ความเกี่ยวข้อง(มาจากภาษาอังกฤษที่เกี่ยวข้อง - เกี่ยวข้อง) - โดยทั่วไปนี่คือการปฏิบัติตามเอกสารตามความคาดหวังของผู้ใช้ ดังนั้น ความเกี่ยวข้องในการค้นหาคือระดับที่ผู้ใช้พอใจกับผลการค้นหาที่แสดงเพื่อตอบสนองต่อคำค้นหาของเขา ตามหลักการแล้ว หน้าผลการค้นหาควรตอบสนองความต้องการข้อมูลของผู้ใช้โดยสมบูรณ์ทั้งในด้านความครบถ้วนและความถูกต้อง

ความเกี่ยวข้องคำนวณโดยใช้อัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหา เครื่องมือค้นหาแต่ละอันทำงานตามอัลกอริทึมของตัวเอง การจัดอันดับจะขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี Matrixnet

ประเภทของความเกี่ยวข้องในการค้นหา

• เป็นทางการ– เป็นประเภทนี้ที่การจัดอันดับของเครื่องมือค้นหาจะขึ้นอยู่กับ รูปภาพของคำค้นหาจะถูกเปรียบเทียบตามอัลกอริทึมกับรูปภาพของเอกสารในดัชนีของเครื่องมือค้นหา ซึ่งหมายความว่าความเกี่ยวข้องจะถูกคำนวณโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์โดยตรง โดยใช้สูตรเฉพาะตามข้อมูลที่รวบรวมโดยโรบ็อตการค้นหา
• เนื้อหา– ความเกี่ยวข้องถูกกำหนดอย่างไม่เป็นทางการ เสิร์ชเอ็นจิ้นก็ใช้ประเภทนี้เช่นกัน แต่เพื่อประเมินคุณภาพของการค้นหา พนักงานพิเศษจะประเมินผลการค้นหาตามสมมติฐานที่ว่าเอกสารที่กำหนดตรงกับคำขอ ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้เรียกว่าผู้ประเมิน
• ความตรงประเด็น– ตอบสนองความต้องการข้อมูลของผู้ใช้อย่างสมบูรณ์ นี่คือสิ่งที่เครื่องมือค้นหาทั้งหมดมุ่งมั่น

ผลการค้นหาจะแสดงหน้าเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากมุมมองของเครื่องมือค้นหา ก่อนที่จะเริ่มโปรโมชัน จำเป็นต้องกำหนดหน้าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการโปรโมตเสมอ ที่นี่คุณจะได้รับคำแนะนำจากปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ ความสามารถในการเชื่อมโยง ระดับ และความเกี่ยวข้องที่มีอยู่ของเพจ

หากต้องการระบุหน้าที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากหน้าที่มีอยู่ เพียงใช้ภาษาของการค้นหาหรือการค้นหาขั้นสูง

หน้าการค้นหาขั้นสูงสำหรับ Yandex http://yandex.ru/search/advanced

หน้าการค้นหาขั้นสูงสำหรับ Google https://www.google.com/advanced_search

ส่วนประกอบของความเกี่ยวข้องของหน้า

ในกรณีส่วนใหญ่ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ทำงานบนเว็บไซต์ในด้านต่อไปนี้:

• องค์ประกอบทางเทคนิคของความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์เป็นข้อผิดพลาดทั่วไปที่ทำให้หุ่นยนต์เครื่องมือค้นหาจัดทำดัชนีอย่างถูกต้องได้ยาก:
• การเข้าถึงไซต์
• ความเร็วในการโหลดหน้า;
• การออกการเข้ารหัสทรัพยากร
• การตั้งค่ารหัสตอบกลับของเซิร์ฟเวอร์ (การเปลี่ยนเส้นทาง หน้าข้อผิดพลาด)
• กระจกไซต์
• ไฟล์ robots.txt และเมตาแท็กโรบ็อต
• ไฟล์แผนผังไซต์.xml;
• เฟรม;
• องค์ประกอบที่ซ่อนอยู่จากผู้ใช้
• โครงสร้าง URL
• หน้าที่ซ้ำกัน;
• ลิงก์เสีย
• วันที่ที่แก้ไขหน้าครั้งล่าสุด
• สแปม;
• การแทรกแซงอื่น ๆ กับการจัดทำดัชนี
• องค์ประกอบข้อความของความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์คือการโต้ตอบของเนื้อหากับคำขอของผู้ใช้:
• เมตาแท็ก;
• ส่วนหัวของข้อความ
• การปรากฏของวลีสำคัญในข้อความ
• คุณสมบัติแท็ก img
• องค์ประกอบอ้างอิงของความเกี่ยวข้องคือปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ:
• การเชื่อมโยงภายนอก
• จุดยึดลิงค์;
• ลักษณะผู้บริจาค
• พลวัตของการเติบโตของมวลลิงก์
• องค์ประกอบเชิงพฤติกรรมที่เกี่ยวข้อง – ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมผู้ใช้:
• จำนวนผู้เยี่ยมชม
• แหล่งที่มาของผู้เข้าชม
• เวลาอยู่;
• อัตราตีกลับ;
• การดูความลึก
• การแปลง;
• ความสะดวกในการนำทาง
• ปัจจัยอื่นๆ:
• ภูมิภาค;
• บริษัทในเครือ

ความเกี่ยวข้อง- (จากภาษาอังกฤษที่เกี่ยวข้อง - ที่เกี่ยวข้อง) - โดยทั่วไป นี่คือการปฏิบัติตามเอกสารตามความคาดหวังของผู้ใช้ ดังนั้น ความเกี่ยวข้องในการค้นหาคือระดับที่ผู้ใช้พอใจกับผลการค้นหาที่แสดงเพื่อตอบสนองต่อคำค้นหาของเขา ตามหลักการแล้ว หน้าผลการค้นหาควรตอบสนองความต้องการข้อมูลของผู้ใช้โดยสมบูรณ์ทั้งในด้านความครบถ้วนและความถูกต้อง

แนวคิดของความเกี่ยวข้องของไซต์มีคำพ้องความหมาย: ความเกี่ยวข้อง อันที่จริงคำนี้หมายถึงสิ่งเดียวกัน แต่ในความหมายที่แคบกว่าเล็กน้อย สิ่งที่เราหมายถึงในที่นี้คือข้อมูลที่ร้องขอตรงกับผลลัพธ์ที่ได้รับมากน้อยเพียงใด นอกจากนี้ในข้อความคุณจะพบคำว่าความเกี่ยวข้องและความเกี่ยวข้อง คิดว่าสิ่งเหล่านี้มีความหมายเหมือนกัน

ตามคำจำกัดความเมื่อผู้เข้าชม Yandex หรือ Google พิมพ์คำถามเครื่องมือค้นหาจะพยายามประเมินเอกสารต่าง ๆ จากดัชนีและเลือกเอกสารที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำตอบ ดังนั้น ระบบจะคำนวณการวัดความสอดคล้อง - ระดับการจับคู่ระหว่างเอกสารกับคำค้นหา ดังนั้นหากตรงกัน ค่าของการวัดจะเป็นค่าที่ใหญ่ที่สุด (สูงสุด) และหากไม่ตรงกันก็จะเท่ากับศูนย์

ประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาจะถูกตัดสินโดยระดับความเกี่ยวข้องของเอกสารในผลการค้นหา หากผู้ใช้ได้รับคำตอบสำหรับคำขอของเขาที่ไม่เหมาะสมกับเขาอย่างยิ่ง ก็มีแนวโน้มสูงที่เขาจะไม่ใช้ทรัพยากรดังกล่าวอีกต่อไป ดังนั้นการเลือกเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผลการค้นหาจึงเป็นงานหลักของเครื่องมือค้นหา สิ่งนี้ส่งผลต่อทั้งความนิยมของเครื่องมือค้นหาและผลกำไร

ความเกี่ยวข้องของเอกสารบนอินเทอร์เน็ตนั้นพิจารณาจากอัลกอริธึมการค้นหาพิเศษ ยานเดกซ์มีอันหนึ่ง Google ก็มีอีกอัน แต่รูปแบบงานทั่วไปก็เหมือนกัน นอกจากนี้ เสิร์ชเอ็นจิ้นอื่นๆ ก็มีคำจำกัดความของความเกี่ยวข้องเป็นของตัวเอง แต่ก็มีรากฐานที่เหมือนกัน

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือค้นหา Yandex จ้างกลุ่มผู้ประเมินที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นพิเศษ ซึ่งจะเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์หลายร้อยแห่งทุกวันเพื่อค้นหาคำค้นหาที่เฉพาะเจาะจง โดยจะประเมินการใช้งาน เนื้อหา ความเกี่ยวข้องของเพจกับคำขอ และคุณลักษณะอื่นๆ หลังจากนั้น ข้อมูลทั้งหมดจะถูกป้อนลงในอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองของ Matrixnet และจากข้อมูลนี้จะกำหนดความเกี่ยวข้องและประโยชน์ของเว็บไซต์อื่นที่คล้ายคลึงกันโดยอัตโนมัติ คุณสามารถหลอกหุ่นยนต์ได้ แต่ไม่น่าจะหลอกมนุษย์ได้ (โดยเฉพาะพนักงาน PS)...

เกณฑ์ความเกี่ยวข้องภายใน

เกณฑ์ภายในที่สำคัญที่สุดของความเกี่ยวข้องคือคำหลัก ซึ่งก็คือความถี่ในข้อความ เครื่องมือค้นหาสามารถคำนวณพารามิเตอร์นี้ได้ และหากวลีซ้ำบ่อยๆ ให้พิจารณาว่าเป็นวลีสำคัญ ในระหว่างคำขอของผู้ใช้ หากวลีที่พบในหน้าสอดคล้องกับรูปแบบและเป็นกุญแจสำคัญ นั่นคือ มีการใช้บ่อย ไซต์จะถือว่ามีความเกี่ยวข้อง

คำหลักยังมีผลกระทบอย่างมากต่อสถานที่ตั้งอีกด้วย ก่อนอื่นนี่คือการปรากฏตัวในหัวข้อต่างๆ หากข้อความค้นหาของผู้ใช้ตรงกับชื่อเอกสาร เครื่องมือค้นหามีแนวโน้มที่จะจัดอันดับหน้านั้นมากกว่าหน้าอื่นๆ ปัจจัยเพิ่มเติมที่มีอิทธิพลต่อน้ำหนักของคำหลัก ได้แก่:

• ใกล้กับด้านบนของหน้า ยิ่งคำหลักอยู่ใกล้ด้านบนของหน้ามากเท่าใด ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น
• การมีคำหลักในบางตำแหน่งบนหน้า ตัวอย่างเช่น ในส่วนหัว เมตาแท็ก แท็กการออกแบบข้อความ
• ความใกล้ชิดของคำหลักซึ่งกันและกัน สิ่งสำคัญคือเมื่อวลีใดๆ โดยเฉพาะวลีคงที่ ทำหน้าที่เป็นคำค้นหา
• ความพร้อมใช้งานของคำพ้องความหมายคำหลัก โปรแกรมค้นหามักจะให้ความสนใจกับการมีคำหลักรูปแบบอื่นๆ ในข้อความ ซึ่งบ่งชี้ว่าเอกสารเกี่ยวข้องกับหัวข้อที่กำหนดจริงๆ

ประเภทความเกี่ยวข้องในการค้นหาที่สำคัญที่คุณควรทราบ

เป็นทางการ- เป็นพื้นฐานของหลักการจัดอันดับเครื่องมือค้นหา ด้วยอัลกอริธึมพิเศษ จะเปรียบเทียบประเภทของคำค้นหาและเอกสารผ่านดัชนีของเครื่องมือค้นหาพิเศษ บุคคลนั้นไม่ได้มีส่วนร่วมในกระบวนการนี้ ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์เต็มรูปแบบเป็นโซลูชันสำเร็จรูป

ความตรงประเด็น- สถานะพิเศษเมื่อความต้องการข้อมูลของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตได้รับความพึงพอใจอย่างเต็มที่ เครื่องมือค้นหาทุกรายการมุ่งมั่นที่จะเข้าใกล้สถานะนี้มากขึ้น

เกณฑ์ความเกี่ยวข้องภายนอก

พื้นฐานของเกณฑ์ความเกี่ยวข้องภายนอกคือหลักการของการอ้างอิงหรือความนิยมในการอ้างอิง ปัจจัยนี้บอกเป็นนัยว่าความเกี่ยวข้องของเว็บไซต์สามารถกำหนดได้จากความนิยมบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งก็คือจำนวนแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่เชื่อมโยงไปยังหน้าที่เป็นปัญหา ยิ่งมีจำนวนเว็บไซต์มากเท่าใด น้ำหนักที่เชื่อถือได้ของเว็บไซต์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ดังนั้น ข้อมูลที่นำเสนอจึงมีคุณภาพสูงขึ้น

เครื่องมือค้นหาแต่ละตัวใช้อัลกอริธึมของตัวเองในการกำหนดระดับการอ้างอิง แต่เครื่องมือค้นหาทั้งหมดมีกลไกการทำงานที่คล้ายกันและโดยพื้นฐานแล้วเป็นการดัดแปลงอัลกอริธึมแรกของโลกที่คำนึงถึงจำนวนลิงก์ภายนอก PageRank พัฒนาโดยชาวอเมริกัน นักเรียน Sergey Brin และ Larry Page ผู้ก่อตั้งเครื่องมือค้นหาของ Google

ในระบบ Yandex อะนาล็อกของ PageRank คือ VIC ซึ่งเป็นดัชนีการอ้างอิงแบบถ่วงน้ำหนักซึ่งเปิดตัวในฤดูใบไม้ผลิปี 2544 ตามที่ตัวแทนบริษัทระบุไว้ VIC คำนวณตามรูปแบบเดียวกับ PageRank และถูกกำหนดให้กับแต่ละเพจแยกกัน จนถึงปี พ.ศ. 2545 สามารถดู VIC ได้โดยใช้ Yandex Bar แต่หลังจากที่เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพยายามเพิ่มการอ่านโดยไม่ตั้งใจ ค่าของมันก็ถูกซ่อนไว้ ขณะนี้ผู้ดูแลเว็บสามารถเข้าถึงเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับ TIC ซึ่งใช้ในการจัดเรียงทรัพยากรในแค็ตตาล็อก Yandex

ตั้งแต่ฤดูใบไม้ร่วงปี 2545 ระบบ Rambler ก็เริ่มใช้ค่าสัมประสิทธิ์ความนิยมซึ่งไม่เพียงคำนึงถึงจำนวนลิงก์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลการเข้าชมหน้าที่ได้รับจากตัวนับ Top100

อย่างไรก็ตาม ระบบแรกสุดที่ใช้อัลกอริธึมดังกล่าวคือ Aport ซึ่งใช้ Page Authority Index (PAI) มาตั้งแต่ปี 1999 ต่างจาก PageRank ตรงที่ CI คำนึงถึงลิงก์ที่สำคัญที่สุดเพียงลิงก์เดียวจากทุกหน้าของไซต์ที่เชื่อมโยง

แหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจสอบความเกี่ยวข้อง

โชคดีที่ในปัจจุบันมีแหล่งข้อมูลมากมายบนอินเทอร์เน็ตที่ทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบระดับความเกี่ยวข้องทางออนไลน์โดยตรง เราแสดงรายการสามรายการที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

• มาเจนโต;
• เมกะอินเด็กซ์;
• PR-CY.ru

หากต้องการรับข้อมูลที่จำเป็นในแต่ละเว็บไซต์ในรายการ เพียงป้อนที่อยู่ของหน้าการยืนยันและคำสำคัญ

ไม่มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างบริการที่ระบุไว้ เกี่ยวกับการตรวจสอบความเกี่ยวข้อง ทุกอย่างเกิดขึ้นประมาณเดียวกัน ความแตกต่างจะสังเกตเห็นได้เฉพาะในฟังก์ชันการทำงานทั่วไปเท่านั้น แต่ไม่เกี่ยวข้องกับหัวข้อของบทความอีกต่อไป

จะทำอย่างไรเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้อง?

ปฏิบัติตามเคล็ดลับเจ็ดข้อเหล่านี้ แล้วบทความของคุณจะเข้าใกล้ผลการค้นหาอันดับต้นๆ มากที่สุด และอาจรวมไว้ในนั้นด้วย:

วางข้อความค้นหาคำหลักหลักในแท็ก Title ในรูปแบบโดยตรงโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง

แบบสอบถามที่สำคัญสามารถแทรกลงในแท็กคำอธิบายได้ เขาคือผู้ที่ "ขาย" บทความของคุณและแสดงในการค้นหาพร้อมกับชื่อเรื่อง คีย์ในที่นี้ได้รับอนุญาตทั้งในรูปแบบโดยตรงและแบบเจือจาง

จำเป็นต้องแทรกข้อความค้นหาเดียวกันลงในส่วนหัวหลัก แต่การเกิดขึ้นที่แน่นอนนั้นไม่จำเป็นและไม่พึงประสงค์ด้วยซ้ำ เจือจางดีกว่า

ขอแนะนำให้รวมคำขอหลักไว้ในย่อหน้าแรกด้วย และใกล้เคียงกับจุดเริ่มต้นมากที่สุด แต่ไม่ได้หมายความว่าประโยคแรกควรขึ้นต้นด้วยคำขอหลัก สิ่งนี้ไม่คุ้มที่จะทำอย่างแน่นอน

ทำงานกับเนื้อหา หากไม่ตรงกับความหมายของคำค้นหาหลัก ก็อาจลืมความเกี่ยวข้องได้ บทความที่ได้รับการปรับปรุงอย่างไร้เหตุผลจะเป็นอันตรายต่อไซต์เท่านั้น ผู้เยี่ยมชมจะไม่ได้รับข้อมูลที่จำเป็นและจะไปยังแหล่งข้อมูลอื่นอย่างรวดเร็ว

เครื่องมือค้นหาชอบความหลากหลายในบทความ ดังนั้น เรายินดีต้อนรับรายการ วิดีโอ รูปภาพ ตาราง ไดอะแกรม กราฟ รวมถึงลิงก์ไปยังเนื้อหาที่คล้ายคลึงกัน

ประเด็นสุดท้ายคือจุดที่ยากที่สุดในการนำไปปฏิบัติ แต่จุดหนึ่งที่มีประสิทธิผลมากที่สุดในแง่ของการเพิ่มความเกี่ยวข้อง หากเว็บไซต์อื่นที่มีหัวข้อคล้ายกันเชื่อมโยงไปยังหน้าใดหน้าหนึ่ง สิ่งนี้จะเพิ่มอันดับในผลการค้นหาอย่างมาก

ใช้รายการนี้เป็นรายการตรวจสอบเมื่อเพิ่มประสิทธิภาพหน้าใดๆ และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจะนำหน้านั้นไปอยู่ในตำแหน่งบนสุดในผลการค้นหาอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ฉันขอแนะนำให้ดูรายการตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO

เหตุใดบางครั้งการค้นหาจึงส่งคืนหน้าเว็บที่ไม่เกี่ยวข้อง

การโปรโมต SEO สีดำและสีเทานั้นช้าๆ แต่จะกลายเป็นอดีตไปแล้วอย่างแน่นอน แม้จะมีข้อเท็จจริงนี้ บริการส่งเสริมการขายยังคงเป็นที่ต้องการอย่างมากทางออนไลน์ เวลาผ่านไปอีกเล็กน้อยและโอกาสในการเพิ่มความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์โดยไม่ได้ตั้งใจจะหายไป ความหมายที่เหลืออยู่ในตัวพวกเขาน้อยมากแม้แต่ตอนนี้

หนึ่งในประเด็นหลักของความเกี่ยวข้องในปัจจุบันอยู่ที่ความไม่สมบูรณ์ของโรบ็อตการค้นหาและอัลกอริธึม ปัจจัยบางประการของการส่งเสริมการขายเชิงรุกยังคงได้รับผลจาก SEO ที่ประพฤติตัวไม่เป็นมืออาชีพ น่าเสียดายที่ไซต์ที่มีเนื้อหาคุณภาพขั้นต่ำและลิงก์ "ถูกต้อง" จำนวนมากในปัจจุบันยังคงอยู่ในอันดับต้น ๆ ของจุดหมายปลายทางยอดนิยมที่สุด แนวโน้มนี้เห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในภาคบันเทิงซึ่งไม่ได้อยู่ภายใต้การควบคุมอย่างเข้มงวดโดยเสิร์ชเอ็นจิ้น

การแข่งขันน้อยที่สุด

กล่าวอีกนัยหนึ่งจากทรัพยากรที่แย่มาก 30 รายการ พวกเขาเลือก 10 รายการที่ไม่แย่มากและส่งพวกเขาไปที่ด้านบน โรบ็อตการค้นหาเชื่อว่าการค้นหาบางหน้าในหัวข้อนั้นดีกว่าการบอกผู้เยี่ยมชมว่าไม่ทราบผลลัพธ์ เป็นผลให้ในหัวข้อที่มีการแข่งขันต่ำผลการค้นหาแรกจะถูกครอบครองแม้กระทั่งโดยไซต์เหล่านั้นซึ่งมีเพียงไม่กี่คำจากข้อความค้นหาที่ต้องการเท่านั้น

หากผู้เชี่ยวชาญดำเนินการโปรโมตเว็บไซต์ในหัวข้อที่มีการแข่งขันต่ำ โอกาสในการนำทรัพยากรมาที่ TOP จะมีสูงมาก รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถในการแข่งขันของคำขอ

ข้อสรุปที่เกี่ยวข้อง

เปิดเผยหัวข้อของแบบสอบถามหลักที่คุณเพิ่มประสิทธิภาพบทความในข้อความเสมอ จัดทำเนื้อหา หัวเรื่อง ย่อหน้าย่อย และย่อหน้าสั้น แม้แต่ผู้อ่านที่เคยเข้าชมเว็บไซต์เป็นครั้งแรกก็สามารถเข้าใจโครงสร้างที่เรียบง่ายและเข้าใจได้ง่าย แม้ว่าผู้เยี่ยมชมจะอยู่ในแหล่งข้อมูลเพียง 2-3 นาที สิ่งนี้จะกลายเป็นข้อดีสำหรับไซต์ ภายในไม่กี่นาทีก็ค่อนข้างเป็นไปได้ที่จะให้ข้อมูลขั้นต่ำที่จำเป็นแก่ผู้เยี่ยมชมซึ่งเขาสนใจ

ในขณะที่ศึกษา SEO Talmud ที่ลึกซึ้ง คุณมักจะเจอแนวคิดเรื่อง "ความเกี่ยวข้อง" ของข้อความ หน้า หรือเว็บไซต์โดยรวม ความเกี่ยวข้องมันคืออะไรในคำง่ายๆ? นี่คือสิ่งที่สิ่งพิมพ์นี้จะกล่าวถึง เราจะวิเคราะห์รายละเอียดความเกี่ยวข้องของคำ พิจารณาตัวอย่างผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาที่เกี่ยวข้อง และวิธีการบรรลุเป้าหมาย

ความเกี่ยวข้องมันคืออะไร

ความเกี่ยวข้องคืออัตราส่วนของคำค้นหาต่อผลการค้นหาผลลัพธ์ พูดง่ายๆ ก็คือ ความเกี่ยวข้องของข้อมูลก็คือเนื้อหา (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ) ที่สร้างความพึงพอใจให้กับผู้ใช้ที่ค้นหาข้อมูลนั้นมากน้อยเพียงใด

เพื่อให้เข้าใจว่าความเกี่ยวข้องในการค้นหาคืออะไร เรามาดูตัวอย่างบางส่วนแล้วลองทำความเข้าใจด้วยคำง่ายๆ

ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องผู้ใช้บางรายป้อนคำค้นหาในเครื่องมือค้นหา: "วิธีอบพายแอปเปิ้ล" ด้วยเหตุนี้เราจึงจะได้เว็บไซต์ที่มีสูตรอาหาร 10 อันดับแรก

เรามาเริ่มกันที่ 5 ตำแหน่งแรกแล้ววิเคราะห์จากล่างขึ้นบน (เริ่มที่ 5 กันก่อน):

1. อันดับที่ห้าเราจะเห็นสูตรพายซึ่งจะอธิบายส่วนผสมที่จำเป็นสิ่งที่ต้องผสมและวิธีการปรุงภาพทั่วไปของพายที่เสร็จแล้ว ทุกอย่างคงจะดีในโรดส์ แต่เหตุใดไซต์นี้จึง "ได้รับ" ความเกี่ยวข้องเพียง 60% เท่านั้น (ตัวเลขจากสีน้ำเงินเพื่อความชัดเจน) เรามาทำความเข้าใจเหตุผลกันดีกว่า
2. ในตำแหน่งที่ 4 สูตรเหมือนกับในตัวอย่างก่อนหน้า มีการเพิ่มรูปภาพเพียงไม่กี่ภาพในระหว่างขั้นตอนการทำอาหาร บทความนี้มีข้อมูลมากขึ้นและจะได้รับความเกี่ยวข้อง 70%
3. เราสูงขึ้น ทุกอย่างเหมือนกับในตัวอย่างก่อนหน้านี้พร้อมเพิ่มวิดีโอขั้นตอนการเตรียมพายที่โชคร้ายแล้ว เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่พอใจกับข้อมูลที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ไซต์ได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้อง 80% ด้วยเหตุผลบางประการ
4. รายการที่สองประกอบด้วยสูตรอาหารพร้อมรูปภาพ วิดีโอ คำอธิบายข้อความโดยละเอียด และลิงก์ไปยังสูตรอาหารที่คล้ายกัน เช่น เพิ่มลูกแพร์หรือตัวเลือกที่ถูกกว่า ผู้ใช้ศึกษาเนื้อหา พอใจแล้วจึงไปยังหน้าถัดไป นี่เป็นสัญญาณที่ดีสำหรับเครื่องมือค้นหา ไซต์นี้รับ 90%
5. และสุดท้าย ผู้ชนะของเรา เป็นที่หนึ่งในผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ชุดเนื้อหาที่สมบูรณ์ (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ ลิงก์ไปยังเนื้อหาที่คล้ายกัน) ทำให้ผู้ใช้พึงพอใจ แต่อะไรที่ทำให้ผู้ใช้รายนี้แตกต่างจากผู้ใช้รายก่อน สิ่งที่แยกออกจากกันคือคำหลักที่ใช้อย่างถูกต้องซึ่งตรงกับคำค้นหา ตัวอย่างเช่น ในชื่อเรื่องของหน้า ในแท็ก h1-h6 ข้อความจะมีคำและวลีที่พบในคำขอ สิ่งนี้เรียกว่าความเกี่ยวข้องภายใน ฉันจะพูดถึงเรื่องนี้ด้านล่างเล็กน้อย

ฉันคิดว่าหลังจากตัวอย่างนี้ มันชัดเจนสำหรับคุณแล้วว่าความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บไซต์คืออะไร และจะพิจารณาได้อย่างไร เรากำหนดระดับของความเกี่ยวข้องด้วยสายตา แต่ยังสามารถคำนวณเป็นจำนวนจริงได้ทันทีหลังจากที่เราวิเคราะห์ความเกี่ยวข้องภายในและภายนอก

เกณฑ์ความเกี่ยวข้องของข้อความภายใน

เราได้ดูว่าความเกี่ยวข้องในการค้นหาคืออะไร ในตอนนี้ เราจะสรุปประเด็นหลักที่สามารถช่วยให้คุณได้รับความพึงพอใจสูงสุดจากผู้เข้าชม:

• ประเด็นแรกและหลักคือข้อความควรบอกหรือแสดงสิ่งที่ผู้ใช้ถามถึงในเครื่องมือค้นหา มันเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
• การปรากฏตัวของคำหลักในข้อความเป็นจุดสำคัญ หากเนื้อหาของคุณสมบูรณ์แบบ แต่ไม่มีคำค้นหาที่ได้รับการโปรโมตเกิดขึ้นทุกประการ โอกาสที่จะขึ้นสู่ตำแหน่งสูงสุดก็แทบจะเป็นศูนย์
• การใช้คำพ้องความหมายและรูปแบบคำของคำหลัก
• ความหนาแน่นของคีย์ แนวคิดนี้คือการดำเนินชีวิต ด้วยเนื้อหาที่ดีและการปรับให้เหมาะสมอย่างเหมาะสม การปรากฏคีย์เพียงครั้งเดียวก็เพียงพอแล้ว อย่างไรก็ตาม พยายามอย่าอัดคำเดียวกันติดๆ กัน เพราะจะถือเป็นสแปมและไม่เพียงแต่จะลดความเกี่ยวข้องของการทดสอบเท่านั้น แต่ยังอาจทำให้หน้าดังกล่าวออกจากการค้นหาอีกด้วย
• ตำแหน่งของคำสำคัญ นี่เป็นคำถามที่น่าสนใจ และยังมีข้อโต้แย้งมากมายอยู่รอบข้าง ทุกคนสามารถตกลงกันได้ในเรื่องหนึ่ง คีย์หลักควรอยู่ในรูปแบบที่ตรงกันทุกประการในย่อหน้าแรกของข้อความ โดยครั้งหนึ่งอยู่ตรงกลางและท้ายสุด เท่านี้ก็จะเพียงพอแล้ว
• ใช้วลีสำคัญในแท็ก คำอธิบาย และชื่อเรื่อง h1-h6 ซึ่งจะทำให้เพจของคุณมีน้ำหนักมากสำหรับการค้นหานี้

สิ่งเหล่านี้เป็นหลักการภายในขั้นพื้นฐานที่ใช้กำหนดความเกี่ยวข้องของข้อมูลบนหน้าเว็บไซต์

เกณฑ์ความเกี่ยวข้องภายนอก

ความเกี่ยวข้องภายนอกรวมถึงลิงก์ที่นำไปสู่ไซต์ ยิ่งเพจของคุณเชื่อมโยงบ่อยเท่าไรก็ยิ่งดีเท่านั้น หากหน้าที่วางลิงก์นั้นคล้ายกันหรือเป็นหัวข้อเดียวกัน และแม้แต่จุดยึด (ข้อความลิงก์) ก็ยังมีคำหลักอยู่ สิ่งนี้จะเพิ่มความเกี่ยวข้องของเพจที่วางลิงก์ได้อย่างมาก

วิธีเพิ่มความเกี่ยวข้อง

จะเพิ่มความเกี่ยวข้องของหน้าที่จัดทำดัชนีไว้แล้วได้อย่างไร? คุณสามารถกลับไปที่สองหัวข้อก่อนหน้าและวิเคราะห์ว่าคุณมีทุกอย่างแล้วหรือยัง แต่มาทบทวนตัวเองอีกครั้งและแจกแจงรายละเอียดว่าหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องควรมีลักษณะอย่างไร ไม่ว่าจะเป็นหน้าใหม่หรือต้องแก้ไขหน้าเก่า

ดังนั้นหน้าที่เกี่ยวข้องควรมีสิ่งต่อไปนี้:

1. คำสำคัญในชื่อเรื่อง
2. ป้อน H1
3. คำสำคัญในย่อหน้าแรก (ยิ่งใกล้จุดเริ่มต้นยิ่งดี)
4. เนื้อหาจะต้องตอบสนองต่อคำค้นหาอย่างสมบูรณ์ มีข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อให้ผู้เยี่ยมชมไม่ต้องการดูเว็บไซต์อื่นอีกต่อไป
5. ใช้รูปภาพ วิดีโอ รายการ ย่อหน้าเล็กๆ ลิงก์ไปยังเนื้อหาที่คล้ายคลึงกัน
6. คำอธิบายที่มักใช้ในตัวอย่างข้อมูล (ข้อความค้นหา) ควรสั้น ให้ข้อมูลและน่าสนใจ การใช้คำสำคัญ
7. หน้าจะต้องมีลิงค์เข้ามาจากเว็บไซต์อื่น

คุณสามารถอ่านทุกประเด็นและตรวจสอบว่าทุกอย่างเข้าที่หรือไม่ หากจำเป็น คุณสามารถเสริมบทความ เพิ่มองค์ประกอบบางอย่างได้ ฉันได้พูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้อย่างละเอียดแล้ว

มีบริการออนไลน์มากมายเพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้องของเพจ ฉันจะแสดงรายการบางส่วนของพวกเขา

คุณสามารถตรวจสอบความเกี่ยวข้องได้ที่เว็บไซต์ PR-CY.ru คุณต้องป้อนคำขอที่จำเป็นและระบุ URL ของหน้าที่กำลังตรวจสอบ

Megaindex ยังให้โอกาสนี้ด้วย

เว็บไซต์ majento ยังให้การวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของหน้าต่างๆ

ใช้บริการใดขึ้นอยู่กับคุณ คุณควรลองใช้บริการทั้งหมดและพิจารณาว่าบริการใดที่เหมาะกับคุณที่สุด

ในที่สุด. วัตถุประสงค์ของสิ่งพิมพ์นี้คือเพื่อตอบคำถามของคุณ - "ความเกี่ยวข้องคืออะไรในคำง่ายๆ" ฉันหวังว่าฉันสามารถถ่ายทอดแก่คุณถึงแก่นแท้ของแนวคิดเรื่องความเกี่ยวข้องได้ นี่คือความพึงพอใจของผู้เข้าชมต่อข้อมูลที่ให้ไว้ ความครบถ้วนและความเทียบเท่ากับคำค้นหา

วิดีโอตลกเพื่อการผ่อนคลาย มันไม่ใช่แค่เรื่องการเรียนเสมอไป

แนวคิดของความเกี่ยวข้องของข้อมูล

ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจของฝ่ายบริหารเนื่องจากมีข้อมูลที่ควรใช้ในการคำนวณในการเตรียมข้อมูลสำหรับผู้จัดการ ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องนั้นไม่สำคัญ ข้อมูลซ้ำซ้อนเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายและรายได้ การใช้ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องอาจนำไปสู่ผลที่ตามมาดังต่อไปนี้:

1) การตัดสินใจที่ผิดพลาดอันเป็นผลมาจากการบิดเบือนข้อมูลที่อธิบายสถานการณ์ปัญหาที่ต้องตัดสินใจ

2) ลดประสิทธิภาพและเพิ่มความเข้มข้นของแรงงานในกระบวนการตัดสินใจนั่นคือไม่มีการบิดเบือนข้อมูลแม้ว่าผู้จัดการจะได้รับข้อมูลที่ไม่จำเป็นซึ่งจะเพิ่มเวลาในการตัดสินใจ

ขึ้นอยู่กับการตอบสนองของต้นทุนและรายได้ต่อการตัดสินใจของฝ่ายบริหาร พวกเขาจะแบ่งออกเป็นที่เกี่ยวข้องและไม่เกี่ยวข้อง (รูปที่ 9.2)

ต้นทุนและรายได้ที่เกี่ยวข้องคาดว่าจะเป็นต้นทุนและรายได้ในอนาคตที่แตกต่างกันไปตามทางเลือกอื่น

ข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงจึงไม่เกี่ยวข้องและไม่เป็นประโยชน์ในการตัดสินใจ ข้อมูลดังกล่าวไม่จำเป็นต้องพิจารณาเมื่อหารือเกี่ยวกับทางเลือกอื่น อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเป็นพื้นฐานหลักในการวางแผนจำนวนและพฤติกรรมของค่าใช้จ่ายในอนาคต

แนวทางที่เกี่ยวข้อง - การมุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องในกระบวนการตัดสินใจของฝ่ายบริหารด้วยข้อมูลจำนวนมากช่วยให้คุณสามารถอำนวยความสะดวกและเร่งกระบวนการตัดสินใจได้ดีที่สุด

ข้าว. 23.2. เกณฑ์ความเกี่ยวข้อง

กฎข้อแรกของความเกี่ยวข้อง

ข้อมูลสำหรับผู้บริหารต้องมั่นใจในการตัดสินใจที่ถูกต้อง นี่คือสัญญาณหลักของคุณภาพของข้อมูลสำหรับฝ่ายบริหาร

ตัวอย่าง.

องค์กรสำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์เบเกอรี่จำหน่ายผลิตภัณฑ์ผ่านเครือข่ายร้านค้าปลีกที่พัฒนาแล้ว หลังจากเพิ่มราคาสำหรับส่วนประกอบบางอย่างแล้ว ผู้จัดการโดยอาศัยสัญชาตญาณคาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์บางอย่างไม่ได้ผลกำไร เขาขอให้วิเคราะห์ต้นทุนและรายได้จากการขาย

นักบัญชีที่ได้รับมอบหมายนี้ให้ข้อมูลรายได้จากการขายผลิตภัณฑ์สำหรับงวดและค่าใช้จ่ายทั้งหมด เขาถือว่าค่าใช้จ่ายในการผลิตและบริหารทั้งหมดเป็นต้นทุนการผลิตเพื่อคำนวณรายได้สำหรับผลิตภัณฑ์แต่ละประเภท ผลการคำนวณพบว่าสินค้า “เบเกิลกับเมล็ดฝิ่น” ขายขาดทุน ผู้จัดการตัดสินใจยุติการผลิตผลิตภัณฑ์ประเภทนี้

อย่างไรก็ตามหลังจากนี้กำไรของบริษัทลดลงเนื่องจากรายได้จากการขายที่ลดลงไม่ได้ทำให้ค่าใช้จ่ายลดลงตามสัดส่วน ค่าใช้จ่ายในการผลิตและบริหารคงที่บางส่วนยังคงอยู่ที่ระดับเดิม ในกรณีนี้ ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องจะถูกนำมาพิจารณาด้วย เช่น ค่าเช่าพื้นที่ค้าปลีก ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษายานพาหนะ และเงินเดือนของเจ้าหน้าที่ธุรการ สิ่งที่เกี่ยวข้องในกรณีนี้คือตัวบ่งชี้ทั่วไป: ต้นทุนผันแปร ปริมาณการขาย (รายได้จากการขาย) รายได้ส่วนเพิ่ม ต้นทุนและรายได้เฉพาะอาจเกี่ยวข้อง: ราคาต่อหน่วย, ส่วนแบ่งของต้นทุนผันแปรต่อหน่วยผลิตภัณฑ์, รายได้ส่วนเพิ่มต่อหน่วยผลิตภัณฑ์ ความเกี่ยวข้องของต้นทุนสามารถมองเห็นได้ชัดเจนเมื่อวิเคราะห์ "ค่าใช้จ่ายในช่วงที่ผ่านมา" ที่เกิดขึ้นจากการตัดสินใจครั้งก่อน

กฎข้อที่สองของความเกี่ยวข้อง

ข้อมูลเพื่อการจัดการควรนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและไม่ควรมีข้อมูลที่ไม่จำเป็นความเกี่ยวข้องของข้อมูลสำหรับการตัดสินใจด้านการจัดการสามารถเพิ่มขึ้นได้โดยใช้ต้นทุนทางเลือก (ตามเงื่อนไข) ตัวอย่างเช่น ที่องค์กร Oldham เมื่อต้นงวด ยอดคงเหลือของวัตถุดิบอยู่ที่ 1,100 หน่วยที่ 120 UAH ต่อหน่วย บริษัทสามารถขายของเหลือได้ในราคา 210 UAH ต่อหน่วย หรือ 100 UAH ต่อหน่วย จะกำจัดทิ้งหรือผลิตสินค้า 2 ประเภท

มีการอภิปรายถึงทางเลือกอื่นเกี่ยวกับวิธีการใช้สต็อกวัตถุดิบในคลังสินค้าอย่างมีกำไรสูงสุด: จัดระเบียบการผลิตผลิตภัณฑ์ ขาย และกำจัดทิ้ง

ควรนำเสนอข้อมูลแก่ฝ่ายบริหารในแบบฟอร์มนี้ (ตาราง 23.1)

ตารางที่ 23.1. ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (รูปแบบดั้งเดิม)

ต้นทุนค่าเสียโอกาสจะปรับเปลี่ยนการรายงานเพื่อให้ชัดเจนในทันทีว่าการผลิตผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ มีผลกำไรเพียงใดมากกว่าการขายตัวเลือกทางเลือกที่ดีที่สุด หรือในทางกลับกัน (ตารางที่ 23.2)

ตารางที่ 23.2. ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (โดยใช้ต้นทุนโอกาส)

การใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมภายใต้ข้อจำกัด

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมการผลิตขององค์กร จำเป็นต้องวิเคราะห์ไม่เพียงแต่ข้อมูลเกี่ยวกับต้นทุนและการแบ่งออกเป็นค่าคงที่และตัวแปร แต่ยังคำนึงถึงปัจจัยอื่น ๆ ที่ส่งผลต่ออัตรากำไรด้วย

แต่ละองค์กรประสบกับการขาดดุลในกิจกรรมของตนอยู่ตลอดเวลา ซึ่งจำกัดความสามารถของตน นี่อาจเป็นการจัดหาทรัพยากรวัสดุ (วัตถุดิบ) กำลังการผลิต ความต้องการผลิตภัณฑ์ จำนวนและคุณสมบัติของกำลังแรงงาน ความพร้อมของเงินทุนหมุนเวียน ฯลฯ ที่ไม่เพียงพอ

การดำเนินงานในเงื่อนไขดังกล่าว องค์กรจะต้องเลือกกิจกรรมที่สร้างผลกำไรสูงสุดจากการขาดแคลนทรัพยากรที่มีอยู่ และรับรองว่ากิจกรรมเหล่านั้นจะมีการใช้งานอย่างเต็มที่และมีประสิทธิภาพ

การใช้ทรัพยากรที่หายากอย่างจำกัดให้เกิดประโยชน์สูงสุดคือการตัดสินใจเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุดภายใต้ข้อจำกัดที่มีอยู่ การวิเคราะห์เพื่อตัดสินใจขึ้นอยู่กับจำนวนข้อจำกัด (รูปที่ 23.4)

ข้าว. 23.4. วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตด้วยปัจจัยจำกัดจำนวนต่างๆ กัน

วิเคราะห์ด้วยข้อจำกัดเดียว

การวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดโดยมีข้อจำกัดเดียวนั้นขึ้นอยู่กับตัวบ่งชี้รายได้ส่วนเพิ่มต่อหน่วยการวัดปัจจัยจำกัด (ชั่วโมงคน ชั่วโมงเครื่องจักร หน่วยวัตถุดิบ หน่วยกำลัง ฯลฯ) .

การก่อตัวของโปรแกรมการผลิตที่เหมาะสมที่สุดนั้นดำเนินการเป็นขั้นตอน:

1) การกำหนดรายได้ส่วนเพิ่มต่อหน่วยของปัจจัยจำกัด

2) การจัดอันดับกิจกรรมตามระดับความสามารถในการทำกำไรที่กำหนดในระยะแรก

3) การกำหนดโปรแกรมกิจกรรมที่เหมาะสมที่สุดโดยคำนึงถึงปัจจัยจำกัด

เมื่อวิเคราะห์การใช้ทรัพยากรจำนวนจำกัด จำเป็นต้องคำนึงถึงความต้องการอุปสงค์ขั้นต่ำจากผลิตภัณฑ์ทุกประเภทหรือการปฏิบัติตามประเภทที่ต้องการด้วย

การวิเคราะห์ภายใต้ข้อจำกัดสองประการ

เมื่อพิจารณาจากข้อจำกัดสองประการ การวิเคราะห์สามารถทำได้โดยการสร้างและการแก้ระบบสมการเชิงเส้นด้วยค่าไม่ทราบค่าสองตัวหรือโดยวิธีกราฟิก เมื่อใช้วิธีการแบบกราฟิก ปัญหาที่คล้ายกันจะได้รับการแก้ไขด้วยวิธีนี้ ระบบพิกัดถูกสร้างขึ้นตามแกน x ซึ่งมีการกำหนดผลิตภัณฑ์ประเภทหนึ่ง (เช่น A) และตามแกน y - ที่สอง (B)

จากนั้นจะคำนวณปริมาณการผลิตสูงสุดที่เป็นไปได้ โดยมีเงื่อนไขว่าจะมีการผลิตผลิตภัณฑ์เพียงประเภทเดียวเท่านั้น ค่าเหล่านี้จะเป็นพิกัดของเส้นจำกัดและพิกัดของจุดตัดกันจะกำหนดลักษณะปริมาณการผลิตที่เหมาะสมที่สุดของผลิตภัณฑ์บางประเภท

วิเคราะห์ตั้งแต่สามคนขึ้นไป

หากมีข้อจำกัดตั้งแต่สามข้อขึ้นไป การวิเคราะห์จะดำเนินการโดยใช้โปรแกรมเชิงเส้น การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นเป็นวิธีการที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมการผลิตโดยการแก้ชุดสมการเชิงเส้น

กระบวนการโปรแกรมเชิงเส้นดำเนินการตามลำดับต่อไปนี้:

การเขียนสมการฟังก์ชันวัตถุประสงค์และสมการจำกัด

การแก้แบบจำลองโดยใช้วิธีซิมเพล็กซ์หรือบนคอมพิวเตอร์โดยใช้โปรแกรมปรับให้เหมาะสมมาตรฐาน

การวิเคราะห์วิธีแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

ในการรวบรวมสมการสำหรับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ จำเป็นต้องกำหนดตัวแปร (ปริมาณการผลิตของผลิตภัณฑ์แต่ละประเภท) และฟังก์ชันวัตถุประสงค์ นั่นคือเป้าหมายที่เราต้องการบรรลุ (จำนวนกำไรหรือจำนวน รายได้ส่วนเพิ่ม)

โดยปกติแล้วการแก้ปัญหาของแบบจำลองจะดำเนินการบนคอมพิวเตอร์ เป็นผลให้ได้สมการซึ่งพารามิเตอร์แสดงจำนวนหน่วยของผลิตภัณฑ์แต่ละประเภทที่แนะนำให้ผลิต (x) และรายได้ที่จะได้รับ

ดัชนีเครื่องมือค้นหาและความเกี่ยวข้องของการค้นหา

บ่อยครั้งเมื่อพูดถึงการโปรโมทเว็บไซต์ใน PS คำศัพท์เช่น ความเกี่ยวข้องในการค้นหาและ ดัชนีเครื่องมือค้นหา. มันคืออะไร?

แนวคิดของความเกี่ยวข้อง

ความหมายตรงตัวคือ "ความเกี่ยวข้อง" การโต้ตอบกับบางสิ่งบางอย่าง. บี เธอหมายถึง

• ประการแรก ความสอดคล้องของผลการค้นหา (SERP) กับคำขอของผู้ใช้
• และประการที่สอง การโต้ตอบของหน้าเว็บไซต์ตามคำขอนี้

เป็นเหตุผลที่ยิ่งความเกี่ยวข้องในทั้งสองกรณีสูงขึ้นเท่าใด ผู้ใช้ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น: เขาได้รับคำตอบ เหมาะสมที่สุด .

โดยทั่วไป ความเกี่ยวข้องเป็นปัจจัยความสำเร็จพื้นฐานของทั้งสองฝ่าย เครื่องมือค้นหา , และสำหรับ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ SEO .

• สำหรับแบบแรก ความเกี่ยวข้องสูงสุดของผลการค้นหาเป็นสิ่งสำคัญ (เช่น ถูกต้อง ตั้งแต่ — จัดเรียงไซต์ตามความเกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาที่กำหนด) - มิฉะนั้นผู้ใช้จะไม่ได้รับคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามของตน และจะเปลี่ยนไปใช้ PS อื่น
• อย่างที่สองคือความเกี่ยวข้องสูงสุดของหน้าที่โปรโมตสำหรับคำขอเฉพาะเจาะจงเพื่อให้ได้ค่าสูงสุด

ควรเพิ่มที่นี่ว่าทั้งสอง "สาขา" ของแนวคิดนี้มีความสำคัญพร้อมกันสำหรับทั้งเครื่องมือค้นหาและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ - เครื่องมือค้นหาต้องการให้หน้าเว็บไซต์ในผลลัพธ์มีความเกี่ยวข้องกับข้อความค้นหา และผู้เพิ่มประสิทธิภาพต้องการให้ผลลัพธ์มีความเกี่ยวข้อง

ประเด็นก็คือเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับความเข้าใจที่ถูกต้องของเครื่องมือค้นหาเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของข้อความค้นหาที่กำหนด (ความชัดเจนของการทำงานของอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหา) ในลักษณะเดียวกับที่เครื่องมือค้นหาพึ่งพาสิ่งนี้ มิฉะนั้นทั้งสองจะสูญเสียการจราจร

ดัชนีเครื่องมือค้นหา

บนอินเทอร์เน็ตคุณมักจะได้ยิน” Google จัดทำดัชนีไซต์ของฉันอย่างรวดเร็ว"หรือ " ยานเดกซ์เตะมันออกจากดัชนี"และอื่น ๆ นี่คือดัชนีประเภทใด?

วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำความเข้าใจเรื่องนี้คือการเปรียบเทียบกับชีวิตจริง ตัวอย่างเช่นกับหนังสือคือมีดัชนีตัวอักษร ประกอบด้วยคำที่ใช้บ่อยและหมายเลขหน้าที่ปรากฏ ด้วยเหตุผลบางอย่าง เทพนิยายเกี่ยวกับหัวผักกาด เข้ามาในใจ ปล่อยให้มันเป็นตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของดัชนีการค้นหา

สมมติว่าหนังสือที่มีเทพนิยายนี้มีเพียง 5 หน้าเท่านั้น ดัชนีตัวอักษรระบุว่าคำว่า "หัวผักกาด" ปรากฏในหน้าที่ 1, 2, 3, 4 และ 5:

• "หัวผักกาด": 1,2,3,4,5

คำว่า “แมว” ในวันที่ 4 และ 5:

• "แมว": 4,5

และคำว่า “เรียก” ในหน้า 2,3,4,5:

• “เรียกว่า”: 2.3, 4,5

ผู้ใช้ป้อนคำว่า "หัวผักกาด" ในการค้นหา - เขาได้รับหน้าที่ 1, 2, 3, 4, 5 และเรียงลำดับตามลำดับความเกี่ยวข้องจากมากไปน้อย (สิ่งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในความเห็นของเครื่องมือค้นหาอยู่ด้านบน)

ตอนนี้เขาค้นหาวลี “แมวเรียกว่า” ไม่มีวลีดังกล่าวในดัชนี แต่มีคำว่า "แมว" และ "เรียกว่า" และปรากฏพร้อมกันในหน้า 4 และ 5 ทั้งสองหน้านี้จะตรงกับข้อความค้นหา โดยหน้าใดหน้าหนึ่งมีความเกี่ยวข้องมากกว่า

ความจริงแล้วความคล้ายคลึงของหนังสือบนอินเทอร์เน็ตก็คือตัวมันเอง เหล่านั้น. เสิร์ชเอ็นจิ้นจัดเก็บข้อความเกือบทั้งหมดจากไซต์ที่จัดทำดัชนี (โดยล้างแท็ก html ไปแล้วก่อนหน้านี้) มันน่ากลัวที่จะจินตนาการว่าเสิร์ชเอ็นจิ้นต้องการฮาร์ดไดรฟ์จำนวนเท่าใด.. (อาจจะทำไม่ได้หากไม่มี)

ดังนั้นดัชนีเครื่องมือค้นหาจึงเป็นการรวบรวมข้อมูลข้อความตามลำดับ นอกจากนี้ยังสามารถสั่งซื้อได้ ตามพารามิเตอร์นับพัน(ยิ่ง PS พัฒนามากเท่าไรก็ยิ่งมีมากขึ้นเท่านั้น) ซึ่งส่วนใหญ่ไม่มีใครไม่รู้จักยกเว้นผู้พัฒนาอัลกอริทึม ท่ามกลางพารามิเตอร์เหล่านี้:

ยิ่งมีการรวบรวมดัชนีที่มีความสามารถมากขึ้นและความเกี่ยวข้องของการค้นหาก็จะยิ่งดียิ่งขึ้นสำหรับทั้งผู้ใช้และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