Оценка релевантности страниц

За последний год мы внедрили в MegaIndex множество современных и модных алгоритмов, которые помогают оптимизатору (LSI, LDA, word2vec и т.д.) Все эти параметры и алгоритмы сложны для понимания, но их было необходимо использовать для достижения высокого качества оптимизации документов.

Теперь мы постарались связать все эти параметры и показать Вам одно разумное значение, которое позволит оценить эффективность оптимизации страницы под выбранное семантическое ядро. Для этого мы несколько месяцев исследовали корреляции различных алгоритмов с поисковым ранжированием и вырабатывали максимально простую, но эффективную формулу оценки релевантности. Результатом этой работы стала количественная оценка оптимизации страницы под соответствующие запросы.

Рассмотрим работу приложения на примере решения задачи по оптимизации одной страницы под 4 запроса:



Теперь мы можем оценить оптимизацию этой страницы под каждый запрос и дать рекомендации по комплексной доработке страницы:



Кликнув на уровень оптимизации запроса "анализ сайта" мы увидим несложную формулу, которая была выработана нашей командой путем анализа корреляции ранжирования с оценочными значениями ключевых алгоритмов. Мы оставили только те параметры, корреляция по которым была значительна и учли их с весами, соответствующими уровню корреляции:



Чтобы доработать оптимизацию документа под выбранный список запросов Вам лишь необходимо проанализировать таблицу вхождения слов в различные области документов и внести необходимые изменения:



Например, в таблице сразу видно, что необходимо добавить одно вхождение слова "аудит" в текст страницы.

Хотя эта аналитика уже включает массу данных, полезных в работе с оптимизацией документов, мы не останавливаем свою исследовательскую работу по исследованию новых алгоритмов и оценки их влияния в поисковом ранжировании.

Теперь Вы можете сделать оптимизацию своей страницы максимально близкой к идеальной на основе самых современных алгоритмов: https://ru.megaindex.com/a/textanalysis