8 октрября 6:09
Автор: admin Рубрика: 100 дней Комментариев нет

Уникальность

#SPEAKIN #day70 — Продвижение школы английского языка «SPEAKIN»

💡 Уникальность

📌 Уникальность – это важный признак контента, который означает, что данное наполнение представлено в Интернете впервые и было создано исключительно для данной страницы сайта.

📌 Влияние уникальности текста на продвижение сайта

Уникальность контента сайта является ключевым моментом при его продвижении, поскольку поисковые системы при индексации анализируют, был ли данный текст размещен на других ресурсах. Уникальность статей поможет сайту ранжироваться выше.

В среде SEO-оптимизаторов и копирайтеров уникальность текста оценивается в процентах.

Если над текстом проведен некачественный рерайтинг или размещаются уже использованные статьи, то процент уникальности текста будет низким.

В случае, если при индексации поисковая система обнаружит неуникальные тексты, в отношении страниц сайта может быть применена пессимизация (понижение позиций). Вследствие этого обязательное условие эффективного продвижения сайта – это уникальность его текстов.

Проверить уникальность статьи можно при помощи специальных сервисов, например text.ru или программ Advego Plagiatus и других, представленных в Интернете.

📌 Как данные программы определяют уникальность?

Программа с помощью специального алгоритма, который ищет дубли, определяет схожесть текстов по «шинглам» (от слова shingles, «чешуйки, черепички»). Причем, она ищет не весь текст выложенный целиком, а его небольшие кусочки.

📌 Как работает алгорим проверки по шинглам?

Если в вашем тесте 100 слов, и из них 4 слова подряд совпадают с тем, что уже было написано ранее и выложено в других источниках, то на 4% ваш текст не уникален, то есть его уникальность составляет 96%.

📌 Как поисковая система определяет уникальность?

У каждой поисковой системы есть собственный алгоритм. Ранее поисковые системы также использовали алгоритм проверки по шинглам, но с развитием технологий все усложнилось.

📌 Проверка выполняется на основе больших данных, используя n-gram based analysis, модель «bag of words» — мешок слов, векторные модели и меры близости, латентное размещение Дирихле (LDA), латентно-сематнический анализ (LSI) и другие модели.

📌 Кратко рассмотрим несколько моделей:

Н-граммы — это последовательностей из нескольких слов из которых состоит текст. Если у поиска есть коллекция н-грамм для каждой страницы вашего сайта, то она может многое узнать о контенте, а если вдобавок есть некая эталонная база н-грамм, собранная по всему интернету, то можно узнать еще больше.

📌 Например, поисковая система может узнать:

— Насколько страницы данного сайта уникальны, по сравнению с другими страницами данного сайта?
— Насколько страницы данного сайта уникальны по отношению ко всем остальным сайтам в интернете?
— Какие сайты похожи на данный по контенту и кто у кого его ворует?

📌 В упрощенном смысле, анализ представляет из себя процесс разбиения текста на n-граммы, их лемматизацию и сравнения с эталонной базой.

Терм-документные матрицы, позволяют, в частности, сравнивать документы или слова и выявлять близость между ними. Таким образом, можно находить документы, максимально похожие друг на друга. Для этого используются различные меры близости, самой распространённой из которых является косинусная мера близости (cosine similarity).

и т.д.

❗ Итог: проверка документа по шинглам дает лишь примитивный частичный ответы о уникальности текста, на который можно только ориентироваться, старайтесь писать уникальные тексты с добавочной ценностью, в таком случае ваш контент будет ранжироваться выше.

Полезное:
1) https://ru.wikipedia.org/wiki/N-грамм
2) https://ru.wikipedia.org/wiki/Латентное_размещение_Ди...
3) https://ru.wikipedia.org/wiki/Латентно-семантический_...
4) https://ru.wikipedia.org/wiki/Терм-документная_матрица
5) https://ru.wikipedia.org/wiki/Сингулярное_разложение
6) https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_шинглов
7) https://ru.wikipedia.org/wiki/Лемматизация
8) https://ru.wikipedia.org/wiki/Стемминг
9) http://kpfu.ru/portal/docs/F939927138/KPFU.Smirnov.I...
10) https://mebius.io/analysis/bag-of-words-and-term-docu...
11) http://blog.netpeak.ua/algoritm-lsa-dlya-poiska-pohoz...
12) https://ru.wikipedia.org/wiki/Дистрибутивная_семантика
13) http://data.statoperator.com/

1 2

Хочешь получать статьи этого блога на почту?
Новые статьи блога
Комментариев нет

Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: