SEMrush исследование факторов ранжирования 2017

  1. Используйте Случайный Лес, чтобы изучить факторы ранжирования
  2. Парный подход: предварительная обработка входных данных
  3. Увеличьте набор деревьев решений: контролируемое обучение
  4. Увеличить лес
  5. Оцените важность функции со случайным лесом
  6. Почему мы считаем, что корреляционный анализ плохо подходит для изучения факторов ранжирования
  7. Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  8. Почему мы не использовали искусственные нейронные сети (ИНС)?
  9. Почему посещения сайта являются наиболее важным фактором рейтинга в Google?
  10. Разница между фирменными ключевыми словами и другими (фирменные против небрендированных)
  11. Вывод: как использовать исследование SEMrush по факторам ранжирования

Во втором издании исследование SEMrush по факторам ранжирования 2017 мы добавили 5 факторов, связанных с обратными ссылками, и сравнили силу их влияния на конкретный URL со всем доменом. В соответствии с нашими традициями, мы предлагаем вам более глубокое понимание нашей методологии.

Методология, которую мы использовали, уникальна в области SEO-исследований: мы поменяли корреляционный анализ на алгоритм автоматического обучения лесов дерева решений - Random Forest. Поскольку конечная цель нашего исследования состояла в том, чтобы помочь SEO-специалистам расставить приоритеты в своих задачах и более эффективно выполнять свою работу, мы хотели бы раскрыть подробности нашего исследования и устранить некоторые распространенные заблуждения, чтобы вы могли смело полагаться на наши результаты.

Так как этот пост для настоящих ботаников, вот небольшой глоссарий:

Дерево решений - древовидная структура представляет собой алгоритм автоматического обучения, обычно применяемый к задачам классификации. Он сегментирует выборку данных обучения в однородные группы / подмножества в соответствии с наиболее важным атрибутом.

Контролируемое обучение - тип алгоритма машинного обучения, который заставляет модель находить законы в отношениях между входными переменными (характеристиками, A) и выходными переменными (целевое значение, B): B = f ( А). Цель состоит в том, чтобы обучить эту модель на выборке данных, чтобы при предложении данных, не относящихся к выборке, алгоритм мог точно прогнозировать целевое значение на основе заданного набора характеристик. Сбор данных обучения подобен учителю, занимающемуся процессом обучения. Обучение считается успешным и заканчивается, когда алгоритм достигает приемлемого качества исполнения.

Характеристика ( или атрибут, или входная переменная) - характеристики изолированного ввода данных, используемого для анализа. Для нашего исследования и этого поста в блоге характеристики являются предполагаемыми факторами ранжирования.

Бинарная классификация - тип классификационных задач, которые приходят из контролируемого машинного обучения. Цель этой задачи - предоставить целевое значение (= класс) для каждой записи данных, а для двоичной классификации оно может быть только 0 или 1.

Используйте Случайный Лес, чтобы изучить факторы ранжирования

Алгоритм случайного леса был разработан Лео Брейман и Адель Катлер в середине 1990-х годов. С тех пор он не претерпел существенных изменений, доказав свое высокое качество и универсальность: он используется для классификации, регрессии, группировки, выбора характеристик и другие задачи.

Хотя алгоритм случайного леса широко не известен широкой публике, мы выбрали его по ряду причин:

  1. Это один из самых популярных алгоритмов автоматического обучения и один из самых беспрецедентная точность , Его первое и главное применение - ранжирование переменных в соответствии с их важностью (и его природа идеально подходит для этой задачи - мы вернемся к этому позже); так что это кажется очевидным выбором.
  2. Алгоритм обрабатывает данные для минимизации ошибок:
  • Метод случайных подпространств предлагает каждому ученику случайные выборки характеристик, а не все. Это гарантирует, что учащийся не будет чрезмерно сосредоточен на заранее определенном наборе характеристик и не будет принимать необъективных решений о наборе данных вне выборки.
  • Метод пакетирования (или агрегации при загрузке) также повышает точность. Его главное преимущество заключается в том, чтобы предлагать не учащимся все данные, кроме случайных выборок.

Зная, что у нас нет единого дерева решений, а есть целый лес из сотен деревьев, мы можем быть уверены, что каждый объект и каждая пара доменов будут проанализированы одинаковое количество раз. Таким образом, метод леса решений является стабильным и допускает минимум ошибок.

Парный подход: предварительная обработка входных данных

Мы решили основать наше исследование на наборе 600 000 ключевых слов из нашей глобальной базы данных (США, Испания, Франция, Италия, Германия и др.), Данных позиции URL для 20 лучших результатов поиска, и список ранжированных факторов ранжирования. Поскольку мы не собирались использовать корреляционный анализ, нам пришлось выполнить двоичную классификацию перед применением алгоритма машинного обучения. Эта задача была выполнена с помощью парного подхода: одного из самых популярных методов автоматического ранжирования, используемых Microsoft в своих исследовательских проектах.

Парный подход подразумевает, что вместо изучения полного набора данных каждый SERP изучается индивидуально: мы сравниваем все возможные пары URL-адресов (первый результат на странице с пятым, седьмой результат с второе и т. д.) для каждой характеристики. Каждой паре назначается коллекция абсолютных значений, где каждое значение является частным (деление значения признака для первого URL-адреса на значение признака для второго URL-адреса). Кроме того, каждой паре также назначается целевое значение, которое указывает, расположен ли первый URL выше второго по SERP (целевое значение = 1) или ниже (целевое значение = 0).

Результаты процедуры:

  1. Каждая пара URL получает коллекцию частных для каждой характеристики и целевое значение 0 или 1. Это множество чисел будет использоваться в качестве набора обучающих данных для деревьев решений.
  2. Теперь мы можем проводить статистические наблюдения для некоторых характерных значений, и их комбинации, как правило, дают более высокую позицию в поисковой выдаче для URL. Это позволяет нам сформулировать гипотезу о важности определенных характеристик и предсказать, приведет ли определенный набор значений характеристик к лучшему ранжированию.

Увеличьте набор деревьев решений: контролируемое обучение

Сбор данных, который мы получили после предыдущего шага, абсолютно универсален и может использоваться с любым алгоритмом машинного обучения. Тот, который мы предпочитаем, это лес деревьев решений.

Прежде чем деревья смогут принимать разумные решения, им необходимо пройти обучение: именно здесь начинается контролируемое машинное обучение. Чтобы быть уверенным, что обучение выполнено хорошо и принимаются объективные решения относительно данных. взяты, методы группировки и случайного подпространства.

взяты, методы группировки и случайного подпространства

мешковина (группировка) - это процесс создания набора обучающих данных с заменой. Допустим, у нас есть X строк данных. В соответствии с принципами группировки мы создадим коллекцию обучающих данных для каждого дерева решений, и эта коллекция будет иметь одинаковое количество строк X. Однако эта выборочная коллекция будет заполнена случайным образом и заменой: поэтому будет включать только приблизительно две трети оригинальных X строк, и будут дубликаты значений. Около трети первоначальных значений останутся неизменными и будут использованы после завершения обучения.

Мы сделали примерно то же самое для характеристик, используя метод случайных подпространств : деревья решений основаны на случайных выборках элементов, а не на всей совокупности элементов.

Это не единственное дерево, которое использует весь сбор данных и весь список функций. Но наличие нескольких деревьев позволяет нам сказать, что каждое значение и каждая характеристика, скорее всего, используются одинаковое количество раз.

Увеличить лес

Каждое дерево решений многократно разделяет сбор данных обучающей выборки в соответствии с самой большой переменной, и это происходит до тех пор, пока каждое подмножество не составлено из однородных данных. Дерево сканирует всю коллекцию обучающих данных, и выбирает наиболее важную особенность и его точное значение, которое становится своего рода точки поворота (узел) и отделяет данные на две группы. Для группы выбранное выше условие верно; для другого - ложь (ответвления ДА и НЕТ). Все конечные подгруппы получают среднее целевое значение на основе целевых значений пар URL, которые были помещены в определенную подгруппу.

Поскольку деревья используют коллекцию образцов данных для роста, они учатся по мере роста. Их обучение считается успешным и хорошего качества, когда достигается целевой процент правильно угаданных целевых значений.

После того, как весь набор деревьев вырос и обучен, волшебство начинает работать: деревья теперь могут обрабатывать данные вне выборки (около трети первоначального сбора данных). Пара URL-адресов присваивается дереву, только если оно не встретило ту же пару во время обучения. Это означает, что пара URL-адресов не назначена 100% деревьев в лесу. Затем происходит голосование: для каждой пары URL-адресов дерево выдает свой вердикт: вероятность того, что URL-адрес занимает более высокое положение в поисковой выдаче по сравнению со вторым. То же действие выполняется всеми другими деревьями, которые подчиняются требованию «не видел этот URL раньше», и в конце каждая пара URL получает набор значений вероятности. Затем мы усредняем все полученные вероятности. Теперь достаточно данных для следующего шага.

Оцените важность функции со случайным лесом

Случайный лес дает невероятные результаты, когда дело доходит до оценки важности. Оценка проводится следующим образом:

  1. Значения признаков смешиваются между всеми парами URL, и обновленный набор значений присваивается алгоритму.

  2. Любое изменение качества или стабильности алгоритма измеряется (независимо от того, остается ли процент правильно угаданных целевых значений одинаковым или нет).

  3. Затем, в зависимости от полученных значений, можно сделать выводы:

  • Если качество алгоритма значительно падает, характеристика важна. Чем тяжелее падение качества, тем важнее характеристика.
  • Если качество алгоритма остается прежним, то характеристика не имеет большого значения.

Процедура повторяется для всех характеристик. Это приводит к оценке наиболее важных факторов позиционирования.

Почему мы считаем, что корреляционный анализ плохо подходит для изучения факторов ранжирования

Мы намеренно отказались от обычной практики использования корреляционного анализа, и мы получили ряд комментариев в стиле: «Корреляция не означает причинность», «Они не похожи на факторы ранжирования, но больше корреляций ". Поэтому мы сочли, что этот пункт заслуживает отдельного пункта.

Во-первых, мы хотели бы еще раз подчеркнуть, что исходный сбор данных, использованный для исследования, представляет собой набор значений с высокой степенью изменчивости. Напомним, что мы исследовали не одну SERP, а 600 000. Каждая SERP характеризуется своим собственным средним характеристическим значением, и этой уникальностью полностью пренебрегают в процессе корреляционного анализа. Однако мы считаем, что к каждой выдаче следует относиться отдельно и с учетом ее оригинальности.

Корреляционный анализ дает надежные результаты только тогда, когда изучается связь между двумя переменными (например, влияние количества обратных ссылок на позицию в поисковой выдаче). «Этот конкретный фактор влияет на положение? На этот вопрос можно ответить точно, потому что задействована единственная переменная, которая оказывает влияние. Но можем ли мы изучить каждый фактор в отдельности? Вероятно, нет, так как существует множество факторов, которые влияют на позицию URL в поисковой выдаче.

Другим критерием качества для корреляционного анализа является разнообразие полученных коэффициентов корреляции. Например, если существует ряд коэффициентов корреляции, таких как (-1, 0,3 и 0,8), можно разумно сказать, что есть один параметр, который является более важным, чем другие. Чем выше абсолютное значение отношения, или модуля, близко к 1, тем сильнее корреляция. Если коэффициент отношения ниже 0,3, такую ​​корреляцию можно игнорировать: зависимость между двумя переменными слишком мала, чтобы сделать надежные выводы. Для всех проанализированных нами факторов коэффициент корреляции был ниже 0,3; поэтому мы отказались от этого метода.

Еще одной причиной отказа от этого метода анализа была высокая чувствительность значения корреляции к аберрациям и шумам, а данные для разных ключевых слов указывают на то, что их много. Если данные добавляются в коллекцию, коэффициент корреляции изменяется немедленно. Поэтому эта метрика не может быть жизнеспособной в случае нескольких переменных и может даже привести к неправильным выводам. Добавьте к этому, что трудно поверить, что существует один или два фактора с таким близким к 1 коэффициентом корреляции - если бы это было правдой, любой мог бы легко взломать алгоритмы Google, и мы все были бы на первой позиции !

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Хотя мы постарались ответить на наиболее часто задаваемые вопросы, вот еще несколько для более любопытных читателей.

Почему мы не использовали искусственные нейронные сети (ИНС)?

Хотя искусственные нейронные сети идеально подходят для задач со многими переменными, например, для распознавания изображений (где каждый пиксель является переменной), они получают результаты, которые сложно интерпретировать, и не позволяют сравнивать вес каждой переменной. фактор. Кроме того, для получения надежных результатов ANN требуется огромный сбор данных и огромное количество функций, а собранные нами входные данные не соответствуют этому описанию.

В отличие от Случайного леса, где каждое дерево решений принимает независимое решение, что обеспечивает хорошую надежность, нейронные сети обрабатывают данные в одной корзине. Нет никаких указаний на то, что использование ANN для этого исследования даст более точные результаты.

Нашими основными требованиями к методу исследования были стабильность и умение определять важность факторов. Тем не менее, Random Forest идеально подходит для нашей задачи, о чем свидетельствует множество задач ранжирования аналогичного характера, также реализованных с использованием этого алгоритма.

Почему посещения сайта являются наиболее важным фактором рейтинга в Google?

Это, безусловно, было самым спорным моментом нашего исследования. Когда мы увидели результаты нашего анализа, мы также были удивлены. Несмотря на то, что наш алгоритм был основан на надежном поле данных, мы решили перепроверить факты. Мы исключили обычные и платные поисковые данные, а также социальный и реферальный трафик, и мы учитывали только прямой трафик, и результаты были практически одинаковыми: распределение позиций остался без изменений (графики на страницах 41-42 исследования иллюстрируют этот момент).

Для нас это открытие вполне соответствует и подтверждает, что Google отдает приоритет доменам с более широкими полномочиями, как указано в Рекомендации по оценке качества поиска , Хотя авторитет домена может показаться плохим оправданием и расплывчатой ​​и эфемерной концепцией, эти рекомендации полностью опровергают эту идею. В 2015 году Google выпустил эту книгу, чтобы помочь оценить качество сайта и дать представление о том, как Google представляет пользователей и что они хотят в своих поисках.

В этой книге перечислены EAT (Эксперт, авторитет и надежность) в качестве важного показателя качества сайта. Качество основного контента и его количество, информация на сайте (например, кто отвечает за сайт) и репутация - все это влияет на EAT сайта. Мы предлагаем понять это следующим образом: если URL входит в топ-10, по умолчанию он содержит контент, относящийся к запросу пользователя.

Но чтобы распределить эти места среди этих десяти лидеров, Google начинает учитывать другие параметры. Мы все знаем, что за кулисами есть куча оценщики качества исследований отвечает за изучение качественных алгоритмов Google и повышение релевантности результатов. Как указано в рекомендациях Google, рецензенты должны отдавать приоритет качественным страницам и учить алгоритмы делать то же самое. Таким образом, алгоритм ранжирования используется для назначения лучшей позиции страницам, которые относятся к доверенным доменам и имеют большой авторитет. Мы считаем, что это может быть причиной получения данных, объясняющих прямой трафик и его важность в качестве сигнала. Для получения дополнительной информации, проверьте наш пост от статья (на английском).

Для получения дополнительной информации, проверьте наш пост от   статья   (на английском)

Кроме того, во время недавней конференции Google SMX East Гари Иллис подтвердил что то, как люди воспринимают ваш сайт, влияет на ваш бизнес. И даже если, по мнению Иллиеса, это не обязательно влияет на то, как Google оценивает ваш сайт, кажется, что важно инвестировать, чтобы получить лояльность пользователей: счастливые пользователи = контент Google.

И даже если, по мнению Иллиеса, это не обязательно влияет на то, как Google оценивает ваш сайт, кажется, что важно инвестировать, чтобы получить лояльность пользователей: счастливые пользователи = контент Google

Что это значит для вас? Хорошо, что узнаваемость бренда (оцениваемая, среди прочего, по количеству прямых посещений вашего сайта) имеет большое влияние на ваш рейтинг и оправдывает, что вы инвестируете так же, как и в SEO.

Разница между фирменными ключевыми словами и другими (фирменные против небрендированных)

Как вы могли заметить, у каждого графика в нашем исследовании есть замечательный пик для второй позиции. Мы пообещали изучить это отклонение более подробно, поэтому добавили новое измерение в наше исследование. Во втором издании рассматривается влияние трех наиболее важных факторов (прямые посещения сайта, время, проведенное на сайте и количество референтных доменов) на рейтинг определенного URL, а не на домен, на котором он находится. проживает.

Заманчиво предположить, что сайты, занимающие первую позицию, лучше всего оптимизированы; однако мы видели, что каждая линия тренда опускается до первой позиции.

Мы связали это отклонение с поисковыми запросами с фирменными ключевыми словами. Мы предполагаем, что это отклонение связано с ключевыми словами бренда. Домен, вероятно, будет занимать первую позицию в поисковой выдаче для любого запроса, который содержит ключевое слово бренда. Независимо от оптимизации сайта, он все равно будет номером один, поэтому он не имеет ничего общего с SEO. Это объясняет, почему факторы ранжирования влияют на вторую позицию в поисковой выдаче больше, чем на первую.

Чтобы доказать это, мы решили взглянуть на наши данные в новом свете: мы изучили, как факторы ранжирования влияют на URL-адреса, появляющиеся в поисковой выдаче. Для каждого фактора мы построили отдельные графики, показывающие распределение URL-адресов и доменов в топ-10 позиций SERP (с.51-54). Хотя исследование содержит графики только для трех самых влиятельных факторов, обнаруженная нами тенденция сохраняется и для других факторов.

Что это значит для вас как специалиста по маркетингу? Когда домен ранжируется по ключевому слову бренда, многие факторы теряют свое влияние. Однако, когда вы позиционируете себя для небрендированных ключевых слов, имейте в виду, что ранжированные факторы рейтинга оказывают большее влияние на позиции конкретного URL-адреса, чем на весь домен. Это означает, что рейтинги конкретной страницы более чувствительны к оптимизации страницы, созданию ссылок и другим методам оптимизации.

Вывод: как использовать исследование SEMrush по факторам ранжирования

Нет никаких гарантий, что если вы улучшите показатели своего сайта по любому из упомянутых выше факторов, ваши страницы будут иметь более высокий рейтинг. Мы провели углубленное исследование, которое позволило нам сделать убедительные выводы о важности этих 17 факторов, чтобы повысить рейтинг в выдаче Google. Тем не менее, это просто хорошая работа по обратному проектированию, а не универсальный план действий: это то, что делает любое рейтинговое исследование. Только гугл знает все секреты. Тем не менее, вот рабочий процесс, который мы предлагаем для поиска:

  • Шаг 1. Определите, какие ключевые слова вы позиционируете: принадлежат ли они к группам поиска с низким, средним или большим объемом?
  • Шаг 2. Сделайте сравнительный тест между вами и конкурентами: изучите методы, используемые в топ-10, и их показатели. У них есть широкий спектр обратных ссылок? Защищены ли их домены с помощью HTTPS?
  • Шаг 3. Используйте исследование, выберите и внедрите методы оптимизации, которые принесут наилучшие результаты на основе ваших ключевых слов и уровня конкуренции по поисковой выдаче.

Мы рекомендуем вам поближе познакомиться с нашими исследование , пересмотреть концепцию EAT и разработать хорошую стратегию SEO, основанную на фактах!

Какие факторы вы хотите проанализировать в следующем издании нашего исследования? Дайте нам знать в комментариях!

