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관련성- (영어 관련 - 관련) - 일반적인 의미에서 이는 문서가 사용자의 기대에 부합하는 것입니다. 따라서 검색 관련성은 사용자가 자신의 질의에 대한 응답으로 표시되는 검색 결과에 만족하는 정도입니다. 이상적으로 검색결과 페이지는 완전성과 정확성 측면에서 사용자의 정보 요구를 완전히 충족해야 합니다.

사이트 관련성 개념에는 관련성이라는 동의어가 있습니다. 사실 이 용어는 같은 의미이지만 약간 더 좁은 의미입니다. 여기서 의미하는 것은 요청된 정보가 얻은 결과와 얼마나 잘 일치하는지입니다. 또한 텍스트에서 관련성과 관련성이라는 단어를 보게 될 것입니다. 서로 같은 의미라고 생각하시면 됩니다.

정의에 따르면 Yandex 또는 Google 방문자가 질문을 입력하면 검색 엔진은 색인에서 다양한 문서를 평가하고 답변에 가장 적합한 문서를 선택하려고 시도합니다. 따라서 시스템은 일치 정도, 즉 문서와 검색어 간의 일치 정도를 계산합니다. 따라서 일치하면 측정 값이 가장 크고 (최대) 그렇지 않으면 0과 같습니다.

모든 검색 엔진의 효율성은 검색 결과에서 문서의 관련성 정도에 따라 판단됩니다. 사용자가 자신의 요청에 대해 자신에게 전혀 부적절한 답변을 받으면 해당 리소스를 더 이상 사용하지 않을 가능성이 높습니다. 따라서 검색 결과와 가장 관련성이 높은 문서를 선택하는 것이 검색 엔진의 주요 작업입니다. 이는 검색 엔진의 인기와 수익 모두에 영향을 미칩니다.

문서가 인터넷에서 얼마나 관련성이 있는지는 특수 검색 알고리즘에 의해 결정됩니다. Yandex에는 하나가 있고 Google에는 또 하나가 있지만 일반적인 작업 계획은 동일합니다. 또한 다른 검색 엔진에도 관련성에 대한 자체 정의가 있지만 공통된 뿌리가 있습니다.

예를 들어 Yandex 검색 엔진은 특정 검색어를 찾기 위해 매일 수백 개의 사이트를 방문하는 특별히 훈련된 평가자 그룹을 고용합니다. 유용성, 콘텐츠, 요청에 대한 페이지 관련성 및 기타 특성을 평가합니다. 그 후 모든 데이터는 Matrixnet 자체 학습 알고리즘에 입력됩니다. 그리고 이 데이터를 기반으로 다른 유사한 사이트에 대한 관련성과 유용성을 자동으로 결정합니다. 로봇을 속일 수는 있지만 인간(특히 PS 직원)을 속일 가능성은 거의 없습니다…

내부 관련성 기준

관련성에 대한 가장 중요한 내부 기준은 키워드, 즉 텍스트에서의 빈도입니다. 검색 엔진은 이 매개변수를 계산할 수 있으며, 문구가 자주 반복되면 이를 핵심 문구로 간주합니다. 사용자 요청 중에 페이지에 있는 문구가 페이지의 형식과 일치하고 핵심인 경우, 즉 자주 사용되는 경우 해당 사이트는 관련성이 있는 것으로 간주됩니다.

키워드는 위치에도 큰 영향을 미칩니다. 우선, 이것은 다양한 제목에 존재합니다. 사용자의 검색어가 문서 제목과 일치하면 검색 엔진은 해당 페이지의 순위를 다른 페이지보다 높게 평가할 가능성이 높습니다. 키워드 가중치에 영향을 미치는 추가 요소는 다음과 같습니다.

• 페이지 상단에 가깝습니다. 키워드가 페이지 상단에 가까울수록 더 중요합니다.
• 페이지의 일부 위치에 키워드가 있습니다. 예를 들어 제목, 메타 태그, 텍스트 디자인 태그에 있습니다.
• 키워드의 서로 근접성. 어떤 문구, 특히 안정적인 문구가 검색어 역할을 하는지가 중요합니다.
• 키워드 동의어의 가용성. 검색 엔진은 종종 텍스트에 다른 형태의 키워드가 있는지 주의를 기울여 문서가 실제로 특정 주제를 다루고 있음을 나타냅니다.

알아야 할 주요 검색 관련성 유형

공식적인- 검색 엔진 순위 원칙의 기초입니다. 특수 알고리즘을 통해 특수 검색 엔진의 인덱스를 통해 검색어 유형과 문서를 비교합니다. 그 사람은 이 과정에 참여하지 않습니다. 완전 자동화된 로봇 시스템은 기성 솔루션을 제공합니다.

적절- 인터넷 사용자의 정보 요구가 완전히 충족되는 고유한 상태입니다. 모든 검색 엔진은 이 상태에 가까워지려고 노력합니다.

외부 관련성 기준

외부 관련성 기준의 기본은 인용 또는 참조 인기의 원칙입니다. 이 요소는 사이트의 관련성이 인터넷에서의 인기도, 즉 문제의 페이지에 연결되는 다른 리소스의 수에 따라 결정될 수 있음을 의미합니다. 숫자가 높을수록 사이트의 권위 있는 무게가 커지므로 사이트에 표시되는 정보의 품질이 높아집니다.

각 검색 엔진은 인용 수준을 결정하기 위해 자체 알고리즘을 사용하지만 모두 유사한 작동 메커니즘을 가지고 있으며 본질적으로 American이 개발한 외부 링크 수를 고려하는 세계 최초의 알고리즘인 PageRank를 수정한 것입니다. Google 검색 엔진을 창시한 세르게이 브린(Sergey Brin)과 래리 페이지(Larry Page) 학생입니다.

Yandex 시스템에서 PageRank와 유사한 것은 2001년 봄에 도입된 가중 인용 지수인 VIC입니다. 회사 담당자가 명시한 바와 같이 VIC는 PageRank와 동일한 방식으로 계산되며 각 페이지에 개별적으로 할당됩니다. 2002년까지 VIC는 Yandex Bar를 사용하여 볼 수 있었지만 최적화 프로그램이 인위적으로 판독값을 높이려고 시도한 후 해당 값이 숨겨졌습니다. 이제 웹마스터는 Yandex 카탈로그에서 리소스를 정렬하는 데 사용되는 TIC에 대한 정보에만 액세스할 수 있습니다.

2002년 가을부터 Rambler 시스템은 또한 링크 수뿐만 아니라 Top100 카운터에서 수신된 페이지 트래픽 데이터도 고려한 인기 계수를 사용하기 시작했습니다.

그러나 이러한 알고리즘을 적용한 최초의 시스템은 1999년부터 PAI(Page Authority Index)를 사용해 온 Aport이다. PageRank와 달리 CI는 연결 사이트의 모든 페이지에서 가장 중요한 링크 하나만 고려합니다.

관련성 확인을 위한 최고의 리소스

다행스럽게도 오늘날에는 온라인에서 직접 관련성 수준을 쉽게 확인할 수 있는 리소스가 인터넷에 많이 있습니다. 우리는 그 중 가장 인기 있는 세 가지를 나열합니다.

• 마젠토;
• 메가인덱스;
• PR-CY.ru.

나열된 각 사이트에 대해 필요한 정보를 얻으려면 확인 페이지의 주소와 키워드를 입력하기만 하면 됩니다.

나열된 서비스 간에는 근본적인 차이점이 없습니다. 관련성 검사와 관련하여 모든 것이 거의 동일하게 발생합니다. 차이점은 일반적인 기능에서만 눈에 띄지만 이는 더 이상 기사 주제와 관련이 없습니다.

관련성을 높이려면 어떻게 해야 합니까?

다음 7가지 팁을 따르면 귀하의 기사가 검색 결과의 상위에 최대한 가까워지고 아마도 상위에 포함될 수도 있습니다.

Title 태그에 주요 키워드 쿼리를 그대로 그대로 배치합니다.

주요 쿼리를 설명 태그에 삽입할 수도 있습니다. 귀하의 기사를 "판매"하고 제목과 함께 검색에 표시되는 사람은 바로 그 사람입니다. 여기서 키는 직접 발생과 희석 발생 모두에서 허용됩니다.

동일한 쿼리를 기본 헤더에 삽입해야 하지만 정확한 발생이 필요하지도 않고 바람직하지도 않습니다. 희석하는 것이 좋습니다.

또한 첫 번째 단락에 주요 요청을 포함하는 것이 좋습니다. 그리고 가능한 한 처음에 가깝게. 그러나 이것이 첫 번째 문장이 주요 요청으로 시작되어야 한다는 의미는 아닙니다. 이것은 확실히 할 가치가 없습니다.

콘텐츠 작업. 메인 검색어의 의미와 부합하지 않으면 관련성을 잊어버릴 수 있습니다. 비논리적으로 최적화된 기사는 사이트에 해를 끼칠 뿐입니다. 방문자는 필요한 정보를 받지 못하고 매우 빠르게 다른 리소스로 이동합니다.

검색 엔진은 다양한 기사를 좋아합니다. 따라서 목록, 비디오, 사진, 표, 다이어그램, 그래프 및 유사한 자료에 대한 링크를 환영합니다.

마지막 요점은 구현하기가 가장 어렵지만 관련성을 높이는 측면에서 가장 효과적인 것 중 하나입니다. 유사한 주제를 가진 다른 사이트가 페이지에 연결되면 검색 결과에서 해당 사이트의 순위가 크게 높아집니다.

페이지를 최적화할 때 이 목록을 체크리스트로 사용하면 관련 콘텐츠가 검색 결과의 최상위 위치에 빠르게 표시됩니다. 또한 SEO 최적화 체크리스트를 살펴보는 것이 좋습니다.

검색 시 관련 없는 페이지가 반환되는 이유는 무엇입니까?

블랙 앤 그레이 SEO 프로모션은 느리지만 확실히 과거의 일이 되어가고 있습니다. 이러한 사실에도 불구하고 프로모션 서비스는 여전히 온라인에서 큰 수요가 있습니다. 시간이 좀 더 지나면 사이트 페이지의 관련성을 인위적으로 높일 수 있는 기회는 사라질 것입니다. 지금도 그 의미는 거의 남아 있지 않습니다.

오늘날 관련성의 주요 문제 중 하나는 검색 로봇과 알고리즘의 불완전성에 있습니다. 공격적인 프로모션의 일부 요소는 비전문적으로 행동하는 SEO에 의해 여전히 회피되고 있습니다. 불행하게도 오늘날 최소한의 품질 콘텐츠와 다수의 "올바른" 링크를 갖춘 사이트는 여전히 가장 인기 있는 목적지의 상위에 있습니다. 이러한 경향은 검색엔진의 엄격한 통제를 받지 않는 엔터테인먼트 분야에서 특히 두드러집니다.

최소한의 경쟁

즉, 매우 나쁜 리소스 30개 중에서 별로 나쁘지 않은 10개를 선택하여 TOP에 보내는 것입니다. 검색 로봇은 방문자에게 결과를 알 수 없다고 말하는 것보다 주제에 대한 최소한 일부 페이지를 찾는 것이 더 낫다고 믿습니다. 결과적으로 경쟁이 낮은 주제에서는 원하는 검색어 중 몇 단어만 존재하는 사이트라도 첫 번째 검색 결과가 차지합니다.

전문가가 경쟁이 낮은 주제로 웹사이트를 홍보하는 경우 해당 리소스를 TOP에 올릴 가능성은 매우 높습니다. 요청 경쟁력에 대한 자세한 내용입니다.

관련 결론

기사를 최적화하려는 주요 핵심 쿼리의 주제를 항상 텍스트에 공개하십시오. 내용, 제목, 하위 단락 및 짧은 단락을 만드세요. 사이트를 처음 방문한 독자라도 간단하고 이해하기 쉬운 구조로 되어 있어 쉽게 이해할 수 있습니다. 방문자가 리소스에 머무는 시간이 2~3분에 불과하더라도 이는 사이트에 플러스가 됩니다. 몇 분 안에 방문자에게 관심이 있는 최소한의 정보를 제공하는 것이 가능합니다.

보다 일반적인 의미에서 품질의 개념에 가장 가까운 것 중 하나 "관련성" - "적절"즉, 준수 정도에 대한 평가뿐만 아니라 준수 정도에 대한 평가도 가능합니다. 실제 적용 가능성결과도 그렇고 학위도 그렇고 사회적 적용성문제 해결을 위한 옵션.

관련성 유형

비공식적으로 결정된 정보 요청에 대한 문서의 준수 여부.

공식적인 관련성

특정 알고리즘을 사용하여 검색어 이미지와 문서 검색 이미지를 비교하여 일치 여부를 결정합니다.

관련성을 평가하는 방법 중 하나는 TF-IDF 방법입니다. 그 의미는 문서(TF)에서 용어(쿼리)의 지역적 빈도가 높을수록 해당 용어의 "희귀성"(즉, 다른 문서에서 덜 자주 발생할수록)이 커진다는 사실로 귀결됩니다. 컬렉션(IDF)일수록 해당 용어와 관련하여 이 문서의 가중치가 더 높습니다. 즉, 해당 용어에 대한 검색 결과에서 문서가 더 일찍 표시됩니다. 이 방법의 저자는 Gerard Salton(나중에 Karen Sparck Jones가 수정함)입니다.

적절

노트

또한보십시오

• 범위 지정

문학

• Kapustin V. A. 인터넷 정보 검색의 기본. 툴킷. - 상트페테르부르크: 열린사회연구소. 상트페테르부르크 지부, 1998. - 13 p. (5페이지 참조 - 관련성)
• 타당성 // 용어 및 표기법에 대한 간략한 사전

위키미디어 재단. 2010.

다른 사전에 "관련성"이 무엇인지 확인하십시오.

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서적

• Elasticsearch와 Solr를 이용한 관련 검색, Turnbull D.. 이 책은 Apache Lucene 라이브러리를 기반으로 관련 검색의 본질과 메커니즘을 발견하는 데 도움이 될 것입니다. Elasticsearch 및 Solr 검색 엔진의 예를 사용하여 엄격하게 제어하는 ​​방법을 배우게 됩니다.
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관련성 점수는 검색 엔진의 품질과 효율성을 결정합니다. 정보가 사용자의 요청과 얼마나 관련성이 있는지 결정하는 특별한 검색 알고리즘이 있습니다. 간단히 말하면, 전체 텍스트 콘텐츠 양에 대한 검색어에 존재하고 텍스트에 사용된 키워드 수의 비율이 페이지의 관련성을 결정합니다. 사이트의 관련성이 높다는 것을 나타내는 최적의 핵심 문구 발생 비율은 각 검색 엔진마다 개별적으로 설정됩니다. 필요한 것보다 검색 문구가 적으면 검색 엔진은 해당 문구를 알아차리지 못합니다. 키워드의 발생이 증가하면 스팸 필터에 포함될 위험이 있으며 이는 불쾌한 결과와 제한으로 이어집니다. 키워드 발생의 평균 비율은 2~5%로 계산됩니다.

관련성 결정

검색 엔진은 가상 공간에서 가장 중요합니다. 검색 엔진의 도움으로 사용자는 관심 있는 정보를 빠르고 쉽게 제공받을 수 있습니다. 그러나 기하급수적으로 사이트 수가 정기적으로 증가함에 따라 하나의 방문자 요청에 대해 수만 개의 서로 다른 사이트가 반환된다는 사실이 발생했습니다. 제시된 리소스는 고품질의 고유한 콘텐츠일 수도 있고, 품질이 낮고 쓸모없고 고유하지 않은 것일 수도 있습니다. 현재 상황으로 인해 검색 엔진은 관련성 원칙에 따라 사이트를 선택하는 방법을 개발하게 되었으며, 이 조치를 통해 사용자의 요구에 가장 적합한 리소스를 선택할 수 있게 되었습니다.

첫째, 검색 엔진은 콘텐츠의 특성과 품질을 기반으로 페이지의 관련성을 결정합니다. 다음 기준이 관련되었습니다.

• 페이지의 검색 문구 밀도
• 제목 및 메타 태그에 키워드 존재;
• 디자인 요소 및 텍스트 마크업 등에 키워드가 있는지 여부

이러한 선택에 대해 알게 된 최적화 프로그램은 검색 엔진 선택 매개변수에 최적화된 특수 사이트인 출입구를 만들기 시작했습니다. 그런 다음 외부 기준에 따라 리소스를 선택할 수 있는 알고리즘을 만들어야 했습니다. 즉, 결과 사이트가 사용자가 입력한 요청을 준수하는지 확인하는 것입니다. 이 프로세스를 상상하려면 관련성을 계산하는 대략적인 공식에 주의를 기울여야 합니다.

R=PR*(티+엘)

어디 아르 자형- 관련성 지표

티(텍스트 관련성) - 사이트 콘텐츠가 사용자의 요청과 얼마나 일치하는지 나타내는 지표입니다.

엘(링크 관련성) - 문서에 대한 수신 링크가 검색 쿼리와 어떻게 일치하는지 나타내는 지표입니다.

제시된 공식은 검색 엔진이 순위 알고리즘을 사용하는 방식의 본질을 대략적으로 반영하고 관련성 원칙에 따라 리소스 선택에 대한 아이디어를 제공합니다. 그러나 일반적인 생각을 가지고 있으면 최적화가 훨씬 더 편리합니다.

내부 관련성 기준

내부 관련성을 나타내는 주요 정성적 지표는 핵심 문구와 단어, 또는 오히려 페이지에서의 사용 빈도입니다. 구문을 자주 사용하는 것은 시스템에 의해 키워드로 정의됩니다. 검색 중에 사용자가 텍스트의 핵심이고 요청 양식에 해당하는 발견된 문구가 포함된 쿼리를 입력하면 리소스가 관련성이 있는 것으로 인식됩니다.

핵심 문구나 단어의 배치도 중요합니다. 예를 들어, 요청이 문서 제목과 일치하면 검색 엔진은 이 리소스를 가장 관련성이 높은 리소스로 간주합니다.

관련성을 결정할 때 다음 요소도 중요합니다.

• 페이지 상단에 가까울수록 핵심 문구의 중요성이 높아집니다.
• 텍스트에서 키워드를 가깝게 배치하면 문서의 위치가 향상되며, 특히 일반적인 집합 표현의 경우 더욱 그렇습니다.
• 키워드 동의어도 검색 엔진의 관심을 끌고 있습니다. 결국, 핵심 쿼리의 단어 형식이 존재한다는 것은 텍스트가 주어진 주제에 해당한다는 것을 확인시켜 줍니다.
• 문서의 특정 위치에 핵심 문구나 단어가 있습니다. 예를 들어 부제목, 메타 태그, 텍스트를 구성하는 태그 등이 있습니다.

외부 관련성 기준

관련성의 외부 매개변수는 리소스 인용에 따라 달라지며 링크 인기도에 따라 결정됩니다. 즉, 이 경우 사이트의 관련성은 인터넷 사용자 간의 관련성과 인기도에 따라 결정됩니다. 다른 리소스가 특정 사이트에 연결되면 해당 사이트의 권한이 증가합니다. 이 요소는 사이트가 고유한 정보를 포함하는 고품질의 유용한 리소스라는 특징을 갖습니다.

검색 서비스는 인용 수준과 정도를 다르게 결정하지만 유사한 작동 메커니즘을 가진 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘을 기반으로 인터넷 리소스를 평가하고 순위를 매기는 최초의 시스템인 PageRank가 만들어졌습니다. 알고리즘의 작성자는 미국 학생 Larry Page와 Sergey Brin인 Google 최대 검색 엔진의 창립자였습니다.

Yandex는 또한 경쟁사보다 뒤처지지 않으며 아날로그 평가 시스템은 2001년에 만들어진 VIC입니다. 약어는 Weighted Citation Index를 나타냅니다. 프로젝트 작성자에 따르면 인덱스를 계산할 때 PageRank와 유사한 알고리즘이 사용됩니다. 이 인용 표시는 특정 페이지마다 별도로 지정됩니다. 서비스 생성 후 1년 이내에 Yandex Bar에서 지수 표시를 찾을 수 있습니다. 그러나 최적화 프로그램은 이 지표를 가상으로 증가시키는 방법을 찾기 시작했고 값은 숨겨졌습니다. 최적화 전문가는 Yandex 카탈로그에서 찾을 수 있는 주제별 인용 지수(TIC) 값만 가지고 있습니다.

2002년부터 검색 엔진 Rambler도 인기 계수를 사용하기 시작했습니다. 계수를 계산하기 위해 검색 엔진은 Top100 카운터를 기반으로 리소스 및 트래픽 데이터에 대한 링크 수에 대한 정보를 사용합니다.

그러나 여전히 이 알고리즘의 첫 번째 테스터는 1999년에 계산을 위해 리소스의 권위 있는 가중치를 사용하기 시작한 Aport 검색 엔진이었습니다.

관련성(SEO에서)는 검색 엔진에서 인터넷 사용자의 요청에 대한 웹사이트 페이지의 대응입니다. 간단히 말해서, 관련성은 사용자가 쿼리에 대한 응답으로 나타나는 검색 결과에 만족하는 정도를 결정합니다.

사이트의 요청 준수 여부는 다양한 검색 엔진 알고리즘에 의해 계산됩니다. 그러나 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 페이지 콘텐츠가 많을수록 관련성이 높아지고 검색 결과 순위도 높아집니다.

특정 페이지에 대한 콘텐츠를 만든 웹마스터가 텍스트 자체의 양에 대한 키워드의 비례 비율을 보장하면 색인 생성 직후 검색 엔진 결과의 TOP에 도달할 수 있습니다. 하지만 콘텐츠 자체가 사용자의 기대에 미치지 못할 수도 있습니다.

예를 들어, "관련성이 무엇인지"라는 쿼리를 입력하면 검색 결과의 첫 번째 위치는 SEO 웹 사이트 프로모션에 참여하는 회사가 사이트의 관련성을 높이는 서비스를 제공하는 페이지가 됩니다. 이는 무관한 결과입니다.

그러나 예를 들어 아래에 있는 검색 결과는 이미 관심 있는 주제와 일치합니다. 즉, "관련성이 무엇인지"라는 질문에 대답합니다.

이 현상은 방문자의 요청을 충족하지 않는 다른 인터넷 사이트로 방문자를 리디렉션하기 위해 특정 요청에 따라 승격되는 리소스인 스팸 페이지나 출입구로 인해 종종 관찰됩니다.

이전에는 요청을 충족하지 못한 페이지가 계속해서 TOP에 남아 있었지만 오늘날 최신 도구는 행동 요소(리소스 페이지의 사용자 행동)를 포함하여 웹사이트 순위를 매기는 데 큰 역할을 합니다. 물론, 첫 번째(관련 없는) 사이트를 방문한 후에는 해당 사이트에서 유용한 정보가 있기 때문에 빠르게 그 사이트를 떠나고 다음 사이트에 더 오래 머물게 됩니다.

메모에. 검색 엔진은 페이지에서 사용자 행동을 모니터링하고 이를 기반으로 쿼리 준수 여부를 결정합니다. 방문자가 링크를 따라간 후 곧 링크를 떠나면 관련성이 줄어들고 결과적으로 검색 결과에서 위치를 잃게 됩니다.

따라서 오늘날 검색 엔진은 사용자 질문에 대한 포괄적인 답변을 제공하는 가장 포괄적이고 유용하며 의미 있는 콘텐츠가 있는 사이트를 우선시합니다. 검색 결과에서 선두 자리를 차지하는 것은 바로 이러한 리소스입니다.

검색 관련성에는 어떤 유형이 있나요?

1. 공식적인. 이러한 유형의 관련성은 사용자 요청을 색인화된 페이지와 비교하는 것으로 구성되며 로봇이 수집한 데이터를 기반으로 특정 공식을 사용하여 계산됩니다. 이것이 주요 검색 엔진 알고리즘입니다.
2. 콘텐츠. 평가자라고 불리는 전문가가 결정합니다. 발견된 페이지가 쿼리와 일치하는지 여부를 평가하여 검색 결과의 품질을 분석합니다.
3. 적절. 필요한 정보로 완벽한 사용자 만족을 선사합니다. 이러한 유형의 관련성은 사이트 방문자의 행동과 문서 내용에 대한 만족도에 따라 결정됩니다. 오늘날 모든 검색 엔진은 이러한 알고리즘을 위해 노력하고 있습니다.

페이지의 관련성을 결정하는 요소는 무엇입니까?

각 검색 엔진에는 리소스의 관련성을 결정하는 자체 도구가 있습니다. 그러나 사용자 요청에 대한 웹페이지의 준수에 영향을 미치는 여러 가지 일반 알고리즘이 있습니다.

텍스트 일치 쿼리

• 제목 및 설명 메타 태그;
• URL 페이지;
• 텍스트의 제목과 부제;
• 텍스트에서 키워드와 문구가 직접적이고 희석적으로 나타나는 경우
• img 태그의 alt 속성(이미지의 대체 텍스트)

링크 관련성 요소

• 내부 및 외부 연결;
• 링크의 앵커(텍스트);
• 추천 사이트(기증자)의 권한;
• 링크 성장률.

행동 요인

• 방문자 수;
• 페이지로 이동하는 리소스
• 사이트에서 보낸 시간;
• 조회수;
• 필요한 정보를 찾기 위해 리소스 섹션을 쉽게 탐색할 수 있습니다.
• 실패율;
• 전환(타겟 액션 수: 등록, 구매, 구독 등).

결론

보시다시피 사이트의 관련성은 외부 및 내부의 여러 요인에 따라 달라집니다. 하지만 귀하의 리소스가 검색 엔진에서 항상 높은 순위를 차지하도록 하려면 로봇이 아닌 사람을 위한 고품질 콘텐츠를 작성하세요. 최신 순위 알고리즘을 고려하면 관련성의 텍스트 구성 요소는 SEO 프로모션의 주요 구성 요소 중 하나입니다.

사용자가 인터넷에서 정보를 찾으려면 검색창에 특정 질문을 입력하고 시스템에서 관련 결과를 기다립니다. 그러나 매우 자주 이런 일이 발생하지 않습니다. 페이지가 관련성이 없는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 관련성은 무엇입니까?

관련성의 개념

관련성 (관련성 - 관련성) - 필요한 기대치를 충족하는 텍스트 준수. 즉, 이것은 구한 것과 발견된 것 사이의 일치입니다. 이는 관련 페이지가 사용자가 검색창에서 요청할 때 보길 기대했던 것과 정확히 일치한다는 것을 의미합니다. 이 용어는 현대 시스템에서 사용되기 시작했습니다.

하지만 검색 엔진은 이러한 관련성을 어떻게 결정하며, 적시에 제공할 페이지를 어떻게 결정합니까? 이것이 바로 각 시스템이 서로 다른 알고리즘을 사용하여 계산하는 검색 관련성이 존재하는 이유입니다. 그렇다면 검색 관련성은 무엇입니까?

사용자가 Google 또는 Yandex에 검색어를 입력하면 시스템은 색인에서 문서를 평가하고 검색어와 가장 일치하는 문서를 선택합니다. 방문자는 관련성을 기준으로 검색 엔진의 성능을 평가합니다. 사용자가 수신된 응답에 만족하지 않으면 더 이상 시스템을 사용하고 싶지 않을 수 있습니다.

따라서 검색 엔진의 가장 중요한 작업은 가장 관련성이 높은 문서를 찾는 것입니다. 이는 자원의 인기뿐만 아니라 수익에도 영향을 미칩니다.

검색 관련성 유형

• 공식적인.알고리즘을 사용하여 쿼리는 검색 엔진의 문서 유형과 비교됩니다. 이 방법에서는 사람의 개입 없이 관련성을 계산합니다. 입력된 데이터를 기반으로 특정 공식에 따라 검색 로봇의 도움으로 모든 일이 발생합니다.
• 의미가 있습니다.이 유형은 검색 엔진에서 사용되지만 검색 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 평가자라고 불리는 전문가는 검색 결과를 쿼리와 비교하여 평가합니다.
• 적절한.모든 검색 리소스는 이러한 유형의 검색을 위해 노력합니다. 이 경우 정보는 사용자를 완전히 만족시킵니다.

모든 검색 엔진은 자체 알고리즘에 따라 작동하며 각 시스템에는 자체 트릭이 있지만 원칙은 모두 매우 유사합니다.

1. 먼저, 선택한 페이지에 주어진 질문이나 문구가 얼마나 자주 나타나는지 확인합니다.
2. 단어 사이의 공백을 확인하고 있습니다.
3. 페이지당 링크 수가 확인됩니다.
4. 문구가 입력된 텍스트를 고려합니다.
5. 사이트의 연령이 확인됩니다.

웹에 있는 정보의 양은 지속적으로 증가하고 있으므로 관련성을 높이는 것은 모든 검색 엔진에 있어 매우 중요한 작업입니다.

모든 리소스에는 쿼리 요구 사항과 일치하는 많은 페이지가 있습니다. 검색 엔진 알고리즘은 가장 관련성이 높은 페이지를 제안합니다. 그렇다면 페이지 관련성은 무엇입니까?

관련 페이지는 어떻게 결정되나요?

웹사이트 페이지는 인터넷 상의 그 자체의 세계입니다. 본 콘텐츠에는 텍스트, 이미지가 포함되어 있습니다. 다른 많은 페이지에도 반영됩니다. 이를 바탕으로 관련성은 텍스트 내용과 다른 사이트와의 상호 작용에 의해 영향을 받는 것으로 나타났습니다.

내부(텍스트 콘텐츠) 관련성 - 텍스트 콘텐츠가 검색 시스템 요구 사항을 준수합니다. 검색어 입력 시 페이지에서 가장 자주 사용되는 문구를 입력하면 관련성이 높아집니다. 각 검색 엔진에는 작성된 기사의 단어 수에 대한 필수 구문의 발생 비율이 고유하게 설정되어 있습니다. 이 번호가 시스템 번호에 가까울수록 검색 페이지에서 텍스트가 더 높게 표시됩니다.

기본 페이지 등급 옵션

• 각 검색 시스템에는 자체 알고리즘이 있다는 사실에도 불구하고 검색 원리는 모두 유사합니다. 관련성 평가의 내부 구성요소:

• 작성된 텍스트에서 원하는 문구를 사용하는 빈도입니다. 원하는 문구의 총 발생 횟수가 시스템에서 설정한 횟수에 가까울수록 페이지의 관련성이 높아집니다.

• 제목과 부제목에 관련 단어를 배치합니다. 필요한 문구가 본문 제목에 있으면 본문 평가 수준이 높아집니다.
• 필요한 문구는 페이지 시작 부분에 있습니다. 시스템은 페이지 시작 부분부터 검색을 시작하므로 특정 검색어가 더 빨리 발견될수록 관련성이 높아집니다.
• 올바른 장소에 올바른 단어. 제목과 부제목에 올바른 단어를 사용하면 관련성이 높아집니다.
• 동의어의 존재. 이것은 문서의 중요한 부분입니다. 텍스트에 필수 단어의 동의어가 포함되어 있는 경우 시스템은 해당 텍스트가 유용하고 주어진 주제와 관련이 있다고 간주합니다.

• 사이트로 연결되는 링크 수입니다. 이는 다른 리소스 중에서 사이트의 중요성을 나타냅니다.
• 필수 단어로 사이트를 준수합니다. 원하는 문구와 일치하는 페이지 수가 많을수록 권위가 높아집니다.

물론, 한 페이지는 관련성이 있고 다른 페이지는 관련이 없다고 간주하는 다른 검색 엔진 기술이 있습니다. 그 수가 꽤 많으며 이를 공개하는 것은 사용자의 관련성을 향상시키려는 시스템의 이익에 부합하지 않습니다.

• 그러나 검색 시스템이 아무리 개선되더라도 다음과 같은 몇 가지 중요한 사항을 잊어서는 안 됩니다.
• 얻은 결과는 시스템뿐만 아니라 요청이 얼마나 성공적이고 정확하게 작성되었는지, 필요한 단어가 표시되었는지에 따라 달라집니다.
• 사람마다 자신의 견해와 삶에 대한 인식이 다르며 동일한 정보의 내용도 사람마다 다릅니다.

모든 검색 엔진:

• 자신의 작업.
• 다양한 금융 옵션.
• 각자의 세계관과 시야, 연령, 사고방식이 모두 다른 직원.

기사를 자세히 연구하면 관련성이 무엇인지에 대한 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.