На нашем сайте вы можете читать онлайн «300+ факторов ранжирования в Google». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
300+ факторов ранжирования в Google

Дата выхода
17 июля 2020
Краткое содержание книги 300+ факторов ранжирования в Google, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению 300+ факторов ранжирования в Google. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Анатолий Владимирович Косарев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Книга посвящена факторам ранжирования сайтов в Google, которые используются в их искусственном, саморазвивающемся интеллекте.
300+ факторов ранжирования в Google читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу 300+ факторов ранжирования в Google без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
PageRank – это всего лишь один сигнал.
Некоторые сигналы находятся на веб-страницах – например, слова, ссылки, изображения и так далее.
Некоторые взяты из истории того, как страницы менялись со временем. Некоторые сигналы – это паттерны данных, обнаруженные в триллионах поисковых запросов, которые Google обрабатывал на протяжении многих лет.
«Данные, которые мы имеем, продвигают современное состояние», – говорит г-н Сингхал.
«Мы видим, что все ссылки ведут на страницу, как содержание меняется на странице с течением времени».
Google все чаще использует сигналы, поступающие из истории того, что отдельные пользователи искали в прошлом, чтобы предлагать результаты, которые отражают интересы каждого человека.
Например, поиск «дельфинов» будет давать разные результаты для пользователя.
Человека, который прежде посещал сайты с футбольной тематикой, Google воспринимает как футбольного фаната клуба Дельфинов, и выдаст один результат.
А для пользователя, который является морским биологом – другой. Это работает только для пользователей, которые входят в одну из служб Google, например, Gmail.
Если же Google не может определить человека, то он выдаёт оба варианта.
Как только Google отправляет свои бесчисленные сигналы, они подают в их формулы, которые Google называет классификаторами (факторами), которые пытаются вывести полезную информацию о типе поиска, чтобы отправить пользователя на самые полезные для него страницы.
Google недавно разработала новый классификатор для определения имён людей, которые не известны. Другой внедрённый классификатор идентифицирует торговые марки.
Эти сигналы / классификаторы определяем, как факторы ранжирования. Они рассчитывают несколько ключевых показателей релевантности страницы, в том числе тот, который называется «актуальность» – показатель того, как тема страницы относится к широкой категории запроса пользователя.











