На этой неделе Яндекс начал использовать алгоритм «Баден-Баден» для определения нарушений, связанных с переоптимизацией, дополнив им предыдущие способы определения этой проблемы.
Поэтому мы решили вспомнить недавнюю статью Алексея Трудова, посвященную фактору текстовой релевантности — YMW.
Cеошная общественность бурно обсуждает новый алгоритм Яндекса «Баден-Баден». Не особо продуктивное занятие, на мой взгляд. Слишком мало времени прошло. Вряд ли у кого-то накопились достоверные наблюдения по хорошей выборке пострадавших сайтов. Тем более наивно ждать эффективную методику снятия. Да что там, пока даже неизвестно, включен ли алгоритм на полную мощность.
Ясно только одно: оптимизацию теперь нужно делать еще аккуратнее и тщательнее. Поэтому нелишне будет разобраться в достаточно редко упоминаемом факторе текстовой релевантности — YMW. Он основан на размере минимального куска текста, включающего максимальное количество встречающихся в документе слов запроса.
Статья Александра Сафронова «Тестирование простой ранжирующей формулы»
В публикации описана формула ранжирования, разработанная сотрудниками Яндекса для экспериментальной оценки отдельных факторов. Среди них — в первую очередь хорошо знакомые оптимизаторам вариации BM25 а также пара метрик, оценивающих близость слов запроса.
Вот описание одной из них — YMW:
Впали в уныние от нагромождения формул? Напрасно! Разобраться не так сложно. Внимательно читаем легенду:
Вторая же часть формулы представляет поправку на тот случай, если в тексте документа содержатся не все слова запроса. Она оперирует понятием «вес слова». IDF (inverse document frequency) — оценка частоты встречаемости слова во всей базе документов в поисковой системе. Эта величина используется во многих других факторах текстовой релевантности.
Теперь опустим конкретные знаки действий и логарифмы, просто отметим, какие параметры увеличивают итоговую оценку, а какие уменьшают.
- Минимальный размер «окна» в котором встречаются все слова запроса — находится в знаменателе дроби. Чем он меньше, тем выше значение фактора.
- Количество слов запроса, встречающиеся в документе — вычитаются из знаменателя. Чем больше, тем выше значение фактора.
Видите? От всей сложной формулы остается всего два параметра, специфичных для рассматриваемого фактора. Чуть ниже будет еще более наглядное объяснение, а пока проясним важный вопрос:
Стоит ли вообще учитывать этот фактор?
Рассматриваемая статья достаточно старая, выпущена еще в 2010 году. Тем не менее я считаю, что по крайней мере общие тенденции, выделенные выше, остаются актуальными. Вот несколько причин:
- Судя по свежему докладу об устройстве поиска Яндекса, статья описывает вполне актуальные подходы к тестированию новых факторов ранжирования (вторая часть публикации).
- Фактор упоминается в ТЗ на SEO-текст сравнительно редко. Поэтому поисковым системам не было нужды его отбрасывать под давлением оптимизаторов. Вообще он актуален для длинных запросов, под которые редко продвигают специально.
- Группировка слов запроса в пределах абзаца-двух характерна для качественного профессионального контента. Очевидно, что слова, связанные с конкретной темой, будут сами по себе тянуться друг к другу: их связывает общая мысль.
- В той же статье указан фактор «кучности». То есть близость слов — это реально важный фактор, поисковик пытается «зацепить» его разными способами.
Думаю, достаточно. Переходим к самому интересному — практике и выводам.
Как неосторожный оптимизатор может уменьшить релевантность текста
Если мы имеем дело со страницами, которые не претендуют на другие ключи, кроме вставленных в title, то фактор не будет особо значим. Ясно, что в этом случае мы получим очень маленькое «окно» — сам title. А вот если мы хотим сэкономить на создании страниц и одной статьей охватить десяток-другой среднечастотников и сотни их мелких НЧ-расширений — то учитывать YMW необходимо.
Сначала пример как делать НЕ надо (заодно буквально в картинках разберем суть фактора).
Допустим, у нас есть статья, в которой упомянут определенный ключевик:
Потом до нее дотянулись шаловливые ручки оптимизатора, и он решил расширить семантику а также напичкать текст модными LSI-словами. Загнал запросы в сервис генерации ТЗ, вытащил уйму расширений и тематичных слов. Отдал копирайтеру. Копирайтер, не заморачиваясь, дописал лишний абзац, куда густо натыкал затребованные термины. На выходе получилось это:
Все что надо — упомянуто. Ура?
Не совсем. Давайте прикинем YMW для «запрос из трех слов + расширение 1» до и после доработки. Смотрим сделанный выше вывод из формулы: чем меньше размер «окна» содержащего все слова запроса и чем больше слов из запроса встречается в документе — тем сильнее оценка фактора.
До:
- размер окна, включающего все слова: 3 (они просто идут вместе).
- число слов: 3 из 4
После:
Окно резко выросло!
То есть мы что-то добавили к итоговой оценке YMW за счет вхождения всех слов запроса и одновременно убавили, сделав окно огромным. Итоговое значение при этом могло упасть. Оцените порядок цифр в знаменателе первой дроби: для первого случая это (3 — 3 + α), а во втором что-то вроде (500 — 4 + α).
Конечно, другие факторы при этом могут сыграть в плюс (вхождение всех слов запроса — сильный сигнал). Но полного эффекта, который могло бы дать расширение семантики, мы не получим.
Заметьте, кстати: негативное влияние бездумного добавления ключей прослеживается на примере даже простого фактора ранжирования, без привлечения факторов антиспама.
Выводы
- Фактор YMW имеет смысл учитывать в текстовой оптимизации. Особенно с учетом резко негативного отношения поисковых систем к традиционным методикам, опирающимся на число вхождений.
- При продвижении под кластер ключей необходимо следить за близостью ключевых слов и расширений запроса в пределах страницы. Принцип максимального сокращения межсловных расстояний нужно применять не только к основным ключевым словам. Требуется проектировать страницу так, чтобы ей соответствовал весь набор поисковых фраз, включая микро-НЧ, предусмотреть которые невозможно.
- Добавление на страницу связанной лексики без учета расположения основных ключей не даст полного эффекта.
- Для оптимизации под длинный хвост в отношении YMW лучше всего подходят тексты с четкой структурой, разбитые заголовками на небольшие блоки. При этом каждый блок должен быть посвящен раскрытию конкретной под-темы и содержать максимум лексики, которая с ней связана. Нежелательна ситуация, когда запрос используется в одном блоке, а важное расширение в другом.
Источник: http://alexeytrudov.com/web-marketing/seo/faktor-ymw.html
Теги:
