 |
Всероссийская конференция "Интернет вещей - IoT 2014"
12:55 31 октября 2014 — опубликовал Игорь
|
Согласно аналитическим исследованиям, рынок «интернета вещей» становится не только актуальным трендом инфокоммуникационной сферы, но и перспективным направлением бизнеса. Мировой рынок решений IoT составил в 2013 году $1,9 трлн, а к 2020 году прогнозируется увеличение до $7,1 трлн. Количество подключённых к сети устройств, выполняющих полезные функции, взаимодействуя между собой без участия человека, неуклонно растет.
Концепции Интернета вещей влияют практически на все отрасли экономики, которые используют интеллектуальные интерфейсы для беспроблемной интеграции в глобальную информационную сеть. По мнению компании IBM, «Интернет вещей» — технологическая революция, поддерживающая концепцию "Разумная планета".
Концепции Интернета вещей влияют практически на все отрасли экономики, которые используют интеллектуальные интерфейсы для беспроблемной интеграции в глобальную информационную сеть. По мнению компании IBM, «Интернет вещей» — технологическая революция, поддерживающая концепцию "Разумная планета".
 |
Сервис анализа сниппетов и кампаний в контекстной рекламе
16:41 5 августа 2015 — опубликовал Хиврин Николай
|
С начала августа MegaIndex полностью сохраняется все тексты сниппетов и объявлений в контекстной рекламе.
Благодаря собранным данных, мы запукаем приложение для оптимизации сниппетов и объявлений.
Оно позволяет сгруппировать по уникальным сниппетам в органической выдаче и объявлениям в контекстной рекламе все занимаемые позиции.
Пример работы приложения:
https://ru.megaindex.com/a/snippet#site=okna.ru&ser_id=2846®ion=1%3B4%3B2846
Благодаря собранным данных, мы запукаем приложение для оптимизации сниппетов и объявлений.
Оно позволяет сгруппировать по уникальным сниппетам в органической выдаче и объявлениям в контекстной рекламе все занимаемые позиции.
Пример работы приложения:
https://ru.megaindex.com/a/snippet#site=okna.ru&ser_id=2846®ion=1%3B4%3B2846
 |
Монетизация через ЦПА
16:38 8 февраля 2015 — опубликовал jagoda nadia
|
У меня есть несколько клиентов, которые продают товары почтой. Однако, они не могут пролезть в ЦПА сети т.к. те считают, что у них слишком маленький оборот и условий ставится просто гора.
Понятно, что для ЦПА есть понятие целесообразности, но ведь есть и просто замечательные офферы, которые будут "стрелять" и всем будет более чем выгодно.
Кто то сталкивался с алгоритмом того, как ЦПА сети принимают новые оффера?
Понятно, что для ЦПА есть понятие целесообразности, но ведь есть и просто замечательные офферы, которые будут "стрелять" и всем будет более чем выгодно.
Кто то сталкивался с алгоритмом того, как ЦПА сети принимают новые оффера?
|
Гарантированный выкуп XML-лимитов Яндекс в новом проекте XMLProxy.ru
14:19 18 марта 2014 — опубликовал Хиврин Николай
|
Сегодня мы начинаем beta-тестирование проекта XMLProxy.ru, который позволит владельцам сайтов гарантированно зарабатывать при передаче XML-лимитов, а оптимизаторам покупать запросы к Яндекс XML в необходимом объеме.
Как известно, в середине 2013 года Яндекс предоставил возможность получать владельцам сайтов определенный лимит запросов в сутки через сервис xml.yandex.ru. Количество запросов определяется по внутренней формуле Яндекса, но зависит от различных показателей сайта. Чем крупнее и известнее Ваш сайт, тем больше лимитов ему предоставляется. Яндекс предоставил возможность делегирования этих лимитов, про породило рынок передачи этих лимитов на аккаунты оптимизаторов, которым необходимо делать запросы в Яндекс XML. Для владельцев хороших сайтов это стало возможностью поучения дополнительных доходов, что по словам Александра Садовского на конференции IBC Russia, является абсолютно нормальным.
Как известно, в середине 2013 года Яндекс предоставил возможность получать владельцам сайтов определенный лимит запросов в сутки через сервис xml.yandex.ru. Количество запросов определяется по внутренней формуле Яндекса, но зависит от различных показателей сайта. Чем крупнее и известнее Ваш сайт, тем больше лимитов ему предоставляется. Яндекс предоставил возможность делегирования этих лимитов, про породило рынок передачи этих лимитов на аккаунты оптимизаторов, которым необходимо делать запросы в Яндекс XML. Для владельцев хороших сайтов это стало возможностью поучения дополнительных доходов, что по словам Александра Садовского на конференции IBC Russia, является абсолютно нормальным.
 |
Идеи для написания контента
14:40 6 ноября 2014 — опубликовал Reinz Brian
|
Целый ряд бесплатных инструментов, которые могут помочь вам генерировать идеи для контента.
|
Приложение мониторинга апдейтов в поисковых системах
19:24 11 сентября 2015 — опубликовал Хиврин Николай
|
Мы сделали новое приложение для мониторинга апдейтов в поисковых системах.
Теперь Вы можете узнать, за какую дату Яндекс учитывает поисковый индекс. Для этого мы каждый день делаем запросы в поисковую систему, чтобы понять, за какую дату есть проиндексированные документы. В момент апдейта за определенные дни в индексе значительно увеличивается количество документов:
Теперь Вы можете узнать, за какую дату Яндекс учитывает поисковый индекс. Для этого мы каждый день делаем запросы в поисковую систему, чтобы понять, за какую дату есть проиндексированные документы. В момент апдейта за определенные дни в индексе значительно увеличивается количество документов:
|
В какое время лучше давать рекламу
09:45 16 ноября 2015 — опубликовал Reinz Brian
|
|
Рубрикация поисковых запросов
17:43 19 апреля 2013 — опубликовал Хиврин Николай
|
В базе запросов MegaIndex на сегодня 23 000 000 фраз. В это количество входят все фразы из подсказок Яндекс и Google, все запросы с wordstat больше 0 и запросы наших пользователей.
1. Если рассматривать это как простой список запросов, то эти данные фактически бесполезны.
Использовать этот массив можно в том случае, если сделать его полную рубрикацию. Под полной рубрикацией я понимаю разделение запросов на категории, в рамках которых конкурируют отдельные продукты или услуги.
Например нам не нужна в базе категория «Банки», а нужны «Ипотечный кредит», «Автокредит», «Потребительский кредит» и т.д…
2. Кроме этого, нужно сделать так, чтобы категории были выстроены в виде иерархической структуры. Что это значит? А то, что на каждом уровне пользователь увидит не более 15 вариантов, при этом он однозначным образом сможет добраться до интересующей его категории. Например, Бизнес -> Финансы -> Forex
Например, в Яндекс Каталоге уже есть достаточно неплохая рубрикация, но есть две проблемы:
— она недостаточно разделена. Следовательно, внутри одной категории могут быть совсем неконкурирующие товары или услуги
— их категоризация не удовлетворяет первому пункту
Создать алгоритм, который мог бы составить такое дерево, по моему убеждению невозможно. Однако можно сделать подготовительные вычисления, которые помогут людям легко найти все возможные категории.
Что можно сделать?
1. Выявить популярные слова в запросах
2. Выявить кластеры запросов автоматически
С первым пунктом все понятно. Подключаем морфологический анализатор и делаем прогон всей базы запросов, а потом делаем группировку по фразам.
А вот вторая задача значительно сложнее. Её решение лежит в плоскости того, что по запросам одной тематики (кластера), поисковыми системами ранжируются одни и те же сайты. Остается собрать позиции, что мы и так делаем регулярно, и сделать анализ базы на поиск кластеров.
Сам алгоритм поиска кластеров не такой простой, как кажется. Есть тематики, где ограниченное количество сайтов ранжируется почти по всем запросам этой категории. А есть тематики, где распределение запросов по сайтам-конкурентам достаточно размазанное. Это как правило большие тематики (с большим количеством запросов). Например, у интернет-магазина плитки может различаться ассортимент по коллекциям и фабрикам. Для этого приходится придумывать алгоритмы автоматического обучения для подбора параметров кластеризации.
На выходе получают почти готовые тематики.
Кроме того, есть и базовый метод поиска запросов по маске. Например, все запросы, которые включаются слова «окна» и «пластиковый» в различных морфологических формах.
По факту, реализация этих методов позволяет разобрать базу запросов на 5000-10000 тематик за вполне разумное время.
Скоро обновление базы по категоризации запросов появится в MegaIndex.
После прочтения материала может возникнуть вопрос, зачем столько усилий для решения обычной прикладной задачи?
Все дело в том, что такая категоризация позволит решить целый пласт аналитических и необходимых для продвижения задач:
— точное определение тематик сайтов (необходимо для использования в закупке ссылок)
— анализ динамики продвижения сайтов в каждой категории
— быстрый поиск основных конкурентов
— эффективных подбор семантического ядра
и т.д.
Безусловно стоит ждать и появление новых сервисов, которые будут использовать эти данные.
1. Если рассматривать это как простой список запросов, то эти данные фактически бесполезны.
Использовать этот массив можно в том случае, если сделать его полную рубрикацию. Под полной рубрикацией я понимаю разделение запросов на категории, в рамках которых конкурируют отдельные продукты или услуги.
Например нам не нужна в базе категория «Банки», а нужны «Ипотечный кредит», «Автокредит», «Потребительский кредит» и т.д…
2. Кроме этого, нужно сделать так, чтобы категории были выстроены в виде иерархической структуры. Что это значит? А то, что на каждом уровне пользователь увидит не более 15 вариантов, при этом он однозначным образом сможет добраться до интересующей его категории. Например, Бизнес -> Финансы -> Forex
Например, в Яндекс Каталоге уже есть достаточно неплохая рубрикация, но есть две проблемы:
— она недостаточно разделена. Следовательно, внутри одной категории могут быть совсем неконкурирующие товары или услуги
— их категоризация не удовлетворяет первому пункту
Создать алгоритм, который мог бы составить такое дерево, по моему убеждению невозможно. Однако можно сделать подготовительные вычисления, которые помогут людям легко найти все возможные категории.
Что можно сделать?
1. Выявить популярные слова в запросах
2. Выявить кластеры запросов автоматически
С первым пунктом все понятно. Подключаем морфологический анализатор и делаем прогон всей базы запросов, а потом делаем группировку по фразам.
А вот вторая задача значительно сложнее. Её решение лежит в плоскости того, что по запросам одной тематики (кластера), поисковыми системами ранжируются одни и те же сайты. Остается собрать позиции, что мы и так делаем регулярно, и сделать анализ базы на поиск кластеров.
Сам алгоритм поиска кластеров не такой простой, как кажется. Есть тематики, где ограниченное количество сайтов ранжируется почти по всем запросам этой категории. А есть тематики, где распределение запросов по сайтам-конкурентам достаточно размазанное. Это как правило большие тематики (с большим количеством запросов). Например, у интернет-магазина плитки может различаться ассортимент по коллекциям и фабрикам. Для этого приходится придумывать алгоритмы автоматического обучения для подбора параметров кластеризации.
На выходе получают почти готовые тематики.
Кроме того, есть и базовый метод поиска запросов по маске. Например, все запросы, которые включаются слова «окна» и «пластиковый» в различных морфологических формах.
По факту, реализация этих методов позволяет разобрать базу запросов на 5000-10000 тематик за вполне разумное время.
Скоро обновление базы по категоризации запросов появится в MegaIndex.
После прочтения материала может возникнуть вопрос, зачем столько усилий для решения обычной прикладной задачи?
Все дело в том, что такая категоризация позволит решить целый пласт аналитических и необходимых для продвижения задач:
— точное определение тематик сайтов (необходимо для использования в закупке ссылок)
— анализ динамики продвижения сайтов в каждой категории
— быстрый поиск основных конкурентов
— эффективных подбор семантического ядра
и т.д.
Безусловно стоит ждать и появление новых сервисов, которые будут использовать эти данные.