PhraseRank: алгоритм, правила та рекомендац≥њ.

«агалом цей алгоритм покликаний покращити роботу √угла насамперед ≥з словосполученн¤ми та фразами. ѕроте плановане покращенн¤ стосуЇтьс¤ не т≥льки кращоњ в≥дпов≥дност≥ зм≥сту сайт≥в у видач≥ пошуковика, але ≥ б≥льш ефективну (з точки зору √угл) боротьбу ≥з пошуковим спамом...

«агальна ≥де¤ алгоритму PhraseRank наступна:

1. јлгоритм використовуЇ дл¤ ≥ндексац≥њ, власного "розум≥нн¤" зм≥сту сайту та подальшого його ранжуванн¤ у видач≥ на запит не наб≥р сл≥в, а словосполученн¤, його зм≥ст ¤к одного ц≥лого.

2. Phrase Rank при ≥ндексац≥њ стор≥нки формуЇ список "значущих" словосполучень ≥ перев≥р¤Ї кожне з них (в ≥деал≥, звичайно), вираховуючи "бажану" присутн≥сть на стор≥нц≥ не т≥льки даного словосполученн¤, але ≥ фраз наближених за зм≥стом. Ѕажаною в даному випадку маЇ бути присутн≥сть (наповнен≥сть, зм≥стовн≥сть...), що обчислена ¤к середньоарифметична при скануванн≥ вс≥х документ≥в по даному словосполученню. “обто √угл, видаючи сайт по запиту, хоче бачити на стор≥нц≥ не просто саме словосполученн¤, але ≥ середньостатистичне "мовне наповненн¤", що йому в≥дпов≥даЇ.

3. ќчевидно, що вс≥ стор≥нки, "наповненн¤" ¤ких буде меншим н≥ж оч≥куЇ √угл, матимуть низьк≥ шанси опинитис¤ на перших стор≥нках видач≥. якщо зм≥ст стор≥нки буде надто "насиченим" щодо конкретного запиту (б≥льше н≥ж стандартне в≥дхиленн¤ в≥д оптимуму), сайт буде класиф≥кований ¤к спам-ресурс та його релевантн≥сть щодо даного словосполученн¤ (а також щодо вс≥х ≥нших словосполучень, що вход¤ть до масиву "наповненн¤") буде знижено.

4. јлгоритм пошуковика вираховуЇ "мовне наповненн¤" не т≥льки на дан≥й стор≥нц≥, але ≥ на стор≥нках з ¤ких в≥н зайшов ≥ по ¤ких в≥н вийшов з даного документа (дерево пошуку ≥ндексу документ≥в).

¬исновки:

- очевидно, час стор≥нок ≥з м≥н≥мумом зм≥сту та оптимальною густиною ключового слова чи словосполученн¤ минаЇ - ¤кщо "наповнен≥сть" стор≥нок замала, рекомендуЇтьс¤ њњ поступово нарощувати (¤кщо стор≥нка часто ≥ндексуЇтьс¤, поступово можна "намацати" потр≥бний зм≥ст);

- оск≥льки практичних даних по робот≥ ≥з Phrase Rank ще дуже мало, пропоную прид≥лити б≥льше уваги конкуретн≥й оптим≥зац≥њ - все значно легше зрозум≥ти у пор≥вн¤нн≥...

*                     *                    *