Релевантность — что это простыми словами и как провести анализ релевантности текста + ТОП-5 сервисов для анализа

Здравствуйте, дорогие читатели журнала BabloLab.ru. Сегодня поговорим про важное направление, как анализ страниц-доноров на своем сайте, для успешной внутренней оптимизации. Зачастую продвинуть нужную страницу в ТОП-5 можно без ссылок, используя только внутренние факторы и зная релевантные страницы сайта.

В статье мы рассмотрим реальные примеры поиска и использования нужных страниц, и узнаете, как самостоятельно провести анализ. Многие закупают тонны ссылок но используя внутренние факторы сайта можно не только сэкономить но и получить гораздо больший эффект в плане продвижения.

Релевантность что это такое

Релевантность что это

Современный интернет невозможно представить без информационных статей, форумов и терабайтов текстов. Поисковым системам надо как-то ориентироваться в этой куче информации, поэтому был придуман анализ релевантности текста.

Релевантность – это соответствие содержания текста к определенному запросу. Документ должен быть понятным, читаемым и оптимизированный для поисковых серверов.

Если человек спрашивает «как улучшить SEO», то он не хочет попасть на магазин сельской техники. Чтобы подобных казусов не происходило, в каждом WEB документе соблюдаются правила оптимизации под запросы. Знание SEO анализа необходимо информационным ресурсам. Ведь они получают основную аудиторию за счет ПС типа Yandex и Google.

Выйти в ТОП поисковой выдачи по запросу – залог успеха в продвижении веб-ресурса, чтобы этого добиться, надо сделать материал максимально интересным для читателя и семантически оптимизированным под поисковые алгоритмы.

Текст считается максимально релевантным, если человек после его прочтения узнал все, что ему было необходимо. Например, домохозяйка хотела приготовить пиццу, если она смогла это сделать сразу после прочтения первой инструкции – материал оказался ей максимально полезен и его релевантность 100% к заданному запросу. Именно такого результата стараются добиться разработчики системы ранжирования.

Анализ релевантности текста  как вычислить нужные страницы сайта

В первую очередь анализ релевантности текста был изобретен для поисковых серверов. Ведь им приходится ежедневно перепроверять миллиарды веб-ресурсов. И среди них надо как-то расставлять предпочтения и выявлять лидеров к запросам.

Для оптимизации важно знать, что такое внутренняя перелинковка страниц сайта. По-сути связывание сходных по тематике страниц между собой при помощи ссылок. Это необходимо, чтобы пользователь получил максимально комплексную информацию, собранную на одном ресурсе. Это удобно, как для читателя, так и для поисковика.

Перелинковка выглядит, как ссылка для ознакомления с другими статьями схожей тематики. В основном размещается в конце странице с заголовком «возможно, вас заинтересует».

Перелинковка отлично учитывается ПС при ранжировании, ведь благодаря количеству ссылающихся ресурсов можно узнать, насколько пользователи могут доверять напечатанному. Переданный вес с нужных страниц-доноров внутри сайта действует как проставленная ссылка со стороннего ресурса.

Как Яндекс и Гугл выявляют релевантные страницы сайта

Чтобы научиться оптимизировать веб-ресурсы, надо узнать, как ПС определяют релевантные страницы и кому они отдают наибольшее предпочтение.

В прошлом для определения наиболее подходящего материала использовался только принцип наличия ключевых запросов. Поэтому недобросовестные писатели в текст пичкали максимум словосочетаний, чтобы привлечь клиента, но при этом полностью теряли суть напечатанного и логичность повествования.

Сейчас же весь этап ранжирования делится на 4 этапа:

  • словесный анализ по множеству математических формул;
  • учтение дополнительных факторов;
  • внесение поправок машинного обучения;
  • проверка качества нового метода ранжирования.

В качестве дополнительных факторов учитываются:

  • наличие доп. материала (ссылки, фото, видео, музыка и т. п.);
  • переспам словосочетаний;
  • удобный интерфейс для человека;
  • поведение читателя на странице;
  • структурированность по тэгам;
  • авторитетность веб-ресурса;
  • наличие списков, таблиц, выделений и цитат;
  • объем текста;
  • смысловое совпадение заголовков и внутреннего текста.

Несмотря на это далеко не каждый материал после соблюдения всех условий оказывается в ТОП выдачи, ведь после сравнения по общей формуле одинаковые по ценности конкуренты дополнительно ранжируются по другим уравнениям до выявления абсолютного лидера.

В Яндексе ежедневно собираются триллионы результатов и сохраняются в библиотеке Матрикснет. Она отвечает за машинное обучение и благодаря статистике регулярно совершенствует существующие принципы анализа. Она вносит поправки в существующие формулы и модернизирует их.

Новые алгоритмы

Постепенно ранжирование осуществляется на базе нейронных сетей и векторных вычислений. Примером является усовершенствованный алгоритм Яндекс «Королев». Он вводится в массы с августа 2017 года.

Система отказывается от ранжирования по ключевым словам и заголовкам, а переходит к анализу авторитетности ресурса, поведения людей и истинному смыслу словосочетаний.

В нынешнее время ранжирование идет по заголовкам, описанию и мета-тегам. В будущем же хотят рассматривать весь текст не только отдельным фразам, а по всем словам в совокупности.

Кроме того поисковики уже давно отошли от принципа ключей и постепенно приоритет отдается наблюдению за:

  • поведением пользователей внутри ресурса;
  • авторитету веб-сайта (сколько внешних ссылок связано);
  • смысловому и семантическому качеству.

Если люди в среднем проводят на ресурсе около 30 секунд, то, скорее всего, им здесь что-то не понравилось, и нет смысла предлагать материал в топ выдачи. Поэтому крупные статьи от 5000 символов лучше ранжируются.

Кроме того, особое внимание уделяется и другим факторам:

  • уникальность информации;
  • понятность текста;
  • структурированность подзаголовков;
  • техническая оптимизация (сжатие фото, время ответа сервера, корректность JS кода);
  • правильность составления карты-сайта и robots.txt;
  • актуальность темы.

В блоге Яндекса на habrahabr описывали особенности алгоритма «Палех» и его продолжения «Королев». В них сказано, что всего разделают 4 уровня сложности от 0 до 4. Чем ближе статья к ТОП-10 выдачи, тем выше сложность расчетов и тщательнее производится анализ. Нейронные модели задействуются только к 150 самым лучшим вариантам из миллионов кандидатов.

Формулы подсчета релевантности

Самой известной является старая формула вида: R=PR*(T+L)

R – процент релевантности;

T – соответствие написанного к теме запроса;

L – количество полезных ссылок;

PR – авторитет ресурса (устанавливается индивидуально).

И как понятно, наибольшую важность имеется именно авторитет веб-сайта. Чем больше посетителей его предпочитают, тем лучше. Но здесь совершенно не учитываются семантические факторы, поведение читателя, техническая адаптация и т.д.

Уравнение Ганнинга

Еще одна популярная формула названная индексом тумманости Ганнинга, созданная в 1952 году. Она определяет насколько удобно читать статью.

Fi = (Nws+Nwt)*0,7

Nws – количество слов в предложение.

Nwt – кол-во слов в одном предложении длиной более 3 слогов.

Полная формула для русского языка считается:

Алгоритм расчетов довольно длительный и его удобнее высчитывать через отдельные сервисы, такие поддерживает Megaindex.

Разработки Google для поиска семантических связей

Еще одной популярной математической формулой является технология World2vec, разработана в 2013 году компанией Google. Формулы используются нейронными сетями и задействуют векторные величины для поиска семантической сходности между словами, абзацами и предложениями.

Процесс расчета напрямую связан с нейронными технологиями и в первую очередь нацелен на частотный анализ слов и выявление истинного смысла написанного.

Неизвестно насколько актуальны описанные формулы в нынешний момент, но они использовались в прошлом и на них можно наглядно увидеть пример расчетов.

Сейчас гораздо больше сторонних переменных, векторных величин и логических операций в уравнениях.

Команды для получения списка релевантных страниц в поисковой выдачи

Часто оптимизаторам приходится собственноручно проверять конкурентов и искать способы их обгона. Чтобы определить релевантный материал для внутренней перелинковки, вводим простую команду в поисковик: site: адрес и ключевой запрос.

Вот пример команды получения списка близких страниц:

site: bablolab.ru биткоины

В полученном результате первая ссылка – наиболее подходящих вариант к запросу. Все остальное лишь дополняет основную тему, эти ресурсы используют для внутренней оптимизации и указывают в качестве дополнительной информации для изучения (перелинковка).

