี้เมื่อปรับอัลกอริทึมในภายหลังอาจทำให้ตำแหน่งของเอกสารนี้ลดลงได้

วิดีโอ: ผู้ประเมิน Yandex: พวกเขามาจากไหน เหตุใดจึงมีความจำเป็น วิธีการทำงาน

ตามกฎแล้ว ผู้ประเมินจะตรวจสอบเฉพาะคำขอที่มีความถี่สูงที่สุด และคำขอที่มีความถี่ต่ำจะยังคงอยู่โดยไม่สนใจ

ผู้ประเมินยานเดกซ์ประเมินไซต์ในระดับหนึ่ง ปัจจุบันมาตราส่วนมีการจัดอันดับดังต่อไปนี้:

• ที่เกี่ยวข้อง + (ตอบคำถาม);
• เกี่ยวข้อง - (ไม่ตอบคำขอทั้งหมด);
• มีประโยชน์ (ให้คำตอบที่เชื่อถือได้ ครบถ้วนและมีประโยชน์สำหรับคำถาม)
• สำคัญ (เป็นที่ 1 ในอันดับต้น ๆ อย่างแน่นอน);
• ไม่เกี่ยวข้อง (ไม่ตอบสนองต่อคำขอ);
• ไม่แสดง

ไซต์ได้รับการประเมินสำหรับหลายออบเจ็กต์, หลายจุดประสงค์, ค่าเดียว, ข้อมูล, ออบเจ็กต์, แปลเป็นภาษาท้องถิ่นได้, ผลิตภัณฑ์และข้อความค้นหาประเภทอื่นๆ

“ที่เกี่ยวข้อง-” และ “ไม่เกี่ยวข้อง” หมายถึงการให้คะแนนเชิงลบ การให้คะแนนทั้งสองอย่างนี้หมายความว่าหน้าเว็บไม่ได้ให้คำตอบที่ดี เมื่อพบหน้าดังกล่าว ผู้ใช้มักจะไม่พอใจกับคำตอบและจะค้นหาต่อไป

คุณสมบัติของการประเมิน Relevant-

เอกสารนี้มีคำตอบบางส่วนที่ไม่สมบูรณ์ ซึ่งรวมถึง:

• คำตอบที่ไม่สมบูรณ์และไม่เพียงพอ (ตัวอย่าง: “Vasilki LLC” - นามบัตรแบบสั้นที่มีเพียงหมายเลขโทรศัพท์และที่อยู่)
• คำขอขยายเวลา (ตัวอย่าง: “บริการ seowind” - หน้าหลักของเว็บไซต์ และผู้ใช้กำลังมองหาส่วนเฉพาะของเว็บไซต์)
• การจำกัดคำขอให้แคบลง (ตัวอย่าง: "อาหารสำหรับทุกวัน" - มีเพียง 1 อาหาร แต่ผู้คนต้องการรายการอาหาร)
• เอกสารตอบสนองต่อการตีความคำขอที่ไม่น่าเป็นไปได้ ซึ่งเป็นความต้องการที่ไม่น่าเป็นไปได้ (ตัวอย่าง: "การติดต่อ" - หน้าเกี่ยวกับการติดต่อเกี่ยวกับภาพยนตร์ (และผู้คนต้องการเครือข่ายโซเชียล)

บทสรุป: เอกสารที่ได้รับการจัดอันดับ "relevant-" ไม่ใช่คำตอบที่สมบูรณ์สำหรับคำถาม แต่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์

คุณสมบัติการประเมินผลไม่เกี่ยวข้อง

เอกสารนี้ไม่มีประโยชน์โดยสิ้นเชิงสำหรับคำขอเฉพาะ

• หน้าในหัวข้อที่ไม่มีประโยชน์โดยสิ้นเชิง (ตัวอย่าง: "Elikor Saturn 50" - คำตอบเกี่ยวกับดาวเคราะห์แทนที่จะเป็นคำตอบเกี่ยวกับประทุน)
• หน้าในหัวข้อคำขอที่ไม่สามารถแก้ปัญหาของผู้ใช้ได้ (ตัวอย่าง: "ครูกายภาพดูออนไลน์" - คำตอบพร้อมบทวิจารณ์ภาพยนตร์)
• การตอบกลับจากภูมิภาคที่ไม่เหมาะสม หากผู้ใช้สนใจภูมิภาคของการตอบกลับ (ตัวอย่าง: “สภาพอากาศ” - การตอบกลับด้วยการพยากรณ์อากาศสำหรับเมืองอื่น และผู้ใช้กำลังรอของเขาเอง)
• การตอบสนองที่ล้าสมัยหากไม่มีคุณค่า (ตัวอย่าง: "ข่าว" - การตอบกลับด้วยข่าวเมื่อเดือนที่แล้ว)
• คำตอบปลอมและฉ้อโกง

บทสรุป: เอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องเป็นคำตอบที่ไร้ประโยชน์ซึ่งจะไม่ช่วยผู้ใช้ในการแก้ปัญหา

คุณสมบัติของการประเมิน Vital Response

การตอบสนองที่สำคัญคือการตอบกลับอย่างเป็นทางการ เอกสารลิขสิทธิ์ประเภทหนึ่ง หรือแหล่งที่มาหลักของข้อมูลที่ต้องการ

ตัวอย่างของคำขอที่สำคัญคือ "VKontakte" ที่นี่ผู้ใช้กำลังมองหาไซต์เฉพาะของเครือข่ายโซเชียล VKontakte - vk.com ซึ่งจะเป็นคำตอบที่สำคัญ

ตัวอย่างของคำขอที่ไม่สำคัญคือ "ข่าวเกี่ยวกับ VKontakte" นี่ไม่ใช่คำขอที่สำคัญ เนื่องจากไม่มีแหล่งข่าวที่รวมศูนย์เพียงแหล่งเดียว

อีกตัวอย่างหนึ่ง: คำขอ "ภาษีปัจจุบัน" นี่เป็นคำขอที่สามารถให้คำตอบที่สำคัญได้ เนื่องจากโดยปกติแล้วจะมีเว็บไซต์ต้นทางที่มีการเผยแพร่เอกสารกำกับดูแลเกี่ยวกับภาษีปัจจุบัน

คุณลักษณะของการให้คะแนนที่เกี่ยวข้อง+และการให้คะแนนที่เป็นประโยชน์

การให้คะแนนที่เกี่ยวข้อง+และเป็นประโยชน์หมายความว่าเอกสารเป็นคำตอบที่ดีต่อคำขอของผู้ใช้ ซึ่งช่วยในการแก้ไขปัญหาของเขา และผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะพอใจกับผลลัพธ์ที่พบ

หากข้อความค้นหามีเป้าหมายและการตีความที่เป็นไปได้หลายประการ เอกสาร+ที่เกี่ยวข้องหรือมีประโยชน์ควรตอบคำถามหลักๆ ได้ดี

ตัวอย่างเช่น การร้องขอการเรียบเรียงดนตรีอาจเกี่ยวข้องกับการค้นหาคลิป ความสามารถในการฟังเพลงออนไลน์ หรือดาวน์โหลด การตอบสนองต่อความต้องการเหล่านี้อาจสมควรได้รับการประเมินเชิงบวก

หรือตัวอย่างเช่น ข้อความค้นหา [โค้งคำนับ] อาจเกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับพืชและอาวุธ การตีความทั้งสองแบบค่อนข้างได้รับความนิยม ดังนั้นคำตอบของการตีความทั้งสองแบบจึงอาจสมควรได้รับการประเมินในเชิงบวก

คุณสมบัติการประเมินผลที่เกี่ยวข้อง+: เอกสารประกอบด้วยคำตอบปกติที่น่าพอใจและแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ ในขณะเดียวกัน เอกสารก็ไม่โดดเด่นเหนือคำตอบที่ดีอื่นๆ สำหรับคำขอ

คุณสมบัติการประเมินผลที่เป็นประโยชน์: การให้คะแนนนี้มอบให้กับเอกสารที่คุณต้องการเน้นท่ามกลางคำตอบที่ดีอื่นๆ เอกสารที่มีประโยชน์สามารถโดดเด่นในเรื่องชื่อเสียง อำนาจ ความไว้วางใจในระดับสูงของผู้ใช้ ความสะดวก คุณภาพ (แม้ว่าเว็บไซต์จะไม่เป็นที่รู้จักมากนักก็ตาม)

สืบค้นการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น

ความสามารถในการระบุตำแหน่งแบบสอบถามคืออิทธิพลของภูมิภาคของการตอบสนองต่อคุณค่าที่มีต่อผู้ใช้

คุณสามารถเลือกคำค้นหาที่:

• ภูมิภาคของคำตอบมีความสำคัญ (ผู้ใช้คาดหวังว่าจะพบคำตอบที่เหมาะสมสำหรับภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่ง)
• ภูมิภาคของการตอบกลับไม่สำคัญ (ข้อมูลที่ผู้ใช้ค้นหาไม่ได้ขึ้นอยู่กับภูมิภาค)

ตัวอย่างคำขอที่ภูมิภาคของคำตอบไม่สำคัญ: คำขอข้อมูล (วิธีโปรโมตไซต์) ค้นหาวัตถุที่มีเอกลักษณ์หรือมีชื่อเสียง (พิพิธภัณฑ์รัสเซีย) ค้นหาไซต์เฉพาะ (VKontakte) สำหรับคำขอดังกล่าวทั้งหมด สิ่งสำคัญคือต้องหาเอกสารที่จำเป็น (บทความ เว็บไซต์) และไม่สำคัญว่าคำตอบดังกล่าวจะมาจากภูมิภาคใด

ตัวอย่างคำค้นหาที่ภูมิภาคของคำตอบมีความสำคัญ: ค้นหาสินค้าและบริการ (การส่งเสริมการขายคำสั่งซื้อ) กฎหมาย (ภาษี) หน่วยงาน เอกสารกำกับดูแล (กฎหมายคุ้มครองผู้บริโภค) ข้อความค้นหาข้อมูลบางอย่าง (สภาพอากาศ อัตราแลกเปลี่ยน ข่าวสาร) ค้นหา องค์กร (ผู้ติดต่อ seowind) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ใช้ในการค้นหาข้อเสนอหรือบริการในภูมิภาคที่เหมาะสมกับเขา ข้อเสนอที่คล้ายกันจากภูมิภาคอื่นอาจไม่มีประโยชน์!

