Хочешь в ТОП? Хватит хотеть, пора действовать!

Начать продвижение
Rookee / Блог / Мастер-класс: “Зверинец Google под микроскопом: учимся уживаться с "Пингвином"

Мастер-класс: “Зверинец Google под микроскопом: учимся уживаться с "Пингвином"

Мастер-класс: “Зверинец Google под микроскопом: учимся уживаться с "Пингвином"

Дмитрий Силаев, ведущий маркетолог департамента продуктового маркетинга холдинга Ingate

Дмитрий начал интересоваться поисковым продвижением и поисковыми технологиями еще в 2009 году, активно занимается SEO с конца 2010. В январе 2011 начал работать маркетологом в холдинге Ingate. Менее чем за 1,5 года успел принять участие в разработке таких сервисов, как Rookee, Rooletka, Babkee. Среди интересов – SEO, социальные сети и SMM, маркетинг, блогинг, кино и активный отдых.

В прошлой статье вы могли прочитать рекомендации о том, что делать, если продвигаемый сайт попал под действие нового алгоритма Google "Пингвин". Сегодня мы расскажем, какие ссылки Пингвин" считает плохими, выявим качественные характеристики хороших доноров и рассмотрим, как правильно выстроить стратегию продвижения сайта в новых условиях. 

В ходе исследования нашими специалистами были проанализированы купленные в сервисе ROOKEE ссылки для двух типов проектов:

  • проекты, которые в период с 15-го апреля по 10 мая показали положительную динамику в поисковой системе Google;
  • проекты, которые в период с 15-го апреля по 10 мая показали отрицательную динамику в поисковой системе Google;

Всего было проанализировано порядка 40 000 проектов, продвигающихся в системе ROOKEE под Google, более 600 000 ключевых фраз и 30 000 000 ссылок, что позволяет говорить о репрезентативности полученной выборки. Полученные ссылки мы разделили на 4 группы: высокоэффективные, эффективные, средней эффективности и неэффективные. Анализ проходил в несколько этапов:

  • исследование ссылок;
  • изучение доноров (уникальных доменов), на которых размещены ссылки.

В ходе проведенного кластерного анализа ссылок нам удалось выявить основные характеристики, которые отличают эффективных и неэффективных доноров.

Кластерный анализ, или чем плохие ссылки отличаются от хороших

Статистический анализ данных, посредством методов машинного обучения, позволил выделить 4 кластера ссылок с последующей валидацией полученных данных:

  • Cluster 1 - ссылки с высоким показателем эффективности;
  • Cluster 2 - эффективные ссылки;
  • Cluster 3 - ссылки средней эффективности;
  • Cluster 4 - неэффективные ссылки (как показал анализ, изначально эта группа ссылок удовлетворяла высоким критериям, однако качество страниц доноров имеет свойство ухудшаться).

Данные ссылки были разделены на кластеры согласно следующим критериям эффективности: скорость выведения запроса в ТОП, уровень вложенности страницы донора и таких показателей, как PR и тИЦ. Для идентификации "хороших" доноров мы проанализировали ссылки, проставленные на сайты, позиции которых с 15-го апреля по 10 мая показали положительную динамику. В ходе анализа мы выявили основные показатели качества доноров (PR главной страницы, PR страницы донора, уровень вложенности страницы, количество внешних ссылок на странице):

Рис. 1. Основные показатели ссылок проектов, позиции которых показали положительную динамику

Было установлено, что у сайтов, позиции которых по запросам росли, количество ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 (наиболее эффективные доноры) составило 35-40%:

Рис. 2 Распределение ссылок проектов, позиции которых показали положительную динамику

Отметим, что отличительными чертами наиболее эффективных ссылок (Cluster 1 и Cluster 2) являлись высокий показатель PR главной страницы (на уровне 2-5 пункта), PR страницы донора (на уровне 1-4 пункта) и средний уровень вложенности, который доходил до третьего уровня включительно. 

Анализ ссылочной массы сайтов, позиции которых с 15-го апреля по 10 мая показали отрицательную динамику, помог выявить ряд отличий. Ниже представлены основные показатели ссылок у проектов, позиции которых в рассматриваемый период времени показывали отрицательную динамику (PR главной страницы, PR страницы донора, уровень вложенности страницы, количество внешних ссылок на странице): 

Рис. 3 Основные показатели ссылок проектов, позиции которых показали отрицательную динамику 

Стоит отметить, что доноры из Cluster 4 имеют очень высокий уровень вложенности страницы, более низкий уровень PR страницы донора и, по мнению Google, не имеют "веса";. Концентрация доноров этого кластера у сайтов, позиции которых с 15-го апреля по 10 мая показали отрицательную динамику, достаточно высока и составляет порядка 67% от ссылочной массы. Концентрация хороших ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 менее 30%:

Рис. 4. Распределение ссылок проектов, позиции которых показали отрицательную динамику 

Сравнительный анализ рисунков 1 и 3 также выявляет существенные различия между донорами по параметру Page Rank. Обратите внимание, что успешные проекты имеют PR донора на отметке порядка 2 – Cluster 1 и Cluster 2, в то время как Cluster 3 и 4 в группе неуспешных проектов имеют PR=0. Столь очевидное расхождение в величинах также является существенным признаком дифференциации сайтов технологией "Пингвин".

Особо хотелось бы обратить внимание на тот факт, что в результате исследования влияние параметра внешних ссылок на странице на результативность продвижения / подверженность "Пингвин" не выявлено. Существующие в настоящий момент слухи среди SEO-специалистов в отношении этого параметра несостоятельны.

Также в процессе выполнения кластерного анализа был выявлен ряд второстепенных показателей, оказывающих значимое влияние на качество ссылочной массы. Сопоставление второстепенных показателей приведено на рисунке 5:

Рис. 5.1 Второстепенные показатели ссылок проектов, показавших положительную динамику

Рис. 5.2 Второстепенные показатели ссылок проектов, показавших отрицательную динамику

Перечислим только основные из них:

  • возраст домена;
  • количество страниц в индексе Google;
  • количество страниц в индексе Яндекса.

Сопоставление графиков на рисунках 5.1 и 5.2 наглядно показывает различие между выборками успешных и неуспешных проектов по параметру "возраст домена". Это наиболее сильный из второстепенных признаков.

Интересна ситуация с параметрами "количество страниц в индексе "Google" и "количество страниц в индексе "Яндекса". Из представленных гистограмм очевидна их высокая корреляция, более того, они близки и по значениям. Это указывает на схожий характер интерпретации этих характеристик и одновременно на отсутствие их дифференцирующего влияния на ранжирование сайтов-акцепторов. Немного выделяется разве что выборка на рис. 5.1 в 3 и 4 кластерах. Эти значения можно рассматривать как минимально допустимые.

Типы анкоров

В ходе исследования нами также были проанализированы типы анкоров. Нами было выявлено, что у ссылок, чьи позиции показали отрицательную динамику, процент точного вхождения продвигаемых фраз в анкоры составил от 50% до 70%. У сайтов, показавших положительную динамику, процент точного вхождения продвигаемых фраз в анкоры составляет не более 40%. Стоит отметить, что подросшие сайты в большей степени использовали безанкорные тексты ссылок. Процент таких ссылок составил до 40% от общего количества использовавшихся анкоров (рис. 6-8).

Рис. 6

Рис. 7

Рис. 8

Таким образом, выявленное процентное соотношение безанкорных текстов ссылок и текстов ссылок, содержащих точное вхождение запроса, подтвердило ранее выдвинутую гипотезу западных seo-специалистов.

Выводы

Результаты проведённого исследования показывают, что "Пингвин" – это, прежде всего, некая технологическая надстройка над текущим алгоритмом ранжирования, призванная карать и наказывать за "накрутку позиций" через ссылочное продвижение. При этом действует она очень избирательно и осторожно. Тот факт, что появление "Пингвин" в рунете всколыхнуло такую волну негодования, намекает лишь на качество тех ресурсов, продвижением которых занимаются специалисты.

Подведём итоги всем нашим аналитическим выкладкам. По графикам на рисунках 1 и 2 можно заметить, что по параметру "уровень вложенности страницы" группа успешных проектов независимо от кластера имеет значения этого параметра, практически равные значениям в группе неуспешных (рис. 2). Только для 4-го кластера в группе неуспешных обнаруживается "шип" – резкий всплеск по глубине вложенности. Это позволяет сделать вывод, что назначением "Пингвина" является не изменение приоритетов в ранжировании, а обнаружение и пессимизация лишь определённых групп сайтов с характерными сильными отрицательными признаками. Одним из таких сильных признаков, как нам удалось установить, является "уровень вложенности страницы". Однако этот признак не является единственным, подвергаемым анализу со стороны технологии "Пингвин". Другой обнаруженный сильный признак – "PR страницы донора".

Помимо сильных признаков, были обнаружены второстепенные, слабые признаки, тем не менее также оказывающие значимое влияние на результативность продвижения. На рисунке 5 приведено наглядное сопоставление слабых признаков.

Хотим обратить особое внимание читателей на следующие параметры: "возраст домена, "количество страниц в индексе Яндекса", "количество страниц в индексе Google". Кстати, остаётся открытым любопытный вопрос – так кто же за кем подсматривает? :)

Исходя из результатов проведенного исследования, можно сделать вывод, что при продвижении под Google стоит уделять особое внимание качеству ссылочной массы. 

Анализ структуры анкоров ссылочной массы также дал интересное наблюдени – точное вхождение текста запроса действительно оказывает сильное негативное влияние на результаты продвижения. 

Рекомендации:

  • не используйте для продвижения страницы с уровнем вложенности более 6;
  • не покупайте ссылки на страницах с PR менее 1, оптимально – от 2;
  • настоятельно не рекомендуем злоупотреблять точными вхождениями текста запроса в анкоры – ограничивайте долю таких текстов.

В настоящий момент в ROOKEE полностью актуализированы настройки white-листов и стратегии продвижения запросов под Google. Это позволит пользователям сервиса сохранить эффективность продвижения в поисковой системе Google, несмотря на агрессию "Пингвина".

Удачного продвижения!

rookee, 29 Мая 2012
3784
Комментарии
Сортировать до дате    
А
Андрей
29 Ноября 2012 23:50:14
29 Ноября 2012 23:50:14
Страниц в индексе Google оптимально от 40000, как такие цифры выставить в настройках стратегии ? max 1000 страниц.
Страниц в индексе Google оптимально от 40000, как такие цифры выставить в настройках стратегии ? max 1000 страниц.
Д
Дмитрий Силаев
15 Июня 2012 14:33:45
15 Июня 2012 14:33:45
Дмитрий, по моему, эта статья как раз и имеет цель убедить других, в том числе и меня, в том, какое было классное и грамотное исследование проведено и по его результатам Rookee перенастроили все фильтры и всем будет счастье в борьбе с Пингвином.


Дмитрий, Вы задали вопрос - я Вам подробно, развёрнуто ответил и всё объяснил. Дважды...
Ну что ещё мне предпринять?! :)

А по поводу статьи - цели публикации 3 в порядке убывания приоритета:
1. Получить данные для адаптации фильтров системы под произошедшие в поиске Google изменения.
2. Дать фактические рекомендации клиентам для снижения рисков при продвижении в Google.
3. Подвтердить профессиональный статус команды разработчиков сервиса.

П.с. Мои вопросы так и остались без ответа


Слушающий да услышит...

[quote]Дмитрий, по моему, эта статья как раз и имеет цель убедить других, в том числе и меня, в том, какое было классное и грамотное исследование проведено и по его результатам Rookee перенастроили все фильтры и всем будет счастье в борьбе с Пингвином. [/quote] Дмитрий, Вы задали вопрос - я Вам подробно, развёрнуто ответил и всё объяснил. Дважды... Ну что ещё мне предпринять?! :) А по поводу статьи - цели публикации 3 в порядке убывания приоритета: 1. Получить данные для адаптации фильтров системы под произошедшие в поиске Google изменения. 2. Дать фактические рекомендации клиентам для снижения рисков при продвижении в Google. 3. Подвтердить профессиональный статус команды разработчиков сервиса. [quote]П.с. Мои вопросы так и остались без ответа[/quote] Слушающий да услышит...
Д
Дмитрий
6 Июня 2012 02:27:58
6 Июня 2012 02:27:58
Сообщение от Дмитрий Силаев:

Сообщение от Дмитрий:

В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.



Дмитрий, я не ставил целью убедить в чём-то Вас. Если представленные результаты Вас в чём-либо не устраивают - проведите собственное и предложите общественности. С большим интересом проанализирую Ваши достижения в области кластерного анализа. Успехов в этом нелёгком деле! :-)



Дмитрий, по моему, эта статья как раз и имеет цель убедить других, в том числе и меня, в том, какое было классное и грамотное исследование проведено и по его результатам Rookee перенастроили все фильтры и всем будет счастье в борьбе с Пингвином.
П.с. Мои вопросы так и остались без ответа.
П.п.с. Естественно, я никакого собственного исследования провести не могу, у меня просто нет данных, да и как физически проводить кластеризацию я подзабыл.
[quote] Сообщение от [b]Дмитрий Силаев[/b]:[paragraph][quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.[/paragraph][/quote] Дмитрий, я не ставил целью убедить в чём-то Вас. Если представленные результаты Вас в чём-либо не устраивают - проведите собственное и предложите общественности. С большим интересом проанализирую Ваши достижения в области кластерного анализа. Успехов в этом нелёгком деле! :-)[/paragraph][/quote] Дмитрий, по моему, эта статья как раз и имеет цель убедить других, в том числе и меня, в том, какое было классное и грамотное исследование проведено и по его результатам Rookee перенастроили все фильтры и всем будет счастье в борьбе с Пингвином. П.с. Мои вопросы так и остались без ответа. П.п.с. Естественно, я никакого собственного исследования провести не могу, у меня просто нет данных, да и как физически проводить кластеризацию я подзабыл.
ы
ыа
5 Июня 2012 23:37:51
5 Июня 2012 23:37:51
Сообщение от VHS:


Хоть работа и проделана, но результат - куча графиков и картинок, не имеющая никакой информативной ценности. При анализе вхождения слова "задница" в тексты продвигаемых страниц, наверняка тоже получим некие данные, а потом поделим на кластеры и скажем - какое же должно быть ссылочное, чтобы продвинуть задницу в топ по пластиковым окнам...


:) Мысль любопытная, но могут быть проблемы с релевантностью задницы пластиковым окнам. Хотя, если это российские пластиковые окна, то вполне могет быть. ))
[quote] Сообщение от [b]VHS[/b]:[paragraph] Хоть работа и проделана, но результат - куча графиков и картинок, не имеющая никакой информативной ценности. При анализе вхождения слова "задница" в тексты продвигаемых страниц, наверняка тоже получим некие данные, а потом поделим на кластеры и скажем - какое же должно быть ссылочное, чтобы продвинуть задницу в топ по пластиковым окнам...[/paragraph][/quote] :) Мысль любопытная, но могут быть проблемы с релевантностью задницы пластиковым окнам. Хотя, если это российские пластиковые окна, то вполне могет быть. ))
V
VHS
5 Июня 2012 19:14:57
5 Июня 2012 19:14:57
мега анализ... С удовольствием бы получил выборку для извращений и представил бы что-то более сносное. Принципиально не вижу смысла деления по кластерам - для начала нужно выяснить показатели исследуемых свойств страниц, уловить закономерность от них к движению в выдаче, после чего выявлять знак влияния свойства - ведь некие свойства (их отсутствие) так же влияют на движение в выдаче...

Хоть работа и проделана, но результат - куча графиков и картинок, не имеющая никакой информативной ценности. При анализе вхождения слова "задница" в тексты продвигаемых страниц, наверняка тоже получим некие данные, а потом поделим на кластеры и скажем - какое же должно быть ссылочное, чтобы продвинуть задницу в топ по пластиковым окнам...

Конечно ИМХО, но анализ никакой и выводы притянуты к воздуху.
мега анализ... С удовольствием бы получил выборку для извращений и представил бы что-то более сносное. Принципиально не вижу смысла деления по кластерам - для начала нужно выяснить показатели исследуемых свойств страниц, уловить закономерность от них к движению в выдаче, после чего выявлять знак влияния свойства - ведь некие свойства (их отсутствие) так же влияют на движение в выдаче... Хоть работа и проделана, но результат - куча графиков и картинок, не имеющая никакой информативной ценности. При анализе вхождения слова "задница" в тексты продвигаемых страниц, наверняка тоже получим некие данные, а потом поделим на кластеры и скажем - какое же должно быть ссылочное, чтобы продвинуть задницу в топ по пластиковым окнам... Конечно ИМХО, но анализ никакой и выводы притянуты к воздуху.
Д
Дмитрий Силаев
5 Июня 2012 12:09:35
5 Июня 2012 12:09:35
Сообщение от Дмитрий:

В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.


Дмитрий, я не ставил целью убедить в чём-то Вас. Если представленные результаты Вас в чём-либо не устраивают - проведите собственное и предложите общественности. С большим интересом проанализирую Ваши достижения в области кластерного анализа. Успехов в этом нелёгком деле! :-)
[quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.[/paragraph][/quote] Дмитрий, я не ставил целью убедить в чём-то Вас. Если представленные результаты Вас в чём-либо не устраивают - проведите собственное и предложите общественности. С большим интересом проанализирую Ваши достижения в области кластерного анализа. Успехов в этом нелёгком деле! :-)
Д
Дмитрий
5 Июня 2012 11:31:26
5 Июня 2012 11:31:26
П.с. там в цитируемый кусок попал мой первый вопрос
П.с. там в цитируемый кусок попал мой первый вопрос
Д
Дмитрий
5 Июня 2012 11:29:54
5 Июня 2012 11:29:54
Сообщение от Дмитрий Силаев:

Сообщение от Дмитрий:


Дмитрий. Ещё раз, цитата: "Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования" - успешность определялась, очевидно, по проценту выхода в ТОП.



Поясните, вообще непонятно. Ну вот вы взяли группу "успешные" и множество ссылок, которые стоят на "успешные". Кластеризовали множество, т.е. разбили на 4 группы (кластера), и как потом определили, что кластер 1 лучше кластера 2? Как вы поняли, что ссылки из кластера 1 дают больший прирост позиций, чем ссылки из кластера 2? Это явно выходит за рамки кластеризации.


Сообщение от Дмитрий:


Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе.
Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов?
При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?
"Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов?
При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?"
-----------------
По первому вопросу - потому что это увеличивает размерность задачи и, соответственно, размерность результатов. Сложно дать наглядную визуализацию, а постить десятки таблиц-срезов по плоскостям пространства... кто в этом разберётся? Вы себе, например, 4-х мерный куб представляете? :)
По второму - да, текст ссылки является значимым фактором.


Много красивых слов. Можно было бы дать аналогичные Рис. 1. данные, только добавив еще один параметр - "текст ссылки". Ну кластеров было бы больше, какая разница. В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.
[quote] Сообщение от [b]Дмитрий Силаев[/b]:[paragraph][quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] Дмитрий. Ещё раз, цитата: "Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования" - успешность определялась, очевидно, по проценту выхода в ТОП.[/paragraph] [/quote] Поясните, вообще непонятно. Ну вот вы взяли группу "успешные" и множество ссылок, которые стоят на "успешные". Кластеризовали множество, т.е. разбили на 4 группы (кластера), и как потом определили, что кластер 1 лучше кластера 2? Как вы поняли, что ссылки из кластера 1 дают больший прирост позиций, чем ссылки из кластера 2? Это явно выходит за рамки кластеризации. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе. Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов? При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым? "Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов? При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?" ----------------- По первому вопросу - потому что это увеличивает размерность задачи и, соответственно, размерность результатов. Сложно дать наглядную визуализацию, а постить десятки таблиц-срезов по плоскостям пространства... кто в этом разберётся? Вы себе, например, 4-х мерный куб представляете? :) По второму - да, текст ссылки является значимым фактором. [/paragraph][/quote] Много красивых слов. Можно было бы дать аналогичные Рис. 1. данные, только добавив еще один параметр - "текст ссылки". Ну кластеров было бы больше, какая разница. В общем, вы точно меня не убедили, просто какие-то отмазы. Или кластеризовать с учетом всех значимых параметров, чтобы в параметрах учитывался текст ссылки и с учетом этого получались бы кластеры, или... получилось то, что получилось.
Д
Дмитрий Силаев
5 Июня 2012 11:01:38
5 Июня 2012 11:01:38
Сообщение от Дмитрий:


На основе чего было определено, что А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички) и т.д?... то, что у них PR выше? Всю ссылочную массу успешных проектов разделили на кластеры. Откуда следуют выводы, что один кластер эффективнее другого? Эффективнее по какому показателю?


Дмитрий. Ещё раз, цитата: "Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования" - успешность определялась, очевидно, по проценту выхода в ТОП.

Сообщение от Дмитрий:


Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе.
Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов?
При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?


"Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов?
При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?"
По первому вопросу - потому что это увеличивает размерность задачи и, соответственно, размерность результатов. Сложно дать наглядную визуализацию, а постить десятки таблиц-срезов по плоскостям пространства... кто в этом разберётся? Вы себе, например, 4-х мерный куб представляете? :)
По второму - да, текст ссылки является значимым фактором.
[quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] На основе чего было определено, что А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички) и т.д?... то, что у них PR выше? Всю ссылочную массу успешных проектов разделили на кластеры. Откуда следуют выводы, что один кластер эффективнее другого? Эффективнее по какому показателю? [/paragraph] [/quote] Дмитрий. Ещё раз, цитата: "Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования" - успешность определялась, очевидно, по проценту выхода в ТОП. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе. Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов? При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым? [/paragraph][/quote] "Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов? При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?" По первому вопросу - потому что это увеличивает размерность задачи и, соответственно, размерность результатов. Сложно дать наглядную визуализацию, а постить десятки таблиц-срезов по плоскостям пространства... кто в этом разберётся? Вы себе, например, 4-х мерный куб представляете? :) По второму - да, текст ссылки является значимым фактором.
А
Алекс
5 Июня 2012 03:40:46
5 Июня 2012 03:40:46
класс, спасибо, что выложили в открытый доступ. Я как раз задавал поддержке вопросы на эту тему.
класс, спасибо, что выложили в открытый доступ. Я как раз задавал поддержке вопросы на эту тему.
В
Виталий
4 Июня 2012 23:30:14
4 Июня 2012 23:30:14
Здравствуйте.
Оставил тут коммент, и подписался на другие комментарии. а теперь отписаться не могу. ссылка выдает ошибку "К сожалению, запрошенная вами страница не найдена."
отремонтируйте систему плиз, и удалите мой меил из рассылки комментариев.
заранее спасибо, Виталий
Здравствуйте. Оставил тут коммент, и подписался на другие комментарии. а теперь отписаться не могу. ссылка выдает ошибку "К сожалению, запрошенная вами страница не найдена." отремонтируйте систему плиз, и удалите мой меил из рассылки комментариев. заранее спасибо, Виталий
K
Kostushko
4 Июня 2012 19:36:24
4 Июня 2012 19:36:24
А на какие кластеры приходится большая часть безанкорных ссылок?
А на какие кластеры приходится большая часть безанкорных ссылок?
Д
Дмитрий
4 Июня 2012 13:35:59
4 Июня 2012 13:35:59
Да, вдогоночку. Такой фактор как "возраст ссылки" учитывался при кластеризации?
Да, вдогоночку. Такой фактор как "возраст ссылки" учитывался при кластеризации?
R
Rock
4 Июня 2012 12:57:46
4 Июня 2012 12:57:46
очень полезная статья! спасибо!
очень полезная статья! спасибо!
Д
Дмитрий
1 Июня 2012 18:53:35
1 Июня 2012 18:53:35

Сообщение от Дмитрий:


Дмитрий, мы старались подготовить материал возможно более простым для восприятия, но, как я вижу, не всё нам удалось… Давайте, я поясню.
Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования. Далее каждую группу кластеризовали – разбили на 4 кластера по выявленным факторам ранжирования. Для простоты понимания обозначим эти кластеры как классы в школе: А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички); Б (Cluster 2) – очень успешные (молодцы); В (Cluster 3) – успешные (середнячки) и Г (Cluster 4|) – не очень успешные (успеваемость ниже среднего).
Очевидно, что наиболее сильно дифференцированы (отличаются между собой) класс А в группе успешных и класс Г в группе неуспешных. Зачем дробили на кластеры в группах – лишь для того, чтобы читатели смогли увидеть тенденцию изменения сильных факторов ранжирования при переходе от наиболее успешных проектов к наиболее неуспешным. Цель статьи – оказать помощь в противостоянии крылоклювому зверю гугла.



На основе чего было определено, что А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички) и т.д?... то, что у них PR выше? Всю ссылочную массу успешных проектов разделили на кластеры. Откуда следуют выводы, что один кластер эффективнее другого? Эффективнее по какому показателю?


Сообщение от Дмитрий:


Поисковая система анализирует комплекс свойств, поэтому, строго говоря, важно ещё и то, в какой руке китаец какого возраста держит лопату в первой половине дня. Но это уже слабые факторы ранжирования…



Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе.
Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов?
При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?
[quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] Дмитрий, мы старались подготовить материал возможно более простым для восприятия, но, как я вижу, не всё нам удалось… Давайте, я поясню. Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования. Далее каждую группу кластеризовали – разбили на 4 кластера по выявленным факторам ранжирования. Для простоты понимания обозначим эти кластеры как классы в школе: А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички); Б (Cluster 2) – очень успешные (молодцы); В (Cluster 3) – успешные (середнячки) и Г (Cluster 4|) – не очень успешные (успеваемость ниже среднего). Очевидно, что наиболее сильно дифференцированы (отличаются между собой) класс А в группе успешных и класс Г в группе неуспешных. Зачем дробили на кластеры в группах – лишь для того, чтобы читатели смогли увидеть тенденцию изменения сильных факторов ранжирования при переходе от наиболее успешных проектов к наиболее неуспешным. Цель статьи – оказать помощь в противостоянии крылоклювому зверю гугла.[/paragraph][/quote] На основе чего было определено, что А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички) и т.д?... то, что у них PR выше? Всю ссылочную массу успешных проектов разделили на кластеры. Откуда следуют выводы, что один кластер эффективнее другого? Эффективнее по какому показателю? [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph] Поисковая система анализирует комплекс свойств, поэтому, строго говоря, важно ещё и то, в какой руке китаец какого возраста держит лопату в первой половине дня. Но это уже слабые факторы ранжирования…[/paragraph][/quote] Я прекрасно знаю, что в формуле ранжирования поисковой системы, имеющей вид не просто многочлена, а более сложной структуры, куча факторов, которые работают в комплексе. Поэтому мне не очень понятно, почему сначала анализируются одни факторы (конкретно PR и уровень вложенности страницы), а затем оторванно от них другие (тексты ссылок), а не анализируется одновременное влияние обоих факторов? При кластеризации ссылочной массы такой параметр как "текст ссылки" учитывался? Он в итоге был признан значимым?
Е
Евгений
1 Июня 2012 18:32:40
1 Июня 2012 18:32:40
Чрезвычайно удивляют люди, по-видимому, работающие в сфере IT и не подозревающие о том, что на картинку можно кликнуть для увеличения. Ну это ладно, но толстые тролли нашлись и здесь)))

Диаграммы хоть и не все супернаглядны, но в общем статья дает достаточно "инсайдерской" информации для того, чтобы предпринимать конкретные действия. Давно ждал, пока эту инфу подтвердят агрегаторы ссылочного продвижения, а не отдельные "профи".
Чрезвычайно удивляют люди, по-видимому, работающие в сфере IT и не подозревающие о том, что на картинку можно кликнуть для увеличения. Ну это ладно, но толстые тролли нашлись и здесь))) Диаграммы хоть и не все супернаглядны, но в общем статья дает достаточно "инсайдерской" информации для того, чтобы предпринимать конкретные действия. Давно ждал, пока эту инфу подтвердят агрегаторы ссылочного продвижения, а не отдельные "профи".
р
рева
31 Мая 2012 22:47:15
31 Мая 2012 22:47:15
Кстати, Дмитрий, а почему вы взяли 4 кластера? Откуда эта цифра и как пришли к выводу что имеено эти факторы являются сильными?
Спасибо.
Кстати, Дмитрий, а почему вы взяли 4 кластера? Откуда эта цифра и как пришли к выводу что имеено эти факторы являются сильными? Спасибо.
р
рева
31 Мая 2012 22:43:26
31 Мая 2012 22:43:26
Ну с первым графиком они канешна лажанули, факт. Хрен поймёшь что это за цифры.
А в остальном зачётно, +1.
Я уж и не думал, что хоть какая-то из этих контор способна провести нормальное исследование, а не тупо репостить переводы.
Ну с первым графиком они канешна лажанули, факт. Хрен поймёшь что это за цифры. А в остальном зачётно, +1. Я уж и не думал, что хоть какая-то из этих контор способна провести нормальное исследование, а не тупо репостить переводы.
s
sergo
31 Мая 2012 22:23:23
31 Мая 2012 22:23:23
Сообщение от Антон:

Три полных года проработал в гос. структуре, взаимодействуя с аналитическим материалом, делая статистические доклады. Материал написан просто ужасно!


Да ладно, нормально он написал. На фоне трешака, который разные псевдопрофи от seo публикую, материал просто конфетка. Бери да используй.

А по поводу гос. контор, знаком не понаслышке я с их отчётами. Недавно тут отчёт Чурова всей страной читали... )))
Кстати, Антон, а чё б тебе не написать? Проведи исследование и бросай на него ссылку. Сюда или лучше на сёрч. Всей деревней читать будем.
[quote] Сообщение от [b]Антон[/b]:[paragraph]Три полных года проработал в гос. структуре, взаимодействуя с аналитическим материалом, делая статистические доклады. Материал написан просто ужасно! [/paragraph][/quote] Да ладно, нормально он написал. На фоне трешака, который разные псевдопрофи от seo публикую, материал просто конфетка. Бери да используй. А по поводу гос. контор, знаком не понаслышке я с их отчётами. Недавно тут отчёт Чурова всей страной читали... ))) Кстати, Антон, а чё б тебе не написать? Проведи исследование и бросай на него ссылку. Сюда или лучше на сёрч. Всей деревней читать будем.
А
Антон
31 Мая 2012 20:28:56
31 Мая 2012 20:28:56
Три полных года проработал в гос. структуре, взаимодействуя с аналитическим материалом, делая статистические доклады. Материал написан просто ужасно! Автор работы писал ее для себя, и в процессе вообще запутался, потеряв ход мысли. Чего стоит самый первый график, где абсолютно не ясно о каких единицах измерения идет речь по оси Y с максимальным значением 12. Может быть, это PR у специалистов сервиса "Руки", а может быть световые года?
далее просто не хочу комментировать. За такое у нас бы не только премии лишили, но и выговор у начальника на ковре за некомпетентность. Хотя с нашими отчеты имеют более узкий круг ознакомления, чем аудитория этой страницы.
Три полных года проработал в гос. структуре, взаимодействуя с аналитическим материалом, делая статистические доклады. Материал написан просто ужасно! Автор работы писал ее для себя, и в процессе вообще запутался, потеряв ход мысли. Чего стоит самый первый график, где абсолютно не ясно о каких единицах измерения идет речь по оси Y с максимальным значением 12. Может быть, это PR у специалистов сервиса "Руки", а может быть световые года? далее просто не хочу комментировать. За такое у нас бы не только премии лишили, но и выговор у начальника на ковре за некомпетентность. Хотя с нашими отчеты имеют более узкий круг ознакомления, чем аудитория этой страницы.
Д
Дмитрий Силаев
31 Мая 2012 18:05:16
31 Мая 2012 18:05:16
Сообщение от Augusto:

Дмитрий, спасибо за полезный материал!
Только я так и не понял, а Руки теперь по новым правилам ссылки под гугл закупают, или надо самому стратегии перенастраивать?


Всегда пожалуйста, рад, что Вам понравилось. Да действительно, мы произвели актуализацию white-листов используемых в стратегиях продвижения под Google, а также скорректировали сами стратегии. В частности было пересмотренно процентное соотношения в правилах генерации текстов ссылок.
[quote] Сообщение от [b]Augusto[/b]:[paragraph]Дмитрий, спасибо за полезный материал! Только я так и не понял, а Руки теперь по новым правилам ссылки под гугл закупают, или надо самому стратегии перенастраивать?[/paragraph][/quote] Всегда пожалуйста, рад, что Вам понравилось. Да действительно, мы произвели актуализацию white-листов используемых в стратегиях продвижения под Google, а также скорректировали сами стратегии. В частности было пересмотренно процентное соотношения в правилах генерации текстов ссылок.
A
Augusto
31 Мая 2012 14:35:10
31 Мая 2012 14:35:10
Дмитрий, спасибо за полезный материал!
Только я так и не понял, а Руки теперь по новым правилам ссылки под гугл закупают, или надо самому стратегии перенастраивать?
Дмитрий, спасибо за полезный материал! Только я так и не понял, а Руки теперь по новым правилам ссылки под гугл закупают, или надо самому стратегии перенастраивать?
Д
Дмитрий Силаев
31 Мая 2012 11:34:31
31 Мая 2012 11:34:31
Дмитрий, приветствую!
Внимательно прочитал Ваши комментарии – с одной стороны радостно, что публикация вызвала интерес и желание прочитать, с другой – досадно и удивительно, что при Вашем уровне компетенций прочтение закончилось такими вопросами…
Давайте, я отвечу по порядку.
Сообщение от Дмитрий:

Эх... Школьнички, и прочие боты. Кто-то хоть понял процентов 10 из написанного? ) Не хочеться копать вглубь матстатистики, но просто для начала - сначала идет кластерный анализ, выявляется 4 кластера и значимыми признаются показатели: скорость выведения запроса в ТОП, уровень вложенности страницы донора и таких показателей, как PR и тИЦ. (Ок, это как людей поделить на ускоглазых черноволосых низких китайцев, рыжих коренастых ирландцев, светлых высоких скандинавов).


Именно так. У каждого объекта – будь то сайт, техническое средство или живой организм, есть комплекс свойств, отличающих его от других объектов и обеспечивающих превосходство над ними в своих условиях существования/эксплуатации. Для простоты понимания давайте рассмотрим примеры из жизни.
Вы никогда не задумывались над тем, почему, например, в боксе существуют весовые категории, и по каким параметрам, кроме веса, но вследствие чего, различаются бойцы разных весовых категорий? А почему в соревнованиях F1 не участвуют внедорожные автомобили? Почему в беге на длинные дистанции преимущество за уроженцами темнокожего континента, причём чаще кенийцы?
Правильно, всё по той же причине – разные объекты, разные свойства. Так и с сайтами: у каждого из них свой уникальный комплекс свойств, есть сильные и слабые факторы ранжирования, определяемые спецификой ранжирующего алгоритма ПС – читайте, условиями существования объекта. Эти факторы выявляемы, и позволяют эффективно кластеризовать их на группы.

Сообщение от Дмитрий:

Потом идет уже другой анализ, и выводы примерно такие
для успешных проектов количество ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 (наиболее эффективные доноры) составило 35-40%
для провальных проектов концентрация хороших ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 менее 30%


Именно так. Согласитесь, было бы крайне странно, если в провальных проектах концентрация хороших ссылок была такая же как и в успешных, а то и превосходила её… :-)

Сообщение от Дмитрий:

При этом, что самое забавное, у нас кластеры становятся какими то разными:

для успешных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками:
уровень вложенности = 2,7, PR страницы = 1, PR главной = 2

для провальных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками:
уровень вложенности = 2,3, PR страницы = 0, PR главной = 2


Дмитрий, мы старались подготовить материал возможно более простым для восприятия, но, как я вижу, не всё нам удалось… Давайте, я поясню.
Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования. Далее каждую группу кластеризовали – разбили на 4 кластера по выявленным факторам ранжирования. Для простоты понимания обозначим эти кластеры как классы в школе: А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички); Б (Cluster 2) – очень успешные (молодцы); В (Cluster 3) – успешные (середнячки) и Г (Cluster 4|) – не очень успешные (успеваемость ниже среднего).
Очевидно, что наиболее сильно дифференцированы (отличаются между собой) класс А в группе успешных и класс Г в группе неуспешных. Зачем дробили на кластеры в группах – лишь для того, чтобы читатели смогли увидеть тенденцию изменения сильных факторов ранжирования при переходе от наиболее успешных проектов к наиболее неуспешным. Цель статьи – оказать помощь в противостоянии крылоклювому зверю гугла.

Сообщение от Дмитрий:

И как бы почему изначальные кластеры у нас тут меняют свои свойства?


Они не меняют свойства – это разные кластеры!

Сообщение от Дмитрий:

А если кластеризация была проведена после того, как все ссылки были разбиты на 2 группы, то тогда сравнвать кластеры между собой не имеет никакого смысла.


Отнюдь! Кластеры объединяют выявленные сильные факторы ранжирования.
Давайте опять, для простоты, обратимся к примерам из жизни. Есть модельные ряды автомобилей Kia и Mercedes (это наши группы). Очевидно, это абсолютно разные группы товаров, которые, тем не менее, сравниваются по одним и тем же параметрам – объём двигателя, расход топлива, снаряжённая масса и т.д. В то же время, в пределах каждой их отдельно взятых групп есть ранжирование автомобилей по целевым сегментам покупателей – от бюджетных до более престижных для данного бренда. То же самое и здесь. Всё как в жизни.

Сообщение от Дмитрий:

Ну и в целом рассматривать все это без учета текстов ссылок, приплетатьэто каким-то боком в конце, по моему, бред.
Ну выявили мы, что для успешного проекта нужно не более 27% китайцев(четвертый кластер), а не 67% - тогда провал.
Но тут идет добавочка - что 27% китайцев преимущественно работают лопатами (разбавленные ссылки), а 67% - преимущественно палками-копалками.
Ну ок,а если у меня 27% будут работать палками-копалками? А если 67% лопатами?


Поисковая система анализирует комплекс свойств, поэтому, строго говоря, важно ещё и то, в какой руке китаец какого возраста держит лопату в первой половине дня. Но это уже слабые факторы ранжирования…

Сообщение от Дмитрий:

Резюмируя - или автор сам не понимает, что пишет, и пишет какую-то хрень, или...