Похожие

Как получить Google Sitelinks для вашего сайта
Многие веб-мастера задаются вопросом, как они могут заставить Google отображать дополнительные ссылки для своих сайтов. Что такое Sitelinks, как вы можете получить их, и стоят ли они усилий? Что такое Google Sitelinks? Ссылки сайта Google - это набор ссылок, который отображается под результатом веб-сайта. Эти дополнительные ссылки ссылаются на главные страницы сайта. Они выбираются случайным образом и автоматически по алгоритму Google. Например,
Наиболее важные SEO факторы позиционирования по SEMrush
Сила цифрового маркетинга по-прежнему во многом зависит от способности перехватывать поисковые запросы в Интернете, т.е. SEO и это относится ко всей этой серии стратегий и практик, которые служат для улучшения видимости сайта, улучшая его положение в поисковых системах поисковых систем. На самом деле именно вокруг этого аспекта много внимания уделяется работе сетевых специалистов, и в нем проводятся важные мероприятия в крупных городах,
Важность структур URL для ранжирования в Google
(Гостевые статьи) Есть много разных факторов, которые могут положительно повлиять на рейтинг вашего сайта в Google. Оптимизируя структуру URL, вы также можете помочь своему
Почему Сео продолжает быть важным
... мы не способствуют узнаваемости бренда, прежде всего в глобальной перспективе, но только то, что Google является лидером, и поэтому важно следовать его рекомендациям. Сео укрепляет доверие и доверие . Цель каждого опытного SEO - создать прочную основу для веб-сайта с чистым и эффективным пользовательским интерфейсом. Многие элементы устанавливают авторитет в отношении поисковых систем, таких как Google. В дополнение к упомянутым выше факторам авторитет со временем
Обучение SEO - Обзор
... почему не все веб-сайты могут зависать в первой десятке результатов поиска? Ну, что трудно, так это последовательность и настойчивость при этом. Почему? Потому что алгоритм поиска имени поисковой системой никогда никому не просочился и всегда меняется. Эксперты SEO изучают SEO-методы из эмпирического опыта, который они испытывают сами, и пытаются сделать выводы о том, на что похож алгоритм поисковой системы. По этой аналогии профессиональному гонщику не нужно знать,
Google Penalty Удаление Сан-Диего
ДВИЖЕНИЯ САЙТА Вы видели внезапное падение рейтинга вашего сайта? Ваш рабочий телефон перестал звонить? Клиенты внезапно исчезли без видимой причины? Имеет ваш SEO маркетинг перестал работать? Там может быть хороший шанс, что ваш сайт получил
Дизайн сайта Лондон
Вы ищете лондонское агентство по дизайну веб-сайтов, которое создает каждый веб-сайт с использованием новейших технологий? Смотрите не дальше! Fast Pay Per Click - лондонская компания по дизайну веб-сайтов. И каждый веб-сайт, который мы создаем, поставляется с Ваучерами на бесплатный домен, электронную почту, хостинг, бесплатные объявления Google и Bing.
Как использовать Google Tag Manager для лучшего SEO опыта
Успешная поисковая оптимизация не происходит в вакууме. Как SEO-специалисты и веб-мастера, мы должны постоянно отслеживать наши веб-сайты, чтобы увидеть, как они работают. Нам необходимо тщательно измерять трафик, отслеживать успех рекламных кампаний в Интернете и оценивать, как посетители ведут себя и взаимодействуют с нашими сайтами. Мы все полагаемся на широкий спектр инструментов, которые помогут нам в этом. Google Analytics, AdWords, Crazy Egg, AdRoll ... список почти бесконечен.
Что такое Google SandBox Effect?
... мых маленьких до самых больших сайтов должна быть песочница Google для оптимизации. Сайты с эффектом «песочницы» более безопасны и могут быть легко распределены по посетителям без каких-либо факторов, стоящих за угрозами. Как и в песочнице Google, существует множество способов защитить веб-сайты от других спамов, которые можно легко загрузить. Вирус и некоторые другие вредные эффекты угрозы настолько высоки, что существует необходимость в том, что называется эффектом песочницы Yahoo и Google.
Страница не найдена
Поскольку голос становится доминирующей силой в поиске, и люди тратят больше времени на потребление контента через социальные сети, будущее скромной домашней страницы выглядит очень мрачным. Если comScore правильно и половина всех поисков к 2020 году сделаны через голос, возникает важный вопрос. Будем ли мы все еще нуждаться в веб-сайтах? Даже если они переусердствовали
Что означает Google Penguin 4.0 для вашей стратегии SEO?
В начале этого года мы уже много внимания уделяли прибытие Google Penguin 4.0 , Это обновление алгоритма Google фактически будет выпущено в конце 2015 года, но Google решил отложить его до начала 2016 года. Это объявление также оказалось несколько преждевременным, поскольку обновление было в конечном итоге активировано в конце сентября 2016 года и стало частью всего алгоритма. Предыдущая версия 3.0 датируется октябрем

Комментарии

Что ж, если мы скажем вам, что если у вас есть интегрированный многоканальный подход, не так уж плохо, если ваш канал не работает так же хорошо в течение одного месяца?
Что ж, если мы скажем вам, что если у вас есть интегрированный многоканальный подход, не так уж плохо, если ваш канал не работает так же хорошо в течение одного месяца? Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Это не! Связанные с: Как правильно отчитаться в SEO Совместно проводя кампании SEO и PPC, вы можете показать клиенту, как каждый из каналов помог в окончательной конверсии из другого
Бесполезно, если вы найдете умного парня, который знает больше, чем Google, потому что вы не знаете, если эта информация поступает к вам, не думаете ли вы, что Google больше не знает этого?
Бесполезно, если вы найдете умного парня, который знает больше, чем Google, потому что вы не знаете, если эта информация поступает к вам, не думаете ли вы, что Google больше не знает этого? Преимущество, которое мы имеем перед Google, состоит в том, что мы люди, а это не так, его действия заранее продуманы и основаны на часто статических аргументах. Любая подсказка, заставляющая Google подозревать, что ссылки, отправленные на основной сайт, принадлежат вам, положит вам конец.
Я уверен, что вы открыли больше страниц, чтобы увидеть другие трюки с Google SEO 2017, что хорошего в том, что мы все пишем одинаково?
Я уверен, что вы открыли больше страниц, чтобы увидеть другие трюки с Google SEO 2017, что хорошего в том, что мы все пишем одинаково? Что я могу предложить вам, что другие не предлагают? Укажите причины, чтобы увидеть, что вы ищете. Покажи это. Используйте ключевые слова и делитесь ими в разных точках своих страниц: Для размещения веб-страницы в Google очень часто используется одно и то же повторное ключевое слово. Но какое-то время Google делал ставку на качество контента
Мы все это знаем, но что такое Википедия и как мы можем использовать ее для улучшения результатов нашего сайта?
Мы все это знаем, но что такое Википедия и как мы можем использовать ее для улучшения результатов нашего сайта? Википедия - это бесплатная энциклопедия, отредактированная совместно. Все мы можем добавлять или удалять интересующий и качественный контент в виде вики- сайта «Компьютерная система, используемая на веб-сайтах, которая позволяет пользователям быстро и легко модифицировать или создавать свой контент». В дополнение к предоставлению ценной информации
В конце концов, вы не можете ожидать, что ваш герой повысит уровень и станет сильнее, не выполняя задания, чтобы получить опыт, не так ли?
В конце концов, вы не можете ожидать, что ваш герой повысит уровень и станет сильнее, не выполняя задания, чтобы получить опыт, не так ли? SEO-квесты различаются по времени, сложности и наградам. Ключ к успешному приключению часто сводится к расстановке приоритетов квестов, которые положительно повлияют на ваш сайт . Хотя все квесты предназначены для определенной цели, некоторые из них окажут большее влияние и помогут вашему сайту подняться быстрее, чем другие.
Это все круто, но пока мы не сделали ничего по-настоящему крутого в этом - как мы узнаем, что поисковые системы даже поднимают это?
Это все круто, но пока мы не сделали ничего по-настоящему крутого в этом - как мы узнаем, что поисковые системы даже поднимают это? Классное использование для Schema.org Сегодня Google использует Schema.org несколькими изящными способами, которые улучшают результаты поиска, вот лишь несколько примеров, которые были обнаружены на реальных веб-сайтах: Если у вас есть предмет, который является Кино или, возможно,
Это показывает, что намерение было там - но, возможно, Google не совсем был готов использовать сигнал, и, возможно, Google сейчас?
Это показывает, что намерение было там - но, возможно, Google не совсем был готов использовать сигнал, и, возможно, Google сейчас? В любом случае, я бы протестировал и не предполагал, что в этот раз это будет иметь большое значение (при условии, что ваш сайт подходит для мобильных устройств). Это может быть сделано мониторинг рейтинга ключевых слов и органический трафик для
Что бы мы ни делали, когда мы не отвечали, пришло время попытаться понять: почему бы и нет?
Что бы мы ни делали, когда мы не отвечали, пришло время попытаться понять: почему бы и нет? Почему ваше сообщение не нашло отклика? Или «спросить» было достаточно ясно. SEO во многом состоит из результатов тестирования после обновлений алгоритма, изменений в конкурентной среде, перехода зрителей к нашему контенту с мобильных устройств и т. Д. Как только мы выясним, как SEO нужно адаптироваться, чтобы соответствовать текущим критериям, одобрение этих новых идей и гипотез является
Разделы часто задаваемых вопросов созданы для того, чтобы отвечать на вопросы, так что центр поддержки клиентов не должен, верно?
Разделы часто задаваемых вопросов созданы для того, чтобы отвечать на вопросы, так что центр поддержки клиентов не должен, верно? Идеальный посетитель мог бы попасть на одну из наших страниц часто задаваемых вопросов, получить ответ, выкрикнуть «я так люблю этот сайт» на свой экран и уйти. Вопрос ответил. Показатель отказов в 100% был бы чем-то, что можно отпраздновать - верно? Теперь вы не смотрите на показатель отказов (я надеюсь, надеюсь, надеюсь), а вместо этого задаетесь вопросом,
И что еще более важно, если Google не справляется с этим в одиночку, как мне действовать в качестве оператора веб-сайта, чтобы лучше позиционировать свой сайт?
И что еще более важно, если Google не справляется с этим в одиночку, как мне действовать в качестве оператора веб-сайта, чтобы лучше позиционировать свой сайт? SEO для маленьких страниц: все, что вам нужно, это доверие! Как упоминалось во введении, доверие, которое Google оказывает сайту, представляет собой фиксированный набор факторов ранжирования. К сожалению, доверие также является одним из самых труднодоступных факторов ранжирования, потому что в отличие от таких показателей,
Помните, как мы только что сказали, что для адаптивных сайтов мало что изменилось с технической точки зрения?
Помните, как мы только что сказали, что для адаптивных сайтов мало что изменилось с технической точки зрения? Есть одно серьезное исключение. В рамках отдельной инициативы Google будет увеличивать вес времени загрузки страницы в своих алгоритмах ранжирования. Июльское обновление скорости страницы 2018 года и его значение для SEO Google публично признал, что скорость страницы является фактором ранжирования SEO с 2016 года, по крайней мере, для сканера настольных компьютеров.

Почему посещения сайта являются наиболее важным фактором рейтинга в Google?
«Этот конкретный фактор влияет на положение?
Но можем ли мы изучить каждый фактор в отдельности?
Почему мы не использовали искусственные нейронные сети (ИНС)?
Почему посещения сайта являются наиболее важным фактором рейтинга в Google?
Что это значит для вас?
Что это значит для вас как специалиста по маркетингу?
У них есть широкий спектр обратных ссылок?
Защищены ли их домены с помощью HTTPS?
Какие факторы вы хотите проанализировать в следующем издании нашего исследования?

© Частный пансионат "Фортуна"  2013
Разработка сайта:   WEB-студия “KPORT”
При создании сайта использованы фото проекта peschanoe.net