Вот так будет выглядеть список наиболее подходящих по тематике и релевантности страниц с которых можно проставить ссылка на продвигаемую страницу.

Релевантность страниц в Яндексе
Список страниц для использования во внутренней перелинковке.

Анализ страниц на релевантность  ТОП-5 сервисов онлайн проверки

Чтобы не рассчитывать все данные вручную анализ релевантности текста выполняют через онлайн-сервисы. Наибольшую популярность имеют 5 сервисов для общего сбора SEO, через них также анализируют семантическое ядро, ключевые запросы и другую полезную информацию.

Сервис №1. Majento

Одним из самых популярных и простых сервисов. Все что требуется от пользователя перейти в раздел SEO аналитики и выбрать «анализ релевантности».

Анализ страниц в сервисе Majento.

Дальше вводим URL адрес статьи и запрос, под который планировалась оптимизация. После окончания процесса внизу будет окно с процентным результатом проверки.

Сервис №2. Megaindex

Самым раскрученным, известным и популярным набором инструментов для сеошника является megaindex. В данном случае нужна следующая страница: https://ru.megaindex.com/l/textanalysis. Здесь вводим ключевой запрос и затем жмем «начать».

После действия пользователя переводит на расширенный интерфейс. Здесь в поле «URL для сравнения» вводим необходимый адрес и начинаем проверку. После окончания видим подробный результат.

Анализ релевантности в Мегаиндексе.
Анализ релевантности страницы сайта в сервисе Megaindex.

Сервис №3. PR-CY

Этот сервис прославился комплексностью инструментов. Здесь есть все, что нужно начинающему блогеру или оптимизатору. Для начала перейдите в необходимый раздел «аудит сайта» pr-cy.ru/audit/.

Анализ релевантных страниц в сервисе PR-CY.ru
Аудит сайта в сервисе PR-CY

Вставьте ссылку и ключевую фразу. Спустя несколько минут появится подробный результат с описанием всех факторов по их важности. Здесь подробно описывается корректность структуры и использования важных фраз.

Отдельно проверьте релевантность через раздел «анализ контента» pr-cy.ru/analysis_content/. Здесь выписывают релевантность.

В конце увидите подробнейших результат для каждого из словосочетаний.

Сервис №4. Seolib

Еще одна разновидность проверок. К сожалению, чтобы запустить сервис надо заплатить небольшой взнос. Он составляет около 0,1 руб. Цена небольшая, но в целом серьезных отличий от конкурентов не наблюдается.

Сервис №5. Istio

Бесплатный анализатор семантики для сеошников и копирайтеров. Включаете расширенную форму настройки и вбиваете ссылку с ключевыми запросами.

Спустя пару секунд видите подробнейшую информацию для каждого слова и статистику в целом.

Релевантность что это такое простыми словами: примеры применения + Видео

Подведем итоги, что такое целевые страницы, как работают алгоритмы ранжирования и возможно ли в действительности открыть секрет SEO продвижения в ТОП выдачи.

Большинство блогов специально затачивают одну страницу под запрос и под нее дополнительно печатают около 10-15 тем, чтобы составить качественную перелинковку и повысить репутацию ресурса.

Основой проверки являются математические формулы. Чем выше материал в выдаче, тем сложнее алгоритмы используются для проверки. Поэтому в абсолютные лидеры попадают в основном по везению и соблюдению всех правил поисковой системы.

Релевантность проверяют для составления внутренней перелинковки, улучшение читабельности и индексирования. Не один из сервисов не может дать 100% гарантию, что после проверки документ станет самым востребованным и попадет в лучшие позиции.

На практике статья может быть отточена до идеала по вышеописанным сервисам, но при этом оставаться не более, чем на 15 месте. Главной причиной этого является математическая формула, по которой ПС определяет релевантность.  Она засекречена и поэтому точно ее предугадать невозможно, можно лишь по косвенным признакам судить о принципах вычисления.

Посмотрите видео для закрепления материала:

Примером качественной оптимизации можно привести сайт «Википедия». Среди конкурентов все статьи оказываются на лидирующих позициях и выходят даже среди низкочастотных запросов. Создатели много времени затратили на улучшение семантики и получили долгожданный результат.

Не забываем сделать репост статьи и до скорых встреч.