Дмитрий, прочитав Ваши комментарии, мне очень трудно с Вами согласится… :-)
Дмитрий, приветствую! Внимательно прочитал Ваши комментарии – с одной стороны радостно, что публикация вызвала интерес и желание прочитать, с другой – досадно и удивительно, что при Вашем уровне компетенций прочтение закончилось такими вопросами… Давайте, я отвечу по порядку. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]Эх... Школьнички, и прочие боты. Кто-то хоть понял процентов 10 из написанного? ) Не хочеться копать вглубь матстатистики, но просто для начала - сначала идет кластерный анализ, выявляется 4 кластера и значимыми признаются показатели: скорость выведения запроса в ТОП, уровень вложенности страницы донора и таких показателей, как PR и тИЦ. (Ок, это как людей поделить на ускоглазых черноволосых низких китайцев, рыжих коренастых ирландцев, светлых высоких скандинавов). [/paragraph][/quote] Именно так. У каждого объекта – будь то сайт, техническое средство или живой организм, есть комплекс свойств, отличающих его от других объектов и обеспечивающих превосходство над ними в своих условиях существования/эксплуатации. Для простоты понимания давайте рассмотрим примеры из жизни. Вы никогда не задумывались над тем, почему, например, в боксе существуют весовые категории, и по каким параметрам, кроме веса, но вследствие чего, различаются бойцы разных весовых категорий? А почему в соревнованиях F1 не участвуют внедорожные автомобили? Почему в беге на длинные дистанции преимущество за уроженцами темнокожего континента, причём чаще кенийцы? Правильно, всё по той же причине – разные объекты, разные свойства. Так и с сайтами: у каждого из них свой уникальный комплекс свойств, есть сильные и слабые факторы ранжирования, определяемые спецификой ранжирующего алгоритма ПС – читайте, условиями существования объекта. Эти факторы выявляемы, и позволяют эффективно кластеризовать их на группы. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]Потом идет уже другой анализ, и выводы примерно такие для успешных проектов количество ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 (наиболее эффективные доноры) составило 35-40% для провальных проектов концентрация хороших ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 менее 30%[/paragraph][/quote] Именно так. Согласитесь, было бы крайне странно, если в провальных проектах концентрация хороших ссылок была такая же как и в успешных, а то и превосходила её… :-) [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]При этом, что самое забавное, у нас кластеры становятся какими то разными: для успешных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками: уровень вложенности = 2,7, PR страницы = 1, PR главной = 2 для провальных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками: уровень вложенности = 2,3, PR страницы = 0, PR главной = 2[/paragraph][/quote] Дмитрий, мы старались подготовить материал возможно более простым для восприятия, но, как я вижу, не всё нам удалось… Давайте, я поясню. Мы взяли две группы проектов – успешные и неуспешные. Для этих групп мы выявили наиболее сильные факторы ранжирования. Далее каждую группу кластеризовали – разбили на 4 кластера по выявленным факторам ранжирования. Для простоты понимания обозначим эти кластеры как классы в школе: А (Cluster 1) – это самые-самые успешные (умнички); Б (Cluster 2) – очень успешные (молодцы); В (Cluster 3) – успешные (середнячки) и Г (Cluster 4|) – не очень успешные (успеваемость ниже среднего). Очевидно, что наиболее сильно дифференцированы (отличаются между собой) класс А в группе успешных и класс Г в группе неуспешных. Зачем дробили на кластеры в группах – лишь для того, чтобы читатели смогли увидеть тенденцию изменения сильных факторов ранжирования при переходе от наиболее успешных проектов к наиболее неуспешным. Цель статьи – оказать помощь в противостоянии крылоклювому зверю гугла. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]И как бы почему изначальные кластеры у нас тут меняют свои свойства? [/paragraph][/quote] Они не меняют свойства – это разные кластеры! [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]А если кластеризация была проведена после того, как все ссылки были разбиты на 2 группы, то тогда сравнвать кластеры между собой не имеет никакого смысла. [/paragraph][/quote] Отнюдь! Кластеры объединяют выявленные сильные факторы ранжирования. Давайте опять, для простоты, обратимся к примерам из жизни. Есть модельные ряды автомобилей Kia и Mercedes (это наши группы). Очевидно, это абсолютно разные группы товаров, которые, тем не менее, сравниваются по одним и тем же параметрам – объём двигателя, расход топлива, снаряжённая масса и т.д. В то же время, в пределах каждой их отдельно взятых групп есть ранжирование автомобилей по целевым сегментам покупателей – от бюджетных до более престижных для данного бренда. То же самое и здесь. Всё как в жизни. [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]Ну и в целом рассматривать все это без учета текстов ссылок, приплетатьэто каким-то боком в конце, по моему, бред. Ну выявили мы, что для успешного проекта нужно не более 27% китайцев(четвертый кластер), а не 67% - тогда провал. Но тут идет добавочка - что 27% китайцев преимущественно работают лопатами (разбавленные ссылки), а 67% - преимущественно палками-копалками. Ну ок,а если у меня 27% будут работать палками-копалками? А если 67% лопатами? [/paragraph][/quote] Поисковая система анализирует комплекс свойств, поэтому, строго говоря, важно ещё и то, в какой руке китаец какого возраста держит лопату в первой половине дня. Но это уже слабые факторы ранжирования… [quote] Сообщение от [b]Дмитрий[/b]:[paragraph]Резюмируя - или автор сам не понимает, что пишет, и пишет какую-то хрень, или... [/paragraph][/quote] Дмитрий, прочитав Ваши комментарии, мне очень трудно с Вами согласится… :-)
k
kolmakov
31 Мая 2012 10:32:12
31 Мая 2012 10:32:12
mrstask, попробуй кликнуть на картику и случится чудо
=)))
[b]mrstask[/b], попробуй кликнуть на картику и случится чудо =)))
Д
Дмитрий
31 Мая 2012 01:24:42
31 Мая 2012 01:24:42
Эх... Школьнички, и прочие боты. Кто-то хоть понял процентов 10 из написанного? ) Не хочеться копать вглубь матстатистики, но просто для начала - сначала идет кластерный анализ, выявляется 4 кластера и значимыми признаются показатели: скорость выведения запроса в ТОП, уровень вложенности страницы донора и таких показателей, как PR и тИЦ. (Ок, это как людей поделить на ускоглазых черноволосых низких китайцев, рыжих коренастых ирландцев, светлых высоких скандинавов). Потом идет уже другой анализ, и выводы примерно такие
для успешных проектов количество ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 (наиболее эффективные доноры) составило 35-40%
для провальных проектов концентрация хороших ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 менее 30%

При этом, что самое забавное, у нас кластеры становятся какими то разными:

для успешных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками:
уровень вложенности = 2,7, PR страницы = 1, PR главной = 2

для провальных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками:
уровень вложенности = 2,3, PR страницы = 0, PR главной = 2

И как бы почему изначальные кластеры у нас тут меняют свои свойства?
А если кластеризация была проведена после того, как все ссылки были разбиты на 2 группы, то тогда сравнвать кластеры между собой не имеет никакого смысла.