การประเมินความเกี่ยวข้อง

สำหรับคำถามบางข้อ การค้นหาเนื้อหาใหม่ๆ ถือเป็นสิ่งสำคัญมาก เมื่อล้าสมัย ประโยชน์ของคำตอบที่เกี่ยวข้องก่อนหน้านี้อาจมีการเปลี่ยนแปลง

ตัวอย่างคำขอที่คำตอบไม่เกี่ยวข้องกัน: ขอข้อมูลบางส่วน (ใครเป็นผู้ประเมิน SEO คืออะไร)

ตัวอย่างคำขอที่ความเกี่ยวข้องของคำตอบเป็นสิ่งสำคัญ: ข่าว ตาราง พยากรณ์อากาศ เอกสารกำกับดูแล กิจกรรม การแข่งขันกีฬา คำขอจากบุคคลที่มีชื่อเสียง บริการ เมื่อการสืบค้นล้าสมัย การสืบค้นก็จะสูญเสียคุณค่าไป คำตอบที่ล้าสมัยบางคำตอบอาจยังคงมีประโยชน์บางส่วน ในขณะที่คำตอบบางคำตอบกลับไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง

เมื่อข่าวล้าสมัย มันก็สูญเสียคุณค่าไป ข่าวที่ล้าสมัยอาจเป็นคำตอบที่ไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง หรืออาจยังคงคุณค่าไว้บางส่วน

คำแนะนำ

ผู้ประเมินปฏิบัติตามคำแนะนำที่ระบุอย่างชัดเจนถึงวิธีการพิจารณาความเกี่ยวข้องของไซต์ในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง บางครั้งคำแนะนำเหล่านี้อาจปรากฏเป็นสาธารณสมบัติ

ปัจจุบัน คำแนะนำสำหรับผู้ประเมินของ Google เวอร์ชัน 5 ลงวันที่ 31 มีนาคม 2014 มีให้ใช้งานได้ฟรี คุณสามารถดาวน์โหลดได้

คำแนะนำสำหรับผู้ประเมิน Yandex ก็มีให้ฟรีเช่นกัน ดู! ไม่สามารถโพสต์ลิงก์ดาวน์โหลดได้เนื่องจาก Yandex กำลังดิ้นรนกับเรื่องนี้

สวัสดีตอนบ่ายเพื่อน! วันนี้เป็นอีกโพสต์เกี่ยวกับแนวคิดที่สำคัญที่สุดในการส่งเสริมเครื่องมือค้นหาสำหรับบล็อกเกอร์และผู้เริ่มต้น SEO ความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์คืออะไร? เป็นหัวข้อของบทความนี้ ซึ่งคุณจะได้เรียนรู้คำจำกัดความของความเกี่ยวข้อง ส่วนประกอบหลัก และวิธีการประเมินโดยเครื่องมือค้นหา โปรดทราบว่านี่เป็นปัญหาที่ค่อนข้างสำคัญซึ่งกระบวนการจัดอันดับเว็บไซต์ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับการเตรียมเอกสารสำหรับผลการค้นหา การโปรโมต SEO ที่ประสบความสำเร็จให้กับเว็บไซต์ของคุณในเครื่องมือค้นหานั้นขึ้นอยู่กับความเข้าใจที่ถูกต้องของคำนี้ ดังนั้นฉันขอแนะนำให้คุณดูพจนานุกรมของเราและรับข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับองค์ประกอบการจัดอันดับส่วนกลาง

การกำหนดความเกี่ยวข้อง

ความเกี่ยวข้องหมายถึงอะไร? นี่เป็นกระบวนการที่มีการตรวจสอบความคล้ายคลึงกันของผลลัพธ์ที่ได้กับผลลัพธ์ที่ต้องการ คำนี้ใช้ในเครื่องมือค้นหาสมัยใหม่และหมายถึงความสอดคล้องของข้อมูลที่ได้รับกับคำค้นหาที่ผู้ใช้ถาม ตามคำจำกัดความเมื่อผู้เข้าชม Yandex หรือ Google พิมพ์คำถามเครื่องมือค้นหาจะพยายามประเมินเอกสารต่าง ๆ จากดัชนีและเลือกเอกสารที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำตอบ ดังนั้น ระบบจะคำนวณการวัดการจับคู่ ซึ่งเป็นระดับการจับคู่ระหว่างเอกสารและคำค้นหา ดังนั้นหากตรงกัน ค่าของการวัดจะเป็นค่าที่ใหญ่ที่สุด (สูงสุด) และหากไม่ตรงกันก็จะเท่ากับศูนย์

ประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาจะถูกตัดสินโดยระดับความเกี่ยวข้องของเอกสารในผลการค้นหา หากผู้ใช้ได้รับคำตอบสำหรับคำขอของเขาที่ไม่เหมาะสมกับเขาอย่างยิ่ง ก็มีแนวโน้มสูงที่เขาจะไม่ใช้ทรัพยากรดังกล่าวอีกต่อไป ดังนั้นการเลือกเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผลการค้นหาจึงเป็นงานหลักของเครื่องมือค้นหา สิ่งนี้ส่งผลต่อทั้งความนิยมของเครื่องมือค้นหาและผลกำไร

ความเกี่ยวข้องของเอกสารบนอินเทอร์เน็ตนั้นพิจารณาจากอัลกอริธึมการค้นหาพิเศษ ยานเดกซ์มีอันหนึ่ง Google ก็มีอีกอัน แต่รูปแบบงานทั่วไปก็เหมือนกัน นอกจากนี้ เสิร์ชเอ็นจิ้นอื่นๆ ก็มีคำจำกัดความของความเกี่ยวข้องเป็นของตัวเอง แต่ก็มีรากฐานที่เหมือนกัน

อัลกอริธึมการค้นหา

นี่เป็นนิพจน์และสูตรทางคณิตศาสตร์พิเศษที่เครื่องมือค้นหาเลือกไซต์ต่างๆ ในผลการค้นหา แหล่งข้อมูลบนเว็บแต่ละรายการมีเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุดหนึ่งเอกสาร ซึ่งมีคำตอบสำหรับคำค้นหาของผู้ใช้ หลักการทำงานของอัลกอริทึมนั้นง่ายมาก: ขั้นแรก หน้าเว็บไซต์ทั้งหมดที่มีคำค้นหาจะถูกเลือก จากนั้นจะมีการคัดกรองอย่างเป็นระบบ - ไซต์ที่ไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนสำหรับผู้ใช้หรือไม่ได้รับอนุญาตเนื่องจากการใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ต้องห้าม (SEO สีดำ - การปิดบัง ทางเข้าประตู ฯลฯ) ถูกเลือกไว้ ) หน้าที่เลือกจะได้รับการวิเคราะห์ตามเนื้อหาเอกสาร และจะทำการตัดสินใจว่าหน้าเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับคำค้นหามากน้อยเพียงใด และขึ้นอยู่กับระดับของการปฏิบัติตามข้อกำหนด เอกสารแต่ละฉบับจะถูกกำหนดหมายเลขของตัวเองในผลการค้นหา ยิ่งมีขนาดเล็กเท่าใด ผู้ใช้เครื่องมือค้นหาก็จะมองเห็นได้เร็วยิ่งขึ้นเท่านั้น

ความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์คืออะไร?

โดยทั่วไป ทรัพยากรบนเว็บแต่ละรายการมีหลายเพจที่มีคำตอบสำหรับข้อความค้นหาของผู้ใช้เครื่องมือค้นหา หน้าที่ของอัลกอริทึมการค้นหาคือการเลือกเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด (หน้าเว็บไซต์หรือโพสต์ในบล็อก) ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขดังนี้ ความเกี่ยวข้องของแต่ละหน้าได้รับอิทธิพลจากปัจจัยหลายประการ ดังนั้น เพื่อประเมินความสอดคล้องของเอกสารทรัพยากรบนเว็บกับคำขอของผู้ใช้เครื่องมือค้นหา จึงมีการคำนวณตัวบ่งชี้ทั้งหมด ดังนั้นหน้าเว็บที่มีตัวบ่งชี้รวมสูงสุดจะเหมาะสมที่สุดและเป็นหน้านี้ที่เครื่องมือค้นหาจะแสดงต่อผู้ใช้ ตัวอย่างเช่นในภาพต่อไปนี้ คุณสามารถดูตัวเลือกจากเครื่องมือค้นหา Yandex ของหน้าที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในบล็อกของฉันสำหรับข้อความค้นหา "การมองเห็นไซต์คืออะไร" เอกสารฉบับแรกมีคะแนนรวมสูงสุด

อะไรเป็นตัวกำหนดความเกี่ยวข้องของเพจ แต่ละหน้าของเว็บไซต์ใดๆ เป็นองค์ประกอบอิสระทั้งหมดของอินเทอร์เน็ต มันมีเนื้อหาของตัวเอง โดยพื้นฐานแล้วมันมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวด้วยข้อความ รูปภาพ ฯลฯ เป็นของตัวเอง องค์ประกอบนี้โต้ตอบกับหน้าอื่น - มีลิงก์ต่าง ๆ ไปยังหน้าอื่น ๆ ของไซต์ของคุณหรือไปยังแหล่งข้อมูลบนเว็บอื่น ๆ และหากเป็นไปได้ก็จะได้รับลิงก์ภายนอกต่างๆ ด้วย ดังนั้นเราจึงสามารถกล่าวได้ว่าความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บสำหรับคำค้นหาหนึ่งๆ นั้นได้รับอิทธิพลจากพารามิเตอร์ทั้งภายในและภายนอก นอกจากนี้อำนาจของเพจนี้ก็มีความสำคัญเช่นกัน มาดูแต่ละองค์ประกอบให้ละเอียดยิ่งขึ้น

ภายใน

ความเกี่ยวข้องภายในหรืออย่างอื่นคือระดับที่เกณฑ์ภายในของหน้าทรัพยากรบนเว็บตรงตามข้อกำหนดของเครื่องมือค้นหา หากในคำค้นหา คำในหน้าเว็บตรงกับรูปแบบและเป็นคำที่ใช้บ่อยที่สุด เอกสารนี้จะถือว่ามีความเกี่ยวข้องมากที่สุด กล่าวอีกนัยหนึ่งเราสามารถพูดได้ - ยิ่งใกล้กับอุดมคติ (แต่ละระบบมีจำนวนของตัวเอง) อัตราส่วนของจำนวนการสืบค้นต่อจำนวนคำทั้งหมดในข้อความก็จะยิ่งเอกสารปรากฏมากขึ้นเท่านั้น ผลการค้นหา ให้เราแสดงรายการพารามิเตอร์หลักที่ใช้ประเมิน

• ความถี่การค้นหาในข้อความ . นี่หมายถึงปริมาณและจำนวนการทำซ้ำของคำค้นหาหลักบนหน้าเว็บไซต์ ยิ่งใกล้กับตัวเลือกในอุดมคติมากขึ้น (ฉันขอย้ำว่าเครื่องมือค้นหาแต่ละอันมีรูปร่างเป็นของตัวเอง) ยิ่งประเมินความเกี่ยวข้องของเอกสารได้ดีขึ้นเท่านั้น
• การจัดวางคำในหัวข้อ . หากคำค้นหาอยู่ในชื่อเรื่องของเพจ ความเป็นไปได้ที่เรตติ้งที่ดีกว่าสำหรับเอกสารนี้จะเพิ่มขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับเพจอื่นๆ ของทรัพยากรบนเว็บ นั่นคือแท็กชื่อควรมีคำค้นหาที่สำคัญในประโยคซึ่งจะเพิ่มความเกี่ยวข้องของหน้าอย่างมาก
• ความใกล้ชิดกับด้านบนของหน้า . เมื่อโรบ็อตการค้นหารวบรวมข้อมูลหน้าใหม่ มันจะติดตามโค้ดตั้งแต่ต้น ดังนั้น ยิ่งเขาพบคำค้นหาเร็วเท่าใด ก็สามารถประเมินความเกี่ยวข้องได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น ดังนั้นจึงต้องเขียนคำหลักให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในบทความบนเว็บไซต์หรือโพสต์ในบล็อก
• การแสดงคำสำคัญในตำแหน่งพิเศษในเอกสาร . ก่อนอื่นสิ่งนี้หมายถึงการมีอยู่ของคำค้นหาในชื่อเรื่องของบทความ (โดยปกติจะอยู่ในแท็ก h1) และในหัวข้อย่อย (ในแท็ก h2 - ไม่สำคัญเท่ากับใน h1 แต่ยินดีต้อนรับการมีอยู่) รวมถึงการออกแบบคำค้นหาในข้อความในแท็กพิเศษ (แข็งแกร่ง ฯลฯ ) และแน่นอนว่าการมีคำหลักอยู่ในคำอธิบาย (คำอธิบายหน้า) และเมตาแท็กคำหลัก
• ความพร้อมใช้งานของคำพ้องความหมายคำหลัก . องค์ประกอบที่สำคัญมาก การมีคำพ้องความหมายในเนื้อหาของหน้าจะบอกเครื่องมือค้นหาว่าเอกสารนี้เกี่ยวข้องกับหัวข้อของคำค้นหาจริงๆ ซึ่งหมายความว่าจะเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้มากที่สุด ด้วยวิธีนี้ เสิร์ชเอ็นจิ้นจะล้างผลการค้นหา - ไม่คำนึงถึงหน้าที่มีคำหลักเป็นส่วนเสริมในหัวข้อและเอกสารอื่นๆ ที่เป็นแพลตฟอร์มสำหรับระบบส่งเสริมการขายอัตโนมัติส่วนใหญ่ (RooKee, SeoPult ฯลฯ)

ภายนอก (อ้างอิง)

ส่วนประกอบนี้เป็นไปตามหลักการของความนิยมลิงก์ของหน้าเว็บไซต์ ที่นี่จะพิจารณาจำนวนลิงก์พร้อมข้อความ (จุดยึด) ยิ่งมีลิงก์มากเท่าใด ความเกี่ยวข้องของลิงก์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น และหากข้อความลิงก์ประกอบด้วยคำค้นหาที่สำคัญของผู้ใช้ หน้าก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ดังนั้นจึงขอแนะนำให้ใช้คำค้นหาในข้อความของลิงก์เสมอ และไม่สำคัญว่าจะเป็นลิงก์ภายในหรือลิงก์ภายนอก—คำที่ยึดเหนี่ยวมีความสำคัญ นอกจากนี้ Anchor Text ของลิงก์ซึ่งมีหน้าภายนอกของทรัพยากรบนเว็บอื่นก็ได้รับการประเมินเช่นกัน หากคำค้นหาไม่ตรงกับใจความ ความสำคัญของข้อความลิงก์ก็จะน้อยลง

อำนาจของไซต์

• จำนวนและคุณภาพของลิงก์ภายนอกที่นำไปสู่ไซต์ ตัวบ่งชี้สำคัญที่แสดงระดับความสำคัญของไซต์และหน้าต่างๆ เหนือแหล่งข้อมูลบนเว็บอื่นๆ ยิ่งคุณภาพของลิงก์ภายนอกสูงขึ้น (คำหลักในจุดยึดและข้อความโดยรอบที่มีเนื้อหาเฉพาะเรื่อง) และยิ่งไซต์ผู้บริจาคน่าเชื่อถือมากขึ้น (แหล่งข้อมูลบนเว็บที่ให้ลิงก์ภายนอก) ยิ่งมีน้ำหนักมากขึ้นเท่านั้นที่สามารถไปที่หน้าเป้าหมายได้
• เนื้อหาไซต์และการปฏิบัติตามเนื้อหากับคำค้นหา ยิ่งมีหน้าเว็บที่ได้รับการส่งเสริมไซต์ที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้เครื่องมือค้นหามากเท่าใด อำนาจของไซต์ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น ดังนั้นสำหรับแหล่งข้อมูลบนเว็บใด ๆ ที่ได้รับการโปรโมตในเสิร์ชเอ็นจิ้นสองประเด็นที่สำคัญที่สุดคือองค์ประกอบที่ถูกต้องของซีแมนติกคอร์และการมีเนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมที่สุด แม้ว่าคุณจะมีลิงก์ภายนอกจำนวนมาก แต่ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะโปรโมตหน้า Landing Page ของเว็บไซต์ของคุณให้ติดอันดับ 10 อันดับแรกเป็นเวลานานหากไม่มีข้อความที่ดีและชุดคำหลักที่มีความสามารถ เมื่อเวลาผ่านไป เสิร์ชเอ็นจิ้นจะมองดูเอกสารเหล่านี้จากผลลัพธ์ โดยลดความเกี่ยวข้องลงตามลำดับความสำคัญเนื่องจากไม่มีเนื้อหาปกติ โดยคำนึงถึงการเพิ่มประสิทธิภาพภายใน

หากบล็อกเกอร์โปรโมตทรัพยากรเว็บของเขาในเครื่องมือค้นหา คำแนะนำและเคล็ดลับต่อไปนี้ในการปรับปรุงความเกี่ยวข้องของหน้า Landing Page อาจเป็นประโยชน์สำหรับเขา:

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกแกนหลักของบล็อกของคุณอย่างถูกต้องก่อนที่จะโปรโมตหน้า Landing Page หากคุณส่งเสริมหน้า Landing Page สำหรับคำค้นหาคุณภาพต่ำ บล็อกของคุณจะได้รับผู้เข้าชมที่ตรงเป้าหมายน้อยลงมากและการตีกลับมากขึ้น ซึ่งจะลดคุณภาพของหน้าเหล่านั้นเมื่อเวลาผ่านไป ตรวจสอบพารามิเตอร์ทั้งหมดของคำหลัก (ความถี่ คุณภาพของคำ ความสามารถในการแข่งขัน) - นี่คือกุญแจสำคัญในการรับการเข้าชมที่มีคุณภาพจากเครื่องมือค้นหา
• ตรวจสอบหน้าใหม่ในผลการค้นหาสำหรับคำค้นหาหลักของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณกำลังโปรโมตหน้าหนึ่งสำหรับคำค้นหาที่เฉพาะเจาะจง แต่หลังจากการจัดทำดัชนีสำหรับคำหลักนี้ หน้าที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงจะปรากฏในผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา ซึ่งหมายความว่าคุณต้องตรวจสอบพารามิเตอร์ทั้งหมดที่ใช้พิจารณาความเกี่ยวข้องของหน้า Landing Page ปัญหาต่อไปนี้อาจอยู่ที่นี่ - เอกสารได้รับการปรับให้เหมาะสมไม่ดีและ/หรือได้รับลิงก์ภายนอกและภายในที่สำคัญน้อยกว่า - น้ำหนักของหน้ามีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับที่ปรากฏในผลการค้นหา
• เพิ่มอำนาจให้กับบล็อกของคุณ เมื่อเวลาผ่านไป การจัดอันดับเว็บไซต์ของคุณจะเพิ่มขึ้น และความเกี่ยวข้องของหน้า Landing Page ที่บล็อกของคุณได้รับการโปรโมตจะเพิ่มขึ้น ทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติเมื่อความนิยมของทรัพยากรบนเว็บของคุณเติบโตขึ้น VIC และ TCI ของเว็บไซต์ของคุณเพิ่มขึ้น ตำแหน่งหน้าเว็บไซต์ของคุณใน Yandex เพิ่มขึ้น (ในทำนองเดียวกันกับเครื่องมือค้นหาอื่น ๆ )

นี่เป็นการสรุปโปรแกรมการศึกษาถัดไปของฉัน สุดท้ายนี้ คำขอถึงผู้อ่านของฉัน - ในความคิดเห็นของโพสต์นี้ เหนือสิ่งอื่นใด ฉันต้องการทราบความคิดเห็นของคุณในประเด็นต่อไปนี้:

1. คุณตรวจสอบความเกี่ยวข้องของหน้า Landing Page บ่อยแค่ไหน?
2. คุณคิดว่าอะไรหายไปในบทเรียนการโปรโมตเว็บไซต์ของฉัน
3. คุณต้องการรับเนื้อหาในหัวข้อใดในบทเรียนต่อไปนี้

ขอบคุณเพื่อน! พบกันใหม่!

สวัสดีผู้อ่านบล็อกไซต์ที่รัก วันนี้ฉันต้องการพูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดซ้ำ ๆ สำหรับผู้ดูแลเว็บและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากเกี่ยวกับการจัดอันดับและความเกี่ยวข้อง (นี่คือข้อกำหนดที่จะปรากฏในสิ่งพิมพ์ส่วนใหญ่ในหัวข้อ SEO) แม้ว่าสำหรับผู้ดูแลเว็บมือใหม่ พวกเขาจะไม่ชัดเจนและชัดเจนในทันที

แน่นอนว่าข้อกำหนดเหล่านี้ไม่มีอะไรซับซ้อนและเป็นปัญหาหลักสำหรับเครื่องมือค้นหาโดยเฉพาะ พวกเขาจำเป็นต้องเลือดออกจมูกเพื่อสร้างลำดับชั้นของไซต์ให้แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และค้นหาวิธีที่เหมาะที่สุดในการพิจารณาว่าเอกสาร (หน้าเว็บ) ตรงกับคำขอของผู้ใช้หรือไม่

ความเกี่ยวข้องและการจัดอันดับ - มันคืออะไร?

ผู้ประเมินคนเดียวกันนี้จะประเมินไซต์จำนวนหนึ่งสำหรับคำขอจำนวนหนึ่ง ด้วยวิธีนี้ อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรม ซึ่งศึกษาในรายละเอียดเกี่ยวกับทรัพยากรที่ดีและไม่ดีที่ผู้ประเมินทำเครื่องหมายไว้ ระบุปัจจัยที่สามารถจัดอันดับได้ และจากนั้นเท่านั้นที่อาศัยทรัพยากรเหล่านี้ พยายามแยกข้าวสาลีออกจากแกลบในระดับ ของรูเน็ตทั้งหมด

เมื่อจัดอันดับใน Yandex จะคำนึงถึงปัจจัยมากกว่า 400 รายการ นอกจากนี้ยังสามารถนำมาพิจารณาทั้งแบบแยกกันและเป็น monomials (ผลคูณของหลายปัจจัย) ดังนั้น หากหนึ่งในนั้นใน monomial เป็นศูนย์ ก็สามารถทำให้อิทธิพลของปัจจัยอื่นๆ ที่ไม่ใช่ศูนย์เป็นโมฆะได้ ที่. เราต้องเข้าใจว่าการโปรโมตแบบฝ่ายเดียวเป็นไปไม่ได้ - ขณะนี้มีเพียงการโปรโมตเว็บไซต์ที่ครอบคลุมในทุกทิศทางที่เป็นไปได้เท่านั้น

สิ่งที่น่าสังเกตคือยานเดกซ์ใช้สูตรแยกสำหรับภูมิภาคต่าง ๆ ของรัสเซีย สูตรแยกสำหรับประเทศ CIS (เบลารุส คาซัคสถาน และยูเครน) และตุรกี ที่. อัลกอริทึมทำงานโดยอัตโนมัติ แต่บางครั้งการดำเนินการแบบกึ่งอัตโนมัติและการดำเนินการด้วยตนเองจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับผลการค้นหาเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้อง

มีข้อมูลประเภทสูตรที่ใช้ใน Google น้อยมาก ยังไม่ชัดเจนว่ามีการใช้อะไร - อัลกอริธึมอัตโนมัติแบบแมนนวลหรือแบบเรียนรู้ด้วยตนเองบนบางอย่างเช่น MatrixNet ตามข่าวลือ Google ยังคงใช้สูตรการจัดอันดับด้วยตนเอง โดยอ้างว่าบางครั้งผลลัพธ์อัตโนมัติอาจคาดเดาไม่ได้ (ซึ่งอันที่จริงแล้ว Yandex มีชื่อเสียงในเรื่องนี้)

จากข้อมูลที่ไม่เป็นชิ้นเป็นอันเราสามารถสรุปได้ว่าการค้นหาของ Google ยังใช้ปัจจัยการจัดอันดับจำนวนมาก แต่ก็ค่อนข้างน้อยกว่าผู้นำของบ็อกซ์ออฟฟิศรัสเซีย เรากำลังพูดถึงปัจจัยสองสามร้อยประการ และตามที่ฉันได้เขียนไปแล้วในบทความ มีสูตรความเกี่ยวข้องแยกต่างหากสำหรับประเทศต่างๆ ภายในประเทศต่างๆ ไม่มีการแจกแจงตามภูมิภาค (เช่นใน Yandex) อย่างน้อยก็สามารถพูดได้อย่างมั่นใจเกี่ยวกับ RuNet

ปัจจัยการจัดอันดับหลักใน Yandex และ Google

ปัจจัยภายใน

พวกเขาสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภท:

1. การจัดอันดับข้อความ - ข้อความในเอกสารตรงกับคำขอของผู้ใช้มากน้อยเพียงใด
2. - ข้อความนี้มีความพิเศษเพียงใด (เป็นของผู้เขียนหรือไม่) มีความรู้เพียงใดจากมุมมองของภาษารัสเซียและใกล้เคียงกับข้อความธรรมชาติเพียงใด:
   1. เนื้อหาที่ไม่ซ้ำใคร - เป็นข้อความที่คัดลอกมาจากไซต์อื่น (อ่านที่นี่และวิธีหยุด) หรือเขียนโดยคุณหรือผู้เชี่ยวชาญ
   2. เนื้อหารอง - เมื่อเร็วๆ นี้ Yandex ในโหมดการทดสอบอัลฟ่า ทำให้ผู้ดูแลเว็บมีโอกาสอ้างสิทธิ์ในการเป็นเจ้าของเนื้อหาโดยเพิ่มข้อความลงในเนื้อหาที่เหมาะสม ที่. คุณจะได้รับการยอมรับในฐานะผู้เขียนข้อความและการทำซ้ำบทความทั้งหมดที่เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ตจะไม่เป็นอันตรายอีกต่อไป แต่เป็นประโยชน์ต่อไซต์ของคุณ เหล่านั้น. การคัดลอกบทความของคุณจะบ่งบอกถึงการเพิ่มอำนาจให้กับคุณ และพูดโดยคร่าวๆ ก็คือสามารถเทียบได้กับลิงก์ถึงคุณ โอ้ว่าอย่างไร
   3. ความเป็นธรรมชาติของเนื้อหา - การใช้ภาษาศาสตร์เชิงคณิตศาสตร์ เครื่องมือค้นหาจะนับจำนวนครั้งของส่วนของคำพูดและเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยทั่วทั้งฐานข้อความที่เหลือ (คลังข้อมูลของเอกสารที่จัดทำดัชนี) คณิตศาสตร์เป็นวิทยาศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด (และฉันชอบ) ด้วยความช่วยเหลือ จะง่ายต่อการตรวจสอบความไม่เป็นธรรมชาติของข้อความเมื่อพยายามเพิ่มความเกี่ยวข้องปลอมด้วยคำหลักที่ไม่จำเป็น
   4. ลามกอนาจารและผู้ใหญ่ - ควรหลีกเลี่ยงสิ่งนี้เนื่องจากข้อความอาจตกอยู่ภายใต้ตัวกรองที่เหมาะสม
3. คุณสมบัติของไซต์เอง - ไม่ว่าจะรวมคำหลักไว้ในชื่อโดเมน อายุของทรัพยากรและโดเมน จำนวนหน้า:
   1. อายุของไซต์ (นับจากช่วงเวลาที่เข้าสู่ดัชนีการค้นหา ไม่ใช่ตั้งแต่ตอนที่จดทะเบียนโดเมน) และอายุของเอกสาร ซึ่งเครื่องมือค้นหาจะประเมินความเกี่ยวข้องของสิ่งนั้น สิ่งนี้สำคัญมากในยานเดกซ์ (หากไซต์มีอายุน้อยกว่าหนึ่งปีก็จะไม่สามารถขึ้นสู่อันดับต้น ๆ สำหรับข้อความค้นหาที่มีการแข่งขันไม่มากก็น้อยและทรัพยากรจะแข็งแกร่งเต็มที่ในเวลาประมาณสามปี) และใน Google มีปัจจัยด้านเวลาที่คล้ายกันที่เรียกว่าแซนด์บ็อกซ์ เมื่อไซต์อายุน้อยไม่สามารถจัดอันดับได้ดี
   2. รูปแบบเอกสารที่เครื่องมือค้นหาประเมินความเกี่ยวข้อง เอกสาร HTML ปกติได้รับการจัดอันดับที่ดีที่สุดในทั้ง Yandex และ Google และถึงแม้ว่าจะมีการจัดทำดัชนี Pdf, Doc และรูปแบบอื่น ๆ แต่ก็เป็นการดีกว่าที่จะโปรโมตหน้าเว็บด้วยโค้ด HTML
   3. การใช้คำหลักใน - เครื่องมือค้นหาชื่นชอบสิ่งนี้มากจนถึงจุดหนึ่ง แต่ในบางครั้งคุณสามารถอยู่ภายใต้ตัวกรองของ Google ได้หากเห็นว่าจำเป็น
   4. การมีอยู่ของแบนเนอร์ป๊อปอัปอาจนำไปสู่การมองในแง่ร้ายต่อทรัพยากร (อันดับผลการค้นหาลดลงเนื่องจากการลบค่าที่เกี่ยวข้อง)
   5. โซนโดเมนที่ไม่ดีและที่อยู่ IP โฮสติ้งที่ไม่ดี - เสิร์ชเอ็นจิ้นมักจะปฏิบัติต่อทุกคนด้วยแปรงเดียวกัน และหากคุณโชคไม่ดีพอที่จะจดทะเบียนโดเมนในโซนโดเมนที่เป็นสแปม หรือโชคไม่ดีพอที่จะซื้อโดเมนราคาถูกหรือซื้อจาก IP ที่อยู่ที่ยังคงมีทรัพยากร GS จำนวนมากแขวนอยู่ ทุกอย่างอาจเป็นเรื่องที่น่าเศร้ามากในแง่ของการจัดอันดับไซต์ของคุณที่ไม่ดี นอกจากนี้ หากคุณลงทะเบียน GS ไว้จำนวนมาก แล้วคุณลงทะเบียน SDL สำหรับข้อมูลเดียวกัน การจัดอันดับนั้นอาจถูกประเมินต่ำไปเนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลของเครื่องมือค้นหา

ปัจจัยการจัดอันดับภายนอกหรือการอ้างอิง

พวกเขาสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท:

1. ปัจจัยคงที่ที่ไม่ขึ้นอยู่กับคำขอเฉพาะที่เครื่องมือค้นหาต้องใช้เพื่อกำหนดความเกี่ยวข้องของเอกสารที่กำหนด ได้แก่ เป็นต้น
2. ปัจจัยแบบไดนามิกหรือการจัดอันดับลิงก์ - ข้อความของลิงก์ที่นำไปสู่เอกสารที่กำหนด (ต้องเพิ่ม) มีความเกี่ยวข้องเพียงใดกับข้อความค้นหาที่ผู้ใช้ป้อนในแถบค้นหา

ผู้ใช้หรือปัจจัยด้านพฤติกรรม

โดยคำนึงถึงพฤติกรรมของผู้ใช้ในหน้าผลการค้นหาและพฤติกรรมของเขาหลังจากไปที่ไซต์:

1. อัตราการคลิกผ่าน (CTR) ของทรัพยากรของคุณในผลการค้นหาเป็นหนึ่งในปัจจัยด้านพฤติกรรมที่มีอิทธิพลมากที่สุดและในขณะเดียวกันก็เป็นหนึ่งในปัจจัยที่คลุมเครือที่สุด เพราะหากไซต์ของคุณไม่อยู่ในด้านบน ก็จะไม่มีการคลิก และถ้าคุณไม่มีการคลิก คุณจะขึ้นไปด้านบนได้อย่างไร ทั้งหมดนี้นำไปสู่การรักษาเสถียรภาพของทรัพยากรที่อยู่ด้านบนอย่างค่อยเป็นค่อยไป - มันจะยากมากที่จะกำจัดพวกมันออกไปอย่างแม่นยำเนื่องจากมีอัตราการคลิกผ่าน (CTR) สูง
2. - ปัจจัยที่สามารถขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์และการบัญชีแหล่งที่มาของการเข้าชมไซต์ของคุณ (ปริมาณการค้นหา การเปลี่ยนจากบุ๊กมาร์ก ฯลฯ) ความสำคัญไม่สูงเท่ากับอัตราการคลิกผ่าน
3. พฤติกรรมผู้ใช้บนเพจ - การกระทำที่ใช้งานอยู่, เวลาที่ใช้ไป, การเปลี่ยนภายในและการเปลี่ยนไปยังแหล่งข้อมูลอื่นสามารถนำมาพิจารณาได้
4. เครื่องมือค้นหาสามารถทำการเลือกแยกกันระหว่างผู้ใช้ทั้งหมดที่เข้าชมหน้าที่กำหนด ตัวอย่างเช่น พฤติกรรมของผู้เข้าชมที่เข้ามาตามคำขอที่เครื่องมือค้นหาจัดอันดับเว็บไซต์ของคุณอยู่ในขณะนี้ สามารถวิเคราะห์แยกกันได้ พฤติกรรมของผู้ใช้ในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งที่คุณพยายามโปรโมตอาจถูกนำมาพิจารณาแยกกัน
5. เพื่อปรับปรุงปัจจัยด้านพฤติกรรม คุณต้อง:
   1. เพื่อให้แน่ใจว่าหน้า Landing Page ตอบสนองต่อคำค้นหาที่คุณกำลังโปรโมตอย่างสมบูรณ์
   2. เป็นที่พึงปรารถนาที่หน้า Landing Page สนับสนุนให้ผู้ใช้ดำเนินการเพิ่มเติม ไม่ว่าจะเป็นการสั่งผลิตภัณฑ์ในร้านค้าหรืออ่านบทความอื่นเกี่ยวกับแหล่งข้อมูล
   3. เว็บไซต์ของคุณควรสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดความไว้วางใจและความโปรดปรานในหมู่ผู้ใช้ ซึ่งคุณต้องใช้การออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์และน่าพึงพอใจ และยังมุ่งมั่นที่จะสร้างความแตกต่างให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในทิศทางที่ดีจาก GS และดาวเทียม
   4. ทรัพยากรควรเป็นมิตรกับผู้ใช้ เนื่องจากการใช้งานสามารถส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อพฤติกรรมเพิ่มเติมของผู้เยี่ยมชมในโครงการของคุณ
   5. คุณต้องคิดให้ดี เพราะมันส่งผลโดยตรงต่อหนึ่งในปัจจัยการจัดอันดับพฤติกรรมที่สำคัญที่สุด นั่นก็คืออัตราการคลิกผ่านในผลการค้นหา
   6. หน้าทรัพยากรของคุณจะต้องแสดงได้ดีเท่ากันในทุกหน้า มิฉะนั้น คุณจะสูญเสียประโยชน์ด้านพฤติกรรมบางอย่างจากผู้เยี่ยมชมที่ใช้เบราว์เซอร์ที่คุณไม่ได้นึกถึงเมื่อออกแบบ
   7. เว็บไซต์ของคุณไม่น่าจะมีปัญหากับ
   8. ทรัพยากรของคุณจะต้องทำงานได้อย่างเสถียรและไม่สะดุด ซึ่งขึ้นอยู่กับคุณภาพของโฮสติ้งเป็นหลัก วิธีที่อธิบายไว้ในลิงค์

ปัจจัยระดับภูมิภาค

พวกเขาจะถูกนำมาพิจารณาเมื่อพิจารณาความเกี่ยวข้อง - เมื่อเร็ว ๆ นี้พวกเขาสังเกตเห็นได้ชัดเจนมากในยานเดกซ์เมื่ออยู่ในผลการค้นหาสำหรับภูมิภาคใด ๆ ของรัสเซียการตั้งค่าจะให้กับทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับภูมิภาคนี้โดยเฉพาะ สิ่งที่จะส่งผลต่อการจัดอันดับเอกสารในภูมิภาคนี้:

1. สิ่งสำคัญคือการเลือกโซนโดเมนที่เหมาะสมซึ่งสอดคล้องกับภูมิภาคที่คุณต้องการโปรโมตให้ประสบความสำเร็จ (สำหรับรัสเซีย - โซน "ru")
2. กำหนดไซต์ให้เหมาะสมกับภูมิภาคใน Yandex Webmaster และ
3. ใช้ชื่อของภูมิภาคที่ต้องการในข้อความของเอกสารและจุดยึดของลิงก์ขาเข้าเพื่อให้ตำแหน่งของทรัพยากรดีขึ้นในผลการค้นหาสำหรับภูมิภาคเฉพาะนี้
4. พยายามรับลิงค์เข้ามาจากเว็บไซต์ที่อยู่ในภูมิภาคเดียวกันที่คุณต้องการอันดับสูง
5. เพิ่มที่อยู่ รหัสไปรษณีย์ และหมายเลขโทรศัพท์ของภูมิภาคที่คุณต้องการไปที่หน้าของโครงการของคุณ ด้านบน

ปัจจัยแบบสอบถาม

เป็นไปได้มากว่าสูตรต่างๆ สำหรับการคำนวณความเกี่ยวข้องจะใช้สำหรับการสืบค้นเชิงพาณิชย์และข้อมูล นอกจากนี้ สามารถใช้สูตรที่แตกต่างกันสำหรับการสืบค้นประเภทต่างๆ (การนำทาง ธุรกรรม ฯลฯ) และแม้แต่จำนวนคำในการสืบค้นก็อาจส่งผลต่อประเภทของสูตรที่ใช้

1. แม้ว่าพวกเขาจะยังไม่คุ้นเคยอย่างเต็มที่ แต่ในไม่ช้าสิ่งที่เรียกว่าสัญญาณโซเชียลก็จะถูกนำมาใช้อย่างแน่นอน (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของข้อตกลงที่ทำระหว่างยานเดกซ์กับ) ใน RuNet โซเชียลเน็ตเวิร์ก (ที่มีอิทธิพลหากไม่ใช่ตอนนี้ก็ในอนาคตอันใกล้นี้) คือ "VKontakte" และ Facebook
2. ยังไม่ชัดเจนว่าจะสามารถอ่านได้หรือไม่ แต่ฉันขอแนะนำให้ติดตั้งในทุกหน้าของไซต์พร้อมกับ

ขอให้โชคดี! พบกันเร็ว ๆ นี้ในหน้าของเว็บไซต์บล็อก

คุณอาจจะสนใจ

คำศัพท์ SEO คำย่อ และศัพท์เฉพาะ
การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาข้อความ - ความถี่ที่เหมาะสมของคำหลักและความยาวในอุดมคติ
คำหลักส่งผลต่อการโปรโมตเว็บไซต์ในเครื่องมือค้นหาอย่างไร
ถอดรหัสและอธิบายคำย่อ คำศัพท์ และศัพท์เฉพาะ SEO
ปัจจัยการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาส่งผลต่อการโปรโมตเว็บไซต์และขอบเขตใด
Anchor - คืออะไร และมีความสำคัญอย่างไรในการโปรโมตเว็บไซต์?
วิธีการทำงานของเครื่องมือค้นหา - ตัวอย่าง, อัลกอริธึมการค้นหาแบบย้อนกลับ, การจัดทำดัชนีหน้าและคุณสมบัติของ Yandex
โดยคำนึงถึงสัณฐานวิทยาของภาษาและปัญหาอื่นๆ ที่เสิร์ชเอ็นจิ้นแก้ไขได้ ตลอดจนความแตกต่างระหว่างข้อความค้นหาความถี่สูง ช่วงกลาง และความถี่ต่ำ
เนื้อหาสำหรับไซต์ - การเติมเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและมีประโยชน์ช่วยในการโปรโมตเว็บไซต์สมัยใหม่ได้อย่างไร

สวัสดีผู้อ่านเว็บไซต์! บอกฉันหน่อยว่าเมื่อเขียนโพสต์ถัดไป คุณพยายามตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาตรงกับข้อความค้นหาที่จะพบเนื้อหาดังกล่าวในผลการค้นหาหรือไม่

ฉันคิดว่ามันไม่เป็นความลับสำหรับทุกคนอีกต่อไปที่เสิร์ชเอ็นจิ้นได้เปลี่ยนอัลกอริธึมไปสู่ประโยชน์ของเนื้อหาไซต์

ในเรื่องนี้เจ้าของเริ่มคิดถึงวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและทำให้ผู้ใช้น่าสนใจมากขึ้น

โดยปกติแล้ว สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหามากมายในการประเมินว่าเนื้อหาของเว็บไซต์ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ได้ดีเพียงใด

ดังนั้นวันนี้เราจะพูดถึงวิธีพิจารณาความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์ สิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลง และดึงดูดปริมาณการเข้าชมเพิ่มเติม

ความเกี่ยวข้องคืออะไร?

ทุกอย่างค่อนข้างง่ายและในขณะเดียวกันก็ยาก

ความเกี่ยวข้องนั้นง่ายต่อการกำหนด: เป็นการประเมินว่าข้อมูลตรงตามความคาดหวังได้ดีเพียงใด

นั่นคือหากผู้ใช้ป้อนคำค้นหา "ไอศกรีม" ไปที่หน้าไซต์และรับคำแนะนำในการซ่อมรถแทรกเตอร์ แสดงว่าไซต์ดังกล่าวมีความเกี่ยวข้องต่ำมาก

ปัจจัยที่เกี่ยวข้องแบ่งออกเป็นสองประเภท:

ปัจจัยภายใน.ความสอดคล้องของเนื้อหาของไซต์กับคำค้นหาที่สำคัญนั้นขึ้นอยู่กับพวกเขา

คำหลักในข้อความของหน้ามีหน้าที่รับผิดชอบในเรื่องนี้

ข้อความที่มีอิทธิพลมากที่สุดคือข้อความชื่อเรื่อง คำอธิบายหน้า และส่วนหัว H1 บทความก็ถูกนำมาพิจารณาเช่นเดียวกับรูปภาพ

สถานที่พิเศษถูกครอบครองโดยความเกี่ยวข้องของการเชื่อมต่อระหว่างหน้าต่างๆ ในรูปแบบของลิงก์และน้ำหนักของหน้าเหล่านั้น

ปัจจัยภายนอก.การประเมินความสำคัญของลิงก์ขาเข้าและปัจจัยด้านพฤติกรรมภายนอก

ตัวบ่งชี้ความสำคัญและอำนาจมีบทบาทที่นี่ ซึ่งขึ้นอยู่กับลิงก์ภายนอกและอัตราความล้มเหลวของผู้ใช้

เครื่องมือค้นหาได้สร้างผลิตภัณฑ์แยกต่างหากเพื่อประเมินปัจจัยดังกล่าว: Google - PageRank และ Yandex - TIC

ปัญหาหลักคือการคำนวณความเกี่ยวข้อง - เป็นรายบุคคลสำหรับเครื่องมือค้นหาแต่ละอันและเป็นผลผลิตของความฉลาดของนักคณิตศาสตร์มืออาชีพ

แต่ปัญหาที่เจ้าของไซต์เผชิญคือการพิจารณาว่าหน้าใดที่ตรงตามความต้องการของผู้ใช้และหน้าใดที่จำเป็นต้องดำเนินการ

วิธีการคำนวณระดับการปฏิบัติตามหน้าเว็บไซต์ตามคำขอของผู้ใช้

มีบริการประเมินความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์

พวกเขาใช้อัลกอริธึมของตนเองในการประเมิน ดังนั้นคำถามเกี่ยวกับความไว้วางใจในผลลัพธ์ของการศึกษาดังกล่าวยังคงเปิดอยู่

อย่างไรก็ตาม ทรัพยากรดังกล่าวสะท้อนภาพรวมอย่างชัดเจน ระบุปัญหา และเสนอแนวทางในการแก้ไข ดังนั้นจึงไม่ควรดูหมิ่นผลงานของตน

บริการแรกที่ฉันต้องการพิจารณาเรียกว่า ซอลิบ(เราเจอเขาแล้วก่อนหน้านี้ตอนอยู่ที่ปล.)

ช่วยให้คุณตรวจสอบความหนาแน่นของคำสำคัญในข้อความ ปริมาณ เปอร์เซ็นต์การใช้คำที่ใช้บ่อยที่สุด และตัวบ่งชี้อื่นๆ

ในการดำเนินการนี้ เราลงทะเบียนโครงการของเรา (ตัวอย่างเช่น ไปที่เว็บไซต์การขนส่งไฟฟ้า http://electric-wheels.ru) และป้อนคำหลักที่ใช้จัดอันดับ

หลังจากยืนยันการลงทะเบียนแล้ว ให้คลิกไอคอนเครื่องมือที่มุมขวาบนและเลือกส่วน "ความเกี่ยวข้องของข้อความ"

เราได้รับรายงานฉบับเต็มเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่ระบุ

ข้อมูลนี้จะช่วยให้เราคิดใหม่เกี่ยวกับการใช้งานไซต์และระดับประโยชน์ของเนื้อหา

บริการอื่นที่วิเคราะห์ความเกี่ยวข้องของข้อความคือ เมกะอินเด็กซ์(ด้วยความช่วยเหลือของเราก่อนหน้านี้เราได้วิเคราะห์คู่แข่ง)

หลังจากลงทะเบียนเว็บไซต์ของคุณในระบบแล้ว ให้ไปที่บริการ SEO -> ส่วนการวิเคราะห์ความเกี่ยวข้อง

มีการตรวจสอบคำหลักหนึ่งคำในแต่ละครั้ง

เราป้อนลงในบรรทัด และด้านล่างคือ URL ที่เราตรวจสอบความเกี่ยวข้อง

เราได้รับคะแนนความเกี่ยวข้องโดยรวมเป็น % โดยเฉพาะส่วนหัวและเนื้อหาของหน้าเว็บไซต์

นอกจากนี้ บริการยังแจกแจงปัญหาตามระดับความสำคัญ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถจัดสรรความพยายามให้กับข้อผิดพลาดบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างของเรา ควรให้ความสนใจกับการจัดรูปแบบของเนื้อหาและส่วนหัว h1 ซึ่งไม่มีคำหลัก

บริการถัดไปที่ดำเนินการวิเคราะห์ความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์อย่างครอบคลุมคือ เซอร์ปสตัท (เดิมเรียกว่า Prodvigator)

เครื่องมือนี้ทำให้การค้นหาคำหลักเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งทำให้การวิเคราะห์ความเกี่ยวข้องง่ายขึ้นอย่างมากและปรับปรุงผลลัพธ์

ดังนั้น ป้อนคำค้นหาที่สำคัญ (ในตัวอย่างของเรา "สกู๊ตเตอร์ไฟฟ้า") เลือกเครื่องมือค้นหา และคลิกที่ปุ่ม "ค้นหา"

เราเข้าสู่ส่วน "การเลือกวลี" และรับคำหลักทั้งหมดที่คล้ายกับคำขอของเรา เราเลือกผู้ที่เราสนใจหรือทั้งหมดร่วมกัน

เราเพิ่มเข้าไปในรายการที่จัดเก็บไว้ในระบบ

เราไปที่ส่วน "วลีที่คล้ายกัน" และรับคำพ้องสำหรับวลีหลักของเรา

ไม่จำเป็นต้องสร้างรายการใหม่สำหรับพวกเขา เราเพิ่มเข้าไปในรายการที่เราทำไว้ในส่วน "การเลือกวลี"

เราไปที่หน้าการคำนวณความเกี่ยวข้อง

สิ่งที่เหลืออยู่คือการเลือกคำหลักและป้อน URL ของหน้าเว็บไซต์ (ในตัวอย่างคือ electric-wheels.ru) ความเกี่ยวข้องจะถูกคำนวณตามคำหลักเหล่านี้

เราพบว่าคำที่มีความถี่สูงส่วนใหญ่มีความเกี่ยวข้องที่แตกต่างกันไป แต่ส่วนใหญ่จะสูงกว่าค่าเฉลี่ย

แทบไม่มีคำที่ขาดหายเลย นี่เป็นสัญญาณที่ดี - ไซต์มีอันดับสูงในการค้นหาข้อความค้นหาที่มีความถี่สูง

สำหรับคำที่มีความถี่กลางและต่ำ ระดับความเกี่ยวข้องจะต่ำกว่า และมีคำที่ขาดหายไปค่อนข้างมาก

การพยายามยกระดับไซต์ของคุณให้สูงขึ้นในผลการค้นหาเป็นสิ่งที่คุ้มค่า

ท้ายที่สุด ดังที่คุณทราบ ลูกค้าที่คลิกข้อความค้นหาขนาดกลางและความถี่ต่ำจะมีอัตรา Conversion สูงที่สุด

นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องเพิ่มคำที่คำหลักรวมกันเข้ากับแกนความหมาย ค้นหาได้โดยคลิกที่ไอคอนทางลัดที่มุมขวาบน

บทสรุป

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าความเกี่ยวข้องคืออะไรและเกี่ยวข้องกับอะไร เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ เพิ่มการเข้าชม และท้ายที่สุดคือเพื่อความสะดวกของผู้ใช้

การให้ความสนใจกับปัจจัยภายในที่เกี่ยวข้องมากกว่าปัจจัยภายนอก

เน้นที่การวิเคราะห์บริการที่ประเมินระดับว่าเพจใดที่สอดคล้องกับคำถามสำคัญ

ด้วยวิธีนี้ จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะค้นหาว่าข้อความ คำ และหัวข้อใดที่เป็นปัญหาจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข อีกทั้งคุณมีคำหลักที่คุ้มค่าที่จะเพิ่มลงในไซต์ร่วมกับความหมายที่มีอยู่

การประมาณความเกี่ยวข้องอย่างเป็นทางการสามารถรับได้สำหรับความเกี่ยวข้องประเภทแรกเท่านั้น เช่น เพื่อความเกี่ยวข้องในความเข้าใจดั้งเดิมในทฤษฎีการดึงข้อมูล

เพื่อแนะนำเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง คุณควรกำหนดขั้นตอนในการกำหนดการวัดความใกล้ชิดเชิงความหมายของรูปภาพการค้นหาของเอกสารกับรูปภาพการค้นหาของแบบสอบถามและค่าเกณฑ์ที่แน่นอนของการวัดนี้ หากการวัดเกินค่าเกณฑ์ แสดงว่าเอกสารมีความเกี่ยวข้องกับแบบสอบถาม

POD และ POS คือชุดของคำสำคัญหรือคำอธิบาย ขึ้นอยู่กับประเภทของภาษาในการดึงข้อมูล เพื่อเปรียบเทียบจะใช้เกณฑ์การติดต่อเชิงความหมายซึ่งพิจารณาจากความบังเอิญของคำหลัก (ตัวอธิบาย) ใน POD และ POP

POD และ POS สามารถแสดงเป็นชุดที่ชัดเจนและคลุมเครือได้

สำหรับชุดที่คมชัด จะมีการแนะนำการวัดความเกี่ยวข้องที่เป็นมาตรฐาน

เกณฑ์การติดต่อทางความหมายสามารถแสดงเป็น

ที่ไหนμβ (ก ข)– ฟังก์ชั่นสำหรับการคำนวณการวัดความเกี่ยวข้อง (หรือเพียงแค่การวัดความเกี่ยวข้อง) α – ค่าขีดจำกัดของความเกี่ยวข้อง เช่นนั้น

ด้วยการเปลี่ยนค่าเกณฑ์ a จึงเป็นไปได้ที่จะจัดระเบียบการออกเอกสารชุดต่าง ๆ ซึ่งในทฤษฎีการดึงข้อมูลเรียกว่า การออกตามลำดับแต่ละระดับจะสอดคล้องกับการวัดความใกล้ชิดทางความหมายของชุดเอกสารต่อคำขอ

แน่นอนว่ายิ่งค่าเกณฑ์ a มากเท่าใด เงื่อนไขที่เข้มงวดมากขึ้นก็จะถูกกำหนดให้กับความคล้ายคลึงทางความหมายของเอกสารกับคำขอ ในมาตรการมาตรฐาน ที่ α = 1 จำเป็นต้องมีการจับคู่โดยสมบูรณ์ระหว่าง POD และ POP เพื่อออกเอกสาร

การประเมินความเกี่ยวข้องสามารถกำหนดลักษณะได้ ความสมบูรณ์การออก (หรือ ขาดทุน)เหล่านั้น. จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ยังไม่ได้ออก และความถูกต้อง (หรือ เสียงรบกวน),เหล่านั้น. จำนวนหรือเปอร์เซ็นต์ของเอกสาร "พิเศษ" ที่ส่งคืนอันเป็นผลมาจากการค้นหา แต่ไม่เกี่ยวข้อง

เช่น ในการประมาณความสมบูรณ์ รและความแม่นยำ ตถูกป้อนดังนี้:

ที่ไหน กฉัน – จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ออกอย่างเป็นทางการโดยระบบเมื่อ ฉันคำขอ; ม i คือจำนวนเอกสารทั้งหมดที่ระบบออกอย่างเป็นทางการสำหรับ i-request และ คือ จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่ตรงกับข้อความค้นหา

= คะแนนสัมพัทธ์เฉลี่ย;

– การประมาณค่าสัมพัทธ์ทั้งหมด โดยที่ เอ็น –จำนวนการค้นหา

ค่า (1-7) และ (ไอ–อาร์)เรียกว่าเสียงรบกวนและการสูญเสียตามลำดับ

ผลงานของ A. I. Mikhailov, A. I. Cherny และ R. S. Gilyarevsky เสนอเมทริกซ์ภาพเพื่อกำหนดความสมบูรณ์และความสูญเสียความแม่นยำและสัญญาณรบกวน (ตาราง 6.5)

ตารางที่ 6.5

เมทริกซ์สำหรับกำหนดเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง

ความสมบูรณ์ของการค้นหาวัดจากอัตราส่วนของจำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ดึงมา ( ก) เป็นจำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในอาร์เรย์ (ก + ค):

ความแม่นยำในการค้นหา Г – อัตราส่วนของจำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ดึงมา (ก)ตามจำนวนเอกสารที่ออกทั้งหมด ( ก + ข):

ขาดทุนตามนั้น ลและเสียงรบกวน สสามารถแสดงได้ดังนี้:

B ถูกเสนอโดยทำการทดลองหลายชุด ปเพื่อกำหนดความสมบูรณ์และความแม่นยำของการค้นหาให้กำหนดความสมบูรณ์โดยเฉลี่ยและความแม่นยำโดยเฉลี่ย:

วิธีการหาค่าเฉลี่ยอื่นๆ ก็ใช้เช่นกัน (ดูตัวอย่างใน) ตัวอย่างเช่น ในการเชื่อมโยงกับการประเมินระบบ SMART นั้น Salton ได้นำเสนอความสมบูรณ์ที่เป็นมาตรฐาน ร N และความแม่นยำปกติ ปเอ็น :

ที่ไหน เอ็น– จำนวนเอกสารในอาร์เรย์ ป– จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในอาร์เรย์ n i – จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ออกก่อนหน้านี้ ฉัน- รวมอันดับที่ 2;

ที่ไหน ฉัน– หมายเลขอันดับ.

แนะนำให้ใช้ตารางด้วย 5.4 ​​แนะนำ (ด้วยการประมาณระดับหนึ่ง) ตัวบ่งชี้ในแง่ของทฤษฎีความน่าจะเป็น:

มีการเสนอวิธีการอื่นๆ สำหรับการประเมินความเกี่ยวข้อง (ดูการทบทวนใน )

ตัวอย่างเช่น วิธีการใช้ชุดคลุมเครือเพื่อประเมินความเกี่ยวข้องสามารถพบได้ในงาน G. Yu. Maksimovich, A. G. Romanenko, O. F. Samoiluk

ในบรรดาตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพการทำงานผู้เขียนเหล่านี้ยังเสนอให้รวมไว้ด้วย ประสิทธิภาพค้นหา; ความจำเพาะในการค้นหา C –อัตราส่วนของจำนวนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องที่ไม่ได้ออกให้ ( ง) กับจำนวนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องทั้งหมด (ง + ข)ที่ไหน ข –จำนวนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องที่ออก:

โดยคำนึงถึงความจริงที่ว่าในทางปฏิบัติเมื่อประเมินระบบข้อมูลด้วยข้อมูลจำนวนมากเป็นการยากที่จะวัดจำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องและไม่เกี่ยวข้องในอาร์เรย์ทั่วไปหรือในอาร์เรย์ของเอกสารที่ออกอย่างแม่นยำเป็นเรื่องยาก ขอเสนอให้ใช้ตัวบ่งชี้เอนโทรปี .

การวัดค่าเอนโทรปีสามารถหาได้จากการศึกษาตัวอย่างจากอาร์เรย์ข้อมูล เช่น การวัดความน่าจะเป็นของความไม่แน่นอนของอาร์เรย์เริ่มต้น p0 ซึ่งเป็นอาร์เรย์ที่ออก ร 1 และอาร์เรย์ของยังไม่ได้ออก รเอกสาร 2 ฉบับ คำนวณตาม #0 เอ็นบี , เอ็นการพิสูจน์สัญชาติและมาตรการที่เกี่ยวข้อง ว.

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ตัวบ่งชี้อินทิกรัลเอนโทรปีถูกเสนอเพื่อใช้วัดความเป็นระเบียบเรียบร้อยของอาร์เรย์การค้นหาของเอกสาร ซึ่งเป็นผลมาจากกระบวนการค้นหาสำหรับคำค้นหาที่กำหนด:

ที่ไหน เอ็น 0 – เอนโทรปีการค้นหาล่วงหน้า (นิรนัย) เอ็นป – เอนโทรปีหลังการค้นหา (หลัง)

ในเวลาเดียวกัน ในการวัดเอนโทรปีแบบนิรนัยและหลัง ขอเสนอให้ใช้การวัดความเข้มข้นของเอกสารที่เกี่ยวข้องในอาร์เรย์ทั่วไป ในอาร์เรย์ของเอกสารที่ออก และในอาร์เรย์ของเอกสารที่ยังไม่ได้ออกในหน่วยสัมพันธ์:

ที่ไหน ก– จำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ส่งคืนอันเป็นผลมาจากการค้นหา จี -จำนวนสิ่งที่เกี่ยวข้องที่ไม่ได้ส่งคืนอันเป็นผลมาจากการค้นหา ก– จำนวนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องที่ส่งคืนอันเป็นผลมาจากการค้นหา ง –จำนวนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องไม่ถูกส่งกลับอันเป็นผลมาจากการค้นหา

การวัดเอนโทรปียังสามารถแสดงในรูปแบบลอการิทึมได้

ตัวอย่างเช่น ในการประมาณค่าเอนโทรปี จะใช้การวัดลอการิทึมธรรมชาติ (เช่น ความไม่แน่นอนวัดในระยะเวลาที่ไม่ใช่ Hn):

– ความไม่แน่นอนของอาเรย์ดั้งเดิม

– ความไม่แน่นอนของอาร์เรย์ของเอกสารที่ออก:

– ความไม่แน่นอนของอาร์เรย์ของเอกสารที่ยังไม่ได้ออก:

เมื่อสร้างการวัดดังกล่าว สามารถใช้มาตราส่วนลอการิทึมอื่น ๆ ได้: ลอการิทึมไบนารี (บิต), ลอการิทึมฐานแปด (ไบต์), ลอการิทึมฐานสิบ

การกำหนดความสมบูรณ์ของระบบสัมพันธ์กับการกำหนดผลลัพธ์ที่มีความหมายสำหรับแต่ละคำขอ

มีหลายวิธี (วิธีการ) ในการกำหนดผลลัพธ์นี้:

• การดูอาร์เรย์การทดลองทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง ข้อดีของวิธีนี้คือความน่าเชื่อถือ ข้อเสียคือความเข้มของแรงงาน
• วิธีเอกสารต้นทาง (“วิธี Cleverdon”) ประกอบด้วยความจริงที่ว่าสำหรับเอกสารบางฉบับในอาร์เรย์ที่เลือกแบบสุ่มไม่มากก็น้อยแบบสอบถามจะถูกรวบรวมในลักษณะที่เอกสารต้นฉบับแต่ละฉบับเกี่ยวข้องกับแบบสอบถามที่รวบรวมไว้
• วิธีการควบคุมเอกสาร ตามคำขอที่ได้รับจากเอกสารต้นฉบับที่เลือกแบบสุ่ม การค้นหาที่มีความหมายจะดำเนินการโดยการสแกนอาเรย์อย่างต่อเนื่อง โดยเริ่มจากเอกสารต้นฉบับ จนกระทั่งพบเอกสารที่เกี่ยวข้องฉบับแรกซึ่งได้รับการประกาศเป็นเอกสารควบคุม ขณะนี้ค่าความสมบูรณ์ของระบบได้รับการคำนวณเป็นสัดส่วนของคำขอที่ระบบออกเอกสารควบคุมในจำนวนคำขอทั้งหมด
• วิธีการรวมประเด็นที่เป็นทางการ ใช้ในการเปรียบเทียบเครื่องมือค้นหาหลายรายการ ("ระดับคะแนน") ประกอบด้วยความจริงที่ว่าสำหรับแต่ละคำขอผู้เชี่ยวชาญจะดูเฉพาะเอกสารที่ส่งคืนโดยเครื่องมือค้นหาเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งรายการ เอาต์พุตเนื้อหาถือเป็นจำนวนรวมของเอกสารที่เกี่ยวข้องที่ตรวจพบ และมีความสมบูรณ์จะถูกกำหนด ซึ่งแตกต่างจากความสมบูรณ์ที่แท้จริงของแต่ละระบบที่อยู่ระหว่างการพิจารณา

คำถามเกี่ยวกับความเป็นตัวแทนของอาร์เรย์ของเอกสารและอาร์เรย์ของคำถามที่เลือกเพื่อกำหนดการประเมินอย่างเป็นทางการยังไม่ได้รับการแก้ไขโดยทั่วไป เชื่อกันว่าการประมาณค่าที่มีความเสถียรไม่มากก็น้อย (ความผันผวนไม่เกิน 5%) สามารถรับได้จากเอกสารจำนวน 4,000 ฉบับ ในขณะที่อาร์เรย์ของข้อความค้นหาควรอยู่ในลำดับหลายร้อยรายการ

ดังนั้นความเกี่ยวข้อง (เป็นทางการ) จะแสดงลักษณะของคุณสมบัติของเครื่องมือเชิงตรรกะ - ความหมายของระบบดึงข้อมูลและขึ้นอยู่กับความเป็นไปได้ในการแสดง POD และ POS โดยใช้ภาษาการดึงข้อมูลอัลกอริธึมการค้นหาที่ใช้ในระบบดึงข้อมูลและ ระบบการจัดทำดัชนี

• มักซิโมวิช จี.ยู.ระบบสารสนเทศ / G. Yu. Maksimovich, A. G. Romanenko, O. F. Samoiluk อ.: สำนักพิมพ์โรส. เศรษฐกิจ ศึกษา, 1999.
• Maksimovich G. Yu. ระบบสารสนเทศ / G. Yu. Maksimovich, A. G. Romanenko, O. F. Samoiluk อ.: สำนักพิมพ์โรส. เศรษฐกิจ ศึกษา, 1999.