Содержание
- 2. Интернет как хранилище сырых неструктурированных данных Несколько миллиардов страниц в индексе поисковых систем Средний размер страницы
- 3. «Люди будут искать то, что они знают…. Однако они вообще не будут или просто не смогут
- 4. «Спрашивали?»Отвечаем! – старая-новая философия поиска Data Mining методы – поиск ответа на вопрос: Web Content Mining
- 5. Новая философия поиска на современном этапе - это: Новые алгоритмы Яндекса («Снежинск») и Google («Caffeine») Ограничение
- 6. http://seodemotivators.ru/ MatrixNet - основа алгоритма «Снежинск»:
- 7. Особенности ранжирования алгоритма «Снежинск»: Новая переработанная архитектура поиска Более сложная математическая модель - учитываются тысячи параметров
- 8. Новый алгоритм от Google - «Caffeine» - заряд кофеина для поиска: Новая переработанная архитектура поиска Файловая
- 9. Контент – основа продвижения. Сайт глазами асессора.
- 10. Дублированный контент Недостаточная проиндексированность сайта: подразделов каталога, карточек товаров и др. Ошибка 404 Параметры и сессии
- 11. Перед продвижением. Шаг 2. Создаем условия для индексации сайта Максимально информативное меню разделов и подразделов сайта
- 12. Перед продвижением. Шаг 3. Формируем контент сайта. разделы и подразделы сайта должны быть заполнены тексты должны
- 13. Оптимизация контента Оптимизируем метатэги , , Достигаем требуемой плотности слов в тексте оптимизируемых страниц 3. Разумное
- 14. Удивительно, но факт! Поисковая система уже не посредник, а ответчик, конечный пункт. 3 градации полезности сайтов:
- 15. Качественная выдача по Яндексу:
- 16. Создаем «идеальный» или «релевантный+» сайт Пример 1. Запрос: нефтепродукты Описание: Цель – коммерческая или описательная информация
- 17. Создаем «идеальный» или «релевантный+» сайт Пример 2. Запрос: бензин москва Описание: Цель – найти поставщика бензина
- 18. Создаем «идеальный» или «релевантный+» сайт Пример 3. Запрос: доставка дизтоплива Описание: Цель – узнать условия поставки
- 19. Формируем ссылочную поддержку
- 20. Ссылочная поддержка Преобразование URL в человекоподобные Внутренняя перелинковка Сотни-тысячи ссылок по низкочастотным запросам Облако тэгов Ссылочная
- 21. Ссылочный ряд сайта с первой позиции в Яндексе Практически монотонная спадающая кривая Близкие скорости спада зависимостей
- 22. Ссылочный ряд сайта с одиннадцатой позиции в Яндексе Относительно высокая скорость спада кривой Относительно большее число
- 23. Особенности коммерческой выдачи Большее количество ссылок (большие и очень большие бюджеты на продвижение) Ссылки с авторитетных
- 24. Платим больше – «стоим» ниже Сайты с большими бюджетами могут находится на более низких позициях Чем
- 25. Вейвлет-преобразование – ключ к выбору стратегии накопления ссылочной массы Последовательное накопление ссылочной массы Скорость спада –
- 26. Несбалансированная ссылочная масса Практически равномерная скорость прироста ссылок во всех диапазонах Большой разброс детализирующей компоненты Неоднородная
- 27. Алгоритм «Снежинск» Практически равномерная скорость прироста ссылок во всех диапазонах Неоднородная ссылочная масса Выделяются направления наращивания
- 28. Алгоритм «Снежинск» Практически равномерная скорость прироста ссылок во всех диапазонах Большой разброс детализирующей компоненты Неоднородная ссылочная
- 29. Анализ ссылочного распределения не только дал ответы, но поставил вопросы: Для сайтов, стоящих на близких позициях
- 30. Больше закономерностей в ссылочном ранжировании сайтов Отчетливое выделение определенных ссылочных подмножеств Наличие статичной ссылочной компоненты (ссылки
- 31. Алгоритм «Снежинск» Ссылочная масса успешного сайта «под микроскопом» «Старые» ссылки из каталогов Контекстные ссылки из статей
- 32. Конструирование ссылочной поддержки Выборка сайтов из выдачи, которые продвигаются и находятся на соседних позициях Сопоставление позиций
- 34. Скачать презентацию