Ну и в целом рассматривать все это без учета текстов ссылок, приплетатьэто каким-то боком в конце, по моему, бред.
Ну выявили мы, что для успешного проекта нужно не более 27% китайцев(четвертый кластер), а не 67% - тогда провал.
Но тут идет добавочка - что 27% китайцев преимущественно работают лопатами (разбавленные ссылки), а 67% - преимущественно палками-копалками.

Ну ок,а если у меня 27% будут работать палками-копалками? А если 67% лопатами?

Резюмируя - или автор сам не понимает, что пишет, и пишет какую-то хрень, или...
Эх... Школьнички, и прочие боты. Кто-то хоть понял процентов 10 из написанного? ) Не хочеться копать вглубь матстатистики, но просто для начала - сначала идет кластерный анализ, выявляется 4 кластера и значимыми признаются показатели: скорость выведения запроса в ТОП, уровень вложенности страницы донора и таких показателей, как PR и тИЦ. (Ок, это как людей поделить на ускоглазых черноволосых низких китайцев, рыжих коренастых ирландцев, светлых высоких скандинавов). Потом идет уже другой анализ, и выводы примерно такие для успешных проектов количество ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 (наиболее эффективные доноры) составило 35-40% для провальных проектов концентрация хороших ссылок из Cluster 1 и Cluster 2 менее 30% При этом, что самое забавное, у нас кластеры становятся какими то разными: для успешных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками: уровень вложенности = 2,7, PR страницы = 1, PR главной = 2 для провальных проектов ссылки из второго кластера обладают следующими характеристиками: уровень вложенности = 2,3, PR страницы = 0, PR главной = 2 И как бы почему изначальные кластеры у нас тут меняют свои свойства? А если кластеризация была проведена после того, как все ссылки были разбиты на 2 группы, то тогда сравнвать кластеры между собой не имеет никакого смысла. Ну и в целом рассматривать все это без учета текстов ссылок, приплетатьэто каким-то боком в конце, по моему, бред. Ну выявили мы, что для успешного проекта нужно не более 27% китайцев(четвертый кластер), а не 67% - тогда провал. Но тут идет добавочка - что 27% китайцев преимущественно работают лопатами (разбавленные ссылки), а 67% - преимущественно палками-копалками. Ну ок,а если у меня 27% будут работать палками-копалками? А если 67% лопатами? Резюмируя - или автор сам не понимает, что пишет, и пишет какую-то хрень, или...
А
АЛЕКСАНДР
31 Мая 2012 00:56:20
31 Мая 2012 00:56:20
Согласен что полезно, и согласен с тем что тяжеловато написано. Так и не понял какое оптимальное количество страниц в индексе яндекса и гугла? И интересно было прочитать про анкоры, мои сайт из за точного вхождения ключа в анкор и вылител
Согласен что полезно, и согласен с тем что тяжеловато написано. Так и не понял какое оптимальное количество страниц в индексе яндекса и гугла? И интересно было прочитать про анкоры, мои сайт из за точного вхождения ключа в анкор и вылител
О
Олег
30 Мая 2012 17:34:26
30 Мая 2012 17:34:26
Спасибо, полезно...
Но осилил со второго раза... сильно мутно написано..
Спасибо, полезно... Но осилил со второго раза... сильно мутно написано..
b
beryozin
30 Мая 2012 14:52:21
30 Мая 2012 14:52:21
Статья гуд, хоть и тяжеловато написана.
Статья гуд, хоть и тяжеловато написана.
M
Mikha
30 Мая 2012 14:05:10
30 Мая 2012 14:05:10
Да, качество картинок невероятно убого. Такое ощущение, что статью не пересматривали перед размещением. 8o|
Да, качество картинок невероятно убого. Такое ощущение, что статью не пересматривали перед размещением. 8o|
Е
Евгений
30 Мая 2012 13:56:44
30 Мая 2012 13:56:44
Xj проще, ве нормально написано. Учитесь выделять главное из текста. Вам исследование предоставили, так еще и попроще. Думать за вас кто будет. Спасибо за инфу!

да и на первой картинке лайтбокс прикрутите, чтобы больше не было гневных отзывов из-за картинок
Xj проще, ве нормально написано. Учитесь выделять главное из текста. Вам исследование предоставили, так еще и попроще. Думать за вас кто будет. Спасибо за инфу! да и на первой картинке лайтбокс прикрутите, чтобы больше не было гневных отзывов из-за картинок
В
Виталий
30 Мая 2012 13:44:05
30 Мая 2012 13:44:05
Слушайте, а попроще написать нельзя было? я лично все понял, но такое ощущение, что автор писал для докторов наук. я думаю, что с восприятием текста у многих будут проблемы... не буду приводить рассылки Ваших конкурентов, в которых гораздо все понятнее, При той же информационной составляющей.
Слушайте, а попроще написать нельзя было? я лично все понял, но такое ощущение, что автор писал для докторов наук. я думаю, что с восприятием текста у многих будут проблемы... не буду приводить рассылки Ваших конкурентов, в которых гораздо все понятнее, При той же информационной составляющей.
k
kate
30 Мая 2012 13:36:43
30 Мая 2012 13:36:43
картинки отстой!8o|8o|8o|8o|8o|8o|8o|
картинки отстой!8o|8o|8o|8o|8o|8o|8o|
m
mrstask
30 Мая 2012 12:53:34
30 Мая 2012 12:53:34
это по поводу первой было
это по поводу первой было
m
mrstask
30 Мая 2012 12:50:40
30 Мая 2012 12:50:40
зачем ставить картинки на которых нихрена не видно!!!!!!!!!!!8o|8o|8o|8o|8o|
зачем ставить картинки на которых нихрена не видно!!!!!!!!!!!8o|8o|8o|8o|8o|
R
Rom
30 Мая 2012 12:45:03
30 Мая 2012 12:45:03
"не покупайте ссылки на страницах с PR менее 1, оптимально – от 2;" - имеется ввиду PR страницу с сылкой или морды?
"не покупайте ссылки на страницах с PR менее 1, оптимально – от 2;" - имеется ввиду PR страницу с сылкой или морды?
k
korchik
30 Мая 2012 02:51:01
30 Мая 2012 02:51:01
Если вся ссылочная масса будет состоять из PR>1, то тоже как-то выглядит подозрительно и не будет похоже на естественность ссылок.
Если вся ссылочная масса будет состоять из PR>1, то тоже как-то выглядит подозрительно и не будет похоже на естественность ссылок.
Добавить комментарий
Нажимая кнопку, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных.