SeoPult मैक्स - नेता पैटर्न द्वारा

"स्पेडविल, क्या आप मानव हैं या मानव से अधिक हैं?" काजल ने पूछा।
- जो आदमी से ज्यादा नहीं है वह कुछ भी नहीं है।
- आप कहाँ से हैं?
"विचार से, मास्कॉल।" कोई भी दूसरी माँ सत्य को जन्म नहीं दे सकती। मैंने सोचा और खारिज कर दिया, और फिर से सोचा।

डी। लिंडसे, आर्कटुरस की यात्रा

आधुनिक SEO का मुख्य प्रश्न क्या है? "कुछ अनुरोधों के लिए TOP में साइट कैसे लाएँ"? कुछ भी नहीं। वास्तव में, सबसे महत्वपूर्ण बात लक्षित आगंतुक की लागत है, और सवाल यह है: "सबसे कम संभव पैसे के लिए अधिकतम लक्षित ट्रैफ़िक कैसे आकर्षित किया जाए?" और हालांकि खोज संवर्धन लागत में सामग्री की हिस्सेदारी लगातार बढ़ रही है, मुख्य बजट आइटम लिंक रहता है। आप उन्हें केवल एक्सचेंजों पर सही मात्रा में खरीद सकते हैं। लेकिन जब यह विशिष्ट कार्यों की बात आती है, तो किसी को एक स्तूप में गिरना चाहिए। TIC 10, 20, 500, आदि से कितने लिंक लेने हैं एक विशिष्ट अनुरोध को आगे बढ़ाने के लिए - उदाहरण के लिए, "लिथियम बैटरी" - एक निश्चित अवधि में? लेकिन लिंक और दाता पृष्ठों में बहुत सारी महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं, न केवल एक टीआईसी (उदाहरण के लिए, नीचे वर्णित प्रणाली 184 मानदंडों के साथ काम करती है)। और प्रत्येक के लिए, आपको किसी तरह से इष्टतम वितरण प्राप्त करने की आवश्यकता है और, अंततः, एक्सचेंजों पर पेश किए गए दाताओं के खराब विभेदित ढेर से इसके अनुसार संबंधित संदर्भ द्रव्यमान बनाएं।

21 वीं शताब्दी के लंबे समय से पहले दशक में आंखों के लिए लिंक की खरीद बनी रहनी चाहिए। हां, सभ्य दानदाताओं से लिंक प्राप्त करके, आप TOP में एक पूर्व-अनुकूलित वेबसाइट प्रदर्शित कर सकते हैं, यह कोई बड़ी बात नहीं है। हालाँकि, आप प्राप्त करने योग्य न्यूनतम की तुलना में इस दृष्टिकोण के साथ लगभग 5 गुना अधिक पैसा खर्च कर सकते हैं, और पर्याप्त रूप से उच्च प्रतिस्पर्धा के साथ यह स्वचालित रूप से शीर्ष दस जारी करने के लिए लड़ाई से बाहर निकलता है, अगर पूरे व्यवसाय के रूप में नहीं। सौभाग्य से, प्रकृति शून्यता को बर्दाश्त नहीं करती है - अगर दिग्गज स्कूल-वर्ष के छात्रों के दिग्गजों के बीच एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण और गणित के लिए एक आला है, तो इसे भरा जाएगा।

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एसईओ में नीतिवाद के लिए एक नया दृष्टिकोण

लगभग दो साल पहले, हमने एक ऐसी कार्यप्रणाली विकसित करने का फैसला किया, जो एक नए स्तर पर पदोन्नति दक्षता के लिए प्रायोगिक दृष्टिकोण लेती है। यदि मूल SeoPult एल्गोरिदम एक बड़े पैमाने पर प्रयोगों के औसत परिणामों के अनुसार हमारे विश्लेषकों द्वारा मैन्युअल रूप से समायोजित किए गए फ़िल्टर के कैस्केड के आधार पर काम करता है, लेकिन फिर भी "स्वीकर्ता-दाता" परिसरों के सीमित चयन के कारण, यह नई प्रणाली बनाने का निर्णय लिया गया: a) स्वचालित और डेटा संग्रह और प्रसंस्करण पर आधारित वास्तविक समय में; बी) विशिष्ट अनुरोधों के साथ काम करना, और उनके समूहों के साथ नहीं; ग) एक जीवित विशेषज्ञ के लिए उपलब्ध अधिक कारकों का विश्लेषण करना; d) मौजूदा प्रत्यर्पण नेताओं के लिए सफलता के कारकों को उजागर करने में सक्षम; ई) इन कारकों को संदर्भ द्रव्यमान की खरीद के लिए लागू करने में सक्षम है, इन कारकों के पैटर्न के संदर्भ में जितना संभव हो उतना विशिष्ट खोज प्रश्नों के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले नेताओं के संदर्भ जनता के लिए।

SeoPult Max तकनीक के गणितीय सिद्धांतों को विकसित करने के लिए, AlterTrader Research के विशेषज्ञ शामिल थे (2004 में एक अनुसंधान प्रयोगशाला के रूप में स्थापित किया गया था, जिसकी प्राथमिकता वित्तीय बाजारों और प्रणालियों के व्यापार प्रौद्योगिकियों के विश्लेषण के लिए वैज्ञानिक तरीकों का विकास है। वर्तमान में, कंपनी के तीन विभाग हैं: ट्रेडिंग, वित्तीय। गणित और खोजपूर्ण शोध)। परिणाम दो लेख और एक पद्धति थी, जिसमें हम गणित प्रेमियों का उल्लेख करते हैं: "खोज इंजनों में वेबसाइट संवर्धन के लिए दाताओं के सबसे प्रभावी सेट का चयन करने के लिए एल्गोरिथ्म" और "खोज इंजनों में वेबसाइट संवर्धन के लिए दाताओं के इष्टतम सेट के निर्माण की विधि के प्रभाव का कार्यान्वयन और विश्लेषण" । नीचे हम इल्या ज़ैब्रेव, ओलेग पॉज़ेरकोव और इरीना पॉज़र्कोवा के लोकप्रिय लेख का एक संस्करण पेश करते हैं, जो हब्राब के लिए अनुकूलित है।

वैसे, एल्गोरिथ्म बहुत मांग है - दोनों विविध और बल्कि गैर-तुच्छ पार्सिंग द्वारा प्राप्त किए गए आने वाले डेटा और प्रसंस्करण के लिए। यहां तक ​​कि प्रारंभिक लॉन्च के लिए, सर्वर के एक मिनी-क्लस्टर की आवश्यकता थी, और अब, SeoPult मैक्स की उच्च मांग और गणना की भारी मात्रा के कारण, उपसर्ग "मिनी" शायद ही उपयुक्त है।

आवृत्ति वितरण

एक उदाहरण पर विचार करें - एक स्वीकर्ता जिसमें दाता पृष्ठों से 100 लिंक हैं। दाताओं की टीसीआई 0 से 950 तक होने दें। हम खंड 0 को विभाजित करते हैं ... 1000 को 10 बराबर भागों (0-90, 100-190, आदि) में विभाजित करते हैं और गणना करते हैं कि दानकर्ताओं की टीसीआई के कितने मूल्य उनमें से प्रत्येक में गिर गए।

टीसीआई	आवृत्ति
0-90	50
100-190	28
200-290	7
300-390	4
400-490	3
500-590	2
600-690	2
700-790	2
800-890	1
900-990	1
कुल मिलाकर	100

उदाहरण दाता 50 दाताओं से, जिसमें TIC 0 से 90 की सीमा में आता है, 28 - TIC से 100 से 190 तक गिरता है, आदि। दिखाए गए आवृत्तियाँ निरपेक्ष हैं, लेकिन सापेक्ष आवृत्तियों का उपयोग करना अक्सर अधिक सुविधाजनक होता है, जो इस मामले में दाताओं के अनुपात को दिखाता है, जिनकी टीसीआई संबंधित अंतराल में आती है। सापेक्ष आवृत्तियों पर जाने के लिए, कुल आवृत्तियों को दाताओं की कुल संख्या से विभाजित करना आवश्यक है, अर्थात। इस मामले में, 100 पर।

टीसीआई	सापेक्ष आवृत्ति
0-90	0.50
100-190	0.28
200-290	0.07
300-390	0.04
400-490	0.03
500-590	0.02
600-690	0.02
700-790	0.02
800-890	0.01
900-990	0.01
कुल मिलाकर	1

प्रत्येक कारक के लिए (हम 184 कारकों का उपयोग करते हैं जिन्हें पिछले प्रयोगों के आधार पर पहचाना गया है जो परीक्षण स्वीकर्ता के बदलते पदों पर दाता गुणों के प्रभाव को प्रकट करते हैं), हम एक वितरण का निर्माण कर सकते हैं। एक वितरण का निर्माण करने के लिए, कारक को अलग करना, एक स्वीकर्ता और उसके सभी दाताओं को लेना आवश्यक है। हमें विश्लेषण किए गए स्वीकारकर्ता के लिए 184 वितरण मिलते हैं, जो एक आवृत्ति पैटर्न बनाते हैं, संदर्भ द्रव्यमान का एक बहुत विशिष्ट और स्पष्ट विशेषता (यानी, दाताओं का सेट)।

SeoPult Max में कार्यान्वित एल्गोरिथ्म किसी दिए गए अनुरोध के लिए Yandex आउटपुट के TOP-50 के लिए आवृत्ति पैटर्न बनाता है। इस मामले में, 50 x 184 = 9200 कारक वितरण 50 आवृत्ति पैटर्न प्राप्त करने के लिए संकलित किए जाते हैं। इन वितरणों के आधार पर, एक विशिष्ट खोज क्वेरी के लिए वितरण नेता का "आदर्श" आवृत्ति पैटर्न का निर्माण किया जाता है, जिसमें 184 वितरण भी होते हैं। प्रत्येक कारक के लिए, "आदर्श" आवृत्ति पैटर्न में गुण होते हैं जो स्पष्ट रूप से TOP-10 (TOP-3 के साथ लाभ) में व्यक्त किए जाते हैं और, एक नियम के रूप में, शीर्ष के बाहर कम स्पष्ट होते हैं।

व्यक्तिगत कारकों के साथ काम करने का एक उदाहरण

उदाहरण के लिए, हम तीन कारकों के अनुसार गणना के सिद्धांत को दर्शाते हैं:
TRaslm - किसी दिए गए खोज क्वेरी के लिए दाता प्रासंगिकता। लंगर में दाता पृष्ठ पर, स्वीकर्ता के लिंक हमारे अनुरोध के शब्द हो सकते हैं। इसके अलावा, ऐसे शब्द दाता पृष्ठ के पाठ में हो सकते हैं, या उस पर अन्य साइटों के समान लिंक हैं। एक खोज इंजन के नजरिए से, एक क्वेरी के लिए दाता की प्रासंगिकता स्पष्ट रूप से शून्य से अधिक होगी। TRaslm कारक की गणना aSLM प्रासंगिकता सूत्र के आधार पर की जाती है:
"
जहां दाता डी के शब्दों के नींबू हैं,
क्यू क्वेरी शब्द लेमेस का सेट है,
aSLM एक अनुमानित वर्णक्रमीय भाषा मॉडल है।

दूसरे शब्दों में, TRaslm दान दाता के aSLM मानों का योग है जो अनुरोध में पाए जाते हैं। इस मामले में लेम्मा शब्द का विहित रूप है।

TRCross एक दाता और एक स्वीकर्ता की पारस्परिक प्रासंगिकता का सूचकांक है, जिसे "छद्म विषयक" भी कहा जा सकता है। इसे दाता-स्वीकार करने वाला बंधन माना जाता है। दाता और स्वीकर्ता के ग्रंथ कुछ शब्दों के सेट में अंतर हो सकते हैं। पाठ के प्रत्येक शब्द के लिए, दस्तावेज़ से शब्द क्वेरी के प्रासंगिक मूल्य की गणना की जाती है। दाता और ग्रंथकर्ता के शब्दों में अंतरंगता पर इस तरह की प्रासंगिकता का योग, ग्रंथों से शब्दों की सभी प्रासंगिकता के योग से विभाजित होने पर, मूल्य TRCross देगा। कारक का सूत्र इस तरह दिखता है:

जहां td दाता D के शब्दों के नींबू हैं,
टा स्वीकारकर्ता ए के शब्दों के नींबू हैं।

HostDist - मेजबानों के बीच "दूरी"। यह उनके आईपी पते के आधार पर दाता-स्वीकर्ता बांड के लिए माना जाता है। इस दूरी का उपयोग यैंडेक्स द्वारा HostRank कारक की गणना करने के लिए किया जाता है। सूत्र कारक:

जहाँ n 0 से 31 तक पूर्णांक है, सबसे महत्वपूर्ण बिट की संख्या, जिस पर डोनर डी और स्वीकर्ता A के मेजबान के IP पते अलग-अलग हैं। यदि IP पते मेल खाते हैं, तो HostDist (A, D) = 0।

हम एक विशिष्ट अनुरोध "वेबसाइट प्रचार" के लिए इन कारकों की गणना करते हैं। AlterTrader Research team द्वारा इस लेख को लिखने के समय, Yandex जारी करने की TOP-10 इस तरह दिखी (हमने "वर्णक्रमीय" अशुद्धता को छोड़कर, अनुरोध पर पहले 10 साइटों को लिया)।




कारकों में से प्रत्येक के लिए माना स्वीकर्ता नेताओं के वितरण को एक ग्राफ में कम किया जा सकता है।


1. TRaslm कारक वितरण


2. TRCross फैक्टर वितरण


3. HostDist कारक वितरण


TOP-10 से प्रत्येक साइट के लिए बनाए गए ग्राफ़ में एक समान दृश्य होता है, जिसके आधार पर प्रत्येक कारक के लिए एक नियमितता को एकल कर सकता है और एक "आदर्श" आवृत्ति पैटर्न का निर्माण कर सकता है।


उदाहरण: TRaslm कारक के लिए "सही" आवृत्ति पैटर्न

यदि हम TOP-10 के बाहर साइटों के लिए प्रत्येक कारक के लिए समान औसत पैटर्न का निर्माण करते हैं, तो हमें आदर्श नेता पैटर्न से महत्वपूर्ण विचलन मिलेगा, और TOP से दूर, अधिक विचलन होगा। SeoPult Max में कार्यान्वित एल्गोरिथ्म स्वीकारकर्ता के संदर्भ द्रव्यमान को बदलकर विचलन को कम करने में सक्षम है, ताकि इसका पैटर्न एक विशिष्ट खोज क्वेरी के लिए वर्तमान यैंडेक्स खोज नेताओं के पैटर्न से मेल खाता हो।

वर्तमान में, सभी SeoPult ग्राहक SeoPult Max एल्गोरिथ्म को अपनी परियोजनाओं से जोड़ सकते हैं, जो 184 कारकों पर ऐसा विश्लेषण करता है, जबकि वर्तमान पैटर्न के वितरण को लगातार मिलान करता है। कई दाताओं का पुनर्गठन किसी दिए गए बजट के ढांचे के भीतर होता है और मौजूदा सेट के लिए न्यूनतम बदलाव का सिद्धांत है।

निष्कर्ष

"सोच शांत और शांति से होनी चाहिए, और हमारे गरीब दिल बहुत तेज़ हो रहे हैं, हमारे दिमाग इसके लिए बहुत गर्म हैं," मेलविले ने मोबी डिक में लिखा है। 2013 में पदोन्नति के लिए कारीगर, "बहुत अधिक मानवीय" दृष्टिकोण इष्टतम परिणाम नहीं देगा - केवल बड़ी मात्रा में जानकारी के प्रसंस्करण के गणितीय तरीके (संयोग से, इसे प्राप्त करना भी इतना सरल नहीं है) हमें कार्यों की गारंटी वाला इष्टतम अनुक्रम विकसित करने की अनुमति देता है।