1.9. Мета-тег Desciption
Мета-тег Description специально предназначен для задания описания страницы. Этот тег никак не влияет на ранжирование, но, тем не менее, очень важен. Многие поисковые системы (и, в частности, крупнейшая Google) отображают информацию из этого тега в результатах поиска, если этот тег присутствует на странице и его содержимое соответствует содержимому страницы и поисковому запросу.
Поэтому грамотное составление мета-тега Description имеет большое значение. Описание должно быть кратким, но информативным и привлекательным, содержать ключевые слова, характерные для данной страницы.
1.10. Мета-тег Keywords
Этот мета-тег изначально предназначался для указания ключевых слов данной страницы. Однако в настоящее время он почти не используется поисковыми системами [7].
2. Структура сайта
2.1. Число страниц сайта
Общее правило – чем больше, тем лучше. Увеличение числа страниц сайта улучшает его видимость в поисковых системах. Кроме того, постепенное добавление новых информационных материалов на сайт воспринимается поисковыми системами как развитие сайта, что может дать дополнительные преимущества при ранжировании.
2.2. Навигационное меню
Как правило, любой сайт имеет навигационное меню. Использование ключевых слов в ссылках меню позволит придать дополнительный вес тем страницам, на которые ведет ссылка.
2.3. Ключевое слово в названии страницы
Использование ключевых слов в названии html-файла страницы может положительно сказаться на ее месте в результатах поиска. Естественно, это касается только англоязычных запросов.
2.5. Одна страница – одна ключевая фраза
Необходимо оптимизировать каждую страницу под свою собственную ключевую фразу. Иногда можно выбрать 2-3 родственных фразы, но не следует оптимизировать одну страницу под 5-10 фраз сразу, скорее всего результата не будет никакого.
2.6. Главная страница сайта
Особенно важна оптимизация главной страницы сайта под наиболее важные словосочетания. Эта страница имеет наибольшие шансы попасть в топ поисковых систем. [12]
1. Для чего используется учет внешних ссылок на сайт
Как можно видеть из предыдущего раздела, почти все факторы, влияющие на ранжирование, находятся под контролем автора страницы. Таким образом, для поисковой системы становится невозможным отличить действительно качественный документ, от страницы, созданной специально под заданную поисковую фразу или даже страницы, сгенерированной роботом и вообще не несущей полезной информации. Поэтому одним из ключевых факторов при ранжировании страниц является анализ внешних ссылок на каждую оцениваемую страницу. Это единственный фактор, который неподконтролен автору сайта.
Логично предположить, что чем больше внешних ссылок имеется на сайт, тем больший интерес этот сайт представляет для посетителей. Если владельцы других сайтов в сети поставили ссылку на оцениваемый ресурс, значит, они считают этот ресурс достаточно качественным. Следуя этому критерию, поисковая система также может решить, какой вес придать тому или иному документу.
Таким образом, существует два основных фактора, по которым страницы, имеющиеся в базе поисковика, будут отсортированы при выдаче. Это релевантность (то есть, насколько рассматриваемая страница связана с темой запроса – факторы, описанные в предыдущем разделе) и число и качество внешних ссылок. Последний фактор также получил названия ссылочная цитируемость, ссылочная популярность или индекс цитирования. [6]
2. Важность ссылок (индекс цитируемости)
Легко увидеть, что простой подсчет числа внешних ссылок не дает нам достаточной информации для оценки сайта. Очевидно, что ссылка с сайта www.ARTLEBEDEV.ru должна значить гораздо больше, чем ссылка с домашней страницы www.denisbarabanov.ru/lost.html, поэтому сравнивать популярность сайтов лишь по числу внешних ссылок нельзя – необходимо учитывать также и важность ссылок.
Для оценки числа и качества внешних ссылок на сайт поисковые системы вводят понятие индекса цитирования. Индекс цитирования или ИЦ - это общее обозначение численных показателей, оценивающих популярность того или иного ресурса, то есть некоторое абсолютное значение важности страницы. Каждая поисковая система использует свои алгоритмы для подсчета собственного индекса цитирования, как правило, эти значения нигде не публикуются
Помимо обыкновенного индекса цитирования, который представляет собой абсолютный показатель (то есть некоторое конкретное число), вводится термин взвешенный индекс цитирования, который является относительным значением, то есть показывает популярность данной страницы относительно популярности остальных страниц в Интернет. Термин "взвешенный индекс цитирования" (ВИЦ) обычно употребляют в отношении поисковой системы Яндекс. [7]
3. Ссылочный текст
Огромное значение при ранжировании результатов поиска придается тексту внешних ссылок на сайт. Текст ссылки (или по другому якорный или ссылочный текст) – это текст, стоящий между тегами <A>» и </A>, то есть тот текст, по которому можно “кликнуть” указателем мыши в браузере для перехода на новую страницу.
Если текст ссылки содержит нужные ключевые слова, то поисковая система воспринимает это как дополнительную и очень важную рекомендацию, подтверждение того, что сайт действительно содержит ценную информацию, соответствующую теме поискового запроса.
4. Релевантность ссылающихся страниц
Кроме ссылочного текста учитывается также общее информационное содержимое ссылающейся страницы.
5. Google PageRank – теоретические основы
Первыми, кто запатентовал систему учета внешних ссылок стала компания Google. Алгоритм получил название PageRank. В этой главе мы расскажем об этом алгоритме и о том, как он может влиять на ранжирование результатов поиска.
PageRank рассчитывается для каждой веб-страницы отдельно, и определяется PageRank’ом (цитируемостью) ссылающихся на нее страниц. Своего рода замкнутый круг. Главная задача заключается в том, чтобы найти критерий, выражающий важность страницы. В случае с PageRank таким критерием была выбрана теоретическая посещаемость страницы.
Рассмотрим модель путешествия пользователя по сети путем перехода по ссылкам. Предполагается, что пользователь начинает просмотр сайтов с некоторой случайно выбранной страницы. Затем по ссылкам он переходит на другие ресурсы. При этом есть вероятность того, что посетитель покинет сайт и вновь начнет просмотр документов со случайной страницы (в алгоритме PageRank вероятность такого действия принята 0.15 на каждом шаге). Соответственно, с вероятностью 0.85 он продолжит путешествие, перейдя по одной из доступных на текущей странице ссылок (все ссылки при этом равноправны). Продолжая путешествие до бесконечности, он побывает на популярных страницах много раз, а на малоизвестных - меньше.
Таким образом, PageRank веб-страницы определяется как вероятность нахождения пользователя на данной веб-странице; при этом сумма вероятностей по всем веб-страницам сети равна единице, так как пользователь обязательно находится на какой-либо странице. Поскольку оперировать вероятностями не всегда удобно, то после ряда преобразований с PageRank можно работать в виде конкретных чисел (как, например, мы привыкли видеть его в Google ToolBar, где каждая страница имеет PageRank от 0 до 10).
Согласно описанной выше модели получаем, что:
- каждая страница в сети (даже если на нее нет внешних ссылок) изначально имеет ненулевой PageRank (хотя и очень маленький);
- каждая страница, имеющая исходящие ссылки, передает часть своего PageRank страницам, на которые ссылается. При этом переданный PageRank обратно пропорционален числу ссылок на странице – чем больше ссылок, тем меньший PageRank передается по каждой;
- PageRank передается не полностью, на каждом шаге происходит затухание (та самая вероятность 15%, когда пользователь начинает просмотр с новой, случайно выбранной, страницы).
Рассмотрим теперь, каким образом PageRank может влиять на ранжирование результатов поиска (говорим «может», так как в чистом виде PageRank уже давно не участвует в алгоритме Google, как это было раньше, но об этом ниже). С влиянием PageRank все обстоит очень просто – после того как поисковая система нашла ряд релевантных документов (используя текстовые критерии), отсортировать их можно согласно PageRank – так как логично будет предположить, что документ, имеющий большее число качественных внешних ссылок, содержит наиболее ценную информацию.
Таким образом, алгоритм PageRank "вытесняет" наверх в поиске те документы, которые и без поисковика наиболее популярны. [2]
6. ТИЦ и ВИЦ Яндекс
ВИЦ – взвешенный индекс цитирования – аналог PageRank, применяемый поисковой системой Яндекс. Значения ВИЦ нигде не публикуются и известны только Яндексу. Поскольку узнать ВИЦ нельзя, следует просто помнить, что у Яндекса есть собственный алгоритм оценки «важности» страниц.
ТИЦ – тематический индекс цитирования – рассчитывается для сайта в целом и показывает авторитетность ресурса относительно других, тематически близких ресурсов. [7]
Алгоритм ранжирования поисковой системы определяет, какой документ из базы данных (в данном случае какая интернет страница) будет находиться на первом и последующих местах поисковой выдачи, по заданному ключевому запросу пользователя. Для каждой популярной поисковой машины разрабатывается свой собственный алгоритм ранжирования, а точная формула и вес всех факторов влияющих на выдачу держится в секрете и является главной коммерческой тайной поисковика.
Не смотря на желание программистов и разработчиков поисковой машины скрыть точную формулу ранжирования, так или иначе, оказывается возможным определить факторы влияющие на положение сайта в выдаче. Воздействуя на эти факторы можно улучшить позиции по нескольким ключевым запросам, в результатах поиска по базе данных поисковика.